Ученые Московского Политеха планируют создать систему на основе машинного обучения для управления энергетическими сетями. Она предназначена для прогнозирования потребностей в энергоресурсах, выявления аномалий в работе оборудования и предупреждения сбоев. Разработку испытают на московских объектах.

Искусственный интеллект задействуют для анализа больших объемов данных. Алгоритмы будут обрабатывать информацию о функционировании оборудования, нагрузках и потреблении энергии в режиме реального времени.

Основной задачей проекта называется раннее обнаружение проблем. Разработку задействуют для анализа поведения оборудования и поиска отклонений от нормальных показателей. Еще одна функция — оптимизация работы энергосистем. Загрузка мощностей будет определяться на основе прогноза потребления и состояния оборудования. Система сможет адаптироваться под различные типы энергоустановок, климатические условия и типы инфраструктуры.

Разработка будет осуществляться в несколько этапов с тестированием на реальных объектах. Испытания проведут на участках энергосетей, которые курирует Московский аналитический центр в сфере городского хозяйства. В будущем возможно масштабирование на другие регионы.

В НГТУ НЭТИ в декабре 2025 года сообщили о планах по разработке ИИ-системы для контроля состояния сетей Новосибирска. ML-модель будет применяться для поиска закономерностей в данных, составления прогнозов на их основе и принятия решений.