Разработка платформы умных цифровых счетчиков с системой предиктивного анализа пиков потребления электроэнергии и анализа отказов оборудования в промышленных электросетях на основе нейросети с применением ML

Цель проекта: Разработка платформы умных цифровых счетчиков с системой предиктивного анализа пиков потребления электроэнергии и анализа отказов оборудования в промышленных электросетях на основе нейросети с применением ML Задачи проекта: 1.Разработка алгоритма обучения нейросети с помощью инструментов DL и ML на моделируемых и реальных данных. 2.Разработка стенда для контролируемого сбора данных 3. Имплементация промышленного протокола СТЭМ-300 на базе драйвера счетчика. 4. Разработка сервиса прогноза пиков потребления для формирования информации по энерго оптимизации на основе ML 5. Разработка API доступа к БД для интеграции с подсистемой ИИ актуальность: В промышленности одной из основных проблем при производстве является тема неэффективного энергопотребления. С учетом преобладания в РФ энергоемких отраслей промышленности (химическая промышленность, металлообработка и машиностроение, литье металлов и пластиков, производство изделий из металлов), эта проблема создает существенный спрос на технологические решения в цифровизации производства, позволяющие оптимизировать затраты. На основе расчетов SOM (указанные отрасли в РФ) нижняя граница рынка в деньгах составляет 13,83 млрд. руб. - то есть оптимизация позволит предприятиям увеличить совокупную прибыль до 6,7 млрд. руб. в год, так как такие системы позволяют оптимизировать до 50% энергопотребления Научная новизна: применение алгоритмов машинного обучения и глубинного обучения нейросети с целью построения адаптивной автоматизированной системы (continious life time learning) предиктивного анализа будущих пиков энергопотребления внутри промышленной электросети на сложных конфигурациях подключения оборудования. При этом система благодаря оценке аномалий будущего потребления мощности (косвенные показатели) также получает возможность прогнозировать отказы оборудования, рекомендуя сервисное обслуживание. ожидаемые результаты: Разрабатываемый программно-аппаратный комплекс (цифровая платформа с интерфейсом пользователя + интеллектуальные счетчики + промышленный сервер) создан для учета на производстве электроэнергии, измерения параметров и режимов работы сети, измерения качества электроэнергии, автоматической оценки качества электроэнергии, а также передачи данных по интегрированным цифровым интерфейсам в автоматизированные системы учета и диспетчеризации с последующим предиктивного анализа энергопотребления + анализа отказов оборудования для составления рекомендаций по оптимизации энергопотребления и рекомендаций по сервисному обслуживанию. Потенциальные потребители: B2B: промышленные предприятия с энергоемкими технологическими циклами (от 15-20 единиц оборудования для производственного цикла), малый-средний-крупный бизнес. Первые пилотные продажи на объем 45 млн. руб.: ООО «Энергомотор», ООО «Титамед», ООО «АзотТех», ООО «Идельнефтемаш» и др.