Новости энергетики
В «Россети Центр» внедрили решение Mail.ru Group для сокращения коммерческих потерь электроэнергии
Компания Mail.ru Group разработала программный комплекс на базе искусственного интеллекта, который обеспечил «Россети Центр» эффективную борьбу с коммерческими потерями электроэнергии. Кейс включен в библиотеку AI RussiaWorks, где собраны лучшие проекты применения технологий искусственного интеллекта с доказанной эффективностью.
Ежегодно электроэнергетические предприятия терпят большие потери из-за незаконных подключений юридических лиц к электросетям, вмешательства в работу приборов учета и других неисправностей, злоупотреблений. Раньше выездные бригады «Россети Центр» ежегодно проводили более 646 000 проверок в поисках фактов неучтенного потребления электроэнергии. В месяц специалисты компании могли проанализировать не более 30% точек учета. При этом в 99% случаев проверки не выявляли нарушений, так как человеку сложно учитывать все факторы, влияющие на потери электроэнергии.
«Россети Центр» определили снижение коммерческих потерь как одну из приоритетных задач в стратегии развития компании и обратились к команде PREDICT из Mail.ru Group для разработки решения. Для повышения эффективности борьбы с коммерческими потерями специалисты PREDICT создали программный комплекс, в основе которого лежат технологии искусственного интеллекта и машинного обучения.
Система анализирует собственные данные, например, состояние точки учета, динамика потребления электроэнергии, и информацию из открытых источников — сведения о юридическом лице и другие. Это позволяет программному комплексу выявлять нетривиальные связи между целевыми и реальными показателями на каждой точке учета, вычислять вероятность и прогнозировать объем неучтенного энергопотребления.
Если вероятность коммерческой потери в конкретной точке учета определяется как высокая, система автоматизировано формирует задание для выездной бригады. После выполнения задания программа проводит анализ выполненных проверок и использует полученные данные для последующего дообучения ML-моделей.
Проект доказал целесообразность и продемонстрировал реальный экономический эффект от применения искусственного интеллекта в сфере электроэнергетики. Разработанное командой PREDICT решение позволило компании ежемесячно анализировать до 100% точек потребления электроэнергии и при этом повысить эффективность поиска нарушений в 2,2 раза. В то же время средняя стоимость выявления одного факта неучтенного потребления снизилась более чем в два раза: с 36 600 до 16 900 рублей.
#энергетика
#новости_энергетики
17.03.2021 16:07:46