Блог РОТЭС

Искусственный интеллект в теплоснабжении: как нейросети предсказывают аварии за 6 часов

Традиционная система управления теплоснабжением строится на реактивном принципе: авария произошла — бригада выехала на устранение. Однако новые технологии позволяют перевернуть эту логику. В 2026 году в России активно внедряются решения на основе искусственного интеллекта, способные предсказывать нештатные ситуации за часы до их наступления. Разбираемся, как это работает и что сулит отрасли.

От реакции к предсказанию: новая философия управления

«Умное теплоснабжение опирается на предиктивную аналитику. Оценка взаимного влияния параметров на фактическое потребление тепловой энергии — это фундамент для перехода от реактивного анализа к проактивному», — отмечает профессор кафедры тепловых электрических станций НГТУ НЭТИ, доктор технических наук Олеся Боруш
Практическая ценность такого подхода заключается в возможности скорректировать режимы работы системы теплопотребления для приведения фактических параметров в соответствие с нормативами. В итоге это позволяет сократить финансовые потери от нерационального использования тепла, сохранив температурный комфорт в помещениях .

Цифры точности: что показывает практика

Наиболее впечатляющие результаты демонстрирует разработка ученых Новосибирского государственного технического университета НЭТИ. В рамках пилотного проекта модели машинного обучения были установлены на трех объектах, включая Инженерный лицей НГТУ .
Ключевые показатели точности прогнозирования:
  • Параметр Время прогноза
  • Нарушения давления обратной сетевой воды 30 минут до выхода за пределы нормы
  • Температура прямой и обратной сетевой воды от 2 до 6 часов до наступления критических значений
Алгоритмы, обученные на многолетнем архиве данных, уже научились предсказывать нештатные ситуации до того, как они произойдут. При обнаружении аномалий система автоматически отправляет оповещения через действующий интерфейс мониторинга и мессенджеры по иерархической схеме ответственным лицам, позволяя оперативно реагировать и предотвращать развитие аварий .

Виртуальный полигон для обучения нейросетей

Однако обучение нейросетей — задача нетривиальная. Для того чтобы алгоритм мог точно прогнозировать поведение теплосети, ему нужны данные о самых разных сценариях: от штатной работы до множества аварийных ситуаций. Где их взять, если реальные аварии случаются не каждый день, а экспериментировать с действующей инфраструктурой рискованно?
Решение нашли ученые Центра искусственного интеллекта Новосибирского государственного университета. Они разработали математическую модель тепловой сети и получили свидетельство о государственной регистрации .

Что представляет собой эта разработка?

Это так называемая модельная тепловая сеть — цифровой объект, который не привязан к конкретному городу, но воспроизводит ключевые характеристики реальных систем теплоснабжения .
«Это своего рода виртуальный полигон, на котором отрабатываются различные подходы к расчету и анализу тепловых сетей. Он позволяет изучать процессы, которые в реальных условиях сложно или дорого исследовать, а также проводить первоначальные испытания для тех решений, которые создают наши разработчики», — объясняет руководитель Красноярского филиала Института теплофизики СО РАН, старший научный сотрудник Центра ИИ НГУ Александр Дектерев .
На основе такой модельной сети ученые формируют обширные базы данных, отражающие поведение системы при различных сценариях — от изменения погодных условий или нагрузки на сети до различных аварийных ситуаций. Эти данные затем используются для обучения нейросетей, которые в дальнейшем смогут быстро прогнозировать состояние теплосети и предлагать оптимальные решения для операторов .

Масштаб внедрения: от Новосибирска до Югры

Разработки новосибирских ученых уже выходят за рамки лабораторных испытаний. В настоящий момент в системе онлайн-мониторинга находятся 60 социальных объектов первой категории. Оборудование на них собирает данные о режимах работы с интервалом всего 5 минут, передавая информацию по защищенным высокоскоростным каналам связи .
Сейчас коллектив разработчиков работает над отладкой механизма регулярного (потокового) обучения математических моделей. В ближайших планах — масштабировать успешное решение и развернуть умный мониторинг на других социальных объектах города .
Новосибирск — не единственный город, где внедряются подобные технологии. В 2026 году в городе Советский (Ханты-Мансийский автономный округ) начнется тестирование системы предиктивной аналитики для предотвращения аварий в городских теплосетях. Пилотный проект разработан компанией МТС и использует «умные» датчики для непрерывного отслеживания параметров работы котельных .
Губернатор Югры Руслан Кухарук отметил, что в случае успеха пилота технология будет масштабирована на весь регион .

Инструментарий: от датчиков до мессенджеров

Современные системы интеллектуального мониторинга включают в себя несколько уровней :
  • Полевой уровень. Устройства сбора данных. Например, на форуме «Эффективная РСО» в марте 2026 года был представлен термоманометр для измерения давления и температуры на трубопроводах. Устройство поддерживает каналы связи LoRaWAN RU и LTE и рассчитано на автономную работу до пяти лет .
  • Каналы связи. Передача данных может осуществляться через защищенные высокоскоростные каналы, а также с использованием технологий LPWAN (LoRaWAN, NB-IoT) для удаленных и труднодоступных объектов.
  • Центр обработки данных и аналитики. Здесь работают алгоритмы машинного обучения, анализирующие поступающую информацию.
  • Система оповещения. При обнаружении аномалий система автоматически отправляет уведомления диспетчерам и ответственным лицам через интерфейс мониторинга и мессенджеры.
  • В Московской области, например, внедрена похожая система: датчики в котельных передают почасовые данные о температуре и давлении воды в центральный диспетчерский пункт. При отклонении от нормы диспетчеры получают мгновенные уведомления на смартфоны .

Государственная поддержка и перспективы

Тема цифровизации теплоснабжения находится в центре внимания профильных ведомств. 25 марта 2026 года в Красногорске прошел форум «Эффективная РСО: от стандарта к цифре и качеству», организованный Правительством Московской области при поддержке Минстроя России .
Участниками форума стали глава Минстроя Ирек Файзуллин, губернатор Московской области Андрей Воробьев, представители федеральных и региональных органов власти, отраслевых и ресурсоснабжающих организаций .
В рамках форума прошла панельная сессия «Технологический суверенитет: от слов к делу», где обсуждались практические вопросы внедрения искусственного интеллекта в инфраструктуру ЖКХ, обеспечения киберустойчивости систем и цифровизации теплоснабжающих организаций с использованием российских решений .
Губернатор Московской области Андрей Воробьев подчеркнул: «Модернизация ЖКХ — одна из наших ключевых программ, и для ее реализации принципиально важно, чтобы каждый, кто работает в этой сфере, был готов к трансформациям, внедрению умных технологий» .
По итогам сессии была подготовлена резолюция, которую представили на пленарном заседании форума. Предложения, сформированные участниками обсуждения, были одобрены Минстроем России .

Что это значит для рынка теплоснабжения?

Внедрение систем предиктивной аналитики на базе искусственного интеллекта открывает перед отраслью новые возможности:
  1. Снижение аварийности. Прогнозирование нештатных ситуаций за 30 минут — 6 часов позволяет устранить проблему до того, как она приведет к отключению потребителей.
  2. Экономия эксплуатационных расходов. По словам экспертов, использование таких систем позволяет сократить затраты на выездные проверки и обслуживание .
  3. Повышение качества обслуживания. Сокращается количество жалоб потребителей, повышается надежность теплоснабжения .
  4. Снижение тепловых потерь. Точная настройка режимов работы на основе анализа данных позволяет сократить нерациональное использование тепловой энергии .

Выводы

2026 год становится переломным для внедрения технологий искусственного интеллекта в российское теплоснабжение. Разработки новосибирских ученых, пилотные проекты в Югре и Московской области, активная поддержка Минстроя и региональных властей — все это свидетельствует о формировании нового тренда.
Ключевые цифры для запоминания:
  • 60 социальных объектов уже в системе мониторинга
  • 5 минут — интервал сбора данных
  • 30 минут — прогноз по давлению
  • 2–6 часов — прогноз по температуре
  • 5 лет — автономная работа датчиков
«Умное теплоснабжение» перестает быть абстрактной концепцией и становится практическим инструментом, позволяющим не просто фиксировать проблемы, а предвидеть их. А это — принципиально новый уровень надежности и эффективности всей системы теплоснабжения страны.
РОТЭС — ваш партнёр в оснащении узлов учёта тепла, диспетчеризации и автоматизации. Цифровые решения, о которых мы рассказали, напрямую зависят от качества и достоверности данных, поступающих с приборов учёта. Мы готовы предложить оборудование и решения, которые станут основой для внедрения предиктивной аналитики на ваших объектах. Следите за нашими публикациями — впереди разбор практических кейсов и обзор новых технологий!
2026-04-01 18:16 Статьи