Интеллектуальные системы мониторинга и управления электропотреблением промышленных предприятий: применение искусственного интеллекта и цифровых технологий

Аннотация

Актуальность: на промышленных предприятиях с непрерывным и энергоёмким производством электропотребление тесно связано с технологическим режимом; поэтому мониторинг и управление должны опираться на измеряемые данные и учитывать технологические ограничения. Цифровые технологии – интеллектуальные счётчики, IoT-датчики, SCADA, EMS, MES, ERP и цифровые двойники – создают техническую основу, а методы искусственного интеллекта формируют прогнозные и управляющие решения на основе накопленных данных.

Цель: рассмотреть методы искусственного интеллекта и цифровые технологии, применяемые для мониторинга электропотребления, прогнозирования нагрузки, оценки эффективности и управления режимами, а также определить условия их применимости, достигаемый эффект, ограничения и проблемы интеграции.

Методы: выполнен аналитический обзор рецензируемых публикаций (преимущественно 2016–2026 гг.); библиографические записи проверены по базам Crossref и OpenAlex, стандарты и законодательные акты – по официальным страницам ISO, IEC и lex.uz. Методы классифицированы по их функции в контуре мониторинга и сопоставлены по входным данным, решаемым задачам, преимуществам, ограничениям, работе в реальном времени и интеграции с системами предприятия.

Результаты: предложены четырёхуровневая архитектура цифрового мониторинга и функциональная карта методов искусственного интеллекта, в которой группы методов (нейронные сети, ансамбли деревьев, кластеризация, обучение с подкреплением, нечёткая логика, гибридные и физически информированные модели) соотнесены с задачами обработки данных, прогнозирования, оценки эффективности и управления. Показано, что узким местом внедрения являются не столько модели, сколько качество первичных данных, полнота измерений и допустимая глубина воздействия на нагрузку.