Журнал «ЭЛЕКТРОЭНЕРГИЯ. Передача и распределение» продолжает наблюдать за внедрением цифровых решений, повышающих устойчивость электросетевой инфраструктуры к экстремальным погодным явлениям. Январский зимний шторм 2026 года в Северной Америке вновь продемонстрировал уязвимость энергосистем и одновременно расставил акценты на возможностях использования ИИ-технологий в кризисных ситуациях.
С 23 по 26 января 2026 года мощный зимний шторм обрушился на США и Канаду, охватив более 300 млн. человек. Сильные по местным меркам снегопады и обледенение привели к масштабным нарушениям: к утру 25 января количество обесточенных потребителей достигло почти 700 тыс., а к середине дня превысило 1 миллион. Точных данных о масштабах повреждений электросетевой инфраструктуры до сих пор нет, но анализ повреждений от аналогичных стихийных бедствий позволяет говорить о тысячах километров.
В таких условиях скорость и безопасность аварийно-восстановительных работ становятся критическими факторами. Традиционные методы координации бригад — рация, бумажные журналы и интуитивное планирование — не справляются с масштабом катастрофы. Однако, специализированные информационные системы, обеспечивающие переход к ИИ-управлению аварийными процессами, позволяют сократить время восстановления на 20–40% и значительно снизить риски для персонала.
Одна из таких платформ, разработанная компанией из США, демонстрирует, как искусственный интеллект трансформирует работу в условиях стихийных бедствий. Система объединяет четыре ключевых компонента:
- Дроны-разведчики с ИИ-анализом. Беспилотники с тепловизорами и лидаром сканируют зоны повреждений в течение первых минут после шторма, автоматически выявляя обрывы ЛЭП, поврежденные опоры и критические точки. Алгоритмы классифицируют степень повреждений и формируют приоритетные карты ремонта — без риска для людей в труднодоступных или опасных районах.
- Тепловые карты опасностей и умная маршрутизация. На интерактивные ГИС-карты накладываются траектории шторма, расположение опор и зоны риска (затопления, обледенения). ИИ-аналитика позволяет построить маршруты движения к местам проведения работ, а цветовая маркировка направляет бригады в обход скрытых угроз — например, оборванных проводов под водой или неустойчивых опор, снижая вероятность несчастных случаев.
- Носимые устройства безопасности. «Умные» жилеты и каски отслеживают частоту сердечных сокращений, уровень кислорода и сигнализируют о приближении к токоведущим частям. Геозоны создают виртуальные барьеры вокруг фазных проводников, мгновенно предупреждая монтера о входе в опасную зону — критически важная функция при работе в условиях усталости и плохой видимости.
- Автоматизация полевых процессов. Мобильное приложение позволяет фиксировать повреждения с помощью фотографий и цифровых чек-листов даже без связи (офлайн-режим). Данные синхронизируются при восстановлении сигнала, формируя единую базу знаний для диспетчерского центра. Обучаемые алгоритмы оптимизируют состав бригад с учетом усталости, квалификации и дорожных условий, снижая операционные издержки на 15–30%.
Результаты внедрения впечатляют: пользователи платформы сообщают о снижении показателя SAIDI (средняя продолжительность отключения) на 20%, сокращении числа травм и ускорении восстановления электроснабжения для 90% потребителей в течение первых 24 часов после удара стихии.
Опыт использования подобных систем демонстрирует, что концепция ИИ-управления аварийными процессами становится стратегическим приоритетом для электросетевых компаний. Принимая во внимание большое климатическое разнообразие регионов России, внедрение подобных решений актуально и для отечественного электросетевого комплекса.
Подготовлено с использованием материалов: Utility Dive, KYRO AI, USAToday
Подписывайтесь на Telegram-канал журнала «ЭЛЕКТРОЭНЕРГИЯ. Передача и распределение»
Подписаться
