НЛМК и «Инфосистемы Джет» при помощи искуственного интеллекта повысили эффективность потребления газа

2023: Разработка сервиса повышения эффективности потребления газа

Для повышения энергоэффективности предприятия ИТ-специалисты и энергетики НЛМК совместно со специалистами «Инфосистемы Джет» разработали сервис, который выдает рекомендации машинисту котла ТЭЦ: когда, в каких котлах и в каких пропорциях сжигать различные виды газа. Об этом «Инфосистемы Джет» сообщили 29 июня 2023 года.

На НЛМК побочные продукты получения чугуна и кокса — доменный и коксовый газ — улавливаются, очищаются и используются для генерации собственной электроэнергии. Для того, чтобы калорийность получаемой смеси была стабильна, то есть давала достаточное количество тепла для производства энергии в виде пара, в нее добавляют природный газ.

Данное цифровое решение позволяет точнее определить пропорции для смешивания разных видов топлива. Модель машинного обучения анализирует исторические данные за несколько лет, просчитывает соотношение энергоресурсов и выдает рекомендации по его оптимизации.

Ранее решение об объемах и пропорциях применения различных видов газа для выработки тепловой энергии принимал машинист котельного агрегата ТЭЦ на основании показаний приборов котельного оборудования, среди которых не было показателей, характеризующих экономичность работы агрегата.

Благодаря нашей совместной работе удалось связать воедино основные параметры, характеризующие эффективность работы котельного оборудования, и еще на шаг подойти к оптимизации работы основного оборудования ТЭЦ в условиях металлургического производства, — сказал Иван Морев, главный специалист по цифровым проектам Дирекции по управлению энергетическим комплексом ПАО «НЛМК».

Сервис для оптимизации потребления энергоресурсов эксплуатируется НЛМК и обеспечивает экономию в 1–3 млн рублей в месяц по сравнению с соответствующим периодом 2022 года, когда ТЭЦ работала без применения ИИ. Годовая экономия за счет эффективного использования энергоносителей оценивается в десятки миллионов рублей.

Создание сервиса по экономии энергоресурсов на ТЭЦ — пример проекта, в котором с помощью машинного обучения достигается существенная экономия, — рассказал Кирилл Минаев, специалист центра машинного обучения «Инфосистемы Джет». — Его разработка потребовала полного погружения в теплоэнергетические процессы исследуемого оборудования и проведения глубокого анализа для выявления зависимостей между технологическими параметрами.