Сотрудники Зауральской ТЭЦ придумали и внедрили на станции тренажёр на основе нейронных сетей, который успешно применяется для обучения машинистов водогрейных котлов.
Авторами идеи являются начальник производственно-технического отдела Зауральской ТЭЦ Рустам Абдульминев, инженер по АСУП Ильдус Бакиров (ныне – ведущий инженер направления АСУ и ТП Управления эксплуатации объектов энергетики ООО «БГК») и ведущий инженер по энергоэффективности Амир Хафизов. Их энтузиазм и знания позволили ООО «БГК» сэкономить около 10 млн рублей – примерно в такую сумму оценивается на рынке реализация такого проекта сторонними компаниями. В конкурсе, проведённом в Группе «Интер РАО» по итогам 2018 года, рационализаторское предложение сибайских энергетиков было признано лучшим в номинации «Максимальный фактический достигнутый эффект реализованного рационализаторского предложения».
Как рассказывают авторы предложения, компьютерный тренажёр служит для проведения начального обучения, поддержания навыков управления технологическим процессом и повышения квалификации оперативного персонала. По сути, это полный аналог рабочего места машиниста котлов: на мониторе тот же интерфейс, те же графические динамические мнемосхемы АСУТП, а имеющиеся средства управления позволяют имитировать запуски оборудования, отключать, держать режимы работы, управлять задвижками и т.д. Всё это способствует лучшей адаптации оперативного персонала при переходе с тренажёра на реальное рабочее место.
Аналогия с реальным производством не только внешняя, здесь «как по-настоящему» имитируется и работа оборудования. Что произойдёт в технологическом цикле станции, если изменить на панели управления какой-либо параметр, определяет нейронная сеть. По словам Рустама Абдульминева, модель технологического процесса строится на основе архивных данных реального оборудования и может совершенствоваться в процессе эксплуатации за счёт получения новых данных.
«В этом и заключается главная особенность нашего предложения. Если в основе классического тренажёра лежит математическая модель физико-химических процессов, протекающих при работе оборудования, то наш тренажёр на базе нейронных сетей учитывает предыдущий опыт оборудования и, опираясь на него, может моделировать возможные ситуации в режиме реального времени», - рассказывает он.
Проект был реализован за три месяца. На сегодня сотрудники Зауральской ТЭЦ накопили определённый опыт эксплуатации тренажёра. При определённой доработке и поддержании в актуализированном состоянии путём постоянного обучения нейронных сетей его можно применить на водогрейных котлах и других электростанций, считают энергетики.
БГК выдан паспорт готовности к работе в отопительный сезон 2019-2020 
Электростанции башкирской генерации снижают воздействие на окружающую среду 
Компания БГК за 12 лет направила на «зеленые» проекты более 2 млрд рублей 
На энергофоруме в Уфе обсудят развитие альтернативной энергетики 
В БГК рассказали о раздельном сборе мусора в республике