+7 (495) 137-77-70vti@vti.ru

Интервью с руководителем Центра мониторинга и анализа данных ОАО «ВТИ» Пупыревым П.Е.

Откуда возникла идея создания системы предиктивной диагностики?

Эта идея далеко не нова. Первые попытки создания такой системы были предприняты в 70-х годах. Только в нашем институте за последние 30 лет дважды начиналась разработка подобной системы, но, к сожалению, в силу ряда объективных причин работы были приостановлены. Однако эти наработки позволили нам накопить знания и стартовать уже не с нуля, а имея серьёзный задел в этой сфере. Сейчас сложилась более благоприятная ситуация для успешной реализации данного проекта. Во-первых, создание отечественного программного обеспечения поддерживается на государственном уровне, в частности нельзя не упомянуть разработанный Минэнерго России, в рамках исполнения Указа Президента РФ № 204 от 07.05.2018 г., ведомственный проект «Цифровая энергетика», целью которого является преобразование энергетической инфраструктуры Российской Федерации посредством внедрения цифровых технологий и платформенных решений. Во-вторых, информационные технологии значительно развились не только в части наличия удобных программных средств для создания ПО и анализа данных, но и в части аппаратных средств, которые стали меньше в размерах, работают более эффективно и стоят намного меньше.

 

Расскажите немного о Вашем Центре и какие цели и задачи стоят перед ним?

Центр был создан в начале 2018 года c основной целью – разработка системы предиктивного обслуживания (predictive maintenance), которая бы позволила энергокомпаниям перейти от системы плановых ремонтов оборудования на систему ремонта по техническому состоянию за счёт анализа данных, получаемых с датчиков, установленных на энергоблоке. При помощи подобной системы энергокомпании могут существенно повысить надежность и качество энергоснабжения потребителей, снизить затраты на ремонт электрогенерирующего оборудования и уменьшить количество незапланированных остановов оборудования, которые зачастую ведут к большим штрафам.

В целом, создание подобной системы непростая задача, так как в отличие от многих других задач анализа данных здесь необходимо привлечение высококлассных технологов, чтобы совместно со специалистами в области ИТ создать систему. Наш институт как раз хорошо известен своими технологами, поэтому создание Центра было необходимо, чтобы в том числе создать сильную команду ИТ.

 

Какими результатами Вы можете похвастаться за проведённую работу за два года существования Центра?

Проведена огромная работа. К концу 2019 года мы создали собственную систему диагностирования и прогнозирования оборудования и запустили её в опытную эксплуатацию на одном из энергетических объектов в России. В создании этой системы помимо аналитиков данных и программистов нашего Центра участвовало более 30 технологов. Алгоритмы диагностирования и прогнозирования были разработаны не только для основного оборудования (котёл, турбина, генератор и трансформатор), но и для вспомогательного (циркуляционные, конденсационные и питательные насосы, ПВД/ПНД, тягодутьевые механизмы). Созданная система разработана полностью «с нуля» на основе проектов с открытым кодом (Apache Kafka, Docker, PostgreSQL, и т.д.), которые делают её независимой от западных санкций и не требуют дополнительных денежных инвестиций при установке на другие объекты.

 

Какие Вы видите дальнейшие шаги на ближайшие два года по развитию системы?

Алгоритмы, алгоритмы и еще раз алгоритмы. Основная сложность в создании системы предиктивного обслуживания - это разработка алгоритмов, способных правильно определить зарождение дефекта и прогнозировать его дальнейшее развитие. Именно поэтому нашей первоочередной задачей будет как совершенствование существующих алгоритмов, так и разработка новых. Одним из интересных новых направлений для института является создание цифрового двойника энергоблока, который мы начнём разрабатывать в этом году.

Помимо работы над алгоритмами мы также будем уделять достаточное количество времени для унификации разработанной платформы, которая является фундаментом для системы предиктивного обслуживания. В нашей системе запрограммированы более 100 уникальных алгоритмов для выявления того или иного дефекта. Программировать, тестировать и поддерживать данные алгоритмы при таком количестве очень трудоемко, поэтому в архитектуре системы мы используем унифицированные подходы по их внедрению, которые помогают нам быстро внедрить и проверить новый или модифицированный алгоритм на корректность работы. У меня есть большое желание на определенном этапе развития платформы опубликовать исходный код системы, чтобы ею могли пользоваться другие организации и изобретатели. Я думаю, что это должно позволить всем сфокусироваться на разработке алгоритмов, нежели тратить свои ресурсы на создание системы, которую мы уже разработали.

 

Сможет ли институт самостоятельно создать такую сложную систему?

Ответ – однозначно да. Более того, я считаю, что в нашей стране только наш институт способен осилить эту задачу. Наши технологи при разработке алгоритмов использовали накопленные на протяжении десятилетий опыт и знания. Мы использовали этот опыт для построения системы и, конечно, будем его использовать в дальнейшем.

При этом для более масштабного развития проекта было бы весьма полезно привлечь высококлассных специалистов со всего мира для разработки исчерпывающего перечня алгоритмов, поэтому мы готовы работать с другими предприятиями, учебными заведениями и частниками, чтобы совместно разрабатывать алгоритмы диагностирования. Также возможно будет внедрять в нашу систему уже разработанные алгоритмы, чтобы предлагать их в составе всей системы нашим существующим и новым клиентам.

24.03.2020