ИЭС · Лаборатория ПРОСТОР · Июнь 2026
ИИ-решения
для станций
Мосэнерго
Расширение платформы ПРОСТОР: от мониторинга ОПРЧ к интеллектуальным системам эксплуатации на базе ИИ-агентов.
ТЭЦ-26 · совместная проработка
ЦОД Мосэнерго
Платформа ПРОСТОР
Реестр отечественного ПО
prostorlab.com
Контекст
Скорость прогресса ИИ
не оставляет времени на раскачку
Темп изменений
Каждые 6 месяцев — новое поколениеВозможности ИИ-моделей удваиваются быстрее, чем организации успевают адаптироваться. Окно для формирования компетенций — сейчас.
ИИ-агенты — следующий рубежПереход от чат-ботов к автономным агентам, способным работать с документами, данными и системами предприятия.
Кто начинает раньше — выигрываетОпыт работы с ИИ и накопленная база знаний становятся конкурентным преимуществом, которое нельзя купить — только вырастить.
Мосэнерго уже в движении
Мы знаем, что Мосэнерго уже ведёт активную работу по анализу направлений внедрения ИИ-инструментов.
Проведён опрос ~200 сотрудников: 79% оценивают влияние ИИ позитивно
Определены приоритетные направления: анализ оборудования, документооборот, предиктивная аналитика
Запланированы проекты по ИИ-платформе и внедрению LLM
Наше предложение — усилить это движение готовыми ИИ-решениями в области эксплуатации, где ПРОСТОР уже работает в инфраструктуре Мосэнерго.
02
Платформа
Почему ИИ-продукты
перспективно развивать
на ПРОСТОРе
01
Архитектура
«фабрики ИИ-агентов»
«фабрики ИИ-агентов»
ПРОСТОР изначально построен как модульная платформа с шиной данных, историзацией и API. Это позволяет быстро подключать ИИ-агентов к любому набору данных и систем предприятия.
02
Скорость создания
новых продуктов
новых продуктов
На платформе уже решены задачи сбора, валидации и хранения данных АСУ ТП. Новый ИИ-модуль — это надстройка над готовой инфраструктурой, а не проект с нуля.
03
Практический
опыт команды
опыт команды
Лаборатория ПРОСТОР и ИЭС уже активно осваивают ИИ-технологии. Мы рассказываем не теоретически, а с позиции реального практического опыта разработки и внедрения.
03
Контекст
ПРОСТОР уже работает
в инфраструктуре Мосэнерго
Сегодня
ПРОСТОР.ОПРЧ в ЦОД МосэнергоМониторинг и анализ общего первичного регулирования частоты по всем генераторам Мосэнерго
Интеграция с ССПТИСистема сбора и передачи телеметрической информации — уже подключена к платформе
ТЭЦ-26: ПРОСТОР.Pmax + ИИ-помощникСовместная проработка продуктов на базе реальных данных и экспертизы станции
Предложение
Расширить функционал системы, уже развёрнутой в ЦОД, тремя интеллектуальными модулями на базе ИИ-агентов с RAG-доступом к эксплуатационным регламентам.
Для этого необходимо:
Расширить объём собираемых данных с ССПТИ
Наделить платформу новыми аналитическими модулями
Подключить ИИ-агентов с RAG-системой для работы с эксплуатационными регламентами и инструкциями
04
Концепция
ИИ-агенты с RAG-доступом
к эксплуатационным регламентам
Эксплуатационные инструкции — основа работы любой электростанции. Ключевое умение наших ИИ-агентов — работа с огромным массивом регламентов через RAG-систему, которая находит нужный пункт инструкции в контексте реального режима станции.
ИИ-агент
RAG +
регламенты
регламенты
01
Аварийные ситуации · ПРОСТОР.РАСИИ-агент через RAG находит релевантные пункты инструкций по локализации аварий и сопоставляет с фактическими данными инцидента
02
Пуски энергоблоков · ИИ-помощникИИ-агент через RAG подсказывает регламентные действия на каждом этапе пуска, сопоставляя инструкции с реальными параметрами АСУ ТП
03
Собственные нужды · Планирование СНИИ-агент через RAG опирается на нормативы и методики расчёта СН, объясняет отклонения со ссылкой на конкретные пункты регламентов
05
Три решения
От аварий до планирования
01
ПРОСТОР.РАС
Интеллектуальный разбор аварийных событий. От срабатывания защиты до объяснения первопричины за ≤60 секунд с RAG-доступом к инструкциям по локализации аварий.
Для НСЭ · зам. гл. инженера
02
ИИ-помощник машиниста
Помощник на пусках энергоблоков. RAG-система подсказывает регламентные действия на каждом этапе, контроль прогрева металла, автоанализ качества пуска.
Проработано на ТЭЦ-26
03
Прогноз и анализ
собственных нужд
собственных нужд
ML-прогноз потребления СН с SHAP-объяснимостью. RAG-система сопоставляет отклонения с нормативами (ПП РФ №1172), автоформирование заявок.
Диспетчер · ПТО
06
Продукт 1 · ПРОСТОР.РАС
Интеллектуальный разбор аварийных событий
4–8ч
уходит на расследование одного инцидента сегодня
≤60с
от защиты до объяснения первопричины с ПРОСТОР.РАС
RAG + регламенты: ИИ-агент через RAG-систему находит релевантные пункты эксплуатационных инструкций по локализации аварий и сопоставляет их с фактическими данными инцидента. Каждый разбор обогащает базу знаний.
Работает с фактическими данными АСУ ТП. Каждая гипотеза подтверждается ссылкой на конкретные теги и параметры — никаких «чёрных ящиков».
Как работает
Захват событияСрабатывание защиты или отклонение параметра → автоматический сбор ±15 мин данных по 200+ тегам
ИИ-анализ первопричиныДерево гипотез, проверка по физическим моделям и истории, ранжирование причин
Рекомендации и отчётКарточка действий для смены, развёрнутый отчёт для зам. гл. инженера, обновление правил
07
Продукт 2 · ИИ-помощник машиниста
Помощник на пусках энергоблоков
11
этапов пуска, 50+ контролируемых параметров АСУ ТП
40+
критериев оценки качества пуска по методике
RAG + регламенты: ИИ-агент через RAG-систему подсказывает регламентные действия на каждом этапе пуска, сопоставляя инструкции с реальными параметрами АСУ ТП. Персонал дополняет базу практическими рекомендациями — после проверки они становятся подсказками для других смен.
Проработано на ТЭЦ-26
ЭБ 250 МВт · ТГМП-344А
Три функции системы
Автоопределение этапа пускаСистема сама определяет текущий из 11 этапов по совокупности параметров АСУ ТП
Контроль режимов и подсказкиСкорости прогрева металла, графики-задания. Предупреждает заранее, а не постфактум
Автоанализ качества пускаАвтоматическая ведомость по 40+ критериям методики, общая оценка за секунды вместо часов
08
Продукт 3 · Собственные нужды
Прогнозирование и анализ
собственных нужд станции
±2%
нормативный коридор отклонения (ПП РФ №1172)
<1.5%
целевая точность прогноза MAPE модели ПРОСТОР
RAG + регламенты: ИИ-агент через RAG-систему опирается на нормативы и методики расчёта СН (ПП РФ №1172), объясняет отклонения со ссылкой на конкретные пункты регламентов и фиксирует факторы, влияющие на профиль нагрузки.
Возможности
ML-прогноз с SHAP-объяснимостьюКаждый прогноз СН сопровождается разложением по факторам — диспетчер видит, почему модель ожидает именно такое потребление
Анализ отклоненийАвтоматическое объяснение пробоев нормативного коридора: какой фактор сдвинул прогноз и на сколько
Экспорт заявок СО ЕЭСАвтоформирование суточной заявки по ГТПП в стандартном формате для балансирующего рынка
09
Экономика
Экономическое обоснование
Настройте параметры вашей станции — расчёт обновится автоматически.
ПРОСТОР.РАС
Разбор аварийных событий
Сокращение простоев (–20%)—
Экономия времени персонала—
Предотвращение повторов—
— млн ₽/год
ИИ-помощник
Пуски энергоблоков
Продление ресурса металла—
Сокращение времени пуска—
Снижение риска отказов—
— млн ₽/год
Прогноз СН
Собств. нужды
Снижение штрафов на БР—
Оптимизация заявок—
Снижение потерь СН—
— млн ₽/год
10
Архитектура
Расширение ПРОСТОР
в ЦОД Мосэнерго
Источники
ССПТИ
Телеметрия. Сейчас — ОПРЧ. Расширение: полный набор тегов АСУ ТП.
→
Платформа · ЦОД
ПРОСТОР
Сбор, историзация, валидация. OPC UA, Data Historian.
ОПРЧ ✓
Pmax ✓
→
Новый модуль
ПРОСТОР.РАС
Разбор аварийных событий
Новый модуль
ИИ-помощник
RAG + регламенты пусков
Новый модуль
Прогноз СН
ML-модель и анализ факторов
11
Следующий шаг
Предложение пилотного проекта
01
Обследование
Аудит данных АСУ ТП, определение доступных тегов, оценка текущей интеграции ССПТИ. Выбор пилотного блока.
1–2 месяца
02
Расширение данных
Настройка сбора дополнительных тегов по пилотному блоку. Верификация качества и полноты данных.
2–3 месяца
03
Внедрение модулей
Развёртывание выбранных ИИ-модулей на пилотном блоке. Обучение моделей на исторических данных. Калибровка.
3–4 месяца
04
Оценка результатов
Замер экономического эффекта, сбор обратной связи от персонала. Решение о масштабировании на другие блоки и станции.
1–2 месяца
Со стороны Мосэнерго: доступ к расширенному набору тегов АСУ ТП по пилотному блоку, выделение контактного лица от станции, согласование регламента обмена данными.
12
От мониторинга —
к интеллекту
эксплуатации.
к интеллекту
эксплуатации.
ПРОСТОР уже в ЦОД Мосэнерго — расширяем, а не строим с нуля
ИИ-агенты работают с регламентами через RAG и превращают их в контекстные рекомендации
Каждый продукт имеет измеримый экономический эффект и конкретный подход к его оценке
13
Свяжитесь с нами
Сделаем энергетику
прозрачной и эффективной
Телефон+7 (495) 989-14-60
Почтаsales@prostorlab.com
Платформаprostorlab.com
Институтenersys.ru
Понимать. Предвидеть. Улучшать.
14