AI-системи для енергетики, промисловості та виробництва.

Задача

Обласний оператор розподілу щоденно формує погодинний прогноз споживання для балансування. Ручний підхід давав стабільно високу середню помилку — кожен промах у МВт·год прямо перетворюється на вартість небалансу на ринку.

Рішення

Побудували модель, яка працює поруч з ручною практикою. 42 дні валідації (1 березня — 11 квітня 2026) з прозорим денним трекінгом трьох ліній: факт, людина, модель. Без «змагання» — лише ефект у МВт·год і гривнях.

Як це працює

Три лінії в єдиному таймлайні: фактичне споживання з лічильників, ручний прогноз персоналу, прогноз моделі. Денний ретроспективний трекінг, середня та сумарна помилка, перерахунок у гривні через тариф. Повний журнал спрацювань для регуляторних запитів.

Стек моделі

Ансамблеві градієнтні бустинги (LightGBM) поверх інженерії ознак з календаря, погоди та історичного профілю. Калібрування на реальних еталонних даних оператора.

Задача

Ручний прогноз давав помилку близько 10 %, що призводило до великих штрафів за небаланс у щоденних розрахунках з оператором ринку. Трейдерам потрібна була еталонна модель, яка працює поруч з людиною — не замість.

Рішення

Побудували шар, який працює паралельно з ручним еталоном. Остаточне рішення — за трейдером. Модель не надсилає сигнал на ринок самостійно, вона допомагає людині побачити альтернативну оцінку і обґрунтовано обрати вищу точність.

Як це працює

Сценарні профілі — консервативний, базовий, сильний — з процентними відхиленнями від базової кривої. Трейдер бачить не лише число, а й обґрунтування: які ознаки найбільше вплинули, як повелася модель на схожих історичних періодах.

Стек моделі

Ансамбль градієнтних бустингів (LightGBM) плюс трансформери для часових рядів. Калібрування на реальних даних трейдерського столу. Окремі моделі для електроенергії та газу, узгоджений формат виходу.

Задача

MATLAB давав одне значення NPV. Інвестор і банк вимагали три сценарії з ймовірностями, журнал аудиту та прогноз цін на 2035–2045 роки — з урахуванням від'ємних цін і відключень ВДЕ, що стрімко зростають на польському ринку.

Рішення

Додали ML-шар до MATLAB, не замінюючи його. Зберегли всю фізику генерації, яку MATLAB вже рахує, і наростили сценарне моделювання навколо нього. Банк отримує прозорий журнал припущень, інвестор — три варіанти з ймовірностями.

Як це працює

• До MATLAB: синтез волатильності цін поверх прогнозів Aurora/AFRY; калібрування на SCADA портфеля
• Всередині MATLAB: фізика генерації залишається — MATLAB рахує те, що він вміє
• Після MATLAB: MILP-оптимізатор диспетчеризації батареї; генерація 3 сценаріїв з ймовірностями

Стек

MATLAB · Python · PuLP/Gurobi (MILP) · Aurora · AFRY прогнози як вхідні ряди. SCADA-калібрування в Python, результат повертається в MATLAB для спільного звіту.

Задача

Трейдери і власники ВДЕ-активів приймали погодинні рішення про контрактування на добу вперед на основі ручних припущень. Без структури для сценаріїв, без явного індексу впевненості, без слідів рішення для ретроспективи.

Рішення

Робоча торгова станція на добу вперед: погодинний прогноз генерації, обсяг уже законтрактованого проти обсягу до продажу, сценарії, цінова матриця, контрагентний стек. Структура для погодинного контрактування замість ручних припущень.

Як це працює

Індекс впевненості показує трейдеру, наскільки модель впевнена в прогнозі на кожну годину. На основі цього — цінові сходи і торгова матриця з контрагентним стеком. Кожне прийняте рішення залишає слід для подальшої ретроспективи.

Результат

Менше ручного припущення у погодинному контрактуванні. Структурована логіка рішень на добу вперед з явним індексом впевненості. Повний журнал кожного рішення.

Задача

Персонал зміни моніторить сотні параметрів у чотирьох підсистемах реактора. Слабкі дрейфи — температура гарячої гілки, вібрація ГЦН, дрейф каналів вимірювання — людина може пропустити серед інших 847 параметрів.

Рішення

Консультативний шар, який лише читає з historian, виявляє слабкі дрейфи і підсвічує їх для перевірки інженерами. Фінальне рішення завжди за персоналом. Повний журнал спрацювань для інженерної групи і регуляторних запитів.

Як це працює

Приклад спрацювання: дрейф температури гарячої гілки +0,4 °C протягом 12 діб. Людина могла пропустити його серед 847 параметрів — шар підсвічує з історичним трендом і схожими випадками з архіву. Персонал приймає рішення про перевірку інженерами.

Стек моделі

Isolation Forest + виявлення аномалій у часових рядах + physics-informed ML для параметрів реактора. Калібрування на історичних даних конкретного енергоблока.

Задача

Оператор з портфелем у 29 станцій потребував робочого інструмента для зміни — не маркетинговий огляд, а черга технічного обходу з пріоритизацією польових дій до заходу сонця. Втрати МВт там, де їх можна виправити за робочий день.

Рішення

Консоль оператора для референсної станції 35 МВт як базове робоче місце. Фактична генерація проти очікуваної проти номінації, поле інверторів, теплова карта строк, журнал подій, черга дій, диспетчеризація бригад.

Як це працює

Фактична генерація проти очікування проти номінації (погодинно). Поле з 16 інверторів, картки з коефіцієнтом продуктивності і профілями строк. Теплова карта 8×16 показує відхилення по строках. Події автоматично перетворюються на черги для бригади.

Результат

Не маркетинговий огляд — черга технічного обходу з акцентом на вузли з найбільшою втратою МВт. Пріоритет до заходу сонця, коли ще можна відновити генерацію в той самий день.

Задача

12 турбін, кожна з декількома джерелами телеметрії — головний підшипник, редуктор, yaw-механізм, крива потужності. Потрібно було перейти від реактивного ремонту до прогнозного обслуговування — ранні ознаки деградації замість аварійних зупинок.

Рішення

Консультативний шар з індексом ризику по кожній турбіні. Пріоритизований список дій для персоналу з обґрунтуванням і посиланнями на попередні ТО — не просто «що не так», а причина, історичний контекст і рекомендована послідовність дій.

Як це працює

Крива потужності — теоретична проти фактичної по кожній турбіні. Вібраційний моніторинг головного підшипника з 14-денними трендами. Температура редуктора. Yaw-відхилення. Усе зводиться в єдиний індекс ризику.

Формат рекомендацій

Замість сирого сигналу «щось не так» — пріоритизований список з трьома рівнями терміновості, причиною, історичним контекстом і посиланнями на попередні ТО.

Задача

Український ринок ВДЕ — це сотні об'єктів, фрагментовані дані, відсутня єдина структура для інвесторів, девелоперів і аналітиків. Немає центрального входу для запиту «що зараз на ринку».

Рішення

Єдина карта, реєстр і аналітичний шар по відновлюваним активам України. Фокус: СЕС і ВЕС як ядро, гідро, біогаз і біомаса — у розвитку. Структурований вхід у фрагментований ринок з сотнями об'єктів.

Як це працює

Карта країни з усіма активами, де кожен об'єкт має картку з профілем генерації, власником, статусом, даними PPA. Аналітичні зрізи по регіону, типу, статусу. Пошук і фільтри під різні ролі користувачів.

Для кого

• Інвестори і фонди — для пошуку активів
• Трейдери і девелопери — для ринкової аналітики
• Корпоративні споживачі з PPA-мандатом
• Державні та аналітичні команди