НЛМК × Инфосистемы Джет — ML-оптимизация потребления газа на ТЭЦ
Описание проекта
НЛМК совместно с «Инфосистемами Джет» разработали ML-сервис выдачи рекомендаций машинисту котла ТЭЦ по оптимальному распределению энергоресурсов: природного, доменного и коксового газов для оборудования собственной электростанции НЛМК. Модель машинного обучения анализирует исторические данные за несколько лет и в режиме реального времени рассчитывает оптимальные пропорции смешивания различных видов газа для выработки тепловой энергии с учётом текущей нагрузки и экономичности котлов.
Задача
Ранее решение об объёмах и пропорциях применения газов принимал машинист котельного агрегата вручную по показаниям приборов без учёта показателей экономичности работы агрегата. Это приводило к неоптимальному расходу дорогостоящего природного газа.
Цели внедрения
-
Снизить потребление природного газа за счёт оптимального использования попутных металлургических газов (доменного, коксового)
-
Повысить энергоэффективность ТЭЦ НЛМК
-
Обеспечить рекомендательную поддержку машинистов котлов в реальном времени
Результаты
-
Финансы
-
Экономия: 1–3 млн рублей ежемесячно по сравнению с периодом без ИИ
-
Годовая экономия оценивается в десятки миллионов рублей
-
Сокращение потребления природного газа почти на 5 млн м³ в год (эквивалент отопления 2 000 квартир) Время
-
Решение разработано за 6 месяцев Качество и эффективность
-
Более точное определение пропорций смешивания различных видов топлива
-
Учёт экономичности работы котлов и потенциала потребления доменного газа в зависимости от производственных режимов Нагрузка и масштаб
-
Охватывает ТЭЦ НЛМК на Липецкой площадке Надёжность
-
Успешно эксплуатируется в промышленном режиме Импортозамещение и compliance
-
Полностью отечественный стек: Python, Linux/Docker, Grafana — без зарубежного ПО Качественный эффект: Системный шаг к повышению самообеспеченности НЛМК электроэнергией (планируется довести до 96% за счёт новой электростанции на попутных газах).