
Уральский федеральный университет (УрФУ) представил новейший мобильный роботизированный комплекс для автоматизированного обследования электростанций и подстанций. Проект реализуется с участием экспертов EFT Group и поддержкой ключевых отраслевых игроков, таких как АО «Интер РАО – Электрогенерация» и Минобрнауки России, и уже вышел на стадию испытаний на реальных объектах энергосистемы.
Передовые технологии обследования энергообъектов
В условиях современных вызовов энергобезопасности особенно важны постоянный мониторинг и своевременная диагностика оборудования электростанций. Новый роботизированный комплекс, разработанный в лаборатории цифровых двойников в электроэнергетике УрФУ под руководством Александры Хальясмаа, способен решать эти задачи эффективно и без риска для человека. На платформе робота возможно размещение разнообразного оборудования для сбора и анализа данных: от видеокамер в видимом, инфракрасном и ультрафиолетовом диапазонах до современных лазерных сканеров.
Особое место в системе занимает отечественный SLAM-сканер от EFT Group, позволяющий создавать высокоточные трехмерные карты пространства и сопровождать процесс обследования одновременной визуализацией и локализацией объектов.
Успешные испытания и новые горизонты внедрения
Первая серия тестовых испытаний прошла на открытом распределительном устройстве мощной 110 кВ электрической станции. Робот автономно совершил обход по всей территории энергообъекта и за десять минут выполнил полное 3D-сканирование инфраструктуры. Благодаря такому подходу визуальные модели оборудования теперь можно собирать с минимальным человеческим участием, что существенно ускоряет и упрощает процесс обследования.
«Использование беспилотных роботов позволяет значительно повысить частоту мониторинга, а также обеспечивает повторяемость, точность и безопасность работы персонала на особо опасных и удалённых участках энергосистемы», — отмечает Александра Хальясмаа. Система фактически исключает пребывание человека в районах с повышенным риском, минимизируя влияние человеческого фактора и повышая эффективность контроля состояния объектов.
Преимущества для энергетических компаний
Роботизированный комплекс предложен для широкого применения компаниям, управляющим электростанциями, подстанциями и иными энергообъектами. Несмотря на очевидную пользу робототехники, в электроэнергетике пока редко используются подобные системы в масштабах крупных производств. Разработка УрФУ способна изменить ситуацию: речь идет не только об управлении и планировании маршрутов обследования, но и о внедрении современных алгоритмов компьютерного зрения и искусственного интеллекта для автоматической диагностики технического состояния оборудования.
Это уже второй инновационный комплекс, разработанный в коллективе под руководством Александры Хальясмаа. Первый аналогичный робот был с успехом внедрен в рамках сотрудничества с АО «Интер РАО – Электрогенерация» и продолжает успешно эксплуатироваться.
Государственная поддержка и вклад в развитие науки
Проект создания мобильного роботизированного комплекса реализуется в рамках программы «Приоритет-2030» Минобрнауки России и соответствует целям Десятилетия науки и технологий. Финансирование и научная поддержка позволяют коллективу УрФУ и партнерам разрабатывать и внедрять технические решения, востребованные отечественной энергетикой, повышающие конкурентоспособность отрасли на мировом уровне и вносящие вклад в технологический суверенитет России.
Видение будущего энергетики
Введение беспилотных роботизированных комплексов открывает новые перспективы цифровизации и автоматизации традиционных отраслей. Такие инновации создают дополнительную надежность энергосистем, обеспечивают безопасность работников и позволяют России комплексно модернизировать инфраструктуру с помощью собственного научного и технологического потенциала. Команда УрФУ во главе с Александрой Хальясмаа в тесном партнерстве с EFT Group и ведущими компаниями отрасли уверенно двигается к тому, чтобы подобные решения стали повседневной практикой на объектах отечественной энергетики.
Источник: scientificrussia.ru







