Штормы перестают пугать инженеров: ИИ строит морские ветропарки точнее любой команды людей

Развитие ветроэнергетики выходит на новый уровень: международная группа исследователей предложила использовать искусственный интеллект для проектирования морских ветроэлектростанций. Такой подход позволит масштабировать строительство оффшорных ветропарков и повысить их эффективность за счёт оптимальных расчётов, недоступных традиционным инженерным методам. В работе участвовал профессор Южно-Уральского государственного университета Евгений Соломин, и его выводы могут оказаться ключевыми для будущего российской энергетики.

Морская ветроэнергетика традиционно демонстрирует более высокую мощность по сравнению с наземной — отсутствие препятствий, равномерность ветрового потока и меньшая турбулентность делают её особенно привлекательной. Однако проектирование таких объектов — сложная инженерная задача: необходимо учитывать многокилометровые кабельные линии, электрические нагрузки, напряжения, типы тока и конфигурацию расположения турбин. Искусственный интеллект способен просчитать тысячи вариантов, выбирая тот, который обеспечивает максимум энергии при минимальных затратах.

Новая работа предлагает подход, который может ускорить развитие оффшорной энергетики, особенно в странах с протяжёнными береговыми линиями и крупными промышленными проектами — таких как Россия.

"Практика показывает, что именно оффшорные морские ветропарки развивают на 15-20% мощность выше, нежели чем ветропарки наземного базирования… Следовательно, расположение атомных электростанций… на берегах с местным охлаждением и резервным питанием от оффшорных ветропарков является весьма привлекательным перспективным проектом", — отметил профессор Евгений Соломин.

Зачем морским ветропаркам искусственный интеллект

ИИ-системы позволяют моделировать ветровые поля, оценивать распределение нагрузки и симулировать электроэнергетическую инфраструктуру. Это значит, что инженеры получают инструмент, который:

• рассчитывает оптимальную схему расположения турбин;
• определяет наиболее энергоэффективный уровень напряжения;
• предлагает варианты прокладки кабелей, чтобы снизить потери;
• моделирует сценарии пиковых нагрузок и аварийных ситуаций;
• оценивает стоимость всего проекта на этапе планирования.

Такой подход сокращает число инженерных ошибок, уменьшает затраты и повышает стабильность генерации.

Почему это особенно важно для России

Россия обладает огромным энергетическим потенциалом на побережьях арктических и дальневосточных морей. Развитие оффшорных ветропарков особенно актуально:

• для резервного питания будущих АЭС, которым требуется стабильный источник энергии;
• для обеспечения Северного морского пути, где отсутствуют традиционные генерирующие мощности;
• для диверсификации энергетики южных регионов, где Росатом уже строит ветропарки;
• для обеспечения удалённых регионов, где наземная инфраструктура ограничена.

Морские ветропарки могут стать связующим звеном между атомной энергетикой, арктической логистикой и развитием промышленности.

Сравнение: морские vs наземные ветропарки

Как ИИ проектирует морской ветропарк

(таблица шагов по научной логике, не инструкция пользователю)

1. Сбор данных

Система анализирует карту ветров, глубины, характеристики морского дна, данные о течениях и энергии волн.

2. Построение виртуальной модели

ИИ создаёт цифровой двойник будущей ветрофермы.

3. Расчёт конфигураций

Алгоритмы оценивают сотни вариантов расстояний между турбинами, их высоты, ориентации и плотности размещения.

4. Определение параметров электроэнергии

Система выбирает оптимальное напряжение, тип тока и структуру подклонных кабелей.

5. Оценка потерь и стоимости

ИИ рассчитывает энергоэффективность, прогнозирует затраты и выявляет "узкие места".

6. Финальная оптимизация

Выбирается схема, обеспечивающая максимум генерации при минимальной цене.

Ошибка → Последствие → Альтернатива

• Размещать турбины равномерно без анализа ветров
→ снижение мощности на десятки процентов
→ использование ИИ для построения оптимальной конфигурации.

• Экономить на кабельной инфраструктуре
→ высокие энергопотери
→ автоматизированный расчёт структуры кабельных линий.

• Оценивать нагрузку вручную
→ ошибки → аварии
→ моделирование сценариев ИИ.

• Игнорировать взаимодействие с АЭС
→ нестабильность в период пиков
→ комплексная энергетическая модель "АЭС + оффшорный ветропарк".

А что если такие технологии станут стандартом?

Если ИИ будет использоваться повсеместно, строительство ветроферм станет:

• быстрее;
• дешевле;
• предсказуемее;
• менее рискованным;
• доступным даже в сложных климатических зонах.

Это также может изменить рынок энергетики: появится больше частных производителей, а конкуренция снизит стоимость электроэнергии.

Таблица "Плюсы и минусы" использования ИИ в ветроэнергетике

FAQ

Почему ИИ лучше классического инженерного подхода?
Он рассчитывает тысячи сценариев, учитывая параметры, которые сложно оценить вручную.

Можно ли использовать модель на Arctic регион?
Да, ИИ учитывает скорость ветра, льды и экстремальные условия.

Заменит ли ИИ инженеров?
Нет, он служит инструментом для повышения точности.

Как это связано с АЭС?
Оффшорные ветропарки могут обеспечивать атомные станции резервным питанием.

Дороже ли строительство морских ферм?
Да, но ИИ помогает сократить затраты на этапе проектирования.

Мифы и правда

Миф: морские ветропарки слишком сложны для России.
Правда: климатические особенности моря обеспечивают высокую мощность.

Миф: ИИ нельзя использовать в энергетике.
Правда: сегодня он уже применяется в сетях, генерации и прогнозировании.

Миф: оффшорные парки всегда нерентабельны.
Правда: при оптимизации ИИ они окупаются быстрее.

Сон и психология

Инфраструктурные проекты такой величины создают эффект технологической уверенности: общество воспринимает устойчивую энергосистему как показатель стабильности. Компании, которые внедряют ИИ, уменьшают стресс сотрудников, избавляя их от рутинных расчётов и повышая качество решений.

Интересные факты

1. Первые оффшорные ветропарки появились в 1991 году в Дании.

2. Современные турбины на море достигают мощности более 15 МВт.

3. ИИ уже применяют для расчёта солнечных станций, но для ветропарков он особенно эффективен.

4. Северный морской путь требует десятков новых источников энергии — и оффшорные турбины подходят идеально.

Исторический контекст

• 1990-е — запуск первых морских ветростанций.
• 2000-е — масштабирование оффшорной энергетики в Европе.
• 2010-е — активное развитие цифровизации в энергетике.
• 2020-е — массовое применение искусственного интеллекта в проектировании.
• 2025 — публикация исследования с участием российских специалистов.

Переход к интеллектуальному проектированию делает ветроэнергетику предсказуемой. В будущем ИИ сможет учитывать не только ветер, но и экономические, логистические и климатические факторы. Это поможет России развивать побережья, обеспечивать энергию для Северного морского пути и создавать новые производственные кластеры.