Интеллектуальный учёт ресурсов и выявление коммерческих потерь
Модели на данных приборов учёта находят безучётное потребление, неисправные счётчики и небалансы по фидерам и домам.
Диапазоны по отраслевым публикациям и типовым внедрениям; результат зависит от данных и процессов заказчика.
Что решаем
Коммерческие потери — безучётное потребление, вмешательство в приборы, ошибки в договорах и базах — для сетевых и ресурсоснабжающих организаций составляют проценты отпуска и напрямую уменьшают выручку. Рейды проверяют потребителей выборочно, по наводкам, и большая часть проверок оказывается пустой.
Интеллектуальные приборы учёта передают почасовые данные с миллионов точек, но аналитика ограничена сводками по небалансам, а выявление конкретных адресов остаётся ручной работой.
В ЖКХ добавляются потери воды и тепла: утечки, несанкционированные подключения, некорректные нормативы — при том, что данные общедомовых и квартирных приборов уже собираются.
Что делает ИИ
PythonLightGBMPyTorchClickHouseApache AirflowPostGIS
Решение анализирует данные приборов учёта, топологию сети и договоры и формирует ранжированный список точек для проверки с обоснованием.
- Балансы по фидерам, ТП, домам и стоякам с локализацией участков с аномальными потерями.
- Обнаружение аномалий в профилях потребления: резкие изменения, несоответствие типу потребителя, признаки вмешательства в прибор, «нулевые» точки при активном подключении.
- Скоринг вероятности безучётного потребления на подтверждённых актах прошлых проверок.
- Выявление неисправных приборов и ошибок в базе договоров; планирование маршрутов проверок.
Эффект оценивается по результативности рейдов: доле проверок с актом и объёму доначислений по сравнению с выборкой «как раньше».
Система работает поверх существующих АСКУЭ и биллинга и не требует замены приборов; для точек без интеллектуального учёта используются помесячные данные и балансы по ТП.
Какие данные нужны
- Почасовые данные приборов учёта
- Топология сети и привязка точек к фидерам
- Акты проверок и договоры с потребителями
Какая инфраструктура нужна
Профиль «данные»: миллионы точек учёта с почасовыми рядами — это десятки миллиардов записей в год, и определяющие параметры — колоночное хранилище на быстрых NVMe, многоядерный CPU и 512 ГБ и более оперативной памяти для расчёта балансов и обучения моделей. GPU одна-две, для нейросетевых детекторов аномалий.
Для сетевой или ресурсоснабжающей организации регионального масштаба подходит сервер R7 PRO или RX PLUS из раздела GPU-серверы. Для муниципального предприятия ЖКХ — рабочая станция W7 ULTRA из рабочие станции. Данные потребителей остаются в контуре организации.
Как идёт проект
- 01
Данные и цель
Фиксируем метрику успеха, источники данных и ограничения: on-premise, персональные данные, сроки.
- 02
Пилот на нашей конфигурации
Стартовая машина под задачу и подтверждённый профиль нагрузки перед закупкой кластера.
- 03
Инфраструктура
Поставка серверов, станций и охлаждения, монтаж, ввод в эксплуатацию, ПО и мониторинг.
- 04
Сопровождение
Масштабирование, обновление ускорителей в том же шасси, сервис и запчасти.
Что ещё автоматизируют в отрасли «Энергетика и ЖКХ»
Опишите задачу и данные.
Вернёмся с профилем нагрузки, конфигурацией и коммерческим предложением на поставку в вашу страну.

