Рост износа сети
По мере старения распределительной сети возрастает потребность в точечной и экономически оправданной реконструкции.
Интерфейс и аналитика
Фокус продукта
Обоснование реконструкции
Подход
Данные → аналитика → рейтинг
КабельРейтинг от Reliability.AI
AI-решение для управления надежностью кабельных линий 6–10 кВ
Помогает обосновывать инвестиционную программу, выявлять наиболее проблемные участки сети и экономить средства за счет приоритизации ремонтов и реконструкции.
Приоритет инвестиций
Ранжированный перечень участков для реконструкции и перекладки
Потенциальный эффект
До 200 млн ₽ ежегодно при снижении отказов на 10%
Понятная аналитика
Статистика аварийности, карта сети и объяснимые факторы риска
Проблема
Реконструкцию нужно планировать не «по сроку службы», а по фактическому риску и эффекту
Для электросетевых компаний критично обоснованно определять очередность реконструкции кабельных линий 6–10 кВ в условиях ограниченного бюджета. Традиционный отбор по сроку службы и разрозненным данным не позволяет точно выявлять наиболее деградированные линии и участки, которые формируют основной вклад в будущую аварийность и показатели надёжности.
Ограниченный бюджет
Нельзя перекладывать всё сразу, поэтому нужен прозрачный механизм приоритизации инвестиций и работ.
Слабая обоснованность
Решения должны опираться на статистику отказов, параметры эксплуатации, диагностику и картину по сети в целом.
Решение
КабельРейтинг помогает выбирать участки для реконструкции на основе эксплуатационных данных
Система обрабатывает накопленные данные по кабельным линиям 6–10 кВ и формирует ранжированный перечень участков для перекладки и реконструкции. Это позволяет связать техническое состояние сети с инвестиционными решениями.
Обоснование инвестиционной программы
Позволяет Заказчику аргументированно защищать инвестиционные программы и отдельные решения перед аудиторами и регуляторными органами.
Выявление проблемных участков
Подсвечивает зоны повышенного риска и участки с наибольшим вкладом в аварийность.
Визуализация на карте
Позволяет видеть прогноз и статистику аварийности в географическом контуре сети.
Статистика по кабельным линиям
Сводит отказы, ремонты и эксплуатационные факторы в единую аналитическую картину.
Как это работает
От эксплуатационных данных — к рейтингу приоритетов реконструкции
Система объединяет данные по кабельным линиям, обрабатывает их и формирует рейтинг участков, где реконструкция может дать наибольший эффект.
Сбор и подготовка данных
Отказы, ремонты, результаты диагностики, режимные параметры и GIS-данные по кабелям приводятся к единому виду.
Обработка и формирование признаков
Данные очищаются, нормализуются и дополняются эксплуатационными признаками для оценки состояния участков сети.
Построение модели
Используются методы AI/ML для оценки факторов риска и отбора участков, требующих внимания в первую очередь.
Итоговый рейтинг и аналитика
На выходе — ранжированный список участков кабелей для реконструкции, визуализация на карте и аналитика для обсуждения инвестиций.
Что видит заказчик
Карта сети, точки отказов, выделение проблемных участков, карточка кабеля, статистика аварийности и факторы, влияющие на оценку модели.
Почему подход лучше традиционного
Меньше опоры на формальный срок службы, больше — на реальные данные сети
Традиционный подход часто не учитывает полную картину по аварийности, режимам и внешним факторам. КабельРейтинг ориентирован на выделение участков, где реконструкция потенциально даст больший эффект.
Критерий
Обычный подход
КабельРейтинг
Основание решения
Срок службы, экспертное мнение
Эксплуатационные данные + AI-аналитика
Приоритетность
Часто непрозрачна
Рейтинг участков и факторы влияния
Визуализация
Отдельные таблицы и отчеты
Карта, статистика и аналитика в одном контуре
Сравнение подходов
Подход учитывает эксплуатационные факторы и помогает видеть, какие признаки сильнее влияют на приоритет реконструкции.
Результаты и статус проекта
Проект уже проходит апробацию в сетевом контуре и получил отраслевое признание
КабельРейтинг развивается на стыке инженерной экспертизы, практической апробации и прикладной AI-аналитики для кабельных сетей 6–10 кВ.
Топ-5 конкурса «Энергопрорыв-2025»
Проект вошел в топ конкурса, организованного Фондом «Сколково» и ПАО «Россети».
1-е место на форуме «Энергосистемы будущего»
Подход получил высокую оценку на международном молодежном инженерном форуме.
Перечень перспективных работ премии РосСНИО
Проект отмечен как перспективная работа в научно-инженерном контуре.
Проводится пилотная апробация
Проект апробируется в ПАО «Россети Московский регион» и ПАО «Россети Сибирь».
Россети Московский регион
Россети Сибирь
Сколково
РосСНИО
Команда
Команда проекта
КабельРейтинг развивает междисциплинарная команда с опытом работы в сетевом комплексе, научной экспертизой и компетенциями в области ИИ и разработки.
Дмитрий Габдушев
Основатель, CEO
Аспирант НИУ "МЭИ", стипендиат Президента и Правительства РФ.
Отвечает за развитие проекта в отраслевом контуре и взаимодействие с заказчиками.
Артём Ванин
Сооснователь, научное руководство
К.т.н., доцент Кафедры Электроэнергетические системы НИУ "МЭИ", эксперт в области надежности энергосистем.
Определяет научно-методическое развитие проекта, оценивает корректность модели и связь решения с отраслевыми задачами.
Илья Бердышев
Архитектура платформы и разработка
Аспирант НИУ "МЭИ", стипендиат Президента и Правительства РФ.
Определяет техническую архитектуру платформы и отвечает за реализацию ключевых компонентов системы.
Влад Битней
Правовое и операционное сопровождение проекта
Аспирант НИУ "МЭИ", стипендиат Президента и Правительства РФ.
Отвечает за правовую и организационную проработку проекта.
FAQ
Частые вопросы
Ответы на основные вопросы о данных, подходе и статусе проекта.
Какие данные нужны для работы системы?
История отказов и ремонтов, токовая нагрузка, результаты диагностики, режимные параметры и GIS-данные по кабелям.
Это прогноз аварий?
Нет. Система помогает оценивать состояние сети, обосновывать приоритеты реконструкции и выявлять проблемные участки.
Заменяет ли система решение инженера?
Нет. Она помогает анализировать сеть и обосновывать инвестиции, а окончательное решение остается за профильными специалистами компании.
Какой эффект достигается?
Эффект зависит от масштаба, структуры и текущего состояния сети. По проектной оценке для сети сопоставимого масштаба снижение количества отказов на 10% может дать заметную экономию на аварийно-восстановительных работах; в отдельных сценариях речь может идти о сумме порядка 200 млн рублей в год.
Есть ли уже внедрения?
Проект апробирован в филиале «Московские кабельные сети» ПАО «Россети Московский регион» на их данных. Идет апробация в ПАО «Россети Сибирь». Промышленное внедрение пока не заявляется.
Контакты
Напишите, чтобы обсудить проект, демонстрацию или пилот
Свяжитесь с нами, чтобы обсудить возможности применения КабельРейтинг в Вашей компании.