Цели ТурбоХакатона
- Определение основных направлений развития диагностических возможностей и автоматизации процессов системы предиктивной аналитики для энергетики
- Поиск новаторских решений в области мониторинга и контроля технического состояния энергетического оборудования
- Оценка возможности замещения специалистов, работающих в системе предиктивной аналитики, автоматизированными алгоритмами машинного обучения и искусственного интеллекта
Трек №1 - Соревнование по решению задач обработки данных (реальные датасеты генерирующего оборудования электростанций Группы «Интер РАО»).
(От команд требуется решение трёх задач как в совокупности, так и по отдельности)
Задача 1: очистка данных для построения моделей оборудования.
При создании статистической математической модели оборудования в системе предиктивной аналитики (далее — СПА) требуется провести чистку исходных архивных данных для обучающей модели выборки.
При валидации отбраковываются:
- недостоверные данные.
- нехарактерные выбросы значений как во временных рядах, так и в корреляциях параметров.
Предполагается, что дополнительный инструмент по обработке исходных данных ускорит работу специалистов по разработке моделей подключаемого к СПА оборудования, что позволит значительно сократить время подключения нового оборудования к системе предиктивной аналитики.
Критерии оценки:
- сходимость результатов обработки контрольного датасета с эталонным.
- скорость обработки данных.
Задача 2: выявление характерных режимов работы оборудования.
При создании статистической математической модели оборудования в СПА требуется провести подготовительную работу по определению необходимого числа математических моделей и ширину их покрытия.
Предполагается, что дополнительный инструмент по обработке исходных данных ускорит работу специалистов по разработке моделей подключаемого к СПА оборудования, что позволит значительно сократить время подключения нового оборудования к СПА.
Критерии оценки:
- общее число выявленных режимов, число «типовых» (схожих) режимов.
- основные характеристики режимов (стабильные параметры, изменяющиеся параметры, диапазоны параметров).
- скорость обработки данных.
Задача 3: выявление проявлений зарождающихся дефектов в данных.
При анализе выявленных в эксплуатации оборудования дефектов часть не явных «метрик», характеризующих развитие повреждения или дефекта оборудования, может быть не учтена экспертами.
Для ускорения процесса написания диагностических правил по фактически выявленным дефектам необходима автоматизация определения всех изменений, сопровождавших отклонение технического состояния оборудования от статистической нормы:
- эксплуатационных параметров во времени.
- коррелирующих параметров.
- новых корреляций.
Для создания диагностического правила дефекта перед экспертом стоит задача определить основные критерии, по которым можно диагностировать развивающийся дефект.
Критерии оценки:
- точность определения начала изменений.
- изменяющиеся параметры и полнота описания характера их изменения.
- точность прогноза достижения уставок на разных стадиях деградации параметров.
- скорость обработки данных.
Трек №2 - Акселератор решений по диагностике, мониторингу и контролю технического состояния энергетического оборудования.
(Участники представляют собственные разработки по мониторингу, диагностированию и оценке технического состояния оборудования и получают возможность включения в программу НИОКР ПАО «Интер РАО»)
Типы оборудования:
- Паровые турбины
- Газовые турбины
- Турбогенераторы
- Трансформаторы
- Электрические котлы
- Питательные насосы
- Вспомогательное оборудовние
Подробнее о Треке №2
При подаче заявки участник предоставляет бриф-лист с кратким описанием:
- компании;
- решения по диагностике оборудования (для каких типов применимы);
- референций внедрения;
- лицензионной политики (если применимо).
Критерии оценки:
- опыт разработки и внедрения решений;
- обоснование подходов;
- подтвержденные кейсы;
- наличие команды;
- сроки разработки/поставки решений;
- отчуждаемость результатов разработки и лицензионная политика;
- стоимость;
- оценка профильных экспертов.
Призовой фонд – 1 миллион рублей плюс возможность стать подрядчиком или членом команды ПАО «Интер РАО» – ведущей российской компании по генерации и сбыту электроэнергии. Приглашаются специалисты по работе с данными, предиктивной аналитике и энергетике, а также компании с решениями в области мониторинга, диагностики и контроля технического состояния оборудования.
График ТурбоХакатона
- 2 сентября — 30 сентября Регистрация участников
- 1 октября — 7 октября отбор участников для Питча в Университете Иннополис (г. Иннополис)
- 14 октября проведение очного Питча в Университете Иннополис (г. Иннополис) или в онлайн-формате
- 17 октября — 17 ноября открытие доступа к данным, работа в командах
- 18 ноября — 25 ноября выборы победителей решением жюри
- 22 декабря награждение победителей
Возможно участие очно или онлайн, в командах от одного до пяти человек.
Оператор ТурбоХакатона – Университет Иннополис.
Партнёр мероприятия - ПАО «Интер РАО».
Регистрация до 1 октября 2022: https://hcklink.ru/15001
Хочешь узнавать о новых хакатонах, соревнованиях первым?
Подписывайся на нашу группу в ВК: https://vk.com/hackathonsrus
Также, наш Telegram-бот, где мы присылаем хакатоны, соревнования по параметрам, которые интересны тебе: https://t.me/hackathons4ubot
