Конкурсы, премии

Турбохакатон- решения для электроэнергетики на базе искусственного интеллекта

Для специалистов, экспертов
Призовой фонд 500 000 ₽


Приём заявок до 4 октября
С 4 сентября по 4 декабря 2024 г. пройдёт ТурбоХакатон для настоящих профи в областях искусственного интеллекта и обработки датасетов

Ищем специалистов в Data Science и Deep Learning от 18 лет

Формат участия: очно-заочный (принимаем заявки из любого города РФ)

Задачи турбохакатона:

1. Цифровой ассистент — система «вопрос\ответ» для быстрого поиска ответов во внутренней документации компании

Разработка текстового цифрового ассистента, который позволит сотрудникам сократить издержки на поиск необходимой информации в большом массиве внутренней документации через вопросы, заданные в свободной форме. Данные должны оставаться во внутреннем контуре. Для обучения важно наличие возможности разметки документов с помощью ИИ.

2. Система рекомендации технологических параметров для оптимизации режимов работы работы тепловой электростанции (ТЭС)

Разработка рекомендательной системы, которая прогнозирует технико-экономические показатели ТЭС (оптимальность выбранного состава оборудования) и даёт предложения по оптимизации состава и режима работы оборудования для достижения экономии ресурсов. Участникам будут предоставлены исторические данные, характеризующие режимы работы оборудования и подробная телеметрия с различной дискретизацией.

3. Анализ аномалий в начислениях за тепловую энергию

Разработка системы анализа данных о потреблении тепловой энергии и выявления аномальных начислений (ошибочно внесённые показания, отклонения в потреблении). Система должна учитывать показания приборов учёта, договорные нагрузки, погодные условия и другие параметры, влияющие на потребление тепловой энергии. Будут предоставлены анонимизированные исторические данные.

4. Оптимизация маршрутов обхода многоквартирных домов (МКД) для проверки состояния приборов учёта и контроля достоверности показаний

Разработка маршрута обхода МКД с рекомендациями по оптимизации с учётом заданных критериев (место расположение МКД, удалённость объектов друг от друга, доступ к прибору учёта, результат предыдущих визит и др). Целевой результат — оптимальный маршрут и график обхода МКД, учитывающий приоритетность адресов, по которым выявлены аномалии объёмов полезного отпуска. Будут предоставлены исторические данные маршрутов обхода с учётом дат, динамики объёмов полезного отпуска в МКД.

5. Оптимизация процесса планирования закупки топлива на электростанциях на основе прогнозирования цены электричества и объёмов его выработки

Разработать систему, которая осуществляет прогнозирование необходимых объёмов закупки топлива для последующей генерации электроэнергии теплоэлектростанциями. Прогноз должен осуществляться на основе прогнозирования цены электричества и объёмов его выработки, в зависимости от конфигурации оборудования на конкретной электростанции. Для разработки системы будут предоставлены наборы исторических данных за несколько лет в достаточном объеме.
Тебя ждёт:

  • Решение задач, связанных с обработкой данных, основываясь на реальных датасетах компании Группы «Интер РАО»
  • Возможность запустить свои решения на суперкомпьютере Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого
  • Возможность получить предложение о работе в компании Группы «Интер РАО»
  • Поддержка экспертов энергетической отрасли
  • Возможность стать призёром и получить признание коллег