В интервью с Егором Рудовичем, директором частного предприятия «Белремавтосервис» и экспертом в области возобновляемой энергетики, обсуждается роль искусственного интеллекта (ИИ) в предотвращении пожаров, связанных с литий-ионными батареями в солнечных фотоэлектрических системах и зарядных станциях для электромобилей.

Рассматриваются механизмы ИИ, включая мониторинг в реальном времени и предиктивную аналитику, для предотвращения возгораний, проиллюстрированные примерами пожаров. Особое внимание уделено адаптации ИИ к российским реалиям, включая климатические особенности и нормативные требования. Обсуждаются барьеры внедрения ИИ, взаимодействие с международными стандартами, такими как SEIA 201, и перспективы полной автоматизации систем. Рекомендации включают инвестиции в датчики, сертифицированных установщиков, обучение персонала и учет местных условий.

• Тема нашего обсуждения — использование искусственного интеллекта для повышения пожарной безопасности солнечных фотоэлектрических систем и зарядных станций для электромобилей. Почему эта тема приобретает столь высокую значимость в современном мире? 

— Добрый день! Спасибо за приглашение. Знаете, когда я начинал работать в этой сфере, мало кто думал о том, что солнечные батареи и зарядки для электромобилей могут стать источником серьезных пожаров. Но реальность оказалась суровее наших ожиданий.

Пожарная безопасность в системах возобновляемой энергетики становится критически важной по мере того, как растет количество солнечных установок и зарядных станций. Литий-ионные батареи, которые лежат в основе этих систем, действительно несут потенциальные риски возгорания, если их не контролировать должным образом. И здесь искусственный интеллект становится нашим незаменимым помощником — он позволяет анализировать огромные массивы данных в реальном времени, прогнозировать угрозы и автоматически управлять системами, чтобы предотвратить пожары еще до их возникновения.

• Какие конкретные механизмы ИИ применяются для предотвращения пожарных инцидентов, связанных с литий-ионными батареями в солнечных системах?

— Это очень интересный вопрос, потому что технологии развиваются буквально на наших глазах. Он обеспечивает непрерывный мониторинг через сложные алгоритмы машинного обучения, которые постоянно анализируют данные с множества датчиков — температуры, напряжения, тока, даже химического состава электролита в батареях.

Что особенно впечатляет — система может выявлять аномалии на самых ранних стадиях, когда человек еще ничего не заметил бы. Например, если батарея начинает нагреваться немного быстрее обычного или показывает нестабильность напряжения, ИИ мгновенно это фиксирует. И что самое главное — он может автоматически отключить проблемные батареи при малейших признаках термического разгона, который часто приводит к возгоранию.

Для систем хранения энергии это жизненно важно, потому что там мы имеем дело с огромными объемами накопленной энергии, и малейшая неисправность может привести к катастрофическим последствиям.

• Вы упомянули риски, связанные с батареями. Можете ли привести конкретные примеры, где такие пожары стали серьезной проблемой?

— К сожалению, примеров хватает, и они заставляют нас серьезно задуматься. В 2025 году в Калифорнии произошли два очень показательных инцидента, которые я внимательно изучал.

Первый — это пожар на крупном объекте хранения энергии в Мосс-Лэндинге в январе. Представьте себе: загорелись мощные никель-марганец-кобальтовые батареи, и это привело к эвакуации от 1200 до 1500 человек! Помимо человеческих страданий, произошли выбросы токсичных веществ в атмосферу. Это был настоящий кошмар для всех, кто живет в округе.

Второй случай произошел в августе в небольшом городке Фоллбрук — пожар в обычном жилом доме, вызванный неисправностью батареи в домашней солнечной системе. Казалось бы, обычная домашняя установка, а семья могла потерять все.

Эти инциденты очень болезненно восприняло наше профессиональное сообщество, потому что они показали, что мы недооценивали риски. И именно поэтому применение ИИ для раннего обнаружения и предотвращения таких ситуаций становится не просто желательным, а абсолютно необходимым.

• Как конкретно ИИ мог бы повысить устойчивость систем хранения энергии в подобных сценариях?

— Анализируя эти два случая, я понимаю, что в обеих ситуациях главной проблемой стало отсутствие эффективного мониторинга и раннего предупреждения.

В случае с Мосс-Лэндингом ИИ мог бы непрерывно анализировать данные о состоянии каждой батареи в режиме реального времени — температуру, химическую стабильность, внутреннее сопротивление — и выявить аномалии задолго до критической точки. Представьте: система могла бы заранее предупредить о проблемах и автоматически отключить опасные батареи, предотвратив пожар, который в итоге бушевал несколько дней подряд.

А в случае с Фоллбруком домашняя система с интегрированным ИИ могла бы заметить первые признаки перегрева батареи и немедленно остановить процесс зарядки, переключившись на прямое использование энергии от солнечных панелей или сети. Семья даже не узнала бы о том, что была на грани трагедии. Особенно интересна возможность интеграции ИИ с метеорологическими данными. В Калифорнии часто бывают периоды экстремальной жары, и система могла бы автоматически корректировать режимы работы батарей с учетом внешних условий, снижая риски в самые опасные дни.

• Как ИИ оптимизирует работу зарядных станций для электромобилей, чтобы предотвратить пожары?

— ИИ в зарядных станциях работает как очень умный диспетчер энергии. Он постоянно анализирует состояние всех подключенных автомобилей и их батарей, учитывает температуру окружающей среды, мощность станции и множество других факторов.

Например, если у станции есть ограничение в 100 кВт, а к ней подключено несколько автомобилей, ИИ не просто делит мощность поровну. Он учитывает состояние батареи каждого автомобиля, ее температуру, уровень заряда и даже то, как долго машина уже заряжается. Если система обнаруживает, что одна из батарей начинает перегреваться, она может снизить мощность именно для этого автомобиля или даже временно приостановить зарядку.

Это принципиально важно, потому что неконтролируемая быстрая зарядка может привести к тепловому разгону батареи — именно это, скорее всего, и произошло в том случае в Фоллбруке. ИИ помогает избежать таких сценариев, обеспечивая стабильную и безопасную работу всей зарядной инфраструктуры.

• А как ИИ интегрируется в домашние солнечные системы для минимизации рисков?

— В домашних системах ИИ играет роль заботливого домоуправляющего, который следит за всем энергетическим хозяйством дома. В гибридных солнечных установках он управляет всем циклом — от зарядки батарей днем до их разрядки вечером, постоянно контролируя температуру и другие параметры.

Самое важное — система может мгновенно принимать решения. Если ИИ обнаруживает малейшие признаки проблем с батареей — скажем, необычный рост температуры или изменение внутреннего сопротивления — он немедленно переключает дом на питание напрямую от солнечных панелей или из сети, полностью изолируя проблемную батарею.

В случае с тем домом в Фоллбруке такая система могла бы спасти не только имущество, но и жизни людей. ИИ обнаружил бы аномалии в работе батареи задолго до возгорания и отключил бы ее, возможно, даже уведомив владельцев о необходимости технического обслуживания.

• Какие основные препятствия мешают широкому внедрению ИИ в системах пожарной безопасности, и как их можно преодолеть?

— Честно говоря, препятствий немало, и они довольно серьезные. Первое — это деньги. Модернизация существующих систем стоит дорого, особенно для частных домовладельцев. Многие просто не готовы инвестировать в технологии, пользу от которых они пока не видят наглядно.

Второе — кибербезопасность. Люди справедливо опасаются, что хакеры могут получить контроль над их энергетическими системами. И эти страхи не беспочвенны — нам действительно нужны очень надежные системы защиты. Третья проблема — недостаток стандартизированных данных для обучения ИИ. Каждый производитель батарей использует свои протоколы, свои форматы данных, и это создает путаницу.

Но знаете, когда я думаю о том ущербе, который нанес пожар в Мосс-Лэндинге — миллионы долларов убытков, эвакуация полутора тысяч человек, экологический ущерб, становится понятно, что инвестиции в ИИ быстро окупаются.

Для решения этих проблем нужны государственные субсидии для частных владельцев, серьезные инвестиции в киберзащиту и, конечно, работа над стандартизацией. Также критически важна независимая сертификация систем — люди должны быть уверены в их надежности.

• Давайте поговорим о российских реалиях. Как обстоят дела с солнечной энергетикой в России, и актуальны ли эти проблемы пожарной безопасности для нашей страны?

— В России солнечная энергетика развивается довольно динамично, особенно в южных регионах — Астраханской области, Краснодарском крае, республиках Северного Кавказа. У нас уже работают крупные солнечные электростанции суммарной мощностью более 2 ГВт, и эти цифры растут каждый год.

Что касается домашних установок, то здесь мы пока отстаем от Европы и США, но интерес растет, особенно в частном секторе. И вот здесь-то проблемы пожарной безопасности становятся очень актуальными. Наши климатические условия — от сибирских морозов до южной жары — создают дополнительные вызовы для батарейных систем.

Например, в Краснодарском крае летом температура может превышать 40 градусов, что создает дополнительную нагрузку на литий-ионные батареи. А зимой в Сибири системы должны работать при минус 30-40 градусах. Эти экстремальные условия требуют особенно тщательного мониторинга, и здесь ИИ может быть незаменим.

• Какие особенности российского рынка солнечной энергетики нужно учитывать при внедрении систем ИИ для пожарной безопасности?

— В России огромная территория с кардинально разными климатическими зонами, что создает уникальные вызовы. ИИ-системы должны учитывать не только температурные перепады, но и влажность, ветровые нагрузки, даже геомагнитную активность в северных регионах. Еще одна специфика — наша энергосистема традиционно централизованная, и интеграция домашних солнечных систем пока идет медленно. Но это меняется, особенно после принятия закона о микрогенерации в 2019 году. Люди начинают устанавливать солнечные панели с батареями, и вопросы безопасности становятся актуальными.

Кроме того, в России у нас есть своя специфика в области пожарной безопасности — наши нормативы, системы экстренного реагирования. ИИ-системы нужно адаптировать под российские стандарты и требования МЧС. Это дополнительная работа, но она критически важна для массового внедрения технологий.

• Как стандарты безопасности взаимодействуют с ИИ-системами?

— Стандарт SEIA 201 — это хорошая основа, он устанавливает базовые требования к установке систем хранения энергии: правильную проводку, заземление, системы быстрого аварийного отключения. Но это статические меры безопасности. ИИ добавляет динамический слой защиты — он превращает пассивную систему в активную, думающую. Если стандарт говорит «установи предохранитель», то ИИ говорит «следи за системой каждую секунду и реагируй на малейшие изменения».

В тех случаях в Мосс-Лэндинге и Фоллбруке, скорее всего, все формальные требования стандартов были соблюдены. Но этого оказалось недостаточно. ИИ мог бы усилить эти стандарты, добавив уровень предиктивной аналитики и автоматического реагирования, которого в традиционных стандартах просто нет.

• Каковы перспективы развития ИИ в обеспечении пожарной безопасности с учетом накопленного опыта?

— Мы движемся к эре полной автоматизации управления энергетическими системами. ИИ будущего будет не просто мониторить — он будет предсказывать проблемы за дни и недели до их возникновения. Уроки Мосс-Лэндинга и Фоллбрука показали важность интеграции разных технологий. Следующее поколение систем будет объединять данные от датчиков с метеорологическими прогнозами, компьютерным зрением для визуального контроля состояния оборудования, даже с анализом вибраций и звуков, которые могут сигнализировать о проблемах.

Представьте: система сможет учесть прогноз аномальной жары на неделю вперед и заранее скорректировать режимы работы батарей. Или использовать камеры для обнаружения даже малейших признаков вздутия батарей — первого визуального признака проблем. Это сделает нашу энергетическую инфраструктуру не просто умной, а по-настоящему безопасной и устойчивой.

• Какие практические рекомендации вы дадите организациям и частным лицам для интеграции ИИ в целях предотвращения пожаров?

— Мои рекомендации основаны на реальном опыте работы в этой сфере.

Первое — не экономьте на датчиках. Высококачественные датчики температуры, напряжения, тока — это основа для работы ИИ. Плохие данные на входе означают плохие решения на выходе.

Второе — обязательно работайте только с сертифицированными установщиками, которые понимают и соблюдают стандарты безопасности. ИИ — это дополнение к правильной установке, а не замена профессионализма.

Третье — инвестируйте в обучение. Ваш персонал должен понимать, как работают ИИ-системы, как интерпретировать их сигналы и что делать в случае срабатывания предупреждений.

И наконец — учитывайте местную специфику. В Калифорнии это экстремальная жара и пожароопасные периоды, в России — наши морозы и перепады температур. ИИ-система должна быть настроена именно под ваши условия, а не работать по универсальным алгоритмам. Помните: лучше потратить деньги на профилактику сегодня, чем разгребать последствия пожара завтра.