Рекомендательная инженерная система для долгосрочного прогнозирования технико-экономических показателей ТЭС (оптимальность выбранного состава оборудования), определения оптимального состава и режима работы оборудования с целью экономии ресурсов. Участникам будут предоставлены исторические данные, характеризующие режимы работы оборудования, и подробная телеметрия с различной дискретизацией.

Система поддержки принятия решения машиниста ТЭС для корректировки ведения режима работы оборудования. Основной критерий оптимальности работы — экономия расхода топлива. В основе системы должно лежать применение математических моделей, построенных на базе технологий машинного обучения и обработки больших массивов статистических данных, что позволит обеспечить решение поставленных целей. Участникам будут предоставлены исторические данные энергоблока.

Цифровое решение для прогнозирования на месяц (Х+1) составов включённого ГО (посуточно) по каждой ТЭЦ Группы, нагрузок (Рмин/ Рмакс) вкл. ГО, с выдачей прогнозного значения величины собственного потребления мощности на нужды генерации, исходя из плановых графиков ремонтов, фактических данных прошлых периодов, плановых тепловых нагрузок и т. д. Участникам будут предоставлены исторические данные и данные по составу работающего оборудования.

Система для прогноза удельных расходов и топливной составляющей, с формированием отчёта в виде таблицы с посуточными объёмами в разбивке по станциям. Информация по планируемому составу генерирующего оборудования на месяц вперед заносится пользователем. Участникам будут предоставлены исторические данные по составу работающего оборудования.

Платформа для создания цифровых ассистентов, осуществляющих консультацию работников компании на основе неразмеченных документов. Формат обращения работников к ассистенту: голосовой или текстовый вопрос. Участникам будут предоставлены примеры внутренних нормативных документов компании и документация из внешних источников.

Скоринг-модель подбора потенциальных поставщиков предприятий Группы «Интер РАО» на основе специфики предстоящей закупки, параметров устойчивости компаний и их аффилированности. Модель должна предусматривать не менее 10 параметров (например, предмет закупки, наличие судебных или арбитражных разбирательств, история участия компании в государственных закупках, добросовестность и финансовая устойчивость поставщика). Модель должна показать примеры подбора потенциальных поставщиков по заказам предприятий Группы.

Система для работы с информацией от контрагентов и заказчиков со следующим функционалом:
— хранение информации (автоматическое определение типа заявки, распределение по нужным разделам БД);
— маршрутизация заявок по исполнителям, подготовка типовых ответов с помощью ИИ для уменьшения времени отклика;
— чат-бот на основе LLM-моделей для поиска информации (в т.ч. суммаризация и работа с ВНД, контроль актуальности документов);
— распознавание документов — транслирование реквизитов контрагента/распознавание PDF.

Система для повышения точности прогнозирования отпуска тепла и потребления тепловой энергии, уменьшения числа ошибок в прогнозах благодаря использованию ИИ-моделей и реализации балансировки системы. Система позволит более точно планировать баланс между потреблением и отпуском тепловой энергии, что повысит корректность в планировании финансов. Участникам будут предоставлены данные отпуска тепла и потребления тепловой энергии. Дополнительно должны использоваться данные о финансовой отчётности потребителей и данные о погодных условиях.