В статье представлен анализ динамики аварийных ситуаций в электрических сетях Единой энергетической системы (ЕЭС) России за 2014-2021 годы. Программные алгоритмы, разработанные авторами, использованы для аппроксимации рядов аварийных отключений. На основе этих алгоритмов произведен расчет и представлена визуализация изучаемых показателей. На основании методов корреляционного и регрессионного анализа рассчитаны параметры уравнений авторегрессии и тренда, используемых для прогнозирования аварийных отключений. В качестве объекта исследования рассмотрены режимы аварийной динамики в крупнейших российских сетевых компаниях напряжением 110 кВ и выше. Проанализированы данные о возникновении аварийных ситуаций в 23 объединениях электрических сетей, входящих в структуру ЕЭС России, за 2014-2021 годы. Определены проценты аварий на крупнейших предприятиях электрических сетей с учетом их протяженности, а также сезонных особенностей территорий, через которые проходят линии электропередачи. Кроме того, проанализированы данные об износе основных элементов сети, а также федеральные инвестиции в развитие исследуемой компании. Согласно исследованию, наиболее надежной оценкой реального состояния аварийных электрических сетей следует считать конкретный показатель, зависящий от протяженности сетей и уровня организации их эксплуатации. Оценка уровня износа исследуемых сетей показала, что наибольший износ соответствует ПАО «Россети Урала» (Екатеринбург, Россия) (более 60%), наименьший – АО «Россети Янтарь» (25%) (Калининград, Россия). При оценке сезонной составляющей как одного из критериев аварийности установлено, что наибольший ущерб приходится на летний период: июнь, июль и август. Выявлено, что уравнения авторегрессии и тренда могут быть использованы для прогнозирования исследуемых показателей в краткосрочной перспективе.
Для цитирования: Бочков А. В. 7я Евразийская конференция «Рискориентированное проектирование и эксплуатация инфраструктурных систем: парадигма устойчивого развития». Надежность. 2025;25(4):82-84.
Цель. Анализ эволюции и роли Центра обучения АО «НИИАС» в контексте цифровой трансформации железнодорожной отрасли, преодоления «компетентностного вакуума» и формирования кадрового потенциала для обеспечения технологического суверенитета. Определение методологических основ и перспективных направлений деятельности Центра как интегратора передовых компетенций.
Методы. В исследовании применяются историко-логический анализ этапов развития Центра обучения, системный подход к рассмотрению его роли в отраслевой экосистеме «РЖД – НИИАС – ВУЗы», а также методология проблемно-ориентированного обучения, основанная на принципе «учить понимать океан, а не давать рыбу». Использованы методы каскадной передачи знаний и моделирования интеграционных процессов в образовательной среде.
Результаты. Выявлены и охарактеризованы ключевые этапы трансформации миссии Центра обучения: от ликвидации системных пробелов в знаниях персонала к проактивному формированию единого поля компетенций и созданию профессий будущего. Раскрыта уникальная методология «живого» обучения, позволяющая минимизировать разрыв между образовательными программами и реальными требованиями к внедрению инноваций, таких как «виртуальная сцепка» и роботизированные комплексы. Разработана и представлена каскадная модель интеграции, обеспечивающая синхронизацию знаний между разработчиками технологий (АО «НИИАС»), заказчиком (ОАО «РЖД») и образовательными учреждениями. Анонсированы новые программы профессиональной переподготовки по роботизации, запуск которых запланирован на 2026 год: «Бизнес-аналитик по роботизации процессов на железнодорожном транспорте» и «Аудитор по роботизации производственных процессов на транспорте».
Выводы. Деятельность Центра обучения АО «НИИАС» эволюционировала в направлении создания системы опережающей подготовки кадров, что позволяет не только реагировать на текущие вызовы, но и проактивно формировать будущее железнодорожного транспорта. Центр позиционируется как ключевой элемент интеллектуальной защиты критической инфраструктуры, чья методология и интеграционная модель способствуют преодолению «компетентностного вакуума», повышению безопасности движения и обеспечению технологического суверенитета отрасли. Перспективным направлением развития признано создание единой цифровой образовательно-производственной экосистемы («Цифровой контур подготовки кадров РЖД»).