Цель работы – нахождение способа снизить затраты на выработку и отпуск электрической энергии при условии минимальных вложений. Работа выполнена на материалах предприятия по генерации электрической и тепловой энергии ПАО «Территориальная генерирующая компания № 1» (ПАО «ТГК-1»). Использованные методы: методы искусственного интеллекта, машинного обучения, предиктивной аналитики и анализа временных рядов, а также методы оценки инвестиционной привлекательности проектов. Результаты работы: - обоснована экономическая эффективность применения технологий искусственного интеллекта и машинного обучения на предприятиях электроэнергетики; - разработана программа внедрения решения по предсказанию потребления электроэнергии; - проведена оценка инвестиционной привлекательности проекта; - рассчитана предполагаемая экономия предприятия в случае реализации и интеграции проекта. Область применения результатов ВКР – возможна реализация проекта по предсказанию электропотребления на любом объекте генерации электрической энергии. Выводы: задачи ВКР решены, цель достигнута, определена область применения результатов.

The aim of the graduate qualification work is to find solution to cut some expenses for energy generation and transportation, given that all investments for this project should be minimal. The work has been carried out on the materials of Territorial generating company number 1 (or TGC-1 PSJC), which is electric and heat energy generation company. Research methods used: artificial intelligence, machine learning, predictive analytics and time series analysis methods, as well as methods of evaluation of investment attractiveness of projects. The main results of the graduate qualification work: - substantiation of economic efficiency of applying artificial intelligence and machine learning technologies in electric power generating companies; - development of the integration program of electric energy forecasting project; - evaluation of the investment attractiveness of the project; - calculation of expected level of cutting costs, given that the project is approved and integrated. The areas of the graduate qualification work results application – the project of energy consumption forecasting can be implemented in any electric power generating company. Conclusions of graduate qualification work. Tasks have been solved, aim has been achieved, the areas of the results application have been determined.