Цифровая электроэнергетика – будущее, которое наступило

• Что из себя представляет отрасль в современной России
• Работа с данными в энергетике​
• Цифровизация на стыке наук

Наличие электрической энергии давно стало привычным элементом окружающей нас действительности, как и тепло в домах горожан в зимний период. Этим привычным вещам мы обязаны электроэнергетике. Как любая отрасль, энергетика вынуждена развиваться, отвечая на вызовы времени, требования потребителей и промышленности. При этом развитие происходит в существенных ограничениях: основной парк оборудования «преклонного» возраста, существуют сложности с квалифицированным персоналом, постоянно растут издержки и стоимость топлива. Не способствует перевооружению и ограничения на поставку современных решений из-за рубежа и малое количество собственных производств в России. Поэтому цифровизация и цифровая трансформация становятся теми инструментами, которые могут дать «второе дыхание» основному парку оборудования, выстроить современную отрасль, не останавливая производство, выполнив переход на новую эволюционную ступень. 

Что из себя представляет отрасль в современной России

Надо сразу отметить особенности электроэнергетики: непрерывность и совмещение во времени производства и потребления электроэнергии, невозможность выработки электроэнергии на «склад» (по крайней мере в серьезных объемах) и сложная зависимость объема производства энергии, от условий ее распределения, объема и режима потребления. 

Важно и то, что любое производство – машиностроение, нефтехимия, сельское хозяйство, металлургия используют электрическую и тепловую энергию. Все это формирует особые требования к деятельности, устойчивости, надежности и качеству продукции – электрической и тепловой энергии.  

Структура объектов электроэнергетики в России достаточно традиционна: это крупные генерирующие мощности, связанные между собой и потребителями, распределительными сетями, принадлежащие сетевым компаниям (РСК). В настоящее время объектный состав электроэнергетики начал серьезно меняться. 

Активно стал развиваться сектор распределенной энергетики: налажена собственная генерация у промышленных потребителей; коммунальные котельные модернизируются, преобразовываясь в когенерационные установки; активно начинают действовать распределительные сетевые компании, не принадлежащие РСК (их называют территориальными сетевыми организациями или ТСО). Тем не менее, модель сильно связанной энергетической системы, основанной на триаде «генерация-распределение-потребление», преобладает.

Работа с данными в энергетике

Говоря о сложности задач, стоящих перед энергетикой, необходимо отметить, что без широчайшей и глубокой автоматизации обеспечение устойчивой работы невозможно. Если такие отрасли, как медицина, транспорт, ритейл, сельское хозяйство долго были обделены вниманием со стороны разработчиков информационных систем, то как раз энергетика давно (с 80-х годов двадцатого века) использовала то, что сегодня является условным мейнстримом – системы искусственного интеллекта, экспертные, прогнозные системы, системы бизнес аналитики, статистические модели для выявления  взаимосвязей параметров режимов.

Однако энергетика не могла позволить себе оснащение элементов инфраструктуры энергосистем средствами сбора данных, обеспечить себя множеством надежных управляемых элементов сети (трансформаторы, выключатели и тому подобное). 

Отдельной проблемой была производительность вычислительных центров того времени, которая не позволяла обеспечить быстрый расчет текущих, оптимальных режимов работы энергосистемы в режиме близком к online, рассчитать пределы устойчивости системы, выбрать состав генерирующего оборудования и выполнить оценку объема оборудования, выводимого в ремонт, оценить ожидаемый расход топлива. Это делалось с большим интервалом раз в квартал, что и давало основу для оперативного персонала по ведению режимов. 

Сегодня ситуация изменилась. Существует множество устройств для сбора данных, их достаточно легко объединять в глобальные сети сбора и обработки данных. Изменились и мощности компьютеров, что дает возможность применять множество хорошо отработанных  математических методов к ведению оптимальных режимов системы и ее элементов, к выбору необходимого состава оборудования, к анализу устойчивости, надежности работы как отдельных видов оборудования, так и сети в целом. И как вершина этой работы – ведение динамического (близкого к online) баланса тепловой и электрической энергии в энергосистеме.  

Цифровизация на стыке наук

Важно отметить и то, что все описанное невозможно без понимания физики процессов протекающих во множестве элементов электрической сети. Поэтому в энергетике работают и востребованы решения, которые опираются на многолетнюю экспертизу в определенных областях, например: системы предиктивного ТОиР с элементами экспертной системы, основанные на накопленных за долгие годы верифицированных базах данных о режимах работы разнообразного оборудования. 

В этих решениях машинное обучения – это просто один из понятных и эффективных инструментов анализа данных, но далеко не единственный.

Поэтому выстраивая работу с компаниями энергетического сектора, наш департамент опирается на коллективную экспертизу: как собственную, так и экспертизу наших партнеров, включая и научные и учебные учреждения (Московский энергетический институт, Московский физико-технический институт и т.п.). Это позволяет предлагать энергетикам, самые актуальные и востребованные отраслевые решения, опирающиеся на мощную базу в виде практиков, экспертов, математиков и ученых разных специальностей.

Вот некоторые из них:

• цифровая модель ведения балансов тепловой и электрической энергии в энергосистеме
• цифровые двойники станции или группы станций, совмещенные с экспертной подсказывающей системой
• цифровые системы ситуационного анализа и оптимального управления аварийными ситуациями цифровые модели управления энергоэффективностью, как непрерывным процессом 
• системы теплоутилизации и абсорбционное холодильное оборудование для газотурбинных установок
• цифровая модель распределения нагрузки между различными типами генерирующего оборудования 
• предиктивный ТОиР, основанный на предсобранных цифровых моделях по типам оборудования
• модели выбора состава генерирующего оборудования в условиях ограничений по мощности генерации и возможности наброса нагрузки
• перспективные мобильные накопители энергии: механические на сверхпроводящем подвесе, на суперконденсаторах, комбинированные: электрохимические + механические
• управляемые источники реактивной мощности 
• цифровые подстанции и реклоузеры
• распределенная генерация: микротурбины, поршневые установки, фотоэлектрические и ветряные станции агрегированные в одном мобильном решении

Не все решения востребованы сразу у одного заказчика, однако анализ наших предложений позволяет выбрать из широкого набора решений именно то, что нужно именно ему. Для обеспечения выбора мы вместе с заказчиком формулируем задачу, обеспечиваем интеграцию с его ИТ-системами, отрабатываем варианты поставки и монтажа оборудования, варианты развертывания программных комплексов (локально, в облаке, предоставляем сервис по подписке).

В последующих статьях я остановлюсь более подробно на практике применения решений из ранее обозначенного перечня. Возможно, и ваши заказчики так же смогут найти нужное решение среди предлагаемых нами. 

Получайте новые статьи моментально в Telegram по ссылке: https://t.me/sldonline_bot