CC BY
70
© Жилкина Ю.В. УДК 330.34: 332:338.24
ЦИФРОВИЗАЦИЯ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКИ КАК «ОКНО ВОЗМОЖНОСТЕЙ» ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ЭНЕРГОСИСТЕМ ГОСУДАРСТВ-УЧАСТНИКОВ СНГ
Жилкина Ю.В.
ПАО «Федеральная сетевая компания - Росеети», г. Москва, Россия
гИШапа.уиНа(д£таИ. сот
Резюме: ЦЕЛЬ. Исследование цифровой трансформации государств-участников СНГ. С точки зрения применения цифровых технологий следует отметить, что и зарубежные и отечественные энергокомпании находятся в самом начале пути к цифровой трансформации. Как правило, цифровая трансформация и создание новых бизнес-моделей проводится в вспомогательных функциях, таких как финансы, распределение электроэнергии, маркетинг (порталы для взаимодействия с потребителями, дополнительные услуги и сервисы) и т.д. МЕТОДЫ. В качестве методологической и фундаментальной основы исследования были использованы научные и практические исследования российских и зарубежных ученых в сфере цифрового развития стран СНГ. РЕЗУЛЬТАТЫ. В статье даны определения критических технологий и выбору приоритетных направлений в дальнейшей цифровизации электроэнергетики государств-участников СНГ, указаны сильные стороны и недостатки цифровой трансформации стран СНГ. ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Даны рекомендации по совершенствованию методов исследования энергосистема государств и внедрению новых способов выявления наиболее приоритетных. В статье автор подробно рассматривает уровни цифровизации электроэнергетики, предлагает расширить дальнейшее сотрудничество всех субъектов рынка электроэнергетики стран Содружества.
Ключевые слова: цифровизация; цифровизация электроэнергетики; трансформация; технологии; энергосистема государств; СНГ.
Для цитирования: Жилкина Ю.В. Цифровизация электроэнергетики как «окно возможностей» для повышения эффективности энергосистем государств-участников СНГ// Вестник Казанского государственного энергетического университета. 2022. Т. 14. №4 (56). С. 142-155.
ELECTRIC POWER INDUSTRY DIGITALIZATION AS «A WINDOW OF OPPORTUNITY» TO INCREASE EFFICIENCY ENERGY SYSTEMS OF THE CIS
MEMBER STATES
Yu. Zhilkina
Federal Grid Company - Rosseti PJSC, Moscow, Russia
zhilkina.yulia@gmail. com
Abstract: THE PURPOSE. Study of the digital transformation of the CIS member states. From the point of view of the use of digital technologies, it noted that both foreign and domestic energy companies are at the very beginning of the path to digital transformation. As a rule, digital transformation and the creation of new business models carried out in auxiliary functions, such as finance, electricity distribution, marketing (portals for interaction with consumers, additional services and services), etc. METHODS.. As a methodological and fundamental basis of the research, scientific and practical studies of Russian and foreign scientists in the field of digital development of the CIS countries were used. RESULTS. The article defines critical technologies and the choice of priority directions in the further digitalization of the electric power industry of the CIS member states; identifies the strengths and disadvantages of the digital transformation of the CIS countries. CONCLUSION. Recommendations given to improve the methods of studying the energy system of states and the introduction of new ways to identify the most priority ones. In the article, the author examines in detail the levels of digitalization of the electric power industry, proposes to expand further cooperation of all subjects of the electricity market of the Commonwealth countries.
Keywords', digitalization; digitalization of the electric power industry; transformation; technologies; power systems of states; CIS.
For citation: Zhilkina Yu. Electric power industry digitalization as «a window of opportunity» to increase efficiency energy systems of the eis member states. KAZAN STATE POWER ENGINEERING UNIVERSITY BULLETIN. 2022; 14(56): 142-155.
Введение
Во всем мире электроэнергетическая отрасль является одной из важнейших составляющих экономики страны, от ее функционирования зависит развитие и устойчивая деятельность предприятий, качество жизни населения и безопасность государства в целом. С точки зрения применения цифровых технологий следует отметить, что и зарубежные и отечественные энергокомпании находятся в самом начале пути к цифровой трансформации.
Как правило, цифровая трансформация и создание новых бизнес-моделей проводится в вспомогательных функциях, таких как финансы, распределение электроэнергии, маркетинг (порталы для взаимодействия с потребителями, дополнительные услуги и сервисы) и т.д. Значительно реже цифровая трансформация касается основных направлений деятельности, к которым относятся передача электроэнергии, генерация и сбытовая деятельность. Здесь на рынок некоторые компании выводят цифровые сервисы диагностики, инжиниринга и управления. В целом, как правило, применяются базовые и относительно распространенные технологии, такие как: автоматизированные системы управления производством, облачные вычисления, системы аналитики данных.
Актуальность исследования заключается в том, что в текущей ситуации, вместе с ростом платформенных решений усиливается конкуренция между различными отраслями и выход на новые рынки (стран СНГ) является ключом к успешному энергетическому переходу, оптимизации деятельности и созданию стоимости в новых областях, таких как умные города, децентрализованная энергетика, электротранспорт, накопители, ВИЭ и многих других. Здесь следует учесть, что на дальнейшее развитие сотрудничества государств - участников Содружества в электроэнергетике оказывает влияние ряд факторов, включая технологический, цифровая трансформация рассматривается через призму «окна возможностей» для научной кооперации и повышения эффективности и управляемости энергосистем государств-участников СНГ [1,2].
Цифровых технологий в современном мире становится все больше. Отвечая на требования общества и общемировой тренд на декарбонизацию, трансформируется и мировая энергетика. Научная новизна полученных результатов исследования заключается в выборе приоритетных направлений в дальнейшей цифровизации электроэнергетики государств-участников СНГ, указаны значимость цифровой трансформации в формировании экономического потенциала СНГ, определении важности стратегического целеполагания и координации цифровой трансформации в масштабах. В результате проведенного анализа электроэнергетической отрасли стран СНГ доказано, что важными факторами, способствующими изменениям в энергетике, станут цифровые технологии и технологии обработки больших данных. Особое внимание необходимо уделить изучению возможных рисков при внедрении цифровых технологий и инновационных решений в электроэнергетической отрасли, прежде всего тех, которые могут повлиять на надежность параллельной работы электроэнергетических систем государств - участников СНГ.
Литературный обзор
По оценкам ряда исследователей процессов цифровизации, электроэнергетика является отраслью, где востребованы не только цифровые технологии, а в процессы цифровизации вовлекаются все (государство, компании отрасли, потребители и поставщики), а сам процесс цифровой трансформации электроэнергетики сконцентрирован на повышение конкурентоспособности [3] (Доржиева В.В., 2021), [4] (Абдрахманова Г.И., Быховский К.Б., 2021), [5] (Turovets, Proskuryakova, Starodubtseva, Bianco, 2021).
В последние годы тема цифровизации электроэнергетики стала одной из самых обсуждаемых, но подходы к ее изучению на пост советском пространстве еще формируются [5] (Turovets, Proskuryakova, Starodubtseva, Bianco, 2021). Как показал
анализ научных публикаций, большинство исследований делают акцент на цифровой трансформации отдельных отраслевых сегментов ТЭК, среди которых можно выделить [6] (Грабчак Е.Л. 2020), [7] (Волкова И.О., Бурда Е.Д., Гаврикова Е.В., Суслов К.В., Косыгина A.B., Горгишели М.В., 2020).
Материалы и методы
Разворачивающаяся комплексная цифровая трансформация экономик государств делает более актуальной задачу разработки и внедрения цифровых технологий в электроэнергетической отрасли. В этой связи, цель исследования заключается в анализе согласованности закрепленных в документах системы государственного стратегического планирования приоритетов, целевых ориентиров и ключевых эффектов цифровой трансформации внутри СНГ в средне- и долгосрочной перспективе.
Гипотезой исследования является предположение, что на активизацию процессов цифровой трансформации для государств-участниц СНГ должна влиять система инструментов и регулятивных мер государственной политики.
Электроэнергетика является базовой критической инфраструктурой любой индустриально развитой экономики, а с развитием постиндустриальных укладов уже и базовым антропогенным социальным благом, от которого напрямую зависит жизнь и безопасность людей. В то же время электроэнергетика является, возможно, одной самых наукоемких и комплексных сфер деятельности человека. Совокупность цифровых и физических инноваций вместе с достижениями в области энергетических технологий начали оказывать существенное влияние на электроэнергетику в настоящее время её развитие происходит под влиянием нескольких технологических трендов, на дальнейшее развитие сотрудничества государств - участников Содружества в электроэнергетике и деятельности Электроэнергетического Совета СНГ оказывает влияние ряд факторов. К ним можно отнести:
- развитие и внедрение цифровых технологий и технических решений по цифровой трансформации электроэнергетики;
- технологические инновации (технологии производства электроэнергии с использованием возобновляемых источников энергии, «умные» сети и технологии хранения больших объемов электроэнергии, системы распределенной генерации и т.д.).
Происходящий процесс трансформации энергетических систем в мире сопровождается созданием соответствующей нормативной базы, отраженной, в частности:
- в сетевых кодексах различных стран;
- в материалах рабочих групп СИГРЭ (Международный Совет по большим электрическим системам высокого напряжения);
- в стандартах IEEE серии 1547.
Формируемая новая технологическая модель электроэнергетики будет характеризоваться увеличением сложности энергосистем, появлением существенной доли, распределенной генерации [8], формированием нового типа субъекта — активных потребителей, соединяющих в себе функции потребления и производства энергии, повышением требований по доступности, качеству и надежности энергии. Необходимость решения проблем статической и динамической устойчивости, живучести энергосистем, надежности и качества электроснабжения, требует дальнейшего развития автоматизированных систем диспетчерского управления, систем автоматического управления и противоаварийной режимной автоматики. Снижение инерционности энергосистем, рост скорости протекания электромагнитных переходных процессов, связанных с короткими замыканиями и аварийными отключениями генерирующего и сетевого оборудования, обусловливают применение специальных автоматических устройств. Подобные быстродействующие устройства обеспечивают управление переходными процессами в энергосистеме. На уровне отдельных объектов (электростанций и подстанций) имеются автоматизированные системы управления технологическим процессом (АСУ ТП), а на общесистемном уровне различные автоматики косвенно координируются путем их настройки. Выбор технических характеристик и настройка всех локальных автоматических устройств, к которым относятся устройства защиты от перенапряжений, устройства релейной защиты, контроллеры и автоматические регуляторы, невозможны без моделирования и прогнозирования работы всей энергосистемы как единого целого. АСУ ТП интегрирует в себе подсистему релейной защиты и автоматики (РЗА), противоаварийной автоматики (ПА), автоматизированную информационно-измерительную систему коммерческого учёта электроэнергии (АСКУЭ), регистраторы аварийных событий (РАС), систему
мониторинга и диагностики основного оборудования, систему определения места повреждения (ОМП) сети, системы сбора и передачи оперативной и неоперативной технологической информации, системы контроля качества электроэнергии и др. и осуществляет сбор первичной информация по всем параметрам технологических процессов, выполняет процедуры регулирования и дистанционного управления оборудованием. Данная система является источником информации для верхних уровней диспетчерского управления (диспетчерский пункт, центр управления) и во многом определяет эффективность управления всей энергетической системой.
Начало разработки средств искусственного интеллекта совпадает с моментом начала распространения компьютеров в шестидесятых годах с использованием так называемых экспертных систем, которые в своей основе представляли собой действующие на базе правил человеческие экспертные системы, применявшиеся для решения различных диагностических задач, исходя из заданных правил и имеющейся базы данных. Необходимость разработки и применения новых алгоритмов обуславливается увеличением масштабов электроэнергетических систем и расширением взаимодействия между средствами информационных технологий (1Т) и операционных технологий (ОТ) благодаря распространению технологии интернета вещей (1оТ), в рамках которой исключительное положение занимают мобильные устройства. Одной из потенциальных технологий в данной области для развития электроэнергетической отрасли может стать машинное обучение, которое по определению, представляет собой набор алгоритмов, которые получают информацию из данных, извлекая скрытые структуры и обнаруживая интересные корреляции, которые в противном случае было бы сложно определить с использованием традиционных числовых методов, принимая во внимание не только сложность, но также и объем данных [9].
Цифровизацию следует рассматривать прежде всего, как появившуюся на определенном этапе развития науки и техники возможность выявить те физические и технологические особенности функционирования энергосистем и оборудования, а также свойства материалов, которые ранее находились в «слепой зоне». Однако сведение цифровизацию в электроэнергетике к точечному внедрению той или иной цифровой технологии, а также к их совокупности, без учета особенностей целостности и взаимосвязанности, а также комплексности отрасли представляется некорректным.
Цифровизация, как результат развития информационно-вычислительных технологий, вычислительной техники, алгоритмов, в том числе экспертных систем, а также каналов передачи информации, представляет собой одновременно не только расширенный инструментарий для мониторинга, сбора и анализа больших массивов данных, в том числе для сопоставления данных из различных отраслей, сфер деятельности и накопленной информации о характеристиках природных явлений, но и представляет дополнительные возможности для изучения, моделирования, прогнозирования, и как результат, влияния на все аспекты функционирования энергосистем. Особенно в контексте серьезных технологических и научных вызовов, связанных с изменением состава генерирующего оборудования, с увеличением доли сложно прогнозируемых и распределенных объектов генерации на основе энергии солнца и ветра, изменений климата, увеличения запроса на прозрачность, экономическую обоснованность, экологичность и социальное одобрение принимаемых решений.
Для разработки методик прогнозирования сценариев отказа оборудования в зависимости от изменения параметров данных мониторинга состояния соответствующего оборудования (что необходимо для перехода на ремонт по состоянию), с учетом длительных сроков эксплуатации оборудования, для накопления необходимых массивов данных в целях установления причинно-следственных связей между изменением контрольных параметров и сценариями отказов необходим анализ отказов в масштабах нескольких крупных энергосистем.
Управление основными средствами в электроэнергетических сетях 21-го столетия требует применения интеллектуальных методов и алгоритмов, способных обрабатывать быстрорастущие объемы доступных данных, поступающих от многочисленных датчиков, установленных на первичном силовом оборудовании и интеллектуальных исполнительных устройств, которые появились на месте традиционных вторичных устройств. Для оптимизации выделяемых на обслуживание ресурсов и снижения инвестиций в максимально возможной степени требуются быстрые и надежные модели, и инструменты, которые способны производить оценку состояния всего парка оборудования.
Оптимизация управления активами на фоне усиления социальной функции электрификации и растущих требований по повышению доступности энергоснабжения, наряду с обеспечением необходимого уровня надежности, гибкости и устойчивости энергосистемы, а также технологического суверенитета становится одним из ключевых приоритетов в области управления и регулирования отрасли, как в государствах-участниках СНГ, так и в большинстве стран мира.
Организация совместной работы по сбору, систематизации и анализу данных от энергетических компаний на площадке Электроэнергетического Совета СНГ при участии формируемой по поручению Экономического Совета СНГ отраслевой сети научно-экспертного сообщества государств-участников СНГ может стать основой для формирования единой методологической базы по прогнозированию сценариев отказов оборудования и/или определения наименее отказоустойчивых узлов и агрегатов, что даст дополнительные конкурентные преимущества экономикам, снизив тарифное давление через повышение качества управления активами, прогнозируемость аварийных ситуаций и управление сроком службы парка оборудования.
Формирование при участии Электроэнергетического Совета СНГ национальных и региональных центров кооперации в области сбора и анализа данных, могло бы стимулировать применение наработанных алгоритмов и рекомендаций к другим отраслям, в рамках которых используется электротехническое оборудование (железнодорожный транспорт, нефте- и газодобыча и др.), а также распространить успешный опыт на другие задачи развития. При этом накопленные в СНГ «банки данных» могут развиваться и дополнять друг друга во взаимодействии с отраслевыми структурами БРИКС, ШОС и других объединений по решению членов Электроэнергетического Совета СНГ.
В рамках международного научно-технического обмена выявляются «открытые» вопросы в области цифровизации электроэнергетики, поиск ответов на которые ведется в международном научном сообществе. Вклад специалистов из СНГ в отраслевой международный научно-технический обмен всегда носил передовой характер. Активизация международного научно-технического обмена в рамках СНГ позволит укрепить позиции отраслевой науки наших стран и принять активное участие в формировании глобального целевого видения энергосистемы будущего.
Из сформулированного выше видения, с учетом действующей нормативно-правовой базы, вытекают задачи, для совместного решения государствами -участниками СНГ:
в области технических характеристик, функционирования и управления энергосистемами наряду с традиционной задачей обеспечения необходимого уровня надежности, гибкости и устойчивости работы энергосистем:
- внедрение единой информационной модели (Common Information Model - CIM), как информационного ядра цифрровой трансформации электроэнергетики;
- риск-ориентированное управление на основе анализа жизненного цикла;
- повышение доступности (физической и финансовой) и экологичности энергоснабжения, декарбонизация.
в области управления активами и инжиниринга:
- оценка надёжности и управление сроком службы оборудования с длительным сроком эксплуатации;
- совершенствование требований к оборудованию при изменении сетевых условий и условий окружающей среды;
- внедрение «умного оборудования» (например, управляемое переключение, самодиагностика) ;
- применение методов унификации и функциональной интеграции во вторичных системах управления объектами;
- новые и улучшенные методы испытаний, новые алгоритмы исполнительных устройств, новые архитектуры построения объектов с учетом новых технологических возможностей цифрового оборудования;
в области диспетчерского управления:
- повышение пропускной способности электрической сети без строительства новых энергообъектов;
- сокращение продолжительности переключений и минимизация участия персонала энергообъектов в операциях по включению и отключению оборудования;
- сокращение сроков выявления причин аварий и восстановления нормального режима работы электроэнергетической системы;
- сглаживание неравномерности графика нагрузки и путем вовлечения потребителей в регулирование электроэнергетического режима;
- унификация используемых информационных моделей за счет применения единых стандартов и обеспечения их бесшовной связности на базе общедоступной модели системообразующей сети.
Современные цифровые технологии в электроэнергетике
Цифровая технология - общий термин для множества технологий. Сюда входят такие подмножества, как информационные технологии (ИТ) и информационно-коммуникационные технологии (ИКТ). ИТ относятся к вычислительным технологиям, включая аппаратное обеспечение, программное обеспечение, Интернет и другие. Подобно ИТ, ИКТ относится к технологиям, которые обеспечивают доступ к информации посредством телекоммуникаций с упором на общение. Типичные ИКТ включают Интернет, мобильные телефоны и беспроводные сети. Можно видеть, что определения ИТ и ИКТ тематически пересекаются. Однако оба они включают электронные устройства, системы и ресурсы, которые генерируют, хранят или обрабатывают данные и информацию.
Основные цифровые технологии, доступные в настоящее время, можно укрупненно разделить на три уровня и представить в виде экосистемы цифровых технологий (рисунок 1), в соответствии с кривой технологической зрелости, используя подход, разработанный исследовательской и консультационной фирмой Gartner для того, чтобы отличить уровень развития новых технологий от их коммерческой жизнеспособности [10].
Уровень I: Интернет, спутниковые снимки, географическая информационная система, дистанционное зондирование, мобильные телефоны и базы данных.
Технологии уровня I существуют уже несколько десятилетий и предоставляют пользователям базовую информацию, возможности связи и поиска.
Уровень II: социальные сети, приложения, смартфоны и облачные вычисления
Экосистема цифровых технологий
ОН- технология распределенного реестра, 1оТ- интернет вещей Источник: Азиатский Банк Развития
Рис. 1. Основные цифровые технологии, Fig. 1. Main digital technologies currently
доступные в настоящее время. available
Технологии уровня II существуют уже от нескольких лет до нескольких десятилетий и в контексте данного отчета охватывают мгновенную связь и совместную работу, а также мгновенный обмен и хранение документов.
Уровень III: искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение; Интернет вещей и умные системы; Технология распределенного реестра и блокчейн; Большие данные и предиктивная аналитика; виртуальная и смешанная реальность; Робототехника и беспилотные автомобили
Технологии уровня III - это новейший тип технологий, наибольшее распространение которые получили лишь в последнее десятилетие, направленных на
увеличение потенциала отдельных отраслей и экономики в целом. Они также выходят за рамки отдельных инструментов предыдущих этапов для создания систем, использующих большое количество отдельных компонентов (интеллектуальные системы) и данных (предиктивная аналитика) для решения все более сложных задач.
В электроэнергетике эти технологии реализуются на различных уровнях системной иерархии с использованием широкого набора телекоммуникационных технологий, представленных на рисунке 2.
Интернет
Счетчик
I спсрацми 11 t[j с uj ч j распределение
'оптико-волоконный кабель, встроенный в грозотрос " программируемый логический контроллер "'устройство синхронизированных векторных измерений **** измерительный блок
Рис. 2. Телекоммуникационные технологии в Fig. 2. Telecommunication technologies in the электроэнергетике electric POM'er m^try
Эти технологии и их применение в электроэнергетике более подробно рассмотрены ниже [11].
ч/Искусственный интеллект(ИИ) обычно относится к компьютерным системам, способным решать задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта (распознавание изображений и речи, обучение, планирование, решение проблем, принятие решений и языковой перевод). Быстрые вычисления, большие данные и более совершенные алгоритмы (инструкция, состоящая из различных шагов для выполнения конкретной задачи) в последние годы помогли продвинуть достижения в области ИИ, включая широкий спектр приложений в электроэнергетике, а именно [12]:
- Прогнозы;
- Оптимизация работы;
- Оптимизация запасов и другие стратегические бизнес-решения;
- Профилактическое обслуживание;
- Ремонт;
- Меры безопасности;
- Настройка продуктов и маркетинговых мероприятий;
- Автоматизация процессов измерения, выставления счетов и общего распределения.
\/Машинное обучение (МО) - это подмножество ИИ, и, хотя эти термины часто используются взаимозаменяемо, это не одно и то же. Вместо того, чтобы решать задачи, как это делает ИИ, машинное обучение предоставляет системам возможность автоматически учиться на примерах и совершенствоваться на основе опыта без явного программирования.
ИИ - это более широкая концепция машин, способных разумно выполнять задачи;
МО - это идея о том, что машинам просто нужны данные для самообучения.
Тип МО, известный как глубокое обучение (ГО), использует алгоритмы, которые учат обучают компьютер на примерах для выполнения задач, которые основаны как на
структурированных, так и неструктурированных данных, таких как изображения, звук и текст. Экспоненциальный рост вычислительной мощности позволяет моделям глубокого обучения строить многослойные нейронные сети, что было невозможно в классических нейронных сетях. Благодаря этому ГО может анализировать сложные нелинейные закономерности в многомерных данных, которые больше не могут быть представлены традиционными математическими моделями и где человек обычно не может распознать какую-либо закономерность или взаимосвязь в таких данных. Такие данные включают в себя большое количество признаков. С другой стороны, традиционные алгоритмы МО работают, когда количество признаков невелико.
В электроэнергетике применение методов машинного обучения (искусственных нейронных сетей (ИНС) и генетических алгоритмов (ГА) используется для формирования управляющих воздействий при применении концепции ситуационного управления для интеллектуальной поддержки принятия стратегических решений по развитию энергетики. На первом этапе рассматривается применение ИНС с целью классификации экстремальных ситуаций в энергетике, для предотвращения развития которых подбираются наиболее эффективные управляющие воздействия (превентивные меры), чтобы предотвратить перерастание критической ситуации в чрезвычайную.
\/Интернет вещей (1оТ) и интеллектуальные системы относятся к взаимосвязи объектов с интернет-инфраструктурой через передающие устройства (например, датчики), что позволяет обрабатывать такие данных в режиме реального времени. Обычно к этой области относят пять широких категорий технологий, включая носимые устройства, умные дома, умные города, датчики окружающей среды и бизнес-приложения. Повышение эффективности в результате внедрения Интернета вещей приводит к чрезвычайно широкому спектру потенциальных применений для обеспечения устойчивости, учитывая, что подключенные датчики могут передавать данные из различных областей и для различных устройств, включая энергетику, тепло - и водоснабжение, сельское хозяйство, транспорт, городское хозяйство (здания, освещение, а также твердые отходы). Данные, предоставляемые датчиками в таких областях, могут быть записаны в базы данных и проанализированы с помощью технологий больших данных и искусственного интеллекта.
Приложения 1оТ в электроэнергетике используются для оптимизации и управления активами, повышения безопасности, управления сетью и обеспечения бесперебойной работы. Двумя примерами использования Интернета вещей в электроэнергетике являются диспетчерское управление и сбор данных (SCADA) и передовая измерительная инфраструктура (AMI).
SCADA: корни Интернета вещей в отрасли уходят в начало 1950-х годов. Уже тогда использование SCADA позволило осуществлять централизованный мониторинг и управление удаленными системами генерации и передачи. SCADA состоит из датчиков и исполнительных механизмов, которые сообщаются с центральным главным блоком и управляются им, а также обеспечивает пользовательский интерфейс через человеко-машинный интерфейс. Система фиксирует данные с отметками времени для последующего анализа.
AMI: AMI - это система двусторонней связи интеллектуальных устройств как на сетевой, так и на потребительской сторонах счетчика. Состоящая из домашних сетей, домашних дисплеев, систем управления энергопотреблением, интеллектуальных счетчиков, сетей связи, систем сбора и обработки данных, а также интерфейсов прикладных программ.
\/Блокчейн - это дополняющийся список криптографически подписанных, безотзывных записей о транзакциях, доступных для всех участников сети, представляемых условно в виде блоков. Каждая запись содержит метку времени и ссылки на предыдущие транзакции. С помощью этой информации любое лицо, имеющее права доступа, может в любой момент времени отследить транзакцию, принадлежащую любому участнику. Блокчейн является одним из архитектурных решений более широкой концепции распределенных реестров [13]. Блокчейн может хранить совершенно любую информацию, а использование методов криптографии значительно повышает безопасность, целостность и надежность системы. Решения на базе блокчейна имеют следующие особенности: - Децентрализованный и распределенный характер, который позволяет хранить идентичные копии информации на всех подключенных к сети устройствах ("узлах") вне зависимости от единого центра. При этом, сбой в работе одного из узлов не повлияет на сохранность базы данных и общую работу сети [14].
ч/Большие данные и преднктивная аналитика - это процессы анализа и систематического извлечения наборов информационных данных, которые традиционное прикладное программное обеспечение для обработки данных считает большими, и применения к ним передовых методов анализа данных, например, для целей прогнозирования [15]. Аналитика больших данных помогает в точном прогнозе потребления энергии, который влияет на выработку электроэнергии и, в конечном итоге, на цены. Интеллектуальные сети обеспечивают двусторонний обмен данными и энергопотреблением между потребителями и поставщиками, а big data и аналитика обеспечивают динамическое управление энергией в интеллектуальных сетях. Это оптимизирует энергопотребление с точки зрения энергоэффективности, энергосбережения и надежности. Прогнозирование нагрузки и производство возобновляемой энергии диктуют эффективное динамическое управление питанием. Задача прогнозирования электропотребления имеет высокую актуальность для субъектов, функционирующих в условиях оптового рынка электроэнергии и мощности [16].
\/Виртуальная реальность (VR) и смешанная реальность (MR), также дополненная реальность (AR) и перекрестная реальность (XR) влекут за собой слияние реального и виртуального миров для создания новых сред и визуализаций, в которых физические и цифровые объекты сосуществуют и взаимодействуют в реальном времени. Цифровой двойник — это виртуальный прототип реальных производственных активов -подстанции, турбины, ветрогенератора и т.д. Это сложный программный продукт, он создается на основе самых разнообразных данных и с помощью многочисленных 1оТ-датчиков. Цифровой двойник обладает способностью имитировать фактическое поведение реального физического объекта цифровой. Таким образом, цифровые двойники дают представление в режиме реального времени о том, что происходит с физическими активами, такими как оборудование. Цифровой двойник помогает оптимальным образом менять параметры работы оборудования и вносить улучшения гораздо быстрее и безопаснее, чем при экспериментах на реальных объектах. Переход на идеологию управления жизненным циклом ставит задачу формирования цифрового двойника еще на этапе проектирования, а затем его последовательного совершенствования за счет накопленных данных о поведении реального объекта моделирования. На этапе эксплуатации он дает возможность прогнозировать поведение объекта/системы/процесса в условиях изменяющихся условий и требований. Возможно моделирование любых условий воздействия, поэтому цифровой двойник - это отличный инструмент прогнозирования, ядро любой предсказательной системы. Кроме того, AR- и VR-технологии позволяют обучать сотрудников в условиях, максимально приближенных к реальным, и организовать экспертную поддержку, даже если сотрудник столкнулся с проблемой на удаленном участке.
\/Робототехника и беспилотные наземные, морские и воздушные транспортные средства (БПЛА) могут использоваться для мониторинга и картографирования ландшафтов.
Дроны и роботизированные системы планируем применять для замещения ручного труда при мониторинге и обслуживании производственных активов электроэнергетики (особенно в условиях, связанных с высоким риском). Машинное зрение упрощает распознавание оборудования и неисправностей, особенно в сложных условиях, в частности, при плохой видимости.
\/Гиперавтоматизация - это бизнес-ориентированный, последовательный подход, который организации используют для быстрого выделения, оценки и автоматизации как можно большего количества бизнес-процессов и ИТ-процессов. Гиперавтоматизация продвигает робототехнику, в частности роботизированную автоматизацию процессов (RPA), на один шаг вперед. Этот термин был введен исследовательской компанией Gartner. RPA хорошо справляется с автоматизацией предопределенных шагов, в которых правила определяют, где могут быть расположены соответствующие данные на каждом типе предопределенных устройств, приложений и других источников. Гиперавтоматизация - следующий шаг, в ходе которого автоматизируются уже не отдельные действия и задачи, а процессы, объединяющие несколько задач, а также группы процессов и целые экосистемы, что позволяет более эффективно поддерживать и ускорять процессы принятия решений. На этом этапе масштабно используется роботизация процессов (RPA), искусственный интеллект (AI), интеллектуальное управление бизнес-процессами (iBPM). Данный подход предоставляет множество преимуществ как всему предприятию, так и отдельному сотруднику - от повышения
150
уровня стабильности и промышленной безопасности до роста производительности труда [17].
У Общая информационная модель (CIM). Для эффективного управления существующими энергосистемами в реальном режиме времени, планирования развития энергосистем и межсистемных связей, обеспечения и совершенствования работы рынков электроэнергии и мощности и использованием перечисленных выше цифровых технологий необходим беспрепятственный и эффективный обмен информацией между всеми субъектами электроэнергетики.
Общая информационная модель (CIM) - это стандартизованная модель информационного взаимодействия предприятий электроэнергетики, предоставляющая возможность эффективной интеграции разнородных автоматизированных систем и обеспечивающая унифицированный способ управления энергообъектами вне зависимости от их назначения и производителя оборудования.
CIM первоначально разработана Исследовательским институтом электроэнергетики (EPRI) как набор открытых стандартов для представления компонентов энергосистемы. Разработка была начата часть проекта интерфейса прикладного программирования центра управления в EPRI с целью определения общего определения компонентов в энергосистемах для использования в интерфейсе прикладного программирования системы управления энергопотреблением (EMS).
В настоящее время CIM поддерживается Техническим комитетом IEC. 57 Рабочая группа 13 как IEC 61970-301. Этот формат был принят поставщиками EMS, чтобы обеспечить обмен данными между их приложениями, независимо от их внутренней архитектуры программного обеспечения или операционной платформы. IEC 61968-11 расширяет эту модель, чтобы охватить другие аспекты обмена данными программного обеспечения энергосистемы, такие как отслеживание активов, планирование работы, и выставление счетов клиентам. Затем CIM для рынков электроэнергии расширил обе эти модели с помощью IEC 62325-301 для охвата данных, которыми обмениваются участники рынка электроэнергии. Эти три стандарта - 61970-301, 61968-11 и 62325-301 - вместе известны как CIM для энергосистем и в настоящее время имеют три основных применения: для облегчения обмена сетевыми данными энергосистемы между организациями, для обеспечения обмена данных между приложениями внутри организации, а также для обмена рыночными данными между рыночными субъектами.
В основу эталонной архитектуры положены уже разработанные и признанные во всем мире стандарты информационного взаимодействия. Это и стандарты Международной Электротехнической Комиссии (МЭК), и другие стандарты, предназначенные для специфических областей обмена информацией - такие как ZigBee (Коммуникации и информационная модель устройств домашней сети), BACnet (Автоматизированные системы управления зданиями). OpeiiADR (Открытый стандарт автоматического регулирования потребления) и др.
Common Information Model
Международной Электротехнической Комиссии (ŒQ
Рис. 3. Гармонизация стандартов Fig. 3. Information exchange standards
информационного обмена в интеллектуальной harmonization in the intelligent energy ecosystem. энергетической экосистеме.
На рисунке 3 показано, что центральным компонентом гармонизации стандартов
и обеспечения информационного взаимодействия между информационными системами разных технологических уровней и назначения признаны стандарты МЭК 61970, 61968 (CIM - Common Information Model). Комплексное применение онтологии этих стандартов для разработки и описания данных и интерфейсов межсистемного информационного обмена, наряду с техническими инструментами передачи, обработки и хранения обеспечивает свободное управляемое перемещение данных через все уровни системы и интеграцию как между системами внутри одного предприятия или холдинга, так и между участниками всего энергетического рынка.
Все подсистемы АСДУ должны обеспечить однозначную интерпретацию своих данных на основе CIM-модели. Данные, участвующие в информационном взаимодействии между подсистемами АСДУ, также должны однозначно идентифицироваться и классифицироваться средствами CIM-модели. Кроме этого требуется обеспечить идентификацию и связь всех измерений в информационной модели измерений/сигналов АСДУ с элементами CIM-модели энергосистемы.
Проекты цифровой трансформации электроэнергетики, реализуемые в государствах Содружества, демонстрируют разную степень и глубину проработки этой проблематики и позволяют выявить направления сотрудничества и определить перспективные проекты для совместной реализации. Систематизированная подробная информация о реализованных, реализуемых и запланированных проектах цифровизации электроэнергетики в государствах - участниках СНГ приведена в таблице № 1, что связано с большим объемом представленного материала. В данной главе представлены результаты сопоставления степени внедрения цифровых технологий, положенных в основу рассмотренных проектов и ключевые показатели эффективности цифровой трансформации электроэнергетики для стран Содружества, сделаны выводы и сформулированы предложения. [18]
Результаты
Сопоставление реализованных, реализуемых и планируемых проектов цифровой трансформации электроэнергетики в государствах-участниках СНГ проводилось путем качественного сравнения степени внедрения (внедрено, ведется работа/планируется, не планируется) информационно-коммуникационных и цифровых технологий, таких как АСКУЭ, SCADA, Цифровая подстанция, ClM-model, Smart Grid, Demand Response, Цифровой двойник.
Таблица № 1
Технологии применяемые или находящиеся на стадии внедрения _в государствах-участниках СНГ_
Государство СНГ АСКУЭ SCADA Цифровая ПС С IM Smart Grid Demand Response Цифровые двойники
Азербайджаном ая Республика
Республика Армения
Республика Беларусь
Республика Казахстан
Кыргызская Республика
Республика Молдова Информация не представлена
Российская Федерация
Республика Таджикистан
Туркменистан Информация не щ )едставлеиа
Республика Узбекистан
Индикаторы:
На стадии пилотных Массово внедрено Ведется работа/Планируется Не планируется
проектов
Как видно из таблицы 1, наивысший уровень внедрения в государствах Содружества имеют технологии «АСКУЭ» и «SCADA», в меньшей степени внедрена технология «Цифровая подстанция» (Республика Беларусь, Российская Федерация). Общая информационная модель (CIM) внедрена и распространяется на большинство бизнес-процессов в Республике Беларусь и Российской Федерации. Проекты цифровой трансформации электроэнергетики, реализуемые в государствах Содружества, демонстрируют разную степень и глубину проработки этой проблематики. Возможности и перспективы обмена опытом и совместной реализации национальных проектов цифровизации электроэнергетики велики, что ставит задачу интенсификации сотрудничества в области цифровизации электроэнергетики государств-участников СНГ на корпоративном уровне.
В ближайшие десятилетия цифровые технологии, перечисленные выше сделают энергетические системы более взаимосвязанными, интеллектуальными, эффективными, надежными и устойчивыми.
Цифровизация уже повышает безопасность, производительность, доступность и устойчивость энергетических систем. Но цифровизация также создает новые риски для безопасности и конфиденциальности. Это также меняет рынки, предприятия и занятость. Появляются новые бизнес-модели, в то время как некоторые модели столетней давности могут выйти из употребления.
Разработка интегрированных систем управления объединением энергосистем государств - участников СНГ и освоение многочисленных цифровых технологий невозможны без сотрудничества всех субъектов рынка электроэнергетики стран Содружества, без формирования цифровой культуры - совокупности компетенций, характеризующих способность использования информационно-коммуникационных технологий и решения цифровых задач в профессиональной деятельности.
Заключение
Основные направления сотрудничества в этой области:
1. Создание необходимой организационной вертикальной структуры, поддерживающей единство информационных моделей и моделей интерфейса для всех энергосистем стран Содружества.
2. Создание системы отраслевых стандартов для построения единых информационных моделей как для объединения энергосистем в целом, так и для ее отдельных субъектов.
3. Создание системы отраслевых стандартов, описывающих единую систему интерфейсов прикладного уровня и обеспечивающих интеграцию приложений.
4. Создание сетевой среды на основе [платформенно-независимых сетевых технологий за счет внедрения интеллектуальных систем управления и цифровой трансформации электроэнергетической отрасли;
5. Создание общей современной цифровой образовательной среды, как области обучения и сферы научных коммуникаций в области цифровизации электроэнергетики.
Литература
1. Energy Technology Perspectives 2017. Catalysing Energy Technology Transformations. OECD/IEA, 2017. 443p.
2. Transactive Energy Systems Research, Development and Deployment Roadmap. GridWise Architecture Council. December, 2018. 36 p.
3. Доржиева В.В. Цифровая трансформация как национальный приоритет развития Российской Федерации и драйвер экономической интеграции в ЕАЭС // Вопросы инновационной экономики. - 2021. -№ 4. - с. 6. - doi: 10.18334/vinec. 11.4.113742.
4. Абдрахманова Г.И., Быховский К.Б.. и др. Цифровая трансформация отраслей: стартовые условия и приоритеты. / Монография. - М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2021.-239 с.
5. Turovets J., Proskuryakova L., Starodubtseva A., Bianco V. Green Digitization in the Electric Power Industry // Foresight and STI Governance. - 2021. - № 3. - p. 35-51. - doi: 10.17323/2500-2597.2021.3.35.51.
6. Грабчак E.JI. Цифровизация в электроэнергетике: к чему должна прийти отрасль? // Энергетическая политика. - 2020. - № 1(143). - с. 16-21. - doi: 10.46920/240955162020114316.
7. Волкова И.О., Бурда Е. Д., Гаврикова Е.В., Суслов КВ., Косыгина А.В., Горгишели М.В. Трансформация электроэнергетики: тренды, модели, механизмы и практики управления: монография. - Иркутск, 2020. - 354 с.
8. Status of Power System Transformation. System integration and local grids. IEA, 2017.
158 p.
9. https://www.researchgate.net/publication/304246432_The_Prosumers_and_the_Grid
10. Gartner Hype Circle https://www.gartner.com/en/research/methodologies/gartner-hype-
cycle.
11. https://research.aimultiple.com/digital-transformation-in-energy-industry/
12. https://iea.blob.core.windows.net/assets/ble6600c-4e40-4d9c-809d-ldl724c763d5/DigitalizationandEnergy3.pdf
13. Развитие отдельных высокотехнологичных направлений. Белая книга https://issek.hse.ru/mirror/pubs/share/565446894.pdf
14. Стратегия цифровой трансформации электроэнергетики России до 2030 года / Ассоциация «Цифровая энергетика». 2020. URL: https://www.digital-energy.ru/activity/materials/strategy-for-digital-transformation-electric-power-industry/ 24
15. Yu. Zhilkina, D.Vodennikov Mechanism of business entities innovative development management (organizational and economic approaches), report in «IOP Conference Series: Materials Science and Engineering», issue «International Scientific Smart Energy Systems, SES-2019, 18-20 September 2019, Kazan, Russian Federation».
16. International Renewable Energy Agency (IRENA). Blockchain Innovation Landscape Brief, 2019.
17. Искусственный интеллект в электроэнергетике на практике http ://electrik. info/main/news/1798-iskusstvennyy-intellekt-v-elektroenergetike .html Дата обращения; 17.07.2022
18. Автоматизация энергетики: тренды и реальность https://www.it-world.ru/cionews/business/175432.html Дата обращения: 01.08.2022
Авторы публикации
Жилкина Юлия Викторовна - канд. экон. наук, ПАО «Федеральная сетевая компания -Россети».
References
1. Energy Technology Perspectives 2017. Catalysing Energy Technology Transformations. OECD/IEA, 2017. 443p.
2. Transactive Energy Systems Research, Development and Deployment Roadmap. GridWise Architecture Council. December, 2018. 36 p.
3. Dorzhieva VV. Digital transformation as a national priority of the development of the Russian Federation and a driver of economic integration in the EAEU. Issues of innovative economy. 2021;4:6. doi: 10.18334/vinec. 11.4.113742.
4. Abdrakhmanova G.I., Bykhovsky K.B., etc. Digital transformation of industries: starting conditions and priorities. / Monograph. M.: Publishing House of the Higher School of Economics, 2021. 239 p.
5. Turovets J, Proskuryakova L, Starodubtseva A, Bianco V. Green Digitalization in the Electric Power Industry. Foresight and STI Governance. 2021;3:35-51. doi: 10.17323/25002597.2021.3.35.51.
6. Grabchak EL. Digitalization in the electric power industry: what should the industry come to? Energy policy. 2020;1(143):16-21. doi: 10.46920/2409-5516 2020 1143 16.
7. Volkova 10, Burda ED, Gavrikova EV, et al. Transformation of electric power industry: trends, models, mechanisms and management practices: monograph. Irkutsk, 2020. 354 p.
8. Status of Power System Transformation. System integration and local grids. IEA, 2017. 158 p.
9. Available at: https://www.researchgate.net/publication/304246432_The_Prosumers_and_the_Grid
10. Gartner Hype Circle https://www.gartner.com/en/research/methodologies/gartner-hype-cycle.
11. Available at: https://research.aimultiple.com/digital-transformation-in-energy-
industry
12. Available at: https://iea.blob.core.windows.net/assets/ble6600c-4e40-4d9c-809d-ldl724c763d5/DigitalizationandEnergy3.pdf
13. Development of certain high-tech areas. The White Book https://issek.hse.ru/mirror/pubs/share/565446894.pdf
14. Strategy of digital transformation of the Russian electric power industry until 2030. Association «Digital Energy». 2020. URL: https://www.digital-energy.ru/activity/materials/strategy-for-digital-transformation-electric-power-industry/ 24
15. Yu. Zhilkina, D.Vodennikov Mechanism of business entities innovative development management (organizational and economic approaches), report in «IOP Conference Series: Materials Science and Engineering», issue «International Scientific Smart Energy Systems, SES-2019, 18-20 September 2019, Kazan, Russian Federation».
16. International Renewable Energy Agency (IRENA). Blockchain Innovation Landscape Brief, 2019.
17. Intelligence artificial in the electric power industry in practice http ://electrik. info/main/news/1798 -iskusstvennyy -intellekt-v-elektroenergetike. html Date of application: 17.07.2022
18. Energy automation: tends and reality https://www.it-world.ru/cionews/business/175432.html Date of application: 01.08.2022
Authors of the publication
Yulia V. Zhilkina - Federal Grid Company - Rosseti PJSC, Moscow, Russia.
Получено 19.10.2022г.
Отредактировано 26.10.2022г.
Принято 16.11.2022г.
