CC BY
9УДК 620.9 Сотников А.В., Боднар А.В.
Сотников А.В.
магистрант,
Донецкий национально технический университет (г. Донецк, Россия)
Боднар А.В.
к.э.н., доцент кафедры программная инженерия имени Л.П. Фельдмана Донецкий национально технический университет (г. Донецк, Россия)
ВНЕДРЕНИЕ СОВРЕМЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ
ТЕХНОЛОГИЙ В ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ ПРЕДПРИЯТИЙ
Аннотация: внедрение современных информационных технологий в электроснабжения предприятий. Анализ внедрённых информационных технологий в области электроэнергетики. Польза от внедрение новых технологий и подходов в электроснабжении малых и больных предприятий. Искусственный интеллект в автоматизированных системах управление электроснабжением.
Ключевые слова: информационные технологии, искусственный интеллект, АСУ, математический анализ.
Введение.
Электроэнергетика - основная отрасль экономики, которая обеспечивает потребителей энергией. А значит, электроэнергетика является приоритетной отраслью экономики современных развитых стран, от надежного и эффективного функционирования которой зависят условия жизни их граждан.
Использование информационных технологий в электроэнергетике имеет множество преимуществ, включая повышение эффективности, надежности и
прозрачности. Внедряя технологические решения, энергетики могут лучше управлять производством и распределением электроэнергии, сокращать время простоев и улучшать общее качество обслуживания клиентов.
Информационные технологии произвели революцию в работе энергетической отрасли и обслуживании потребителей [1]. Продолжение инвестиций и инноваций в информационные технологии поможет энергетической отрасли оставаться конкурентоспособной и удовлетворять растущий спрос на энергию.
Исторический обзор информационных технологий в электроэнергетике.
Использование информационных технологий в электроэнергетике началось еще в начале 20-го века, когда появились автоматизированные системы управления электростанциями. Эти системы были предназначены для мониторинга и контроля различных аспектов процесса выработки электроэнергии, таких как расход топлива, температура и давление. Это ознаменовало начало автоматизации в энергетике и заложило основу для будущих разработок в области информационных технологий.
В середине 20-го века в электроэнергетике наблюдался значительный рост использования компьютеров для повышения эффективности и надежности. Разработка автоматизированных систем позволила коммунальным предприятиям централизованно контролировать и контролировать несколько электростанций, что уменьшило потребность в ручном вмешательстве и повысило точность сбора данных [2].
Внедрение этих систем стало важным шагом вперед в использовании информационных технологий в электроэнергетике. За последние несколько десятилетий достижения в области технологий продолжали формировать электроэнергетическую отрасль.
Широкое распространение цифровых систем и Интернета позволило коммунальным предприятиям более эффективно управлять своими операциями и повысить точность сбора и анализа данных.
Кроме того, распространение возобновляемых источников энергии привело к разработке новых технологий управления этими источниками и их интеграции в существующую энергосистему.
Эти достижения оказали глубокое влияние на электроэнергетику, повысив ее эффективность, надежность и устойчивость.
Технологии интеллектуальных сетей (smart grid).
Разрабатываемая и внедряемая концепция «SmartGrid» сетей энергетики подразумевает развитие, дооснащение и интеграцию базовой инфраструктуры и оборудования энергетических сетей различного уровня, включающих (генерацию, транспорт, распределение, потребление электроэнергии) на базе ИТ-инфраструктуры, современных информационно-коммуникационных технологий, связи, внедрения систем современной автоматизации управления [3]. Одновременно в «SmartGrid» интегрируются источники распределенной децентрализованной генерации, системы хранения электроэнергии, распределенные системы автоматики, контроля и мониторинга, разрабатываются и внедряются автоматизированные системы управления подстанциями, системы управления распределением и потреблением электроэнергии, современные приборы учета потребления, электромобильный транспорт. С внедрением архитектуры построения таких сетей энергетики появляется целый ряд существенных инновационных преимуществ.
С внедрением архитектуры построения таких сетей энергетики появляется целый ряд существенных инновационных преимуществ:
Постоянный контроль элементов сети - от работы объектов генерации до информирования клиентов и управления потреблением электроэнергии индивидуальными персональными устройствами.
Широкое использование и интеграция распределенных генерирующих мощностей, в том числе возобновляемых.
Максимальное использование существующего технологического оборудования энергосистем.
Самодиагностика и самовосстановление сетей электроснабжения.
Защищенность и противостояние внешним подключениям в сеть.
Расширенный контроль и управление приложениями и оборудованием со стороны потребителей для уменьшения пиковых нагрузок, оптимизация потребления энергоресурсов и энергоэффективность, выбор оптимальных тарифных планов, создание онлайн-сервисов между пользователем и энергосбытовой компанией
Стандартизация параметров энергии, интерфейсов, протоколов взаимодействия.
Внедрение глобальных технологий и решений SmartGrid на определенных этапах должно значительно улучшить качество электроэнергии, необходимой современному обществу, повысить надежность, стабильность и гибкость электросети, а также гарантировать принцип соответствия вырабатываемой электроэнергии мощности нагрузки.
Учитывая объем высокоуровневых задач «умной энергетики», это, соответственно, потребует серьезных инвестиций в энергетический сектор. Внедрение технологий «умных сетей» произойдет не в одночасье, а в течение достаточно длительного периода времени. Одним из основных компонентов «умной» энергосистемы станет программируемый контроллер качества электроэнергии, например, на базе высокопроизводительного микропроцессора, с достаточным объемом памяти и поддержкой новейших сетевых интерфейсов и протоколов (BACnet, Modbus, LON, Ethernet).
Интеллектуальные электронные устройства (IED) и оборудование [4]. Наиболее «продвинутые» устройства имеют встроенные веб-серверы, цветные сенсорные дисплеи, свободные функции программируемого логического контроллера с различными типами входов и выходов и поддерживают работу в
различных сетях без дополнительного оборудования или программного обеспечения.
Начальный этап развития «умных сетей» - это внедрение современного оборудования контроля и управления и создание автоматизированной инфраструктуры сетей учета на уровне потребителей - квартир, помещений, зданий и комплексов. Одновременно решается задача автоматизированного управления нагрузкой. Кроме того, решается задача децентрализованного технического мониторинга и управления электроснабжением как всего объекта (здания), так и отдельных зон.
Опыт и тесты внедрения искусственного интеллекта.
Использование ИИ для оптимизации нормирования энергопотребления позволяет снизить потери энергии, уменьшить нагрузку на сеть в пиковые периоды и повысить эффективность работы электростанций и энергосистемы в целом [5]. Это особенно важно в условиях растущего энергопотребления и все более широкого использования нестабильных и изменчивых возобновляемых источников энергии, применение ИИ может обеспечить более точное прогнозирование энергопотребления и способствовать более эффективному планированию производства и распределения электроэнергии.
Рассмотрим управление электросетями с помощью искусственного интеллекта - это включает в себя системы управления нагрузкой, автоматизацию и оптимизацию работы электросетей. Одно из главных преимуществ применения ИИ в управлении электросетями - возможность реализовать «умную сеть» (smart power grid), способную адаптироваться к изменениям в электросети, само оптимизироваться и реагировать на события в режиме реального времени.
Системы управления нагрузкой на основе ИИ могут анализировать данные о потреблении электроэнергии и принимать решения об отключении нагрузки для снижения энергопотребления в ответ на пики спроса и цен на электроэнергию. Автоматизированные системы управления сетями могут
обнаруживать и предотвращать аварийные ситуации, а также оптимизировать работу сетей для достижения максимальной эффективности и стабильности.
Применение ИИ также позволяет решать сложные задачи оптимизации в режиме реального времени. Это особенно актуально для современных сетей электропередачи, где нагрузка и генерация часто меняются внезапно. Это способствует повышению гибкости и надежности работы сети и обеспечивает более эффективное использование энергоресурсов.
Одной из ключевых задач управления электросетями является прогнозирование будущего потребления электроэнергии. Это позволяет планировать производство и распределение электроэнергии с учетом прогнозируемых изменений нагрузки.
Использование искусственного интеллекта, особенно машинного обучения и нейронных сетей, может значительно повысить точность прогнозирования нагрузки. Анализ больших объемов исторических данных о потреблении электроэнергии и внешних факторах (например, температура, время суток, праздники) позволяет выявить скрытые зависимости и закономерности, которые могут быть использованы для прогнозирования будущего потребления электроэнергии.
Прогнозирование нагрузки на основе ИИ имеет широкий спектр применения, включая прогнозирование пиковой нагрузки, оптимизацию графиков генерации, планирование и обслуживание сетей. Более точные прогнозы позволяют быстрее адаптироваться к изменяющимся условиям и повышают надежность и эффективность системы электроснабжения [6].
В рамках данного эксперимента будет проведено сравнение производительности системы с использованием ИИ и без него, а также оценено влияние ИИ на оптимизацию процессов управления энергопотреблением.
Для проведения эксперимента были собраны данные о работе энергосистемы за определенный период времени. Эти данные включают в себя информацию о потреблении энергии, производстве, состоянии сети, погоде и других факторах, влияющих на энергетические процессы.
После обучения моделей проводилось сравнение тестов и результатов. В таблице данных приведено сравнение производительности и точности прогнозирования нагрузки с использованием искусственного интеллекта и без него.
В результате эксперимента мы получили следующие результаты:
1. Сравнительные данные об эффективности и точности прогнозирования нагрузок с применением ИИ и без него(таб.1).
2. Оценку влияния использования искусственного интеллекта на оптимизацию работы энергетической системы(таб.2).
3. Анализ эффективности различных алгоритмов и методов машинного обучения при применении их в энергетической отрасли (таб. 3).
4. Выявление преимуществ и недостатков применения ИИ в оптимизации работы ЭС (таб. 4).
Этот эксперимент поможет лучше понять роль и влияние искусственного интеллекта в оптимизации работы энергетических систем и прогнозировании нагрузок.
Этот эксперимент может способствовать развитию и совершенствованию методов оптимизации работы энергетических систем, и повышению их эффективности.
Таблица 1. Сравнение эффективности и точности прогнозирования нагрузок.
Метод прогнозирования Точность прогнозирования (%) Отклонение от фактической нагрузки (%)
Без использования ИИ 80 5
Использование ИИ 95 2
Таблица 2. Сравнение оптимизации работы энергетической системы.
Показатель Без использования ИИ Использование ИИ
Эффективность работы системы 75 90
Снижение затрат на энергию 10% 25%
Оптимизация использования ресурсов Средняя Высокая
Минимизация эмиссий углерода Низкая Высокая
Таблица 3. Анализ эффективности различных алгоритмов и методов машинного обучения.
Алгоритм/Метод машинного обучения Эффективность (%) Точность (%) Время обучения (сек)
Нейронные сети 90 92 120
Решающие деревья 85 88 60
Генетические алгоритмы 88 91 180
Методы оптимизации 87 90 100
Таблица 4. Преимуществами и недостатками применения ИИ в оптимизации работы ЭС.
Аспект Преимущества Недостатки
Эффективность Увеличение эффективности системы Определенный уровень неопределенности
Точность прогнозирования нагрузок Точные прогнозы, минимизация ошибок Требование к большим объемам данных
Автоматизация процессов Снижение человеческого вмешательства Зависимость от надежности системы и доступности данных
Гибкость и адаптивность Способность к адаптации в изменяющихся условиях Требование к высокой производительности аппаратного обеспечения
Затраты и сложность внедрения Сокращение затрат на энергию и ресурсы Необходимость высокой квалификации специалистов
Интеграция возобновляемых источников энергии.
В электроэнергетике энергоэффективность и реагирование на спрос также достигли значительных успехов благодаря использованию информационных технологий.
Под энергоэффективностью понимается снижение энергопотребления при сохранении прежнего уровня обслуживания, а под реагированием на спрос - динамическое управление потреблением электроэнергии в зависимости от спроса и предложения.
Технология интеллектуального учета позволяет собирать и анализировать данные об энергопотреблении в режиме реального времени, чтобы выявить области, в которых можно повысить энергоэффективность.
Эта информация может быть использована для реализации целевых мер по повышению энергоэффективности, таких как установка более энергоэффективного освещения или оптимизация систем отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха (НУАС).
Кроме того, программы реагирования на спрос используют информационные технологии для мониторинга и контроля потребления электроэнергии в периоды повышенного спроса на нее.
Например, во время сильной жары коммунальные компании могут использовать программы реагирования на спрос для временного сокращения потребления электроэнергии определенными пользователями, такими как предприятия и отрасли, которые согласились участвовать в программе. Это позволяет им регулировать общий спрос на электроэнергию и предотвращать отключения.
В целом интеграция информационных технологий в электроэнергетику позволила значительно повысить энергоэффективность и эффективность реагирования на спрос, что привело к созданию более устойчивой и надежной энергетической системы.
Одним из примеров является использование передовых технологий прогнозирования для предсказания количества электроэнергии, вырабатываемой ветром и солнцем.
Эта информация может использоваться поставщиками энергии для координации планов производства и распределения электроэнергии, обеспечивая надежное и стабильное электроснабжение.
Другой пример - использование систем мониторинга в режиме реального времени, которые могут обнаруживать изменения в производстве возобновляемой энергии и автоматически регулировать сеть для поддержания стабильности.
Интеграция возобновляемых источников энергии также включает в себя использование передовых систем управления, которые регулируют потоки энергии в сети и оптимизируют ее использование.
Будущее информационных технологий в электроэнергетике предприятий.
Будущее информационных технологий в электроэнергетике весьма многообещающе, и ожидается, что ряд новых и развивающихся технологий окажут значительное влияние на энергетический сектор[7].
Такие новые технологии, как искусственный интеллект, машинное обучение и блокчейн, способны кардинально изменить методы работы отрасли, что приведет к повышению эффективности, надежности и снижению затрат. Однако для того, чтобы полностью реализовать потенциал этих новых технологий, необходимо решить ряд проблем и использовать новые возможности.
Одна из самых серьезных задач, стоящих перед энергетической отраслью, - обеспечить безопасную и надежную разработку и внедрение новых технологий. Для этого потребуется тесное сотрудничество между правительством, промышленностью и научными кругами, а также значительные инвестиции в исследования и разработки.
Другой ключевой задачей является обеспечение принятия и использования новых технологий потребителями, которые сопротивляются изменениям и скептически относятся к новым технологиям.
Несмотря на эти проблемы, энергетическая отрасль имеет большой потенциал для дальнейших инноваций и роста, особенно по мере появления и развития новых технологий.
В конечном итоге, внедряя новые технологии и работая вместе над преодолением трудностей, предприятия электроэнергетики смогут продолжать развиваться и совершенствоваться, обеспечивая лучшие результаты для потребителей, окружающей среды и общества в целом.
Выводы.
Использование информационных технологий в электроэнергетике прошло долгий путь от истоков до наших дней. С развитием технологий и растущим спросом на более эффективные и устойчивые энергетические системы становится ясно, что информационные технологии будут и дальше играть важную роль в будущем электроэнергетики.
Информационные технологии уже сейчас вносят значительный вклад в развитие электроэнергетики: от управления сетями электропередачи и распределительными системами до интеграции возобновляемых источников энергии и улучшения отношений с клиентами.
Важность постоянных инвестиций и инноваций в этой области невозможно переоценить, поскольку они являются ключом к удовлетворению растущих потребностей энергетического сектора.
В будущем существует ряд захватывающих возможностей для дальнейшего развития информационных технологий, и будет интересно посмотреть, как отрасль будет развиваться в ответ на эти новые возможности.
Энергетическая отрасль должна и впредь наилучшим образом использовать информационные технологии для совершенствования способов производства, распределения и потребления энергии.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Цифровизация в электроэнергетике: на пути к новой реальности https://marketelectro.ru/content/cifrovizaciya-v-elektroenergetike-na-puti-k-novoy-realnosti;
2. Подходы к проектированию автоматизированных систем управления технологическими процессами электростанций (АСУ ТП) https://w. elec. ru/publications/tsifrovye-tekhnologii-svj az-izmerenij a/106;
3. Smart Grid (Умные сети электроснабжения) https://щ.wikipedia.oщ/wiki/Умные_сети_электроснабжения;
4. Интеллектуальные электронные устройства для цифровой подстанции https://enip2.ru/Publication/ES_EBN-2014.pdf;
5. Применение искусственного интеллекта в энергосбережении: революция в управлении энергопотреблением https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-iskusstvennogo-intellekta-v-energosberezhenii-revolyutsiya-v-upravlenii-energopotrebleniem/viewer;
6. Прогнозирование потребления электрической энергии с использованием нейронных сетей https://masters. donntu.ru/2019/fknt/chaika/library/article5.pdf;
7. Будущее информационного обмена в электроэнергетике уже наступило https://w.eprussia.ru/news/base/2024/2309580.htm
Sotnikov A. V., Bodnar A. V.
Sotnikov A.V.
Donetsk National Technical University (Donetsk, Russia)
Bodnar A.V.
Donetsk National Technical University (Donetsk, Russia)
INTRODUCTION OF MODERN INFORMATION TECHNOLOGIES IN POWER SUPPLY OF ENTERPRISES
Abstract: the introduction of modern information technologies in the power supply of enterprises. Analysis of the implemented information technologies in the field of electric power industry. The benefits of the introduction of new technologies and approaches in the power supply of small and sick enterprises. Artificial intelligence in automated power supply management systems.
Keywords: information technology, artificial intelligence, automated control system, mathematical analysis.
