Содержание
Автоматизация и IT в энергетике :.
Новости
05.12.2022
Выставка по энергетике и электротехнике «KazInterPower-2023»
С 24 по 26 мая в Казахстане (г. Павлодар) состоится очередная выставка по энергетике и электротехнике «KazInterPower-2023». Приглашаем компании к участию! Не упустите возможность заявить о себе и презентовать…
26.11.2022
Выставка «Энергетика ДВ региона — 2023. Энергосбережение. Автоматизация, Безопасность. Связь»
21-я специализированная вставка
Дата проведения: 18 – 21 мая 2023 г.
Место проведения: Хабаровск, Арена «Ерофей»
Организаторы: Выставочное объединение «РЕСТЭК» и Хабаровская междунар…
26.11.2022
Выставка «Энергетика и электротехника – 2023»
30-я международная выставка энергетического, электротехнического и светотехнического оборудования и технологий
Дата проведения:
15.
11.2022
Уже через неделю в Москве, в МВЦ «Крокус Экспо» откроется Первая выставка электронной продукции российского производства «Электроника России»
Статистика электронной регистрации посетителей подтверждает, что специалисты предприятий со всей России выражают высокую заинтересованность в посещении выставки и получении актуальной информации об отечественных пр…
11.11.2022
«РТСофт» приглашает на свой стенд В19 на Международном форуме «Электрические сети – 2022»
На стенде В19 (павильон 57, ВДНХ) 22–25 ноября посетители увидят актуальные отраслевые решения «РТСофт», среди которых программный комплекс Advanced Protection Suite с расширенным функционалом для автоматизации технологических задач служб РЗ…
07.11.2022
VI Международная Конференция «Рынок нефтепродуктов России и СНГ-2022».
25 ноября 2022 года в Москве в отеле «Балчуг Кемпински» состоится VI
23.10.2022
Вебинар «Автоматизация обходов промышленных объектов на примере внедрения в дочернее общество ПАО «Газпром Нефть»»
Компания Digital Design
17.10.2022
Компания «КРУГ» участвует в Российском энергетическом форуме в Уфе
26-28 октября 2022 года в г. Уфе состоится крупнейшее отраслевое событие – Российский энергетический форум и будет работать специализированная выставка «Энергетика Урала».
17.10.2022
«РТСофт» и НИК D2 РНК СИГРЭ приглашают к участию в круглом столе «Информационные системы и телекоммуникации в электроэнергетике. Проблемы, решения, векторы и драйверы развития»
Круглый стол состоится 23 ноября в Москве, на ВДНХ, павильон 57, конференц-зал № 1, в рамках деловой программы Международного форума «Электрические сети – 2022».
Приглашаем технических руководителей и эксперто…
10.10.2022
Открыта регистрация на конгресс «Энергоэффективность. XXI век»
Началась регистрация на XXI Международный конгресс «Энергоэффективность. XXI век. Архитектура. Инженерия. Цифровизация. Экология».
Обращаем внимание участников и гостей форума, что посещение мероприятий деловой программы конгресса возмо…
Все события и новости
Обращение главного редактора в ноябрьском номере журнала
Украшает лес листвой
Красной, желтой, золотой –
Меж рябин и сосен
Ходит тихо осень.
В. Речиц
Уважаемые коллеги!
В рамках Российской энергетической недели (РЭН-2022) 13 октября прошло заседание клуба “Инновации в электроэнергетике”, посвященное построению новой, не зависящей от импорта экономической стратегии отрасли.
Клуб “Инновации в электроэнергетике” создан при поддержке Минэнерго России в 2017 году с целью развития и продвижения перспективных энергетических проектов и совершенствования инновационной деятельности. Главный инженер Андрей Майоров в ходе заседания Клуба отметил, что Группа “Россети” уделяет большое внимание организации научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ (НИОКР) и реализации проектов в области передовых технологий. В числе примеров – компания строит не имеющую аналогов по протяженности высокотемпературную сверхпроводящую линию в Санкт-Петербурге, широко внедряет оборудование для поддержания уровня напряжения на высоковольтных ЛЭП. Кроме того, на объектах Группы реализуются проекты в области интеллектуального учета, автоматизированных систем управления технологическими процессами, мониторинга и диагностики, проводников нового поколения и др.
“Инновации для энергетики – это необходимость. Мы ими занимаемся сейчас и будем заниматься в дальнейшем. У нас для этого хватает научных кадров, имеются необходимые производства и поддержка федеральных властей.
Кроме того, электросетевой комплекс готов обеспечить заказами российскую промышленность”, – отметил Андрей Майоров.
Например, эксперты Минцифры России по итогам всесторонней проверки программного обеспечения платформы РС-20 подтвердили, что для всех его компонентов отсутствуют ограни- чения по распространению и использованию на территории страны, сумма лицензионных платежей в пользу иностранных поставщиков не превышает 30 % выручки, а процесс разработки, сопровождения и поддержания жизненного цикла ПО соответствуют требованиям ведомства. Демонстрация платформы проведена на базе отечественной операционной системы Astra Linux Special Edition и программного комплекса “Средства виртуалиации “Брест”.
РС-20 – это автоматизированная система технологического управления, позволяющая “встраивать” новое программное обеспечение в процессы без потери функциональности. Платформа реализована на базе российских программных комплексов дочерней компанией Группы – “Россети АСТУ”. В июне проект был представлен Председателю Правительства РФ Михаилу Мишустину и получил положительную оценку.
К настоящему времени достигнута договоренность об интеграции IT-решения в электроэнергетику Белоруссии.
Включение разработки Группы “Россети” в Единый реестр российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных Минцифры России создает продукту преференции при участии в государственных и муниципальных закупках, а также освобождает от уплаты НДС при реализации исключительных прав. Кроме того, не внесенные в Реестр программные продукты рассматриваются, как иностранные, и их запрещено закупать и использовать.
11 ноября – Международный день энергосбережения. Это совсем молодой праздник. Он отмечается с 2008 года, что вполне объяснимо: у человечества не было ещё никогда такого количества промышленной и бытовой техники, требующей подпитки электроэнергией. Интересно отметить, что он был объявлен Днем энергосбережения (International Day of Energy Saving) по инициативе международной экологической сети “Школьный проект по использованию ресурсов и энергии” (SPARE).
С уважением, главный редактор журнала – канд. техн. наук, профессор АВН РФ Александр Егоров
Автоматизация энергетики: тренды и реальность
Уровень автоматизации в энергетике напрямую связан с новизной оборудования, а массово обновить действующие мощности нереально.
Эта проблема остается актуальной для отрасли уже много лет. Для ее решения ведущие энергетические компании применяют все более широкий спектр современных технологий и ИТ-инструментов. О том, как глобальные ИТ-тренды реализуются в российской практике, рассказывает Андрей Моничев, директор по ИТ АО «Интер РАО – Управление Электрогенерацией».
Какие глобальные технологические тренды вы считаете особенно важными для энергетики РФ?
Среди глобальных технологических трендов, как их обозначил на 2021 год Gartner, для российской энергетики наиболее актуальны, на мой взгляд, три: гиперавтоматизация, гипердоступность (Anywhere Operations) и «Интернет поведения» (IoB, Internet of Behavior, приходящий на смену IoT – «Интернету вещей»).
Снижение доли рутинных, повторяющихся процессов и действий – цель автоматизации. 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 уровня стабильности и промышленной безопасности до роста производительности труда.
Подобные задачи помогает решить и принцип гипердоступности: возможность работать с информацией, бизнес-приложениями и коллегами независимо от местонахождения и используемого устройства. Преимущества этого подхода особенно ярко проявились во время пандемии.
Ожидается, что к концу 2023 года применять эту модель для виртуального и физического взаимодействия с клиентами и сотрудниками будут 40% предприятий и компаний мира.
Следует отметить, что все тренды взаимосвязаны и у них есть важное следствие: огромный объем данных, источником которых становятся не только процессы и «умные» устройства, но и мы сами. Поэтому концепция «Интернета вещей» (IoT) расширилась до «Интернета поведения» (IoB). Здесь критически важно умение применять технологии мониторинга поведения пользователей и оборудования: распознавание образов, отслеживание местоположения, оперативная и предиктивная аналитика на основе big data. Эта область очень важна для таких задач энергетики, как управление состоянием оборудования и инфраструктуры, обеспечение их надежной работы и оптимизация затрат.
Как с учетом этих трендов меняется ИТ-ландшафт «Интер РАО УЭГ», какие задачи стоят перед вами в связи с происходящими изменениями?
На 2021–2025 годы основными ИТ-приоритетами для АО «Интер РАО – Электрогенерация» являются модернизация ИТ-инфраструктуры и технологических информационных систем предприятий, дальнейшее развитие системы ТОиР, а также систем сбора и передачи технологической информации (ССПТИ).
Поскольку речь идет об инфраструктуре федерального уровня (в структуру «Интер РАО – Электрогенерация» входят 22 электростанции в 17 регионах РФ), для управления ею мы стремимся использовать унифицированные, типовые решения, соответствующие требованиям информационной безопасности (в особенности к объектам КИИ). Кроме того, важно находить и применять отечественные разработки – как аппаратные, так и программные.
Что касается техобслуживания и ремонтов оборудования (ТОиР), о важности этой задачи говорит официальная статистика.
По оценке Минэнерго, в 2017 году состояние «хорошее» и «очень хорошее» отмечалось лишь у 37,66% от общего числа объектов генерации. Мы развиваем систему управления ТОиР, расширяя ее функциональность модулями мобильного обходчика, управления ремонтными бригадами, мониторинга перемещения и активности персонала, контроля использования средств индивидуальной защиты и архива инженерных данных).
Например, в 2020 году был успешно реализован пилотный проект по внедрению решения «Мобильный обходчик», разработанного компанией СИГМА.
Мобильное решение на базе российской ОС уже применяется на двух электростанциях – в Калининграде и Санкт-Петербурге, и тиражируется на остальные 20 электростанций «Интер РАО – Электрогенерация».
Чем больше информации мы имеем о состоянии каждого нашего объекта, оборудования, инфраструктуры, тем выше потребность в оперативном получении и обработке данных. Отсюда – следующий приоритет: развитие системы сбора и передачи технологической информации (ССПТИ) как единой шины данных для систем расчета ТЭП, ТОиР и предиктивной аналитики, а также работы на рынке электроэнергии (трейдинга).
Предиктивный анализ планируется вести в корпоративном Центре диагностики и прогнозирования технического состояния энергетического оборудования. Информационную систему для него предполагается создать на отечественной платформе и интегрировать с системой ТОиР. Центр будет обеспечивать развитие цифровых инструментов мониторинга и оценки текущего технического состояния энергетического оборудования, прогнозирование отказов оборудования.
Основой аналитики Центра должно стать «озеро данных» – весь накопленный и пополняемый объем технологической информации по энергетическому оборудованию, собираемой с использованием ССПТИ.
Какой приоритет имеет задача автоматизации ТОиР, в рамках которой реализован проект «Мобильный обходчик»? Насколько важно для «Интер РАО» и сегмента генерации в частности изменение модели: переход от плановых ремонтов к ремонтам по состоянию? Каких результатов планируется достичь благодаря этому изменению?
Задача по автоматизации ТОиР для нас имеет самый высокий приоритет по двум причинам. Во-первых, при дефиците ресурсов (человеческих, материальных, временных) обеспечить оперативное и качественное принятие управленческих решений позволит только автоматизация и цифровая трансформация процессов. И во-вторых, для дальнейшего развития в области управления данными, в том числе для предиктивного анализа, необходимо накапливать статистические сведения и обеспечить структурированное хранение такой критичной информации, как сроки и объем ремонтов, индекс технического состояния, перечень и описание дефектов и прочих данных, причем это должен быть не просто текст, а верифицированные взаимосвязанные данные на базе единой НСИ.
Переход к ремонту оборудования в соответствии с его техническим состоянием, на наш взгляд, становится сейчас краеугольным камнем в формировании нового, более эффективного подхода. С одной стороны, мы больше не можем себе позволить расходовать ресурсы на проведение планово-предупредительных ремонтов, в которых нет необходимости. С другой – мы должны обеспечить эффективность механизма проведения ремонтов вне планового объема для обеспечения надежности и экономичности работы оборудования. Ситуация осложняется тем, что многие энергетические компании фактически уже перешли на ремонт по состоянию (по вспомогательному оборудованию), но формально не могут этого делать, так как текущие требования НТД существенно осложняют подобную процедуру. Например, для перехода на ремонт основного оборудования по техническому состоянию необходимо согласовать с заводами-изготовителями методику и алгоритм оценки технического состояния, что является определенным ноу-хау. Естественно, заводы не хотят согласовывать «черный ящик» и просят раскрыть используемые алгоритмы.
АИС «Мобильный обходчик» позволяет систематизировать и автоматизировать процессы по отслеживанию технического состояния в основном вспомогательного оборудования и способствует выявлению дефектов на ранней стадии развития. Это крайне важно и для станций с изношенным оборудованием, и для новых объектов генерации.
В 2020 году в связи с пандемией многие предприятия были вынуждены проводить перегруппировку персонала, искать новые решения по графикам вывода оборудования в ремонт. Многократно возросла потребность в онлайн-инструментах для организации работы, взаимодействия и контроля. И здесь проявился еще один глобальный тренд – уберизация. Для проведения обходов и других задач можно привлекать квалифицированных специалистов, предоставляя им возможность работы с нашим мобильным приложением. Это позволит не только сделать больше в более сложных условиях, но и обеспечить дополнительные рабочие места.
Также мы выполняем и планируем расширять проекты по комплексному мониторингу собственного персонала: от контроля действий сотрудников в процессе обслуживания и ремонта оборудования до соблюдения требований по охране труда, мониторингу использования средств защиты и состоянию здоровья.
Мобильная платформа позволяет динамично управлять загрузкой специалистов, гибко планировать маршруты, быстрее получать информацию о неисправностях, организовывать закупки и доставку необходимых запчастей и материалов для ремонтов. Это помогает нам обеспечить соответствующее качество и прозрачность работ, снижение их трудоемкости, точность нормирования и оптимизацию затрат. В целом, по итогам 2020 года эффективность мероприятий по сокращению затрат на техническое обслуживание и ремонт объектов электрогенерации уже составила,
по оценке Минэнерго, 88,76%.
Проект «Мобильный обходчик» охватит все 22 электростанции в контуре «Интер РАО УЭГ». Компания станет получать больше данных, которые будут использоваться в самых разных системах. Можете ли подробнее рассказать о «пирамиде» данных – от АСУТП до BI-систем: как построить ее, чтобы данные действительно работали на принятие решений, а не только накапливались?
Выстраивание пирамиды данных мы начали с формирования системы сбора и передачи информации от приборов учета и АСУ ТП и создаем ее путем интеграции систем не только для потоков «снизу вверх», но и по горизонтали.
Так, мы реализуем обмен информацией между системой ТОРО на электростанции и системой планирования работ нашего основного подрядчика по ремонтам. Это позволяет ликвидировать информационные разрывы и обеспечить наиболее полную и объективную картину на этапах планирования, подготовки и проведения ремонтов.
Кроме того, у нас реализованы интеграционные потоки между системами ТОРО, финансово-хозяйственной деятельности, единой информационной системой закупок. Это способствует обеспечению неразрывности и синхронизации процессов на всех управленческих уровнях. Аналогично реализована полная синхронизация данных между ТОРО и «Мобильным обходчиком».
Также уже действуют интерфейсы обмена данными с внешними информационными системами. Например, рассчитанный на стороне АО «Интер РАО – Электрогенерация» индекс технического состояния передается в информационную систему технической инспекции – АС СиОИ (автоматизированная система сбора и обработки информации о техническом состоянии объектов электроэнергетики и их оборудования).
После тиражирования ТОРО на другие генерирующие активы Группы «Интер РАО» мы планируем внедрять информационно-аналитическую систему, которая позволит осуществить мониторинг и контроль производственных показателей по дочерним обществам Группы.
В сфере ответственности «Интер РАО УЭГ» – ключевые объекты энергетической системы РФ, требующие постоянного контроля. Как эту задачу удалось решить в условиях пандемии, потребовавшей массового перехода на удаленную работу?
Эта задача решалась одинаково оперативно и качественно во всей Группе «Интер РАО». Благодаря решениям, оперативно развернутым специалистами компании «Интер РАО – Информационные технологии», возможность получения удаленного доступа к информационным системам и средствам корпоративных коммуникаций была предоставлена любому сотруднику Группы – от менеджера до специалиста филиала.
«Умные» электростанции, на которых все делают роботы, – это реальность или пока дело далекого будущего? Есть ли в практике «Интер РАО УЭГ» проекты на базе технологий «Индустрии 4.
0»?
Наш приоритет – надежность работы объектов электрогенерации. Для этого мы, с одной стороны, занимаемся развитием управления ТОРО и повышением точности планирования ремонтов, а с другой – учитывая мировой опыт, активно осваиваем предиктивную аналитику. Собирая исторические данные, анализируем их, планируем рассчитывать вероятность выхода оборудования из строя. Это нужно, чтобы постепенно переходить от ремонтов планово-предупредительных к ремонтам по состоянию. Это наша основная задача. Вокруг нее концентрируются проекты в сфере цифровой трансформации.
Под цифровой трансформацией мы понимаем исключение людей из рутинных операций, переключение на более сложные, творческие задачи. Например, технологии виртуальной и дополненной реальности автоматически фиксируют события и состояние оборудования, и сотрудник на их основе выполняет необходимые действия. Дроны и роботизированные системы планируем применять для замещения ручного труда при мониторинге и обслуживании производственных активов (особенно в условиях, связанных с высоким риском).
Машинное зрение упрощает распознавание оборудования и неисправностей, особенно в сложных условиях, в частности, при плохой видимости. 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.
Так, у нас есть функция работы с потребителями в части реализации тепла, и мы хотим роботизировать первичную обработку их запросов. Планируем создать для теплосетевых компаний Группы «Интер РАО» единую систему мониторинга работы тепловых сетей на основе клиентских приборов учета, с унифицированной архитектурой сбора и контроля параметров работы сети, системы оповещений, автоматизации расчета баланса и определения потерь. Здесь как раз удобно использовать искусственный интеллект или предиктивную аналитику – заранее определять возможные неисправности и превентивно устранять их. Одно из перспективных направлений – создание систем моделирования оптимальных режимов работы станции или тепловой сети.
При этом мы надеемся, что неисправности будут случаться реже, чем предусмотрено стандартным планом ремонта. И это позволит снизить ущерб от внепланового выхода оборудования из строя и затраты на его ремонт довольно значительно: на 25–50%.
Обращаем внимание на технологии 3D-печати объемных деталей – мы можем их применять как в производстве оборудования и компонентов, так и при ремонте различных объектов и благодаря этому ускорить получение необходимых деталей, не завися от поставщиков, особенно зарубежных.
Тему роботизации и других современных трендов мы развиваем и в связи с вводом новых мощностей. В наших планах – построение цифровой модели объектов (BIM, Building Information Modeling) на основе сбора и обработки данных при помощи дронов, цифровых счетчиков и датчиков (промышленный «Интернет вещей»). Это позволит моделировать изменения параметров при проектировании, строительстве и обслуживании зданий. Созданные цифровые модели можно дополнять данными по текущему состоянию.
Цифровые двойники и инструменты предиктивной аналитики помогут оптимизировать режимы работы и ремонтные программы производственных активов, формировать рекомендации операционному персоналу, контролировать изменение параметров оборудования после ремонтов и в ходе эксплуатации. Так формируется «цифровой портрет» предприятия на каждом уровне – вплоть до отдельной единицы оборудования. Он учитывает исторические данные и в то же время всегда актуален.
Поскольку энергетическая отрасль трансформируется, автоматизация с использованием ИИ становится ее следующей возможностью и электрифицированная сеть электроснабжения.
Но за это приходится платить: для достижения цели повышения глобальной энергетической устойчивости до 2050 года необходимо инвестировать около 1,3 трлн долларов в чистые производства энергии, по данным Международного энергетического агентства, которое работает с правительствами и промышленностью по этим вопросам.
К счастью, все еще развивающиеся технологии искусственного интеллекта могут стать важными инструментами для этого перехода, помогая интегрировать гибкий спрос и достигать большей эффективности и надежности при меньших затратах.
Но хотя ИИ может ускорить достижение этих целей, существуют серьезные препятствия, которые необходимо устранить, чтобы переход был успешным.
Поскольку к энергосистеме добавляется все больше возобновляемых источников энергии, балансировка и управление этой все более сложной системой становится огромной проблемой. Один из прогнозов предсказывает увеличение стоимости энергосистемы на 6-13% в 2040 году. ИИ может помочь лучше сбалансировать и организовать сеть, используя решения с поддержкой ИИ для оптимизации построения системы, а также для улучшения оптимизации батарей и управления энергопотреблением. Это позволит более плавно перейти на углеродно-нейтральную систему при лучшем управлении затратами. Однако без вложений времени и ресурсов в ИИ такое балансирование будет невозможно.
Сегодня мы работаем со все меньшими энергетическими областями с все более локализованным контролем баланса энергии. Для перехода к региональному управлению системой необходимы гораздо более высокие уровни автоматизации.
Например, распределенные энергоресурсы могут быть объединены в один энергоблок, структурированный как микросеть или виртуальная электростанция. Затем эта «система» должна будет взаимодействовать с другими локальными «системами», что значительно увеличит разнообразие и сложность, необходимые для управления и балансировки сети. ИИ дает возможность в будущем перейти к полностью интегрированной «системе систем», а автоматизация уменьшит эту сложность.
Чем сложнее управление, тем выше ценность автоматизации. Стимулируя внедрение возобновляемых ресурсов, мы активно пытаемся сократить выбросы углекислого газа бензиновыми и дизельными двигателями, промышленными предприятиями, зданиями, домами и многим другим, чтобы значительно снизить загрязнение воздуха и стремиться к декарбонизации в качестве цели.
Возобновляемые ресурсы непостоянны по своей природе, их трудно предсказать, и они могут легко уменьшить инерцию и дестабилизировать систему. Чтобы отреагировать на это, нам нужны очень точные прогнозы погоды и возможность прогнозировать уровни производства электроэнергии.
В то же время нам необходимо прогнозировать и управлять спросом в энергосистеме, контролируя такие нагрузки, как здания. Для этих требований искусственный интеллект может помочь сбалансировать спрос и предложение.
В сети завтрашнего дня искусственный интеллект может помочь нам решить, какие действия следует предпринять, например помочь нам предсказать ущерб, связанный с ураганом, и спроектировать, где мы можем генерировать энергию для восстановления после этого ущерба.
Другой пример: крупные логистические компании, такие как FedEx, уже используют ИИ для оптимизации маршрутизации транспортных средств в своем автопарке. Если FedEx знает, как далеко едет водитель, они могут соответствующим образом оптимизировать зарядку электромобилей и легче перейти на электропарк. Это дает возможность взимать плату, достаточную для дневных поставок, или завышать цену и продавать дополнительную энергию обратно в сеть в подходящее время. Использование ИИ в этом процессе помогает хеджировать решения о покупках, оптимизировать операции и даже получать доход.
Ускорение и внедрение искусственного интеллекта срочно необходимы для достижения нулевого использования энергии и предотвращения долгосрочных последствий изменения климата. По мере того, как наша энергетическая система становится все более сложной, ИИ потребуется, чтобы мы могли поддерживать стабильность и надежность активов, а электричество оставалось правом, а не привилегией.
Цифровизация, автоматизация и экономика
Для достижения глубокой декарбонизации необходимо будет быстро перейти к энергосистеме с практически полным отсутствием выбросов углекислого газа. Этому способствует цифровизация, позволяющая автоматизировать сложные процессы, такие как правильное прогнозирование технического обслуживания цифровых активов заблаговременно и облегчение обмена информацией в энергетическом секторе.
Подобно тому, как система помощи водителю с искусственным интеллектом в автономном транспортном средстве может распознавать дорогу от другого автомобиля и применять логику для определения следующего лучшего шага, искусственный интеллект может быстро просеивать массивы данных в энергетическом секторе, чтобы выявлять закономерности и вычислять, как лучше всего реагировать на аномалии.
и инициировать соответствующие действия. Устранение неизвестных, которые ранее не анализировались и не принимались в расчет, ускоряет темпы перехода к энергетике, что экономически выгодно при требуемом уровне инвестиций.
Согласно «Прогнозу новой энергетики 2020» BNEF, 56 процентов производства электроэнергии может быть обеспечено за счет солнечной и ветровой энергии в 2050 году, при условии отсутствия дальнейшей политической поддержки по сравнению с сегодняшними уровнями. Для этого потребуются инвестиции в размере 5,1 трлн долларов в солнечную, ветровую энергию и аккумуляторы, а также инвестиции в энергосистему в размере 14 трлн долларов к 2050 году. Размещение большего количества возобновляемых источников энергии увеличивает сложность, а операции можно улучшить за счет оптимизированных процессов, обеспечиваемых автоматизацией. Реалии 2050 года требуют этих инвестиций сегодня.
Учитывать срок службы оборудования энергосистемы. Без вмешательства повышение температуры воздуха из-за изменения климата может сократить срок службы электросетевого оборудования и трансформаторов на 10 лет, что эквивалентно дополнительным затратам на замену на 188 миллиардов долларов.
ИИ может помочь операторам избежать этих дополнительных затрат, удерживая трансформаторы в оптимальных рабочих диапазонах, но для этого требуется цифровизация.
Даже если бы ИИ позволил снизить стоимость инвестиций или потребление энергии на небольшой процент, это все равно позволило бы сэкономить миллиарды долларов для промышленности и потребителей.
ИИ может сыграть много ролей
Использование ИИ для ускорения перехода к источникам энергии — с помощью оборудования, данных датчиков, изображений, видео и рыночных, товарных и погодных данных — имеет решающее значение. Автоматизация обеспечивает наибольшую ценность там, где существует самый высокий уровень сложности, от систем управления сетью до электростанций и стратегического планирования корпораций.
Энергетическая отрасль только выиграет от активного и коллективного подхода к управлению технологиями, связанными с ИИ, и ближайшие годы будут иметь решающее значение для раскрытия этой возможности.
Принятие общих стандартов данных и более широкое внедрение цифровизации позволяет использовать весь спектр возможностей ИИ.
Об авторе
Дэвид Годдард (David Goddard) — руководитель отдела цифровизации в Hitachi Energy и отвечает за цифровую эволюцию компании. Ранее он работал в Cisco Systems на различных руководящих должностях, в том числе отвечал за глобальную практику компании в области Интернета вещей и руководил организацией кризисного реагирования Cisco Customer Assurance. Годдард получил степень бакалавра в области телекоммуникаций и электротехники в Технологическом колледже Фарнборо.
Категории: AI/ML/DL
Теги:
Автоматизация ИИ, автоматизация, BNEF, изменение климата, обезуглероживание, электромобили, электромобили, электросеть, электросеть, энергетика, электромобили, Hitachi Energy, автоматизация ИТ, энергопотребление, электросеть
Распределение энергии и роль автоматизации
Системы распределения энергии, объединенные в сеть и сложно сбалансированные источники и нагрузки, переживают период беспрецедентных изменений.
После десятилетий нехватки инвестиций энергетические системы стали приоритетной областью для решения местных проблем восстановления и обеспечения устойчивости критически важной инфраструктуры, а также расширения возможностей клиентов, а также поддержки более широких целей изменения климата, энергетической устойчивости и экономического развития.
Автоматизация, основанная на данных, стала неотъемлемой частью энергетической отрасли. Развиваясь из компонентов с пневматическим приводом, предназначенных для имитации ручных действий человека, автоматизация первоначально была реализована с помощью релейной логики или ряда автономных контроллеров, в зависимости от отрасли промышленности. Сегодня программируемые контроллеры и устройства защиты почти повсеместно используются в отрасли — они используются для сбора данных, повторного включения выключателя, точек учета и всего, вплоть до полного управления предприятием и системой. Это имеет ряд результатов. Во-первых, это побуждает сотрудников развивать новые навыки.
Во-вторых, это позволяет удаленно видеть и управлять объектами. В-третьих, он позволяет собирать данные, что готовит почву для следующей промышленной революции киберфизических систем и искусственного интеллекта. Однако эти важные системы также создают новые риски кибербезопасности, создают зависимость от коммуникационной инфраструктуры и бросают вызов традиционным архитектурам.
Распределенные энергетические ресурсы (РЭР)
Силовые установки дебютировали в 18 -м -м веке и изначально управлялись либо вручную, либо с помощью механической автоматики. По мере развития технологий совершенствовались и средства поддержания стабильности системы и защиты оборудования. Автоматизация эволюционировала за счет ручных, пневматических, электрических и теперь программируемых средств управления. Это продвижение было отвергнуто технологиями и промышленными революциями и привело к положительным изменениям в отрасли. Однако сейчас мы приступаем к другому набору изменений — меняется мыслительный процесс, лежащий в основе планирования и распределения энергии.
Хотя у нас, вероятно, по-прежнему будут большие централизованные центры сбора урожая рядом с источниками энергии, которые извлекают выгоду из сетей передачи и инфраструктуры распределения для доставки продукта клиентам, происходит сдвиг в сторону принятия, использования и развертывания распределенных энергетических ресурсов (DER). ). Этот сдвиг приближает сбор энергии к потребителю, снижает зависимость от дорогостоящих и уязвимых систем передачи и превращает системы распределения в двунаправленные сети.
Какие данные делают
Программируемые системы автоматизации начинались с ограниченного ввода-вывода, собирая только данные от датчиков и преобразователей, подключенных через сигналы напряжения и тока к дорогостоящим централизованным процессорам для интерпретации, расчета и хранения. Современные системы автоматизации также могут быть распределенными, размещая ввод-вывод, обработку и, во многих случаях, интеллектуальные функции в полевых условиях с использованием как распределенных систем ввода-вывода, сетевых процессоров, так и периферийных устройств.
Устройства с поддержкой IIoT и стандартизированные протоколы связи не только упростили организацию, форматирование и сбор данных, но и позволили собирать большие объемы данных. В настоящее время системы собирают все эти данные, предоставляют их для функций реального времени и краткосрочных трендов, а затем отправляют их в долгосрочное хранилище. Хранение всех этих данных в архиваторе данных, хранилище данных или озере данных позволяет визуализировать и анализировать. Это позволяет организации выявлять закономерности и корреляции в данных, которые инициируют действие. Это обеспечивает основу для достижений, требующих обработки данных, таких как машинное обучение, прогностическое управление, смешанная реальность и приложения искусственного интеллекта. Теперь предприятия обладают беспрецедентной возможностью автоматизировать как производственные, так и бизнес-процессы. Теперь у потребителей есть возможность как производить, так и потреблять энергию в одной и той же сети, и все это контролируется, контролируется и регулируется периферийными устройствами с поддержкой IIoT, предоставляющими оптимизированные системные модели для определения потребностей, ограничений и ценообразования.
В дополнение к этому, повышенный уровень притока данных также обеспечивает поддержку дополнительных функций в рамках энергетической экосистемы.
Трансактивный энергетический подход
Чтобы проиллюстрировать пример, большинство энергетических компаний являются организациями с интенсивным использованием активов. Эти активы требуют времени и усилий, чтобы убедиться, что они находятся в оптимальном рабочем состоянии для доставки энергии потребителям. Начиная с уровня оборудования, алгоритмы машинного обучения, такие как деревья решений, основанные на реальных рабочих данных, имеют возможность оптимизировать работу оборудования и, следовательно, работу системы в целом. Кроме того, аналогичные алгоритмы можно использовать для расширения программ профилактического обслуживания до программ профилактического обслуживания, которые потенциально могут сократить расходы, что сразу же отражается на итоговых показателях. Если мы соберем все деревья решений в рамках программ обслуживания оборудования, то у нас будет случайный лес для развертывания программы управления активами.
Кроме того, обеспечение того, чтобы все активы содержались в наилучшем возможном рабочем состоянии, обеспечивает максимальную доступность. Это создает основу для разработки и внедрения экономических и контрольных механизмов, позволяющих динамически уравновешивать спрос и предложение – трансактивный рынок. Трансактивный энергетический подход обеспечивает более высокую эффективность использования сетевых активов, включая генерацию и хранение.
Кроме того, он также обеспечивает большую устойчивость и надежность, привлекая потребителей, предоставляя им выбор. Традиционно прерогатива крупных коммунальных предприятий и предприятий, теперь частные лица будут иметь возможность совершать сделки на рынке с доступными им ресурсами. Автоматизация обеспечивает маржинальное ценообразование, сдвиг во времени и возможность максимально использовать активы, не говоря уже об оптимизации. Конвергенция систем ИТ и ОТ позволяет автоматизировать транзакции в фоновом режиме, позволяя генерировать и доставлять энергию в обмен на ценность.
Это продолжается до тех пор, пока не будет установлено достаточное предложение для стабилизации цен и удовлетворения спроса. Хотя право собственности на возобновляемые источники энергии для потребителей хорошо работает с электроэнергией, это не так распространено в других областях энергетики. Следовательно, мы видим, что модели «Энергия как услуга» внедряются производителями, консультантами и коммунальными службами. Эта концепция уже используется с виртуальными электростанциями (VPP), в соответствии с которыми коммунальное предприятие владеет инфраструктурой генерации и межсетевого взаимодействия, размещенной распределенным образом на крышах жилых домов, и просто арендует площади на крышах у потребителей. Коммунальное предприятие использует произведенную энергию для компенсации покупной мощности, а домовладелец получает от коммунального предприятия стабильный источник дохода.
Путь вперед
Где это нас оставляет? Энергетическая отрасль будет развиваться.
Он всегда был динамичным, бесстрашным и стремился быть на переднем крае технологий. Есть много достижений, которые уже начались, такие как VPP, которые будут продолжать оставаться инновационными в отрасли. Мы уже некоторое время наблюдаем сближение ИТ и ОТ с внедрением технологий клиент-сервер, тонких клиентов, виртуализации и моделей «как услуга» в мире автоматизации. Эти технологии обеспечивают более высокий уровень данных, а также обеспечивают доступ к более широкому спектру источников данных для системы автоматизации, что, в свою очередь, позволяет делать более точные прогнозы и принимать более эффективные решения. Это дополняется достижениями OT, такими как двухпроводной Ethernet и современные стандартизированные протоколы связи на основе IP. Озера и хранилища данных внедряются для захвата и хранения новых уровней генерируемых данных, а облачная инфраструктура позволит и упростит анализ и обработку данных. Компании обращаются к алгоритмам машинного обучения и машинного обучения, чтобы выявлять закономерности в своих данных, управлять информацией и понимать ее, а также делать прогнозы относительно курса действий.
Цифровые двойники используются для планирования, проектирования и тестирования систем перед внедрением, чтобы сократить время от концепции до производства. В сочетании с такими технологиями, как дополненная реальность (AR), они могут стать мощным инструментом диагностики и устранения неполадок, который является безопасным и позволяет техническому персоналу диагностировать и понимать проблемы до прибытия на место, таким образом гарантируя, что у них есть соответствующие инструменты и оборудование для обеспечения безопасности. с ними, чтобы сократить время простоя и повысить безопасность.
Вступая в эпоху интеллектуальных машин
Искусственный интеллект, машинное обучение и дополненная реальность будут по-прежнему применяться в новых ситуациях и других областях цепочки создания стоимости энергии. Хотя я предвижу отрасль, которая будет развиваться вместе с технологиями сегодняшнего и завтрашнего дня и использовать их, отрасль должна быстро адаптироваться к новым технологиям и инновациям, соблюдая при этом здравый смысл, чтобы соблюдать этические методы работы с данными, когда мы вступаем в эпоху интеллектуальных технологий.