Информационные технологии в энергетике: Применение ИТ-технологий в различных отраслях деятельности

Институт энергетики, ИТ и управляющих систем

АБИТУРИЕНТАМ

Почему выбирают ИЭИТУС ?

• Все направления подготовки связаны с цифровизацией.
• Получение базового технического образования, которое всегда актуально и востребовано.
• 100% гарантированное трудоустройство выпускников.
• Возможность получения военной специальности.​

​В 2023 году количество бюджетных мест составит 375! 

Директор института
БЕЛОУСОВ
Александр
Владимирович,
к.т.н., доцент,
тел.: 23-05-01,
вн. 41-01, 304 УК4,
E-mail: [email protected]

Что такое ИЭИТУС? ИЭИТУС — это один из 7 институтов БГТУ им. В.Г. Шухова, в котором готовят IT-специалистов и энергетиков.
Институт энергетики, информационных технологий и управляющих систем – один из молодых в БГТУ им. В.Г. Шухова. Отвечая требованиям и вызовам современной экономики России, институт был образован в 2016 году путём объединения энергетического института (ЭИ) и института информационных технологий и управляющих систем (ИИТУС).

В современных условиях сфера энергетики и информационных технологий является наиболее прогрессивной и востребованной в России. Системы управления активно внедряются во все отрасли производства. Повсеместно используются и развиваются компьютерные коммуникации, постоянно растет нужда в совершенствовании программного обеспечения.
Задачами института является подготовка высококвалифицированных инженерных кадров в области энергетики, проектирования и эксплуатации современных автоматических и автоматизированных систем управления и связи, программного обеспечения и администрирования вычислительных сетей в промышленности и энергетике.

Направления и специальности нашего института относятся к числу наиболее популярных и востребованных. Учиться у нас интересно и престижно. Если вы видите себя в стремительно развивающейся энергетической отрасли России, бизнесе, науке, государственном управлении, если вас привлекают современные информационные технологии, производственные системы управления, компьютерные коммуникации и программное обеспечение, если вам нравится живая работа с людьми и современными технологиями – поступайте в институт энергетики, информационных технологий и управляющих систем.

Мы поможем вам получить отличное образование. Наши двери всегда открыты для талантливых, ответственных, любознательных, добросовестных, идущих в ногу со временем! Студенты института изучают математический анализ и физику, дискретную и вычислительную математику, теорию алгоритмов и технологию разработки стандартов. В перечень дисциплин, которые осваивают обучающиеся, входят алгоритмические языки и программирование, организация сетей ЭВМ и телекоммуникаций, электроэнергетика и электроснабжение, теплотехника и электропривод. ИЭИТУС решает задачи разработки и внедрения систем автоматизации технологических и электроэнергетических процессов, обследования систем электроэнергетики, повышения эффективности работы энергетического оборудования в промышленности и жилищно-коммунальном хозяйстве, мы сотрудничаем со многими известными предприятиями.

Студенты института выполняют научные исследования под руководством докторов и кандидатов наук. Все это дает нашим выпускникам возможность успешно работать в различных областях производства и бизнеса, легко адаптируясь к новым сферам деятельности. Уровень их знаний позволяет занимать высокооплачиваемые позиции на промышленных предприятиях и коммерческих структурах, в крупнейших исследовательских, научно-производственных центрах и компаниях.

На сегодняшний день практически 100 % выпускников института трудоустроены по специальности. Направления подготовки, по которым осуществляется обучение студентов в институте ЭИТУС соответствуют приоритетным направлениям модернизации и технологического развития экономики России, утвержденным постановлением Правительства Российской Федерации №1095 от 22 декабря 2011 года, что позволяет назначать студентам института именные стипендии Правительства и президента Российской Федерации.

В состав ИЭИТУС входят 6 выпускающих кафедр: «Техническая кибернетика»; «Электроэнергетика и автоматика»; «Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем»; «Информационные технологии»; «Энергетика теплотехнологии»; «Стандартизация и управления качеством» и общеобразовательная кафедра «Физики».

На кафедрах имеются учебно-методические кабинеты, компьютерные залы, электротехническая лаборатория, ветро-солнечная электростанция, учебный полигон, моделирующий районную подстанцию. Часть лабораторной и практической подготовки студенты проходят на современном действующем оборудовании предприятий филиала ПАО «МРСК-Центра» — «Белгородэнерго», высококвалифицированные специалисты которого активно участвуют в учебном процессе.
Гибкая система многоуровневой подготовки позволяет выбрать тот или иной уровень: бакалавриат и магистратуру (4 и 6 лет обучения соответственно) или стать дипломированным инженером (5 лет обучения). Закончив обучение по инженерной или магистерской форме обучения, выпускник имеет возможность продолжить обучение в аспирантуре.

По всем интересующим вопросам Вы  можете обратиться  в  директорат института ЭИТУС, который находится на третьем этаже учебного корпуса №4 в кабинете №321. Телефон директората института ЭИТУС: (4722) 55-35-37.

Подробная информация о направлениях и специальностях ИЭИТУС для абитуриентов

Узнать о новых перспективах для студентов института ЭИТУС в связи с открытием военной кафедры.

Информационные технологии в электроэнергетике — презентация онлайн

Похожие презентации:

Пиксельная картинка

Информационная безопасность. Методы защиты информации

Электронная цифровая подпись (ЭЦП)

Этапы доказательной медицины в работе с Pico. Первый этап

История развития компьютерной техники

От печатной книги до интернет-книги

Краткая инструкция по CIS – 10 шагов

Информационные технологии в медицине

Информационные войны

Моя будущая профессия. Программист

Выполнил студент:
Мукаш Ансар
Информационные
технологии в
электроэнергетике
Этапы развития и классификация
информационных технологий.
Инструментальные средства создания
программного обеспечения.
Информационные технологии обработки
данных, их характеристики и назначение.
Этапы развития информационных
технологий
Первый этап: Развитие ручной информационной технологии,
которая содержала в себе следующие инструменты: перо,
чернильница и книга. Коммуникационное общение на данном
этапе производилось путем отсылке писем по почте. Этап
длился до половины девятнадцатого века, а основной целью
технологий было предоставление информации в нужной форме.
Второй этап: Начинает свое развитие с конца девятнадцатого
века. Бурно развивается механическая технология, которая
состоит из следующего инструментария: пишущей машинки,
телефона, диктофона, почта.
Третий этап: Развитие электрической технологии, к основным
инструментам которой относят большие ЭВМ и соответствующее
программное обеспечение, электрические пишущие машинки,
ксероксы, портативные диктофоны. Данный этап развития
датируется 40-60 годами. На данном этапе развития
информационных технологий меняется их содержание и цель.
Этапы развития информационных
технологий
Четвертый этап. Развитие электронной технологии, главной
целью которой является не банальная передача данных, а
осуществление процессов автоматизированного управления
деятельностью. В качестве инструментария использовались
ЭВМ,
автоматизированные
системы
управления,
информационно-поисковые системы. Теперь главной целью
информационных
технологий
является
раскрыть
суть
содержания информации. Данный этап определен в 70-хх
годах.
Пятый этап. Развитие компьютерной технологии, которая
имела следующий инструментарий: персональный компьютер с
разнообразными стандартными программами. Данный этап — это
этап начала массового использования локальных и глобальных
компьютерных сетей.
Классификация информационных
технологий
В соответствии с методами и средствами обработки
данных:
1. Глобальные – технологии, которые включают модели,
методы, средства информационной базы в обществе.
2.
Базовые
информационные
технологии,
которые
ориентируются на конкретную область применения.
3. Конкретные — технологии, которые обрабатывают данные в
процессе выполнения реальных задач пользователя.
В соответствии с видами обрабатываемой информации:
1. ИТ,
обрабатывающие
данные
с
помощью
СУБД,
алгоритмических языков, таблиц и процессоров.
2. ИТ, которые обрабатывают текст с помощью текстового
процессора.
3. ИТ, обрабатывающие графические изображения с помощью
графических процессоров.
4. ИТ, обрабатывающие знания с помощью экспертных систем.
5. ИТ, обрабатывающие объекты реального мира с помощью
технологий «мультимедиа».

6. Викторина: этапы развития IT

Задание:
Нажать на каждый элемент, чтобы увидеть
эффект (триггеры).

English    
Русский
Правила

Роль ИТ в энергетических системах: цифровая революция как часть проблемы или часть решения

Реферат

Архитектурный дизайн наших энергетических систем восходит к временам без информационных технологий (ИТ). Со временем информационные технологии стали применяться там, где они повысили эффективность и безопасность. Около 12 лет назад началась эра Smart Grid. А пока мы говорим о цифровизации. Электроэнергетическим системам требуются встроенные системы, Интернет вещей, вычислительные кластеры и средства анализа данных. Однако у ИТ есть и другая роль в энергосистеме, а именно роль крупного потребителя. Криптовалюты и центры обработки данных находятся на подъеме. Мы анализируем влияние на спрос на энергию и обсуждаем риски и шансы такого развития событий.

Zusammenfassung

Die Architektur unserer Energieversorgungssysteme stammt aus einer Zeit vor dem Einsatz von Informationstechnologie (IT). Der Einsatz von IT fand zuerst dort statt, wo Effizienz und Sicherheit verbessert werden konnten. Фор ок. zwölf Jahren brach das Zeitalter der Smart Grids an. Inzwischen sprechen wir von Digitalisierung; und Embedded Systems, Internet of Things, Rechencluster и Data Analytics sind aus dem dem elektrischen Energiesystem nicht mehr wegzudenken. Doch IT nimmt auch eine zweite Rolle im Energiesystem ein: die als Energieverbraucher. Kryptowährungen und Datencenter verzeichnen große Wachstumsraten. Welche Auswirkungen hat dies auf den Energieverbrauch und welche Risiken bzw. Chancen ergeben sich daraus?

Введение

Декарбонизация посредством цифровизации – это важный подход, применяемый во многих областях, связанных с энергетикой, таких как энергоснабжение, промышленные процессы и мобильность. Но всемирная цифровая революция также имеет свою собственную растущую долю потребления энергии и, следовательно, выбросов парниковых газов. Но насколько конкретно цифровизация может сократить потребление энергии и/или выбросы парниковых газов? А что будет с растущим энергопотреблением ИТ-систем? Мы по-прежнему не забываем о быстрорастущем спросе криптовалют на энергию, который превышает общий спрос на электроэнергию целых стран с увеличением размера. Подобные технологии являются хорошими кандидатами для применения в торговле энергией — не будет ли это контрпродуктивно? В этой статье рассматриваются ИТ в энергетике, а также энергия в ИТ.

Энергия в ИТ-системах

При проектировании ИТ-систем энергопотребление всегда играло важную роль. В первую очередь не из-за стоимости энергии или экологических соображений, а из-за того, что в высокоинтегрированных цифровых схемах возникает значительное количество плотности мощности отработанного тепла, и температуры должны поддерживаться в безопасных пределах. Плотность мощности 50-75 Вт на квадратный сантиметр площади чипа может легко встречаться в компьютерных процессорах [1]. Основные факторы энергопотребления цифровых схем можно выделить в статических и динамических эффектах. Динамические эффекты возникают из-за короткого промежутка времени, в течение которого логические состояния меняются с нуля на единицу и наоборот. За это время емкость затвора должна заряжаться или разряжаться, а рассеиваемая мощность зависит от данных. Статический эффект увеличивался с уменьшением размеров интеграции. По мере того, как слои изоляции становились тоньше, токи утечки увеличивались. Снижение рабочего напряжения, динамических тактовых частот и отключение неиспользуемых логических блоков являются типичными стратегиями снижения энергопотребления в цифровых схемах.

Существуют значительные эффекты агрегации на микро- и макроуровне. Для одного чипа Гордон Мур предсказал еще в 1965 году, что количество компонентов на одной интегральной схеме будет удваиваться каждый год [2]. Этот прогноз стал известен как «Закон Мура» и до сих пор оправдывался – конец этой тенденции следует ожидать в 2025 г. [3]. Каждый компонент (обычно транзисторы) вносит свой вклад в энергопотребление интегральной схемы. На макроуровне в игру вступают центры обработки данных, где наличие дешевой и доступной электроэнергии является важным фактором при выборе площадки. Наконец, мировое энергопотребление ИТ-систем, включая центры обработки данных, персональные компьютеры, сетевую инфраструктуру и т. д., за последние годы достигло значительных цифр.

Энергопотребление центров обработки данных

Вклад центров обработки данных в мировые выбросы парниковых газов достиг 2 % глобальных выбросов в 2017 году, что равносильно выбросам авиационного сектора [4]. Рост использования центров обработки данных более чем очевиден. Объем интернет-трафика резко вырос за последние три года (IEA, 2018), и ожидается, что пропускная способность мировых центров обработки данных удвоится с 2016 по 2021 год [5]. Причины такого увеличения может испытать на себе каждый из нас. Техническое и социальное развитие онлайн-сервисов, массовый рост облачных сервисов, которые, как правило, не заменяют локальные вычисления, но предоставляют дополнительные услуги, такие как социальные сети, торговые платформы, массовые хранилища и многие другие.

Принимая во внимание эти цифры, можно ожидать сильного влияния на рост спроса на электроэнергию в глобальных центрах обработки данных. Лишь очень немногие исследования посвящены глобальному спросу на электроэнергию в центрах обработки данных, поскольку для такого анализа не хватает восходящих данных. Исследования 2015 года, такие как Avgerinou et al., предполагают экспоненциальный рост энергопотребления центров обработки данных (см. рис. 1). Однако фактическое развитие оказалось совсем другим, согласно [6] или [7] (рис.  1). Рост в период с 2010 по 2020 год составил всего несколько процентов. При этом доля центров обработки данных в мировом потреблении электроэнергии в последнее десятилетие оставалась на уровне около 1 % (IEA, 2018 и [8]).

Рис. 1.

Сравнение сценариев энергопотребления центров обработки данных по всему миру и предполагаемого потребления сети Биткойн

Изображение в полный размер

Причина столь умеренного роста спроса заключается в том, что технологическая структура центров обработки данных во всем мире значительно изменилась. Количество центров обработки данных увеличилось, но они более эффективны и крупнее по сравнению с традиционной базой активов. Существующие центры обработки данных часто обновляются для повышения их эффективности. В то время как в 2010 году серверы потребляли столько же, сколько инфраструктура центра обработки данных (оба около 90 ТВтч/год), спрос на серверы увеличился с увеличением количества центров обработки данных, установленных в 2018 году, но спрос на инфраструктуру снизился до 50 ТВтч/год, что является значительным повышением эффективности [7]. Ключевой мерой является определение потребности в охлаждении, снижение потребности в активном охлаждении и повышение рабочих температур [4].

Можно утверждать, что если рассматривать только центры обработки данных, это не позволяет полностью охватить потребности ИКТ в энергии. Для получения полной картины также необходимо рассмотреть более распределенную вычислительную инфраструктуру, такую ​​как портативные устройства, персональные компьютеры, оборудование для автоматизации и сетевую инфраструктуру. Одним из конкретных приложений ИКТ, которое часто поставляется со специальным вычислительным оборудованием в виде массивов графических процессоров и, следовательно, лишь частично учитывается в масштабах центра обработки данных, является майнинг блокчейна.

Эволюция технологии блокчейн

За последние пять лет блокчейн очень активно обсуждался не только в технических кругах, но и в популярной культуре и СМИ. Одной из причин этого является успех Биткойн, виртуальной валюты, основанной на технологиях Блокчейн, которая работает в сети с 2009 года, доказывая осуществимость и надежность концепции. Однако менее заслуженными причинами этой шумихи являются пузыри активов, которые были надуты многочисленными криптовалютами, включая биткойн, которые не имеют ничего общего с фундаментальной полезностью технологий блокчейна.

Существует множество различных реализаций блокчейнов, которые в первую очередь характеризуются тем, предназначены ли они для общедоступных (или открытых или неразрешенных) или частных (или закрытых или разрешенных) сетей, с помощью какого протокола консенсуса они используют, а также от того, используются ли они и каким образом поддержка смарт-контрактов. И Биткойн, и Эфириум являются примерами общедоступных блокчейнов, поддерживаемых протоколом консенсуса Накамото, который чаще называют «доказательством работы» (PoW). Ethereum отличается дополнительной поддержкой «смарт-контрактов», на самом деле это полный по Тьюрингу язык программирования, который можно интегрировать с проверкой транзакций в этой сети.

Механизмы консенсуса PoW очень неэффективны с точки зрения энергопотребления, они полагаются на игру в угадайку с интенсивными вычислениями для получения хэш-значений блоков транзакций, которые имеют определенные характеристики. Какой бы узел-участник ни выиграл игру, ему разрешено опубликовать следующий действительный блок транзакции в блокчейне. По оценкам, сеть Биткойн тратит около 56 ТВтч в год [9] на выполнение расчетов для механизма консенсуса. Это соответствует годовому спросу Австрии на электроэнергию. Согласно цифрам в [4], это приводит примерно к 0,5% глобальных выбросов парниковых газов. Ясно, что этот тип консенсуса не является экологически безопасным или устойчивым. На рис. 1 показана оценка потребности системы Биткойн на основе данных майнинга, и она приведена в контексте спроса на центры обработки данных во всем мире (майнинг биткойнов часто выполняется на выделенном оборудовании). Большой провал на кривой соответствует краху биткойнов в конце 2018 года9.0005

Меньше энергии требуется при так называемом подходе «доказательство доли» (PoS), при котором вероятность того, что заинтересованное лицо будет выбрано для публикации блока, пропорциональна его доле, как указано в самой книге. Было показано, что несколько протоколов PoS, использующих эту идею, обеспечивают доказуемые гарантии безопасности в различных моделях [10] и [11]. Однако у PoS есть недостаток, заключающийся в концентрации полномочий по принятию решений в сети Blockchain. Сообщество Ethereum работает над переходом на этот механизм.

Другой подход — отказаться от публичного блокчейна и сосредоточиться на частных или разрешенных сетях. Консенсус в таких сетях является примером византийской общей проблемы, описанной в [12]. Ripple и Tendermint являются примерами реализаций, которые полагаются на вариации практической византийской отказоустойчивости [13] в качестве механизма консенсуса. Хотя эти подходы гораздо более экономичны с точки зрения энергопотребления, они требуют большого объема обмена сетевыми сообщениями между участвующими узлами консенсуса, что может привести к проблемам с масштабируемостью в больших частных сетях.

Информационные технологии в энергетических системах

Как и в любой другой области, энергетические системы сегодня невозможно представить без информационно-коммуникационных технологий. ИТ являются ключевым фактором замены производства электроэнергии на основе ископаемого топлива возобновляемыми источниками энергии [14]. Это помогает сделать процессы энергопотребления в промышленности более эффективными [15]. И это помогает эффективно управлять нашими электрическими сетями.

Тем не менее, первоначальные разработчики нашей охватывающей весь континент энергосистемы не располагали микропроцессорами, стеклянными волокнами, спутниковой связью или синхронизацией времени. Следовательно, техническая связь в системе передачи электроэнергии организуется с использованием физического параметра вещания: частоты сети. Уравновешивание спроса и предложения в любой момент времени осуществляется на основе управления падением частоты мощности, по сути, архитектуры распределенного пропорционального управления, основанной на частоте сети в качестве регулируемой переменной [16]. Тем не менее, для планирования, эксплуатации и анализа энергосистем использование ИТ-систем постоянно растет. Основными областями применения ИКТ в энергосистемах сегодня являются тарификация и торговля энергией, планирование сети, автоматизация и контроль, интеграция в сеть возобновляемых источников энергии и электрической мобильности, управление энергопотреблением, электрическая защита, кибербезопасность и многие приложения на основе данных, такие как (прогностическое) техническое обслуживание. Во всех этих областях проводятся значительные исследования и разработки.

Тарификация и торговля: от интеллектуальных счетчиков к платформам гибкости

В то время как оптовая торговля энергией прошла тот же путь цифровизации, что и многие другие торговые платформы, включая эксперименты с блокчейнами (см., например, [17]), новые модели рынка и тарификации в меньшем масштабе часто основаны на интеллектуальных счетчиках. Эта технология, которая в настоящее время внедряется в европейских странах с использованием различных ИТ-архитектур и подходов, направлена ​​на повышение энергоэффективности конечного использования, позволяет использовать схемы тарификации на основе профиля нагрузки и часто также рассматривается в качестве ключевого оборудования для работы цифровой распределительной сети. Внедрение интеллектуальных счетчиков сопряжено со многими другими проблемами, помимо технических (см., например, [18] для примера Нидерландов). В случае Австрии развертывание все еще продолжается, первоначальные оценки повышения эффективности составляли 3,5 %, но на практике это может быть не достигнуто, поскольку данные из Нидерландов, Великобритании и Швейцарии предполагают значения в диапазоне от 1 % до 3 %. 19]. Однако без интеллектуальных счетчиков из распределительных электрических сетей доступны лишь скудные эксплуатационные данные. Внедрение интеллектуальных счетчиков значительно повышает доступность данных о конечном потреблении электроэнергии и ситуациях загрузки сети, открывая множество возможностей для анализа данных.

В настоящее время очень активной областью применения ИТ в энергосистемах является активация гибкости, то есть преднамеренное изменение выработки или потребления электроэнергии для снижения пиковой мощности или лучшего соответствия спроса и предложения. Хотя необходимость использования гибкости генерации и нагрузки для балансировки системы при наличии большого количества возобновляемых источников энергии известна давно, только в последние годы в Европе активизировались усилия по внедрению. С точки зрения ИТ это в первую очередь вопрос архитектуры системы и дизайна интерфейса (см., например, [20]). Рисунок 2 дает представление о том, какие информационные ссылки существуют сегодня или развиваются в настоящее время. Все это происходит в многосторонней среде с поставщиками энергии, операторами сети, «просьюмерами» (потребителями энергии, которые также возвращают возобновляемую энергию обратно в сеть) и агрегаторами. Агрегаторы, или «виртуальные электростанции» (см., например, [21]), объединяют большее количество более мелких единиц различных типов, таких как возобновляемые источники энергии, нагрузки и гибкость, и используют преимущества лучшего управления портфелем. Только недавно производители также вышли на эту арену со своими оригинальными облаками оборудования производителя (облаками OEM), которые объединяют устройства определенного производителя. Облачная система Solar Web, например, объединяет более гигаватта распределенных фотоэлектрических блоков [22]. Такие пулы конкретных производителей могут управлять гибкостью устройств на основе других мотивов, чем может делать частное управление энергопотреблением, например. на основе ценообразования на рынке вспомогательных услуг, в то время как местная система будет стремиться максимизировать местную энергетическую самодостаточность.

Рис. 2.

Ландшафт ИТ-интерфейсов в распределении электроэнергии

Изображение полного размера

После того, как технология активирует гибкие возможности, остается лишь небольшой шаг к координации гибкости или даже гибкости торговых платформ для управления перегрузками в распределении и/или сети передачи (см., например, [23]). Местные рынки гибкости изучаются и обсуждаются уже несколько лет [24]. Прототипные реализации в настоящее время находятся на пути во многих местах, например. в рамках немецкой программы «SINTEG — Schaufenster für Intelligente Energie», в рамках которой тестируются различные базовые принципы и архитектуры, включая блокчейн. Кроме того, взаимодействие между операторами систем передачи и распределения в значительной степени является проблемой координации гибкости [25]. В то время как гибкие рынки считаются выгодными с точки зрения формирования цен, рыночная ликвидность на локализованных рынках может быть проблемой, а также тот факт, что часто единица, вызывающая перегруженность, также может решить проблему.

Возобновляемые источники энергии: от прямого подключения к сети до энергетических сообществ

Подход к интеграции возобновляемых источников энергии в энергосистему со временем изменился. Первоначальные подключения малых ветряных и фотоэлектрических установок были выполнены по принципу «установил и забыл» [26]. С повышением уровня распределенной генерации в распределительных сетях возникла необходимость в более совершенных методах, поскольку ограничения существующей инфраструктуры по напряжению или току удовлетворялись, по крайней мере, номинально. И роль ИТ становится все более важной. Используя соответствующие схемы управления, такие как управление реактивной мощностью на основе напряжения и другие методы управления, пропускная способность существующих распределительных сетей может быть увеличена на 100–200 % по сравнению со значением «как есть» [27]. Аналогичные подходы можно использовать с зарядными станциями для электромобилей с соответствующим зарядным оборудованием [28].

Однако с точки зрения системы имеет смысл сбалансировать местную возобновляемую генерацию как можно ближе к источнику с местными нагрузками. Энергетические сообщества получили повышенное внимание в последние годы и станут неотъемлемой частью будущей энергетической системы, поскольку они определяют изменение парадигмы от возобновляемых источников энергии, напрямую подключенных к сети, к подключенным к сети сообществам, которые занимаются локальной оптимизацией и балансировкой. Эта роль подтверждена Европейской комиссией в рамках пакета «Чистая энергия для всех европейцев» и официально признает два разных типа энергетических сообществ, а именно Сообщество возобновляемых источников энергии и Сообщество гражданской энергетики [29].

Энергетические сообщества предоставят потребителям возможность хранить излишки энергии в системах хранения (например, в общественных аккумуляторных батареях) для последующего использования и, таким образом, для увеличения собственного потребления. С другой стороны, дополнительный излишек может быть разделен внутри сообщества или может быть продан другим членам сообщества, что увеличит самопотребление сообщества. Системы управления энергопотреблением для сообществ могут быть реализованы для поддержки этих концепций совместного использования и создания экономических выгод для участвующих потребителей. Это еще один потенциальный вариант использования технологии Blockchain. Австрийский исследовательский проект Blockchain Grid реализовал такую ​​концепцию в небольшом сообществе возобновляемых источников энергии в Штирии и показывает экономию средств для бытовых потребителей в диапазоне 10% от общих затрат на энергию, включая плату за сеть и налоги [30].

Заключение и перспективы

Итак, ИТ, наконец, часть проблемы или часть решения с точки зрения обезуглероживания энергетической системы? Как показано, это и то, и другое. С одной стороны, это явно драйвер спроса, но по техническим, структурным и, наконец, экономическим причинам часто постулируемый неограниченный рост спроса на энергию ИТ не наблюдается. Поскольку плотность интеграции с сегодняшними полупроводниковыми технологиями, вероятно, в следующем десятилетии достигнет предела, также на самой основе технического развития мы увидим диверсификацию стратегий. Разработчики будут прилагать больше усилий для уменьшения количества транзисторов, необходимых для определенной функции, что приведет к созданию более компактных и энергоэффективных конструкций. Это, несомненно, повлияет на то, как будет развиваться глобальный спрос на энергию в сфере ИКТ. Однако сегодня не хватает восходящих данных о спросе, особенно с учетом того, что необходимо учитывать границы системы. Технологические альтернативы в соседней области также повлияют на энергоэффективность: полупроводниковые материалы с широкой запрещенной зоной выходят на рынок силовой электроники и позволяют создавать более эффективные конструкции преобразователей (см., например, [31]).

С другой стороны, ИТ во всей своей многогранности явно способствуют повышению энергоэффективности и переходу к возобновляемым источникам энергии. Здесь мы рассматривали в основном электричество, поскольку декарбонизация сопровождается переходом на электричество в качестве энергоносителя. Электроэнергетическая сеть будет играть ключевую роль в будущей энергетической системе с сильно взаимосвязанными, то есть связанными по секторам, энергоносителями, такими как возобновляемый газ и тепло. Цифровизация отраслевых интерфейсов сама по себе является сложной задачей, поскольку критически важные инфраструктуры снабжения должны быть физически защищены.0073 и связаны цифровым образом безопасным и надежным способом.

Каталожные номера

1. Флинн, Д., Эйткен, Р., Гиббонс, А., Ши, К. (2007): Руководство по методологии малой мощности: для проектирования системы на кристалле. Берлин: Спрингер.

   Google ученый

2. Шаллер, Р. Р. (1997): Закон Мура: прошлое, настоящее и будущее. IEEE Spectr. , 34(6), 52–59.

   Артикул

   Google ученый

3. Кросс, Т. (2016): После закона Мура. Ежеквартальный журнал Economist Technology. Проверено 13 марта 2016 г. .

4. Авгерину М., Бертольди П., Кастеллацци Л. (2017 г.): Тенденции энергопотребления в центрах обработки данных в соответствии с Европейским кодексом поведения в области энергоэффективности центров обработки данных. Энергии, 10(10), 1470.

   Артикул

   Google ученый

5. Cisco (2018 г.): Cisco Global Cloud Index: прогноз и методология. Технический документ, 2016–2021 гг., Cisco, документ 1513879.861264127.

6. Международное энергетическое агентство (2017 г.): цифровизация и энергетика

7. Масанет, Э., Шехаби, А., Лей, Н., Смит, С., Куми, Дж. (2020): Повторная калибровка оценок энергопотребления глобальных центров обработки данных. Наука, 367 (6481), 984–986.

   Артикул

   Google ученый

8. Международное энергетическое агентство (2020 г.): Данные и статистика, потребление электроэнергии в мире, https://www.iea.org/data-and-statistics/?country=WORLD&fuel=Energy%20consumption&indicator=Electricity%20consumption. Проверено 26 июня 2020 г.

9. ун-т of Cambridge (2020): Кембриджский индекс потребления электроэнергии биткойнами. https://cbeci.org/. Доступ 1.7.2020.

10. Бентов И., Пасс Р., Ши Э. (2016): Белоснежка: доказуемо надежные доказательства доли. Архив Cryptology ePrint, отчет 2016/919. http://eprint.iacr.org/2016/919.

11. Бадершер, К., Гази, П., Киайяс, А., Рассел, А., Зикас, В. (2019): Хронология Уроборос. Синхронизация часов без разрешения с помощью proof-of-stake. Архив Cryptology ePrint, отчет 2019 г./838.

12. «>

    Лэмпорт, Л., Шостак, Р., Пиз, М. (1982): Проблема византийских генералов. АКМ транс. Программа. Ланг. систем, 4(3), 382–401.

    Артикул

    Google ученый

13. Кастро, М., Лисков, Б. (1999): Практическая византийская отказоустойчивость. В OSDI (том 99, стр. 173–186).

    Google ученый

14. Спир, Б., Миллер, М., Шаффер, В., Геран, Л., Рейтер, А., Джанг, Б., Видегрен, К. (2015 г.): Роль интеллектуальных сетей в интеграции возобновляемых источников энергии (№ NREL). /ТП-6А20-63919). Национальная лаборатория возобновляемых источников энергии (NREL), Голден, Колорадо (США).

15. Хофманн Р., Хальмшлагер Б., Кнёттнер С., Лейтнер Б., Пернштайнер Д., Прендл Л., Сейкора К., Траупманн А. (2020): Цифровизация в промышленности. Белая бумага. Климатический и энергетический фонд Федерального правительства Австрии.

16. Кундур, П. (1994): Стабильность и контроль энергосистемы (стр. 581–592). Нью-Йорк: Макгроухилл.

    Google ученый

17. Пихлер, М., Майзель, М., Горанович, А., Леонхартсбергер, К., Леттнер, Г., Часпарис, Г., Валлант, Х., Маркштайнер, С., Бизер, Х. (2019): Децентрализованная энергетика сети на основе блокчейна: предыстория, обзор и обсуждение концепции. В семинарах по бизнес-информационным системам: международные семинары BIS 2018. Пересмотренные документы Vol. 339 Берлин, Германия, 18–20 июля 2018 г. (стр. 244). Берлин: Спрингер.

    Глава

    Google ученый

18. Ван Аубель П., Опрос Э. (2019 г.): Умный учет в Нидерландах: что, как и почему. Междунар. Дж. Электр. Power Energy Syst., 109, 719–725.

    Артикул

    Google ученый

19. «>

    Rechnungshof Österreich (2019): Bericht des Rechnungshofes, Einführung Intelligenter Messgeräte (Умный счетчик). Рейхе БУНД 2019/1.

20. Купзог, Ф., Дженест, О., Ахмадифар, А., Бертоме, Ф., Купелли, М., Казми, Дж., Монти, А. (2018): основанное на SGAM сравнительное исследование проблем функциональной совместимости европейских демонстраторов гибкости : Методология и результаты. В 2018 г. состоялась 16-я Международная конференция IEEE по промышленной информатике (INDIN) (стр. 69).2–697). Нью-Йорк: IEEE.

    Глава

    Google ученый

21. Пуджианто, Д., Рамзи, К., Стрбак, Г. (2007): Виртуальная электростанция и системная интеграция распределенных энергетических ресурсов. Обновление ИЭТ. Энергетика, 1(1), 10–16.

    Артикул

    Google ученый

22. Fronus (2020): Солнечная сеть, https://www.solarweb. com/. По состоянию на 29.06.2020.

23. Морч, А.З., Сифас, Д., Джерард, Х., Кокар, И. (2019 г.): Рыночная архитектура для взаимодействия TSO-DSO в контексте европейского регулирования. В 2019 г. 16-я международная конференция по европейскому энергетическому рынку (EEM) (стр. 1–5). Нью-Йорк: IEEE.

    Google ученый

24. Корнрампф, Т., Миз, Дж., Здраллек, М., Нойзель-Ланге, Н., Рох, М. (2016): Экономическая диспетчеризация вариантов гибкости для сетевых услуг на уровне распределения. Конференция по расчету энергосистем (PSCC) 2016 г. (стр. 1–7). Нью-Йорк: IEEE.

    Google ученый

25. Мадина, К., Куусела, П., Росси, М., Агаи, Х. (2019): Оптимизация координации TSO-DSO для интеграции возобновляемых источников энергии в гибкие рынки. В 2019 г. 16-я международная конференция по европейскому энергетическому рынку (EEM) (стр. 1–6). Нью-Йорк: IEEE.

    Google ученый

26. Очоа, Л. Ф., Дент, С. Дж., Харрисон, Г. П. (2009 г.): Оценка пропускной способности распределительной сети: переменный DG и активные сети. IEEE транс. Энергосистемы, 25(1), 87–9.5.

    Артикул

    Google ученый

27. Ле Бо, Дж., Зехетбауэр, П., Кадам, С., Блеттери, Б., Хациаргириу, Н., Смит, Дж., Риландер, М. (2016): Вероятностная оценка пропускной способности хостинга в распределительных сетях. В 2016 году на конференции IEEE PES по инновационным технологиям интеллектуальных сетей в Европе (ISGT-Europe) (стр. 1–6). Нью-Йорк: IEEE.

    Google ученый

28. Кеслер, М., Кисачикоглу, М. К., Толберт, Л. М. (2014): Работа реактивной мощности от транспортного средства к сети с использованием подключаемого двунаправленного внешнего зарядного устройства электромобиля. IEEE транс. Ind. Electron., 61(12), 6778–6784.

    Артикул

    Google ученый

29. Caramizaru, A., Uihlein, A. (2020): Энергетические сообщества: обзор энергетических и социальных инноваций. Бюро публикаций Европейского Союза.

30. Стефан, М., Зехетбауэр, П., Цейка, С., Цайлингер, Ф., Тальян, Г. (2020): Оптимизация собственного потребления и торговля энергией на основе блокчейна в сообществах возобновляемых источников энергии. Семинар CIRED, Берлин, Документ 144.

31. Макошиц, М., Кришан, К., Бергманн, П., Диас, А., Брюнигер, Р. (2020): Технология с широкой запрещенной зоной: потенциал эффективности и карта готовности приложений. Приложение 4E к технологии преобразования энергии в электронику (PECTA), IEA 4E PECTA.

Ссылки для скачивания

Информация об авторе

Авторы и организации

1. AIT Austrian Institute of Technology GmbH, Giefinggasse 4, A-1210, Wien, Austria

   9 Roichs K Stefzo Friger0005

Авторы

1. Friederich Kupzog

   Посмотреть публикации автора

   Вы также можете искать этого автора в
   PubMed Google Scholar

2. Ross King

   Посмотреть публикации автора

   Вы также можете искать этого автора в
   PubMed Google Scholar

3. Mark Stefan

   Посмотреть публикации автора

   Вы также можете искать этого автора в
   PubMed Google Академия

Автор, ответственный за переписку

Фридрих Купцог.

Дополнительная информация

Примечание издателя

Springer Nature остается нейтральной в отношении юрисдикционных претензий в опубликованных картах и ​​институциональной принадлежности.

Rights and permissions

Open Access Dieser Artikel wird unter der Creative Commons Namensnennung 4.0 International Lizenz veröffentlicht, welche die Nutzung, Vervielfältigung, Bearbeitung, Verbreitung und Wiedergabe in jeglichem Medium und Format erlaubt, sofern Sie den/die ursprünglichen Autor( en) und die Quelle ordnungsgemäß nennen, einen Link zur Creative Commons Lizenz beifügen und angeben, ob Änderungen vorgenommen wurden. Die in diesem Artikel enthaltenen Bilder und Sonstiges Drittmaterial unterliegen ebenfalls der genannten Creative Commons Lizenz, sofern sich aus der Abbildungslegende nichts anderes ergibt. Sofern das betreffende Material nicht unter der genannten Creative Commons Lizenz steht und die betreffende Handlung nicht nach gesetzlichen Vorschriften erlaubt ist, ist für die oben aufgeführten Weiterverwendungen des Materials die Einwilligung des jeweiligen Rechteinhabers einzuholen. Weitere Details zur Lizenz entnehmen Sie bitte der Lizenzinformation на http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.de.

Перепечатки и разрешения

Об этой статье

Вот насколько информационные технологии вызывают глобальное потребление энергии (инфографика) / Мир цифровой информации

Интернет и технологии развиваются каждый день, и на рынке появляется множество новых устройств. Вычислительная мощность увеличивается, как и энергопотребление этих устройств. Наши мобильные телефоны, компьютеры, ноутбуки и другие гаджеты постоянно зависят от энергии. Основными источниками, потребляющими максимум энергии, являются сети, центры обработки данных и устройства. Вот некоторые статистические данные, которые вам нужно знать о энергопотреблении ИТ.

• Компьютеры потребляют больше энергии, чем сети и центры обработки данных
• 36% энергии потребляют сети связи, 30% — центры обработки данных и 34% — компьютеры
• Энергия, потребляемая цифровыми устройствами, намного больше (7%), чем глобальное потребление энергии во всем мире (3%)
• Производство и эксплуатация ИКТ вырастут примерно до 21% в 2030 году
• 70 миллиардов киловатт-часов в год требуется для работы интернета
• Есть около 509,147 дата-центров общей площадью 26,6 млн квадратных метров с 430 гипермасштабируемыми дата-центрами
• Существует около 8 918 157 500 активных мобильных устройств, потребляющих около 2 кВтч энергии в год
• Google потребляет всего около 0,013% мировой энергии
• Потребление энергии пользователями составляет около 55% и 45% производителями
• Около 20% пользователей телефонов, 19% центров обработки данных и 16% сетей потребляют энергию
• На производство компьютеров уходит около 17 % энергии, на производство телевизоров — 11 %, на производство смартфонов — 11 %, на производство других товаров — 6 %
• Около 0,0003 кВт·ч потребляется при зарядке мобильного телефона через USB в течение 7 минут
• Посещение Amazon потребляет 0,0003 кВтч, потоковая передача песни в формате MP3 объемом 5 МБ занимает 0,025 кВтч, просмотр 5-минутного видео YouTube занимает 0,065 кВтч, потоковая передача фильма объемом 3 ГБ занимает 14,65 кВтч, а онлайн-видеоигра занимает около 78,13 кВтч
• Биткойн потребляет около 20 ТВтч энергии в год, при этом алюминий потребляет больше энергии по сравнению с другими криптовалютами

Это лишь несколько фактов, которые показывают, сколько энергии потребляет технологический сектор. С появлением новых устройств потребление энергии также будет быстро расти.

Это не так, потоковое видео также потребляет много энергии. Теперь, если ваша работа требует работы за компьютером и ноутбуком в течение всего дня, вы можете представить себе общее потребление энергии за весь день.

Многие люди связаны с технологическим сектором, и количество сотрудников в этом секторе в будущем будет быстро увеличиваться. Поскольку в этом секторе работает так много людей, потребление энергии также будет увеличиваться.

• Читайте также: Историческое место, пострадавшее от изменения климата, воссоздано с помощью 3D-сканирования Google

Хотя сегодня существуют эффективные способы производства электроэнергии, но ресурсов может не хватить для удовлетворения будущих потребностей технологического центра в энергии.

Технический сектор должен работать на устройствах, которые потребляют меньше энергии и не обременяют мир своим давлением.