IT-технологии: применение в электроэнергетике

Очевидным является тот факт, что «энергетический переход» не состоится без масштабной диджитализации. Быстрое развитие ВИЭ и интеграция последних в систему, а также объединения энергетических рынков с обменом данными в реальном времени – настоящие вызовы для стабильной работы энергосистемы и требует применения инновационных IT технологий.

Сейчас можно выделить несколько технологий, которые достигли уровня «зрелости» и активно используются энергетическими компаниями: машинное обучение (Machine Learning), цифровые близнецы (Digital Twins), обучение с подкреплением (Reinforcement Learning), блокчейн (Blockchain), Интернет вещей (Internet of Things), платформы обмена данными (Platform business).

Машинное обучение

Один из методов функционирования искусственного интеллекта, а именно – практической реализации его возможностей путем создания алгоритмов для выявления закономерностей при анализе больших данных (Big Data) и их дальнейшее использование для самообучения. Большинство методов машинного обучения подходят для решения двух ключевых проблем: прогнозирования и классификации. Некоторые известные примеры применения этой технологии: Siri, Google Translate и беспилотные автомобили Tesla. Будущее этих систем заключается не только в автоматизации процессов и оборудования, но и в выборе правильного решения из миллиардов возможных комбинаций.

Одним из таких практических кейсов является использование этой технологии в Google. Компания Deepmind, которая является частью Google, уменьшила использование электроэнергии в своих центрах обработки данных на 15%. Это стало возможным благодаря обработке системой операционных данных компании за последние несколько лет, на основе которых в программе была создана модель сокращения потребления для отдельных подразделений. Недавно Deepmind и британский оператор передачи электроэнергии National Grid ESO провели переговоры о применении искусственного интеллекта в прогнозировании спроса на электроэнергию в Великобритании с целью снизить энергопотребление всей страны на 10%. Интересно, что британский оператор уже активно использует искусственный интеллект для поддержания работы диспетчеров и участвует в таких проектах, как сотрудничество с Институтом Алана Тьюринга для прогнозирования с помощью машинного обучения.

И еще пара интересных кейсов.

Британская инновационная платформа Origami Energy использует машинное обучение для прогнозирования доступности активов и рыночных цен в ближайшем времени, что позволяет им успешно подавать заявки на рынках регулировки частоты.

Финская компания Pöyry также использует искусственный интеллект для принятия торговых и диспетчерских решений для генерации. Это позволяет оптимизировать работу мощностей на рынке балансирующих и вспомогательных услуг.

«Цифровые близнецы»

Это цифровая копия физического объекта или процесса, что помогает оптимизировать эффективность бизнеса.

Для управления своими активами французский оператор передачи RTE выбрал моделирования с помощью создания «цифровых близнецов». Программа MONA способна моделировать стратегии управления всеми активами оператора в кратко-, средне - и долгосрочной перспективе.

«Цифровые близнецы» отражают каждый актив в сети, например, подстанцию, со своей динамикой старения, необходимостью технического обслуживания и обновления, количеству и стоимости операций, в зависимости от конкретного случая.

Обучение с подкреплением

Искусственный интеллект обучается в процессе взаимодействия с окружающей средой, а не на исторических данных. Эту технологию используют для динамического расчета оптимизации работы.

Обучение с подкреплением позволяет немецкому оператору передачи 50Hertz предусмотреть потери в сети на день вперед. В 2018 году 50Hertz потратил 70 млн евро на приобретения электроэнергии для покрытия потерь (2.5 ТВт ⋅ час). Введенная оператором модель на основе нейронной сети способна уменьшить затраты до 1% (700 тыс евро). Каждые 15 минут собираются данные об интеграции ветровой и солнечной энергии, а также силе ветра, уровне инсоляции и температуре в 70 различных местах сети – это формирует основу, на которой нейронная сеть учится прогнозировать потери.

Блокчейн

Это база данных всех операций, проводимых в системе. Организована она в виде цепочки блоков информации, в каждом из которых записано определенное количество операций.

Одна из самых известных блокчейн компаний LO3 Energy имеет богатый опыт создания решений для энергосетей – на ее счету проект Бруклинской микросети. Последняя состоит из счетчиков электроэнергии, соединенных с компьютерными устройствами, которые измеряют объем и качество электроэнергии, и способны взаимодействовать с другими устройствами в сети для активации энергетических транзакций.

Потребители определяют свои преференции через специальное мобильное приложение, где они имеют возможность выбрать желаемый вид генерации и цену, которую они готовы платить.

Компании все чаще пытаются использовать блокчейн в энергетическом секторе. Так, например, Испанская энергокомпания ACCIONA Energía использует блокчейн для подтверждения происхождения электроэнергии из ВИЭ.

В последнее время важную роль в энергетике стали играть также Интернет вещей (IoT) и платформы обмена данными.

«Интернет вещей»

Это способность устройств передавать данные о своем функционировании в удаленный центр обработки информации с возможностью дистанционного вмешательства в систему в случае сбоев, аварий или ошибок.

Цифровая команда оператора Fingrid три года назад решила обратиться к местным стартапам в сфере Интернета вещей для того, чтобы запустить цифровой он-лайн мониторинг работы сетей и подстанций.

На каждой подстанции установлено около 500 датчиков для измерения температуры, вибрации, влажности и акустики.

Наработанные решения будут масштабироваться по всей стране. Для внедрения существует мощный финансовый мотив – около 60% операционных расходов Fingrid приходится на техническое обслуживание, что в основном вызвано плановыми отключениями для диагностирования сетевого оборудования.

Платформы обмена данными

Это технология, что создает ценность, способствуя обмену данными между двумя или более взаимозависимыми группами, как правило, потребителями и производителями.

IO.Energy – это проект, направленный на появление новых услуг через обмен данными между всеми участниками энергетического рынка. Основное внимание уделяется конечным потребителям, которые смогут адаптировать свое производство и потребление, используя цифровую коммуникационную платформу. Это проект об управлении спросом и предложением, услугами гибкости и элементами умного дома.

Идею подал бельгийский оператор Elia, сплотив вокруг себя другие компании Fluvius, ORES, RESA и Sibelga. В целом 60 компаний, государственных учреждений и университетов присоединись к инициативе.

Экспорт IT в 2019 год составляет 4,2 млрд долларов. Украинский IT сектор наиболее динамичный сектор украинской экономики. Сейчас в Украине более 150 тысяч IT-специалистов, часть из которых уже работает с упомянутыми технологиями, но преимущественно на внешнего заказчика.

В ближайшее десятилетие IT-технологии станут неотъемлемой составляющей успеха энергетических компаний. Это важный сигнал для украинских компаний, которые должны быть конкурентными на новом либерализируемом рынке электроэнергии с большим количеством не только отечественных, но и иностранных игроков. Стоит активно действовать, внедряя инновации, тем более имея доступ к одному из лучших в мире пулов IT профессионалов.

Читайте также: Инновации в энергосекторе: пока государство не проснется, мы будем донорами для всего мира

Тэги: возобновляемые источники энергии, электроэнергия, Евросоюз, рынок электроэнергии, ВИЭ, технологии, передача электроэнергии

Читайте также

Глава Украинской ассоциации возобновляемой энергетики Александр Козакевич: Если мы сейчас разрушим инвестиционный климат, в Украину больше никто не придет
Энергосистема Европы: выздоровеет ли пациент?
Энергетика и карантин: на кого влияет и чего ждать