Вернуться в библиотеку

Внедрение современных информационных технологий в электроснабжения предприятий

Автор: Сотников А.В., Боднар А.В.
Источник: Международный научный журнал «ВЕСТНИК НАУКИ» № 11 (80) Тольятти-2024, Том 1 с. 936 - 948
https://www.вестник-науки.рф/archiv/journal-11-80-1.pdf

Аннотация

Сотников А.В., Боднар А.В. 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, SmartGrid.

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.

Применение информационных технологий в электроэнергетике является быстро развивающейся областью, и существует множество возможностей для дальнейших исследований и разработок.

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.

Затем данные были разделены на две части, одна из которых использовалась для обучения модели искусственного интеллекта, а другая - для тестирования и проверки модели. Для обучения моделей применялись различные алгоритмы машинного обучения, включая нейронные сети, деревья решений, генетические алгоритмы и методы оптимизации для прогнозирования нагрузки и оптимизации работы энергосистемы.

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.

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 (HVAC).

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

Литература

1. Цифровизация в электроэнергетике: на пути к новой реальности [Электронный ресурс] - Режим доступа:https://marketelectro.ru/content/cifrovizaciya-v-elektroenergetike-na-puti-k-novoy-realnosti
2. Подходы к проектированию автоматизированных систем управления технологическими процессами электростанций (АСУ ТП) [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://www.elec.ru/publications/tsifrovye-tekhnologii-svjaz-izmerenija/106/
3. Smart Grid(Умные сети электроснабжения) [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/Умные_сети_электроснабжения
4. Интеллектуальные электронные устройства для цифровой подстанции [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://enip2.ru/Publication/ES_EBN-2014.pdf?ysclid=m2vtjkgck2829611155
5. Применение искусственного интеллекта в энергосбережении: революция в управлении энергопотреблением [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-iskusstvennogo....
6. Прогнозирование потребления электрической энергии с использованием нейронных сетей [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://masters.donntu.ru/2019/fknt/chaika/library/article5.pdf
7. Будущее информационного обмена в электроэнергетике уже наступило [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://www.eprussia.ru/news/base/2024/2309580.htm