Вместе с тем, АО «СО ЕЭС» сформулирован уже следующий концептуальный подход к дальнейшей реализации проекта:
- построение единой системы SCADA, охватывающей все уровни диспетчерского управления, на платформе ОИК «СК-200Х»;
- интеграция информационной модели ЕЭС России (ЕИМ), разработанной Siemens AG, с ОИК «СК-200Х», в результате которой доступ к базе данных CIM и ее актуализация осуществляются в режиме on-line всеми категориями пользователей, с разграничением прав на основе подведомственности объектов диспетчеризации, находящихся в диспетчерском управлении или ведении, и функциональных задач, решаемых на уровнях ЦДУ-ОДУ-РДУ;
- разработка по каждому из уровней диспетчерского управления стандартных наборов EMS/MMS — приложений, используемых для расчетов, анализа электроэнергетических режимов и управлению ими, интеграция приложений с базой данных CIM через ОИК «СК-200Х», переход к работе с ее использованием;
- установление интерфейсов для взаимодействия со специальными прикладными EMS/MMS - приложениями, не включаемыми в состав проектируемой системы, функциональность которых в значительной степени зависит от темпов и объемов развития и совершенствования нормативно-правовой базы, с возможностью операционного использования базы данных CIM.
В связи с чем, уже сейчас идёт широкая работа по интеграции на уровнях ЦДУ-ОДУ-РДУ, разработаны ведомственные планы АО «СО ЕЭС» по реализации проекта и дорожная карта [2].
Что же касается потребителей, то федеральным законом от 27 декабря 2018 году №522-ФЗ было установлено, что начиная с 1 января 2021 года – все новое строительство (а именно многоквартирные дома, вводимые в эксплуатацию) должно быть оснащено общедомовыми и индивидуальными приборами учета, обеспечивающими возможность их присоединения к интеллектуальным системам учета электроэнергии, а с 1 января 2022 года – все приборы учета, допускаемые в эксплуатацию, должны быть интеллектуальными – т.е. соответствовать требованиям и минимальному функционалу в соответствии с ПП РФ [3]. Таким образом, появится новый инструмент для аналитики и модернизации системы управления энергетической системой России.
Помимо этого, реализация концепции интеллектуальной системы управления предусматривает повышение управляемости ЕЭС [4]:
- за счет использования устройств гибкого управления сетями FACTS;
- создания систем группового управления возбуждением (ГУВ) на ТЭС и АЭС (сейчас ГУВ есть только на ГЭС);
- применения асинхронизированных турбо- и гидроагрегатов на ТЭС, ГЭС и АЭС;
- создания автоматических локальных и районных систем управления напряжением и реактивной мощностью с центральным регулятором (для определенной зоны управления).
В частности, в рамках данной концепции, для системы автоматического регулирования частоты и мощности определены следующие направления развития:
- привлечение специальных средств регулирования - ПГУ, ГТУ, накопителей энергии, гидроагрегатов с переменной частотой вращения, обладающих высокой мобильностью к регулированию как частоты, так и перетоков мощности;
- использование устройств гибкого управления FACTS для регулирования и ограничения перетоков мощности по отдельным связям;
- создание адаптивных регуляторов перетоков мощности.
Основными же направлениями работ по развитию автоматической системы управления режимами являются:
- создание систем верификации (обновления и подтверждения) моделей энергосистем с использованием данных СМПР;
- создание цифровых сетевых моделирующих платформ реального времени;
- создание информационных комплексов на базе современных технологий, осуществляющих высокоточное определение и сбор синхронизированных режимных параметров в узлах сети в режиме реального времени и интеграцию полученных данных в единое информационное пространство на базе общих информационных моделей СИМ-моделей (CIM – common information model);
- создание централизованных систем автоматического управления мощностью генерирующего оборудования;
- создание систем распределенного расчета режимов энергосистем с использованием многоуровневых моделей — на основе сетевых технологий (GRID-технологий);
- разработка алгоритмов выявления предаварийных состояний энергосистем на основе методов оценивания состояний и параметрической идентификации.
Создание инфраструктуры технологического управления режимами и эксплуатацией оборудования должно предусматривать разработку интегрированной информационно-управляющей системы нового поколения [5, 6, 7]. Эта система должна работать в рамках единой информационной модели на основе стандартизованных протоколов и интерфейсов взаимодействия и осуществлять глобальный мониторинг и контроль функционирования всех секторов ЕЭС: производства, транспортировки, сбыта и потребления электроэнергии, обеспечивая требуемое качество и надежность по всем ЭЭС всех уровней.
Тем не менее, базисом системы является выбор типа стратегии управления. Перспективными с точки зрения применения в интеллектуальной системе управления энергетической системой, являются следующие:
- адаптивное многосвязное оптимальное управление с эталонной моделью;
- оптимальное адаптивное управление с прогнозирующей моделью;
- адаптивные системы с идентификатором;
- адаптивные интеллектуальные системы идентификации;
- обучаемые нейронные сети.
Одним из многообещающих направлений исследований по созданию самовосстанавливающихся энергетических систем является разработка мультиагентных интеллектуальных систем управления для разных уровней управления на основе теории группового управления, что подтверждается опытом других стран. Мультиагентная интеллектуальная система – это система, образованная несколькими взаимодействующими интеллектуальными агентами и используемая для решения проблем, которые невозможно решить с помощью одного агента или монолитной системы.
Однако, на данный момент, существует ряд проблем, с которыми сталкиваются при реализации проекта интеллектуального управления – координация совместных действий с собственниками электроэнергетического оборудования при управлении электросетевыми объектами и планировании развития сети, обмен информацией о планировании инвестиций в развитие сетевой инфраструктуры на долгосрочный период.
Решая эти задачи, которые актуально не только для России, но и для стран Европы, был подготовлен доклад Ассоциацией европейских операторов распределительных сетей, который освятил ряд важным вопросов реализации проекта интеллектуального управления электрическими сетями [8]. В нем предлагается реализацию проекта интеллектуального управления оценивать по ключевым показателям, наиболее важными из которых для России являются:
1. Наблюдаемость электрической сети – оценка способности поддерживать «надлежащий мониторинг» узлов/ветвей электрической сети;
2. Управляемость электрической сети – оценка способности поддерживать «надлежащий контроль» за состоянием сетевой инфраструктуры;
3. Оперативная управляемость электрической сети – оценка способности осуществлять управление сетевой инфраструктурой в процессе ежедневной/краткосрочной эксплуатации;
4. Планирование интеллектуальной сети – оценка способности использовать процедуры проектирования и планирования для удовлетворения фактических потребностей в развитии электрической сети в среднесрочной и долгосрочной перспективе с учетом рентабельности проектов модернизации сетевой инфраструктуры и наиболее эффективного использования существующих активов;
5. Прозрачность доступа к данным и обмена данными между заинтересованными сторонами – оценка способности обеспечить доступ к данным и обмен данными между заинтересованными сторонами;
6. Интеллектуальное управление активами – оценка использования передовых стратегий, инструментов и методов управления сетевыми активами с упором на мониторинг состояния активов и снижение рисков.
Заключение
Таким образом, энергетическая система Российской Федерации уверенно идёт по пути цифровизации и применения передового опыта. Этому свидетельствует стратегия развития электроэнергетики и принимаемые законодательные акты в сфере энергетики. Одним из ведущих направлений цифровизации энергетики является модернизация системы управления электрическими сетями, заключающееся в создании интеллектуальной системы. Одним из инструментов такой системы являются средства искусственного интеллекта, позволяющие расширить потенциальные возможности системы управления, реализовать управление объектами с неизвестной математической моделью объекта, повысить их эффективность за счет включения в них процедур распознавания образов, планирования действий и накопления знаний. Своим опытом по созданию такой модели Российская Федерация, в лице АО «СО ЕЭС» активно делится на международных форумах, тем самым привлекает к этому вопросу не только интерес ведущих энергетических компаний, но и создаёт платформу для взаимодействия и обмена опытом. Цифровизация является ведущим фактором динамического развития системы управления электроэнергетикой не только в России, но и во всем мире, где этот вопрос обретает популярность в связи со стремительным развитием децентрализованной системы, основанной на возобновляемых источниках энергии.
Список литературы
1. Энергетическая стратегия Российской Федерации на период до 2035 года: распоряжение правительства РФ от 09.06.2020 №1523-р. – URL: https://static.government.ru/media/files/w4sigFOiDjGVDYT4IgsApssm6mZRb7wx.pdf (дата обращения: 11.04.2021).
2. Программа инновационного развития на 2017-2020 годы и на перспективу до 2025 года: решение Совета Директоров АО «СО ЕЭС» протокол от 29.12.2017 №205. – URL: www.so-ups.ru (дата обращения: 11.04.2021).
3. О внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации в связи с развитием систем учета электрической энергии (мощности) в Российской Федерации: федер. закон от 27.12.2018 №522-ФЗ. – URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_314661/ (дата обращения: 11.04.2021).
4. Концепция интеллектуальной электроэнергетической системы России с активно-адаптивной сетью / под ред. Е.В. Фортова, А.А. Макарова. М.: ФСК ЕЭС. 2012. – 235 с.
5. Скорректированная Программа инновационного развития ПАО «ФСК ЕЭС» на 2016-2020 годы с перспективой до 2025 года: решение Совета Директоров ПАО «ФСК ЕЭС» протокол от 07.06.2017 №370. – URL: www.fsk-ees.ru (дата обращения: 11.04.2021).
6. Ситников С.А., Шайтор Н.М., Горпинченко А.В., Дубков Е.Л. Анализ проблем энергосистемы с высокой долей солнечной генерации // Вестник ИжГТУ имени М.Т. Калашникова. 2021. Т. 24. № 1. С. 87-95.
7. Кочетов И.А, Шайтор Н.М. Практика применения программно-вычислительных комплексов и программ для расчета оптимальных конфигураций электрических сетей // Энергетические установки и технологии. 2020. Т. 6. № 2. С. 40-44.
8. Report E.DSO «Smart grid key performance indicators: A DSO respective» 15.03.2021. – URL: https://www.edsoforsmartgrids.eu/wp‑content/uploads/20210315_SGI_Report_DSO_Only_final.pdf (дата обращения: 20.04.2021).
References
1. Energy Strategy of the Russian Federation for the period up to 2035: Order of the Government of the Russian Federation dated 09.06.2020 No. 1523-o. - URL: https://static.government.ru/media/files/w4sigFOiDjGVDYT4IgsApssm6mZRb7wx.pdf (case date: 11.04.2021).
2. Innovative development program for 2017-2020 and for the future until 2025: decision of the Board of Directors of SB UES JSC protocol from 29.12.2017 No. 205. - URL: www.so-ups.ru (case date: 11.04.2021).
3. On amendments to certain legislative acts of the Russian Federation in connection with the development of electrical energy (power) accounting systems in the Russian Federation: feder. Act No. 522-FZ of 27.12.2018. - URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_314661/ (case date: 11.04.2021).
4. The concept of an intelligent electric power system of Russia with an active-adaptive network/edited by E.V. Fortova, A.A. Makarova. M.: FGC UES. 2012. – 235 pages.
5. The adjusted Program of innovative development of PJSC "FGC UES" for 2016-2020 with a perspective until 2025: the decision of the Board of Directors of PJSC "FGC UES" protocol from 07.06.2017 No. 370. - URL: www.fsk-ees.ru (case date: 11.04.2021).
6. Sitnikov S.A., Shaitor N.M., Gorpinchenko A.V., Dubkov E.L. Analysis of the problems of the power system with a high proportion of solar generation // Vestnik IzhGTU named after M.T. Kalashnikov. 2021. T. 24. No. 1. S. 87-95.
7. Kochetov I.A., Shaitor N.M. The practice of using software and computing systems and programs for calculating the optimal configurations of electrical networks // Energeticheskie ustanovki i tekhnologii. 2020.Vol. 6.No. 2.P. 40-44.
8. Report E.DSO «Smart grid key performance indicators: A DSO respective» 15.03.2021. – URL: https://www.edsoforsmartgrids.eu/wp‑content/uploads/20210315_SGI_Report_DSO_Only_final.pdf (case date: 20.04.2021).