Российские ученые активно используют лучшие мировые практики не только в релейной защите и автоматике, но и в смежных областях.

Точные «диагнозы» от нейросетей

«Один из самых актуальных и востребованных трендов — переход с электромеханических реле на микропроцессорные системы (микроконтроллеры), — рассказывает заведующий кафедрой «Электрические станции, сети и системы электроснабжения» ЮУрГУ Алексей ГОРОЖАНКИН. — Микропроцессорные системы развиваются, их мощность растет. Благодаря этому появляются возможности увеличивать скорость реакции защиты, гибкость этих защит, прописывать более эффективные алгоритмы, предотвращающие возникновение аварийных ситуаций. Сейчас в таких разработках активно используются технологии искусственного интеллекта. Нейросетевые алгоритмы обработки информации позволяют значительно улучшить реакции релейных защит на аварийные события».

В качестве примера Алексей Горожанкин приводит проект ученых ЮУрГУ, связанный с диагностикой обрывов линий электропередачи в сетях 6–10 киловольт. Его идея заключается в том, что на подстанции прямо в счетчики «зашиваются» нейросетевые алгоритмы.

«В традиционных форматах релейной защиты часто путают аварийные режимы с коммутационными процессами, другими рабочими процессами в сетях и не могут однозначно выделить возникшую проблему. А нейросеть, которая обучается на большом объеме различных электрических параметров, позволяет с высокой степенью вероятности определить нештатную ситуацию».

Сегодняшнее активное использование нейросетей в научных разработках, повышающих надежность электрических сетей, неслучайно. «Микроконтроллеры, которые обрабатывают сигналы, существуют уже много лет. Но сейчас они стремительно дешевеют. И их просто становится больше — спасибо производителям из Китая. Поэтому мы можем решать задачи, которые еще совсем недавно казались невыполнимыми, — отмечает доцент кафедры «Электрические станции, сети и системы электроснабжения» ЮУрГУ Денис КОРОБАТОВ.

«Я занимаюсь микроконтроллерами с 1998 года. Раньше у нас не было соответствующей базы: элементной и алгоритмической, чтобы повышать уровень защиты. А сейчас для решения большинства задач даже не требуются мощные (по современным меркам) устройства. Например, 50 процентов наших задач могут выполнять недорогие микроконтроллеры с тактовой частотой 48 МГц, — отметил спикер. — А используя микроконтроллеры с тактовой частотой 200, 300, 400 МГц и более, мы можем замахнуться и на очень сложные проекты.

В ближайшей перспективе планируем создать для энергосистемы сеть из недорогих датчиков, которые будут снимать показания в точках, где находятся. Несложные задачи с их помощью будут решаться на месте, более сложные — передаваться в единый вычислительный центр. Существующие дата-центры перегружены, поэтому мы пришли к выводу, что большую часть вычислений нужно выполнять на периферии — там, где эти данные получены».

---

«В традиционных форматах релейной защиты часто путают аварийные режимы с другими рабочими процессами в сетях. А нейросеть, которая обучается на большом объеме различных электрических параметров, позволяет с высокой степенью вероятности определить нештатную ситуацию».

---

При использовании микропроцессорных систем и ИИ в научных разработках ученым ЮУрГУ приходится находить баланс между стоимостью даже дешевеющих микроконтроллеров и их эффективностью. Об этом говорит доцент кафедры «Электрические станции, сети и системы электроснабжения» ЮУрГУ Михаил ДЗЮБА.

«Между вычислительной мощностью используемого оборудования и его стоимостью при решении тех или иных проблем по поиску повреждений есть прямая зависимость. В большой энергетике внедрение подобных технологий окупается — потери от повреждений обходятся там очень дорого, — подчеркнул Михаил Дзюба. — Но в распределительных сетях ситуация иная. Использовать здесь дорогие и мощные микроконтроллеры экономически невыгодно. Выход — в поиске и разработке встраиваемых систем машинного обучения, которые могли бы решать проблему на более дешевых микроконтроллерах, требуя меньшей вычислительной мощности».

Медленное импортозамещение

По словам Алексея Горожанкина, темпы импортозамещения в его отрасли могли быть и более быстрыми, но глобальных проблем в связи с этим не возникает.

«Ступора точно не наблюдается. Отечественная промышленность постепенно наполняет рынок теми же микроконтроллерами. При этом есть достаточно большой выбор импортных комплектующих. В качестве примера могу привести отечественный программный пакет ELCUT для расчета электрических и магнитных полей. По функционалу он пока не дотягивает до американского аналога, но на решение базовых задач его хватает. Пока у нас нет своих, отечественных чипов с малым числом нанометров — здесь выручают китайские производители».

Алексей Горожанкин уверен, что в отрасли наметился твердый тренд — создавать свое. Это касается и такого сложного направления, как программное обеспечение.

«Хотят получить все и сразу»

Челябинским ученым удалось выстроить эффективное взаимодействие с рядом индустриальных партнеров, которые активно внедряют их разработки. Но проблемы остаются.

«Нас поддерживают не все индустриальные партнеры, на которых мы рассчитываем, — говорит Алексей Горожанкин. — Многие хотят получить уже готовые решения, опробованный макет. Решения в недостаточной степени готовности их не устраивают, они не хотят вкладывать деньги в длинные проекты и ждать».

К счастью, по-другому действует государство. Сейчас ученые кафедры выполняют госзадание по развитию квантовых технологий и квантовых вычислителей. Речь идет о том, чтобы определить наилучшие варианты переключений при возникновении сложных ситуаций в сетях, когда нужно оперативно обработать огромное количество информации и принять оптимальное решение. Ведь сетей очень много, и они разветвлены. Традиционные алгоритмы иногда делают это долго. Квантовые вычисления позволяют значительно сократить время этого процесса, по самым скромным подсчетам — на 20–25%. По словам Алексея Горожанкина, государственная программа поддержки рассчитана на три года. Заказчик проекта — компания «Системный оператор Единой энергетической системы».

---

«Сейчас ученые кафедры выполняют госзадание по развитию квантовых технологий и квантовых вычислителей, которые позволяют значительно сократить время принятия решений, по самым скромным подсчетам — на 20–25%».

---

В числе проектов, которые поддерживают индустриальные партнеры, – разработка приборов для контроля токов утечки и импульсных токов ограничителей перенапряжений. Эту работу ведет Денис Коробатов и его коллеги.

«Мы занимаемся разработкой интеллектуальных датчиков, определяющих температуру соединений жил кабеля с передачей информации по этому же кабелю. Это очень важно для расчета режимов кабельных линий. Ведем также разработку нового прибора для локализации частичных разрядов», — подчеркнул он.

Еще один важный проект — создание программного обеспечения для управления объектами электро- и теплоэнергетики.

Речь идет о внедрении так называемого «облачного диспетчера», который позволит повысить надежность и безопасность, прежде всего, распределительных электрических подстанций.

В умном электронном диспетчере предусмотрен стандартный набор датчиков, которые устанавливаются на электрооборудование. Его дополняют видеокамеры для контроля положения аппаратов, а для функции контроля состояния контактных соединений — набор датчиков температуры. Ученые также планируют применять векторные измерения для контроля не только электрооборудования подстанции, но и воздушных линий электропередачи. И если произойдет обрыв провода, то система подаст сигнал диспетчеру или отключит данную линию для безопасности людей, которые могут оказаться рядом.