Интеллектуальная энергосистема: примеры использования - Энергетика и промышленность России - № 10 (222) май 2013 года - WWW.EPRUSSIA.RU - информационный портал энергетика
3

Газеты:

Энергетика и промышленность России Тепловая энергетика и ЖКХ
4

Каталог Энергетика RU

Компании-партнеры Продукция и услуги Новости компаний
16+
Регистрация
РУС ENG
Расширенный поиск
\Газета "Энергетика и промышленность России" \№ 10 (222) май 2013 года \Энергетика: тенденции и перспективы \
http://www.eprussia.ru/epr/222/15035.htm
Газета "Энергетика и промышленность России" | № 10 (222) май 2013 года

Интеллектуальная энергосистема: примеры использования

Энергетика: тенденции и перспективы Энн МУР, руководитель по развитию бизнеса компании OSIsoft LLC. Александр Тюняткин, генеральный директор ООО «ОСИсофт»

Многие энергетические компании занимаются внедрением различных инициатив, относящихся к интеллектуальной электросети Smart Grid.

Приведем несколько примеров успешного внедрения инициатив Smart Grid с применением ПО PI System компании OSIsoft.

1. Инфраструктура данных реального времени (РВ) позволяет энергетическим компаниям реализовать инициативы, направленные на оптимизацию и повышение эффективности производства электроэнергии:

• мониторинг электростанций. Централизованный подход помог выявить проблемы, неизвестные даже персоналу электростанций, что привело к ежегодной экономии миллионов долларов США за счет уменьшения числа вынужденных отключений;

• мониторинг состояния турбин, генераторов и уровня воды в водохранилищах. Производительность турбин и генераторов вычисляется в РВ, что позволяет максимизировать прибыль за счет оптимального выбора нагрузки турбин.

2. Калифорнийский независимый системный оператор (CAISO) обеспечивает функционирование электросети с одновременным решением задач интеграции возобновляемых источников энергии.

Компания управляет потоками электроэнергии, обеспечивает надежную работу электросети и функционирование рынка «на день вперед», предоставляет в РВ энергетические и дополнительные услуги. Компания с успехом контролирует возрастающее количество электроэнергии, производимой возобновляемыми источниками и поступающей в электросеть штата, и способна реагировать на планируемый пиковый спрос в 50 тыс. МВт.

3. Мексиканская государственная энергетическая компания (Comision Federal de Electricidad, CFE) внедрила проект MODICOSEN, который используется для мониторинга переходных режимов электросети Мексики в режиме РВ с целью оптимизации работы и предотвращения аварийных отключений электроэнергии. Система контролирует напряжения, силы тока, фазовые углы, рассчитывает коэффициенты регионального и межрегионального демпфирования колебаний. В будущем компания CFE планирует использовать WAMS для улучшения анализа стабильности, рассылки уведомлений, диспетчеризации, анализа аварийных ситуаций.

Особенностью этой системы является использование анализатора данных векторных измерений (Phasor Data Analyzer, PDA) и быстрых преобразований Фурье (Fast Fourier Transform, FFT) для высокоскоростной аналитики в режиме РВ.

4. Компьютеризированная система управления техническим обслуживанием (CMMS) компании PSE&G, США, объединяет данные о передаче и распределении энергии из SCADA-систем, данные о работоспособности оборудования подстанций, диагностические данные и данные об управлении производственным процессом и преобразует эти данные в действенную информацию. CMMS позволяет сменить характер технического обслуживания с реагирующего на упреждающий за счет мониторинга и анализа состояния оборудования.

5. Интеграция данных в интеллектуальной энергосистеме Smart Grid.

При распределении электроэнергии существуют проблемы, ограничивающие возможности энергетических компаний использовать интерактивную среду: разнообразные источники данных в местах с ограниченным доступом, многочисленные процессы сбора данных в ручном режиме, ограниченные возможности быстрого выявления системных проблем, отсутствие необходимой гибкости в традиционных SCADA-системах. Отдел распределения электроэнергии компании SDG&E, США, решает эти проблемы, интегрируя SCADA-системы, GIS-системы, данные по распределению электроэнергии, данные технического обслуживания подстанций, метеорологические данные, для обеспечения ситуационной осведомленности в режиме РВ, а также использует трехмерную геопространственную визуализацию для диспетчерской службы и руководства компании.

Такой подход позволил повысить эффективность мониторинга и понимания того, что фактически происходит в компании SDG&E. Эти изменения улучшили процесс принятия решений отделом распределения электроэнергии, повысили общую надежность системы, обеспечили рост производительности.



Основные особенности инфраструктуры данных

Перечислим некоторые ключевые особенности инфраструктуры данных РВ, необходимые, по нашему мнению, для создания эффективной инфраструктуры РВ интеллектуальной энергосистемы Smart Grid.

1. Применение передовых стандартов энергетической промышленности, таких, как IEC 61850, CIM, DNP, ICCP-TASE.2, а также других открытых международных стандартов.

2. Наличие надежных интерфейсов и поддержание связности различных источников данных. Наличие интерфейсов, поддерживающих стандарты OPC, ODBC, XML,Web Services и ASCII. Интерфейсы должны автоматически распознавать и соединяться с устройствами и начинать сбор данных без вмешательства человека.

3. Масштабируемость и доступность. Возможность использования инфраструктуры в составе крупномасштабных систем и доступность данных пользователям настолько же быстро, насколько быстро они собираются системами. Доступность данных, накопленных за многие годы.

4. Гибкость. Возможность гибкого управления новыми устройствами, частотой сбора данных, приложениями и бизнес-правилами.

5. Непрерывная обработка событий. Модели активов и бизнес-правила должны легко конфигурироваться; вычисления должны проводиться в режиме РВ для уведомления персонала и приложений о наступлении событий. Это особенно касается самовосстанавливающихся электросетей и динамического реагирования на прогнозируемые и происходящие в РВ ограничения или сбои в работе сети.

6. Безопасность. Инфраструктура должна быть развернута в топологии, создающей электронные преграды для предотвращения доступа к критически важным системам. Инфраструктура оперативных данных должна соответствовать директивным требованиям и способствовать конвергенции данных электронной и физической безопасности.

Интеллектуальная энергосистема: примеры использования
Распечатать Отправить по E-mail

Отправить на Email

Для добавления комментария, пожалуйста, авторизуйтесь на сайте

Также читайте в номере № 10 (222) май 2013 года: