16+
Регистрация
РУС ENG
http://www.eprussia.ru/epr/376/1963011.htm
Газета "Энергетика и промышленность России" | № 20 (376) октябрь 2019 года

Энергетики открыли «черный ящик»

Электроэнергетику часто называют достаточно консервативной отраслью, особенно в сравнении с такими сферами, как финансы, банкинг, ИТ. Этому есть разумное объяснение – в энергетике во главе угла стоит надежное и бесперебойное энергоснабжение потребителей как электрической, так и тепловой энергией.

Следовательно, внедрение новых решений требует гораздо большей внимательности, предварительного анализа целесообразности применения тех или иных технологий, глубокой оценки их потенциального влияния на функционирование компании и предоставляемые ею сервисы. К тому же применение мейнстримовских технологий без тщательной проработки может привести к негативным последствиям.


Курс на «цифру»

– Сегодня очень популярна тематика внедрения технологий искусственного интеллекта, потенциальные возможности которого обсуждаются не только на уровне отдельных бизнесов, но и на уровне правительств и глав государств, – отметил руководитель Клуба «Инновации в электроэнергетике», заместитель генерального директора ООО «Межрегиональное агентство рынка электроэнергии и мощности» (МАРЭМ+) Вениамин Усов на сессии «Интеллектуальные предиктивные технологии – новые возможности развития электроэнергетики», прошедшей в рамках РЭН. – Несомненно, энергетика – благодатная отрасль для внедрения подобных технологий: количество непрерывно формируемых данных, которые могут служить исторической основой для работы алгоритмов, здесь просто огромно. Я имею в виду данные о режимах работы генерирующего оборудования и электрической сети, технологических параметрах работы оборудования в энергосистеме – все это снимается и консолидируется в непрерывном режиме.

Безусловно, технологии искусственного интеллекта и предиктивные технологии открывают перед энергетиками новые возможности, облегчают и улучшают их работу.

– Вопрос внедрения предиктивных технологий мы изучаем не один год. В настоящее время в нашей компании сформированы дорожные карты по проектам цифровизации до 2026 года. Их реализация направлена на повышение эффективности, управляемости и безопасности. Немаловажно, что большое внимание этому вопросу уделяет Минэнерго РФ – без регулятора будет сложно реализовать задуманное на практике, поскольку в энергетике многое завязано на законодательные требования и ограничения, – отмечает генеральный директор АО «ЕвроСибЭнерго» Михаил Хардиков. – Все наши программы по цифровизации реализуются за счет собственных средств, поскольку видим в этом в том числе экономическую эффективность для группы компаний. Так, у нас уже внедрена система учета планирования основных производственных показателей по техоборудованию, ремонту, капитальному строительству. Работаем над ее направлением в область риск-предиктивного подхода, что позволит выявлять неисправности на ранней стадии, не доводить до аварийных отключений – соответственно, проводить ремонты с меньшими затратами, лучшим планированием и продлением ресурса.

Кроме того, компания реализовала ряд инновационных проектов. К примеру, для обследования электрических сетей «ЕвроСибЭнерго» использует беспилотные летательные аппараты. Это значит, больше не нужно тратить средства на выезд специалистов на место. Ко всему прочему беспилотники проводят не только визуальный осмотр оборудования, но и тепловую диагностику.

– Также внедряем систему по оптимизации выбора состава оборудования, что позволяет оптимально рассчитывать нагрузку по котельному и турбинному оборудованию, а значит, максимизировать прибыль и минимизировать штрафы на оптовом рынке. Это, кстати, один из источников финансирования наших проектов по цифровизации, – уточняет Михаил Хардиков. – В начале 2019 года фактически заработал ситуационно-аналитический центр в «ЕвроСибЭнерго», который является для нас информационным окном, позволяющим оперативно принимать решения во вне­штатных ситуациях.

По мнению спикера, концентрируя внимание на внедрении новых технологий, важно не забывать о кибербезопасности.

– По мере цифровизации отрасли кибербезопасность будет выходить на первый план, ведь вмешательства извне в систему управления энергообъектами могут приводить к серьезному нарушению надежности не только отдельных потребителей, но и энергосистем целых стран. Хотелось бы предложить коллегам обмениваться практиками по этому направлению, здесь у нас не может быть никакой конкуренции, – заявил глава «ЕвроСибЭнерго».


Лучшая поддержка – грамотная регуляторика

– Имплементация предиктивных технологий и технологий искусственного интеллекта российскими компаниями может вызывать только восхищение и здоровую радость, потому что мы наконец начали смотреть в будущее, – говорит директор департамента оперативного контроля и управления в электроэнергетике Министерства энергетики РФ Евгений Грабчак.

Ведомство, по его словам, поддерживает изменение нормативной базы с точи зрения стимулирования внедрения технологий анализа больших данных и применения технологий поддержки принятия решений. Однако технологии предиктивной аналитики, поддержки принятия решений, нейросети, призванные помогать специалистам, не должны иметь превалирующее значение и заменять наработку и опыт эксплуатирующего персонала. Другое дело, что ввиду ряда причин (низких демографических показателей, ухода кадров из отрасли) наработки и компетенции, копившиеся в сфере эксплуатации годами, теряются.

– Мы пытаемся переложить эти компетенции в формулы для искусственного интеллекта, но это сложная задача. По прогнозам аналитиков, в будущем люди не будут являться элементом производственной цепочки, многие процессы роботизируются, электроэнергия будет предоставляться по запросу, а производительность труда значительно вырастет, – заметил Евгений Грабчак, уточнив, что внимание Минэнерго сегодня сконцентрировано на создании архитектуры цифровой энергетики. – В скором времени будут выпущены первые стандарты с терминами и определениями. Также пытаемся сделать единую CIM – модель энергосистемы, рассчитываем, что компании – участники отрасли перейдут на нее. Параллельно занимаемся упорядочиванием потока неструктурированных данных, генерируемых энергосистемой, которые являются исходными для систем предиктивной аналитики и нейросетей. С точки зрения мер поддержки – все участники отрасли достаточно здоровые и финансово благополучные компании, поэтому, думаю, самой лучшей мерой поддержки со стороны Минэнерго будет грамотная регуляторика, которая производится с учетом мнений и требований заинтересованных сторон.

Ведомство тоже активно использует в своей работе новые технологии – те же нейросети и компьютерное зрение: так, фотографии со спутников, предоставленные Роскосмосом, пройдя через нейросети, позволяют убедиться в достоверности предоставленных энергетиками данных по расчистке и расширению просек.
– Это значительно упрощает нашу работу, улучшает качество аналитики, помогает в принятии решений, – подчеркнул Евгений Грабчак.


Тектонические сдвиги начались

По мнению директора департамента цифровой трансформации ПАО «Россети» Константина Михайленко, внедрение предиктивных технологий и технологий искусственного интеллекта стоит рассматривать в контексте мировых тенденций, стремительно набирающих обороты.

– Меняются бизнес-модели, компании и экономики становятся платформенными, активно развивается тренд на уберизацию и так называемая шеринг-экономика, меняется экономика потребления. Мы внимательно следим за этими трендами и берем на вооружение лучшие практики. Причем считаем, что нужно отслеживать тренды не только в электроэнергетике, но и в телекоме, ИТ, банкинге, финтехе – лучшие практики зачастую рождаются там и их нужно имплементировать в сетевой комплекс. Во многих из этих сфер предиктивная аналитика близка к тому, чтобы стать рутинным инструментом, в то время как у нас, в электроэнергетике, данная технология пока на начальной стадии развития, но в перспективе она может стать драйвером для достижения тактических и стратегических целей компании, – подчеркнул господин Михайленко.

В целом, по его мнению, построение систем предиктивной аналитики можно разбить на три этапа: создание технологической возможности сбора данных с объекта; внедрение систем и платформенных решений для сбора, хранения, упорядочивания данных, использование ITIL методов; создание систем анализа и прогнозирования состояния оборудования, объектов, внедрение цифровых теней и цифровых двойников.

– В апреле 2019 года мы утвердили первые пилотные проекты цифровой трансформации. «Россети Ленэнерго» в настоящее время реализуют проект по управлению передачей электроэнергии с использованием технологии больших данных и проект по прогнозированию вероятности отказов оборудования с использованием технологий искусственного интеллекта. «Россети Центр» запустили проект по выявлению очагов потерь с помощью анализа больших массивов данных – по сути, мы перестраиваем логику планирования работы бригад, точечно направляем их, выявляем безучетное, бездоговорное потребление. Первые эффекты планируем получить в следующем году, – уточнил Константин Михайленко.

Он также добавил, что «Россети» выделяют три крупных сегмента использования технологий предиктивной аналитики. В первую очередь, речь идет о технологиях, помогающих оптимизировать и улучшать внутреннюю эффективность компании, менять операционные процессы. Сюда относится прогнозирование потерь и борьба с ними, выявление различных аномалий в сети и точек уязвимости, переход на риск-ориентированное управление. Такие технологии предиктивной аналитики достаточно гармонично ложатся на операционные бизнес-процессы компании, в частности, на прогнозирование ключевых показателей эффективности менеджмента, на капительнае строительство, прогнозирование развития топологии сети и снижение темпов сетевого строительства. Ключевая проблема здесь в том, что данных много, но большой вопрос вызывают их структурированность, качество и чистота. Не секрет, что подавляющая часть данных о дефектах по‑прежнему находится на бумаге, затем их переносят в Excel, далее – в систему управления производственными активами. О качественной статистике и аналитике в этом случае говорить не приходится. Поэтому в компании ведется огромная работа по аудиту данных на старте, в точке их происхождения.

Совершенно другую роль играют технологии искусственного интеллекта при качественных изменениях отрасли – децентрализации сети, переходе потребителей на распределенную генерацию, массовом использовании накопителей не только для резервирования, повышения качества электроэнергии, но и в целом для оптимизации топологии сети, снижения темпов сетевого строительства, а со стороны потребителей, которые становятся просьюмерами, – для накопления электроэнергии и дальнейшего отпуска ее в сеть.

– Эти тектонические сдвиги ставят перед нами новые задачи по работе с большими данными, нужны будут платформы качественно иного уровня для балансирования централизованной сети и, например, микрогридов, прогнозирования режимов потребления, и совершенно иные требования будут предъявляться к работе систем поддержки принятия управленческих решений. Мы понимаем неизбежность этих изменений и закладываем необходимый фундамент в те платформенные решения, которые строим в компании, – отметил спикер.

Третье направление – использование новых технологий для диверсификации бизнеса компании и появления новых сервисов. «Россети» планируют довести нетарифную выручку до 30 %. Одним из перспективных направлений представляется управление данными и их продажа.

– Данные энергетики могут быть использованы для прогнозирования экономики субъектов, городов, предприятий. По сути, мы создаем энергетический пульс рынка. Возможно, когда‑нибудь нам удастся перейти к предписывающей аналитике, когда машина будет принимать решение, а человек – вмешиваться только в случае отклонений, – резюмировал представитель «Россетей».


Доверять, но проверять

Член правления – заместитель председателя правления Ассоциации «НП Совет рынка» Oлег Бapкин считает, что к искусственному интеллекту нужно относиться как к инструменту и четко определить границы его применимости.

Эксперт выделил несколько классов задач, в которых применение искусственного интеллекта будет эффективным. Первый класс задач – это прогнозирование потребления и прогнозирование стохастической генерации (ВИЭ, малая и распределенная генерация). Второй класс – помощь в различных контрольно-мониторинговых задачах, например выявление и ликвидация очагов потерь в сетях, а также неплатежи.

– Сам искусственный интеллект, безусловно, платить не заставит, но может помочь в выявлении неплательщиков и других нарушителей правил и договорных условий, в том числе путем привлечения данных из смежных отраслей, – говорит Олег Баркин.

Также, вероятно, в будущем при помощи искусственного интеллекта можно будет получать подтверждения того, что выработанная и потребленная энергия действительно «зеленая».

Третий класс задач – это поиск оптимальных решений в сложных многопараметрических системах. Однако в случаях, когда решение ищется в интересах большого круга субъектов (допустим, расчет цен на рынке, тарифные решения, развитие сетевой инфраструктуры), то нейросетевые методы ограничены в применении, поскольку не обеспечивают полную прозрачность и объяснимость логики нахождения решения, а в таких случаях это критичное условие. Поэтому здесь пока имеют преимущество математически формализованные алгоритмы.

– Важное свойство искусственного интеллекта – он представляет собой «черный ящик», то есть технологии не позволяют объяснить, почему принято именно такое решение, восстановить логическую цепочку невозможно. Если речь идет об одном собственнике или группе собственников, доверяющих алгоритму, это будет работать. Но когда есть хоть какое‑то сомнение и решение принимается в интересах большого количества собственников, тут к искусственному интеллекту нужно относиться осторожно, – считает Олег Баркин. – На мой взгляд, особенно ответственно необходимо подходить к применению таких технологий в задачах ценообразования, поиска оптимальных решений на рынке и задачах управления режимом, потому что исторически управление режимом было максимально формализованным и всегда можно было объяснить загрузку конкретного объекта. Искусственный интеллект может дать гениальное и оптимальное решение, но вопрос – в чьих интересах?


Инновации

Похожие Свежие Популярные