Техническая политика развития, цифровая трансформация и совершенствование принципов управления

Реализация задач цифровой трансформации требует новых технических решений и совершенствования принципов управления. Какие технические и технологические решения обеспечат повышение эффективности управления активами и обеспечат высокий уровень надежности работы электросетевых объектов?

По мнению Игоря Дикшева, генерального директора компании R-Labs для реализации задач перехода в цифровой формат широкое распространение должны получить цифровые двойники, распределенная энергетика и искусственный интеллект.

Цифровые двойники виртуальные прототипы физических изделий или технических процессов позволяют совершенствовать операции технического обслуживания, упрощают техническую поддержку изделия не на физических макетах, а в виртуальном пространстве. Кроме перечисленных преимуществ, применение цифровых двойников позволяет компании получить существенную экономию в финансовых затратах, что всегда немаловажно, а особенно во время кризиса.

Среди решений, непосредственно, электросетевого комплекса, на мой взгляд, дополнительное развитие и рост должна получить распределенная энергетика. Подразумевается строительство дополнительных источников электроэнергии в непосредственной близости от потребителей. Мощность таких источников выбирается исходя из ожиданий потребителя с учётом имеющихся ограничений и может варьироваться в широких пределах. Благодаря такой персонификации, снижаются потери электроэнергии при транспортировке, смягчаются последствия аварий на центральных электростанциях и главных линиях электропередачи и обеспечивается взаимное резервирование электрогенерирующих мощностей.

Применение искусственного интеллекта (ИИ) и широкое внедрение нейросети можно использовать для анализа данных, поступающих с датчиков, расположенных по пути распределения электроэнергии. Накопленные данные могут дать прогнозную информацию по эксплуатации оборудования и ремонтам и другую информацию для предиктивного анализа. ИИ используется для сбора и анализа данных, а также для отслеживания тенденций в производстве и потреблении электроэнергии. Другими словами, речь идет об анализе Big Data и использовании IoT-устройств. Использование нейронных сетей для предиктивного анализа ТОиР позволяет повысить эффективность на 30% в сравнении с традиционным подходом.

Еще один тренд, который пока реализуется больше в пилотных проектах, – использование технологии блокчейн для повышения эффективности и прозрачности систем торговли и расчетов за энергию.

Крупнейшие энергокомпании включают в техническую политику использование ИИ в управлении распределением электроэнергии и взаимодействием с конечными потребителями. Примером такой системы, является Data.ON компании E.ON. Дальнейшем развитием этой концепции является взаимодействие с «интернетом вещей», в частности, та же E.ON инвестирует в стартапы данного направления, вроде aedifion (занимающейся программным обеспечением) или ChargeX (производящей «умные» зарядки для электромобилей).
Например, Microsoft создаёт цифровые инструменты, как для домашних электронных устройств, связывающий их в «умный дом», так и для промышленного интернета вещей для создания цифровых двойников. По оценкам лидеров рынка, сейчас спрос на подобные домашние устройства интернета вещей в Европе составляет 40 000 штук, и в течении трех лет он вырастет до 200 000 штук.

Еще одним перспективным подходом является использование технологии распределенных реестров для распределения электроэнергии, например, Enel X, разрабатывает систему на основе блокчейна, позволяющую водителям электромобилей распределять энергию в зарядных устройствах.