интернет вещей

Уровни «интернета вещей» в энергетике

В контексте развития интернета вещей (IoT) говорят о самых разных устройствах, способных отправлять собранные данные через интернет. На слуху примеры бытовых устройств, например, для «умного дома». Однако есть еще один большой сегмент применений технологий IoT — энергетика. Сбор параметров энергетических сетей может помочь повысить надежность всех их элементов, оптимизировать нагрузку на инфраструктуру. В итоге за счет сенсорных сетей и обработки данных с них как эксплуатационные расходы, так и затраты на ремонт (за счет систем дистанционного мониторинга, систем «самодиагностики») сократятся.

В описании применений IoT в энергетике часто можно услышать словосочетание «интеллектуальные сети». Это небольшая спекуляция с термином «интеллектуальный», но в данном случае она оправдана. Вообще, интеллектуальным может называться только то, что обладает интеллектуальным поведением. Уровни интеллекта, конечно, бывают разные. Но есть базовые вещи: способность рассуждать, целеполагание, способность адаптироваться к изменяющимся условиям и так далее. Применительно к электроэнергетике, скорее, речь идет не об интеллекте как таковом, а о способности сетей автоматически информировать о своем состоянии, то есть о количестве потребляемой энергии, ее распределении, об аварийных или внештатных ситуациях и так далее. Другими словами, сеть выполняет часть работы, которую раньше делал обслуживающий персонал. В основном это касается сбора данных.

У подобной системы есть несколько уровней. На уровне генераторов «оцифрованы» могут быть все параметры работы генерирующих мощностей, включая запасы топлива, необходимость планового ремонта и технического обслуживания, нагрузку и так далее. Это позволяет вовремя переключать мощности, более качественно планировать обслуживание и ремонты, что, несомненно, снижает затраты, а также облегчает контроль за несанкционированным подключением и воровством.

Второй уровень — архитектура самой сети, которая становится более децентрализованной. Такая беспроводная сеть работает так же, как в сеть объединяются, скажем, обычные компьютеры или мобильные устройства. Дополнительно существует технология передачи данных непосредственно через силовые кабели, но это может потребовать замены оборудования на ЛЭП, что не всегда легко сделать.

На уровне возможностей для потребителей энергии появляются новые сервисы. Бо́льшая часть из них связана с тем, что у потребителей появляется возможность следить за потреблением электроэнергии в реальном времени и с максимальной детализацией, вплоть до конкретного устройства. Если говорить о крупных потребителях, таких как предприятия или бизнес-центры, то они могут отслеживать недобросовестных арендаторов. Например, можно выявить тех, кто перебирает с электроэнергией, подключает более мощные устройства, чем это разрешено. Также становится возможным точнее определять пиковые нагрузки. А конечные пользователи смогут планировать более равномерное использование энергии, избегая одновременного включения нескольких мощных устройств, а также автоматически переключать оборудование на работу по более дешевым тарифам в ночное время.

Динамическая аналитика и планирование в энергетике

Ключевое отличие подобных сервисов в том, что они собирают информацию не за какой-то период, а затем анализируют «исторически», а теперь имеют статистику в реальном времени. Скажем, раньше вы переписывали показатели счетчика раз в месяц, а теперь в приложении всю информацию можно увидеть в каждый конкретный момент. За счет этого и становится возможным более интенсивное использование дешевой энергии и более экономное — дорогой, а также минимизация пиковых нагрузок, более точное планирование использования мощностей. Другими словами, устройства сейчас ничего не «знают» о сетях, к которым подключены, а теперь смогут «знать». На практике, конечно, все работает немного сложнее (в частности, есть системы-посредники), но в целом изменения именно такие. Приведу аналогию. Представьте, что вы едете на машине и у вас нет информации о дорожной ситуации. И вот появились системы, отображающие трафик. Теперь можно выбирать дорогу, по которой можно доехать быстрее или дешевле.

Гибкость энергосистем и учет потребления, который позволяет прийти к аналитике больших данных, позволяют включить в сеть большое число распределенных источников генерации энергии. Поэтому проникновение IoT в энергетическую отрасль также подстегнет развитие малой энергетики (smart grid) и подключение альтернативных источников энергии. Например, несколько небольших производителей энергии (скажем, подстанций, собирающих энергию с ветряков) смогут объединиться в виртуальную станцию и предлагать энергию домохозяйствам. Сейчас у таких игроков недостаточно веса в сети.

Сдерживающие факторы IoT в энергетике

Тем не менее остается вопрос безопасности подобных сетей в энергетике. Нужно понимать, что чем проще система, тем она надежнее. Поэтому добавление новых элементов — все новых датчиков, все новых устройств для мониторинга — не делает ее надежнее. Тем не менее в целом энергетическая система с приходом технологий IoT становится надежнее именно потому, что эффект достигается за счет большего контроля, использования дополнительных элементов управления и другими способами. Но стоит отметить, что безопасность интернета вещей — серьезный и актуальный вопрос, который пока что не изучен полностью.

Основная сложность для всех IoT-систем, в частности, в энергетике — это «зоопарк» стандартов, протоколов, форматов и прочего. Все устройства должны быть совместимы, тогда их будет легко объединять в сеть. Пока сети работают на десятках протоколов. Речь идет об огромных цифрах устройств: по подсчетам BI, к 2020 году общее число «умных счетчиков» для энергетиков в распоряжении пользователей достигнет 134 млн.

Передаваемые данные достаточно небольшие по объему, поэтому энергоэффективные и низкочастотные каналы связи имеют большую перспективу для IoT. Мобильная и спутниковая связь избыточна для таких устройств.

Middleware: виртуальная «прослойка» для обработки данных

Большую сложность представляют агрегация и хранение данных. Необходимо появление так называемого среднего уровня middleware, который будет заниматься агрегацией, нормализацией и аннотированием разрозненных данных. Это полноценные семантические системы, которые как раз и придают сетям «интеллектуальность». Обработка данных на устройствах имеет ограниченный потенциал: в них достаточно простая логика, а многие задачи обработки данных требуют логики более высокого уровня.

Думаю, большинство IoT-систем в энергетике будут работать так: на самих устройствах будет минимальная обработка данных, а далее как минимум два уровня агрегации и хранения. Трудностей в управлении большим количеством устройств при этом не будет. Если мы имеем достаточно метаданных об устройствах (информация непосредственно об устройстве и его работе), то данные устройства обработать несложно. Проблемы будут связаны, скорее, только с расчетом сложных моделей прогнозирования и анализа. Но и тут можно сделать распределенные системы с параллельными вычислениями.

Внедрение IoT-систем в российскую энергетику

Сегодня элементы IoT-cистем уже приходят в энергетическую отрасль. На самом деле почти каждый производитель оборудования сейчас предлагает что-то подобное. Все зависит от комплексности внедрения, насколько сильно решил сэкономить заказчик. В российских энергосетях современное оборудование уже цифровое, так что на генерирующих предприятиях, на электростанциях, где уже была проведена модернизация или где только что построили сеть, как правило, степень проникновения IoT-cистем достаточно высокая. Чтобы технологии приходили в энергетику быстрее, нужны законодательные изменения (например, стандартизация протоколов, введение обязательств по системам телеметрии и автоматики). Сейчас создан Технический комитет при Росстандарте, который занимается в том числе и этими вопросами.

Сегодня во внедрении IoT-систем предприятия пользователи и государство в начале пути. К 2016 году, например, в Великобритании установили более 3,3 млн «умных датчиков» для мониторинга затрат газа и электричества в домах жителей, к 2020 году их число должно вырасти до 53 млн (они будут использоваться в 27 млн домов). В среднем энергопотребление уменьшилось где-то на 2–3%. Обсуждается ввод тарифов, привязанных к времени дня (периоды связаны с интенсивностью потребления энергии), — это повысит экономию энергии на уровне государства до 8% и более. Домохозяйства смогут начать экономить £26–43 ежегодно, а для более крупных потребителей энергии экономия будет идти порядка сотен фунтов стерлингов. Показатели экономии в 2–3% в потреблении электричества и газа подтверждаются в исследованиях в рамках экспериментов в отдельных штатах в США, Ирландии, Австралии, Гонконге. Безусловно, за счет все более продуманной оптимизации конфигураций энергосетей, все более гибкого планирования можно добиться большей экономии.

Всем участникам рынка энергетики и конечным пользователям необходимы примеры, которые бы проиллюстрировали реальную экономию. По оценкам PwC, экономический эффект от внедрения IoT в электроэнергетике до 2025 года в России может составить около 532 млрд рублей. Постепенно, когда представители сетевых компаний увидят выгоду от вложений в IoT-инфраструктуру, количество таких устройств будет увеличиваться. То же самое мы видели, например, со светодиодным освещением. Еще несколько лет назад это была экзотика, а сейчас, так как бизнес осознал и на своем опыте проверил снижение издержек, светодиоды на каждом шагу.

Дмитрий Муромцев
кандидат технических наук, заведующий кафедрой информатики и прикладной математики, руководитель лаборатории «Интеллектуальные методы обработки информации и семантические технологии» ИТМО

[https://postnauka.ru/faq/80119]