ГИС решения для энергетики

Богачёв В.М., МКК-групп (bogachev@mkk-group.ru), Куприяновский В.П., Esri CIS (vpkupriyanovsky@gmail.com, vk@esri-cis.ru), Герасимов С.И., РКСС (gerasimov@pkcc.ru, sergerasimov@gmail.com), Тищенко П.А., Esri CIS (ptischenko@esri-cis.ru), Синягов С.А., ДАТА+ (ssinyagov@dataplus.ru, ssinyagov@gmail.com), Волков С.А., Ангстрем (serge.volkov@gmail.com)

Environmental Conditions and Efficiency of the Smart Grid – GIS-based Solutions

Энергетика зависит от погоды. Вопрос – на сколько? В целом по России считается, что ежегодные экономические потери от опасных погодных явлений составляют около 60 млрд. руб., в том числе потери электросетевого комплекса – более 5 млрд. руб., то есть порядка 10% от общего объёма потерь. Больше, около 60% от общих потерь, теряет только сельское хозяйство. Таково мнение Российских экспертов.

Однако эта оценка сильно разнится с зарубежными оценками. В США, где создана мощная система мониторинга погодных явлений, дополненная конкурентной средой частных фирм, считается, что «погода – крупный бизнес. Это не просто окружающая среда, но и экономический показатель. Погода влияет на 1/7 экономики. Размерность «погодного» бизнеса в мире 1 трлн. долларов в год» (Вильям М. Даллей, Министерство торговли США).

Если считать, что на долю Российской Федерации приходится 3% мировой экономики, то объём “погодного” бизнеса в России должен быть порядка $30 млрд., а это означает, что потери от погоды не 2 млрд., а существенно больше 30 млрд. Вот такая разница в оценках экспертов! Хотя и говорил другой американец, О`Генри, что «есть ложь, наглая ложь, и статистика», попробуем на качественном уровне разобраться в этом вопросе.

Зачастую мы, в России, повторяем какое-то мнение как абсолют. Не анализируя, что мир уже изменился, и мнение не соответствует этому, новому миру. Так было со сжиженным и сланцевым газом, энергосбережением, интеллектуальными транспортными системами (Знаменитое высказывание Ю.М. Лужкова в Париже, что они (ИТС) в Москве не нужны), и т.п.

Говорят приблизительно следующее: это маркетинговый ход, и за этим ничего нет, технология не вышла из стадии эксперимента, нет экономической эффективности применения… Но, когда все эти «еретические» технологии вдруг оказываются необходимыми, их нужно уже покупать у более смышлёных компаний и за немалые деньги.

Инновационный курс, взятый сегодня нашим государством, предполагает другое – развитие Российских компетенций и бизнеса в конкурентном мире.

Энергетика и погода

Вернемся к погоде и энергетике. Погода – это явление конкретное, в конкретной точке планеты, и связанное с динамикой воздуха, воды, положением планеты в космосе (лето-зима-весна-осень) и т.д. Реально все эти физические процессы измеряются, раскладываются по параметрам и слоям, считаются в весьма сложных математических моделях. И в результате получается два типа ответов: что происходит сейчас и что ожидается в будущем (через час, день, месяц, год).

Но нужен инструмент, подходящий для фиксации пространственного распределения погодных явлений. Наилучшим инструментом для решения таких задач является технология геоинформационных систем (ГИС). Как устроена ГИС? По сути, это облако трехмерных точек (сейчас это дополнено 4-м измерением, временными метками на точках, вводятся и иные маркировки точек, называемые 5-м, 6-м и др. «измерениями»), что в полной мере ложится на представление о данных по погодным и природным условиям. ГИС средства реализации для таких систем имеют богатую практическую историю эффективного применения.

Для каждой отрасли человеческой деятельности существует набор природных и погодных угроз, наиболее существенно влияющих на их функционирование. То есть это – модель угроз.

В общем, опыт фиксируется в моделях природных явлений, которые, к примеру, разрабатываются как в отдельных странах, или группе стран типа ЕС, или в международный стандартах класса ISO, WIGOS, INSPIRE.

Существуют и более детальные отраслевые модели, безусловно согласованные с международными и национальными моделями. Часто эти модели являются детищем фирм, зарабатывающих на коммерческих прогнозах погоды, и являются составной частью их бизнеса.

Для сетевой энергетики России в разной последовательности выделяются следующие угрозы внешней среды:

• пожары
• молниевые разряды
• гололёдно-изморозевые отложения
• ветровые нагрузки (в том числе шквалистые)
• резкие перепады температуры воздуха

В соответствии с этой моделью угроз строится система приобретения данных, мониторингов, установка автоматических погодных станций, приобретение более общих прогнозов погоды. Все это анализируется и препарируется для принятия решения и продается заказчику.

Примером является система, касающаяся пожаров и линий электропередач. Конечно, читатель скажет, что металл не горит, но при пожаре под ЛЭП происходит ионизация воздуха, следует электрический разряд и автоматическое отключение ЛЭП. В данном приложении для минимизации потерь при передаче электроэнергии организуется получение информации из космоса (ДЗЗ) для засечки очагов пожара в зоне ЛЭП, добавляются показатели по ветру (куда движется пожар), по выпадению дождя и т.п. Все это рассматривается с учетом местности (горы, реки, равнина, степь, и т.п.), то есть в расчетную модель добавляется информация из общей ГИС и выдается прогноз.

Есть и более экзотические устройства для мониторинга погодных явлений. Например, радары, позволяющее определять плотность воздуха и его движение на высотах порядка 5 километров, при этом данные получаются через каждые 10м. Такие приборы применяются для обеспечения безопасности запуска ракет, авиации, мониторинга распространения воздушных загрязнений. Увы! Мы живем в таком тесном мире, что, например, загрязнения от деятельности Норильского комбината достигают побережья Канады.

Огромное количество систем мониторинга природных условий создано на основе инструментальных средств ГИС от компании Esri. Разработанные ГИС-сервисы интегрируют данные о погодных условиях и угрозах из различных сетей мониторинга внешней среды в едином картографическом интерфейсе и на единой платформе. Так как ГИС от Esri предоставляет отличные возможности по интеграции с WEB решениями, то работа с информацией возможна на широком спектре устройств: от подвижных смарт-падов до мейнфреймов. Примеры таких систем и приложений на базе ArcGIS приведены на рисунках 1, 2.

Рис. 1. «Суровая погода» – online-сервис от Esri.

Рис. 2. Картографический интернет-портал национальной метеорологической службы США.

Рис. 3. Система мониторинга и прогнозирования природных факторов от МКК-Групп, архитектура и вариант отображения данных.

Имеется и подобная российская разработка, Система мониторинга и прогнозирования природных факторов, реализуемая партнёром Esri CIS – компанией «МКК-групп» – для ФСК ЕЭС (рис. 3). Она предназначена для контроля метеопараметров (температура, влажность воздуха, давление, скорость и направление ветра, количество и тип осадков), температуры и состояния проводов, опор, солнечной активности. В ней предусмотрена возможность получения и отображения данных от датчиков (уровня подъема воды, влажности масла трансформаторов, газоанализаторов). Система формирует локальный прогноз, используя собственную математическую модель, и принимает прогнозную метеоинформацию от сторонних источников. Составляется прогноз неблагоприятных метеорологических явлений по регионам. Прогноз составляется 2 раза в сутки на 78 часов с почасовой детализацией по географическим координатам контролируемого объекта (трансформаторной подстанции), либо по набору координат линейного объекта. Система обеспечивает выявление зон с метеохарактеристиками, превышающими определенные пределы, по заданным критериям определяются зоны с опасными метеорологическими явлениями.

Можно также остановиться на практических эффектах в Smart Grid для энергетиков, достигнутых еще одним партнером Esri, компанией Телвент ДТН (Telvent DTN), мировым лидером построения сенсорных сетей для контроля внешней среды и №1 в США по коммерческому прогнозу погоды.

По их мнению – погода это единый крупный внешний фактор, влияющий на работу электрических сетей, включая:

• Потребление (электроэнергии, газа)
• Возможности поставки (генерация за счёт ветра и/или солнца, пропускные способности ЛЭП, планирование нагрузки сети и расписание поставки электроэнергии)
• Отключения (прогноз, восстановление).

В соответствии с этим формируется мониторинг погодных условий, как ключевой фактор эффективности функционирования интеллектуальных сетей (Smart Grid), см. рис. 4.

Рис. 4. Учёт погодного фактора в Smart Grid.

Поясним этот подход несколькими примерами.

Прогнозы нагрузки для интеллектуальной сети. Точные локальные прогнозы погоды снижают риски повышения генерации за счёт роста оборотов и улучшают плановые и маркетинговые решения:

• Решения. Точный часовой прогноз вводится напрямую в систему работы или загружается в модели ISO, обеспечивает точный детерминированный и вероятностный прогнозы.
• Преимущества. Независимые аналитики показывают, что прогнозы на основе Smart Grid являются наиболее точными в индустрии. Результаты по обеспечению данными наиболее близки к системам реального времени.
• Выгоды. Позволяют избежать чрезмерных изменений показателей сетей и снижают риск излишнего повышения генерации за счёт роста оборотов; улучшают маркетинговые показатели на рынке электроэнергии; возрастает прибыль и снижаются затраты на содержание.

Ветряная генерация для интеллектуальных сетей. Точные прогнозы погоды для ветряных генераторов снижают риск повышения генерации за счёт оборотов и позволяют повысить эффективность использования ветряной генерации, снижают её стоимость и способствуют повышению стабильности при обслуживании сетей. Так, прогноз по ветру для генерирующих турбин для установки мощностью 100 мегаватт позволяет экономить 100 тыс. долларов за месяц (источник: «Роль и значение прогнозов в сфере ветряной генерации» – 3 TIER). Тут можно отметить:

• Решения. Прогнозы для работы генерирующих турбин позволяют производить краткосрочные повышения/снижения выработки энергии, плюс очень важен прогноз силы ветра на день вперёд для планирования генерации. Сети грозопеленгации обеспечивают выдачу предупреждений об опасности для опор ветряных генераторов.
• Преимущества:
  • 5-10-ти минутный прогноз (вперёд) ветряной генерации
  • опробованная и патентованная система реального времени грозопеленгации для обеспечения безопасности людей и оборудования.
• Выгоды:
  • оптимизация генерации за счёт оборотов, что снижает её стоимость и делает предсказуемым быстро случающиеся события и, в итоге, повышает стабильность сетей
  • защита рабочих и оборудования.

Оптимизация передачи электроэнергии для интеллектуальных сетей. Технология точных прогнозов погоды и предупреждений об опасностях природной среды позволяет оптимизировать пропускную способность ЛЭП и снизить «заторы» при передаче электроэнергии. Так, пропускная способность ЛЭП длиной 20 миль может быть увеличена как минимум на 30% при использовании сенсоров локального определения погоды, работающих в реальном режиме времени. Здесь можно рассмотреть:

• Решения. Точные предупреждения об опасностях природной среды позволяют динамически настраивать состояние линий через специальный модуль интеграции со SCADA
• Преимущества:
  • автоматическая настройка в реальном времени позволяет увеличить пропускную способность ЛЭП по сравнению с ручным управлением или при использовании простейших сенсоров
  • опробованная технология предупреждений.
• Выгоды. Оптимизированная и автоматическая динамическая настройка пропускной способности ЛЭП позволяет:
  • повысить пропускную способность
  • снизить риск «заторов»
  • снизить риск аварий при передаче электроэнергии.

Децентрализованная генерация для интеллектуальных сетей. Точные прогнозы для солнечной генерации позволяют получать низкую по стоимости энергию без дестабилизации работы энергетических систем:

• Решения.Существует близкая к системе реального времени система локальных прогнозов по прямой освещённости солнцем, базирующаяся на информации о движении облаков и других факторов, которые интегрированы в систему сообщений реального времени о текущей локальной солнечной генерации OMS и DMS.
• Преимущества.Обеспечивает точный прогноз изменений по местной солнечной генерации, который размещён в электрической сети.
• Выгоды:
  • позволяет избежать дестабилизации работы электрических сетей
  • делает возможным практически повысить вклад локальной солнечной генерации
  • достигается большая экономия в обслуживании возобновляемых источников энергии при максимальном использовании погодных технологий.

Управление отключениями в интеллектуальных сетях. Точные прогнозы погодных условий улучшают управление распределением и отключениями через определение текущих/местных условий для ускорения перезагрузки сетей и улучшения удовлетворения потребителей:

• Решения:
  • вероятностные прогнозы по отключениям с учётом погодных факторов (грозы, шквалистые ветры, обледенение, жара/влажность и т.п.)
  • расчёт корреляции отказов или объявленных отключений с факторами грозы и других погодных факторов
  • интеграция с OMS.
• Преимущества:
  • прогнозы позволяют улучшить расписание работы мобильных бригад и их развёртывание на местности
  • позволяет быстрее и лучше идентифицировать состояние и локализацию проблем для организации диспетчерской поддержки и выполнения адекватных ситуации действий.
• Выгоды:
  • ускорение восстановления работоспособности сетей
  • снижение потерь в доходах
  • улучшает удовлетворенность клиентов.

Продажи для интеллектуальных сетей. Точные прогнозы для возобновляемой и других видов генерации позволяют повысить качество решений по продажам, улучшить состояние закупок на биржах электроэнергии и снизить риски практического управления:

• Решения:
  • решения позволяют сделать прогноз на день вперёд и на текущий день по генерации, солнечной генерации, ветряной генерации
  • доступны экспертные консультации и конфиденциальное обслуживание 24 часа в сутки от профессиональных метеорологов в энергетике от специализированных компаний.
• Преимущества. Лучшее понимание условий поставки электроэнергии для более точных маркетинговых решений по её продаже или покупке.
• Выгоды:
  • увеличение доходов при торговле электроэнергией
  • снижение издержек при производстве электроэнергии позволяет избежать покупки электроэнергии в последнюю минуту.

Практика реализации и архитектура

Возникает резонный вопрос: каким же образом практически возможно получение всех этих преимуществ? Показательным в этом плане является опыт КНР. В Китае все эти возможности включены в архитектуру интегрированных диспетчерских центров (рис. 5).

Рис. 5. Опыт КНР: интегрированное смарт-оповещение – основной рабочий процесс.

Наличие модуля Smart-визуализации (на основе ГИС) позволяет обеспечить гибкость интеграции приложений, сквозной обмен данными и тем самым повысить качество принимаемых решений, что крайне важно, особенно в аварийных ситуациях.

Таким образом, появляется реальная возможность, при наличии данных мониторинга, обеспечить превентивные меры по предотвращению аварий и ЧС, связанных с погодными условиями, что недоступно без применения технологий Smart Grid (рис. 6).

Естественно, для интегрированного смарт-оповещения об авариях или изменении состояния окружающей среды в режиме online необходима определённая открытая и гибкая иерархическая архитектура системы диагностики (рис. 7).

Рис. 6. Смарт-оповещение: оценка погодных рисков.

Рис. 7. Модуль диагностики системы смарт-оповещения.

Соответственно, эти данные и события должны быть связаны с основным бизнес процессом, данными и характеристиками, требуемыми для его эффективного функционирования также в режиме online.

Предлагаемая совместная обработка результатов диагностики информации о неисправности и состоянии окружающей среды позволяет получить комплексную оценку состояния энергосети при возникновении сбоя, связанного с природными явлениями, устраняя необходимость ручных операций, тем самым повышая эффективность сети в целом (рис. 8).

Рис. 8. Совместная обработка результатов диагностики информации о неисправности.

Рис. 9. Интегрированное приложение, пример сообщения о неисправности.

С помощью иерархической структуры информационного сообщения о неисправности обеспечивается быстрый доступ к данным, комплексный анализ возникшей проблемы и координация решения по устранению последствий.

Таким образом, в КНР Smart-технологии, в совокупности с ГИС средствами, обеспечивают повышение эффективности работы энергетической сети с учетом таких комплексных и сложных условий, как состояние окружающей среды, и возникающих при этом угрозах (рис. 9).

Комплексные решения

На основании кратко охарактеризованного выше практического международного опыта целесообразно говорить о комплексных решениях по контролю внешней среды в области энергетики и интеграции этих решений в бизнес процессы Российских энергетических предприятий.

В соответствии с общей идеологией построения комплексных решений выстраивается архитектура как Smart Grid системы в целом, так и ее подсистем, в частности, связанных с анализом природных явлений (рис. 10).

Рис. 10. Общая архитектура системы прогноза погоды для Smart Grid.

Авторы надеются, что приведенных данных достаточно для подтверждения ранее высказанных тезисов о влиянии погодных и природных факторов на энергетику и архитектуру Smart Grid, о важной роли ГИС в решении этих проблем и о необходимости развивать Российские национальные компетенции в этой сфере.