По следам исследования Esri по энергетическим компаниям

Куприяновский В.П. (vpkupriyanovsky@gmail.com, vk@esri-cis.ru), Савицкий Д.В. (dsavitskiy@ esri-cis.ru), Щербина С.В. (scherbina@esri-cis.ru, scherbina@list.ru), Тищенко П.А. (ptischenko@esri-cis.ru), Компания Esri CIS

Is your GIS Smart Grid Ready? As of Esri State of the Industry Report

Российские энергетические компании начали практически рассматривать вопросы построения интеллектуальных транспортных сетей – Smart Grid (СГ). В этой ситуации представляется целесообразным максимально учесть накопившийся мировой опыт в энергетической отрасли. Желательно прояснить и вопросы готовности всех элементов ИТ энергетических компаний к этому переходу. Во многом это касается и готовности ГИС-составляющей в Smart Grid стать основой информационного пространства.

Обзор исследования

В четвёртом квартале 2009 г. компания Esri начала исследование с целью проверки готовности электроэнергетических распределительных компаний к переходу к интеллектуальным энергосетям (Smart Grid), в том числе в части, касающейся непосредственного применения возможностей геоинформационных систем (ГИС) в качестве важной составляющей этого процесса. Были получены ответы от 226 участников опроса. Большинство респондентов находились в США, однако участники исследования были распределены по всему миру. Около 60% респондентов представляли компании среднего размера, 30% – крупные предприятия и 10% – очень крупные. Эти доли достаточно точно отражают сложившиеся в настоящее время пропорции в электроэнергетике.

По результатам анализа полученных ответов можно сделать следующие основные выводы:

• большинство технических и инженерных департаментов компаний способны работать с ГИС-приложениями и обновлять информацию; IT-департаменты могут осуществлять поддержку ГИС;
• только порядка 10% компаний обновляют ГИС-данные в течение 1 дня после завершения работ и получения новых данных;
• около 25% отметили, что их наряды на выполнение работ, не введённые в базу данных ГИС, старше 6 месяцев;
• хотя подавляющее большинство респондентов заявили о достижении готовности к Smart Grid, согласно своим стратегическим планам, никто не добился полной готовности во всех областях.

Методика исследования

Каждому ответу были начислены баллы, показывающие значение общей готовности к Smart Grid каждого участника. Итоговые баллы всех 226 участников были распределены на 4 квартили.

Размер распределительных компаний-респондентов точно отражает положение в отрасли, что отражает первый рисунок.

Рис. 1. Размеры распределительных компаний.

На вопрос обследования: «Какое подразделение вашей компании отвечает за следующие аспекты ГИС?» были получены такие ответы:

Рис. 2. Ответственность подразделений компании за различные аспекты ГИС.

Актуальность геоинформации играет исключительную роль в готовности ГИС стать онлайновым источником данных для работы программной части СГ. Соответственно, на вопрос «Сколько времени обычно занимает обновление соответствующих ГИС-данных после завершения работ по строительству/обслуживанию объекта?» были получены следующие ответы:

Рис. 3. Время обновления ГИС-данных после завершения работ по строительству/обслуживанию объекта.

Примерно треть распределительных предприятий утверждает, что актуальность их ГИС-данных – в пределах 10 дней после завершения работ.

Естественно, что недостаток актуальных данных может поставить под угрозу эффективность Smart Grid. Поэтому на вопрос, «Какой самый «старший» наряд на выполнение работ, стоящий на очереди для ввода в ГИС?», ответы распределились следующим образом:

Рис. 4. Актуальность данных о работах в ГИС.

При этом один из четырёх респондентов подтвердил, что существует информация по работам старше 6 месяцев, не отражённая в ГИС.

На следующий вопрос о качестве ГИС-информации «Как бы вы оценили полноту ГИС-данных в следующих областях?» даны такие ответы:

Рис. 5. Степень полноты ГИС-данных в различных областях.

При этом менее 70% респондентов сообщили, что обладают полной моделью первичного распределения.

Безусловно, что точная привязка к местности обеспечивает локализацию устройств Smart Grid, и вопрос «Как вы оцениваете качество ваших данных о земельных участках/улицах в следующих областях?» дал по результатам опроса следующие результаты:

Рис. 6. Качество данных о земельных участках/улицах.

Однако только чуть более половины респондентов сообщили, что их данные о земельных участках и улицах находятся в пределах GPS-точности.

Естественно, что большой коэффициент ошибок снижает точность Smart Grid, и вопрос о том, «Какой у вас процент обнаруженных ошибок в ваших ГИС-данных?», дал такие результаты:

Рис. 7. Достоверность ГИС-данных.

При этом только 15% респондентов показали высокую степень достоверности своих ГИС-данных (ошибок меньше 2%).

В Smart Grid ГИС не может быть не корпоративной, следовательно интеграция данных – ключ к использованию Smart Grid, и на вопрос о том «Что лучше подходит для описания интеграции вашей ГИС?» получено следующее распределение ответов:

Рис. 8. Степень интеграции ГИС.

Как результат, большинство распределительных компаний выполняют пакетную обработку ГИС-данных с целью экспорта в- или импорта из других систем.

Связанный с предыдущими и расширяющий его вопрос о потребном минимуме использования ГИС для создания и управления данными Smart Grid, сформулированный в виде «Что лучше всего описывает процесс создания и управления вашими данными?», привел к следующим результатам:

Рис. 9. Процессы создания и управления ГИС-данными в различных компаниях.

При этом большинство распределительных компаний выполняют пакетную обработку ГИС-данных с целью экспорта в- или импорта из других систем

Актуален и аспект о двухстороннем взаимодействии мобильной ГИС с ее стационарной частью, когда мобильные устройства предназначены исключительно для просмотра данных, или наблюдается недостаток мобильных устройств, что затрудняет поддержание актуальности данных. Он предложен в виде вопроса «Что лучше всего описывает ситуацию с мобильностью вашей ГИС?», и получены такие ответы:

Рис. 10. Ситуация с мобильностью ГИС.

Выясняется, что у более чем одного из каждых пяти респондентов нет полевых мобильных ГИС-устройств. Большинство из тех, у кого они есть, обладают только возможностью просмотра данных.

Интегрально, на сформулированный вопрос о ценности ГИС для энергопредприятий в виде «Что, по вашему мнению, лучше всего подходит для характеристики ГИС?» получены крайне положительные оценки (в целом 71%) со следующими результатами:

Рис. 11. Характеристики ГИС для различных компаний.

Естественно, если ГИС-система признается как крайне важная, то на резонный вопрос о том «Что вы считаете самым большим препятствием в вашей организации для достижения ГИС готовности к работе в Smart Grid?» даются следующие ответы:

Рис. 12. Препятствия в организации для достижения ГИС готовности к работе в Smart Grid.

Использование профессиональных ГИС-компаний, как внешних аутсорсеров, характерно для крупных организаций, развивающих Smart Grid.

Рис. 13. Размер компании и выполнение обновлений данных.

В средних и крупных компаниях поддержку ГИС чаще всего осуществляет IT.

Рис. 14. Размер компании и выполнение поддержки ГИС.

ГИС-приложения, их поддержка фактически являются инструментом повседневной работы части персонала. В средних по размеру компаниях поддержку ГИС-приложений чаще всего выполняет инженерный персонал, в то время как для крупных и очень крупных компаний характерна поддержка ГИС-приложений службами IT. Распределение ответственности за функционирование таких приложений выглядит следующим образом:

Рис. 15. Размер компании и выполнение поддержки ГИС-приложений.

Прослеживается явная зависимость между размером компании и временем, требуемым для отражения информации о завершённой работе в базе данных ГИС.

Более крупные компании дольше и реже обновляют свои ГИС-данные. Чем меньше компания, тем быстрее она обновляет данные.

Рис. 16. Размер компании и обновление данных после завершения работ.

Преимущество средних и мелких компаний перед крупными выявлено и с позиции GPS-точности:

Рис. 17. Размер компании и GPS-точность данных.

При этом компании, в которых обновлением ГИС-данных занимаются смежные службы и сторонние поставщики, показали более длительное время, прошедшее с момента окончания работ до отражения изменений в их базе данных:

Рис. 18. Кто выполняет обновление ГИС-данных и продолжительность обновления после завершения работ.

Интегрально ответы были оценены и сгруппированы в 4 квартиля:

Рис. 19. Четыре группы степени «готовности к Smart Grid».

Итоговое значение «готовности к Smart Grid» для компании-респондента было рассчитано на основе того, насколько каждый ответ респондента способствует готовности его ГИС к работе в условиях Smart Grid.

Сопоставление квартилей и размеров компаний показало интересную тенденцию. По рейтингу, связывающему размер компании и ее рейтинг, выходит, что чем больше размер компании, тем у неё меньше шансов оказаться в числе наиболее «готовых к Smart Grid»:

Рис. 20. Размер компании и её рейтинг «готовности к Smart Grid».

Внутренняя оценка ГИС- и не ГИС-специалистов показала, что специалисты, которые не работают напрямую с ГИС, менее всего уверены в готовности своих ГИС к Smart Grid. А ГИС-аналитики наиболее оптимистичны в оценке готовности своих ГИС к Smart Grid. Это отражается следующим образом:

Рис. 21. Позиция специалиста (ГИС- или не ГИС-специалист) и рейтинг компании.

Таким образом, отчёт, подготовленный по общим проблемам готовности к Smart Grid, дал следующие результаты:

• имеется задержка по времени при внесении результатов полевых измерений и собранных данных в ГИС
• некоторые данные не загружаются в ГИС по прошествии 90 дней
• преобразования данных недостаточно для систем, включающих ЛЭП, подстанции и трансформаторы среднего напряжения в низкое
• недостаток данных в ГИС о местоположении потребителей
• высокий процент ошибок
• ГИС не интегрирована в сервис-ориентированную архитектуру
• ГИС не интегрирована с системой SCADA, системой управления отключениями, развитой инфраструктурой измерений (AMI) и/или системами управления распределением
• не применяются мобильные ГИС, или ограничиваются возможности мобильных ГИС, включая редактирование и обновление данных
• проблемы с точностью данных, привязанных к местности.

Основные рекомендации, полученные в результате этого широкого обследования, небезынтересные и для Российских компаний, говорят о целесообразности выполнения следующих шагов:

• Привязать данные об объектах к соответствующим базовым картам, если у вас отсутствуют карты с точностью GPS и, таким образом, не представляется возможным точно привязать к ним данные об объектах, полученные с помощью GPS-измерений.
• Реализовать процессы контроля качества для гарантии включения информации обо всех этапах нового строительства и данных о местоположении потребителей в ГИС. Данные обо всех этапах и соединениях должны быть достоверными и строго поддерживаться в актуальном состоянии.
• Выполнять проектирование на базе ГИС, так чтобы все разработки с самого начала фиксировались в ГИС. Это позволит повысить точность и актуальность данных.
• Использовать мобильные ГИС для фиксации в полевых условиях как исходного состояния объектов, так и сведений о выявленных изменениях и загружать результаты обследований в ГИС.
• Загружать в ГИС полную информацию о системе поставки электроэнергии, включая сервитуты, права пересечения участков и коридоры ЛЭП.
• Оценивать процесс сбора информации для ГИС в полевых условиях. Исключить излишние шаги по сверке данных, ненужные преобразования и задержки. Этому должны способствовать применение мобильных устройств и корректное проектирование ГИС.
• Выполнять процесс «очистки» и фильтрации данных. Это может потребовать некоторых усилий полевых бригад и калибровки ПО, чтобы выявить пропущенные и неточные данные. Используйте ГИС для определения, где данные более всего нуждаются в улучшении. Внедряйте программу повышения качества данных.
• Создать «дорожную карту» (roadmap) интеграции ГИС в общую ИТ инфраструктуру. Должна быть предусмотрена интеграция ГИС с системами SCADA, DMS, OMS, CIS, управления недвижимостью и другими корпоративными системами.

Эта статья подготовлена по материалам Esri.