Об технологии цифровых двойников для энергетики рассказал Станислав Воронин, руководитель направления систем бизнес-аналитики BIA Technologies.
В энергетике цифровые двойники могут решать две задачи: прогностическую и оптимизационную. Конечная цель — смоделировать оптимальные изменения режимов работы электростанции и выстроить таким образом оптимальный план производства электроэнергии. Это невозможно сделать без точного понимания спроса, который сформируется на рынке в тот или иной момент времени.
Поскольку в промышленных масштабах электроэнергию невозможно ни накопить, ни произвести заранее, энергетическая компания не может продать ее сверх спроса и вынуждена максимально точно балансировать производство и потребление электроэнергии. В идеальной ситуации мощность подключенных к системе электропитания устройств должна быть равна мощности вырабатываемой электроэнергии. Только в этом случае, с одной стороны, все потребители будут обеспечены необходимым объемом электроэнергии, а с другой, себестоимость произведенной электроэнергии будет минимальна.
При снижении тарифа, компании выгоднее всего приблизиться к минимальной планке производства и меньше тратить на себестоимости электроэнергии, а при повышении, наоборот, производить как можно больше и зарабатывать на повышенном спросе. Проблема в том, что изменение выходного режима работы агрегаторов не происходит мгновенно. На старых теплоэлектростанциях, работающих на угле или мазуте, на смену режима может уходить несколько часов или даже дней, тогда как ситуация на рынке меняется каждый час. Таким образом, точный прогноз спроса — ключевой фактор для повышения эффективности работы электроэнергетической компании.
Эконометрическая модель отдельной электростанции или энергосистемы региона успешно справляется с задачей прогнозирования потребления электроэнергии в конкретном месте в определенный момент времени. Модель учитывает большое количество факторов, которые влияют на изменение спроса, таких как режим работы крупных промышленных предприятий, длительность светового дня или наличие выходных и праздничных дней.
Зная прогноз спроса, энергетическая компания может формировать более конкурентоспособную ценовую заявку на каждый временной период и соответственно определять изменение режимов работы агрегаторов, а также осуществлять более высокоуровневое планирование (когда какие агрегаты выводить в ремонт и т. д.).
Такого рода системы прогнозирования спроса на электроэнергию применяются на российском рынке уже более 15 лет. Например, они активно используются в одной из крупнейших в стране электроэнергетических компаний — «Интер РАО ЕЭС». Российские разработки в этой сфере настолько успешны, что они были внедрены за рубежом — в Китае и Казахстане.
Однако еще большей эффективности можно добиться, если не осуществлять планирование на основе данных прогнозной модели вручную, а и здесь положиться на технологию цифровых двойников. Имея в качестве вводных данных информацию по динамике спроса на энергетическом рынке, текущему предложению других участников рынка и сложившемуся тарифу, цифровой двойник принимает решение по управлению режимом работы электростанции и увеличению или уменьшению объемов производства электроэнергии. Цифровой двойник, решающий такую оптимизационную задачу, позволяет снизить себестоимость мегаватта энергии и повысить финансовую эффективность работы энергетической компании.
В отличие от прогнозных моделей, оптимизационные системы распространены в России гораздо меньше. Тем не менее, у нас есть IT-компании, которые знают и умеют разрабатывать подобные цифровые двойники. За внедрением таких систем стоит будущее российской энергосистемы.
Ваш комментарий будет первым