ВОЗМОЖНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ЦИФРОВЫХ ДВОЙНИКОВ В ЗАДАЧАХ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКИ

ВВЕДЕНИЕ

C появлением цифровых счётчиков электроэнергии, развитием телекоммуникаций и элементов интеллектуальных электрических сетей вынуждают энергосистемы в мире идти к «цифровому переходу» (к цифровизации) – принципиальной смене внутренней архитектуры и управления.

В России преобразование энергетической инфраструктуры посредством внедрения цифровых технологий и решений осуществляется в рамках Указа Президента России от 07.05.2018 № 204 «О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года».

Под термином «цифровизация» понимается большой набор технологий и решений, которые в итоге должны привести к созданию цифровых электрических сетей. Все эти решения объединяют в потоковом режиме автоматизированные бизнес и технологические процессы, тем самым исключая человека из принятия рутинных решений. Задачей цифровизации является не только переход на новую программно-аппаратную базу, но также объединение технологических и бизнес-процессов, что приводит к снижению количества ошибок, а также значительно повышает скорость и точность принятия решений [1].

Рисунок 1. Структурная схема цифрового двойника

Сегодня в условиях цифровизации, автоматизации и интеллектуализации традиционная энергетика трансформируется, появляются новые технологии, такие, как, например, «цифровой двойник», способные на основе анализа больших данных об объекте, системе или процессе не просто выявлять скрытые закономерности в данных, но и определять отклонения параметров функционирования объекта/ системы или протекания физического процесса с высокой чувствительностью еще на стадии, когда такие отклонения не влияют на их состояние и не фиксируются традиционными системами управления и мониторинга [2].

Цифровой двойник (ЦД) электрической сети, который представляет собой единую базу данных, содержащую необходимую информацию об электрической сети, интегрированную с другими подсистемами компании. Он автоматически обеспечивает синхронизацию данных, полученных из разных источников таким образом, что единая цифровая модель соответствует физической электрической сети (рис. 1).

Для объектов электроэнергетического комплекса важными также являются вопросы интеграции цифровых двойников в контур управления и последующая экспериментальная проверка работоспособности предлагаемых решений с оценкой их эффективности.

Технологии цифровых двойников все активнее применяются в различных технических областях, в том числе и в электроэнергетике как в России, так и за рубежом. Стоит отметить, что в настоящее время применение цифровых двойников в электроэнергетике находится на начальной стадии, в отличие от областей автоматизированного проектирования/конструирования [3].

Цифровой двойник является актуальной темой для

современных энергокомпаний, так как в обычной компании существует только одна физическая электрическая сеть, но у нее есть десятки представлений в различных подразделениях. Каждая модель используется для разных целей и с разным программным обеспечением (например, для проведения расчетов сети, диспетчеризации, управления активами, в системе учета и т.д.). Несоответствия данных модели в разных подразделениях могут приводить к неточностям в представлении сети, неоптимальной производительности системы и чрезмерному ручному труду по актуализации данных моделей.

Выделяют три типа ЦД [4]:

1. Двойник-прототип (Digital Twin Prototype). Это виртуальный аналог реально существующего элемента. Он содержит информацию, которая описывает определенный элемент на всех стадиях жизненного цикла – начиная от требований к производству и технологических процессов при эксплуатации, заканчивая требованиями к утилизации элемента. Наиболее характерными решениями в рамках данного направления являются созданные в САПР высокого уровня и максимально полно задокументированные 3D-модели изделий, необходимые для их производства.
   
2. Двойник-экземпляр (Digital Twin Instance). Содержит в себе информацию по описанию элемента (оборудования), то есть данные о материалах, комплектующих, информацию от системы мониторинга оборудования. Этот тип чаще всего основан на математической модели системы.
   
3. Агрегированный двойник (Digital Twin Aggregate). Объединяет прототип и экземпляр, то есть собирает всю доступную информацию об оборудовании или системе.

Основными преимуществами цифрового двойника являются [1]:

1. Повышение точности и согласованности модели (единого источника информации) для проведения расчетов и эксплуатации, включая:
   

   – снижение вероятности серьезных эксплуатационных / плановых ошибок, вызванных некорректными данными в модели;
   

   – отслеживание изменений модели с возможностью воссоздания случаев после изменений («контрольный журнал»);
   

   – возможность взаимодействия с ключевыми источниками данных и функциями, например, системой управления активами, геоинформационной системой (ГИС).

2. Повышение эффективности и оптимизация процессов в планировании и эксплуатации, включая:
   

   – устранение существующих дублирующих процессов (совместное использование модели сети при планировании и эксплуатации);
   

   – автоматизация процессов (например, автоматическое построение модели распределительной сети);
   

   – сокращение сроков технологического присоединения к электрической сети;
   

   – унифицированный процесс моделирования и управления данными для различных функций.

3. Обеспечение более простой интеграции подсистем в будущем и увеличение общей цифровизации компании, включая:
   

   – более эффективное использование ресурсов сети (эксплуатация ближе к возможным предельным значениям);
   

   – использование адаптивных установок релейной защиты;
   

   – избежание / отсрочка необходимости усиления сети;
   

   – моделирование в режиме реального времени, например, предотвращение отключения электроэнергии посредством динамической оценки и оценки безопасности защиты, прогноз на день вперед.
   

Стоит отметить, что специфика компаний-операторов магистральных сетей отличается от компаний-операторов распределительных сетей, хотя функции у них схожие — передача электроэнергии и техническое обслуживание активов. Цифровым двойником для магистральных сетей может выступать база данных, в которой модель сети хранится в формате CIM (например, с использованием ПО Siemens PSS®ODMS). Для распределительных сетей в качестве единого источника информации подходит база данных на основе расчетного ПО для электрических сетей (например, PSS®SINCAL) и ГИС-системы. Такое отличие связано с тем, что распределительные сети обладают гораздо большим количеством элементов, и вкупе с большой частотой изменений это создает огромные массивы данных, которые достаточно трудно обрабатывать [1].

Независимо от точности цифрового двойника небольшие ошибки модели или данных останутся из-за ограничений в моделировании и сборе данных, что можно устранить в будущем с помощью методов машинного обучения с подкреплением и искусственного интеллекта.

Преимуществом метода машинного обучения с подкреплением является то, что созданная виртуальная среда может проходить через бесконечное количество повторений и сценариев с целью обучения агентов, которые запоминают все сложившиеся ситуации и выходы из них давшие максимальное вознаграждение. Такой подход позволяет учесть специфику распределительных сетей, когда имеет место большее количество элементов, которое может только возрастать с учётом её преобразования в активную сеть (например, появление источников возобновляемой энергии, накопителей, активных нагрузок). Целевая функция агента, в этом случае, может быть, как простой (минимизация затрат, сохранение требуемого уровня надёжности, снижение потерь электроэнергии), так и многоцелевой (минимизация затрат и сглаживание пика потребления).

Обучение с подкреплением построено в соответствии с тем, как обучаются различным навыкам люди и животные. Этот метод подразумевают обучение агента тому, что надо делать, как следует отображать ситуации в действии, чтобы максимизировать некоторый сигнал

вознаграждения, принимающий числовые значения (рис. 2) [5, 7].

Рисунок 2. Архитектура алгоритма обучения с подкреплением

Примером создания цифрового двойника для магистральных сетей может служить проект ELVIS (ELectricity Verkko Information System), реализованный компанией Fingrid в 2016 г. Fingrid является акционерной компанией открытого типа с ограниченной ответственностью и на 67,7 % принадлежит государству. Компания отвечает за планирование и развитие энергосистемы Финляндии, предоставление доступа к сетям – участникам рынка, управление электроэнергетическим рынком, обеспечение безопасности энергосистемы и прозрачности информации о деятельности рынка.

Энергосистема Финляндии состоит из 116 подстанций, 4600 км линий мощностью 400 кВ, 2200 км линий мощностью 220 кВ и 7600 км линий мощностью 110 кВ.

Проект ELVIS решает некоторые из наиболее важных проблем в управлении активами и операциями в сети: функциональная совместимость, прозрачность и консолидация информации, которая обычно содержится в нескольких разнородных системах. ELVIS связывает воедино данные об активах из восьми различных

продуктов (включая Siemens PSS®ODMS и PSS®E), объединяя нескольких поставщиков в целостную систему, обеспечивающую свободный обмен информацией между продуктами. Эти продукты охватывают основные функции: расчет сети (PSS®E), расчет защиты, управление данными уставок релейной защиты, моделирование сети и управление данными (ODMS PSS®), управление портфелем / проектом, инструменты геопространственного анализа и системы управления производством работ [3].

В результате внедрения проекта ELVIS, сердцем цифрового двойника которого является ПО PSS®ODMS, удалось решить некоторые из наиболее серьезных проблем в управлении активами, обеспечить бесперебойный обмен информацией между несколькими продуктами на каждом этапе рабочих процессов управления активами и планирования работы энергосистемы, повысить эффективность бизнес-процессов, производительность, снизить затраты, повысить надежность и более эффективное и действенное принятие решений.

Примером создания цифрового двойника для распределительных сетей является проект интеграции геоинформационной системы (ГИС) и ПО PSS SINCAL, реализованный в словацкой компании VSE Group (часть European RWE Group). Ежегодно энергокомпания передает 3800 ГВт∙ч электроэнергии в географическом районе, эквивалентном одной трети восточной Словакии, или около 16 200 кв. км.

Распределительная сеть обслуживает более 610 000 домашних хозяйств с помощью 34 подстанций 110 / 22 кВ и 6000 подстанций 22 / 0,4 кВ. Общая протяженность ВЛ 110 кВ, 22 кВ и 0,4 кВ и кабельных сетей составляет 21 тыс. км.

К 2009 г. компания установила большое количество IT-систем (SCADA, ГИС, SAP), для эффективной работы которых требовалась актуальная модель электрической сети.

Внедрение расчетного комплекса для электрических сетей было завершающим этапом создания цифрового двойника электрической сети.

На тот момент модель создавалась вручную, что занимало много времени (на разработку модели всей электрической сети уходило около 500 ч), модель была не точной и не гибкой (любые изменения в сети требовали внесения обновлений в модель).

Данную проблему решил адаптер, представляющий из себя интерфейс между двумя стандартизированными программными продуктами. Адаптер считывает данные в ГИС и переводит их в формат, считываемый ПО PSS®SINCAL.

Благодаря автоматическому преобразованию данных пользователь может создать точную модель распределительной сети за короткое время. Решение, внедренное в VSE Group, значительно улучшило качество анализа распределительной сети и используются в качестве одного из критериев приоритизации обслуживания оборудования [1].

Примером применения цифрового двойника электростанции – проект АО “НБИ”, программно-аппаратный комплекс на «Ново-Салаватской ТЭЦ».

В программном продукте реализован механизм моделирования тепловой и технологической схемы объекта автоматизации. Для упрощения создания, настройки и редактирования цифровой модели объекта автоматизации используется визуальное представление всех связей и объектов моделирования в виде топологической схемы.

Поскольку цифровая модель является основой для проведения оптимизационных расчетов по критерию максимизации маржинальной прибыли, в ней содержится не только техническая информация о тепловой и технологической схемах станции, но и ряд параметров, позволяющих производить сведение балансов и калибровку модели с использованием фактических данных с различных систем сбора производственно-технической информации.

Основные цели внедрения программно-аппаратного комплекса [6]:

- оптимизация режимов работы оборудования НСТЭЦ;

- оптимизация нагрузки на функционирующее оборудование в соответствии с заданным диспетчерским графиком загрузки по критерию увеличения маржинального дохода;

- выбор оптимального состава генерирующего оборудования;

- расчёт упущенную прибыли в связи с проведением неотложных и аварийных ремонтов;

- расчёт прироста затрат на топливо с учетом изменения структуры топлива;

- определение оптимального режима, при обеспечении отпуска тепловой энергии и покрытия диспетчерского графика электрической нагрузки;

- обеспечение в процессе эксплуатации системы возможности коррекции энергетических характеристик;

- планирование и оптимизация расходов топлива;

- формирование отчетов на заданный пользователем временной период в соответствии со списком и заданными формами;

Пример реализации цифрового двойника в атомной энергетике – принятый в промышленную эксплуатацию программно-технический комплекс «Виртуально-цифровая атомная электростанция с реактором ВВЭР», разработанный АО «ВНИИАЭС» (дочернее общество Концерна «Росэнергоатом») (рис.4).

Рисунок 3. Виртуально-цифровая АЭС

В основе комплекса лежит цифровой двойник атомной станции, который позволяет производить комплексные расчеты самых разных процессов от нейтронно-физических, тепло- и гидродинамических характеристик реакторов (рис.5) до экономического эффекта при использовании различных систем и материалов. В такой модели можно рассчитывать поведение и вновь устанавливаемого оборудования еще до его установки на реальных энергоблоках, его совместимость и влияние на другие системы; моделировать самые сложные технические ситуации, в том числе отказы оборудования, внешнее воздействие и неправильные действия персонала [2].

Рисунок 4. Цифровая модель работы реактора

В настоящее время Харбинский генераторный завод (ХГЗ) работает над адаптацией своей Интеллектуальной системы диагностики и технического обслуживания с использованием технологии цифрового двойника для внедрения на модернизируемых турбогенераторов (ТГ) Российского производства.

Цифровой двойник ТГ интегрирован в интеллектуальную систему удаленной диагностики и технического обслуживания, разработанную специалистами ХГЗ, которая является одной из составляющих системы долгосрочного сервисного (технического) обслуживания турбогенераторов производства ХГЗ (рис. 6).

Рисунок 5. Цифровой двойник ТГ ХГЗ

Применение системы дистанционной диагностики и ТО с использованием технологии цифрового двойника ТГ позволяет:

1. Осуществлять контроль рабочего состояния турбогенератора в реальном масштабе времени, производить диагностику уже возникших неисправностей и вырабатывать варианты устранения неисправностей;
   
2. Проводить оценку текущего состояния турбогенератора, предсказывать возможные неисправности, оптимизировать объемы и сроки ремонтов, снизить расходы на ремонт, повысить надежность агрегата, продлить срок службы агрегата, снизить количество дежурного персонала.
   
3. Вырабатывать рекомендации по оптимизации работы агрегата в реальном времени, с целью повышения экономической эффективности.
   

Применение системы диагностики с использованием технологии ЦД ТГ обеспечивает: снижение количества аварийных остановов оборудования, сокращение времени планового и внепланового технического обслуживания, проведение более целенаправленных и эффективных технических проверок, получение предварительной информации о необходимых запчастях, инструментах, специалистах для проведения техобслуживании / ремонтов.

Система диагностики позволяет не только вовремя обнаружить неисправности генераторного оборудования, но и делать прогноз, основываясь на анализ трендов.

Моделирование процессов в турбогенераторе с использованием технологий цифрового двойника позволяет:

- определять и прогнозировать ключевые показатели генератора;

- выявлять проблемные места и неисправности в системах генератора;

- запускать как подробные, так и экспресс сценарии «что-если», оказывая тем самым содействие процессу принятия решений [8].

Еще одно применение цифровых двойников – обучение персонала. Компания «КРУГ» разработала компьютерный тренажерный комплекс для персонала, обслуживающего автоматику и средства измерений электростанции, выполненный с применением комплекса «ТРОПА».

Цифровой двойник реальной АСУ ТП предоставляет интерфейс взаимодействия оперативного персонала с объектом управления, который построен на реальной АСУ ТП ГРЭС, и выстраивает работу средств автоматизации и их алгоритмов на основе математической модели. Цифровое моделирование технологического процесса обеспечивает возможность задания возмущающих и управляющих воздействий и отображает текущее состояние объекта.

Использование компьютерных тренажерных комплексов на базе ЦД позволяет получить и закрепить знания и навыки надежной и эффективной эксплуатации оборудования, не подвергая опасности персонал и само оборудование предприятия в процессе обучения [9].

В последние годы с появлением интеллектуальных счетчиков электроэнергии, развитием телекоммуникаций и элементов интеллектуальных электрических сетей возникла возможность оптимизации электропотребления, снижения потерь энергии в городских электрических сетях посредством применения различных адаптивных режимных решений, таких как целенаправленное воздействие на оборудование потребителя и/или изменение режима электрической сети в реальном времени, когда это необходимою/

Создание цифровых двойников как для магистральных, так и для распределительных сетей позволяют создавать единый источник информации о состоянии сети; собирать данные из различных подсистем для создания модели сети, отражающей поведение реальной системы; снижать издержки на создание модели и использовать их для анализа сети; улучшать качество информации об электрической сети; упрощать процесс выдачи заявок на технологическое присоединение; более точно рассчитывать технические потери в сети.

Эффективность применения технологий цифровых двойников повлияет на сокращение времени выполнения задач дежурным электромонтером, повышения достоверности данных о текущем состоянии и остаточном ресурсе оборудования.

Применение технологии цифрового двойника в составе Интеллектуальной системы диагностики и технического обслуживания способствует снижению эксплуатационных расходов за счёт уменьшения времени простоя из-за неплановых ремонтов оборудования, оптимизации процессов планирования и выполнения ремонтов.

Отображение электрооборудования (генератора) в виде цифрового двойника дает отличные возможности для анализа и прогнозирования. Технология позволяет моделировать самые разные ситуации, которые могут возникать в процессе эксплуатации оборудования.

1. Никитина Е.В., Полуэктов А.Н., Кох С. Цифровой двойник для электрических сетей // Энергия единой сети. – 2019. – № 4 (46). – С. 32-36.
2. С. А. Ерошенко, А. И. Хальясмаа // Электроэнергетика глазами молодежи-2019 : материалы юбилейной Х Международной научно-технической конференции, Иркутск, 16–20 сентября 2019 года. – Иркутск: Иркутский национальный исследовательский технический университет, 2019. – С. 55-58. – EDN IECAJH..
3. Гвозде Д.Б., Болонов В.О., Окнин Е.П. [и др.]. О возможности применения цифровых двойников в управлении объектами электроэнергетики // Электроэнергия. Передача и распределение. – 2019. – № 6(57). – С. 30-35. – EDN BUZZXR.
4. Салов И.В., Щербатов И.А., Салова Ю.А. Применение цифровых двойников и киберфизических систем на объектах генерации тепловой и электрической энергии / И. В. Салов, И. А. Щербатов, Ю. А. Салова // International Journal of Open Information Technologies. – 2022. – Т. 10. – № 3. – С. 57-62. – EDN FHNYUS.
5. Томин Н.В., Курбацкий В.Г., Борисов В.А., Музалёв С.П. Активное управление электрической сетью на базе концепции цифрового двойника // Энергия единой сети. – 2021. – № 2(57). – С. 42-57.
6. Цифровая электростанция, https://nbiservice.ru/energy/sozdanie-cifrovih-dvoinikov/.
7. Саттон Р.С., Барто Э.Г. Обучение с подкреплением / Под ред. Ю.В. Тюменцева. М: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2011.
8. Технологии цифрового двойника турбогенератора с использованием разработок Харбинского завода, https://mon1toring.ru/.
9. Л. Гурьянов, И. Долгушев. Цифровые двойники – эффективный инструмент для подготовки персонала электростанций // Control Engineering Россия. – 2020. – № 3(87). – С. 18-21. – EDN ATQQML.

Все статьи автора «Моравель Вячеслав Игоревич»