Последний тренд в развитии энергетических технологий — это создание цифровых двойников. О том, как строить виртуальные электросети, и зачем они нужны, рассказала Елена Никитина, главный инженер подразделения «Интеллектуальные сети» компании Siemens

Цифровизация сейчас является основным направлением развития не только экономики, но и энергетики. По данным Navigant research и Bloomberg New Energy Finance в 2019 году размер рынка цифровых технологий в мировой энергетике составит $54 млрд, и с каждым годом он будет расти на 3–5%.

Частью цифровизации является работа с большими данными. Это информация, которая поступает с различных датчиков, сенсоров и измерителей. В таких условиях при наличии большого массива данных можно создать цифровой двойник единицы оборудования или системы.

Зачем нужен цифровой двойник в энергетике

Понятие цифрового двойника имеет несколько определений. Наиболее подходящее из них звучит так — это реальное отображение всех компонентов в жизненном цикле продукта с использованием физических данных, виртуальных данных и данных взаимодействия между ними. То есть цифровой двойник создает виртуальный прототип реального объекта, с помощью которого можно проводить эксперименты и проверять гипотезы, прогнозировать поведение объекта и решать задачу управления его жизненным циклом.

Цифровой двойник также экономит затраты на проектирование оборудования или системы и на ее эксплуатацию. Ведь ремонты можно проводить по необходимости, а не по графику.

Начиная с 2017 года исследовательская компания Gartner включает технологию цифрового двойника в топ технологических трендов. При этом к 2020 году эксперты ожидают более 20 миллиардов подключенных датчиков и конечных точек. А цифровые двойники будут существовать для миллиарда вещей. В сущности, это наиболее простой и эффективный шаг цифровизации.

Какими бывают двойники

По мнению специалистов, цифровых двойников можно разделить на три типа:

1. Двойник-прототип (Digital Twin Prototype)

Это виртуальный аналог реально существующего элемента. Он содержит информацию, которая описывает определенный элемент на всех стадиях — начиная от требований к производству и технологических процессов при эксплуатации, заканчивая требованиями к утилизации элемента.

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.

3. Агрегированный двойник (Digital Twin Aggregate)

Объединяет прототип и экземпляр, то есть собирает всю доступную информацию об оборудовании или системе.

Для компаний, которые эксплуатируют электрические сети, наиболее актуален двойник-экземпляр. Он основывается на математической модели сети. В таком цифровом двойнике может находиться информация о технических параметрах используемого оборудования (кабели, трансформаторы, выключатели и т.д.), дате его ввода в эксплуатацию, географические координаты, данные с измерительных устройств. Эту информацию используют для проведения расчетов по подключению новых потребителей, а также различных расчетов электрических сетей. Например, расчет режимов, токов короткого замыкания, координации установок релейной защиты и другие.

Как правило, эти расчеты проводят различные подразделения, и в каждом из них существует своя собственная математическая модель одной и той же физической сети. Использование разных моделей часто приводит к ошибкам и снижению точности. Применение единого цифрового двойника всеми подразделениями компании может помочь решить данную проблему. Таким образом, для электрических сетей цифровой двойник — это база данных с информацией о сети, которая интегрирована с другими ИТ-системами энергокомпании (SCADA, геоинформационная система, система управления активами и пр.). Цифровой двойник должен синхронизировать данные, полученные из разных источников, таким образом, чтобы они точно соответствовали текущему состоянию электрической сети.

Кто использует цифровые двойники в энергетике

Компании, которые эксплуатируют электрические сети, можно разделить на два типа:

• операторы магистральных сетей (обслуживают сети классом напряжения 110–750 кВ);

• операторы распределительных сетей (обслуживают сети классом напряжения 0,4–110 кВ).

Концепцию цифрового двойника можно применять для каждого типа компаний, но реализация будет отличаться. Например, в магистральных сетях меньшее количество элементов, которые более широко распределены в пространстве (более протяженные линии с меньшим количеством подстанций). У распределительных сетей, особенно городских, больше оборудования — много непротяженных кабелей, большое количество трансформаторных пунктов.

Например, по данным компании «Россети Московский регион», в московском регионе используют 613 высоковольтных подстанций и более 40 тыс. трансформаторных пунктов. Это означает, что для распределительных сетей характерно создание огромных массивов данных, которые достаточно трудно обрабатывать. Так что в этом случае задача по интеграции цифрового двойника сети решается другим путем.

Решение для магистральных сетей

Цифрового двойника для магистральных сетей можно создать с помощью CIM (Common Information Model) модели. Это абстрактная логическая модель данных, которая описывает компоненты энергосистем в форме нотации UML — универсального языка семантического моделирования (стандарт IEC 61968). Благодаря такой стандартизации информацию, которая хранится в базе данных в формате CIM, можно использовать в различных ИT-системах компании.

В 2016 году компания Fingrid создала цифрового двойника для магистральных сетей в проекте ELVIS (ELectricity Verkko Information System). Fingrid — это оператор магистральных сетей в Финляндии. Он обслуживает 116 высоковольтных подстанций, 4600 км линий по 400 кВ, 2200 км линий по 220 кВ и 7600 км линий по 110 кВ. Все информационные системы компании объединили вокруг единой базы данных электрической сети, которая хранила информацию в формате IEC CIM 61970. Специалисты настроили цифрового двойника так, что данные из систем SCADA, геоинформационной системы ArcGIS, и системы управления активами Maximo, стали поступать в единую базу CIM-модели. Всю эту информацию Fingrid стала использовать для обслуживания сети и проведения различных расчетов. В результате цифровой двойник позволил компании повысить производительность, снизить затраты, повысить надежность передачи электроэнергии и улучшить эффективность бизнес-процессов.

Возможности для распределительных сетей

Для распределительных сетей, как уже было сказано, характерно большее количество элементов. Из-за этого сложнее внедрять различные ИT-решения и интегрировать их между собой. Оптимальный способ для создания цифрового двойника в этом случае — использование геоинформационной системы (ГИС) и расчетного комплекса, который содержит математическую модель электрической сети.

Словакская распределительная компания VSE Group (часть European RWE Group) обслуживает более 610 000 потребителей с помощью 34 подстанций по 110/22 кВ и 6000 подстанций по 22/0,4 кВ. Общая протяженность высоковольтных линий по 110, 22 и 0,4 кВ, а также кабельных сетей — 21 тыс. км. Компания внедрила большое количество ИT-систем, для эффективной работы которых требовалась актуальная математическая модель сети. На ведение такой модели уходило до 5 тыс. часов в год. Кроме того, любые изменения физической сети, которые происходят постоянно, требовали корректировок математической модели сети.

Эту проблему решил адаптор, который установили между геоинформационной системой и расчетным комплексом. Он стал выгружать данные из ГИС и переводил их в формат, который мог считать расчетный комплекс. После того как данные преобразовывались, дополнительная информация из SCADA и системы учета добавлялась непосредственно в эту базу данных. Такое решение позволяет добавлять данные и параметры различного оборудования, включая оборудование сети низкого напряжения, устройства защиты и информацию по нагрузкам. Цифровой двойник оказался более эффективным и простым в реализации, чем создание отдельных интерфейсов для всех ИT-подсистем. Эта система помогла компании создавать более точную модель и значительно ускорила работу с ней. Теперь специалистам нужно около двух-трех часов, вместо 500 часов, которые приходилось тратить на создание актуальной математической модели сети.

Автор: Елена Никитина, главный инженер подразделения «Интеллектуальные сети» компании Siemens

Источник: РБК