Информационно-измерительные системы в энергетике

Введение
Цифровые технологии пронизывают современную жизнь, влияя на все - от того, как мы работаем и путешествуем, до того, как мы живем и играем. Цифровизация открывает большие перспективы для повышения безопасности, производительности, эффективности и устойчивости энергетических систем по всему миру. Но это также поднимает вопросы безопасности, конфиденциальности и экономических потрясений.
Международное энергетическое агентство (МЭА) уже много лет уделяет особое внимание взаимосвязи между цифровизацией и энергетикой, разработали дорожные карты smart grid в 2011 году и 2017 год, отслеживали прогресс в области электромобилей и умной зарядки, и проанализирована интеграция возобновляемых источников энергии и потребление энергии подключенными устройствами.
Обнаружили, что цифровизация становится все более важной для широкого спектра энергетических секторов. Кроме того, поскольку цифровые технологии меняются так быстро, существует много неизвестного о том, как технологии, поведение и политика будут развиваться с течением времени и как эта динамика повлияет на энергетические системы в будущем.
Чтобы обеспечить более систематический и скоординированный подход к усилиям, в 2016 году учреждена межведомственную рабочую группу по цифровизации и энергетике.
Цель работы - предоставить точный и сбалансированный взгляд на то, что происходит сегодня. Используя аналитические инструменты, показано, что может произойти при дальнейшем развитии цифровизации в данной отрасли.
 
1. Инновации в энергетическом секторе: технологические тенденции и примеры использования
Тренд 1. Искусственный интеллект
Искусственный интеллект вещей во времена Energy 4.0 занимает первое место в списке прикладных энергетических инноваций. Тренд — это сочетание искусственного интеллекта и интернета вещей. Решения, подключенные к Интернету, генерируют данные. А технологии ИИ помогают устройствам быстро собирать и раскрывать информацию из этих данных, чтобы делать прогнозы и даже выполнять задачи, подобные человеческим.
По сравнению с традиционными инструментами бизнес-аналитики, алгоритмы ИИ делают операционные прогнозыв 20 раз быстрее. Они также имеют большую точность.
В реальном сценарии вы можете прогнозировать простои или сбои оборудования и устранять их в режиме реального времени. И как следствие — повышение энергоэффективности и экономия бюджета на дорогостоящий ремонт. Наконец, повышение эффективности сокращает потери энергии. Выбросы CO2 также снижаются.
Примеры использования: интеллектуальные сети на основе искусственного интеллекта. Ярким примером прикладных энергетических инноваций с ИИ в конвейере является интеллектуальная сеть. Это электрическая сеть, оптимизированная с использованием передовых технологий. Датчики IoT позволяют коммунальным компаниям наблюдать за сетевыми активами в режиме реального времени. ИИ в процессе разработки помогает прогнозировать будущие поломки и пиковый спрос на энергию.
С помощью интеллектуальных сетей как энергетические компании, так и потребители электроэнергии могут принимать решения, основанные на данных. Список областей применения услуг по разработке интернета вещей здесь огромен. Умное управление активами является одним из них. Операторы сетей могут следить за состоянием активов и планировать ремонт вовремя. Благодаря сочетанию ИИ и IoT можно прогнозировать: