Востребованность информационных технологий в мире с каждым годом растёт. За примером далеко ходить не надо – переход на дистанционное обучение является лучшим тому подтверждением. Без информационных технологий это было бы очень тяжело организовать.
В энергетике потребность в информационных технологиях также уверенно растёт. Поэтому нужно обновлять учебные программы, усиливать подготовку инженеров в рамках курсов, связанных с информационными технологиями и с энергетикой, курсов обработки и анализа дынных, обучать специализированному программному обеспечению.
В классической энергетике рассматриваются процессы генерации, то есть создание, передача, преобразование, хранение электрической энергии. А в цифровой энергетике все те же процессы, но связанные не с энергией, а с цифровыми данными, то есть присутствуют также создание, передача, преобразование и хранение цифровых данных.
Цифровые технологии в электроэнергетике
- Основы обработки и визуализации данных Python
- Базы данных, сетевые технологии
- Кибербезопасность
- Методы цифровой обработки сигналов (Digital Signal Processing)
- Автоматизированные системы управления
- Цифровые подстанции
- Интеллектуальный анализ данных (Data Science)
Внутри объектов генерации, потребления и цифровыми подстанциями есть свои циклы и потоки обмена цифровыми данными. Обмен цифровыми дынными может быть прямой, например, между различными объектами. Что важно, все каналы, как правило, являются двунаправленными. То есть в отличие от электроэнергии, которая идёт от генератора к потребителю, цифровые данные перемещаются с большой гибкостью, используются как компаниями генерирующими данные, собранные с потребителей, так и потребители могут использовать данные, которые аккумулируются, собираются со всей электросистемы. Поверх классической инфраструктуры, связанной с обменом электроэнергией, накладывается вторая, связанная с двусторонним обменом цифровыми данными.
Создание, передача, преобразование и хранении цифровых данных, происходит с целью анализа, в конечном счёте, для принятия решений, чтобы повысить скорости и качество управления всей системой или отдельных её элементов. Например, на основе собранных данных делается автоматический анализ состояния трансформаторного оборудования, чтобы найти проблему заранее, предупредить о ней, принять решение о проведении ремонта, в итоге предотвратить аварию. То есть все эти технологии нужны для принятия решений для повышения эффективности функционирования.
Нужно ли электроэнергетикам разбираться в IT-сфере?
Программирование для не IT – специальностей, повышает продуктивность деятельности. Даже если человек не будет писать программы, можно относиться к этому как к упражнениям, которые повышают и развивают математическое, логическое и абстрактное мышление, это несомненно полезно в любой сфере деятельности.
Кроме того, программирование полезно для автоматизации, расчётов, моделирования и генерации отчётов, то есть даже для написания каких-то небольших программ, которые помогают сэкономить время. И даже не обязательно вести речь об инженерных или научных расчётах, это может быть вполне бытовые рутинные задачи. Понятно, что можно поискать готовые программы, которые всё это делают, но не факт, что мы быстро найдём программу, которая поддерживает все те задачи, все те критерии, которые мы себе задали. Умение писать небольшие скрипты позволят быстро найти решение задачи, которое можно будет применять снова и снова.
Возможности информационных технологий для обработки данных в электроэнергетике
Принятие решений происходит двумя методами, причём здесь важна разница между автоматическим и автоматизированным.
Рассмотрим систему, которая управляет дорожным движением, она собирает цифровые данные, получает информацию о том, на каком участке имеется затор, и может регулировать время горения красного и зелёного света светофоров. Если система на основании собранных данных, заложенных моделей, алгоритмов автоматически без участия человека принимает решение о том, как регулировать длительность свечения красного, зелёного света, чтобы разгрузить участок, на котором образовался затор, то речь идёт об автоматическом управлении.
Если речь идёт об уровне тактического или стратегического управления, то есть когда конечное слово за человеком. Ему могут даваться рекомендации, что лучше сделать, как поступить, но решает он сам, тогда речь идёт об автоматизированном принятии решений. Если продолжить пример с дорожной развязкой, то это будет, например, принятие решений о том, в каком месте строить новую развязку. В этом случае система, которая будет собирать данные о перемещениях за длительный промежуток времени, использовать автоматические модели, сможет уже просчитать различные сценарии, что будет если развязку построить в том или другом месте. Но только человек сможет на основании этих данных принять окончательное решение, которое будет более эффективное, чем если бы оно принималось интуитивно, на основании одного опыта. Без цифровых данных и моделей не получилось бы сделать точного прогноза, что будет если развязка построена в том или ином месте.