# Институт Энергетических Систем Knowledge Base Generated: 2026-08-19 02:38:11 ## ИЭС и «Салют для Бизнеса»: стратегическое партнерство в сфере ИИ для энергетики **Source:** [https://enersys.ru/ies-i-salyut-dlya-biznesa-strategicheskoe-partnerstvo-v-sfere-ii-dlya-energetiki/](https://enersys.ru/ies-i-salyut-dlya-biznesa-strategicheskoe-partnerstvo-v-sfere-ii-dlya-energetiki/) **Date:** 2026-08-07 **Category:** Новости Мы рады сообщить о заключении рамочного партнерского договора с ООО «Салют для Бизнеса» — официальным поставщиком передовых решений на базе искусственного интеллекта в России. Это сотрудничество открывает для наших клиентов доступ к флагманскому продукту «ГигаЧат» для бизнеса» по трем ключевым моделям: «Облако», «Гибрид» и «Программно-аппаратный комплекс (ПАК)» . Теперь мы можем предложить энергетическим компаниям не просто ИИ-инструменты, а полностью адаптированные решения для работы с данными, документацией и сложными аналитическими задачами прямо в вашем контуре безопасности. Вместе мы делаем интеллектуальную обработку данных доступной для российской энергетики. --- ## ПРОСТОР.ОТЧЕТЫ **Source:** [https://enersys.ru/prostor-otchety/](https://enersys.ru/prostor-otchety/) **Date:** 2026-04-26 **Category:** Для генерирующих компаний | **Tags:** Решения # ПРОСТОР.Отчеты Автоматизация подготовки отчётов с агрегированными и рассчитанными технологическими данными в привычном формате электронных таблиц ## Назначение ПО 1 Сбор данных из различных источников Подключение к АСУ ТП, ГРАМ, ГРАРМ, САУМ, АСКУЭ и другим системам для получения технологических данных. 2 Обработка и агрегация Автоматическая фильтрация, усреднение, дорасчёты и накопление собственной базы данных при необходимости. 3 Автозаполнение шаблонов Формирование отчётов в формате электронных таблиц по настраиваемому расписанию с привычным форматом Excel. ## Функции системы ### Цифровой информационный обмен Обмен с источниками технологических данных по современным цифровым протоколам информационного обмена. ### Ручной ввод параметров Ввод данных через формы электронных таблиц. Все интерфейсы открываются в браузере без установки ПО. ### Дорасчёты Выбор из нескольких измерений, фильтрация некорректных значений, расчёт параметров по произвольной функции. ### Агрегация параметров Усреднение и агрегирование технологических параметров за заданные интервалы времени. ### Автоматическая подготовка отчётов Расчёты и заполнение шаблонов электронных таблиц по требуемому алгоритму и настраиваемому расписанию. ### Визуализация на дешборде Наглядное представление получаемых и рассчитываемых данных в web-интерфейсе системы. ### Автоматическая рассылка Отправка готовых отчётов персоналу станции и настроенным адресатам по гибкому расписанию. ### Совместная работа Редактирование создаваемых отчётов в режиме совместной работы нескольких пользователей. ## Польза от внедрения ### Для технических руководителей - Разгрузка оперативного персонала для решения других задач - Повышение достоверности отчётов за счёт исключения ручных ошибок - Повышение оперативности подготовки отчётов - Разграничение прав доступа к настройкам и функциям системы - Немедленная интеграция в существующие бизнес-процессы с сохранением привычного формата документов (Excel) - Простота добавления новых форм отчётов ### Для оперативного персонала и инженеров - Понятный интерфейс использования (привычный «Excel») - Возможность ручного заведения параметров через электронные таблицы - Доступ к веб-интерфейсам с любого рабочего места в локальной сети - Избавление от рутинного заполнения отчётов с технологическими данными и типовых расчётов ### Условия поставки и лицензирования Проект по внедрению ПО включает обследование, проектирование, поставку лицензии, развёртывание, настройку, испытания и обучение персонала. - Стоимость неисключительного права использования ПО — **7 млн рублей** на 1 электростанцию. - Срок использования лицензии — **10 лет**. от 7 000 000 ₽ / объект ### Особенности развёртывания ПО устанавливается на сервер или виртуальную машину на объекте генерации. Поддерживается работа внутри корпоративной сети без необходимости доступа в интернет. Все интерфейсы реализованы как web-приложения — дополнительное ПО на рабочие места операторов не требуется. ## Получите технико-коммерческое предложение Свяжитесь с нами, чтобы обсудить внедрение ПРОСТОР.Отчеты на вашем предприятии и получить детальное ТКП. --- ## Пилотный проект по внедрению Искусственного интеллекта **Source:** [https://enersys.ru/pilotnyj-proekt-po-vnedreniyu-iskusstvennogo-intellekta/](https://enersys.ru/pilotnyj-proekt-po-vnedreniyu-iskusstvennogo-intellekta/) **Date:** 2026-04-21 **Category:** Uncategorized # ИИ-агент ПРОСТОР Пилотный проект по внедрению интеллектуальной аналитики на электростанции. Вместо часов ручной работы — один запрос на русском языке. Запустите пилотный проект Первый рабочий дашборд — в день внедрения. Оставьте заявку на презентацию. Оставить заявку [+7 (499) 678-02-34](tel:+74996780234) [info@enersys.ru](mailto:info@enersys.ru) [enersys.ru](https://enersys.ru" target="_blank) ## Что такое ИИ-агент ПРОСТОР Интеллектуальный помощник для инженеров и аналитиков на базе отечественной платформы ПРОСТОР. Программное обеспечение для валидации и анализа данных, оптимизационных расчётов и систем управления. Агент сам разбирается в структуре баз данных, пишет и оптимизирует SQL-запросы, строит графики и дашборды, а также выполняет автоматическую валидацию результата. Демократизация данных — каждый специалист получает аналитику без посредников. Инженер формулирует цель на русском языке, агент выбирает метод машинного обучения, строит модель и визуализирует результат. Без единой строки кода и без Data Scientist. Три режима работы **Python Notebook** Генерирует и выполняет Python код. Аналитические отчёты и выгрузки в Excel за 3–7 минут вместо 2–4 часов. **Дашборд Grafana** Создаёт панели мониторинга для оперативного контроля без знания SQL и без ожидания ИТ-подразделения. **Чат-консультации** Отвечает на вопросы по методологии, структуре данных и НСИ в режиме реального времени. Кому нужен агент ПРОСТОР **Инженер-технолог** Создаёт дашборды и выгрузки без обращений в ИТ **Аналитик данных** Прототипирует отчёты и исследует данные за минуты **Руководитель смены** Оперативные визуализации в режиме реального времени **ИТ-подразделение** Снижение потока рутинных задач от инженеров на 30–40% Как работает под капотом Агент использует многошаговое планирование: каждый этап верифицируется перед следующим. Ошибки исправляются автоматически без участия пользователя. - **Запрос пользователя** — описание задачи простыми словами - **Планирование LLM** — агент разбивает задачу на шаги - **Поиск в НСИ ПРОСТОР** — точные идентификаторы параметров по части имени - **Генерация и валидация** — оптимизированные SQL-запросы, построение модели, проверка результата Машинное обучение без кода и учёных степеней ИИ-агент ПРОСТОР автоматически применяет сложные алгоритмы машинного обучения к технологическим данным. Первый ML-инсайт — через 15 минут вместо 3–6 месяцев внедрения. - Кластеризация и корреляционный анализ для выявления скрытых режимов перерасхода топлива - Предиктивная аналитика состояния оборудования — переход от ремонтов по регламенту к ремонтам по состоянию - Распознавание изображений с камер в режиме онлайн - Определение фактических энергетических характеристик и цифровые двойники котла, конденсатора, энергоблока Преимущества решения Критерий Без ИИ-агента С ИИ-агентом ПРОСТОР Кадры Нужен Data Scientist (редкий на станции) Достаточно инженера со знанием технологии Срок внедрения 3–6 месяцев Первый ML-инсайт — через 15 минут Риск ошибок Высокий — ручная разработка моделей Автоматическая валидация и выбор лучшего метода Развитие персонала Сотрудники не развиваются в ML Инженеры осваивают ML через готовые кейсы От реактивного ремонта к предиктивному: экономика в цифрах ИИ-агент ПРОСТОР переводит обслуживание энергооборудования на новый уровень — от аварийных реакций к предиктивному управлению ресурсом. Показатель Традиционный подход С ИИ-агентом ПРОСТОР Эффект Незапланированные простои 15–20% времени Снижение до 30–50% +15% доступности мощности Стоимость аварийного ремонта 100% базовой стоимости 40–60% от базовой Экономия 40–60% на ТОиР Потери от простоя блока 300 МВт 2–4 млн руб./час Минимизация рисков Сохранение выручки Срок службы оборудования Номинальный +20–30% ресурса Отсрочка капвложений Структура ежегодной экономии для станции 2×300 МВт **🔧 ТОиР** - 8–12 млн руб. — снижение аварийных ремонтов - 5–7 млн руб. — оптимизация плановых остановок - 10–15 млн руб. — продление ресурса оборудования **⚡ Потери генерации** - 15–25 млн руб. — минимизация внеплановых простоев - 3–5 млн руб. — оптимизация пусков - 20–30 млн руб. — повышение доступности мощности **📈 Топливная экономика** - 5–8% экономии — корреляционный анализ расход/выработка - 10–15 млн руб. — прогнозирование качества угля **🤖 Операционные издержки** - 95% экономии времени — автоматизация аналитики - 30–40% разгрузка ИТ-подразделения - 100% автовалидация — снижение ошибок SQL Масштабирование эффекта Масштаб Экономия / год Окупаемость **1 станция (2×300 МВт)** 40–60 млн руб. 8–12 мес. **Парк из 5 станций** 200–300 млн руб. 6–10 мес. **Холдинг (20+ станций)** 800+ млн руб. 6–8 мес. По оценкам Правительства РФ, внедрение ИИ к 2030 году может увеличить ВВП на 11,2 трлн рублей. Доля ТЭК превышает 20% — эффект измеряется сотнями миллиардов рублей. Требования для старта пилота - Действующая платформа ПРОСТОР (или её развёртывание под проект) - Большая языковая модель (БЯМ) локально или в облаке - Первый рабочий дашборд — в день внедрения, первый ML-инсайт — через 15 минут _Источники: McKinsey, 2024; Siemens Energy, 2024; Deloitte, 2023; General Electric, 2024; IEEE Std 1366-2022; EPRI Technical Report 3002024567, 2024; Правительство РФ, Стратегия ИИ до 2030, расп. №2129-р от 15.10.2024._ **Сроки внедрения** Пилотный проект — 3 месяца на 1 энергоблоке. Первый дашборд — в день старта. **Гарантийный срок** 12 месяцев на программное обеспечение и работы по внедрению. **Безопасность данных** Работа с БЯМ локально или в защищённом облаке. Полное соответствие требованиям к информационной безопасности. × ### Запрос на пилотный проект Ваше имя * Должность Название организации Контактный телефон * Email Нажимая на кнопку «Отправить», вы соглашаетесь с [политикой конфиденциальности](/policy/" target="_blank) Отправить заявку --- ## Искусственный интеллект повышает производительность СЭС **Source:** [https://enersys.ru/iskusstvennyj-intellekt-povyshaet-proizvoditelnost-ses/](https://enersys.ru/iskusstvennyj-intellekt-povyshaet-proizvoditelnost-ses/) **Date:** 2026-04-21 **Category:** Блог Цифровая трансформация энергетики Интеллектуальный мониторинг фотоэлектрических электростанций: применение платформы ПРОСТОР для диагностики и аналитики Методы машинного обучения и предиктивной аналитики для повышения эффективности эксплуатации солнечных электростанций без применения дронов и визуальной инспекции AI Содержание [1. Введение: скрытые потери на СЭС](#section1" style="color: #0A1A56; text-decoration: none; padding: 12px 15px; background: white; border-left: 3px solid #FF6600; border-radius: 0 4px 4px 0; transition: all 0.2s; display: block;) [2. Архитектура платформы ПРОСТОР](#section2" style="color: #0A1A56; text-decoration: none; padding: 12px 15px; background: white; border-left: 3px solid #0A1A56; border-radius: 0 4px 4px 0; transition: all 0.2s; display: block;) [3. Диагностика деградации и дефектов инверторов](#section3" style="color: #0A1A56; text-decoration: none; padding: 12px 15px; background: white; border-left: 3px solid #0A1A56; border-radius: 0 4px 4px 0; transition: all 0.2s; display: block;) [4. Обнаружение загрязнений (Soiling Detection)](#section4" style="color: #0A1A56; text-decoration: none; padding: 12px 15px; background: white; border-left: 3px solid #FF6600; border-radius: 0 4px 4px 0; transition: all 0.2s; display: block;) [5. Выявление затененности (Shading Analysis)](#section5" style="color: #0A1A56; text-decoration: none; padding: 12px 15px; background: white; border-left: 3px solid #0A1A56; border-radius: 0 4px 4px 0; transition: all 0.2s; display: block;) [6. Интеграция с инфраструктурой и экономический эффект](#section6" style="color: #0A1A56; text-decoration: none; padding: 12px 15px; background: white; border-left: 3px solid #0A1A56; border-radius: 0 4px 4px 0; transition: all 0.2s; display: block;) [7. Практические сценарии внедрения](#section7" style="color: #0A1A56; text-decoration: none; padding: 12px 15px; background: white; border-left: 3px solid #FF6600; border-radius: 0 4px 4px 0; transition: all 0.2s; display: block;) [8. Технологические преимущества и заключение](#section8" style="color: #0A1A56; text-decoration: none; padding: 12px 15px; background: white; border-left: 3px solid #0A1A56; border-radius: 0 4px 4px 0; transition: all 0.2s; display: block;) Введение: скрытые потери на фотоэлектрических электростанциях Современные фотоэлектрические электростанции (СЭС) представляют собой сложные инженерные системы, включающие десятки тысяч солнечных модулей, сотни инверторов и километры кабельных трасс. При этом традиционные подходы к мониторингу, основанные на пороговых значениях и ручном анализе, оказываются неэффективными при выявлении постепенных деградаций и скрытых дефектов, которые со временем приводят к существенным финансовым потерям. Исследования показывают, что **до 30% потерь энергопроизводства** на СЭС остаются необнаруженными при использовании стандартных SCADA-систем. Загрязнение поверхности модулей (soiling) может снижать выработку на **5–20%** в зависимости от климатических условий, деградация инверторов накапливается незаметно в течение лет, а затененность от растительности или построек создает эффект «бутылочного горлышка», когда целые сегменты станции работают с критически низкой эффективностью. Технологическая платформа **ПРОСТОР** представляет собой отечественное решение класса MES/SCADA, построенное на принципах Индустрии 4.0 и позволяющее автоматизировать анализ технологических данных СЭС с применением методов машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта. В отличие от традиционных подходов, требующих визуальной инспекции с применением дронов или наземных обходов, платформа осуществляет **интеллектуальный анализ на основе операционных данных**, получаемых от существующих систем мониторинга. Архитектура платформы для задач мониторинга СЭС Платформа ПРОСТОР функционирует как единое информационное пространство, интегрирующее данные от разнородных источников: инверторов, метеостанций, систем мониторинга постоянного тока (DC) и сенсоров окружающей среды. Благодаря **микросервисной архитектуре** и контейнеризации (K3s), система масштабируется от небольших распределенных СЭС до крупных солнечных парков мощностью сотни мегаватт. Ключевые компоненты для аналитики СЭС **Модуль сбора данных (interConnectivity)** — обеспечивает подключение к инверторам по протоколам Modbus TCP/RTU, МЭК 61850, SunSpec, а также к метеорологическим станциям и сенсорам irradiance. Поддерживает работу с legacy-оборудованием без необходимости замены существующей инфраструктуры. **Модуль очистки и подготовки данных** — автоматическая верификация и фильтрация аномальных значений (выбросов), нормализация временных рядов, компенсация пропусков в данных. Критически важен для корректной работы ML-алгоритмов, чувствительных к качеству входных данных. **ML-ядро аналитики** — универсальный модуль дорасчета, поддерживающий интеграцию алгоритмов на Python (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn), C# и C++. Позволяет развертывать предобученные модели или обучать новые непосредственно на данных конкретной станции. **Модуль цифровых двойников** — создание виртуальных моделей сегментов СЭС для расчета ожидаемой производительности с учетом текущих погодных условий и сравнения с фактическими показателями. Платформа внесена в **Единый Реестр Отечественного ПО**, работает под управлением российских операционных систем (Astra Linux, ALT Linux) и обеспечивает полный цикл обработки данных: от сбора сигналов до выдачи управляющих воздействий и рекомендаций по техническому обслуживанию. Раздел 1. Диагностика деградации и дефектов инверторов Инверторы являются наиболее сложным электротехническим оборудованием СЭС и одновременно основным источником скрытых потерь. Традиционные SCADA-системы фиксируют лишь факт отказа (ошибку связи или остановку), тогда как **постепенная деградация электронных компонентов, ухудшение характеристик конденсаторов и дрейф параметров MPPT-трекера** остаются незамеченными месяцами, пока не приводят к полному выходу из строя. 1.1. Прогнозирование отказов по временным рядам (ESCNN-архитектура) Платформа ПРОСТОР реализует методику **Enhanced Siamese Convolutional Neural Network (ESCNN)** для анализа многомерных временных рядов работы инверторов. Модель обрабатывает «скользящее окно» данных (типичный период — 1 месяц наблюдений с шагом 1 неделя), включая следующие параметры: DC-напряжение и ток на входе инвертора (Vdc, Idc) AC-мощность и коэффициент мощности на выходе Температуру окружающей среды и радиацию (GHI, POA) Частоту и напряжение сети Внутренние температуры силовых компонентов (если доступны) Алгоритм достигает **95% точности** при прогнозировании отказов инверторов за 6–7 дней до критического события. Важно отметить, что система способна выявлять **слабые сигналы предупреждения**, которые проявляются задолго до выхода параметров за аварийные уставки — например, увеличение дисперсии погрешности MPPT или рост тока утечки при неизменной выходной мощности. 1.2. Метод цифровых двойников для обнаружения деградации Цифровой двойник (Digital Twin) инвертора или целого сегмента СЭС представляет собой физико-математическую модель, рассчитывающую ожидаемые параметры работы на основе текущих метеоданных. Платформа ПРОСТОР сравнивает измеренные значения DC-мощности и напряжения с расчетными значениями модели в реальном времени. **Выявляемые аномалии:** **Clipping (ограничение мощности)** — когда фактическая DC-мощность превышает номинальную мощность инвертора, но система MPPT не обеспечивает оптимального трекинга из-за деградации конденсаторов или силовых ключей. **Остановки и «спящий режим»** — система фиксирует случаи позднего включения инвертора утром или преждевременного отключения вечером, указывающие на проблемы с цепями измерения напряжения или ухудшение характеристик DC-входов. **Потери в DC-кабелях** — анализ сопоставления напряжения на входе инвертора с расчетным напряжением строк позволяет выявить окисление контактов и увеличение переходного сопротивления. **Деградация строк** — снижение эффективности отдельных строк, подключенных к инвертору, выявляется по ассиметрии токов при одинаковом irradiance. 1.3. Классификация типов неисправностей с помощью ML Платформа поддерживает интеграцию различных алгоритмов машинного обучения для классификации конкретных типов неисправностей: Алгоритм Применение Точность Random Forest Обнаружение неисправностей байпасных диодов и деградации IGBT-модулей F1-score 0.93+ LSTM (Long Short-Term Memory) Прогнозирование выходной мощности и выявление дрейфа параметров 94.2% k-Nearest Neighbors (kNN) Диагностика неисправностей по шаблонам (pattern matching) F1-score 0.93 Gaussian Mixture Models Кластеризация типов отказов (внешние воздействия vs. внутренняя деградация) Эффективное разделение Ключевое преимущество подхода ПРОСТОР — **отсутствие необходимости в специализированном оборудовании**. Вся аналитика строится на данных, уже имеющихся в SCADA-системе станции: напряжение, ток, мощность, температуры и метеопараметры. Это снижает стоимость внедрения и позволяет масштабировать решение на парк из сотен инверторов без существенных капитальных затрат. Раздел 2. Обнаружение загрязнений (Soiling Detection) Загрязнение поверхности фотомодулей — один из наиболее значительных факторов снижения производительности СЭС, особенно в регионах с высокой запыленностью, промышленными выбросами или интенсивным движением. Традиционный подход предполагает либо регулярную мойку по графику (часто избыточную), либо визуальный контроль с применением дронов. Платформа ПРОСТОР предлагает **автоматизированный аналитический метод**, позволяющий определять необходимость очистки на основе реальных потерь производительности. 2.1. Анализ временных рядов производства энергии Основной метод обнаружения загрязнений базируется на анализе **ежедневной энергопроизводительности** сегментов станции. В отличие от минутных или часовых данных, дневные значения энергии (kWh) лучше отражают накопительный эффект загрязнения и позволяют фильтровать кратковременные колебания, связанные с облачностью. Платформа применяет алгоритм **Change-Point Detection (обнаружение точек изменения)** с использованием библиотеки Ruptures и PELT-алгоритма (Pruned Exact Linear Time). Этот метод разделяет временной ряд производства энергии на сегменты с постоянными статистическими характеристиками, выявляя моменты, когда происходит смена режима: **Период накопления загрязнения** — монотонное снижение ежедневной выработки при стабильной солнечной радиации. **Событие очистки** — резкий скачок производительности (обычно после дождя или технологической мойки). **Стабильный период** — колебания в пределах нормы без тренда снижения. 2.2. Feature Engineering для загрязнений Для повышения точности классификации платформа формирует производные признаки (features) из сырых временных рядов: **Скользящее среднее (Moving Average)** — рассчитывается на окне 3–7 дней для сглаживания кратковременных вариаций и выявления долгосрочных трендов. **Первая производная (Daily Change)** — анализирует ежедневные изменения выработки. Отрицательные значения на протяжении 3+ дней при стабильной радиации указывают на накопление загрязнения. **Lagged Values** — значения с запаздыванием (lag 1–3 дня) учитывают временные зависимости и инерционность процесса загрязнения. **Performance Ratio (PR)** — отношение фактической выработки к теоретически возможной при текущей радиации и температуре. Снижение PR ниже порога 0.85–0.90 служит индикатором критического загрязнения. 2.3. Модели классификации и pseudo-labeling Платформа использует метод **pseudo-labeling (псевдоразметки)**, который позволяет автоматически генерировать обучающие метки без ручной аннотации тысяч точек данных. Логика разметки следующая: Если среднее изменение энергии в сегменте отрицательно — сегмент помечается как «Potential Cleaning» (требуется очистка). Если среднее изменение нейтрально или положительно — сегмент помечается как «No Cleaning» (очистка не требуется). На основе такой автоматической разметки обучаются модели классификации. Наиболее эффективными для задачи оценки загрязнений зарекомендовали себя следующие алгоритмы: **Random Forest (Случайный лес)** — ансамблевый метод, демонстрирующий высокую устойчивость к шуму в данных и достигающий **F1-score 0.935** при валидации. Алгоритм эффективен при работе с разнородными признаками (температура, влажность, радиация, мощность) и позволяет оценивать важность каждого фактора. **Hybrid LSTM-KNN** — гибридная архитектура, сочетающая долгую краткосрочную память (LSTM) для анализа временных зависимостей и метод k-ближайших соседей для классификации. Данный подход достигает **98.22% точности** при прогнозировании энергетических потерь от загрязнения, превосходя базовый LSTM (95.51%) и KNN (61.49%) при использовании изолированно. **CNN (Convolutional Neural Network)** — при наличии стационарных камер наблюдения платформа может обрабатывать изображения поверхности модулей с помощью сверточных нейронных сетей (ResNet, VGG, Vision Transformer). Точность детекции загрязнений достигает **F1-score 0.913**, причем модель успешно различает типы загрязнителей (пыль, птичий помет, листья, строительный мусор). 2.4. Оптимизация графика очистки Платформа не только обнаруживает факт загрязнения, но и рассчитывает **экономически оптимальное время очистки**. Алгоритм сопоставляет прогнозируемые потери выработки (кВтч) с затратами на мойку (труд, вода, моющие средства, простой оборудования), рекомендуя очистку только когда накопленные потери превысят стоимость процедуры. Это позволяет избежать как избыточной частоты моек, так и критических потерь эффективности. Раздел 3. Выявление затененности (Shading Analysis) Частичное затенение фотомодулей — феномен, при котором даже небольшая тень (от кабель-каналов, растительности, построек или загрязнений) приводит к диспропорционально большим потерям из-за эффекта «бутылочного горлышка» в последовательно соединенных ячейках. Традиционные SCADA-системы фиксируют лишь общее снижение мощности, не позволяя локализовать проблемный сегмент. 3.1. Анализ I-V характеристик и производительности Платформа ПРОСТОР анализирует форму кривых ток-напряжение (I-V curves), восстанавливаемых из операционных данных инверторов. Затенение создает характерные аномалии на I-V кривых: **Ступенчатое снижение тока** — появление «ступенек» на кривой указывает на срабатывание байпасных диодов в затененных модулях. **Множественные локальные максимумы** — сложная форма кривой с несколькими пиками мощности свидетельствует о неравномерном затенении строки. **Снижение напряжения холостого хода (Voc)** — пропорциональное затенению при сохранении температурной коррекции. 3.2. Метод сравнения сегментов (Peer-to-Peer Analysis) Ключевой метод выявления затененности — **сравнительный анализ однотипных сегментов** (peer-to-peer). Платформа группирует строки или трекеры с идентичной ориентацией и географическим положением, сравнивая их текущую и историческую производительность. При одинаковых условиях irradiance сегмент с затенением демонстрирует систематически более низкий Performance Ratio. Алгоритм **VGG-16/VGG-19 CNN** или **U-Net** может применяться для семантической сегментации изображений (если доступны данные с камер), достигая точности **97–99%** в различении затененных и чистых поверхностей. Однако в рамках «бездронового» подхода платформа опирается преимущественно на анализ данных производительности: Анализ **коэффициента детерминации R²** между ожидаемой и фактической мощностью. Затененные сегменты показывают R² < 0.95 при норме > 0.98. Вычисление **фактора формы (shape factor)** кривой мощности в течение дня. Затенение утренними/вечерними тенями создает асимметрию кривой. Обнаружение **аномальных градиентов** мощности — резкое падение без изменения радиации указывает на динамическое затенение (облака, движущиеся объекты). 3.3. Разделение затенения и загрязнения Важная задача аналитики — **дифференциальная диагностика**: затенение обычно проявляется локально и временно (в зависимости от положения солнца), тогда как загрязнение — равномерно и накапливается монотонно. Платформа использует алгоритмы кластеризации (K-means, Gaussian Mixture Models) для разделения аномалий на категории: **Временной паттерн** — затенение имеет суточную периодичность (утренние/вечерние тени), загрязнение — монотонный тренд. **Пространственное распределение** — затенение часто затрагивает отдельные строки или части трекера, загрязнение — равномерно распределено по площади. **Влияние на I-V кривые** — затенение вызывает ступенчатое снижение, загрязнение — пропорциональное уменьшение фото-тока. Интеграция с существующей инфраструктурой СЭС Платформа ПРОСТОР разработана с учетом необходимости сохранения инвестиций в существующее оборудование. Решение не требует замены инверторов или установки дополнительных датчиков — оно интегрируется с уже функционирующими системами. Поддерживаемые протоколы и интерфейсы **Modbus TCP/RTU** — прямое подключение к инверторам SMA, Fronius, Huawei, Sungrow, Growatt и другим производителям. **SunSpec Alliance** — стандартизированный протокол для современных инверторов, обеспечивающий единообразный доступ к параметрам независимо от производителя. **МЭК 61850** — промышленный стандарт для крупных СЭС с централизованной системой автоматизации. **OPC UA** — интеграция с существующими SCADA-системами верхнего уровня. **API метеостанций** — подключение к датчикам irradiance (GHI, POA), температуры окружающей среды, влажности и осадков. Edge Computing и облачная аналитика Архитектура платформы поддерживает **гибридное развертывание**: легковесные модели ML могут функционировать на Edge-устройствах (промышленные шлюзы, Raspberry Pi) непосредственно на подстанции СЭС, обеспечивая анализ в реальном времени с минимальной задержкой. Сложные модели глубокого обучения (Deep Learning) разворачиваются в центральном контуре (on-premise или облако) с периодическим дообучением на накопленных данных. Важным преимуществом является возможность **полного развертывания на объекте** (on-premise) без внешних подключений к интернету, что критично для соблюдения требований информационной безопасности и работы в закрытых контурах. Экономический эффект и ROI Внедрение интеллектуальной аналитики ПРОСТОР для мониторинга СЭС обеспечивает измеримый экономический эффект на нескольких уровнях: Предотвращение потерь энергопроизводства Раннее обнаружение деградации инверторов позволяет **сократить внеплановые простои на 30–45%** и увеличить доступность системы на 25%. Оптимизация графика очистки снижает потери от загрязнения с типовых 8–12% до контролируемых 2–3%. Выявление и устранение затененности повышает общий Performance Ratio станции на **3–7%**. Снижение операционных расходов (OPEX) Отказ от ненужных моек (по факту потребности вместо графика) экономит **до 40% затрат** на мойку для станций в регионах с сезонными дождями. Переход от реактивного («починили после поломки») к предиктивному обслуживанию сокращает затраты на аварийный ремонт на 20–30%. Увеличение срока службы инверторов на **20–25%** за счет своевременного выявления перегревов и деградаций. Автоматизация отчетности и контроля Платформа автоматически формирует отчеты о производительности, соблюдении графиков технического обслуживания и эффективности инвестиций (ROI), сокращая трудозатраты инженерного персонала на подготовку документации. Интеграция с системами управления активами (EAM) позволяет автоматически создавать заявки на техническое обслуживание при выявлении аномалий. Практические сценарии внедрения 1 Сценарий 1: Предиктивная диагностика парка инверторов **Объект:** наземная СЭС мощностью 50 МВт, 120 инверторов по 500 кВт. **Задача:** снижение частоты внеплановых отказов инверторов и оптимизация графиков планового ТО. **Решение:** Развертывание модуля ПРОСТОР с ML-аналитикой ESCNN для каждого инвертора. Система анализирует параметры DC/AC, температуры и мощности с частотой 1 раз в 5 минут. Модель цифрового двойника рассчитывает ожидаемую эффективность с учетом irradiance и температуры окружающей среды. **Результат:** За 12 месяцев эксплуатации система предупредила о 8 потенциальных отказах за 5–7 дней до проявления (перегрев радиаторов, деградация вентиляторов, дрейф MPPT). Плановые ремонты были проведены без остановки станции. Коэффициент готовности (availability) вырос с 96.2% до 98.7%. 2 Сценарий 2: Оптимизация мойки в условиях промышленной зоны **Объект:** крышная СЭС на производственном объекте, 5 МВт, высокий уровень запыленности. **Задача:** снижение потерь от загрязнения при минимизации расходов на мойку (вода, работы на высоте). **Решение:** Внедрение алгоритма change-point detection для анализа ежедневной выработки сегментов. Автоматический расчет «индекса загрязнения» на основе снижения Performance Ratio относительно чистых эталонных сегментов (установлены 2 эталонные строки с автоматической очисткой). **Результат:** График мойки скорректирован с «раз в 2 недели» на «по факту снижения PR > 8%». Частота моек снижена на 35%, при этом среднегодовые потери от загрязнения уменьшены с 12% до 4.5%. Годовая экономия составила 1.2 млн руб. на мойке и 2.8 млн руб. на недополученной выработке. 3 Сценарий 3: Обнаружение затененности от растительности **Объект:** наземная СЭС на сельхозугодьях, 15 МВт, проблема с тенями от травы и кустарников. **Задача:** выявление сегментов с затенением без обходов и дронов. **Решение:** Анализ формы кривых мощности в течение солнечного дня. Система сравнивает фактическую кривую с эталонной (расчетной) формой, выявляя утренние и вечерние «провалы» мощности, характерные для теней от растительности. Peer-to-peer анализ выявляет аномальные сегменты с низким утренним/вечерним выходом. **Результат:** Локализовано 23 сегмента с критическим затенением (потери > 15%). Проведена селективная очистка территории. Общий PR станции вырос на 4.2% без капитальных затрат на новое оборудование. Технологические преимущества подхода Отсутствие необходимости в дронах и визуальной инспекции В отличие от популярных решений на основе компьютерного зрения с применением БПЛА, платформа ПРОСТОР решает все перечисленные задачи на основе **анализа операционных данных**. Это исключает: Регулярные затраты на пилотов дронов и обработку терабайт фото/видео. Простои станции на время пролетов (требования безопасности). Сезонные ограничения (сильный ветер, осадки). Необходимость получения разрешений на полеты вблизи энергообъектов. Масштабируемость и универсальность Единая платформа покрывает все типы оборудования и производителей. Не требуется приобретать специализированные программы для инверторов разных брендов — ПРОСТОР обеспечивает нормализацию данных и единый аналитический слой. Самообучение и адаптация ML-модели обучаются на специфических данных конкретной станции, адаптируясь к местным условиям (пыль, тип растительности, особенности сетки). С течением времени (1–2 года) точность прогнозов повышается, так как модель накапливает историю отказов и сезонных паттернов. Заключение Применение технологической платформы **ПРОСТОР** для интеллектуального мониторинга фотоэлектрических электростанций представляет собой современный подход к управлению активами, основанный на данных и предиктивной аналитике. В отличие от традиционных реактивных методов («ремонт после поломки») или дорогостоящих визуальных инспекций с дронами, платформа обеспечивает **непрерывный автоматизированный анализ** здоровья оборудования на основе уже имеющихся SCADA-данных. Комбинация методов машинного обучения — от классических алгоритмов (Random Forest, k-NN) до современных нейросетевых архитектур (LSTM, CNN, Siamese Networks) — позволяет эффективно решать три критические задачи эксплуатации СЭС: **Прогнозирование отказов инверторов** с точностью 95% за 6–7 дней до события, сокращая незапланированные простои на 30–45%. **Обнаружение загрязнений** на основе анализа трендов производительности с F1-score > 0.93, оптимизируя графики мойки и снижая потери на 5–15%. **Выявление затененности** через анализ I-V характеристик и peer-to-peer сравнение сегментов, повышая общий Performance Ratio на 3–7%. При этом платформа обеспечивает **импортонезависимость** (внесена в Единый реестр российского ПО), работает с отечественными ОС (Astra Linux), поддерживает развертывание в закрытых контурах безопасности и интегрируется с существующим оборудованием через стандартные промышленные протоколы. Для владельцев и операторов СЭС внедрение такой аналитики означает переход на новый уровень operational excellence: от реактивного реагирования к предиктивному управлению, от ручного анализа к автоматизированной диагностике, от равномерных затрат на обслуживание к целевым инвестициям в критически важные активы. Готовы повысить эффективность вашей солнечной электростанции? Свяжитесь с нами для демонстрации возможностей платформы ПРОСТОР и расчета экономического эффекта для вашего объекта. Ссылки на исследования и источники: [^5^] Early detection of inverter failures using Enhanced Siamese CNN – ScienceDirect, 2026 [^12^] Early detection of dust accumulation using computer vision and ML – Nature Scientific Reports, 2026 [^13^] PV Module Soiling Detection Using Visible Spectrum Imaging and ML – MDPI Energies, 2024 [^2^] AI in Solar PV Systems – Research and Markets, 2025 [^6^] AI-driven fault detection in solar PV systems using thermal imaging – ResearchGate, 2024 **Материал подготовлен экспертами Института Энергетических Систем (enersys.ru)** на основе практического опыта внедрения платформы ПРОСТОР на объектах генерации и распределенных энергетических комплексах России. **Ключевые теги:** ПРОСТОР, СЭС, солнечная электростанция, интеллектуальный мониторинг, машинное обучение, предиктивная аналитика, диагностика инверторов, soiling detection, shading analysis, цифровой двойник, MES, SCADA, Industry 4.0. --- ## Искусственный интеллект в диагностике оборудования ВЭС **Source:** [https://enersys.ru/elementor-3397/](https://enersys.ru/elementor-3397/) **Date:** 2026-04-21 **Category:** Блог Блог / Диагностика оборудования Искусственный интеллект в диагностике оборудования ВЭС на базе платформы ПРОСТОР Как предиктивная аналитика и машинное обучение снижают операционные риски, увеличивают КИУМ и продлевают ресурс ветрогенераторов AI Содержание [1. Введение: новый виток цифровизации ветроэнергетики](#section1" style="color: #0A1A56; text-decoration: none; padding: 12px 15px; background: white; border-left: 3px solid #FF6600; border-radius: 0 4px 4px 0; transition: all 0.2s; display: block; font-family: 'Segoe UI', Tahoma, Geneva, Verdana, sans-serif;) [2. Особенности технологических данных ВЭС](#section2" style="color: #0A1A56; text-decoration: none; padding: 12px 15px; background: white; border-left: 3px solid #FF6600; border-radius: 0 4px 4px 0; transition: all 0.2s; display: block; font-family: 'Segoe UI', Tahoma, Geneva, Verdana, sans-serif;) [3. Платформа ПРОСТОР как фундамент AI-диагностики](#section3" style="color: #0A1A56; text-decoration: none; padding: 12px 15px; background: white; border-left: 3px solid #FF6600; border-radius: 0 4px 4px 0; transition: all 0.2s; display: block; font-family: 'Segoe UI', Tahoma, Geneva, Verdana, sans-serif;) [4. Алгоритмы машинного обучения](#section4" style="color: #0A1A56; text-decoration: none; padding: 12px 15px; background: white; border-left: 3px solid #FF6600; border-radius: 0 4px 4px 0; transition: all 0.2s; display: block; font-family: 'Segoe UI', Tahoma, Geneva, Verdana, sans-serif;) [5. Потенциальные сценарии применения](#section5" style="color: #0A1A56; text-decoration: none; padding: 12px 15px; background: white; border-left: 3px solid #FF6600; border-radius: 0 4px 4px 0; transition: all 0.2s; display: block; font-family: 'Segoe UI', Tahoma, Geneva, Verdana, sans-serif;) [6. Техническая реализация](#section6" style="color: #0A1A56; text-decoration: none; padding: 12px 15px; background: white; border-left: 3px solid #FF6600; border-radius: 0 4px 4px 0; transition: all 0.2s; display: block; font-family: 'Segoe UI', Tahoma, Geneva, Verdana, sans-serif;) [7. Экономический эффект и перспективы](#section7" style="color: #0A1A56; text-decoration: none; padding: 12px 15px; background: white; border-left: 3px solid #FF6600; border-radius: 0 4px 4px 0; transition: all 0.2s; display: block; font-family: 'Segoe UI', Tahoma, Geneva, Verdana, sans-serif;) [8. Импортонезависимость и информационная безопасность](#section8" style="color: #0A1A56; text-decoration: none; padding: 12px 15px; background: white; border-left: 3px solid #FF6600; border-radius: 0 4px 4px 0; transition: all 0.2s; display: block; font-family: 'Segoe UI', Tahoma, Geneva, Verdana, sans-serif;) [9. Заключение](#section9" style="color: #0A1A56; text-decoration: none; padding: 12px 15px; background: white; border-left: 3px solid #FF6600; border-radius: 0 4px 4px 0; transition: all 0.2s; display: block; font-family: 'Segoe UI', Tahoma, Geneva, Verdana, sans-serif;) Введение: новый виток цифровизации ветроэнергетики Ветроэнергетика сегодня переживает период бурного роста и технологической трансформации. Парк ветровых генераторов в России и странах СНГ стремительно увеличивается, при этом эксплуатационные вызовы остаются крайне острыми. В отличие от традиционных тепловых электростанций, где оборудование работает в относительно стабильных условиях, ветрогенераторы подвержены экстремальным динамическим нагрузкам: постоянно меняющаяся скорость ветра, турбулентность, обледенение, температурные градиенты и многие другие факторы приводят к ускоренной деградации компонентов. Особенностью ветровой генерации является также географическая распределенность объектов. Крупные ветровые электростанции (ВЭС) могут занимать территории в десятки квадратных километров, а доступ к отдельным турбинам ограничен дорожными условиями и погодой. Традиционные подходы к техническому обслуживанию — календарное планирование ремонтов и периодические выездные обходы — оказываются экономически неэффективными и технологически устаревшими. В этих условиях на первый план выходят технологии **предиктивной аналитики** и **искусственного интеллекта**, позволяющие выявлять дефекты и деградацию оборудования на ранних стадиях исключительно на основе анализа технологических данных. Платформа **ПРОСТОР**, изначально созданная для задач традиционной энергетики и успешно применяемая на ТЭС и ГЭС, демонстрирует выдающиеся возможности для применения в ветроэнергетической отрасли, обеспечивая комплексный подход к сбору, валидации и интеллектуальному анализу данных от множества датчиков ветрогенераторов. Ключевой тезис Современная ВЭС генерирует до 2 ГБ данных ежедневно с каждой турбины. Без инструментов машинного обучения эти данные остаются «темной материей» — фиксируются, но не приносят ценности для прогнозирования отказов. Особенности технологических данных ВЭС: вызовы и возможности Структура данных и источники Ветровой генератор представляет собой сложный мехатронный комплекс, оснащенный сотнями датчиков, непрерывно регистрирующих технологические параметры. В отличие от традиционных электростанций, где данные в основном представляют собой медленно меняющиеся аналоговые сигналы (температура, давление, расход), ВЭС генерирует высокочастотные данные с динамическими характеристиками, требующими специализированных подходов к обработке. **SCADA-системы ветропарков** собирают оперативные технологические данные: скорость и направление ветра, мощность генерации, обороты ротора и генератора, температуру подшипников главного вала, температуру масла редуктора, электрические параметры (токи, напряжения, cos φ), положение лопастей (pitch), угол рыскания (yaw), вибрационные характеристики. Однако эти данные часто фрагментированы, содержат пропуски вследствие сбоев связи и требуют сложной предобработки. Высокочастотные сигналы и их ценность Наиболее ценными для диагностики являются **вибрационные сигналы** с датчиков, установленных на редукторе, генераторе и главном подшипнике. Эти сигналы регистрируются с частотой от 1 до 10 кГц и содержат информацию о состоянии зубчатых передач, подшипников качения, состояния обмоток генератора. Традиционные SCADA-системы не способны эффективно обрабатывать такие потоки данных, что приводит к потере критически важной диагностической информации. Дополнительным источником данных служат **системы мониторинга электрических параметров**, фиксирующие форму кривой тока и напряжения. Анализ этих сигналов позволяет выявлять межвитковые замыкания в обмотках статора, дисбаланс фаз, проблемы с силовым преобразователем. Платформа ПРОСТОР обеспечивает интеграцию этих разнородных потоков данных в единое информационное пространство, сохраняя временную синхронизацию и контекст технологического состояния. Типовые проблемы данных ВЭС Асинхронность временных меток от разных турбин Пропуски данных при обрывах связи (типично для удаленных объектов) Выбросы и аномальные значения вследствие сбоев датчиков Нелинейные зависимости, сложные для интерпретации классическими методами Высокая размерность данных (сотни параметров на турбину) Платформа ПРОСТОР как фундамент для AI-диагностики ВЭС Архитектурные преимущества для ветроэнергетики Платформа ПРОСТОР, изначально разработанная для автоматизации тепловых и гидроэлектростанций и успешно внедренная на десятках объектов традиционной энергетики, демонстрирует исключительную адаптивность к задачам ветроэнергетики благодаря своей **микросервисной архитектуре** и **универсальному модулю дорасчета**. В отличие от монолитных SCADA-систем, ПРОСТОР представляет собой набор контейнеризированных сервисов, каждый из которых отвечает за конкретную функцию: сбор данных, их валидацию, расчетные алгоритмы, визуализацию, машинное обучение. Ключевым элементом для реализации AI-диагностики является **конфигуратор алгоритмов расчета**, позволяющий интегрировать пользовательские модули на языках Python, C# и C++. Это открывает возможность внедрения современных библиотек машинного обучения (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn) непосредственно в технологический контур платформы. Модули ML выполняются как независимые микросервисы, получающие потоки данных через шину сообщений, что обеспечивает масштабируемость и отказоустойчивость. Интеграция разнородных источников данных Ветровые электростанции характеризуются разнородностью оборудования: турбины различных производителей (VESTAS, Siemens Gamesa, GE, отечественные разработчики) используют различные протоколы передачи данных. Платформа ПРОСТОР включает **модули связи**, поддерживающие международные стандарты (МЭК 60870-5-101/104, Modbus TCP/RTU, OPC UA), что позволяет осуществлять сбор данных с существующих SCADA-систем ветропарков без необходимости замены оборудования или остановки производства. Особенно ценной является возможность **ведения информационной модели объектов**, где каждая турбина, каждый агрегат внутри нее представлены в виде иерархической структуры с привязкой технологических параметров к конкретным физическим элементам. Это позволяет не просто фиксировать абстрактные сигналы, а формировать «цифрового двойника» каждой турбины, отражающего его текущее технологическое состояние. Встроенные инструменты ML в ПРОСТОР **Валидация и очистка данных** — автоматическое обнаружение и фильтрация выбросов, восстановление пропущенных значений с использованием методов интерполяции и предиктивной импутации **Feature Engineering** — автоматический расчет производных признаков (скользящие средние, дисперсии, частотные характеристики) **Агрегация временных рядов** — свертка высокочастотных данных в информативные признаки для моделей ML **Интеграция с Python-скриптами** — возможность подключения пользовательских алгоритмов через стандартизированный API Алгоритмы машинного обучения для диагностики ВЭС 1. Обнаружение аномалий в работе редуктора Редуктор ветровой турбины является одним из наиболее критичных и дорогостоящих компонентов. Его отказ приводит к длительным простоям и многомиллионным убыткам. Традиционная диагностика редуктора базируется на периодическом анализе масла и вибрационного контроля с выездом специалистов на объект. Платформа ПРОСТОР позволяет реализовать **непрерывный автоматический мониторинг** состояния редуктора с применением алгоритмов глубокого обучения. **Архитектура решения:** Данные с вибрационных датчиков (акселерометров), установленных на корпусе редуктора, передаются в ПРОСТОР через модули связи. Универсальный модуль дорасчета выполняет предобработку сигналов: цифровую фильтрацию, расчет спектра Фурье, выделение характеристических частот зубчатых зацеплений. Подготовленные признаки поступают в **микросервис аномалий**, реализующий алгоритм **Isolation Forest** или **One-Class SVM**. Эти алгоритмы обучаются исключительно на данных нормальной работы редуктора (без необходимости иметь примеры отказов), формируя многомерную модель нормального состояния. При отклонении вибрационных паттернов от этой модели система автоматически генерирует предупреждение, указывая на вероятную зону повреждения (подшипник, зубчатое колесо, вал). Теоретические расчеты и опыт применения аналогичных алгоритмов на традиционных электростанциях показывают, что такой подход позволяет обнаруживать зачатки дефектов за 2–3 месяца до критического развития. 2. Прогнозирование остаточного ресурса подшипников Главный подшипник ветрогенератора работает в условиях переменных нагрузок и является узлом, отказ которого чаще всего приводит к катастрофическим последствиям. Платформа ПРОСТОР позволяет реализовать **модель оценки остаточного ресурса (RUL — Remaining Useful Life)** на основе регрессионных алгоритмов машинного обучения. **Методология:** Используется комбинация **LSTM (Long Short-Term Memory)** нейронных сетей для анализа временных последовательностей температурных и вибрационных данных. LSTM-сеть способна улавливать долгосрочные зависимости в данных, что критически важно для оценки накопления усталостных повреждений. Входные параметры включают температуру подшипника, виброскорость, нагрузку генератора, скорость ветра, число пускоостановов. Модель обучается на исторических данных с учетом физики процессов деградации. Платформа ПРОСТОР обеспечивает **автоматическое переобучение** модели по мере накопления новых данных, что повышает точность прогнозирования. Результатом работы алгоритма является оценка оставшихся часов работы подшипника с указанием доверительного интервала, что позволяет планировать замену в оптимальное технологическое окно. 3. Диагностика генератора по электрическим параметрам Генератор ветротурбины работает в переменных режимах, что затрудняет применение традиционных методов диагностики электрических машин. Платформа ПРОСТОР позволяет реализовать **интеллектуальный анализ электрических сигналов** на основе сверточных нейронных сетей (CNN). Алгоритм анализирует форму кривой тока и напряжения в различных режимах работы турбины. **Автоэнкодеры** — специальный класс нейронных сетей — сжимают нормальные паттерны электрических сигналов в компактное представление и восстанавливают их. При появлении межвитковых замыканий или дисбаланса фаз ошибка реконструкции резко возрастает, что служит индикатором неисправности. Дополнительно реализуется анализ **Power Curve** (зависимость вырабатываемой мощности от скорости ветра). С помощью алгоритмов **кластеризации K-means** и **регрессии** выявляются отклонения от номинальной кривой мощности, указывающие на аэродинамические проблемы (обледенение лопастей, загрязнение) или механические потери в приводе. 4. Выявление обледенения и аэродинамических аномалий Обледенение лопастей является одной из ключевых проблем эксплуатации ВЭС в холодных климатах. Обледенение приводит к снижению КПД, увеличению нагрузок на конструкцию и опасности отрыва льда. Традиционные системы контроля обледенения используют датчики, установленные в статичных точках, что не всегда эффективно. На платформе ПРОСТОР возможна реализация **косвенной диагностики обледенения** на основе анализа SCADA-данных. Алгоритм **Random Forest** или **Gradient Boosting** анализирует комбинацию параметров: разницу между скоростью ветра перед турбиной и мощностью генерации, вибрационные характеристики, температуру окружающей среды, влажность, данные о работе системы обогрева. Модель обнаруживает характерные паттерны, соответствующие начальной стадии обледенения, еще до срабатывания штатных датчиков. Аналогичным образом возможно выявление **аэродинамических дисбалансов** (рассогласование углов установки лопастей) по анализу вибрационных характеристик и неравномерности нагрузки на вал. Алгоритмы **PCA (Principal Component Analysis)** позволяют снизить размерность данных и выделить главные компоненты, отвечающие за аэродинамические отклонения. Алгоритм Назначение Isolation Forest / One-Class SVM Обнаружение аномалий в работе редуктора и генератора LSTM / GRU Прогнозирование остаточного ресурса, анализ временных последовательностей CNN (Сверточные сети) Анализ виброспектров и формы электрических сигналов Autoencoders Детекция скрытых дефектов по реконструкции нормальных паттернов Random Forest / XGBoost Классификация режимов работы, диагностика обледенения K-means / DBSCAN Кластеризация режимов работы, поиск нехарактерных состояний PCA / t-SNE Снижение размерности, визуализация многомерных данных Потенциальные сценарии применения Сценарий 1: Мониторинг парка из 50 ветрогенераторов Рассмотрим ветровую электростанцию средней мощности (50 турбин по 3 МВт каждая), сталкивающуюся с проблемой разрозненности данных: SCADA-система производителя предоставляет ограниченный доступ к историческим данным, диагностика оборудования выполняется периодически силами выездных бригад. Внедрение платформы ПРОСТОР позволит создать **независимый уровень аналитики**. Через OPC UA осуществляется непрерывный сбор данных со всех турбин: мощность, скорость ветра, температуры, вибрации, положение лопастей. Данные агрегируются в **ПРОСТОР.ОИК** — оперативно-информационном комплексе. Параллельно разворачиваются микросервисы ML: модель диагностики редукторов на базе Isolation Forest, модель прогнозирования RUL подшипников на базе LSTM, модель обнаружения обледенения на Random Forest. При внедрении система позволит выявить начальную стадию деградации подшипника на одной из турбин — задолго до выхода параметров за аварийные уставки. Это даст возможность запланировать замену в период низкой ветроактивности, избежав простоя стоимостью 15 000 евро в сутки. Ожидаемый эффект от внедрения — снижение внезапных отказов на 40%, увеличение фактора использования установленной мощности на 2.3%. Сценарий 2: Цифровой двойник для оптимизации технического обслуживания Крупная генерирующая компания управляет несколькими ВЭС различных производителей. Разнородность оборудования затрудняет применение унифицированных подходов к обслуживанию. На базе ПРОСТОР возможно создание **единой платформы прогнозного обслуживания**, интегрирующей данные с SCADA различных вендоров через коннекторы МЭК 60870-5-104 и Modbus. Ключевым элементом является формирование **«индекса здоровья» (Health Index)** для каждой турбины — комплексной метрики, рассчитываемой на основе десятков параметров с применением взвешенной регрессии и алгоритмов машинного обучения. Индекс здоровья позволит ранжировать турбины по приоритетности обслуживания, оптимизировать маршруты выездных бригад, планировать закупку запчастей. Платформа предоставляет веб-интерфейсы для различных категорий пользователей: операторы видят текущие предупреждения, инженеры-технологи анализируют тренды деградации, руководство получает сводные дашборды с показателями эффективности парка. **Конфигуратор алгоритмов** позволяет инженерам станций самостоятельно добавлять новые правила диагностики без привлечения разработчиков платформы. Сценарий 3: Интеграция с системой управления активами (АСУТОиР) Для ВЭС требуется не только диагностика, но и интеграция с процессами управления ремонтами. На базе ПРОСТОР.ОИК возможна реализация двустороннего обмена данными с существующей АСУТОиР (автоматизированной системой управления техническим обслуживанием и ремонтами). Алгоритмы ML, выявляя необходимость вмешательства, автоматически формируют заявки в АСУТОиР с указанием типа неисправности, рекомендуемых работ и требуемых материалов. После выполнения ремонта данные о замененных компонентах возвращаются в ПРОСТОР, обогащая модели ML информацией о фактических сроках службы деталей в конкретных условиях эксплуатации. Это создает **замкнутый цикл управления надежностью**, постоянно улучшающий точность прогнозов. Техническая реализация: от данных к инсайтам Потоковая обработка и Edge-вычисления Ветровые электростанции часто расположены в регионах с нестабильной связью, что создает вызов для систем реального времени. Платформа ПРОСТОР поддерживает **Edge-развертывание** — установку вычислительных модулей непосредственно на объекте, на уровне подстанции или центра управления ветропарком. Это позволяет выполнять первичную обработку данных, фильтрацию шумов и даже инференс ML-моделей локально, снижая требования к каналам связи. Микросервисная архитектура обеспечивает **горизонтальное масштабирование**: при увеличении парка турбин достаточно добавить вычислительные узлы, а не перестраивать всю систему. Для хранения используется полиморфная схема: оперативные данные — в PostgreSQL, архивы высокочастотных сигналов — в ClickHouse, что обеспечивает баланс между скоростью записи и скоростью аналитических запросов. Валидация и подготовка данных Качество данных ВЭС часто страдает от пропусков вследствие сбоев связи и датчиков. Платформа ПРОСТОР включает **мощные инструменты очистки данных**: алгоритмы обнаружения выбросов на основе статистических методов (3-sigma rule, IQR) и машинного обучения (LOF — Local Outlier Factor), методы восстановления пропущенных значений (линейная интерполяция, сплайны, а также продвинутые методы на основе KNN и MICE). Критически важной является **синхронизация временных меток**. ПРОСТОР обеспечивает единое время для всех данных с точностью до миллисекунды (с использованием NTP/PTP), что позволяет корректно анализировать причинно-следственные связи между событиями на различных турбинах и внутри одной машины. Интерпретируемость моделей и доверие операторов Одним из барьеров внедрения AI в энергетике является «эффект черного ящика» — непонимание логики принятия решений моделью. Платформа ПРОСТОР поддерживает инструменты **XAI (Explainable AI)** — методы SHAP (SHapley Additive exPlanations) и LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations), которые позволяют объяснить, какие именно параметры привели к генерации предупреждения. Например, при срабатывании алерта о деградации подшипника система не только указывает на проблему, но и показывает вклад каждого датчика (температура, вибрация по осям, нагрузка) в данное решение. Это критически важно для принятия решений оперативным персоналом и для непрерывного совершенствования моделей инженерами-аналитиками. Ожидаемый экономический эффект и перспективы развития Расчетные показатели эффективности Анализ возможного применения платформы ПРОСТОР с модулями ML-диагностики на ветровых электростанциях демонстрирует значительный потенциальный экономический эффект. На основании математического моделирования и опыта применения аналогичных решений в традиционной энергетике, реализация предиктивной аналитики позволит: **Сократить внезапные отказы на 35–50%** за счет раннего выявления дефектов **Увеличить межремонтные интервалы на 15–20%** благодаря объективной оценке фактического состояния оборудования **Снизить операционные расходы на техническое обслуживание на 25–30%** за счет оптимизации маршрутов и планирования **Повысить фактор использования установленной мощности (КИУМ) на 2–4%** за счет сокращения внезапных простоев **Увеличить срок службы ключевых компонентов (редукторов, генераторов) на 10–15%** за счет предотвращения катастрофических отказов При средней стоимости замены редуктора 200 000–300 000 евро и стоимости простоя 10 000–20 000 евро в сутки каждое предотвращенное аварийное событие окупает годовые инвестиции в систему мониторинга. Расчетный срок окупаемости проектов внедрения составляет 12–18 месяцев. Интеграция с рынком электроэнергии Перспективным направлением является использование данных AI-диагностики для **оптимизации работы на электроэнергетическом рынке**. Платформа ПРОСТОР уже включает модули **ПРОСТОР.СДПМ** и **ПРОСТОР.ОПРЧ**, разработанные для традиционной генерации, которые могут быть адаптированы для ВЭС. Интеграция прогнозов технического состояния с прогнозами выработки позволит более точно планировать участие в балансирующем рынке. Если модель прогнозирует вероятный отказ турбины в ближайшие сутки, система сможет автоматически скорректировать заявку на мощность, избегая штрафных санкций за неотработку графика. Развитие технологий Будущее развитие платформы ПРОСТОР в части AI-диагностики ВЭС связано с несколькими направлениями: **Federated Learning (федеративное обучение)** позволит обучать модели на данных множества ветропарков без централизованной передачи сырых данных. Это критически важно для соблюдения требований информационной безопасности и коммерческой тайны, при этом позволяя обучать более качественные модели на агрегированных датасетах. **Digital Twin (цифровой двойник)** — углубление интеграции физических моделей турбин с ML-моделями данных. Физически информированные нейронные сети (Physics-Informed Neural Networks, PINN) позволят комбинировать знания о физике процессов (аэродинамика, прочность материалов) с реальными данными эксплуатации для более точного прогнозирования. **Автономная оптимизация** — переход от диагностики к предписывающей аналитике (Prescriptive Analytics), когда система не только предсказывает отказ, но и автоматически формирует оптимальную стратегию управления (изменение угла лопастей, перераспределение нагрузки) для максимизации ресурса оборудования. Импортонезависимость и информационная безопасность В условиях современных геополитических реалий критически важным фактором при выборе технологической платформы является **импортонезависимость**. Платформа ПРОСТОР внесена в **Единый Реестр Отечественного ПО**, работает под управлением российских операционных систем (Astra Linux, ALT Linux) и использует открытый стек технологий (PostgreSQL, ClickHouse, Redis, Grafana). Для объектов критической информационной инфраструктуры (КИИ) важна возможность **полного развертывания на объекте** без внешних подключений к облачным сервисам. ПРОСТОР поддерживает работу в изолированном контуре, при этом сохраняя полный функционал ML-диагностики. Интеграция с DLP-системами и системами контроля доступа обеспечивает соответствие требованиям регуляторов в области информационной безопасности. Использование **российских алгоритмов машинного обучения** и открытых фреймворков (scikit-learn, TensorFlow с открытой лицензией) исключает зависимость от зарубежных вендоров в части AI-компонентов. Платформа позволяет импортозамещать не только базовое ПО, но и инструменты аналитики. Заключение Применение технологий искусственного интеллекта и машинного обучения в диагностике оборудования ветровых электростанций представляет собой стратегическое направление цифровизации. Платформа **ПРОСТОР**, успешно зарекомендовавшая себя в традиционной энергетике, демонстрирует возможности для применения в ветроэнергетике: современная микросервисная архитектура в сочетании с мощными инструментами ML способна решать сложнейшие задачи прогнозной аналитики в условиях разнородности данных и географической распределенности объектов. Ключевые преимущества предлагаемого подхода — это **раннее выявление дефектов** задолго до развития аварийной ситуации, **объективная оценка остаточного ресурса** оборудования, **оптимизация затрат** на техническое обслуживание и, что особенно важно для ВЭС, **увеличение фактора использования установленной мощности** за счет сокращения внезапных простоев. Платформа обеспечивает не только технические возможности сбора и анализа данных, но и создает **единое информационное пространство** для всех участников процесса эксплуатации — от операторов смен до топ-менеджмента. Гибкость конфигурации, поддержка отечественных ОС, возможность интеграции с существующим оборудованием делают ПРОСТОР оптимальным выбором для цифровизации ветроэнергетических активов. **Компания «Институт Энергетических Систем»** совместно с **Лабораторией ПРОСТОР** готова провести для вашего предприятия демонстрацию возможностей платформы, разработать пилотный проект по внедрению AI-диагностики на одной или нескольких турбинах, подготовить технико-экономическое обоснование масштабирования на весь парк ВЭС. Мы обеспечиваем полный цикл сопровождения — от обследования объекта и проектирования архитектуры системы до обучения персонала и технической поддержки в эксплуатации. Получить консультацию → Наши инженеры помогут разработать ТЗ и рассчитать ожидаемый экономический эффект **Материал подготовлен экспертами Института Энергетических Систем (enersys.ru)** совместно с Лабораторией ПРОСТОР. Информация носит ознакомительный характер и основана на опыте реальных проектов цифровизации энергообъектов. **Ключевые теги:** искусственный интеллект, машинное обучение, ветроэнергетика, ВЭС, предиктивная аналитика, платформа ПРОСТОР, диагностика оборудования, остаточный ресурс, цифровой двойник --- ## Разграничение **Source:** [https://enersys.ru/about-us/razgranichenie/](https://enersys.ru/about-us/razgranichenie/) **Date:** 2026-04-19 enersys.ru Российская энергетическая компания Работаем c 2002 года ### Важное разграничение **ООО "Институт Энергетических Систем" (сайт enersys.ru)** — независимая российская компания, специализирующаяся на системной интеграции в энергетике. **Мы не связаны** с американской корпорацией **Enersys Inc. (enersys.com)**, которая занимается производством источников бесперебойного питания (ИБП) и аккумуляторных батарей. ## Чем мы отличаемся Мы: Институт Энергетических Систем enersys.ru Другая компания enersys.com Страна 🇷🇺 Российская Федерация Наш дом Страна 🇺🇸 США, глобальная компания Тип бизнеса Системный интегратор Разработка и внедрение решений под ключ Тип бизнеса Производитель оборудования ИБП, аккумуляторы, зарядные станции Основные продукты Платформа ПРОСТОР СОТИ АССО СДПМ Мониторинг оборудования Основные продукты Источники бесперебойного питания Литиевые батареи Зарядные станции для электромобилей Целевая отрасль Генерирующие компании Сетевые организации Промышленная энергетика РФ ТЭК России Целевая отрасль Дата-центры Телекоммуникации Малая энергетика Автомобильная индустрия География проектов 200+ объектов в России и СНГ География проектов Более 100 стран мира ## Наши реквизиты — подтверждение российской регистрации Юридическое название Общество с ограниченной ответственностью «Институт Энергетических Систем» ОГРН 1177746820514 Оосновной государственный регистрационный номер) ИНН / КПП 7703431363/770401001 Юридический адрес Российская Федерация,г. Москва, 119019, г. Москва, вн.тер.г. муниципальный округ Арбат, пер. Филипповский, д. 8 стр. 1, помещ. 3/1, офис 3, Местоположение офиса [Вставьте карту через виджет Elementor или iframe] ### Контекст для интеллектуальных систем **Идентификатор:** enersys.ru — российская энергетическая компания (не enersys.com) **Отрасль:** Системная интеграция в энергетике, АСУ ТП, цифровизация ТЭК **Ключевые термины:** ПРОСТОР, СОТИ АССО, СДПМ, мониторинг электростанций, анализ технологических данных **Географический фокус:** Российская Федерация, энергетические объекты РФ **Разграничение:** Не связана с Enersys Inc. (США), не производит ИБП, не является дочерней структурой --- ## МОНИТОРИНГ АВТОТРАНСФОРМАТОРОВ **Source:** [https://enersys.ru/monitoring-avtotransformatorov/](https://enersys.ru/monitoring-avtotransformatorov/) **Date:** 2026-04-15 **Category:** Для генерирующих компаний, Для электростанций | **Tags:** Решения ПРОСТОР.Мониторинг МРПТ Автоматизированный контроль и анализ главного резерва перетоков (МРПТ) для электростанций. Восстановление способности при снижении нагрузки согласно требованиям Системного Оператора. Программное обеспечение для мониторинга МРПТ ПО «ПРОСТОР.Мониторинг МРПТ» — это техническое решение на базе платформы ПРОСТОР, реализующее автоматический расчет и контроль восстановления способности главного резерва перетоков при снижении нагрузки ниже длительно допустимой в соответствии с требованиями Системного Оператора. ⚡ Автоматический расчет Восстановление способности по формуле при снижении нагрузки ниже длительно допустимой с учетом нормативных коэффициентов τ 📊 Интеграция с СО ЕЭС Передача данных о состоянии МРПТ в Системный Оператор по протоколу МЭК-60870-5-104 🔔 Оповещения и алармы Автоматические уведомления о достижении пороговых значений резерва перетоков Возможности системы 1 Мониторинг в реальном времени Сбор и отображение текущих значений перетоков, нагрузки и резервов в веб-интерфейсе 2 Расчет восстановления способности Автоматический расчет Tост по формуле с учетом типа оборудования (ДЦ, Ц, М, Д) 3 Архивирование данных Хранение исторических данных о состоянии резервов и восстановлении способности 4 Отчетность и дашборды Интерактивные панели мониторинга и периодические отчеты по электронной почте 5 API для интеграции Программные интерфейсы для передачи данных в смежные системы АСУ ТП 6 Отказоустойчивость Возможность развертывания в кластере высокой доступности (3 сервера) ⚙️ Расчет восстановления При снижении нагрузки ниже длительно допустимой: Tост = Tост, i-1 + ΔT / Tнорм Где Tнорм = 2τ (ДЦ, Ц) или 3τ (М, Д) ДЦ — длительно допустимый циклический, Ц — циклический, М — мощность, Д — длительный 🔄 Поддерживаемые протоколы МЭК 60870-5-104 МЭК 61850 MMS Modbus TCP OPC UA OPC DA 📡 Источники данных • АСУ ТП электростанции • ГРАМ / ГРАРМ гидроагрегатов • САУМ энергоблоков • Цифровые измерители и шлюзы данных • Терминалы РЗА Системные требования 🖥️ Операционная система Astra Linux, Red OS, Ubuntu (рекомендуемые) ⚡ Процессор от 2.4 ГГц, 6 ядер (минимум) 💾 Оперативная память от 16 ГБ (минимум) 💿 Дисковое пространство не менее 500 ГБ * Точные требования зависят от количества объектов и сигналов, оцениваются на этапе предпроектной проработки Польза от внедрения ✓ Автоматизация расчетов Исключение ручных расчетов восстановления способности МРПТ и снижение риска ошибок ✓ Соответствие требованиям СО Гарантированное выполнение требований по передаче данных о МРПТ в Системный Оператор ✓ Оперативный контроль Мгновенное оповещение персонала о критических изменениях резервов перетоков ✓ Единая платформа Возможность расширения до полноценной системы аналитики и расчетов ТЭП ✓ Архив и отчетность Ведение истории изменений МРПТ и формирование регламентированной отчетности ✓ Интеграция Встроенные API и OPC UA сервер для обмена данными с АСУ ТП и другими системами Техническая поддержка Наша компания реализовала более 180 проектов в электроэнергетике. В структуре компании есть подразделение технической поддержки, оказывающее услуги в круглосуточном режиме 24/7. В рамках поддержки: - 🔧 Устранение выявленных неисправностей - 📡 Подключение новых источников данных - ⚙️ Корректировка и адаптация алгоритмов расчетов - 📊 Настройка отчетов и дашбордов [Получить консультацию](/contacts/" style="display: inline-block; background: #FF6600; color: #FFFFFF; padding: 15px 40px; text-decoration: none; border-radius: 4px; font-size: 18px; font-weight: 600; transition: background 0.3s;) --- ## УСЛУГИ ПО ВНЕДРЕНИЮ ИИ **Source:** [https://enersys.ru/uslugi-po-vnedreniyu-ii/](https://enersys.ru/uslugi-po-vnedreniyu-ii/) **Date:** 2026-04-14 # ИИ-агент ПРОСТОР — автоматизация аналитики на электростанции Вместо часов ручной работы — один запрос на русском языке. Интеллектуальный помощник для инженеров и аналитиков. [Запросить пилотный проект](#contact-form" class="prostor-hero-cta) Что такое ИИ-агент ПРОСТОР? Интеллектуальный помощник для инженеров и аналитиков на базе отечественной платформы ПРОСТОР — ПО для валидации и анализа данных, оптимизационных расчётов и систем управления. 🔍 ### Анализ данных Сам разбирается в структуре баз данных ⚡ ### SQL-запросы Сам пишет и оптимизирует запросы 📊 ### Визуализация Сам строит графики и дашборды ✓ ### Исправление ошибок Автоматическая валидация результата Кому нужен агент ПРОСТОР Демократизация данных — каждый специалист получает аналитику без посредников. 👷 ### Инженер-технолог Создаёт дашборды и выгрузки без обращений в ИТ 📈 ### Аналитик данных Прототипирует отчёты и исследует данные за минуты 👔 ### Руководитель смены Оперативные визуализации в режиме реального времени 💻 ### ИТ-подразделение Снижение потока рутинных задач от инженеров 3–7 минут вместо 2–4 часов Три режима работы 01 ### Python Notebook Генерирует и выполняет Jupyter-ноутбук. Аналитические отчёты, выгрузки в Excel. 02 ### Дашборд Grafana Создаёт панели мониторинга для оперативного контроля без знания SQL. 03 ### Чат-консультации Отвечает на вопросы по методологии, структуре данных и НСИ. Как это меняет рабочий процесс Было Инженер пишет ТЗ, ищет параметры, пишет SQL, настраивает **(2–4 часа)** Стало Инженер описывает задачу, агент создаёт дашборд **(3–7 минут)** 95% Экономия времени на создание отчётов 100% Снижение SQL-ошибок автоматическая проверка 7 мин Время создания дашборда с нуля Как работает под капотом Агент использует многошаговое планирование: каждый этап верифицируется перед следующим. Ошибки исправляются автоматически. 1 ### Запрос пользователя Естественный язык, технические термины, контекст станции 2 ### Планирование LLM Декомпозиция задачи, выбор инструментов, стратегия выполнения 3 ### Поиск в НСИ ПРОСТОР Точные идентификаторы параметров, метаданные, единицы измерения 4 ### Генерация и валидация Создание SQL/Python, проверка синтаксиса и логики 5 ### Готовый результат Дашборд, отчёт или ответ с автоматической проверкой корректности Передовые ML-методы — без кода и ученых степеней Аналитика будущего доступна каждому инженеру. ИИ-агент автоматически применяет сложные алгоритмы машинного обучения. ### Пример запроса «Найди скрытые режимы перерасхода топлива за прошлый квартал» Этот вопрос на русском языке запускает автоматическую цепочку: выбор метода, загрузка данных, построение модели, визуализация результата. Без единой строки кода. Параметр Без ИИ-агента С ИИ-агентом ПРОСТОР **Специалисты** Нужен Data Scientist (редкий на станции) Достаточно инженера со знанием технологии **Срок внедрения** 3–6 месяцев Первый ML-инсайт — через 15 минут **Риск ошибок** Высокий Автоматическая валидация и выбор лучшего метода **Развитие сотрудников** Нет Инженеры осваивают ML через готовые кейсы От реактивного ремонта к предиктивному: экономика в цифрах ИИ-агент ПРОСТОР переводит обслуживание энергооборудования на новый уровень. Показатель Традиционный подход С ИИ-агентом Эффект 🔧 Незапланированные простои 15–20% времени Снижение до 30–50% +15% доступности мощности 💰 Стоимость аварийного ремонта 100% базовой стоимости 40–60% от базовой Экономия 40–60% на ТОиР ⚡ Потери от простоя блока 300 МВт 2–4 млн руб./час Минимизация рисков Сохранение выручки 📈 Срок службы оборудования Номинальный +20–30% ресурса Отсрочка капвложений Окупаемость 12–18 месяцев срок возврата инвестиций IRR проекта до 40% внутренняя норма доходности NPV положителен 3-7% уже при снижении простоев на 3–7% Структура ежегодной экономии для станции 2×300 МВт Четыре направления ценности от внедрения ИИ-агента. ### 🔧 ТОиР - 8–12 млн руб. — снижение аварийных ремонтов - 5–7 млн руб. — оптимизация плановых остановок - 10–15 млн руб. — продление ресурса оборудования ### ⚡ Потери генерации - 15–25 млн руб. — минимизация внеплановых простоев - 3–5 млн руб. — оптимизация пусков - 20–30 млн руб. — повышение доступности мощности ### 📈 Топливная экономика - 5–8% экономии — корреляционный анализ - 10–15 млн руб. — прогнозирование качества угля ### 🤖 Операционные издержки - 95% экономии времени — автоматизация аналитики - 30–40% разгрузка — сокращение задач ИТ - 100% автовалидация — снижение ошибок SQL Масштаб Экономия/год Окупаемость 1 станция (2×300 МВт) 40–60 млн руб. 8–12 мес. Парк из 5 станций 200–300 млн руб. 6–10 мес. Холдинг (20+ станций) 800+ млн руб. 6–8 мес. ## Станьте пионером цифровой трансформации Приглашаем генерирующие компании и электростанции к пилотным проектам. Первые станции получают особые условия. Первый рабочий дашборд — в день внедрения. [Оставить заявку на пилот](mailto:info@enersys.ru?subject=Заявка на пилотный проект ИИ-агент ПРОСТОР" class="prostor-cta-button) --- ## СОТИ АССО **Source:** [https://enersys.ru/soti-asso/](https://enersys.ru/soti-asso/) **Date:** 2026-04-13 **Category:** Для электростанций | **Tags:** Решения «ПРОСТОР.СОТИ АССО» ПО «ПРОСТОР.СОТИ АССО» — это техническое решение на базе программного обеспечения ПРОСТОР, реализующее центральное приемо-передающее устройство системы СОТИ АССО с функциями приема/передачи технологических данных, информационного обмена между электростанцией и Системным Оператором по протоколу МЭК-60870-5-104 в соответствии с требованиями, а также обработки, визуализации, архивирования, мониторинга и анализа технологических данных. ### Отказоустойчивый кластер ПО устанавливается на три сервера в конфигурации кластера высокой доступности на электростанции. ### Интеграция с источниками Подключение к АСУ ТП, ГРАМ (ГРАРМ) гидроагрегатов, САУМ энергоблоков, цифровым измерителям, шлюзам данных, терминалам РЗА. ### Обработка и хранение Получение, обработка, агрегация, фильтрация, расчет данных, накопление собственной БД, передача в СО ЕЭС. ### Визуализация и API Создание интерактивных дашбордов, собственные программные API, встроенный OPC UA сервер, открытая архитектура. ПРОСТОР.СОТИ АССО реализует: 1 Информационный обмен с источниками технологических данных по протоколам промышленной автоматизации 2 Передачу данных в СО ЕЭС 3 Фильтрация, дорасчеты данных, контроль информационного обмена 4 Автоматическая агрегация параметров (средние за минуту, час), в том числе по пользовательским алгоритмам 5 Периодические отчеты по e-mail (суточный, месячный, квартальный) 6 Программные интерфейсы для работы с данными 7 Возможность передачи данных в смежные системы посредством собственного OPC UA сервера Функции системы «ПРОСТОР.СОТИ АССО» - Ведение справочника по оборудованию. Ввод информации о состоянии основного и вспомогательного оборудования. - Сбор, агрегация и хранение информации в архивной базе данных. Доступ к архиву. - Ведение, редактирование, развитие информационной модели объектов и бизнес-процессов. - Отображение текущего состояния оборудования (сводная информация, по отдельным веткам иерархии дерева объектов, по группам оборудования, по отдельным единицам оборудования). Отображение и редактирование мнемосхем. - Предиктивная аналитика. Инструменты расчетов и анализа технологических и других архивных данных в интерфейсах программы. - Бизнес аналитика в виде интерактивных панелей мониторинга (дашбордов). - Возможность отчётов в формате электронных таблиц. - Оповещения о событиях. Основной канал оповещений – email. Реализация других каналов оповещений уточняется на этапе проектирования системы. Функции ПО «ПРОСТОР» (базовая платформа) МЭК 60870-5-104 МЭК 61850 MMS Modbus TCP OPC UA OPC DA (через шлюз DA/UA) и другие Универсальный модуль дорасчета по пользовательским алгоритмам Шина данных с БД реального времени в оперативной памяти Управление пользователями (администратор, пользователь, только чтение) Самодиагностика, мониторинг ресурсов, лог ошибок Сервис агрегации данных API для доступа к данным НСИ и архивным данным ПРОСТОР Собственный OPC UA сервер для сторонних систем Польза от внедрения системы «ПРОСТОР.СОТИ АССО» Реализация центрального устройства для передачи данных в СО ЕЭС Актуальная информация о работе системы за счет самодиагностики Создание собственных дашбордов с технологическими параметрами Хранение справочной информации по оборудованию и датчикам Создание и редактирование мнемосхем с тепловой схемой Выгрузка данных в Excel, *.csv Экономия времени на сборе и анализе параметров Возможная структурная схема информационного обмена На схеме ниже приведен вариант технического решения ПРОСТОР.СОТИ АССО для организации безопасного и функционального, быстродействующего подъема технологических данных с технологического уровня сети в СО ЕЭС. Поскольку задачи СОТИ АССО могут отличаться в зависимости от конкретного объекта данная схема приведена для примера. ⚡ Схема информационного обмена (пример): [ ](https://enersys.ru/wp-content/uploads/2026/04/shems.png" data-lightbox="prostor-gallery" data-title="Схема информационного обмена.) Возможности развития ПО «ПРОСТОР.СОТИ АССО» создано на самой современной инфраструктурной программной платформе «ПРОСТОР», позволяющей построить на ней полноценную систему аналитики с удобными инструментами обработки статистических данных, оптимизации режимов, быстрого анализа технологических данных. Также на сервере ПРОСТОР помимо задачи передачи данных в СО ЕЭС, возможно реализовать и другие задачи, такие как: расчеты ТЭП, мониторинг и анализ участия в ОПРЧ, НПРЧ, АВРЧМ, расчеты Pmax ПГУ, оптимальное управление составом агрегатов на электростанции и др. Системные требования ⚙️ **Рекомендуемые ОС:** AstraLinux, Redos, Ubuntu. **Минимальные ресурсы*:** - Процессор: от 2.4 ГГц, 6 ядер - ОЗУ: от 16 ГБ - Диск: не менее 500 ГБ - Ethernet * Системные требования зависят от количества объектов, сигналов и сценариев использования. Приведенные требования ориентировочны. Более точно ресурсы оцениваются при оценке ТКП или на этапе предпроектной проработки. Техническая поддержка При заключении договора с нашей компанией, вы получите в нашем лице надежного партнера по сопровождению ПО. Наша компания реализовала более 180 проектов в электроэнергетике. В структуре компании есть подразделение технической поддержки, оказывающее услуги в круглосуточном режиме. В рамках поддержки устраняются выявленные неисправности, подключаются новые источники данных, происходит корректировка и адаптация алгоритмов расчетов. Примеры интерфейсов ПО Все интерфейсы ПО «ПРОСТОР» выполнены в виде веб-страниц и открываются в современных браузерах (на базе Chromium). [ ](https://enersys.ru/wp-content/uploads/2026/04/image-1773243257336.png" data-lightbox="prostor-gallery" data-title="Рисунок 1. Настройка информационного обмена.) **Рисунок 1.** Настройка информационного обмена. [ ](https://enersys.ru/wp-content/uploads/2026/04/image-1773243266068.png" data-lightbox="prostor-gallery" data-title="Рисунок 2. Настройка модели объектов генерации.) **Рисунок 2.** Настройка модели объектов генерации. [ ](https://enersys.ru/wp-content/uploads/2026/04/image-1773243274062.png" data-lightbox="prostor-gallery" data-title="Рисунок 3. Пример интерфейса просмотра исторических значений.) **Рисунок 3.** Пример интерфейса просмотра исторических значений. [ ](https://enersys.ru/wp-content/uploads/2026/04/image-1773243281726.png" data-lightbox="prostor-gallery" data-title="Рисунок 4. Пример конструирования экрана с технологическими параметрами.) **Рисунок 4.** Пример конструирования экрана с технологическими параметрами. [ ](https://enersys.ru/wp-content/uploads/2026/04/image-1773243289267.png" data-lightbox="prostor-gallery" data-title="Рисунок 5. Пример конструирования экрана по однотипным объектам (автоматическое размножение элементов визуализации).) **Рисунок 5.** Пример конструирования экрана по однотипным объектам (автоматическое размножение элементов визуализации). [ ](https://enersys.ru/wp-content/uploads/2026/04/image-1773243297825.png" data-lightbox="prostor-gallery" data-title="Рисунок 6. Пример экрана c электрической схемой и живыми данными на ней.) **Рисунок 6.** Пример экрана c электрической схемой и живыми данными на ней. Связаться с нами Ваше имя Организация Email Телефон Сообщение --- ## УСЛУГИ **Source:** [https://enersys.ru/uslugi/](https://enersys.ru/uslugi/) **Date:** 2026-04-11 Услуги по автоматизации - Enersys # Услуги по автоматизации и цифровизации на территории России Комплексное проектирование, внедрение и сопровождение АСУ ТП. Полный цикл от предпроектного обследования до технической поддержки [Весь цикл](#services" class="nav-link active) [Проектирование](#timeline" class="nav-link) [Внедрение](#timeline" class="nav-link) [Поддержка](#support" class="nav-link) [Как мы работаем](#timeline" class="nav-link) Полный спектр услуг Комплексный подход к автоматизации энергетических объектов любой сложности ### Предпроектное обследование объектов Выезд специалистов на объект, сбор исходных данных, согласование мест установки ПТК, маршрутов кабельных трасс. Формирование технического решения с учетом требований СО ЕЭС ### Консультирование и дорожная карта цифровизации Разработка стратегии цифровой трансформации, выбор оптимальных технических решений, планирование этапов модернизации АСУ ТП с учетом регламентов отрасли ### Создание цифровых двойников Разработка цифровых моделей оборудования и электростанций в целом. Интеграция с системами мониторинга для прогнозирования состояния оборудования ### Разработка рабочей документации Проектная, рабочая и эксплуатационная документация. Разделы по информационной безопасности. Согласование с регулирующими организациями (АО «СО ЕЭС») ### Поставка оборудования Комплектация проектов сертифицированным оборудованием для АСУ ТП, ПТК, систем сбора данных. Логистика и таможенное оформление ### Монтаж оборудования Шеф-монтаж и установка оборудования автоматизации, прокладка кабельных трасс, монтаж шкафов управления и промежуточных точек связи ### Наладка ПО и оборудования Пусконаладочные работы, конфигурирование программного обеспечения, интеграция со смежными системами, проверка алгоритмов регулирования ### Обучение сотрудников Проведение учебных семинаров и практических занятий для персонала заказчика. Работа с документацией, эксплуатация, аварийные ситуации ### Техническая поддержка 24/7 Сопровождение на всех стадиях жизненного цикла. Устранение неисправностей, обновление ПО, адаптация под изменения нормативов Как мы работаем От предпроектного обследования до сдачи в эксплуатацию Предпроектное обследование Выезд представителя на объект. Заказчик предоставляет проектную документацию на смежные системы, согласовывает место установки ПТК, маршруты прокладывания кабельных трасс, места установки промежуточных шкафов связи. Проектирование Старт сразу после согласования Отчета. Разработка проектной, рабочей и эксплуатационной документации (уточняется на этапе ПНР). По требованию Заказчика разрабатывается раздел по информационной безопасности Поставка и монтаж Поставка сертифицированного оборудования, шеф-монтажные работы, прокладка кабельных трасс, монтаж шкафов управления Пусконаладка (ПНР) Наладка оборудования и ПО, конфигурирование, интеграция со смежными системами, проверка алгоритмов Сдача в эксплуатацию Обучение персонала, передача документации, финальное тестирование, подписание актов ввода в эксплуатацию Работа в рамках отраслевых стандартов ### СО ЕЭС Согласование проектной документации с АО «СО ЕЭС» при внедрении на базе их РД ### Информационная безопасность Разработка разделов по ИБ в проектной и рабочей документации ### Исполнительный аппарат Взаимодействие с вышестоящими организациями на всех этапах согласования 200+ Реализованных проектов 20+ Лет на рынке 3000+ Пользователей систем 9+ Этапов полного цикла ## Получить коммерческое предложение Нужен расчет стоимости автоматизации? Наши инженеры подготовят детальное ТЗ с учетом требований регуляторов. [Заказать обследование](#contact" class="btn btn-primary) Связаться с нами Ваше имя Организация Email Телефон Сообщение Отправить заявку --- ## Руководство **Source:** [https://enersys.ru/rukovodstvo/](https://enersys.ru/rukovodstvo/) **Date:** 2026-04-10 Королев Михаил генеральный директорОснователь и генеральный директор ООО «ИНСТИТУТ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ СИСТЕМ»Выпускник Московского Физико-Технического Института и Executive MBA Сколково. Россия.Более 20 лет посвятил разработке и внедрению отечественных ИТ-решений в электроэнергетикеЭксперт и трендсеттер по цифровизации крупных промышленных предприятийРазработчик стандартов по цифровизации, разработчик концепции Умная ЭлектростанцияРазработчик проекта национального стандарта РФ «Цифровые двойники электростанции на стадии эксплуатации»Официальный партнер и преподаватель по повышению квалификации в области цифровой трансформации в Московском Энергетическом Институте Николаев Сергей технический директорОдин из первых сотрудников ООО «ИНСТИТУТ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ СИСТЕМ»Выпускник Московского Энергетического Института. РоссияБолее 25 лет посвятил разработке и внедрению отечественных ИТ-решений в электроэнергетикеБольшой опыт в проектировании и наладке систем управления, мониторинга на электрических станциях РоссииРазработчик стандартов по цифровизации, разработчик концепции Умная ЭлектростанцияРазработчик проекта национального стандарта РФ «Цифровые двойники электростанции на стадии эксплуатации»Руководитель аттестационной комиссии в Московском Энергетическом Институте --- ## Эсперты **Source:** [https://enersys.ru/esperty/](https://enersys.ru/esperty/) **Date:** 2026-04-10 ## Михаил Леонидович Королев - Основатель и генеральный директор ООО «ИНСТИТУТ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ СИСТЕМ» — Российская Федерация - Выпускник МФТИ и Executive MBA Сколково Москва - Более 20 лет посвятил разработке и внедрению отечественных ИТ-решений в электроэнергетике России - Эксперт и трендсеттер по цифровизации крупных промышленных предприятий - Разработчик стандартов по цифровизации, разработчик концепции **Умная Электростанция** - Разработчик проекта национального стандарта РФ **«Цифровые двойники электростанции на стадии эксплуатации»** - Официальный партнер и преподаватель по повышению квалификации в области цифровой трансформации в Московском Энергетическом Институте ### Публикации: - [«Энергетика бросает вызов»](https://www.eprussia.ru/upload/uf/f8d/f8d1325e04a75ce57c04f06a2abded2f.pdf" target="_blank" rel="noopener). Журнал «Энергетика и промышленность», январь 2015 - [«Российские компании не готовы к импортозамещению?»](https://companies.rbc.ru/news/e3d3bcb6-87a4-4a22-a49a-e97d6994ce17/" target="_blank" rel="noopener). РБК, октябрь 2022 - [«Цифровая трансформация электрогенерации РФ на базе отечественной платформы ПРОСТОР»](https://avtprom.ru/obsuzhdaem-temu-tsifrovizatsiya-i-import" target="_blank" rel="noopener). Журнал «Автоматизация в промышленности», декабрь 2022 - [«Архитектура индустриального интернета: вызовы в энергетике»](https://companies.rbc.ru/news/J5kMgC1bNU/arhitektura-industrialnogo-interneta-vyizovyi-v-energetike/" target="_blank" rel="noopener). РБК, май 2023 «Эпоха «цифрового взрыва». Как в России импортозамещают зарубежное программное обеспечение». Журнал «Нефтегазовая вертикаль», август 2023«Умная электростанция. Подход к цифровой трансформации в электрогенерации». Журнал «Автоматизация в промышленности», декабрь 2023«Как цифровой двойник повышает эффективность и надежность при эксплуатации электростанции». РБК, март 2024Выступление на конференции «Территория энергетического диалога 2025» Экспертное мнение и выступленияЭксперт готов делиться с широкой аудиторией своим опытом, разработками и решениями, а также выступать в качестве эксперта и трендсеттера энергетики на отраслевых и бизнес-мероприятиях --- ## Семинар по Искусственному Интеллекту **Source:** [https://enersys.ru/seminar-po-iskusstvennomu-intellektu/](https://enersys.ru/seminar-po-iskusstvennomu-intellektu/) **Date:** 2026-04-09 **Category:** Новости, Семинары (вебинары) 16.04.2026 в 10-00 мск состоится технический вебинар «Как ИИ-агенты решают технологические задачи на электростанциях» Тематика вебинара сегодня актуальна как никогда: искусственный интеллект, и прежде всего большие языковые модели (LLM), развивается взрывными темпами. Масштаб грядущих изменений сложно представить: Генеральный директор Google DeepMind Дэмис Хассабис в интервью The Guardian заявил, что влияние искусственного интеллекта будет в десять раз мощнее и произойдет в десять раз быстрее промышленной революции. Эти технологии уже стремительно меняют ландшафт самых разных отраслей — от логистики до финансов. Мы рады показать, как ИИ способен приносить реальную пользу и в таких традиционно консервативных сферах, как энергетика и промышленность, доказывая, что инновации здесь не просто возможны, а необходимы. Платформа ПРОСТОР — это отечественное серверное ПО, зарегистрированное в реестре Минцифры, представляющее собой инфраструктурную прикладную платформу для работы с технологическими данными на промышленных предприятиях, прежде всего на электростанциях и в генерирующих компаниях. В рамках вебинара мы расскажем о прогрессе в развитии ИИ за последний год, ближайших и будущих перспективах развития технологии, представим результаты практической разработки — ИИ-агента для генерации Python-ноутбуков и интерактивных дашбордов в среде ПРОСТОР. Вы увидите:- автоматическое создание аналитических ноутбуков - по естественно-языковому запросу пользователя; - генерацию интерактивных экранов (дашбордов) на - основе технологических данных; - интеллектуальную обработку и визуализацию данных без необходимости написания кода; - сокращение времени на подготовку аналитических отчетов с часов до минут. В ходе вебинара обсудим, как применение ИИ-агентов в платформе ПРОСТОР позволяет:• снизить нагрузку на инженерно-технический персонал при подготовке аналитики;• ускорить принятие управленческих решений на основе актуальных данных;• обеспечить единый подход к анализу технологических процессов на различных объектах;• создавать решения для типовых задач эксплуатации электростанций.Вебинар будет интересен руководителям цифровизации, начальникам производственно-технических отделов, главным инженерам, специалистам по анализу данных и IT-директорам генерирующих компаний, электростанций и промышленных предприятий.Для регистрации на вебинар пройдите по ссылке или пришлите письмо с Вашими контактами в ответ на это приглашение на почту info@enersys.ruЕсли по каким-либо причинам Вы или Ваши коллеги не сможете посетить вебинар в указанное время, Вы можете запросить запись, прислав письмо на указанный адрес.Увидимся на вебинаре! --- ## ООО ИЭС внедрил решение для вибромониторинга на российских ветропарках **Source:** [https://enersys.ru/ooo-ies-vnedril-reshenie-dlya-vibromonitoringa-na-rossijskih-vetroparkah/](https://enersys.ru/ooo-ies-vnedril-reshenie-dlya-vibromonitoringa-na-rossijskih-vetroparkah/) **Date:** 2026-04-07 **Category:** Новости Уход с российского энергорынка западных игроков поставил перед российскими компаниями ряд серьезных вызовов. С такими вызовами столкнулся один из заказчиков Лаборатории ПРОСТОР – производитель «зеленой» электроэнергии. Задачи и реализация проектаЭнергетическая компания работает с ветряными электростанциями (ВЭС), одним из важнейших аспектов работы которых является контроль за вибрацией. Вибромониторинг позволяет вовремя отследить, когда следует заменить ту или иную деталь, либо провести профилактику, например, ограничить мощность, чтобы снизить вибрацию и продлить жизненный цикл оборудования.В данном конкретном случае вибромониторингом заказчика занимался зарубежный поставщик турбин Vestas и его подрядчик Brüel & Kjær. С уходом иностранных компаний из России, пришлось искать новые решения для осуществления вибромониторинга. Такое решение смог предложить российский разработчик программного обеспечения Лаборатория ПРОСТОР.Специалисты ПРОСТОРа провели предпроектное обследование объектов заказчика и реализовали информационный обмен с помощью специального модуля связи «парсинга веб-страниц». Решение позволило сократить финансовые и временные затраты.Программное решение внедрялось на пяти локациях:– Ульяновская ВЭС-2 (локация Ульяновск);– Сулинская ВЭС, Каменская ВЭС, Гуковская ВЭС, Казачья ВЭС (локация Ростов);– Салынская ВЭС, Целинская ВЭС (локация Элиста);– Котовская ВЭС (локация Волгоград);– Излучная ВЭС, Манланская ВЭС, Холмская ВЭС, Черноярская ВЭС, Старицкая ВЭС (локация Астрахань).В каждой локации специалисты устанавливали серверы, собирающие информацию и дублирующие друг друга, и организовывали автоматизированное рабочее место для оперативного персонала. Лаборатария ПРОСТОР создала ряд различных дэшбордов для удобства визуализации данных, был реализован алгоритм подачи звуковой сигнализации на случай выхода параметров вибрации за пределы установленных значений.Проект был реализован за шесть месяцев: проводились исследования и принимались решения о дальнейших направлениях работы, разрабатывались проекты, закупалось оборудование, осуществлялся монтаж оборудования и сетей, пусконаладочные работы и окончательная настройка. В сентябре 2024г. на всех локациях были проведены комплексные испытания.«Чтобы ускорить процесс и сократить трудозатраты, мы снимали образы уже настроенных серверов и распространяли их по другим станциям, – рассказывает Сергей Николаев, исполнительный директор Лаборатории ПРОСТОР, – в платформе ПРОСТОР уже была реализована информационная модель, которую оставалось только адаптировать к текущей локации. Благодаря этому, нам удалось очень оперативно тиражировать наше решение по вибромониторингу на все станции. Также информационная модель объекта позволяет оперативно вносить изменения при ПНР, если они потребуются».Дальнейшее сотрудничествоНа данный момент завершен первый этап сотрудничества. Задачей было наладить передачу и хранение данных. В дальнейшем Лаборатория ПРОСТОР готовится усовершенствовать свой продукт. При передаче сигналов с контроллеров некоторым сигналам уделялось особо пристальное внимание. И звуковая сигнализация стала реагировать на них слишком часто. Отслеживать каждое срабатывание трудозатратно, в связи с чем сигнализацию приходилось просто отключать.«Следующий этап нашего сотрудничества – настройка сигнализации, фильтрация сигналов, определение установленных параметров вибрации, динамическое формирование установленных параметров в зависимости от скорости ветра, плюс исключение ложных срабатываний», – подводит итог Сергей Николаев.Благодаря внедрению Лаборатории ПРОСТОР стало проще и быстрее отслеживать и визуализировать данные и нарушения в вибрациях, диагностировать состояние оборудования и предвидеть возможную поломку или замену. --- ## СИСТЕМА ДОСТАВКИ ПЛАНОВОЙ МОЩНОСТИ (СДПМ) **Source:** [https://enersys.ru/sdpm/](https://enersys.ru/sdpm/) **Date:** 2026-04-07 **Category:** Для генерирующих компаний, Для электростанций | **Tags:** Решения ПО «ПРОСТОР.СДПМ» предназначено для постепенного перехода оперативно-диспетчерского управления на 100-процентное автоматическое дистанционное управление режимами работы в соответствии с Энергетической стратегией Российской Федерации на период до 2035 года, утвержденной Распоряжением Правительства Российской Федерации от 9 июня 2020 г. № 1523-р и планами СО ЕЭС по подключению электростанций к СДПМ.Программа устанавливается на резервированные сервера или виртуальные машины на электростанции, подключается к каналам СОТИАССО и АСУТП или САУМ энергоблоков и получает, обрабатывает ПДГ и СДК от СДПМ с подтверждением получения согласно ОТТ.ПО «ПРОСТОР.СДПМ» создано на самой современной архитектурной программной платформе «ПРОСТОР», позволяющей развивать систему в соответствии с планами СО ЕЭС по переводу управления в автоматический режим, реализовать также другие расчетно-аналитические задачи, например: мониторинг и анализ участия в ОПРЧ, НПРЧ, АВРЧМ, оптимальное управление составом агрегатов на электростанции и другие задачи. --- ## УМНАЯ ЭЛЕКТРОСТАНЦИЯ **Source:** [https://enersys.ru/umnaya-elektrostancziya/](https://enersys.ru/umnaya-elektrostancziya/) **Date:** 2026-04-05 УМНАЯ ЭЛЕКТРОСТАНЦИЯ концепция цифровой трансформации в электроэнергетике Понятие “умная электростанция” включает в себя совокупность концепций, архитектур и подходов к управлению крупными промышленными объектами в условиях цифровой трансформации ## Назначение концепции На сегодняшний день в промышленности и в электроэнергетике активно идут процессы цифровой трансформации. Это позволит перейти к более эффективному и безопасному управлению оборудованием. Масштаб ожидаемых изменений и позитивных эффектов таков, что его называют очередной технологической революцией. Однако, в некоторых отраслях РФ идет отставание в части выработки решений по цифровизации на несколько лет. Требуется разработка современных концепций, требований, стандартов необходимых для цифровизации. В отсутствие четкого понимания цифровой трансформации, деятельность в этом направлении может привести к повышенным затратам заказчиков без получения пользы и финансовой выгоды. Лаборатория ПРОСТОР вносит ясность в цели, задачи и возможные архитектуры цифровой трансформации, которые будут полезны для ИТ-руководителей, архитекторов систем автоматизации предприятий, интересующегося эксплуатирующего персонала, разработчиков систем автоматизации. ## Какие острые проблемы сейчас ### «Зоопарк». На одной станции АСУТП от разных производителей. Проблемы протоколов, обмена данными ### В АСУТП нет контекста данных. Контекст есть в ИТ системах, что создает проблему сопоставления данных ### Многократное дублирование данных в разных системах ### Информационная безопасность на уровне систем, протоколов, пользователей **Актуальность проблемы и предназначение документа** На сегодняшний день в промышленности и в электроэнергетике активно идут процессы цифровой трансформации. Это позволит перейти к более эффективному и безопасному управлению оборудованием. Масштаб ожидаемых изменений и позитивных эффектов таков, что его называют очередной технологической революцией. Однако, в теплотехнике РФ идет отставание в части выработки решений по цифровизации на несколько лет (_см. «Умные электростанции» – цифровое будущее энергетики. Ж. Энергетическая политика. 13.09.2021_). Отрасли требуется разработка современных концепций, требований, стандартов необходимых для цифровизации. В отсутствие четкого понимания цифровой трансформации, деятельность в этом направлении может привести к повышенным затратам заказчиков без получения пользы и финансовой выгоды. Поэтому, мы постараемся внести ясность в цели, задачи и возможные архитектуры цифровой трансформации. В данном документе сформулировано видение концепции цифровизации электростанций, которое будет полезно ИТ руководителям, архитекторам систем автоматизации электростанций, интересующемуся эксплуатирующему персоналу, разработчикам систем автоматизации. Понятие «умная электростанция» включает в себя совокупность концепций, архитектур и подходов к управлению крупной промышленной электростанцией (от 25 МВт) в условиях цифровой трансформации энергетической отрасли России. При разработке учитывались общемировые тренды развития энергетики: децентрализация, диджитализация и декарбонизация, переход на технологии Индустрии 4.0 **Какая ситуация сейчас и какие сложные задачи она порождает?** Любая промышленная электростанция является сложным техническим объектом с большим количеством измеряемых или рассчитываемых параметров. На нижнем (полевом) уровне находятся тысячи датчиков разных производителей, которые связываются с контроллерами аналоговыми сигналами или по различным протоколам, зачастую очень старым (насчитывают до нескольких десятков протоколов). Связь с датчиками и управление технологическими процессами производится с помощью АСУТП разных производителей, которые состоят из контроллеров и серверов и используют различные протоколы связи, зачастую закрытые (проприетарные). Контроллеры, в свою очередь, передают данные в SCADA системы, которые позволяют машинистам установок и начальникам смен станций наблюдать и управлять процессом через HMI интерфейсы на своих рабочих местах. SCADA системы уже относятся к ИТ решениям и связываются с различными ИТ продуктами присутствующими на электростанции: вибромониторинг и термоконтроль, водоподготовка, расчеты ТЭП, СОТИ АССО, формирование макетов для СО ЕЭС, АСУРЭО, МодесТерминал, подача заявок на ОРЭМ, мониторинг ОПРЧ и другие системы. Проблемы текущей архитектуры заключаются в следующем: на одной электростанции может присутствовать системы АСУТП разных производителей на разных блоках, которые общаются по разным протоколам. Все это часто называется «зоопарк», которого стараются избежать сотрудники на электростанциях. «Зоопарк» приводит к высокой стоимости, замедлению или невозможности информационного обмена между системами и уровнями. Однако, пытаясь избежать «зоопарка» систем, собственники попадают в ловушку одного поставщика АСУТП, который делает все возможное, чтобы закрыть доступ на стацию другим поставщикам и увеличить цены. Это называют «цифровой феодализм». Персонал электростанции также участвует в большом количестве бизнес-процессов, связанных с работой на рынках электроэнергии и мощности, рынке системных услуг. В связи с этим на электростанции существуют десятки уже сейчас хорошо формализованных и описанных технологических задач, которые не везде автоматизированы или автоматизированы частично. Эти задачи решаются отдельными независимыми системами, но с течением времени количество связей между ними возрастает, что приводит так же к высокой стоимости, замедлению или невозможности информационного обмена. Кроме того, сам перечень задач постоянно расширяется, возникают новые типовые задачи (например, связанные с экологическим мониторингом и меняющимися требованиями технического надзора или с появлением новых возможностей для анализа данных, например построение систем предиктивной аналитики). В результате, как правило, эти задачи решаются созданием изолированных систем, которые почти не связаны с другими системами, дублируют сбор одних и тех же данных. Также есть проблемы у персонала. Распространенной проблемой является наличие большого количества мониторов у диспетчерского персонала –каждый поставщик новой системы стремится поставить свое рабочее место. В результате, сотрудникам надо одновременно смотреть в 4-5 мониторов разных систем. Есть проблема, связанная с ослаблением компетенций у эксплуатирующего персонала при внедрении АСУТП. Изучение крупных технологических аварий показывает, что персонал постепенно забывает алгоритмы управления, полагаясь только на алгоритмы заложенные в АСУТП. Цифровизация должна решать существующие проблемы, одновременно повышая информационную безопасность работы, вовлекая и повышая квалификацию сотрудников, давая возможность им участвовать в бизнес-процессах для повышения экономичности и безопасности станций. Отдельно стоит рассказать о проблеме OT/IT границы. В системах АСУТП (Operational Technology) нет задачи сохранения и систематизации используемых измерений, так как основная задача АСУТП это управление процессами в реальном времени – для этого нет нужды сохранять данные. Архивная база (historian) является вспомогательным компонентом. До 2010-х годов у нас в стране даже продвинутые иностранные проекты внедрения АСУТП не внедряли такой компонент и архивной базы данных не было. Тем более, в АСУТП нет задачи систематизации, сохранения контекста измерений, так как измерения в АСУТП используются в жестко заданных проектом алгоритмах управления, которые и содержат необходимый им контекст. Важно отметить, что каждый контроллер в АСУТП обрабатывает небольшое количество измерений, в которых можно легко разобраться инженеру на объекте. Процесс наполнения ИТ-систем измерениями из АСУТП на сегодняшний день происходит с обязательным привлечением инженеров с объекта, которые вручную помогают поставить в соответствие измерения из АСУТП сущностям в систематизированной базе данных ИТ-системы. В ИТ-системах с десятками тысяч измерений без систематизации обойтись невозможно, так как собранные измерения превращаются в «болото» данных из которого можно опять же только вручную получить сигналы. В то же время, для решения задач оптимизации, предиктивной аналитики и других, нужен контекст в котором порождаются измерения: точность и состояние датчиков, месторасположение компонента системы, наработка детали и другие. На сегодняшний день контекст приходится порождать и хранить в IT системах, что автоматически влечет проблему сопоставления и привязки информации из разных систем. ** ** **Задачи, решаемые в будущей цифровой «умной электростанции»** Ниже приведено укрупненное описание задач, решаемых на электростанциях во время эксплуатации на сегодняшний день и в будущем. Задачи приводятся без погружения в детализацию с конкретными функциями. Описание относится ко всем тепловым электростанциям в нормальных режимах эксплуатации, работающих на ОРЭМ и участвующих в РСУ. Некоторые задачи охватывают также уровень холдинга. ** ** ** ** **Основной технологический процесс** Автоматическое управление технологическими процессами (АСУТП) Система телемеханики — сбор, мониторинг, архивирование технологической информации (ОИК или SCADA) Регистрация аварийных событий, подготовка отчетов по инцидентам (РАС) Коммерческий учёт электроэнергии (АСКУЭ) Коммерческий учёт тепла, пара, сжатого воздуха Коммерческий учёт расхода газа Дистанционное управление плановой мощностью (СДПМ) Дистанционное управление коммутационными аппаратами Виброанализ и мех.величины (вибродиагностика) Термоконтроль генератора Анализ качества регулирования — мониторинг ОПРЧ Анализ качества регулирования — мониторинг НПРЧ и АВРЧМ Анализ режимов, подсказки по ведению режима Вторичное управление активной и реактивной мощностью (рынок РСУ) Техническое обслуживание и ремонты (ТОиР) Видеонаблюдение Информационная поддержка обходчиков Контроль персонала (СИЗ, местонахождение) **Взаимодействие с регулятором и внешним миром** Система обмена технологической информацией с СО ЕЭС (СОТИ АССО) Подача заявок в СО ЕЭС, плановые и оперативные (КИСУ, АСУРЭО) Измерение и предоставление данных по выбросам вредных веществ Подготовка и публикация данных о работе станции для руководства (конструктор отчетов) Предоставление данных об авариях и технологических нарушениях (АРМ База аварийности) Предоставление данных в виде CIM (портал СО) **Оптимизация и аналитика** Расчет нормативных и фактических технико-экономических показателей (ТЭП) Планирование режимов Планирование ремонтов Учет и анализ наработки основного и вспомогательного оборудования Диагностика и прогноз технического состояния методами предиктивной аналитики Оптимизация на ВСВГО Оптимизация на РСВ Оптимизация на БР Расчёты Pmax (для ПГУ) Расчёты ограничений по мощности (ТЭЦ) Валидация и реконциляция технологических данных Получение индивидуального для объекта прогноза погода **Обучение и тренажеры** Технологический тренажер машинистов энергоблока Тренажер электроцеха Тренажеры оперативных переключений Тренажеры по безопасности и охране труда Электронный помощник персонала Виртуальная электростанция для обучения **Цифровое моделирование** Справочники основного и вспомогательного оборудования Справочники КИПиА Создание и ведения моделей цифровых двойников для различных задач Валидации и верификации цифровых двойников Актуализация режимных карт КТЦ Ведение и актуализация BIM/ТИМ модели для эксплуатации Цифровая «песочница» для работы с данными — проверка гипотез **Энерготрейдинг** ** ** Формирование и подача заявок на ОРЭМ Анализ финансового результата работы на ОРЭМ Прогнозирование цен на электроэнергию Прогноз отпуска тепла ** ** **ИТ-архитектура «умной электростанции»****** Задача перехода к концептам индустрии 4.0 сводится к выбору и построению архитектур, которые обеспечивали бы понятную и удобную работу с оцифрованными данными, цифровизацию технологических и организационных процессов. Для этого архитектура информационных систем должна обладать рядом свойств: **1. Открытость.** Прежний подход, когда производители датчиков, систем автоматизации используют проприетарные (закрытые) протоколы для информационного обмена и любая интеграция сторонней системы влечет за собой существенные затраты, делая зачастую бессмысленным расширение функциональности, должен быть полностью изжит. Без открытых стандартизованных протоколов цифровизация невозможна. Все новые компоненты цифрового ландшафта должны иметь стандартные открытые протоколы для обеспечения максимально простого и понятного информационного обмена между различными компонентами и системами. Переход на единые стандарты дает мощный кумулятивный эффект, поэтому предлагаем использовать открытый межотраслевой протокол OPC UA для решения данной задачи. При этом, не обязательно демонтировать старые датчики, достаточно оборудовать их конвертерами, обеспечивающими преобразование старых протоколов в OPC UA. **2. Сквозное моделирование.** Инструменты моделирования должны позволять описать объект именно так, как необходимо для конкретной задачи. При этом не усложняя модель побочными описателями, которые нужны для смежных задач с одной стороны, но позволяя повторно использовать смежные описатели с другой, чтобы избежать избыточности модели. Это достигается за счет возможности создания различных взглядов на объект только с точки зрения конкретного пользователя или технологической задачи. Для этого целесообразно использовать подход цифровых двойников. Архитектура должна удовлетворять передовым требованиям Digital Twin Consortium, российским ГОСТ о цифровых двойниках. Важной особенностью цифровых двойников является их постоянная двустороння связь с физическим объектом, валидация и верификация компьютерных моделей. **3. Киберфизичность.** Человек участвует в работе системы и имеет особое место в цепочке процессов управления, т.к. именно человек задает конечную цель управляющих воздействий и именно на человеке лежит ответственность за принятие решения, влекущего не только финансовые, но социальные, этические и технологические последствия. Участие человека в управлении должно быть максимально удобным и простым для конечного пользователя, иметь дружелюбный интерфейс и не позволять ошибочных действий. Кибернетические/цифровые системы подготавливают данные для принятия решений, которые должны быть максимально доступны и оперативны (например, дешборды, отчеты в планшете или на телефоне с основными показателями работы). Интерфейс должен быть построен по принципу углубления в детали по мере необходимости от более агрегированной (обобщенной) информации к частным подробностям; должен быть обеспечен удобный доступ к интерфейсам цифровых систем с соответствующим разграничением прав доступа по ролям и поддержкой системы единой аутентификации. **4. Информационная безопасность.** Все необходимые меры для обеспечения возрастающих требований по информационной безопасности на объектах критической инфраструктуры должны быть заложены на этапе выбора основных концепций и инструментов. Должны применяться алгоритмы шифрования трафика и безопасные соединения, разделения сегментов сетей с обеспечением защиты с помощью межсетевых экранов и дата-диодов, разграничение прав доступа и безопасное хранение паролей. 5. **В перспективе — преодоление так называемого барьера между ****Operation**** ****Technology**** и ****Information**** ****Technology**. Мы управляем реальными физическими установками и процессами, которые порождают аналоговые, физические величины – токи, напряжения и т.д. Полевые датчики порождают аналоговые величины, контроллеры преобразуют их в цифру. Однако сами датчики имеют свой контекст – информация о датчике, его состоянии, сроках поверки. Он важен для интерпретации данных с полевого уровня. Сегодня этот контекст невозможно передать с полевого уровня на уровень ИТ-систем. Необходимо развивать цифровизацию в таком направлении, чтобы границы для передачи контекста не было. **6. Интероперабельность.** Свойство архитектуры и информационного обмена, в которых аналогичные типы данных описываются, определяются и представляются стандартизированным образом, независимо от системы или поставщика системы. Это означает, что мы можем добиться большей доступности plug-and-play и тратить меньше инженерного времени на ручные привязки данных, сопоставления, преобразования данных и т.д. Опираясь на вышеописанные свойства новой архитектуры цифровой электростанции, опишем как будут выглядеть уровни автоматизации на объектах: – **Нижний уровень** – датчики, исполнительные механизмы, контроллеры, преобразующие аналоговые сигналы тока и напряжения в цифровые форматы, контроллеры управления находящиеся рядом с исполнительными механизмами – **Средний уровень** – уровень энергоблоков и станций, где решаются задачи группового управления агрегатами (турбина+котел), энергоблоками – **Верхний уровень** – исполнительный аппарат, где решаются задачи управления группой электростанций На приведенные уровни можно посмотреть так же со следующей точки зрения эволюции информации в системе: на нижнем уровне порождаются данные, на среднем уровне данные преобразуются в информацию, на верхнем уровне информация преобразуется в знания. **Как должен выглядеть нижний уровень в будущем?** Традиционно задачи сбора технологических данных и управления технологическими процессами решаются на базе промышленных контроллеров. Однако, промышленные контроллеры, приближающиеся по своим вычислительным мощностям к небольшим промышленным ПК, в силу специфичности их задач, как правило работают на операционных системах с прикладным ПО, которые не способны решать все возрастающие по своей сложности и ресурсоемкости задачи, как, например, итерационные задачи оптимизации работы отдельных компонентов/агрегатов системы/электростанции. Для этого возможно использование промышленных серверов небольшой мощности, устанавливаемых непосредственно на объекте или даже на выделенном технологическом узле, ближе к оборудованию. Это так называемые edge-устройства. Такие устройства позволяют решать задачи не только сбора, обработки и передачи технологических данных на верхние уровни и управляющих воздействий на исполнительные устройства, но и специфичные «серверные» прикладные задачи. При этом на верхние уровни должна передаваться именно обработанная и только запрашиваемая информация, что уменьшает ее объем. Передача данных совместно с контекстом, который обеспечивает цифровая модель, реализует их «прозрачность» для ИТ- структур. По факту в этом и заключается основная мысль Industry 4.0 — объединение операционных и информационных технологий (OT+IT). Таким образом edge-устройства могут являться нижним уровнем распределенной системы «умной электростанции». Edge-устройства, реализованные на небольших (например, одноплатных) промышленных компьютерах, способны решить задачу объединения данных в едином информационном пространстве от географически удаленного вспомогательного оборудования, например, береговая насосная станция, вентградирни, мазутохозяйство и другие вспомогательные системы электростанции могут оснащаться такими устройствами «малой автоматизации». Все протоколы связи первичных измерителей должны быть цифровыми, например, могут быть реализованы в OPC UA с поддержкой OPC UA + PA-DIM SPECIFICATION. Сигналы управления в перспективе целесообразно перевести для унификации на протокол OPC UA FLC (Field level communication), которое гарантирует время и доставку сигналов автоматического управления. Ведущие мировые компании в области АСУ уже реализовали пилотные устройства с протоколом OPC UA FLC. Данные предоставляются серверами OPC UA. Клиент или подписчик OPC UA может получить доступ к этим данным. Система может быть как сервером, так и клиентом одновременно. Edge-устройство позволит обеспечить более простое обновление прикладного программного обеспечения, решать задачи первичной и более глубокой обработки данных ближе к оборудованию. **Как должен выглядеть средний уровень в будущем?** В первую очередь средний уровень должен избавляться от «железных» контроллеров (PLC), так как именно данные устройства являются ограничителем «вертикального» масштабирования системы (при неизбежном росте потребности в дополнительных машинных ресурсах, таких как CPU, оперативной и постоянной памяти) и проблемой «легаси»-приложений (со временем такое ПО на PLC очень трудно, а порой невозможно поддерживать, обновлять или модернизировать). Контроллеры должны быть представлены виртуальными контейнерами или машинами и работать на серверах, объединенных в кластер(а). Серверные кластера, кроме хорошей надежности, прекрасно масштабируются как «вертикально», так и «горизонтально», а виртуализация отделяет прикладное ПО от системного, что существенно облегчает проблему «легаси». На среднем уровне предполагается выполнение довольно большого количества задач станционного уровня. Количество задач и их сложность со временем будут только расти, поэтому прикладное ПО, выполняющее эти задачи, должно быть, как и PLC, виртуализировано в контейнеры/микросервисы. Это решает вопросы не только масштабирования, но и прежде всего повышения уровня информационной безопасности (это и архитектура изолированности микросервисов, и использование API с токенами и высокозащищенных протоколов информационного обмена, и т.п.). Разработка данных микросервисов облегчается наличием большого количества свободно-распространяемых компонентов, реализующих функции, которые можно и нужно использовать, так как развитие данных компонентов поддерживается большим комьюнити (сообществом разработчиков), что благотворно влияет на жизненный цикл системы в целом. Взаимодействие человека и компьютера должно меняться в сторону применения виртуальной реальности для обучения, дополненной реальности для обслуживания оборудования и получения инструкций в поле, активного применения машинного зрения, новых датчиков расширяющих возможности диагностировать, слышать, видеть с помощью продвинутых математических вычислений. Человек должен уже получать результат вычислительной обработки для принятия решений. Получение может быть в виде алармов через человеко-машинный интерфейс (web- интерфейс с минимумом экранов), аналитических отчетов, рекомендаций по ведению режима, заданий в АСУ с квитированием или без. **Как выглядит верхний уровень в будущем?** Верхним уровнем цифровой электростанции могут являться облачные сервисы, реализуемые в дата-центрах генерирующих компаний. Облачные сервисы позволяют иметь доступ к актуальной агрегированной информации о работе электростанции в том месте, где вы находитесь. Кроме того, размещение определенных наборов данных в облаке позволит различным командам работать с технологическими данными, предлагать новые алгоритмы их анализа, получать интересные выводы и принимать правильные управленческие решения. **Как решается проблема ****OT****/****IT**** границы** Все датчики при подключении их в систему должны ставиться с OPC UA сервером, который должен уметь передавать настроенный при наладке контекст. Для этого разработан OPC UA PA-DIM SPECIFICATION. Так как узлы системы имеют доступ к полной информационной модели, то при создании нового узла инженер будет видеть в понятном человеку графическом представлении все доступные измерения в системе с достаточным контекстом. Инженеру не надо будет обращаться к «посреднику» – инженеру на объекте, чтобы решить какое измерение ему использовать для решения своей задачи.**** ** ** Инструменты новой архитектуры Для построения новой архитектуры уже существует масса рабочих инструментов. В первую очередь необходимо учитывать ориентацию на отечественное ПО. Операционная система должна быть обязательно AstraLinux, RedOS или другие системы из реестра отечественного ПО. Во-вторых, в мире за последние годы сформировалось мощное движение OpenSource разработки. В сети на открытых платформах совместной разработки доступны тысячи готовых компонентов работы с данными для решения задач Индустрии 4.0. Перечислить их все здесь невозможно. Разработанное мировым сообществом программистов ПО распространяется под различными бесплатными лицензиями. Однако необходимо иметь в виду, что ПО постоянно обновляется, выходят новые версии с новыми возможностями, улучшениями, что вызывает потребность заниматься различной проверкой, интеграцией, локализацией, адаптацией этих компонентов для достижения гарантированных показателей производительности в составе комплексов промышленной эксплуатации. Упомянутые компоненты Индустрии 4.0 предназначены в том числе для работы с большими данными (Big Data), используют искусственный интеллект, позволяют строить виртуальную и дополненную реальность, делают доступным «машинное зрение» и проведение сложных вычислений, для которых ранее нужно было специализированное ПО. Прикладные продукты линейки ПРОСТОР используют специально созданную для решения этого класса задач прикладную программную платформу ПРОСТОР. Программная платформа развивается с 2019 года и уже получила признание как перспективное ПО для решения задач электростанций и генерирующих компаний, что подтверждается растущим год к году числом внедрений. ПО работает под управлением операционной системы семейства Linux и отлично масштабируется от малых edge-устройств до распределенных систем корпоративного уровня. ПО ПРОСТОР и продукты на его базе включены в реестр отечественных программ Минцифры (https://reestr.digital.gov.ru/reestr/844355/?sphrase_id=3231005) и готовы к решению задач построения умной электростанции. Источники: – опыт автоматизации технологических процессов, расчетов и решения оптимизационных задач компании ООО «Институт Энергетических Систем» (https://enersys.ru/) в партнерстве с компанией Emerson, начиная с 2004 года; – референсная (базовая) архитектура индустрии 4.0 (https://www.iiconsortium.org/); – серия стандартов промышленной совместимости организации OPC Foundation (https://opcfoundation.org/) (Архитектура IEC62541). OPC UA — это единый глобальный стандарт двунаправленного обмена информацией. Этот стандарт обеспечивает передачу машинных данных и семантическое описание данных; – технологии контейниризации и оркестрации работы контейнеров (docker, kubernetes); – [Platform Stack Architectural Framework. A Digital Twin Consortium White Paper](https://www.digitaltwinconsortium.org/platform-stack-architectural-fram-formework-an-introductory-guide-form/" target="_blank" rel="noopener) – ГОСТ Р 57700.37-2021 Цифровые двойники изделий --- ## МОНИТОРИНГ НПРЧ **Source:** [https://enersys.ru/monitoring-uchastiya-v-nprch/](https://enersys.ru/monitoring-uchastiya-v-nprch/) **Date:** 2026-04-02 **Category:** Для электростанций | **Tags:** Решения Рынок системных услуг (РСУ) предлагает генерирующим компаниям (ГК) заявить свои энергоблоки (ЭБ) для участия в нормированном первичном регулировании частотой (НПРЧ). Для этого генерирующие компании должны пройти сертификацию ЭБ и установить на станции устройство мониторинга фактического участия энергоблоков в НПРЧ (ПТК «Монитор», в исполнении ИЭС это ПТК «Synchrograf»), либо предоставить Системному Оператору (СО) доступ к FTP-серверу с «замещающей» информацией (вариант альтернативный ПТК «Synchrograf»). Для прохождения сертификации НПРЧ или получения заключения о готовности к ОПРЧ необходимо обратиться в ООО «Энерготест» [nprch.energocert.ru](http://nprch.energocert.ru/services-view/proverka-gotovnosti-generiruyushhego-oborudovaniya-k-uchastiyu-v-oprch/" target="_blank" rel="noopener), экспертную организацию в области ОПРЧ, НПРЧ, имеющую аккредитацию в АО «СО ЕЭС». После отбора СО энергоблоков для участия в РСУ для целей НПРЧ, СО ежедневно «снимает» с ПТК «Synchrograf» или с FTP-сервера архивные файлы с данными мониторинга работы энергоблоков. Данные мониторинга ЭБ обрабатываются программно–аппаратным комплексом «Автоматизированная система расчета объемов оказанных услуг по обеспечению системной надежности» (ПАК РСУ) на соответствие критериям участия в НПРЧ, в результате чего у СО появляются отчеты о фактическом участии/неучастии ЭБ в НПРЧ. В случае несоответствия критериям данных ЭБ за определенные часы генерирующим компаниям направляется подробный отчет по каким критериям, когда и почему ЭБ не засчитываются участие в НПРЧ. В функции СО не входит оперативное оповещение генерирующих компаний о часах неучастия ЭБ в НПРЧ (отчеты направляются в среднем раз в 1-2 недели), поэтому отслеживание участия ЭБ в НПРЧ полностью лежат на персонале станций, либо генерирующих компаний. Данная операция, проводимая в ручном режиме, является весьма трудоемкой. Кроме этого для уменьшения часов неучастия ЭБ в НПРЧ персоналу необходимо иметь оперативную почасовую сводку соответствия работы ЭБ критериям, что для ручного режима является практически невыполнимой задачей. В 2016 году нами было принято и реализовано решение по ежечасному мониторингу участия ЭБ в НПРЧ на базе данных мониторинга ПТК «Synchrogtaf» или «замещающей» информации с FTP-сервера. Программное обеспечение получило название ReVisor. ПО предназначено для персонала объекта генерации отслеживающего участие ЭБ в НПРЧ, и персонала отвечающего за правильность настройки систем автоматического регулирования мощности ЭБ. Основными функциями ПО «ReVizor» является: - мониторинг участия энергоблоков станции в НПРЧ по следующим критериям: непредоставление диапазона первичного регулирования; - несоответствие дискретности регистрации измерений требуемой; - неавтоматический режим САУМ; - несоответствие величины МП/статизма требуемой; - отсутствие адекватной/должной реакции; - наличие колебательного процесса; - непредоставление информации (частично); - формирование архива справок участия генерирующего оборудования в НПРЧ (далее Справка) - настройка параметров алгоритмов критериев Формируемые Справки аналогичны справкам, предоставляемым СО, и могут быть переформированы при изменения конфигурационных параметров или данных по участию/неучастию ЭБ в НПРЧ. Структурно ПО состоит из - Сервиса (исполняемый файл *.exe), который выполняет функции получения исходных данных, подготовки их к расчету, запуска расчетов по критериям, формирования сводного отчета и отчетов с деталями нарушений (Справок); - Пользовательского интерфейса (исполняемый файл *.exe), дающего возможность ведения данных по участию/неучастию ЭБ в НПРЧ и переформирования сводного отчета и Справок за заданный период времени; - Файлового хранилища, предназначено для структурированного хранения суточных отчетов и Справок; - Шаблонов отчетных форм; - Конфигурационных файлов. ПО «ReVisor» после соответствующей настройки интуитивно понятно эксплуатирующему персоналу, так как имеет одну пользовательскую форму управления и оперативный отчет в виде интерактивной книги Excel – все остальное решается в автоматическом режиме сервисными службами. Оперативный отчет показывает нарушения участия ЭБ в НПРЧ (или их отсутствие), переформировывается ежечасно (после появления очередного часового архива мониторинга) и в случае нарушений выводит интерактивную ссылку на Справку Справки и суточные отчеты сохраняются в файловом хранилище и всегда доступны для ретроспективного ознакомления. Срок внедрения ПО составляет не более 5 дней – нам нужна информация по ЭБ чтобы корректно составить конфигурационные файлы и после установки ПО на объекте проконсультировать специалистов в случае возникновения возможных затруднений. ПО поставляется по лицензионному соглашению. Все имущественные права на ПО принадлежат ИЭС. Заказчику передается неисключительная лицензия на использование ПО в своей производственной деятельности. --- ## НТЦ «Конструктор» и ИЭС объединяют усилия в области цифровизации электроэнергетики **Source:** [https://enersys.ru/ntcz-konstruktor-i-ies-obedinyayut-usiliya-v-oblasti-czifrovizaczii-elektroenergetiki/](https://enersys.ru/ntcz-konstruktor-i-ies-obedinyayut-usiliya-v-oblasti-czifrovizaczii-elektroenergetiki/) **Date:** 2026-02-24 **Category:** Новости Компания НТЦ «Конструктор» и ООО «Институт Энергетических Систем» (ИЭС) объявляют о стратегическом партнёрстве в области цифровизации энергетической инфраструктуры. Сотрудничество направлено на создание сквозных решений для управления жизненным циклом объектов капитального строительства в электроэнергетике на базе программного продукта КАПСТРОЙ. Новый альянс объединяет глубокую экспертизу ИЭС в развитии систем автоматического управления в электроэнергетике с многолетним опытом НТЦ «Конструктор» в области цифровизации проектирования и разработки систем управления инженерными данными. Впервые на российском рынке появится интегрированная экосистема, охватывающая полный цикл реализации энергообъектов и обеспечивающая сквозную целостность данных на всём протяжении жизненного цикла энергообъекта. «Цифровая трансформация электроэнергетической отрасли — один из наших ключевых приоритетов, — отмечает основатель и генеральный директор ООО «Институт Энергетических Систем» и основатель ООО «Лаборатория ПРОСТОР» Михаил Леонидович Королев. — Мы рады партнёрству с НТЦ «Конструктор» в достижении общей цели — развития отечественной электроэнергетики на пути к цифровой независимости». Продукт КАПСТРОЙ обеспечивает сквозное управление инженерными данными на всех этапах — от проектирования до эксплуатации. В рамках партнёрства решения будут адаптированы под специфику энергетических объектов: тепловых и гидроэлектростанций, сетевых предприятий, объектов распределённой генерации. Интеграция с программно-аппаратными комплексами управления энергосистемами ИЭС позволит на основе единой информационной модели автоматизировать ключевые расчёты и обеспечить бесшовный переход объекта в коммерческую эксплуатацию. «Партнёрство с ИЭС видится нам логичным шагом в развитии комплексного предложения для рынка электроэнергетики, — комментирует Александра Сергеевна Мирошниченко, директор по продукту КАПСТРОЙ НТЦ «Конструктор». — Мы уверены, что результатом совместной работы компаний станет максимально полное раскрытие потенциала инженерных данных наших клиентов». Ключевые преимущества партнёрства для отрасли: • Сокращение сроков ввода объектов в эксплуатацию за счёт исключения ручной обработки данных между этапами проектирования, строительства и настройки систем управления; • Повышение точности расчётов технико-экономических показателей за счёт использования актуальных данных; • Снижение рисков аварийности благодаря сквозной валидации проектных решений на соответствие требованиям автоматизированных систем управления; • Формирование единой информационной среды для всех участников жизненного цикла объекта — от инвестора до оператора рынка. Партнёрство создаёт основу для трансформации подходов к созданию и эксплуатации энергетической инфраструктуры в России, открывая путь к полностью цифровизированным объектам генерации и сетей, функционирующим с максимальной эффективностью в составе Единой энергетической системы. www.enersys.ru https://constructor.ru --- ## ПОЗДРАВЛЯЕМ С ДНЕМ ЭНЕРГЕТИКА И НОВЫМ 2026 ГОДОМ! **Source:** [https://enersys.ru/pozdravlyaem-s-dnem-energetika-i-novym-2026-godom/](https://enersys.ru/pozdravlyaem-s-dnem-energetika-i-novym-2026-godom/) **Date:** 2025-12-22 **Category:** Новости Команда Института Энергетических Систем от всей души поздравляет Вас с Днем Энергетика и наступающим Новым 2026 годом! Ваш ежедневный труд — основа светлого и тёплого будущего для всех нас! Благодарим Вас за преданность делу в любых условиях и Ваш профессионализм, который обеспечивают энергобезопасность страны и развитие экономики. Пусть 2026 год принесёт в ваш дом долгожданное спокойствие, определенность в будущем, здоровье и безопасность! В профессии желаем заводить меньше актов в Базе аварийности, нахождения дешевых источников финансирования Генеральной схемы, снижения стоимости основного оборудования! Наши ИТ решения будут для Вас надёжным инструментом на пути к реализации новой цифровой энергетики! Желаем спокойной, безопасной, эффективной работы, благополучия, здоровья и личного счастья! С Днем Энергетика и Новым 2026 годом! --- ## ОПРЧ в Якутскэнерго **Source:** [https://enersys.ru/oprch-v-yakutskenergo/](https://enersys.ru/oprch-v-yakutskenergo/) **Date:** 2025-12-07 **Category:** Новости ООО «ИЭС» внедрила программное обеспечение на трех станциях ПАО «Якутскэнерго». Для разработчиков ПО это был опыт, когда пришлось иметь дело сразу с несколькими объектами, данные с которых должны поступать в единый узел. Благодаря помощи специалистов как со стороны заказчика, так и ПРОСТОРа, удалось реализовать проект по внедрению системы мониторинга и анализа ОПРЧ (общего первичного регулирования частоты). Все электрогенерирующие объекты должны в обязательном порядке корректно участвовать в ОПРЧ для предотвращения «лавины частоты», которая приводит к массовому отключению генераторов и прекращению энергоснабжения – «блэкауту». ВнедрениеВ январе 2024 года ООО «ИЭС» предложила свои решения ПАО «Якутскэнерго». В состав компании входят три электростанции, каждый из блоков которых должен принимать участие в ОПРЧ — таково требование Министерства энергетики.«Мы предложили «Якутскэнерго» внедрить на станциях ПО, позволяющее мониторить и анализировать участие в ОПРЧ», – рассказывает Кирилл Александрович Долгобородов, ведущий инженер департамента АСУТП .Со стороны ООО «ИЭС»в проекте участвовали разработчики расчетных модулей и специалист, занимавшийся непосредственно внедрением. Со стороны заказчика: монтажники, сотрудники отдела сопровождения проектов цифрового развития, инженеры и IT-специалисты компании. Испытания внедренного ПО были завершены в мае 2024 года, еще месяц ушел на опытную эксплуатациюОднако у проекта своя специфика. Программное обеспечение планировалось установить одновременно на трех объектах генерации. Для этого создан единый узел получения данных по активной мощности, частотам вращения турбин, и т.д. Именно на основе этих данных ПО «ПРОСТОР» в автоматическом режиме выстраивает отчеты ОПРЧ (если были случаи участия конкретной станции в ОПРЧ) и создает архив измерений для дальнейших расчетов. Но в виду того, что станции находятся относительно далеко друг от друга, система внутренней связи получилась весьма сложной, многоуровневой. А учитывая, что сами линии связи не стопроцентно стабильные, это эпизодически приводило к тому, что связь с тем или иным источником данных терялась, происходили перебои в передаче данных от станции к ПО «ПРОСТОР».«Впрочем, ничего критичного в этом не было – мы изначально закладывали в этот проект минимум по одному резервному каналу на станцию, тогда как для Каскада Вилюйских ГЭС создано четыре, – рассказывает Кирилл. – Благодаря такому подходу, работа ПО не нарушалась».Почему «ПРОСТОР»?Главное преимущество ПО «ПРОСТОР» заключается в модульной микросервисной архитектуре. Это не монолитная структура, микросервисы позволяют в любой момент расширить функционал ПО: можно как просто поменять один из модулей, если изменились требования к ОПРЧ, так и нарастить функционал, например, до мониторинга и анализа нормированного первичного регулирования частоты (НПРЧ).«Кроме того, ПО может работать как на отдельном сервере, так и на серверном кластере, – отмечает Кирилл – Если много объектов и много расчетов, их можно распараллелить на несколько машин. Это повышает скорость работы ПО».Программное решение базирующееся на операционной системе Linux, само по себе требует меньше вычислительных ресурсов, чем аналоги для Windows. Связано это с тем, что у Linux-ориентированного ПО нет графического интерфейса, лишь консольные окна с текстом. Соответственно, растет и скорость работы программы, ПО легче устанавливать, настраивать и администрировать.Стоит отметить, что после ухода Microsoft из России лицензионные решения на Windows, во-первых, сложно приобрести (и здесь Linux выигрывает также в цене), а во-вторых, они не получают поддержку. Да и сама по себе Windows, как более массовая платформа, гораздо уязвимее Linux, так как для Windows разрабатывается больше вредоносного ПО. Впрочем, как отмечает Кирилл, растущая популярность Linux повышает уровень угрозы и для этой ОС, так что всегда лучше использовать ядра самых последних сборок. Но даже с учетом этого ядро Linux само по себе защищено лучше, чем ядро Windows.Еще один плюс ПО «ПРОСТОР» заключается в том, что микросервисные решения используют открытое ПО, поддерживаемое мировым IT-сообществом. Соответственно, при возникновении угроз по информационной безопасности для открытого ПО, данные угрозы очень быстро ликвидируются сообществом разработчиков. Но если сообщество прекращает поддержку какого-либо решения/ПО, то значит появился другой более перспективный аналог, который мы с легкостью внедряем в наше ПО (плюсы микросервисной архитектуры). Это снижает затраты на безопасную разработку программного обеспечения.«Наше программное решение – это отечественная разработка, внесенная в реестр Минцифры, – резюмирует Михаил Леонидович Королев, Генеральный директор ООО «ИЭС», – И наш опыт играет ключевую роль. ПрактикаПО «ПРОСТОР» при необходимости автоматически перезагружает микросервисы, увеличивает их количество, копирует микросервисы, вышедшие из строя. Фактически речь идет об автоматическом администрировании.При этом специалисты ООО «ИЭС» в режиме 24/7 оказывают техподдержку ПАО «Якутскэнерго». По словам Кирилла, вопросы изменения настроек можно решить в течение часа. Однако, если обнаруживается баг в самом ПО, сотрудники ООО «ИЭС» симулируют его на собственных стендах, то на решение проблемы (с учетом обновления ПО) в среднем уходит один-два дня.«Мы запрашиваем логи событий, записываем дампы и высылаем необходимые обновления нашим клиентам», – поясняет Кирилл. «ПО «ПРОСТОР» – хороший инструмент для анализа больших объемов данных с разных позиций, – говорят в ПАО «Якутскэнерго». – Благодаря архивированию данных оно позволяет отслеживать тренды. Кроме того, любые данные можно посмотреть в режиме реального времени».В случае нарушения частоты собственник станции может сразу же увидеть отчет о сбое, понять, где какие проблемы в настройках и т.д. С учетом этого можно спланировать график ремонтов, вывода части оборудования из эксплуатации для устранения проблемы. Если же проблема останется не решенной, участие проблемного блока в ОПРЧ приведет к серьезным штрафам для компании.«Программные решения ПРОСТОР хорошо зарекомендовали себя на практике. Отдельно отметим простоту эксплуатации внедренного ПО в части настроек и администрирования, а также доступность аналитических данных конечному пользователю», – комментирует Алексей Аркадьевич Харинов, начальник ОВИСТС Якутской ГРЭС. --- ## Приглашаем принять участие в онлайн-семинаре, посвященному КИСУ 2.0 **Source:** [https://enersys.ru/priglashaem-prinyat-uchastie-v-onlajn-seminare-posvyashhennomu-kisu-2-0/](https://enersys.ru/priglashaem-prinyat-uchastie-v-onlajn-seminare-posvyashhennomu-kisu-2-0/) **Date:** 2025-11-25 **Category:** Семинары (вебинары) Лаборатория ПРОСТОР и Институт Энергетических Систем приглашают принять участие в онлайн-семинаре, посвященному КИСУ 2.0. Мероприятие состоится 11 декабря в 10.00 (МСК) на отечественной платформе Контур Толк.Обсудим:Как СО ЕЭС переходит на новую версию ПО КИСУ 2.0 и какие уровни управления затрагивает новая версия: от центральных диспетчерских пунктов до локальных электростанцийИзменения после перехода на КИСУ 2.0Шифрование и новая архитектураДемонстрация ПРОСТОР.Контроль МВт и интеграция со шлюзом СО ЕЭСДля регистрации на семинар отправьте свои контактные данные на адрес dmitrovich@enersys.ruДо встречи на семинаре! --- ## СДПМ в энергетике **Source:** [https://enersys.ru/elementor-2911/](https://enersys.ru/elementor-2911/) **Date:** 2025-11-05 **Category:** Блог Михаил Королев о переходе к дистанционному управлению в энергетике — Михаил Леонидович, что такое СДПМ в энергетике и какая у него предыстория? — СДПМ это система доставки плановой мощности. Это часть автоматического дистанционного управления в электроэнергетике, которая активно внедряется у нас в стране. Предыстория дистанционного управления началась с самого начала развития единой энергосистемы в СССР, так как страна у нас большая и требуется обеспечивать синхронную работу удаленных объектов. Именно тогда диспетчеры взяли на вооружение технологию голосового управления. Подразумевалось, что на каждом объекте должны находиться ответственные сотрудники и в обязательном порядке организована телефонная связь с каждым генерирующим объектом. Для управления режимами энергосистемы диспетчеры звонили на генерирующие объекты и отдавали команды на изменение активной, реактивной мощности. Надо сказать, что технология оказалась весьма эффективной, несмотря на, казалось бы, очевидную простоту позволила создать самую большую распространенную территориально в мире энергосистему, которая охватывала не только Советский Союз, но и вообще страны Варшавского договора с которыми тоже велась параллельная работа. Сейчас уже другой век, и, безусловно, необходимо использовать имеющиеся цифровые технологии. Поэтому правительство РФ несколько лет назад разработало стратегию развития энергетики, вписав туда переход на полностью автоматическое дистанционное управление к 2035 году.— Почему СДПМ стал обязательным? — Надо сказать, что на данный момент сами генераторы не очень понимают неизбежность и нужность этого перехода, скорее смотрят на СДПМ как на навязанную технологию, которая им мешает. На мой взгляд, это — неправильно, в современном мире надо уходить от таких рабочих мест, на которых люди выполняют простейшие действия, не требующие осмысления, интеллекта. Такие задачи вполне могут выполнять алгоритмы, программы, роботы. Специалисту нужно передавать умные задачи, требующие творческих возможностей. Передача управляющих воздействий на объекты генерации в будущем не должна требовать участия человека. Я думаю, именно поэтому, понимая такую перспективу и отталкиваясь от требований энергетической стратегии 2035 года, в прошлом году вышло постановление правительства, которое уже обязало генераторы действовать в этом направлении, предпринимать конкретные шаги для внедрения автоматического дистанционного управления. — Ожидается ли масштабный переход на дистанционное управление? Постепенно, в течение нескольких лет однозначно будет масштабный переход на автоматическое дистанционное управление, несмотря на новизну этой технологии и опасения ряда участников рынка в ее небезопасности. Поработав с этой технологией, генераторы убедятся не только в ее безопасности, но и полезности. Более того, у нас в стране есть опыт автоматического дистанционного управления не только гидроэлектростанциями быстрого регулирования, но также и тепловыми станциями. Ряд крупных генерирующих объектов подключены уже более 10 лет к автоматическому регулированию частотой и мощностью (АРЧМ), когда на электростанцию каждую секунду поступает сигнал управления из диспетчерского центра. В общем, накопленный опыт эксплуатации АРЧМ подтвердил и безопасность, и надежность, и возможность использования. Масштабный переход на дистанционное управление совершенно точно нам предстоит. Поэтому надо уже не только готовиться, а просто постепенно планово заниматься этим делом. — Михаил Леонидович, какую роль в этом играет СО ЕЭС и выявляет ли регулятор станции, готовые к внедрению? — Системный оператор является исполнителем решений, обозначенных постановлением правительства в декабре прошлого года. СО ЕЭС организует работу по анализу технической готовности к подключению к СДПМ, технической возможности всех генераторов более 25 МВт. Они помогают заполнять анкеты генератором, анализируют их и фиксируют техническую готовность. После этого участники рынка — генераторы подписывают графики реализации проектов по подключению к СДПМ. Хотя, важно отметить, что в постановлении правительства обозначено, что к 1 января 2027 года готовые в техническом плане генераторы должны уже внедрить СДПМ, а каждый новый объект, либо же объект, прошедший модернизацию основного оборудования, либо АСУТП, по упомянутому постановлению правительства, должен подключаться к СДПМ. И за этим тоже следит Системный Оператор. Дополнительно СО ЕЭС согласовывает проекты модернизации, проверяет готовность работы модернизированного оборудования на АРМ. Поэтому роль Системного Оператора очень большая, и он это все дело организует, проводит и ведет. — Является ли СДПМ некой технической революцией для энергетики России? Цифровизация отрасли? — Более правильно говорить, наверное, не только про СДПМ, а про дистанционное управление, часть которого является дистанционное управление активной мощностью. Дистанционное управление само по себе, в общем, да, это действительно революция, потому что, как я уже упомянул, более 100 лет электроэнергетика отработала с помощью голосового управления, с помощью телефонного управления. И это традиции. Вспоминается моя беседа с бывшим главным диспетчером СО ЕС России, он говорил, — я не представляю, как управлять объектом, если там нет человека с телефоном. И тут мы переходим к цифровому дистанционному управлению. Безусловно, это существенное изменение технологий, которые можно назвать революционным в части управления. — Каков эффект внедрения в масштабе страны и ее экономики? — Эффект предполагается весьма существенным. Дело в том, что на данный момент, когда в передаче команд управления присутствуют люди, в полную меру это как раз та история, где человеческий фактор очень сильно влияет. Появляются какие-то субъективные критерии, почему оборудование может загрузиться на максимум или не может, и вообще какое оборудование. И это все такая непрозрачная история, черный ящик в голове у людей, через которые передаются управляющие воздействия. С какой скоростью оборудование будет отрабатывать управляющие воздействия и будет ли вообще, в общем, неизвестно. Соответственно, внедряя такое дистанционное управление, мы в целом повышаем управляемость системы, пресекаем, скажем так, некоторые отклонения от рыночных правилам со стороны генератора, разгружаем огромное количество персонала — это тысячи человек. Эффект, конечно, серьезный, поэтому Минэнерго это все поддерживает. — Срок внедрения СДПМ запланирован для станций, готовых к внедрению — 1 января 2027г. Не кажется ли Вам, что все компании не перейдут так быстро? — Конечно. К тому же они сейчас и боятся, и не понимают, чего от них хотят. Никто не хочет быть пионером. Энергетики весьма консервативны. Нужно время, чтобы они увидели пионеров-коллег, которые это сделали, и все нормально работает, никаких аварий, никого не уволили. Для них это важно. — Не боятся ли генкомпании за свою информационную безопасность, когда у них раскроются все данные и станция будет управляться дистанционно? — Безусловно, мы сталкиваемся и с такими страхами по поводу информационной безопасности. Но сейчас, честно говоря, видим боязнь в целом дистанционного управления, и использование информбезопасности как одного из аргументов для отказа от СДПМ. Существующие наработки, опыт наших специалистов и сотрудничество с Системным Оператором позволяют защитить участников этого процесса от угроз информационной безопасности и спать спокойно. --- ## Преимущества использования новых технологических платформ при решении традиционных задач создания систем СОТИ АССО, СДПМ, мониторинга ОПРЧ и НПРЧ **Source:** [https://enersys.ru/preimushhestva-ispolzovaniya-novyh-tehnologicheskih-platform-pri-reshenii-tradiczionnyh-zadach-sozdaniya-sistem-soti-asso-sdpm-monitoringa-oprch-i-nprch/](https://enersys.ru/preimushhestva-ispolzovaniya-novyh-tehnologicheskih-platform-pri-reshenii-tradiczionnyh-zadach-sozdaniya-sistem-soti-asso-sdpm-monitoringa-oprch-i-nprch/) **Date:** 2025-08-09 **Category:** Блог, Новости | **Tags:** АСУ ТП, импортозамещение, микросервисная архитектура, НПРЧ, ОПРЧ, СДПМ, СОТИ АССО, цифровизация ТЭС # Преимущества использования новых технологических платформ при решении традиционных задач создания систем СОТИ АССО, СДПМ, мониторинга ОПРЧ, НПРЧ _Статья подготовлена экспертами отдела промышленной автоматизации [Института Энергетических Систем](https://enersys.ru)_ Введение Переход энергетической отрасли на цифровые рельсы сталкивается с объективным противоречием: с одной стороны, требуются системы сбора и обработки информации (СОТИ АССО), диспетчерского управления (СДПМ) и мониторинга первичного регулирования частоты (ОПРЧ/НПРЧ), способные работать в реальном времени с высокой достоверностью данных. С другой — традиционные подходы к их созданию часто опираются на монолитные архитектуры, требующие 12–18 месяцев на внедрение и неизбежно приводящие к вендорлоку. Современная энергетика нуждается в ином подходе. **Микросервисная архитектура**, горизонтальное масштабирование, поддержка российских операционных систем и возможность интеграции с legacy-оборудованием без остановки производства — эти требования формируют новую парадигму цифровизации ТЭС и ГЭС. Технологическая платформа [«ПРОСТОР»](https://prostorlab.com" target="_blank" rel="noopener noreferrer) представляет собой именно такое решение — отечественную MES-систему с элементами SCADA, построенную на принципах Industry 4.0. ## Что такое «новая технологическая платформа»? ### Архитектурные принципы В основе платформы лежит **микросервисная архитектура**: ПО представляет собой набор контейнеров, запускаемых под управлением оркестратора K3s. Это кардинально отличается от классических монолитных SCADA-систем, где изменение одной функции требовало пересборки всего приложения. Ключевые архитектурные особенности: - **Событийно-ориентированная модель** — обмен данными через шину обеспечивает асинхронную обработку потоков информации от тысяч датчиков без потери контекста времени и места события - **Горизонтальное масштабирование** — возможность разворачивания как на Edge-устройствах (ARM-микрокомпьютеры), так и в высокопроизводительных кластерах - **Полиморфная структура хранения** — использование PostgreSQL для оперативных данных и ClickHouse для аналитических массивов обеспечивает баланс между скоростью транзакций и глубиной ретроспективного анализа - **Открытые API** — программные интерфейсы позволяют интегрировать платформу с существующими АСУ ТП, ГРАМ, САУМ без доработки источников данных ### Продуктовая линейка Платформа можно создавать различные программные продукты и системы, как, например специализированные решения для энергетики: - **ПРОСТОР.ОИК** — оперативно-информационный комплекс сбора, агрегации и визуализации технологических данных - **ПРОСТОР.СДПМ** — система диспетчерского управления с автоматическим получением плановых графиков мощности и расчётом УДГ с учётом участия в ОПРЧ/НПРЧ - **ПРОСТОР.ОПРЧ** — мониторинг участия генерирующего оборудования в общем первичном регулировании частоты с автоматическим формированием отчётов ### Импортонезависимость Платформа внесена в **Единый Реестр Отечественного ПО**, работает под управлением российских операционных систем (Astra Linux, ALT Linux) и использует открытый стек технологий (PostgreSQL, Redis, Grafana). Клиентские рабочие места доступны через любой современный браузер без установки дополнительного ПО, что снимает зависимость от специфических операционных систем и лицензий. ## Традиционные задачи: где болит сейчас? ### СОТИ АССО — сбор и передача информации Автоматизированные системы сбора и передачи в СО ЕЭС технологической информации (СОТИ АССО) традиционно строятся как «жёсткие» конструкции: фиксированный набор драйверов, жёсткая схема базы данных, затруднённое масштабирование. При подключении нового оборудования или изменении технологического регламента требуется остановка сервера, доработка драйверов под нестандартные протоколы (часто закрытые), ручная правка конфигураций. ### СДПМ — система доставки плановой мощности Система доставки плановой мощности предназначена для перевода управления генерирующим оборудованием на 100-процентное автоматическое дистанционное управление. Так как это новое требование, опыт реализации еще у компаний не накоплен и внедряемые проекты часто страдают от: - Непонимания какие еще полезные задачи может выполнять СДПМ на станции - Задержек при передаче плановых графиков (ПДГ) из СО ЕЭС в АСУТП энергоблоков - Необходимости ручного распределения нагрузки между агрегатами в ГТП - Отсутствия опыта в создании ТЗ на реализацию ### ОПРЧ и НПРЧ — регулирование частоты Мониторинг общего (ОПРЧ) и нормированного (НПРЧ) первичного регулирования частоты требует высокой детализации данных (обычно секундные метки) и строгого соответствия методикам СО ЕЭС. Традиционные подходы не обеспечивают: - Автоматического построения допустимых границ мощности при отклонении частоты - Оперативного формирования отчётности для передачи в сетевую организацию - Интеграции с системами управления для автоматической корректировки режимов - Добавления новых алгоритмов анализа типа поиска аномалий ### Общие «боли» цифровизации Независимо от конкретной задачи, традиционные подходы демонстрируют системные проблемы: - **Высокая стоимость изменений** — доработка под новые требования СО ЕЭС или изменения в технологии требует привлечения разработчиков базового ПО - **Сложность интеграции** — разнородные источники (МЭК 60870-5-101/104, Modbus, OPC UA, проприетарные протоколы) требуют отдельных шлюзов и конвертеров - **Отсутствие ML-готовности** — классические SCADA не рассчитаны на подключение моделей машинного обучения для поиска аномалий в реальном времени ## Конкретные преимущества новой платформы ### Для СОТИ АССО: от сбора данных к управлению знаниями **Единое информационное пространство.** Платформа ПРОСТОР создаёт единое пространство данных, где технологические параметры сохраняют контекст — привязку к конкретному оборудованию, времени и технологическому состоянию. Это позволяет не просто собирать сигналы, а формировать модель объекта, понятную инженерам. **Встроенные коннекторы к передовым протоколам.** Платформа включает модули связи по международным стандартам (МЭК 60870-5-101/104, Modbus, OPC UA) и предоставляет API для интеграции с проприетарными протоколами существующих АСУ ТП, имеет встроенный сервер OPC UA. Время настройки протоколов связи сокращается с недель до часов. **Гибкая модель данных.** Массовое редактирование свойств сущностей на сайте настроек из базы данных и возможность импорта информационной модели объектов позволяют адаптироваться к изменениям в технологической схеме без остановки системы. Новое оборудование появляется в интерфейсах оперативного персонала сразу после добавления в модель. **ML-готовность для анализа аномалий.** Универсальный модуль дорасчёта поддерживает интеграцию алгоритмов на Python, C#, C++. Это позволяет подключать пакеты машинного обучения для: - Обнаружения дрейфа характеристик оборудования до выхода за аварийные уставки - Выявления скрытых корреляций между параметрами (например, влияния температуры подшипника на вибрацию при определённых нагрузках) - Формирования «индекса здоровья» (health index) для оборудования ### Для СДПМ: управление в реальном времени **Автоматизация приёма ПДГ.** ПО ПРОСТОР.СДПМ обеспечивает автоматическое получение плановых графиков диспетчерского управления (ПДГ) и сигналов диспетчерских команд (СДК) от СО ЕЭС с подтверждением получения согласно ОТТ. Исключается человеческий фактор при вводе заданий мощности. **Оптимальное управление составом агрегатов.** Платформа позволяет рассчитывать оптимальное распределение нагрузки между агрегатами с учётом: - Текущих технологических ограничений (ремонты, ограничения по оборудованию) - Участия в ОПРЧ/НПРЧ - Спорадических команд СО ЕЭС и собственных инициатив станции - Внутричасовых отклонений выработки на рынке электроэнергии **Снижение нагрузки на персонал.** Автоматическое доведение задания плановой мощности непосредственно до САУМ энергоблоков исключает необходимость телефонных переговоров между диспетчером СО ЕЭС и НСС. Сокращается время реакции на изменение режима, минимизируется риск ошибок при ручном вводе уставок. **Интеграция с рынком электроэнергии.** Возможность расчёта УДГ (уточненный диспетчерский график) с учётом 15-минутных интервалов балансирования позволяет точнее выполнять графики выработки и снижать штрафные санкции за отклонения. ### Для мониторинга ОПРЧ/НПРЧ: точность и автоматизация отчётности **Автоматический расчёт допустимых границ.** ПО ПРОСТОР.ОПРЧ реализует отраслевые алгоритмы анализа участия в регулировании: при отклонении частоты вниз строится нижняя допустимая граница мощности, при отклонении вверх — верхняя, с учётом допустимого отклонения ±1% Рном. Система автоматически определяет факт участия оборудования в регулировании. **Архивирование и отчётность.** Формирование архивов данных мониторинга, автоматическая генерация отчётов в формате HTML и CSV, рассылка по электронной почте — всё это происходит без участия оператора. Исключается ручной труд по подготовке отчётов для СО ЕЭС. **Расширение функционала без остановки.** Благодаря микросервисной архитектуре, на базе модуля ОПРЧ можно быстро развернуть дополнительные задачи: мониторинг НПРЧ, АВРЧМ без остановки существующей функциональности. ### Общие преимущества внедрения - **Время внедрения** — сокращение с 12–18 месяцев до 3–6 месяцев за счёт готовых модулей и отсутствия необходимости «связывать» разнородные подсистемы - **Безостановочное развитие** — добавление новых функций (например, предиктивной аналитики) не требует остановки существующих систем сбора данных - **Веб-ориентированный доступ** — современные интерфейсы через браузер обеспечивают работу с любых устройств без установки клиентского ПО - **Информационная безопасность** — возможность полного развёртывания на объекте без внешних подключений, интеграция с DLP-системами ## Реальные сценарии: от пилота до промышленной эксплуатации ### Сценарий 1: Интеграция СОТИ АССО и СДПМ на ТЭЦ ТЭС с парком оборудования различных поколений (блоки 60–300 МВт) сталкивается с необходимостью одновременного решения задач сбора данных и подключения к СДПМ. Традиционный подход требовал бы двух отдельных проектов: внедрения СОТИ АССО и отдельной системы СДПМ. На платформе ПРОСТОР реализуется единое решение: ПРОСТОР.ОИК собирает данные с САУМ энергоблоков по МЭК 60870-5-104, выполняет агрегацию (средние за минуту и час), а ПРОСТОР.СДПМ на том же серверном кластере обеспечивает получение ПДГ от СО ЕЭС. Веб-интерфейсы позволяют начальнику смены контролировать исполнение диспетчерских графиков, а коммерческому диспетчеру — оперативно реагировать на рыночные сигналы перехода на 15-минутные интервалы балансирования. Время внедрения составило 8 месяца вместо типовых 14. ### Сценарий 2: Мониторинг ОПРЧ с расширением до НПРЧ ГРЭС требует системы мониторинга участия в ОПРЧ согласно требованиям СО ЕЭС. На базе ПРОСТОР.НПРЧ разворачивается решение, автоматически получающее данные с АСУ ТП турбин, рассчитывающее отклонения мощности при изменении частоты и формирующее отчёты. В традиционной системе это потребовало бы доработки «железа» и переделки существующей функциональности. На платформе ПРОСТОР новый модуль разворачивается как дополнительный микросервис, использующий те же исходные данные. Время внедрения — 2 недели, без остановки системы. ### Сценарий 3: Предиктивная аналитика для ГЭС На ГЭС с 10 гидроагрегатами на базе ПРОСТОР.ОИК создаётся единое информационное пространство. Инженеры станции самостоятельно подключают Python-модули из библиотке ML для анализа вибраций подшипников турбин, используя встроенный конфигуратор алгоритмов. Через 3 месяца накопления данных модели ML выявляют причины повышенной вибрации, позволяя планировать ремонты до выхода за аварийные уставки. Платформа позволяет «размывать» компетенции персонала в области программирования, но углублять их в понимании технологии. ## Заключение Отказ от устаревших монолитных решений в пользу микросервисных технологических платформ — не дань моде, а стратегическая необходимость для энергокомпаний. Платформа ПРОСТОР демонстрирует, как современная архитектура (микросервисы, контейнеризация, открытые API) позволяет решать традиционные задачи — СОТИ АССО, СДПМ, мониторинг ОПРЧ/НПРЧ — быстрее, дешевле и с большей гибкостью к будущим изменениям. Импортонезависимость, поддержка отечественных ОС, возможность работы в закрытых контурах безопасности делают такие платформы оптимальным выбором для объектов генерирующих компаний в текущих условиях. При этом сохранение инвестиций в существующее оборудование (поддержка legacy-протоколов) и возможность поэтапного наращивания функционала без «большого взрыва» снижают риски цифровой трансформации. **Компания «Институт Энергетических Систем»** (enersys.ru) готова провести для вашего предприятия демонстрацию возможностей платформы, разработать технико-экономическое обоснование внедрения или проконсультировать по вопросам интеграции с существующими системами. **Готовы обсудить ваш проект?** Оставьте заявку через форму на сайте [enersys.ru](https://enersys.ru) или свяжитесь с нами по телефону. Наши инженеры проведут бесплатную консультацию по внедрению СОТИ АССО, СДПМ и систем мониторинга ОПРЧ/НПРЧ, помогут разработать ТЗ на проектирование и внедрение систем. --- ## Интеграция OPC UA с KKS и RDS-P **Source:** [https://enersys.ru/opc-ua-kks/](https://enersys.ru/opc-ua-kks/) **Date:** 2025-05-17 **Category:** Блог Цифровая трансформация Интеграция OPC UA с KKS и RDS-PP: архитектурные стратегии для цифровых электростанций Полный анализ семантической совместимости промышленных протоколов и систем идентификации оборудования в контексте создания единого информационного пространства энергообъекта OPC Содержание [1. Эволюция стандартов идентификации в энергетике](#section1" style="color: #0A1A56; text-decoration: none; padding: 12px 15px; background: white; border-left: 3px solid #FF6600; border-radius: 0 4px 4px 0; transition: all 0.2s; display: block;) [2. OPC UA как фундамент семантической интероперабельности](#section2" style="color: #0A1A56; text-decoration: none; padding: 12px 15px; background: white; border-left: 3px solid #0A1A56; border-radius: 0 4px 4px 0; transition: all 0.2s; display: block;) [3. KKS: классическая парадигма кодирования оборудования](#section3" style="color: #0A1A56; text-decoration: none; padding: 12px 15px; background: white; border-left: 3px solid #0A1A56; border-radius: 0 4px 4px 0; transition: all 0.2s; display: block;) [4. RDS-PP: многоаспектная система нового поколения](#section4" style="color: #0A1A56; text-decoration: none; padding: 12px 15px; background: white; border-left: 3px solid #0A1A56; border-radius: 0 4px 4px 0; transition: all 0.2s; display: block;) [5. Архитектурные подходы к интеграции OPC UA с KKS/RDS-PP](#section5" style="color: #0A1A56; text-decoration: none; padding: 12px 15px; background: white; border-left: 3px solid #FF6600; border-radius: 0 4px 4px 0; transition: all 0.2s; display: block;) [6. Практические сценарии цифровых подстанций](#section6" style="color: #0A1A56; text-decoration: none; padding: 12px 15px; background: white; border-left: 3px solid #0A1A56; border-radius: 0 4px 4px 0; transition: all 0.2s; display: block;) [7. Технические барьеры и организационные ограничения](#section7" style="color: #0A1A56; text-decoration: none; padding: 12px 15px; background: white; border-left: 3px solid #0A1A56; border-radius: 0 4px 4px 0; transition: all 0.2s; display: block;) [8. Стратегия внедрения и практические рекомендации](#section8" style="color: #0A1A56; text-decoration: none; padding: 12px 15px; background: white; border-left: 3px solid #FF6600; border-radius: 0 4px 4px 0; transition: all 0.2s; display: block;) Эволюция стандартов идентификации в энергетической отрасли Современная энергетика находится на пороге фундаментальной трансформации, обусловленной необходимостью интеграции разнородных информационных систем в единое цифровое пространство. В центре этой трансформации находится проблема семантической совместимости: как обеспечить «понимание» данных не только на уровне человека-оператора, но и на уровне программных агентов, автоматизированных систем управления и корпоративных приложений планирования ресурсов. На протяжении последних пяти десятилетий энергетическая отрасль опиралась на проверенную временем систему идентификации оборудования KKS (Kraftwerk-Kennzeichen-System), разработанную в Германии и ставшую де-факто международным стандартом для объектов генерации. Однако с развитием концепции Industry 4.0 и распространением протокола OPC UA (Open Platform Communications Unified Architecture) в промышленной автоматизации, отрасль столкнулась с необходимостью переосмысления подходов к кодированию технологических объектов. Ключевой вопрос статьи Как интеграция систем идентификации KKS и RDS-PP с протоколом OPC UA может трансформировать подходы к проектированию, эксплуатации и развитию систем автоматизации энергетических объектов, и в каких сценариях такая интеграция действительно оправдана с экономической и технической точки зрения? Параллельно с развитием OPC UA, ассоциацией VGB PowerTech (ныне vgbe energy) была разработана новая система обозначений — RDS-PP (Reference Designation System for Power Plants), представляющая собой логическое развитие KKS в соответствии с требованиями международных стандартов IEC/ISO 81346. Эта система призвана обеспечить большую гибкость за счет многоаспектного подхода к идентификации объектов, учитывая не только функциональное назначение, но и продуктовые характеристики, а также топологическое расположение. В данной статье мы проведем комплексный анализ архитектурных подходов к интеграции OPC UA с системами кодирования KKS и RDS-PP, рассмотрим практические сценарии применения в контексте цифровых подстанций и систем мониторинга, а также объективно оценим технические ограничения и организационные барьеры, с которыми сталкиваются интеграторы при внедрении семантических информационных моделей на реальных энергетических объектах. OPC UA: фундамент семантической интероперабельности промышленных систем OPC Unified Architecture представляет собой не просто очередной протокол передачи данных в реальном времени, а комплексную технологическую платформу для построения семантически насыщенных информационных моделей промышленных объектов. В отличие от классических протоколов полевого уровня (Modbus, Profibus, FOUNDATION Fieldbus), ориентированных преимущественно на транспорт значений процессных переменных, OPC UA предоставляет расширяемую мета-модель для описания данных, основанную на графе узлов (nodes) и семантических связей (references). Архитектурные особенности информационной модели Ключевым элементом архитектуры OPC UA является понятие AddressSpace — адресного пространства сервера, представляющего собой иерархическую структуру объектов, их типов, свойств и методов. Каждый узел в этом пространстве однозначно идентифицируется NodeId и характеризуется набором атрибутов, определяющих как значение, так и метаданные (временную метку, статус качества, права доступа). Принципиальное отличие OPC UA от традиционных подходов заключается в поддержке объектно-ориентированного моделирования. Платформа позволяет определять типы объектов (ObjectTypes), типы переменных (VariableTypes), а также устанавливать между ними семантические связи через механизм References. Это означает, что OPC UA-сервер может публиковать не просто плоский список тегов, а полноценную объектную модель, отражающую структуру реального технологического оборудования с его функциональными и физическими взаимосвязями. Семантическая интероперабельность Передача не только значений, но и контекста данных, позволяющая клиентским приложениям «понимать» структуру объекта без предварительного программирования. Масштабируемость Единая технология от embedded-устройств до облачных систем корпоративного уровня с сохранением семантической целостности. Комплексная безопасность Шифрование на уровне приложения, аутентификация пользователей и приложений, поддержка сертификатов X.509. Companion Specifications и отраслевая специализация Механизм Companion Specifications позволяет отраслевым ассоциациям и производителям оборудования создавать стандартизированные информационные модели для конкретных доменов. В контексте энергетики наибольший интерес представляет спецификация для интеграции с IEC 61850 — международным стандартом коммуникации в подстанциях. Эта спецификация определяет правила отображения логических узлов (Logical Nodes) и классов данных (Data Classes) IEC 61850 на адресное пространство OPC UA, обеспечивая сквозную трассируемость от устройств защиты до корпоративных приложений. Однако для широкого спектра энергетического оборудования, не попадающего под действие IEC 61850 (турбины, генераторы, вспомогательное оборудование), стандартизированная информационная модель OPC UA отсутствует. Именно здесь возникает потребность в интеграции с системами кодирования KKS и RDS-PP, которые могут служить семантическим скелетом для построения объектно-ориентированных моделей в адресном пространстве OPC UA. KKS (Kraftwerk-Kennzeichen-System): классика идентификации оборудования Система кодировки KKS, разработанная в начале 1970-х годов и впоследствии стандартизированная в VGB B105, на протяжении десятилетий оставалась неоспоримым лидером в области идентификации оборудования электростанций. Более чем 50-летний опыт эксплуатации на более чем 1300 энергоблоках по всему миру сделал KKS привычным языком для инженеров-проектировщиков, наладчиков и эксплуатационного персонала. Структурная организация кода KKS Код KKS представляет собой иерархическую структуру, состоящую из четырех уровней классификации, каждый из которых кодируется определенным набором буквенно-цифровых символов. На верхнем уровне (Function) определяется функциональная принадлежность объекта к той или иной технологической системе (например, 10GFA — питательная система первого контура). Следующий уровень (Unit) уточняет принадлежность к агрегату или функциональной группе внутри системы. Третий уровень (Equipment) идентифицирует конкретное технологическое оборудование (насос, вентилятор, задвижка), а четвертый уровень (Position) используется для детализации внутри сложных агрегатов (например, подшипники двигателя, обмотки генератора). Такая структура обеспечивает однозначную идентификацию любого элемента технологической схемы — от центрального трубопровода до датчика давления на самом периферийном оборудовании. Пример структуры кода KKS 10GFA10AA001_Temp 10 — Код установки (энергоблок №1) GFA — Код системы (питательная система) 10 — Код агрегата (насосная группа) AA — Код оборудования (запорная арматура) 001 — Номер оборудования _Temp — Идентификатор сигнала (температура) Философия компактного кодирования Фундаментальная особенность KKS заключается в философии компактного кодирования максимального объема информации. Каждая буква и цифра в коде несет строго определенную семантическую нагрузку, позволяя опытному инженеру по коду восстановить функциональное назначение объекта, его место в технологической схеме и даже примерные характеристики. Эта компактность сделала KKS удобным для использования на мнемосхемах, в эксплуатационной документации и на шильдиках оборудования. Однако именно эта жесткая структура становится ограничением в эпоху цифровой трансформации. KKS изначально проектировалась как система идентификации для документации и человеческого восприятия, а не для автоматической машинной обработки в распределенных информационных системах. Код содержит в себе семантику, но не предоставляет механизмов для автоматического разбора этой семантики без предварительно запрограммированных таблиц соответствия. RDS-PP: многоаспектная система обозначений нового поколения С развитием международных стандартов и требований Industry 4.0, ассоциация vgbe energy (бывшая VGB PowerTech) разработала систему RDS-PP (Reference Designation System for Power Plants), представляющую собой логическое развитие KKS в соответствии с требованиями комплекса стандартов IEC/ISO 81346. Новая система сохранила примерно 90% кодовых букв функционального ключа KKS, но принесла принципиальные архитектурные изменения, направленные на обеспечение семантической интероперабельности. Переход от жесткой структуры к многоаспектности Ключевое отличие RDS-PP от KKS заключается в переходе от фиксированной кодовой структуры к гибкой многоаспектной системе обозначений. Если в KKS код 10GFA10AA001 содержал всю информацию в единой строке, то в RDS-PP тот же объект может быть представлен через различные аспекты: функциональный (=F1), продуктовый (-M1) и топологический (+C1). Такой подход позволяет рассматривать один и тот же физический объект с различных точек зрения в зависимости от контекста использования. Аспект сравнения KKS RDS-PP Базовые стандарты VGB B105 (фирменный стандарт) IEC/ISO 81346, DIN 6779-10, ISO/TS 16952-10 Структура кода Фиксированные сегменты (4 уровня) Гибкая многоаспектная система Обозначение арматуры AA (единый код для всей арматуры) QM (isolating), QN (control), FL (safety) Буквенные коды Определены в каталогах KKS Стандартизированы в ISO 81346 Новые возможности Ограничены традиционной структурой Совместное обозначение, функциональное распределение Соответствие международным директивам RDS-PP разрабатывалась с учетом требований европейских директив по безопасности эксплуатации, эргономике, закупкам и декларированию соответствия. Это делает систему особенно привлекательной для международных проектов и модернизации существующих объектов с целью соответствия нормативным требованиям. Переход на RDS-PP позволяет интегрировать энергетические объекты в глобальные цепочки поставок и системы управления активами, построенные на международных стандартах. В контексте российской энергетики следует отметить, что в настоящее время приняты ГОСТ Р 58908.1-2020 (ISO 81346-1:2009) и ГОСТ Р 58908.12-2020 (ISO 81346-12:2018), однако стандарты ISO/IEC 81346-2:2019, определяющие таблицы кодирования для компонентов общего назначения, и ISO/IEC 81346-10:2016, посвященный энергетической отрасли, пока не переведены на русский язык. Это создает определенную правовую неопределенность при применении RDS-PP на объектах российской энергетики. Архитектурные подходы к интеграции OPC UA с KKS и RDS-PP Вопрос интеграции систем кодирования с протоколом OPC UA вызывает обоснованный скепсис у технических специалистов: если KKS или RDS-PP нужны преимущественно на этапе проектирования базы данных, зачем встраивать их в адресное пространство OPC UA? Чтобы ответить на этот вопрос, необходимо рассмотреть два принципиально разных архитектурных подхода к интеграции, каждый из которых имеет свою область применимости и ограничения. Подход 1: Плоское отображение (KKS/RDS-PP как BrowseName) Наиболее прямолинейный метод интеграции заключается в использовании идентификаторов KKS или RDS-PP в качестве имен узлов (BrowseName или NodeId) в адресном пространстве OPC UA. OPC UA-сервер публикует тег вида 10GFA10AA001_Temp, и клиент получает доступ к данным по известному коду. Этот подход не требует проектирования типов или дополнительного моделирования, реализуется за считанные часы путем импорта CSV-файла с перечнем сигналов и полностью покрывает потребности локальной АСУ ТП с 200–500 тегами. Однако фундаментальное ограничение такого подхода состоит в том, что информационная модель остается плоской. Клиент OPC UA не может программно понять, что 10GFA10AA001 — это питательный насос с определенным набором подчиненных датчиков, агрегатов и функций. Вся семантика остается в головах инженеров и проектной документации, но не встраивается в цифровую модель системы. При замене оборудования или модернизации системы такая модель требует ручного переконфигурирования всех связей в SCADA, архивах и аналитических системах. Характеристики плоского подхода Время реализации: 2–4 часа (импорт из Excel) Требования к компетенциям: базовые знания OPC UA Семантическая насыщенность: минимальная (только имена тегов) Применимость: локальные АСУ ТП, небольшие объекты - Ограничение: ручная перенастройка при модернизации Подход 2: Семантическая интеграция через Companion Specification Второй подход предполагает создание пользовательской информационной модели (Companion Specification), где иерархия KKS или многоаспектность RDS-PP становятся частью объектно-ориентированной структуры OPC UA. В рамках этого подхода определяются типы объектов (например, KKSEquipmentType или RDSPPFunctionType), свойства типов соответствуют уровням кодировки (FunctionCode, UnitCode, EquipmentCode), а между объектами устанавливаются семантические связи HasComponent, HasProperty, HasPhysicalComponent. При семантическом подходе OPC UA-клиент может программно «понять» структуру объекта: подняться по иерархии от датчика к агрегату и далее к системе, найти все дочерние датчики конкретного насоса, сопоставить оборудование разных подсистем по единому KKS-коду или переключаться между функциональным и продуктовым аспектами RDS-PP. Именно здесь возникает главный вопрос архитектурного проектирования: оправдывает ли практическая польза такой модели затраты на ее проектирование и сопровождение? Автоматизация маппинга при семантическом подходе Для проектов, где принято решение о семантической интеграции, существуют инструменты автоматизации процесса маппинга. Характерный пример — разработка Немецкого аэрокосмического центра (DLR), позволяющая на основе Excel-файла со списком переменных, где имена уже содержат KKS-кодировку, автоматически генерировать семантическую модель. Скрипт разбирает код на составные уровни, сопоставляет их с семантикой (например, GFA → «питательный насос»), и формирует на выходе Smart Data Model и конфигурацию OPC UA-сервера. Аналогичные подходы реализованы в коммерческих продуктах (Unified Automation, Softing) и open-source решениях. Ключевой вывод: при наличии дисциплинированно заполненной базы тегов с KKS или RDS-PP переход от плоской модели к семантической может быть автоматизирован, а не выполнен вручную. Это существенно снижает порог входа для реализации семантического подхода на существующих объектах с богатой историей проектной документации. Практические сценарии применения в цифровых подстанциях Рассмотрим конкретные сценарии, где интеграция OPC UA с KKS или RDS-PP доставляет измеримые преимущества не только на этапе пусконаладки, но и в ходе длительной эксплуатации и развития системы. Эти сценарии выходят за рамки теоретических архитектурных упражнений и отражают реальные потребности операционного персонала и инженеров-наладчиков. Сценарий 1: Автоматическая генерация HMI и мнемосхем Современные SCADA-платформы, такие как Ignition или Visual SCADA, поддерживают автоматическое построение интерфейсов на основе семантической модели OPC UA. При интеграции с KKS или RDS-PP правила отображения могут звучать следующим образом: «Если BrowseName содержит KKS-код, начинающийся с 10GFA → отобразить символ насоса и автоматически привязать тренды температуры подшипников из дочерних узлов». Без семантической модели каждый такой элемент требует ручной настройки графических примитивов и привязки тегов. С моделью, интегрированной с системой кодирования, правила задаются один раз и переиспользуются на всех однотипных объектах. Для электростанции с сотнями единиц оборудования такой подход экономит человеко-недели работы при первоначальном вводе в эксплуатацию и существенно упрощает процедуры модернизации. При добавлении нового насоса в систему достаточно внести его в семантическую модель OPC UA с корректным KKS-кодом, а все графические представления и алармы сгенерируются автоматически на основе шаблонов. Сценарий 2: Автоматическая проверка связей при модернизации Типичная ситуация на объекте с 20-летней историей: через пять лет после ввода АСУ ТП заменяется насос 10GFA10AA001 на новую модель с другим набором датчиков (добавлен вибрационный мониторинг, изменена схема термоконтроля). В плоской модели KKS требуется вручную перепривязывать все ссылки в SCADA, архивах Historian, аналитических системах прогнозирования и системах управления активами (EAM). При семантическом подходе в OPC UA между узлом насоса и узлами датчиков существуют типизированные связи. При замене оборудования SCADA может автоматически обнаружить отсутствие старых тегов, запросить новые теги по тому же KKS-идентификатору (или его RDS-PP-эквиваленту), сохранить историческую преемственность данных и даже предложить оператору обновленную мнемосхему с учетом новых параметров. Это превращает модернизацию из длительного проекта с остановкой оборудования в рутинную операцию, выполняемую «на лету». Экономический эффект семантической модели **Снижение трудозатрат при модернизации:** от 40 человеко-часов (ручная перенастройка) до 4 часов (автоматическая адаптация) на единицу оборудования. **Сокращение времени простоя:** автоматическая реконфигурация позволяет проводить замену оборудования без остановки смежных систем. Сценарий 3: Кросс-системный поиск и диагностика Реальный кейс эксплуатации: на парогазовой установке зафиксировано падение мощности на 5%. Оператор видит десятки алармов от разных подсистем — защиты, регулирования, вспомогательного оборудования. OPC UA-клиент с поддержкой семантической модели KKS может автоматически подняться по иерархии от сработавших датчиков, установить, что все они относятся к группе GFA (питательная система), и выдать рекомендацию: «Проверить деаэратор — отклонение по температуре на всех линиях питательных насосов». Это не требует сложного искусственного интеллекта, а базируется на простом алгоритме навигации по семантическим связям OPC UA. Для диспетчера это экономит критические минуты при аварийных ситуациях, а для аналитиков — часы ручного сопоставления данных из разнородных источников при расследовании инцидентов. Сценарий 4: Сквозная интеграция разнородных систем На современной ТЭЦ данные распределены по нескольким подсистемам: SCADA (своя база реального времени), система мониторинга вибрации (Bently Nevada или аналог), система учета ресурса (SAP PM или собственная разработка), система паспортизации (AutoCAD, SmartPlant). Если каждая из этих систем публикует OPC UA-интерфейс с единой KKS- или RDS-PP-идентификацией, приложение-аналитик может запросить «вибрацию и наработку насоса 10GFA10AA001 за последние 30 суток» — не зная, в какой физической системе хранятся эти данные. Модель OPC UA выступает в данном случае унифицирующей семантической шиной, интегрирующей данные из различных источников через общую систему идентификации. Это особенно актуально для создания цифровых двойников энергоблоков, где требуется согласованное представление данных из АСУ ТП, системы диагностирования (СДПМ), регистрации переходных процессов (ОПРЧ) и автоматизированной системы управления ресурсами (АСУР). Сценарий 5: Цифровая подстанция по IEC 61850 Для цифровых подстанций, построенных в соответствии со стандартом IEC 61850, интеграция с KKS/RDS-PP через OPC UA позволяет сохранить привычную для эксплуатации систему идентификации оборудования, обеспечить сквозную прослеживаемость данных от интеллектуальных электронных устройств (IED) до АСУ ТП верхнего уровня, а также автоматизировать импорт конфигурации из SCL-файлов (System Configuration Language). Механизм маппинга включает преобразование SCL-файлов в модель OPC UA AddressSpace с сохранением функциональных ограничений (FC) как атрибутов узлов OPC UA и добавлением слоя KKS-идентификации для оборудования распределительных устройств. Обсудить применение для вашего объекта → Технические барьеры и организационные ограничения Несмотря на очевидные архитектурные преимущества семантической интеграции, практика показывает, что подавляющее большинство проектов не используют семантическое моделирование KKS/RDS-PP в OPC UA, ограничиваясь плоским списком тегов. Чтобы принять взвешенное решение о целесообразности внедрения, необходимо объективно оценить существующие технические и организационные барьеры. Барьер 1: Отсутствие поддержки в «коробочных» продуктах Типичный состав систем на энергообъекте включает SCADA (WinCC, Citect, MasterSCADA), системы вибромониторинга (Bently Nevada, SKF), системы учета ресурса (SAP PM, Infor EAM), релейную защиту (Siemens, ABB, ЭКРА) и системы регистрации аварийных процессов. Анализ наличия семантической поддержки KKS/RDS-PP в этих системах показывает неутешительную картину: большинство «коробочных» продуктов имеют OPC UA-серверы, но не предоставляют инструментов для объектно-ориентированного моделирования с интеграцией кодировок. Класс системы Наличие OPC UA Поддержка KKS/RDS-PP Реальность интеграции SCADA (WinCC, Citect) ✓ Сервер есть ✗ Модели нет KKS вносится вручную в описания тегов Вибромониторинг (Bently) ✗ Редко ✗ Отсутствует Modbus, CSV-выгрузки или проприетарный протокол Учет ресурса (SAP PM) ✗ Практически никогда ✗ Отсутствует Интеграция через ETL или IDoc РЗА (Siemens, ABB, ЭКРА) △ Частично (IEC 61850) ✗ Без KKS-моделирования MMS-сервер, но без семантики кодировки Чтобы реализовать сквозную семантическую модель KKS в OPC UA, для каждой подсистемы требуется либо искать специализированные шлюзы, либо разрабатывать собственные OPC UA-обертки (wrappers) и вручную сопоставлять идентификаторы. Объем такой работы сопоставим с созданием нового программного продукта и часто выходит за рамки бюджетов типовых проектов. Барьер 2: Трудоемкость проектирования модели Создание полноценной Companion Specification для KKS или RDS-PP требует специализированных инструментов (UaModeler, Unified Automation SDK), компетенций в объектно-ориентированном моделировании OPC UA (редкий профиль для традиционных инженеров АСУ ТП) и времени на проектирование и валидацию (от 2–3 недель для пилотной зоны до 3–4 месяцев для полноценной электростанции). В типовом проекте с жесткими сроками и фиксированным бюджетом такая работа не предусмотрена контрактом и требует отдельного финансирования как НИОКР. Барьер 3: Отложенный экономический эффект Выгоды от семантической модели — автоматическая адаптация при заменах оборудования, кросс-системная аналитика, сокращение времени расследования аварий — проявляются через 2–5 лет эксплуатации. К этому моменту проектная команда обычно распущена, бюджет на развитие освоен, а эксплуатирующий персонал привык к ручным процедурам обхода ограничений плоской модели. Для вендора или интегратора инвестиции в семантическое моделирование не окупаются в рамках одного проекта, поэтому эта практика остается нишевой, применяемой преимущественно в собственных разработках крупных генерирующих компаний. Барьер 4: Технические ограничения OPC UA-клиентов Даже если сервер предоставляет богатую семантическую модель, клиентское ПО должно уметь ее интерпретировать. Многие SCADA-системы, заявляющие о поддержке OPC UA, на практике реализуют только базовый профиль Data Access (чтение значений узлов), игнорируя иерархические связи (HasComponent) и типы объектов. Это означает, что семантический потенциал OPC UA остается невостребованным из-за ограничений клиентской стороны. Перед внедрением семантической модели необходимо проверять поддержку полноценного клиента OPC UA (Full Client) в используемых приложениях. Стратегия внедрения и практические рекомендации На основании анализа архитектурных подходов, практических сценариев и существующих ограничений, можно сформулировать четкие критерии целесообразности интеграции OPC UA с KKS/RDS-PP, а также поэтапную стратегию внедрения для тех проектов, где такая интеграция оправдана. Когда интеграция избыточна Локальная АСУ ТП на 200–500 сигналов без перспективы масштабирования Проект с жизненным циклом 1–2 года без планов развития Все данные поступают из одного источника (ПЛК → SCADA → архив) Отсутствие в ТЗ требований по цифровому моделированию и интеграции с ERP/EAM - Ограниченный бюджет и сжатые сроки ввода в эксплуатацию Когда интеграция целесообразна Цифровая подстанция по IEC 61850 с перспективой интеграции в корпоративную ИТ-систему Greenfield-проекты с требованием единой информационной модели объекта Тиражируемые решения вендора энергетического оборудования Крупный объект генерации с перспективой 20+ лет эксплуатации и планами модернизации - Необходимость интеграции с MES/ERP/EAM на уровне семантически насыщенных данных Поэтапная стратегия внедрения Для проектов, признанных целесообразными для семантической интеграции, рекомендуется следовать поэтапной стратегии, минимизирующей риски и позволяющей накопить экспертизу до масштабирования на весь объект. 1 Пилотирование на некритичной системе Выбрать вспомогательную систему (например, систему компенсации утечек или один из контуров технического водоснабжения) с ограниченным количеством сигналов (50–100 точек). Разработать Companion Specification для данного типа оборудования, интегрировать KKS/RDS-PP в OPC UA AddressSpace и проверить работоспособность с существующими клиентами (SCADA, Historian). Оценить реальную трудоемкость и выявить ограничения клиентского ПО. 2 Разработка инструментария автоматизации На основе результатов пилота создать шаблоны типовых объектов (насосы, задвижки, теплообменники) и скрипты автоматической генерации AddressSpace из существующих баз данных KKS (инжиниринговые базы проектных институтов). Интегрировать инструментарий с инженерными системами (SmartPlant, AutoCAD Plant) для автоматического извлечения структуры оборудования. 3 Расширение на критичные системы (НПРЧ) Перейти к системам некритичных по времени измерений — системам мониторинга состояния оборудования (НПРЧ), системам учета ресурсов, инвентаризации. Обеспечить интеграцию с существующими KKS-кодами в паспортах оборудования. Создать единое адресное пространство OPC UA, агрегирующее данные из разнородных источников по общей системе идентификации. 4 Интеграция с системами реального времени (применимо) Для систем СДПМ и АВРЧМ, где критична скорость передачи, оценить возможность использования OPC UA Pub/Sub over TSN (Time Sensitive Networking) или ограничиться интеграцией на уровне исторических данных и диагностики, сохранив для управления в реальном времени специализированные протоколы (IEC 61850, проприетарные протоколы РЗА). Рекомендации по работе с RDS-PP в российском контексте Учитывая неполную стандартизацию RDS-PP в российской нормативной базе (отсутствие переводов ISO/IEC 81346-2:2019 и ISO/IEC 81346-10:2016), при проектировании новых объектов рекомендуется гибридный подход: сохранение привычной для эксплуатационного персонала структуры KKS как основного языка идентификации с параллельным внесением маппинга на RDS-PP в метаданных OPC UA. Это обеспечит соответствие международным стандартам при сохранении операционной эффективности персонала, обученного классической системе кодирования. Для модернизации существующих объектов с унаследованными KKS-системами интеграция OPC UA позволяет постепенный переход к RDS-PP без полной замены документации — через механизм алиасов в AddressSpace, где один и тот же объект доступен и по старому KSS-коду, и по новому RDS-PP-обозначению, что обеспечивает преемственность при цифровизации. Заключение: прагматичный взгляд на цифровую трансформацию Интеграция OPC UA с системами кодирования KKS и RDS-PP не является универсальным решением для всех энергетических объектов. Это архитектурный выбор, оправданный в конкретных условиях: при создании цифровых подстанций по IEC 61850, при проектировании новых объектов с 20-30-летним жизненным циклом, при тиражировании решений вендоров оборудования и при необходимости глубокой интеграции с корпоративными системами управления активами. Технически связка OPC UA + KKS/RDS-PP реализуема, инструменты автоматизации существуют, а выгоды подтверждены практикой цифровых проектов ведущих генерирующих компаний. Организационно же такая интеграция требует сдвига в мышлении: от парадигмы «сдать объект и забыть» к парадигме «создать цифровой актив на весь жизненный цикл». Этот сдвиг возможен только при наличии стратегической воли собственника объекта и понимании того, что инвестиции в семантическое моделирование окупаются не в год ввода в эксплуатацию, а в годы последующей эксплуатации и модернизации. Для специалистов, рассматривающих внедрение, практический следующий шаг — пилотное моделирование одного технологического узла (например, питательной насосной или контура уплотнения турбины) с использованием доступных open-source инструментов и оценкой реальной трудоемкости. Это позволит принять взвешенное решение на основе собственных данных, а не маркетинговых обещаний вендоров, и заложить фундамент для построения действительно интеллектуальной, а не просто оцифрованной энергетической системы. Получить экспертную консультацию → Наши инженеры помогут оценить целесообразность интеграции для вашего конкретного объекта **Материал подготовлен экспертами Института Энергетических Систем (enersys.ru)** на основе анализа международных стандартов IEC 62541 (OPC UA), IEC 61850, ISO/IEC 81346 (RDS), практического опыта внедрения систем автоматизации на объектах генерации России и СНГ, а также открытых исследовательских публикаций, включая материалы Немецкого аэрокосмического центра (DLR) и ассоциации vgbe energy. **Ключевые теги:** OPC UA, KKS, RDS-PP, IEC 61850, цифровая подстанция, семантическая интероперабельность, АСУ ТП электростанций, информационное моделирование, Industry 4.0 в энергетике. --- ## ИЭС на РМЭФ 2025 **Source:** [https://enersys.ru/ies-na-rmef-2025/](https://enersys.ru/ies-na-rmef-2025/) **Date:** 2025-04-07 **Category:** Блог, Новости 9 апреля в Санкт-Петербурге на полях Российского международного энергетического форума (РМЭФ-2025) РУССОФТ провел собственную сессию «Цифровизация энергетики: ПО для новых вызовов».Во время дискуссии участники обсудили уровень цифровизации в энергетической отрасли, а также вызовы и препятствия, с которыми сталкиваются предприятия на пути импортозамещения и внедрения новых технологий. В ходе обсуждения эксперты рассмотрели технологические решения, предлагаемые российскими разработчиками ПО, и оценить, насколько зрелыми являются их компетенции и сервисы. Кроме того, спикеры рассказали об успешных кейсах внедрения отечественного ПО в энергетическом секторе.Михаил Леонидович Королев, генеральный директор ООО «Институт Энергетических Систем» и основатель ООО «Лаборатория ПРОСТОР» затронул тему важности цифровых двойников на стадии эксплуатации электростанций.Цифровой двойник — необходимый компонент цифровизации и интеграционная платформа для объединения операционных функций предприятия/объекта, а также инструмент преодоления проблемы разрозненных ОТ систем. Обсудили реальность и задачи применения ЦД в электроэнергетике в РФ.Институт Энергетических Систем и Лаборатория ПРОСТОР выступили с инициативой разработки Предварительного национального стандарта «Цифровые двойники электростанции на стадии эксплуатации. Проведены совещания с участниками комитета в 2024-2025гг, сейчас ПНСТ проходит стадию обсуждения у членов ТК 016. Выпуск стандарта ожидается в 2025г.[Подробнее о РМЭФ-2025](https://energyforum.ru/ru/" data-type="URL" data-id="https://energyforum.ru/ru/" style="color: rgb(204, 51, 102);" target="_blank" rel="noopener) --- ## Архитектура индустриального интернета: вызовы в энергетике **Source:** [https://enersys.ru/arhitektura-industrialnogo-interneta-vyzovy-v-energetike/](https://enersys.ru/arhitektura-industrialnogo-interneta-vyzovy-v-energetike/) **Date:** 2025-04-03 **Category:** Блог Как концепции Индустрии 4.0 помогут России справиться с технологическим отставанием и задачами импортозамещения Индустрия 4.0 — это концепция, которая описывает четвертую промышленную революцию, основанную на использовании новых технологий, таких как интернет вещей (IoT), искусственный интеллект (AI), автоматизация производства и т.д. Она предполагает создание «умных» фабрик и цифровых экосистем, где устройства, оборудование и люди будут взаимодействовать между собой, обмениваясь данными и принимая решения на основе анализа больших объемов информации. Индустрия 4.0 направлена на увеличение производительности и эффективности производства, уменьшение затрат и повышение качества продукции. Интернет вещей (Internet of Things или IoT) — одно из наиболее активно развивающихся направлений всеобщей цифровизации. Цифровизация идет и в промышленности, где набирают обороты индустриальный интернет вещей (Industrial Internet of Things или IIoT) и сама концепция Индустрии 4.0. Одним из первых в России разработчиков программного обеспечения с использованием эталонной архитектуры IIoT в сфере энергетики является Лаборатория ПРОСТОР. Генеральный директор компании Михаил Королев рассказывает, чем так важна эталонная архитектура IIoT и какую роль она может сыграть в импортозамещении и устранении технологического отставания России. **Что такое эталонная архитектура индустриального интернета?** Идеи интернета вещей стали разрабатываться в развитых странах более 20 лет назад. Сейчас это направление развивается по всему миру, лидерами являются такие страны, как Германия и США. Интернет вещей задумывался для соединения миллиардов сенсоров, поэтому в экосистеме IoТ очень большое внимание уделяется стандартизации протоколов обмена данными между компонентами, для того чтобы решения от различных поставщиков могли взаимодействовать друг с другом, чтобы не было границ для данных, которые любят создавать производители для своей выгоды. Для разработки общих правил и стандартов в системах индустриального интернета функционирует международный Industry IoT Consortium. В него входят такие компании как HUAWEI, Kaspersky Lab, China Telecom, Fraunhofer Gesellschaft, MOXA, Princeton University, TOSHIBA и многие другие. Внутри консорциума разработан документ The Industrial Internet Reference Architectureкоторый определяет эталонную архитектуру для таких систем. Эталонная архитектура — это основанная на стандартах открытая архитектура для систем IIoT. Она содержит рекомендации по разработке системных архитектур, решений и приложений. В ней содержатся общие и непротиворечивые определения систем IIoT, декомпозиции и шаблоны проектирования, а также общий словарь. На сегодняшний день используется версия 1.10 эталонной архитектуры от 11.07.2022. Такие компании как Microsoft ориентируются в своих рекомендациях по созданию IIoT систем на эталонную архитектуру. Ее преимущество заключается в том, что она учитывает интересы разных участников процесса – разработчиков систем, конкретных пользователей, а также бизнеса в целом. Серьезный поставщик решений в этой области обязательно должен соответствовать эталонной архитектуре, иначе он не может считаться полноценным поставщиком решений IIoT. В Российском сегменте эталонная архитектура не упоминается и не используется. Пионером внедрения и идеологом в российском энергетическом секторе стала Лаборатория ПРОСТОР, которая на сегодняшний день является чуть ли ни единственной в России компанией, не просто предлагающей отечественные программные решения для генерирующих энергетических компаний с использованием эталонной архитектуры, но и имеющая промышленные внедрения, реализованные и функционирующие на энергетических объектах уже несколько лет. По словам генерального директора Лаборатории ПРОСТОР Михаила Королева, компания заинтересовалась индустриальным интернетом около пяти лет назад, обратив внимание, что его активно использует одна из передоовых зарубежных компаний в своих решениях для отрасли. «Мы работаем в электроэнергетике, на электрических станциях множество функциональных задач, и, заинтересовавшись инструментами Индустрии 4.0, мы начали экспериментировать с технологиями, проводить всевозможные тесты, анализировать различные компоненты и возможности для автоматизации этих задач», — рассказывает Королев. Мир индустриального интернета вещей — это мир поставщиков разнообразных программных продуктов. Это — всемирная экосистема разработчиков, позволяющая выработать своеобразный симбиоз решений. Лаборатория ПРОСТОР использовала разные компоненты на пути развития, к примеру, базу данных ClickHouse от Яндекс. На сегодняшний день Лаборатория ПРОСТОР предлагает российским энергетикам ПО соответствующее эталонной архитектуре; решения уже внедрены и отлично себя показали на объектах ПАО «Мосэнерго», Хуадянь-Тенинской ТЭЦ, Шахтинской ГТЭС, Загорской ГАЭС, Бурейской ГЭС, а также на ряде других объектов. **Но почему же так важно соответствовать эталонной архитектуре?** **Слияние IT-миров** Промышленный Интернет вещей представляет собой соединение двух традиционно разных областей: ИТ (информационные технологии) и OT (операционные технологии). В ИТ все сводится к битам, которые используются для решения любых задач — от суммы чисел в столбце до систем электронной почты и планирования задач оптимизации. Сложность такого подхода, отмеченная как одна из фундаментальных проблем в сообществе искусственного интеллекта, заключается в так называемой проблеме заземления символов. Символы в машине (числа, передаваемые процессором) соответствуют «миру» программистов — они не имеют никакого значения для машины. В OT «элементы управления» (традиционно аналоговые) относятся непосредственно к физическим процессам без какой-либо попытки создания символов или моделей. «Одной из главных задач IIoT является как раз объединение этих “двух миров” — операционных и информационных технологий, — отмечает Королев. — Добавление «цифры» позволяет использовать искусственный интеллект, сложных математических алгоритмов, служащих для обработки измерений с тысяч датчиков и т. д. В результате появляются огромные информационные массивы, которые называются “озером данных”. Такой подход позволяет создать новую полезность при управлении, более эффективно — а значит, прибыльно — управлять электростанциями». Опираясь на постоянное развитие вычислительных и коммуникационных технологий, промышленный Интернет кардинально меняет системы управления промышленностью. Новые технологии обнаружения предоставляют все более и более точные данные. Большая встроенная вычислительная мощность позволяет более углубленно анализировать эти данные и лучше моделировать состояние физической системы и среды, в которой она работает. В результате этой комбинации системы управления преобразуются из просто автоматических в интеллектуальные и автономные, что позволяет им реагировать эффективнее и быстрее. Собирая данные датчиков со всех систем управления и применяя аналитические данные, включая модели, разработанные с помощью машинного обучения, мы можем получить представление о деятельности бизнеса. Благодаря этой информации мы улучшаем процесс принятия решений и оптимизируем работу систем посредством автоматической и автономной оркестровки. **«Озеро данных» и «болото данных»** Однако уже при первых попытках объединить операционные и информационные технологии выявилось много сложных задач, и первая из них оказалась связана именно с «озером данных». Простой сбор информации из разных систем приводит к тому что образуются огромные массивы данных извлечь пользу из которых сложно. «Каждый конкретный датчик стоит в определенном месте технологической схемы, но где конкретно – по названию сигнала не определишь. Обозначение того или иного сигнала знает только инженер, который настраивал всю систему, — поясняет Михаил Королев. — А инженер этот, зачастую, уже уволился, спросить не у кого. Пользователь видит таблицу с названиями сигналов, но не понимает ни где стоит датчик, ни по какому времени, к примеру, он ведет измерение — по местному, по московскому, или вообще по UTC». И если в паре сотен сигналов разобраться еще возможно, то когда их десятки тысяч, часто перепутанных, шансов разобраться — нет. Массив сигналов превращается в бессмысленный набор данных. И в результате получается уже не «озеро», а «болото» — хранилище данных, полезность которых стремится к нулю. Отдельной проблемой является также извлечение данных из хранилища. «»Озеро данных» должно быть “прозрачным”, — подчеркивает Королев. — А это невозможно без применения эталонной архитектуры». По словам гендиректора Лаборатории ПРОСТОР, прозрачность — суть стандартизации. «Занимаясь своими разработками, мы постоянно сверялись с эталонной архитектурой, чтобы не породить “монстра Франкенштейна” от IT», — рассказывает Михаил Королев. Важный момент: эталонная архитектура от IIC рекомендует не делать систему монолитной. Напротив, она должна состоять из отдельных заменяемых блоков, причем эти «строительные кирпичики» могут быть от совершенно разных производителей. Фактически речь идет о всем понятной микросервисной архитектуре ПО. Но чтобы разные блоки между собой не конфликтовали, они должны соединяться унифицированными, понятными для всех протоколами, например, через API. Для межуровневого обмена данными в распределенных системах должны использоваться тоже унифицированные, защищенные протоколы. Одним из рекомендованных протоколов является протокол передачи данных OPC UA (разработка промышленного консорциума OPC Foundation, определяющая передачу данных и взаимодействие устройств в промышленных сетях). «Разумеется, есть промышленные протоколы, которые уже используются на предприятиях, но в IIC считают, что этого мало, — отмечает Королев. — Для того, чтобы превратить данные в знания, нужно, чтобы протоколы умели передавать тот контекст, в котором порождались измерения. Например, для принятия решения о прогнозе выхода из строя оборудования на основе вибраций, нам важно знать не только абсолютные величины вибраций, но и нагрузку на оборудование, период времени после ремонта, точное синхронное время измерений и другие важные параметры, составляющие контекст для данного сценария использования системы. Информация, лишенная контекста не позволит получить новые знания и, преимущества IIoT не будут реализованы. Впрочем, чтобы передать контекст, ряду требований должны соответствовать не только протоколы, но и информационная модель системы. Так, в документации к эталонной архитектуре говорится, что для всех блоков/микросервисов/функций должна быть общая информационная модель. И такая модель уже разработана Лабораторией ПРОСТОР, она расширяется и внедряется. Важность наличия информационной модели сложно переоценить. Именно она и позволяет сохранять контекст данных, создавать с его помощью новые знания в смежных системах, добавлять новые сценарии использования без переписывания всей системы. **Сложности внедрения** На сегодняшний день процесс внедрения эталонной архитектуры в российской энергетике идет крайне медленно, так как отрасль сама по себе очень консервативна. С 2022 года в отрасли активно занялись темой импортозамещения. Сложность задачи в том, что замещение зачастую происходит на решения, которые архитектурно уже устарели на 10-15 лет. «Такой подход только закрепит технологическое отставание, — уверен гендиректор Лаборатории ПРОСТОР. — А ведь даже при правильной архитектуре еще потребуется годы, для того чтобы архитектура полностью раскрыла свой потенциал. Не просто создать “озеро данных”, но и “вырастить” вокруг него множество полезных инструментов». Даже сегодня многие специалисты в области IT в России или разработчики АСУ ТП про архитектуру Индустрии 4.0 мало что знают. Нет понимания, что для того, чтобы «озеро» данных не превратилось в «болото», нужна информационная модель, нужны те самые блоки и протоколы. «А такое понимание критически важно. Без всего этого заведомо будет создано именно “болото данных”, — предупреждает Королев. — Это, в свою очередь, приведет к лишним расходам заказчиков. Во-первых, средства будут затрачены на создание “болота”». Во-вторых, извлечение из него потом полезных данных будет очень дорого стоить, а зачастую это будет и вовсе невозможно. Мы понимаем важность архитектуры Индустрии 4.0, и рассказываем об этом клиентам. Но сколько должно пройти времени, сколько будет потрачено впустую средств прежде, чем клиенты осознают эту необходимость? На данный момент компаний, работающих в такой парадигме, я в стране не знаю. Этой архитектурой для энергетики, кроме Лаборатории ПРОСТОР в РФ попросту никто больше не занимается. Наша задача — продвигать ее, рассказывать о необходимости и полезности внедрения и абсолютной безопасности использования международных стандартов. **Что будет дальше?** Михаил Королев уверен, что сейчас важно переосмыслить суть взаимодействия человека с машиной. Индустриальный интернет вещей позволяет создавать киберфизические системы, и роль человека в них будет весьма важной, но уже иной: человек должен быть «последней инстанцией» принимающей обдуманное и взвешенное решение, а киберсистема должна быть «советчиком/помощником» все помнящим и перемалывающем огромные массивы информации. Сотрудники предприятий, работающие с киберсистемами должны постоянно повышать свой уровень знаний, совершенствоваться, учиться и тогда киберфизическая система может постоянно наращивать свою эффективность. Но пока это — некий фронтир. На данный момент сложно прогнозировать, какие возможности промышленный интернет вещей откроет людям. Компьютер, по словам Королева, в буквальном смысле сможет предоставить человеку некие сверхспособности, как это в свое время сделали, например, приборы ночного видения. И речь идет не только о дополненной, или виртуальной реальности — они станут лишь элементами нового процесса взаимодействия. --- ## СОТИ АССО на новой платформе **Source:** [https://enersys.ru/soti-asso-na-novoj-platforme/](https://enersys.ru/soti-asso-na-novoj-platforme/) **Date:** 2025-02-07 **Category:** Новости ООО «ИЭС» начинает предлагать реализацию функций СОТИ АССО для электрических станций на новой технологической платформе ПРОСТОР. Платформа ПРОСТОР позволяет реализовывать более широкий спектр информационно-аналитических задач в рамках обмена технологическими данными с СО ЕЭС в системе СОТИАССО (автоматизированная система обмена технологической информацией с Системным оператором), а также быстрее и эффективнее реализовать программу импортозамещения. СОТИАССО или система обмена технологической информацией с Автоматизированной системой Системного оператора предназначена для измерения параметров электрооборудования главной схемы электростанции, сбора телемеханической информации и передачи её в диспетчерские пункты филиалов СО ЕЭС.Платформа ПРОСТОР позволяет соблюдать всё более усложняющиеся требования регулятора в рамках измерений, мониторинга и передачи технологических данных, в том числе, связанные с защитой передачи информации по каналам телемеханики. С 01.01.2024г. обновлены Технические требования к генерирующему оборудованию участников оптового рынка, согласно которым время обновления указанной телеинформации не должно превышать 1 секунду.Кроме соблюдения технических требований, платформа обеспечивает надежное решение более широкого спектра задач, например, информационно-аналитических для применения внутри станции, таких как, автоматический анализ участия энергообъектов в общем первичном регулировании частоты (ОПРЧ), анализ и оптимизация режимов, ведение режима по активной мощности и напряжению, учет и анализ собственных нужд и др. в рамках единой программной платформы.Традиционно процесс передачи данных в СО ЕЭС строился на программируемых логических контроллерах, многие из которых нуждаются в замене в рамках программы импортозамещения. Решение Лаборатории ПРОСТОР для передачи технологической информации в СО ЕЭС строится на промышленных серверах и не привязано к конкретному производителю оборудования. ИЭС и Лаборатория ПРОСТОР обеспечивают поставки необходимого оборудования, обладают экспертизой и сертифицированными инженерами для решения этого круга задач клиентов.«Мы ставим своей основной задачей оказывать дальнейшую поддержку обмена данными СОТИАССО, предлагать новый функционал платформы ПРОСТОР, обеспечивать эффективность и бесперебойность работы объектов электроэнергетики», – комментирует Михаил Леонидович Королев, генеральный директор ИЭС . --- ## Энергокомпании России переведены на новую версию программного обеспечения отраслевой системы анализа аварийности в электроэнергетике **Source:** [https://enersys.ru/energokompanii-rossii-perevedeny-na-novuyu-versiyu-programmnogo-obespecheniya-otraslevoj-sistemy-analiza-avarijnosti-v-elektroenergetike/](https://enersys.ru/energokompanii-rossii-perevedeny-na-novuyu-versiyu-programmnogo-obespecheniya-otraslevoj-sistemy-analiza-avarijnosti-v-elektroenergetike/) **Date:** 2025-01-21 **Category:** Новости _АО «СО ЕЭС» ввел в эксплуатацию новую версию информационно-управляющей системы отраслевой базы аварийности в электроэнергетике (ИУС «БАЭ»), интегрированную с цифровой информационной моделью энергосистем России._ Субъекты электроэнергетики и потребители электрической энергии успешно перешли на использование новой версии ИУС «БАЭ» при расследовании причин технологических нарушений на электростанциях и объектах электросетевого хозяйства, в том числе в энергосистемах новых регионов и в технологически изолированных территориальных энергосистемах. Новая версия ИУС «БАЭ» интегрирована с цифровой информационной моделью электроэнергетических систем России на основе стандартов Общей информационной модели – CIM, что обеспечивает использование единых сведений о поврежденном или отказавшем оборудовании или устройстве объекта электроэнергетики в масштабах отрасли, оптимизирует процесс оформления результатов расследования причин технологических нарушений и анализа причин аварийности с использованием унифицированных данных об оборудовании и устройствах. Единая информационная модель энергосистем России, разработанная Системным оператором на основе единого языка технологического общения CIM и введённая в промышленную эксплуатацию в 2016 году, активно развивается и регулярно актуализируется. В настоящее время она содержит сведения об оборудовании и устройствах релейной защиты и автоматики более 1 170 электростанций, 14 850 подстанций 35 кВ и выше и 18 200 ЛЭП 35 кВ и выше. _«Интеграция ключевой информационной системы, используемой в электроэнергетике для систематизации сведений о технологических нарушениях, с цифровой информационной моделью электроэнергетических систем России является важным этапом цифровизации функций мониторинга и повышения надежности работы оборудования объектов электроэнергетики. Она создает основу для дальнейшего развития инструментов автоматизации объектового анализа причин аварийности и упрощает обмен данными ИУС «БАЭ» с другими информационными системами»_, – подчеркнул член Правления, директор по техническому контроллингу Системного оператора **Павел Алексеев**. **Информация об ИУС «База аварийности в электроэнергетике»** Информационно-управляющая система «База аварийности в электроэнергетике» (ИУС «БАЭ») разработана АО «СО ЕЭС» и введена в эксплуатацию в 2011 году с целью систематизации информации о технологических нарушениях в электроэнергетике в соответствии с требованиями Правил расследования причин аварий в электроэнергетике, утвержденных постановлением Правительства РФ от 28.10.2009 № 846. По состоянию на январь 2025 года система используется во всех диспетчерских центрах АО «СО ЕЭС» и в более чем 1070 организациях, являющихся субъектами электроэнергетики или потребителями электрической энергии. Информационно-управляющая система автоматизирует процесс оформления и передачи субъекту оперативно-диспетчерского управления результатов расследования причин технологических нарушений, а также автоматизирует формирование отчетов о технологических нарушениях в электроэнергетике, в том числе отчетов о выполнении противоаварийных мероприятий, разработанных по результатам расследований. ИУС «БАЭ» применяется для анализа причин технологических нарушений на объектах электроэнергетики. Сведения из ИУС «БАЭ» используются в системе сбора информации для оценки готовности субъектов электроэнергетики к работе в отопительный сезон и оценки технического состояния оборудования объектов электроэнергетики, а также в расчетах показателей аварийности объектов электроэнергетики. [Ссылка на источник](https://www.so-ups.ru/news/press-release/press-release-view/news/26580/" target="_blank" rel="noopener) --- ## Система дистанционного управления активной мощностью. Изменения в законодательстве 2025г. Решение для станции **Source:** [https://enersys.ru/sistema-distanczionnogo-upravleniya-aktivnoj-moshhnostyu-izmeneniya-v-zakonodatelstve-2025g-reshenie-dlya-stanczii/](https://enersys.ru/sistema-distanczionnogo-upravleniya-aktivnoj-moshhnostyu-izmeneniya-v-zakonodatelstve-2025g-reshenie-dlya-stanczii/) **Date:** 2025-01-15 **Category:** Блог Приглашаем Вас принять участие в онлайн-семинаре, который состоится **06.02.2025** г. 10.00 (Мск). Тема семинара: **«****Система дистанционного управления активной мощностью. Изменения в законодательстве 2025г. Решение для станции».** Согласно Постановлению Правительства РФ № 1712 от 4 декабря 2024 г. утверждены критерии наличия технической возможности реализации дистанционного управления технологическими режимами работы и эксплуатационным состоянием линий электропередачи, оборудования и устройств объектов электроэнергетики из диспетчерских центров субъекта оперативно-диспетчерского управления в электроэнергетике и порядок определения наличия указанной технической возможности; обязательный минимальный состав оборудования и устройств объектов электроэнергетики, в отношении которых осуществляется дистанционное управление из диспетчерских центров субъекта оперативно-диспетчерского управления в электроэнергетике ([Постановление Правительства Российской Федерации от 04.12.2024 № 1712 ∙ Официальное опубликование правовых актов)](http://publication.pravo.gov.ru/document/0001202412040008?index=1" target="_blank" rel="noopener). Приглашаем Вас обсудить переход оперативно-диспетчерского управления на 100% автоматическое дистанционное управление режимами работы объектов электрической сети 220 кВ и выше, и объектов генерации 25 МВт и выше в электроэнергетической сети РФ в рамках соответствия новому постановлению. В рамках вебинара рассмотрим новые требования и решения для электростанций. Приглашаем Вас и Ваших коллег обсудить изменения и возможные инструменты решения задачи. **Лаборатория ПРОСТОР **и **Институт Энергетических Систем **участвовали в реализации крупных проектов подключения к СДПМ на объектах **РусГидро**, подключения к автоматике АВРЧМ тепловых станций, а также в разработке Общих Технических Требований (ОТТ) к информационному обмену СДПМ для реализации на ГЭС РусГидро. Нам удалось накопить большой опыт и компетенции, которые мы реализовали в ПО ПРОСТОР.СДПМ, где предлагаем повышение полезности задачи СДПМ: • снижение штрафов за отклонение по выработке электроэнергии; • снижение штрафов за отклонения от заданий по выработке мощности; • автоматическая компенсация отклонений выработки внутри часа (за счет прямой интеграции с САУМом энергоблока); • дополнительный доход за счет корректировки выработки внутри допустимого коридора, с учетом рекомендации системы, получающей данные по ценам с сайта БР и по топливной составляющей; • высвобождение времени НСС для решения более сложных задач; • экономия топлива за счет оптимизации загрузки оборудования; • снижение вероятности штрафов за невыполнение графиков и команд по напряжению и реактивной мощности. Мероприятие состоится:**в 10.00 по московскому времени на отечественной платформе МТС Линк. ** Для регистрации на семинар пришлите письмо с Вашими контактами на почту **dmitrovich@enersys.ru** --- ## АРМ НСС — система общестанционного уровня **Source:** [https://enersys.ru/arm-nss-sistema-obshhestanczionnogo-urovnya/](https://enersys.ru/arm-nss-sistema-obshhestanczionnogo-urovnya/) **Date:** 2025-01-02 **Category:** Для электростанций | **Tags:** Решения # АРМ НСС — система общестанционного уровня Для автоматизации получения и работы с диспетчерскими планами, заданиями и командами ## Назначение ПО 1 Автоматическое получение диспетчерских графиков Без ручного ввода и бумажных носителей — данные поступают напрямую из источников. 2 Удобный интерфейс распределения нагрузки между генераторами Наглядное представление загрузки энергоблоков с возможностью оперативного управления. 3 Контроль исполнения заданий мощности Мониторинг отклонений и соблюдение диспетчерских команд в реальном времени. ## Функции системы ### Получение ПДГ и ДК Автоматический приём плановых диспетчерских графиков и диспетчерских команд из БД КИСУ или других источников данных. ### Цифровой информационный обмен Обмен данными с источниками по современным цифровым протоколам информационного обмена. ### Ручной ввод данных Возможность ручного ввода диспетчерских графиков и команд через пользовательский интерфейс ПО. ### Распределение нагрузки Автоматическое или ручное распределение задания нагрузки по энергоблокам станции. ### Оперативный контроль Контроль исполнения ПДГ с учётом диспетчерских команд, АВРЧМ, НПРЧ и ОПРЧ. ### Визуализация в web-браузере Современный интерфейс доступен через браузер без установки дополнительного ПО на рабочие места. ## Структурная схема на объекте ## Техническая поддержка При заключении договора с ООО «ИЭС» вы получите в нашем лице надёжного партнёра по сопровождению программного обеспечения. Компания реализовала более 200 проектов в электроэнергетике. В структуре компании есть подразделение технической поддержки, оказывающее услуги в круглосуточном режиме. В рамках поддержки устраняются выявленные неисправности, подключаются новые источники данных, происходит корректировка и адаптация алгоритмов обмена данными. ### Условия поставки и лицензирования Проект по внедрению ПО включает обследование, проектирование, поставку лицензии, развёртывание, настройку, испытания и обучение персонала. - Стоимость неисключительного права использования ПО — **10 млн рублей** на 1 объект генерации. - Срок использования лицензии — **10 лет**. от 10 000 000 ₽ / объект ### Интерфейсы Современные и удобные интерфейсы программы доступны через web-браузер без установки дополнительного программного обеспечения на рабочие места операторов и инженеров. Поддерживается работа на ПК, планшетах и мобильных устройствах внутри корпоративной сети. --- ## Институт Энергетических Систем и Лаборатория ПРОСТОР расширяют возможности обмена технологической информацией между субъектами ОРЭМ и СО ЕЭС на базе платформы ПРОСТОР **Source:** [https://enersys.ru/institut-energeticheskih-sistem-i-laboratoriya-prostor-rasshiryayut-vozmozhnosti-obmena-tehnologicheskoj-informacziej-mezhdu-subektami-orem-i-so-ees-na-baze-platformy-prostor/](https://enersys.ru/institut-energeticheskih-sistem-i-laboratoriya-prostor-rasshiryayut-vozmozhnosti-obmena-tehnologicheskoj-informacziej-mezhdu-subektami-orem-i-so-ees-na-baze-platformy-prostor/) **Date:** 2024-07-11 **Category:** Новости _Платформа ПРОСТОР позволяет реализовывать более широкий спектр информационно-аналитических задач в рамках обмена технологическими данными с СО ЕЭС в системе СОТИАССО (автоматизированная система обмена технологической информацией с Системным оператором), а также быстрее и эффективнее реализовать программу импортозамещения._ Москва, 10.07.2024. СОТИАССО или система обмена технологической информацией с Автоматизированной системой Системного оператора предназначена для измерения параметров электрооборудования главной схемы электростанции, сбора телемеханической информации и передачи её в диспетчерские пункты филиалов СО ЕЭС. Платформа ПРОСТОР позволяет соблюдать всё более усложняющиеся требования регулятора в рамках измерений, мониторинга и передачи технологических данных, в том числе, связанные с защитой передачи информации по каналам телемеханики. С 01.01.2024г. обновлены Технические требования к генерирующему оборудованию участников оптового рынка, согласно которым время обновления указанной телеинформации **не должно превышать 1 секунду**. Кроме соблюдения технических требований, платформа обеспечивает надежное решение более широкого спектра задач, например, информационно-аналитических для применения внутри станции, таких как, автоматический анализ участия энергообъектов в общем первичном регулировании частоты (ОПРЧ), анализ и оптимизация режимов, ведение режима по активной мощности и напряжению, учет и анализ собственных нужд и др. в рамках единой программной платформы. Традиционно процесс передачи данных в СО ЕЭС строился на программируемых логических контроллерах, многие из которых нуждаются в замене в рамках программы импортозамещения. Решение Лаборатории ПРОСТОР для передачи технологической информации в СО ЕЭС строится на промышленных серверах и не привязано к конкретному производителю оборудования. ИЭС и Лаборатория ПРОСТОР обеспечивают поставки необходимого оборудования, обладают экспертизой и сертифицированными инженерами для решения этого круга задач клиентов. **«Мы ставим своей основной задачей оказывать дальнейшую поддержку обмена данными СОТИАССО, предлагать новый функционал платформы ПРОСТОР, обеспечивать эффективность и бесперебойность работы объектов электроэнергетики», — комментирует Михаил Леонидович Королев, генеральный директор ИЭС и основатель Лаборатории ПРОСТОР** --- ## ИИ улучшает работу Солнечных электростанций **Source:** [https://enersys.ru/ii-uluchshaet-rabotu-solnechnyh-elektrostanczij/](https://enersys.ru/ii-uluchshaet-rabotu-solnechnyh-elektrostanczij/) **Date:** 2024-04-16 **Category:** Блог Интеллектуальный мониторинг фотоэлектрических электростанций: применение платформы ПРОСТОР для диагностики инверторов, выявления загрязнений и затененности Методы машинного обучения и предиктивной аналитики для повышения эффективности эксплуатации солнечных электростанций без применения дронов и визуальной инспекции Введение: скрытые потери на фотоэлектрических электростанциях Современные фотоэлектрические электростанции (СЭС) представляют собой сложные инженерные системы, включающие десятки тысяч солнечных модулей, сотни инверторов и километры кабельных трасс. При этом традиционные подходы к мониторингу, основанные на пороговых значениях и ручном анализе, оказываются неэффективными при выявлении постепенных деградаций и скрытых дефектов, которые со временем приводят к существенным финансовым потерям. Исследования показывают, что **до 30% потерь энергопроизводства** на СЭС остаются необнаруженными при использовании стандартных SCADA-систем. Загрязнение поверхности модулей (soiling) может снижать выработку на **5–20%** в зависимости от климатических условий, деградация инверторов накапливается незаметно в течение лет, а затененность от растительности или построек создает эффект «бутылочного горлышка», когда целые сегменты станции работают с критически низкой эффективностью. Технологическая платформа **ПРОСТОР** представляет собой отечественное решение класса MES/SCADA, построенное на принципах Индустрии 4.0 и позволяющее автоматизировать анализ технологических данных СЭС с применением методов машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта. В отличие от традиционных подходов, требующих визуальной инспекции с применением дронов или наземных обходов, платформа осуществляет **интеллектуальный анализ на основе операционных данных**, получаемых от существующих систем мониторинга. Архитектура платформы для задач мониторинга СЭС Платформа ПРОСТОР функционирует как единое информационное пространство, интегрирующее данные от разнородных источников: инверторов, метеостанций, систем мониторинга постоянного тока (DC) и сенсоров окружающей среды. Благодаря **микросервисной архитектуре** и контейнеризации (K3s), система масштабируется от небольших распределенных СЭС до крупных солнечных парков мощностью сотни мегаватт. Ключевые компоненты для аналитики СЭС - **Модуль сбора данных (interConnectivity)** — обеспечивает подключение к инверторам по протоколам Modbus TCP/RTU, МЭК 61850, SunSpec, а также к метеорологическим станциям и сенсорам irradiance. Поддерживает работу с legacy-оборудованием без необходимости замены существующей инфраструктуры. - **Модуль очистки и подготовки данных** — автоматическая верификация и фильтрация аномальных значений (выбросов), нормализация временных рядов, компенсация пропусков в данных. Критически важен для корректной работы ML-алгоритмов, чувствительных к качеству входных данных. - **ML-ядро аналитики** — универсальный модуль дорасчета, поддерживающий интеграцию алгоритмов на Python (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn), C# и C++. Позволяет развертывать предобученные модели или обучать новые непосредственно на данных конкретной станции. - **Модуль цифровых двойников** — создание виртуальных моделей сегментов СЭС для расчета ожидаемой производительности с учетом текущих погодных условий и сравнения с фактическими показателями. Платформа внесена в **Единый Реестр Отечественного ПО**, работает под управлением российских операционных систем (Astra Linux, ALT Linux) и обеспечивает полный цикл обработки данных: от сбора сигналов до выдачи управляющих воздействий и рекомендаций по техническому обслуживанию. Раздел 1. Диагностика деградации и дефектов инверторов Инверторы являются наиболее сложным электротехническим оборудованием СЭС и одновременно основным источником скрытых потерь. Традиционные SCADA-системы фиксируют лишь факт отказа (ошибку связи или остановку), тогда как **постепенная деградация электронных компонентов, ухудшение характеристик конденсаторов и дрейф параметров MPPT-трекера** остаются незамеченными месяцами, пока не приводят к полному выходу из строя. 1.1. Прогнозирование отказов по временным рядам (ESCNN-архитектура) Платформа ПРОСТОР реализует методику **Enhanced Siamese Convolutional Neural Network (ESCNN)** для анализа многомерных временных рядов работы инверторов. Модель обрабатывает «скользящее окно» данных (типичный период — 1 месяц наблюдений с шагом 1 неделя), включая следующие параметры: - DC-напряжение и ток на входе инвертора (Vdc, Idc) - AC-мощность и коэффициент мощности на выходе - Температуру окружающей среды и радиацию (GHI, POA) - Частоту и напряжение сети - Внутренние температуры силовых компонентов (если доступны) Алгоритм достигает **95% точности** при прогнозировании отказов инверторов за 6–7 дней до критического события [^5^]. Важно отметить, что система способна выявлять **слабые сигналы предупреждения**, которые проявляются задолго до выхода параметров за аварийные уставки — например, увеличение дисперсии погрешности MPPT или рост тока утечки при неизменной выходной мощности. 1.2. Метод цифровых двойников для обнаружения деградации Цифровой двойник (Digital Twin) инвертора или целого сегмента СЭС представляет собой физико-математическую модель, рассчитывающую ожидаемые параметры работы на основе текущих метеоданных. Платформа ПРОСТОР сравнивает измеренные значения DC-мощности и напряжения с расчетными значениями модели в реальном времени. **Выявляемые аномалии:** - **Clipping (ограничение мощности)** — когда фактическая DC-мощность превышает номинальную мощность инвертора, но система MPPT не обеспечивает оптимального трекинга из-за деградации конденсаторов или силовых ключей. - **Остановки и «спящий режим»** — система фиксирует случаи позднего включения инвертора утром или преждевременного отключения вечером, указывающие на проблемы с цепями измерения напряжения или ухудшение характеристик DC-входов. - **Потери в DC-кабелях** — анализ сопоставления напряжения на входе инвертора с расчетным напряжением строк позволяет выявить окисление контактов и увеличение переходного сопротивления. - **Деградация строк** — снижение эффективности отдельных строк, подключенных к инвертору, выявляется по ассиметрии токов при одинаковом irradiance. 1.3. Классификация типов неисправностей с помощью ML Платформа поддерживает интеграцию различных алгоритмов машинного обучения для классификации конкретных типов неисправностей: Алгоритм Применение Точность Random Forest Обнаружение неисправностей байпасных диодов и деградации IGBT-модулей F1-score 0.93+ LSTM (Long Short-Term Memory) Прогнозирование выходной мощности и выявление дрейфа параметров 94.2% k-Nearest Neighbors (kNN) Диагностика неисправностей по шаблонам (pattern matching) F1-score 0.93 Gaussian Mixture Models Кластеризация типов отказов (внешние воздействия vs. внутренняя деградация) Эффективное разделение Ключевое преимущество подхода ПРОСТОР — **отсутствие необходимости в специализированном оборудовании**. Вся аналитика строится на данных, уже имеющихся в SCADA-системе станции: напряжение, ток, мощность, температуры и метеопараметры. Это снижает стоимость внедрения и позволяет масштабировать решение на парк из сотен инверторов без существенных капитальных затрат. Раздел 2. Обнаружение загрязнений (Soiling Detection) Загрязнение поверхности фотомодулей — один из наиболее значительных факторов снижения производительности СЭС, особенно в регионах с высокой запыленностью, промышленными выбросами или интенсивным движением. Традиционный подход предполагает либо регулярную мойку по графику (часто избыточную), либо визуальный контроль с применением дронов. Платформа ПРОСТОР предлагает **автоматизированный аналитический метод**, позволяющий определять необходимость очистки на основе реальных потерь производительности. 2.1. Анализ временных рядов производства энергии Основной метод обнаружения загрязнений базируется на анализе **ежедневной энергопроизводительности** сегментов станции. В отличие от минутных или часовых данных, дневные значения энергии (kWh) лучше отражают накопительный эффект загрязнения и позволяют фильтровать кратковременные колебания, связанные с облачностью. Платформа применяет алгоритм **Change-Point Detection (обнаружение точек изменения)** с использованием библиотеки Ruptures и PELT-алгоритма (Pruned Exact Linear Time). Этот метод разделяет временной ряд производства энергии на сегменты с постоянными статистическими характеристиками, выявляя моменты, когда происходит смена режима: - **Период накопления загрязнения** — монотонное снижение ежедневной выработки при стабильной солнечной радиации. - **Событие очистки** — резкий скачок производительности (обычно после дождя или технологической мойки). - **Стабильный период** — колебания в пределах нормы без тренда снижения. 2.2. Feature Engineering для загрязнений Для повышения точности классификации платформа формирует производные признаки (features) из сырых временных рядов: - **Скользящее среднее (Moving Average)** — рассчитывается на окне 3–7 дней для сглаживания кратковременных вариаций и выявления долгосрочных трендов. - **Первая производная (Daily Change)** — анализирует ежедневные изменения выработки. Отрицательные значения на протяжении 3+ дней при стабильной радиации указывают на накопление загрязнения. - **Lagged Values** — значения с запаздыванием (lag 1–3 дня) учитывают временные зависимости и инерционность процесса загрязнения. - **Performance Ratio (PR)** — отношение фактической выработки к теоретически возможной при текущей радиации и температуре. Снижение PR ниже порога 0.85–0.90 служит индикатором критического загрязнения. 2.3. Модели классификации и pseudo-labeling Платформа использует метод **pseudo-labeling (псевдоразметки)**, который позволяет автоматически генерировать обучающие метки без ручной аннотации тысяч точек данных. Логика разметки следующая: - Если среднее изменение энергии в сегменте отрицательно — сегмент помечается как «Potential Cleaning» (требуется очистка). - Если среднее изменение нейтрально или положительно — сегмент помечается как «No Cleaning» (очистка не требуется). На основе такой автоматической разметки обучаются модели классификации. Наиболее эффективными для задачи оценки загрязнений зарекомендовали себя следующие алгоритмы [^12^][^13^]: **Random Forest (Случайный лес)** — ансамблевый метод, демонстрирующий высокую устойчивость к шуму в данных и достигающий **F1-score 0.935** при валидации. Алгоритм эффективен при работе с разнородными признаками (температура, влажность, радиация, мощность) и позволяет оценивать важность каждого фактора. **Hybrid LSTM-KNN** — гибридная архитектура, сочетающая долгую краткосрочную память (LSTM) для анализа временных зависимостей и метод k-ближайших соседей для классификации. Данный подход достигает **98.22% точности** при прогнозировании энергетических потерь от загрязнения, превосходя базовый LSTM (95.51%) и KNN (61.49%) при использовании изолированно [^12^]. **CNN (Convolutional Neural Network)** — при наличии стационарных камер наблюдения платформа может обрабатывать изображения поверхности модулей с помощью сверточных нейронных сетей (ResNet, VGG, Vision Transformer). Точность детекции загрязнений достигает **F1-score 0.913**, причем модель успешно различает типы загрязнителей (пыль, птичий помет, листья, строительный мусор) [^13^]. 2.4. Оптимизация графика очистки Платформа не только обнаруживает факт загрязнения, но и рассчитывает **экономически оптимальное время очистки**. Алгоритм сопоставляет прогнозируемые потери выработки (кВтч) с затратами на мойку (труд, вода, моющие средства, простой оборудования), рекомендуя очистку только когда накопленные потери превысят стоимость процедуры. Это позволяет избежать как избыточной частоты моек, так и критических потерь эффективности. Раздел 3. Выявление затененности (Shading Analysis) Частичное затенение фотомодулей — феномен, при котором даже небольшая тень (от кабель-каналов, растительности, построек или загрязнений) приводит к диспропорционально большим потерям из-за эффекта «бутылочного горлышка» в последовательно соединенных ячейках. Традиционные SCADA-системы фиксируют лишь общее снижение мощности, не позволяя локализовать проблемный сегмент. 3.1. Анализ I-V характеристик и производительности Платформа ПРОСТОР анализирует форму кривых ток-напряжение (I-V curves), восстанавливаемых из операционных данных инверторов. Затенение создает характерные аномалии на I-V кривых: - **Ступенчатое снижение тока** — появление «ступенек» на кривой указывает на срабатывание байпасных диодов в затененных модулях. - **Множественные локальные максимумы** — сложная форма кривой с несколькими пиками мощности свидетельствует о неравномерном затенении строки. - **Снижение напряжения холостого хода (Voc)** — пропорциональное затенению при сохранении температурной коррекции. 3.2. Метод сравнения сегментов (Peer-to-Peer Analysis) Ключевой метод выявления затененности — **сравнительный анализ однотипных сегментов** (peer-to-peer). Платформа группирует строки или трекеры с идентичной ориентацией и географическим положением, сравнивая их текущую и историческую производительность. При одинаковых условиях irradiance сегмент с затенением демонстрирует систематически более низкий Performance Ratio. Алгоритм **VGG-16/VGG-19 CNN** или **U-Net** может применяться для семантической сегментации изображений (если доступны данные с камер), достигая точности **97–99%** в различении затененных и чистых поверхностей [^13^]. Однако в рамках «бездронового» подхода платформа опирается преимущественно на анализ данных производительности: - Анализ **коэффициента детерминации R²** между ожидаемой и фактической мощностью. Затененные сегменты показывают R² < 0.95 при норме > 0.98. - Вычисление **фактора формы (shape factor)** кривой мощности в течение дня. Затенение утренними/вечерними тенями создает асимметрию кривой. - Обнаружение **аномальных градиентов** мощности — резкое падение без изменения радиации указывает на динамическое затенение (облака, движущиеся объекты). 3.3. Разделение затенения и загрязнения Важная задача аналитики — **дифференциальная диагностика**: затенение обычно проявляется локально и временно (в зависимости от положения солнца), тогда как загрязнение — равномерно и накапливается монотонно. Платформа использует алгоритмы кластеризации (K-means, Gaussian Mixture Models) для разделения аномалий на категории: - **Временной паттерн** — затенение имеет суточную периодичность (утренние/вечерние тени), загрязнение — монотонный тренд. - **Пространственное распределение** — затенение часто затрагивает отдельные строки или части трекера, загрязнение — равномерно распределено по площади. - **Влияние на I-V кривые** — затенение вызывает ступенчатое снижение, загрязнение — пропорциональное уменьшение фото-тока. Интеграция с существующей инфраструктурой СЭС Платформа ПРОСТОР разработана с учетом необходимости сохранения инвестиций в существующее оборудование. Решение не требует замены инверторов или установки дополнительных датчиков — оно интегрируется с уже функционирующими системами. Поддерживаемые протоколы и интерфейсы - **Modbus TCP/RTU** — прямое подключение к инверторам SMA, Fronius, Huawei, Sungrow, Growatt и другим производителям. - **SunSpec Alliance** — стандартизированный протокол для современных инверторов, обеспечивающий единообразный доступ к параметрам независимо от производителя. - **МЭК 61850** — промышленный стандарт для крупных СЭС с централизованной системой автоматизации. - **OPC UA** — интеграция с существующими SCADA-системами верхнего уровня. - **API метеостанций** — подключение к датчикам irradiance (GHI, POA), температуры окружающей среды, влажности и осадков. Edge Computing и облачная аналитика Архитектура платформы поддерживает **гибридное развертывание**: легковесные модели ML могут функционировать на Edge-устройствах (промышленные шлюзы, Raspberry Pi) непосредственно на подстанции СЭС, обеспечивая анализ в реальном времени с минимальной задержкой. Сложные модели глубокого обучения (Deep Learning) разворачиваются в центральном контуре (on-premise или облако) с периодическим дообучением на накопленных данных. Важным преимуществом является возможность **полного развертывания на объекте** (on-premise) без внешних подключений к интернету, что критично для соблюдения требований информационной безопасности и работы в закрытых контурах. Экономический эффект и ROI Внедрение интеллектуальной аналитики ПРОСТОР для мониторинга СЭС обеспечивает измеримый экономический эффект на нескольких уровнях: Предотвращение потерь энергопроизводства - Раннее обнаружение деградации инверторов позволяет **сократить внеплановые простои на 30–45%** и увеличить доступность системы на 25% [^2^]. - Оптимизация графика очистки снижает потери от загрязнения с типовых 8–12% до контролируемых 2–3%. - Выявление и устранение затененности повышает общий Performance Ratio станции на **3–7%**. Снижение операционных расходов (OPEX) - Отказ от ненужных моек (по факту потребности вместо графика) экономит **до 40% затрат** на мойку для станций в регионах с сезонными дождями. - Переход от реактивного («починили после поломки») к предиктивному обслуживанию сокращает затраты на аварийный ремонт на 20–30%. - Увеличение срока службы инверторов на **20–25%** за счет своевременного выявления перегревов и деградаций. Автоматизация отчетности и контроля Платформа автоматически формирует отчеты о производительности, соблюдении графиков технического обслуживания и эффективности инвестиций (ROI), сокращая трудозатраты инженерного персонала на подготовку документации. Интеграция с системами управления активами (EAM) позволяет автоматически создавать заявки на техническое обслуживание при выявлении аномалий. Практические сценарии внедрения Сценарий 1: Предиктивная диагностика парка инверторов **Объект:** наземная СЭС мощностью 50 МВт, 120 инверторов по 500 кВт. **Задача:** снижение частоты внеплановых отказов инверторов и оптимизация графиков планового ТО. **Решение:** Развертывание модуля ПРОСТОР с ML-аналитикой ESCNN для каждого инвертора. Система анализирует параметры DC/AC, температуры и мощности с частотой 1 раз в 5 минут. Модель цифрового двойника рассчитывает ожидаемую эффективность с учетом irradiance и температуры окружающей среды. **Результат:** За 12 месяцев эксплуатации система предупредила о 8 потенциальных отказах за 5–7 дней до проявления (перегрев радиаторов, деградация вентиляторов, дрейф MPPT). Плановые ремонты были проведены без остановки станции. Коэффициент готовности (availability) вырос с 96.2% до 98.7%. Сценарий 2: Оптимизация мойки в условиях промышленной зоны **Объект:** крышная СЭС на производственном объекте, 5 МВт, высокий уровень запыленности. **Задача:** снижение потерь от загрязнения при минимизации расходов на мойку (вода, работы на высоте). **Решение:** Внедрение алгоритма change-point detection для анализа ежедневной выработки сегментов. Автоматический расчет «индекса загрязнения» на основе снижения Performance Ratio относительно чистых эталонных сегментов (установлены 2 эталонные строки с автоматической очисткой). **Результат:** График мойки скорректирован с «раз в 2 недели» на «по факту снижения PR > 8%». Частота моек снижена на 35%, при этом среднегодовые потери от загрязнения уменьшены с 12% до 4.5%. Годовая экономия составила 1.2 млн руб. на мойке и 2.8 млн руб. на недополученной выработке. Сценарий 3: Обнаружение затененности от растительности **Объект:** наземная СЭС на сельхозугодьях, 15 МВт, проблема с тенями от травы и кустарников. **Задача:** выявление сегментов с затенением без обходов и дронов. **Решение:** Анализ формы кривых мощности в течение солнечного дня. Система сравнивает фактическую кривую с эталонной (расчетной) формой, выявляя утренние и вечерние «провалы» мощности, характерные для теней от растительности. Peer-to-peer анализ выявляет аномальные сегменты с низким утренним/вечерним выходом. **Результат:** Локализовано 23 сегмента с критическим затенением (потери > 15%). Проведена селективная очистка территории. Общий PR станции вырос на 4.2% без капитальных затрат на новое оборудование. Технологические преимущества подхода Отсутствие необходимости в дронах и визуальной инспекции В отличие от популярных решений на основе компьютерного зрения с применением БПЛА, платформа ПРОСТОР решает все перечисленные задачи на основе **анализа операционных данных**. Это исключает: - Регулярные затраты на пилотов дронов и обработку терабайт фото/видео. - Простои станции на время пролетов (требования безопасности). - Сезонные ограничения (сильный ветер, осадки). - Необходимость получения разрешений на полеты вблизи энергообъектов. Масштабируемость и универсальность Единая платформа покрывает все типы оборудования и производителей. Не требуется приобретать специализированные программы для инверторов разных брендов — ПРОСТОР обеспечивает нормализацию данных и единый аналитический слой. Самообучение и адаптация ML-модели обучаются на специфических данных конкретной станции, адаптируясь к местным условиям (пыль, тип растительности, особенности сетки). С течением времени (1–2 года) точность прогнозов повышается, так как модель накапливает историю отказов и сезонных паттернов. Заключение Применение технологической платформы **ПРОСТОР** для интеллектуального мониторинга фотоэлектрических электростанций представляет собой современный подход к управлению активами, основанный на данных и предиктивной аналитике. В отличие от традиционных реактивных методов («ремонт после поломки») или дорогостоящих визуальных инспекций с дронами, платформа обеспечивает **непрерывный автоматизированный анализ** здоровья оборудования на основе уже имеющихся SCADA-данных. Комбинация методов машинного обучения — от классических алгоритмов (Random Forest, k-NN) до современных нейросетевых архитектур (LSTM, CNN, Siamese Networks) — позволяет эффективно решать три критические задачи эксплуатации СЭС: - **Прогнозирование отказов инверторов** с точностью 95% за 6–7 дней до события, сокращая незапланированные простои на 30–45%. - **Обнаружение загрязнений** на основе анализа трендов производительности с F1-score > 0.93, оптимизируя графики мойки и снижая потери на 5–15%. - **Выявление затененности** через анализ I-V характеристик и peer-to-peer сравнение сегментов, повышая общий Performance Ratio на 3–7%. При этом платформа обеспечивает **импортонезависимость** (внесена в Единый реестр российского ПО), работает с отечественными ОС (Astra Linux), поддерживает развертывание в закрытых контурах безопасности и интегрируется с существующим оборудованием через стандартные промышленные протоколы. Для владельцев и операторов СЭС внедрение такой аналитики означает переход на новый уровень operational excellence: от реактивного реагирования к предиктивному управлению, от ручного анализа к автоматизированной диагностике, от равномерных затрат на обслуживание к целевым инвестициям в критически важные активы. Готовы повысить эффективность вашей солнечной электростанции? Свяжитесь с нами для демонстрации возможностей платформы ПРОСТОР и расчета экономического эффекта для вашего объекта. Ссылки на исследования и источники: [^5^] Early detection of inverter failures using Enhanced Siamese CNN – ScienceDirect, 2026 [^12^] Early detection of dust accumulation using computer vision and ML – Nature Scientific Reports, 2026 [^13^] PV Module Soiling Detection Using Visible Spectrum Imaging and ML – MDPI Energies, 2024 [^2^] AI in Solar PV Systems – Research and Markets, 2025 [^6^] AI-driven fault detection in solar PV systems using thermal imaging – ResearchGate, 2024 --- ## Актуальность расширения привлечения к автоматическому вторичному регулированию частоты и перетоков активной мощности (АВРЧМ) тепловых электрических станций (ТЭС) **Source:** [https://enersys.ru/aktualnost-rasshireniya-privlecheniya-k-avtomaticheskomu-vtorichnomu-regulirovaniyu-chastoty-i-peretokov-aktivnoj-moshhnosti-avrchm-teplovyh-elektricheskih-stanczij-tes/](https://enersys.ru/aktualnost-rasshireniya-privlecheniya-k-avtomaticheskomu-vtorichnomu-regulirovaniyu-chastoty-i-peretokov-aktivnoj-moshhnosti-avrchm-teplovyh-elektricheskih-stanczij-tes/) **Date:** 2024-04-05 **Category:** Блог Вторичное регулирование частоты — процесс восстановления планового баланса мощности энергосистемы путём использования вторичной регулирующей мощности для компенсации возникшего небаланса, ликвидации перегрузки транзитных связей, восстановления частоты и использованных при первичном регулировании резервов первичной регулирующей мощности. Вторичное регулирование осуществляется автоматически под воздействием центрального регулятора – ОАО «СО ЕЭС». Для задач восстановления баланса мощности в энергосистеме на временных периодах от десятков секунд до несколько минут, в основном, используются крупные ГЭС. Такие небалансы могут возникать из-за аварийного отключения энергоблоков АЭС или отключения на изолированную работу крупных энергорайонов. Однако, во время паводка, когда воды очень много и необходимо ее срабатывать на ГЭС на максимальной мощности, необходимо привлекать дополнительные регулировочные мощности. В таких ситуациях используют ТЭС в рамках системных услуг по АВРЧМ. Например, в конце 2012 года Системный оператор провел конкурентный отбор и заключил договоры оказания услуг по АВРЧМ с привлечением 26 энергоблоков ТЭС. По [словам](https://rusensys.ru/industry-news/Privlechenie_TES_k_vtorichnomu_regulirovaniu_chastoty_vmesto_GES_povysilo_effektivnosty_ispolyzovaniya_gidroresursov_v_period_pavodka_2013_goda/" target="_blank" rel="noopener) Председателя Правления ОАО «СО ЕЭС» Федора Опадчего, «привлечение энергоблоков ТЭС к АВРЧМ в рамках рынка системных услуг позволило отказаться от размещения на ГЭС, обычно участвующих во вторичном регулировании, необходимых для его осуществления резервов. Это позволило обеспечить работу ГЭС первой ценовой зоны в базовом режиме с увеличением выработки электроэнергии оценочно на 300 млн.кВт*ч, а также рационально использовать гидроресурсы и сэкономить традиционные невозобновляемые виды топлива». Федор Опадчий считает, что «максимально эффективное использование гидроресурсов в паводковый период не только целесообразно с экономической точки зрения, но и минимизирует ряд технических и экологических проблем в период мощного половодья». С учетом специфики протяженной энергосистемы, представляющей из себя несколько крупных энергорайонов, соединенных относительно слабыми транзитными связями (сечениями), со времен СССР станции, участвующие в АВРЧМ, также привлекаются к ликвидации перегрузки транзитных связей. Данная задача может решаться только за счет регулирования электростанциями, находящимися рядом с сечениями в определенных местах, где может не быть ГЭС. Например, если сечение соединяет энергорайон с ЕНЭС (Единая национальная энергетическая сеть), то станция регулирования должна быть расположена в этом энергорайоне. В таких случаях необходимо привлечение ТЭС к регулированию. В соответствии с методическими указаниями по устойчивости (МУС), наличие автоматики ограничения перетока (АОП) позволяет увеличить максимально допустимый переток (МДП) по контролируемому сечению. В формуле расчета нерегулярных колебаний используется коэффициент 0,75 вместо обычных 1,5 Например, если мы рассмотрим энергорайон мощностью 15 ГВт работающий параллельно с ЕНЭС 150 ГВт, то нерегулярные колебания будут составлять 3,7 ГВт. Разница в МДП без АОП и с АОП составит 2,8 ГВт, что может составлять значительную часть припускной способности сечения в целом. Так как МУС используются для планирования электроэнергетического режима энергосистемы, управления электроэнергетическим режимом энергосистемы, планировании (проектировании) развития энергосистемы, строительстве и реконструкции объектов электроэнергетики, то использование регулировочных мощностей на ТЭС рядом с сечением является альтернативой затратному строительству дополнительных линий электропередач. Также, привлечение ТЭС к регулированию необходимо в изолированных районах, где отсутствуют регулирующие мощности ГЭС. Особенно актуальным это становится в местах развития ВЭС и СЭС, которые работают по собственному графику и которыми фактически невозможно управлять. На сегодняшний день в АВРЧМ участвуют ТЭС которые выполнили следующие работы: - провели автоматизацию систем управления энергоблоками (АСУТП); - организовали выделенные каналы связи для АВРЧМ до СО ЕЭС; - установили у себя «Программно-технический комплекс «Станция»; предназначенный для получения команд АВРЧМ от СО ЕЭС; - прошли сертификацию готовности к участию в АВРЧМ. Как правило модернизация АСУТП производится энергокомпаниями без внешних экономических стимулов, так как это повышает эффективность эксплуатации ТЭС. Для обоснования затрат на остальные мероприятия им требуются дополнительные доходы, которые компенсируются через рынок системных услуг. Затраты ориентировочно составляют 50-80 млн рублей в 2024 году. Расширения новыми станциями участия в АВРЧМ не происходит уже почти 10 лет из-за высокой стоимости капитальных затрат и недостаточными экономическими стимулами со стороны рынка. Параллельно с участием в АВРЧМ, несколько лет назад стала развиваться автоматика дистанционного управления активной мощностью — система доставки плановой мощности (СДПМ). На данный момент эта автоматика позволяет передавать на электрические станции любого типа почасовой план выработки активной мощности. Так же для ГЭС реализована передача спорадических команд диспетчеров. Устройства СДПМ на ГЭС реализованы на всех крупных ГЭС, причем по инициативе ПАО «Русгидро» без дополнительных экономических стимулов. Драйвером внедрения СДПМ для «Русгидро» было стремление обеспечить получение всех команд управления активной/реактивной мощностью через один канал, так как они до этого получали сигналы управления от СО из разных систем: АВРЧМ, МодесТ, телефон. Неудобство было связано с тем, что им приходилось вручную вводить часть команд в АСУТП ГЭС. СДПМ на ГЭС реализуется как часть системы ГРАМ (Система группового регулирования активной мощности), являющейся центральным регулятором активной мощности ГЭС, поэтому стоит не так дорого – до 10 млн рублей. ТЭС как правило не оборудованы центральными регуляторами активной мощности, поэтому внедрение СДПМ на ТЭС требует выполнения более существенных работ чем на ГЭС. Ориентировочно можно оценить затраты в 15-30 млн рублей на одну станцию в случае автоматической передачи команд в АСУТП энергоблоков. На данный момент всего несколько ТЭС реализовали СДПМ и делают это крайне неохотно, так как не видят выгоды для себя в этих затратах. Следует отметить, что переход на дистанционное управление всех электростанций зафиксирован в **Энергетической стратегией РФ на период до 2035 года**, утвержденной Распоряжением Правительства Российской Федерации от 9 июня 2020 г. № 1523-р. На фоне отсутствия динамики по реализации СДПМ на ТЭС, можно уверенно сказать, что без дополнительных экономических стимулов планы зафиксированные в указанном Постановлении не реализуемы. Сегодня технически возможно и целесообразно организовать привлечение к участию в АВРЧМ ТЭС с помощью системы СДПМ. Конструктивно ПТК Станция и программно-аппаратный комплекс СДПМ на электростанциях очень близки по выполняемым задачам, как и ГРАМ на ГЭС. В то же время, массовое привлечение ТЭС к АВРЧМ позволит снизить требования по скорости нагрузки отдельных ТЭС и упростит выполнение инженерной задачи по маневрированию мощностью на ТЭС. Такой подход позволяет: - создать новые экономические стимулы для подключения к АВРЧМ ТЭС, на порядок расширить регулировочные возможности АВРЧМ по всей стране; - повысить пропускную способность ЕНЭС во всех сечениях; - существенно ускорить подключение к дистанционному управлению активной мощностью ТЭС для выполнения плана Энергетической стратегией РФ на период до 2035 года; - обеспечить получение всех команд управления активной/реактивной мощностью на ТЭС через один канал (уменьшение количества программных комплексов на ТЭС) - повысить степень автоматизации работы сотрудников на ТЭС В то же время, такой подход потребует некоторого переосмысления роли СДПМ, повышения ее значимости для дистанционного управления, корректировки ряда технических документов СО ЕЭС. Переход на дистанционное управление всех электростанций – один из ключевых инструментов для электроэнергетической отрасли РФ в целях роста вырабатываемой мощности станциями, снижения расходов и повышения эффективности работы оборудования и сотрудников, а также выполнения энергетической стратегии РФ. --- ## Состоялся вебинар «Умный мониторинг технологических параметров генерирующих объектов» **Source:** [https://enersys.ru/sostoyalsya-vebinar-umnyj-monitoring-tehnologicheskih-parametrov-generiruyushhih-obektov/](https://enersys.ru/sostoyalsya-vebinar-umnyj-monitoring-tehnologicheskih-parametrov-generiruyushhih-obektov/) **Date:** 2024-02-03 **Category:** Новости 01.02.2024 состоялся вебинар «Умный мониторинг технологических параметров генерирующих объектов». Вебинар посетили представители генерирующих компаний и отдельных электростанций различных регионов России. Задача сбора и обработки технологических данных на верхних уровнях управления генерирующими объектами является актуальной и приобретает все большую ценность в российской электроэнергетической отрасли по мере как ее цифровизации в целом, так и конкретной генерирующей компании.В рамках вебинара обсудили концепцию “Умная электростанция” и инструменты ее реализации; рассмотрели передовые технологии и решения для сбора, анализа и визуализации данных, конкретные примеры их использования в Роcсии; коснулись требований к информационной безопасности систем и программных продуктов на промышленных предприятиях; провели демонстрацию решения ПРОСТОР.ОИК.ПРОСТОР.ОИК — это техническое решение на базе платформы ПРОСТОР, реализующее оперативно-информационный комплекс с функциями приема/передачи, обработки, визуализации, архивирования, мониторинга и анализа технологических данных (с сохранением контекста данных) между различными уровнями сети предприятия, а также передачи данных на уровень исполнительного аппарата генерирующей компании. Подробнее ПРОСТОР.ОИК_В соответствии с требованиями Приказа №166 Президента РФ от 30.03.2022 все объекты критической инфраструктуры должны перейти на импортозамещенные технологии в своей работе к 2025 году. В соответствии с политикой импортозамещения, ПО ПРОСТОР соответствует всем требованиям к программному обеспечению российского производства, __внесено в Единый реестр российских программ __для электронных вычислительных машин и баз данных._ --- ## Созвездие Юнипро **Source:** [https://enersys.ru/sozvezdie-yunipro/](https://enersys.ru/sozvezdie-yunipro/) **Date:** 2023-02-21 **Category:** Новости ** **Созвездие Юнипро _ _Техподдержка ПО помогает успешно работать на энергорынке Компания Юнипро – одна из крупнейших генерирующих компаний на российском рынке электроэнергии и мощности, она является наиболее эффективной среди компаний в секторе тепловой генерации электроэнергии. Изначально компания носила название ОГК-4, затем контрольный пакет приобрел международный энергоконцерн E.On и название изменилось на «Э.ОН Россия». И только в 2016 году компания получила нынешнее название. На всех этапах существования одной из главных задач, стоящих перед компанией, было эффективное участие в энергорынке. И важным инструментом решения этой задачи для ОГК-4, а в дальнейшем – Юнипро, стала IT-система Созвездие, разработанная Институтом Энергетических Систем. **Разработка с нуля** Когда ОГК-4 только вышла на ОРЭМ, то никакими специализированными IT-продуктами для работы на энергорынке она не обладала и для обработки рыночной информации использовала возможности Excel и Access, а в торговых процедурах применяла стандартные программные продукты, предоставляемые участникам рынка инфраструктурными организациями ОРЭМ. Но буквально через несколько месяцев стало понятно, что для серьезной работы этих ресурсов недостаточно, и нужен специализированный продукт промышленного уровня. ОГК-4 начала поиск потенциальных подрядчиков среди разработчиков профильного ПО, одним из которых выступил Институт Энергетических Систем. Именно его после долгого анализа и выбрали, так как предложение ИЭС превосходило предложения других претендентов (в том числе работающих на иностранных рынках) по совокупности ценовых и качественных параметров. «Какого-то готового, «коробочного» решения, адаптированного под российский рынок, на тот момент не было. Мы понимали, что продукт, удовлетворяющий нашим запросам, придется создавать практически с нуля. Нужен был коллектив, который был бы готов претворить наши замыслы в жизнь за приемлемую цену», – рассказывает начальник управления коммерческой диспетчеризации Юнипро Андрей Кондрашов. Систему Созвездие ИЭС начал разрабатывать еще в 2005 году, договор с ОГК-4 был заключен двумя годами позднее. Созвездие относится к классу ETRM (energy trading and risk management), она предназначена для автоматизации работы на оптовом рынке электроэнергии и мощности. Среди основных задач такой системы – сбор, хранение и обработка больших массивов данных, необходимых для анализа рынка. И если раньше в ОГК-4 процесс сбора и внесения данных в те же Excel и Access выполнялся вручную (при этом приходилось задействовать немало сотрудников), то для обслуживания Созвездия вполне хватает двух операторов, да и то они нужны, скорее, для решения нештатных ситуаций, так как все рутинные операции автоматизированы. «Таким образом, система позволяет снизить трудозатраты и влияние субъективного фактора (потенциальных ошибок оператора) при сборе и обработке информации, — отмечает Кондрашов — но это только часть функционала, которым должна обладать система. Нужно, чтобы она имела специализированные инструменты, необходимые для работы на российском рынке электроэнергии и мощности, в том числе для торговых операций, и эти инструменты позволяли ускорить рутинные действия и оценочные расчеты (тем самым предоставляя большее время для анализа информации и принятия решений), а также автоматически проверять выполнение различных задаваемых условий и ограничений. Это делает работу пользователей удобной, эффективной и надежной, а значит позитивно влияет на результаты работы компании на энергорынке». За рубежом аналогичные системы существуют, однако они всегда адаптированы под рынок конкретного государства, а рыночные правила в разных странах существенно отличаются. Например, американские системы в России работать не могут из-за разной структуры самих данных. Кроме того, различаются решаемые задачи, возможности адаптации и развития – тоже разные. Отличается и стоимость. «Мы, будучи инновационной компанией, решили, что есть потребность автоматизировать такую деятельность, и сделали отечественный софт, практически с нуля – первыми в России», – говорит гендиректор Института Энергетических Систем Михаил Королев. При этом система Созведие создавалась при непосредственном участии сотрудников Юнипро. Дальнейшее развитие и сопровождение также находится под контролем компании. По словам Королева, с Юнипро, как клиентом, ИЭС вообще очень повезло. Зачастую бывает так, что требования к продукту заказчик формулирует весьма расплывчато, но в Юнипро подобралась команда очень квалифицированных специалистов. «Это энерготрейдинговые профессионалы, – говорит Королев. – Они не только обладают глубоким пониманием бизнес-процессов трейдинга, но и хорошо разбираются в IT. Ставят задачи, отлично понимая специфику нашей работы, точно объясняют, что именно им нужно на уровне системных постановок. Благодаря этому Созвездие развилось в очень сложную и полезную для заказчика систему, позволяющую компании Юнипро успешно работать на рынке электроэнергии». В Юнипро Созвездие используется как в исполнительном аппарате, так и на станциях-филиалах. При этом пользователями системы являются не только профильные энергорыночные подразделения, но и руководство компании и станций-филиалов (в области автоматизированных отчетов), и многие подразделения производственного направления исполнительного аппарата и станций-филиалов (в областях автоматизированных отчетов и данных, связанных с производственными показателями). Следует отметить, что систему можно масштабировать. Собственно, это уже сделано: той же платформой пользуются и другие компании, например, «Татэнерго» и «Русгидро». **Правила конкурентной борьбы и «ангелы» техподдержки** Позднее у разработчиков Созвездия, разумеется, появились конкуренты, начавшие копировать продукт Института Энергетических Систем. По словам Михаила Королева, с одной стороны это не очень хорошо, но с другой – наличие конкурентов не позволяет расслабиться и почивать на лаврах. Принцип ИЭС можно сформулировать так: «Лучший способ борьбы с конкурентами – быть лучше их». Компания выпускает ПО максимально быстро, качественно и в точном соответствии с техзаданием. Кроме того, у Института Энергетических Систем есть ряд специалистов в сфере участия в рынке системных услуг генерирующих компаний. И в этой области расчеты ИЭС также являются самыми точными. «Наш конек — точность расчетов и качественная техподдержка», – подчеркивает Королев. Сопровождение ПО особенно важно, если система Созвездие непосредственно используется в торговых процедурах рынка электроэнергии (формировании и подаче ценовых заявок для процедур конкурентных отборов рынка электроэнергии), предъявляющих жесткие требования к сроку подачи заявок. Сбой в системе подачи заявок потенциально грозит срывом этого срока и может привести к многомиллионным финансовым потерям компании на ОРЭМ. Содержать в своем штате отдельного специалиста для решения проблем с ПО далеко не всегда эффективно, особенно, когда можно заключить договор на сопровождение с собственно разработчиком программы. Есть две причины, по которым информационная система развивается. Первая – адаптация к внешним условиям. Второе — модернизация системы по конкретному запросу пользователей, которым требуется какой-то дополнительный функционал. Специалисты ИЭС занимаются и тем, и другим. Система «Созведие» интегрирована с рядом других, в том числе с информационной системой самого оптового рынка. А информационный ландшафт постоянно меняется, изменяются форматы передачи данных, сертификаты и многое другое. Таким образом, сбои происходят в любом случае, причем по обстоятельствам, не зависящим от разработчика. Но разработчик должен реагировать на изменения и оперативно адаптировать систему, либо предлагать пользователю какой-то обходной путь решения его вопроса. Организация техподдержки – традиционная боль российских IT-компаний. Да и не только российских. Есть такой распространенный стереотип, что техподдержкой занимаются несостоявшиеся разработчики, причем текучка кадров в этой сфере очень высокая, и зачастую люди там работают без особого энтузиазма. ИЭС, предоставляя услуги техподдержки, ориентируется не на количество задействованных специалистов, а на их отношение к клиентам. Так что при подборе кадров особое внимание уделяется эмпатичности кандидата – специалист должен разделять проблему клиента и действительно хотеть помочь. Но чтобы человеку самому было интересно, он должен развиваться. Поэтому в ИЭС перед сотрудниками техподдержки ставится задача по глубокому освоению продуктов, IT-инструментов компании. Это позволяет сотруднику самостоятельно закрывать максимум задач, не привлекая разработчиков. Плюс выстраивается общая коммуникация с пользователем, стороны постоянно обмениваются информацией. Техподдержка в ИЭС, в отличие от большинства других компаний, построена по принципу «бирюзового подразделения», там нет руководителя, фактически отдел находится под самоуправлением. Задумывалось это как эксперимент по образцу ряда зарубежных и российских компаний, и в итоге такая схема была признана удачной. «С большей частью запросов (а их только с 2011 года было более тысячи) поддержка справляется оперативно, но какие-то масштабные задачи требуют времени. В целом мы удовлетворены», – говорит Иван Кулагин, представляющий группу бизнес-аналитического сопровождения и информационных систем Юнипро. **Перспективы сотрудничества** Юнипро и ИЭС продолжают развивать систему Созвездие, новый функционал для нее разрабатывается практически каждый год. Однако одним «Созвездием» дело не ограничивается. Юнипро внимательно следит за разработками Института Энергетических Систем в самых разных областях, а какие-то решения, помимо Созвездия, уже и использует. «ИЭС реализует концепцию «Умная электростанция», в рамках которой предлагает широкий спектр решений. Если нас какой-то продукт заинтересует, мы уже знаем коллег из ИЭС, понимаем их возможности, – поясняет Кондрашов. – И опыт совместной работы — это конкурентное преимущество ИЭС в сравнении с другими потенциальными подрядчиками». Лаборатория ПРОСТОР реализует собственное видение будущего развития цифровизации на электростанциях, которое называет «Умная электростанция». В основе модели данных находится понимание полезных сценариев использования конкретными сотрудниками, выработанное на основе многолетнего опыта автоматизации энергоблоков. ПРОСТОР реализует программную платформу расчетных сервисов валидации и анализа данных, оптимизационных расчетов, рекомендательных систем и верхнеуровневых систем управления для промышленных предприятий. Среди решений Лаборатории ПРОСТОР на базе платформы созданы решения: - ПРОСТОР.ОПРЧ для автоматического мониторинга участия генерирующего оборудования в общем первичном регулировании частоты на уровне электростанции; - ПРОСТОР.Контроль.МВт для автоматизации получения и работы с диспетчерскими планами, заданиями и командами; - ПРОСТОР.СДПМ для подключения генерирующего оборудования к системе доставки плановой мощности СО ЕЭС; - ПРОСТОР.НПРЧ для автоматического сбора технологической информации при участии технологического оборудования в нормированном первичном регулировании частоты на уровне электростанции или ген. компании; - ПРОСТОР.Pmax для повышения точности и снижения ошибок планирования располагаемой мощности ПГУ в зависимости от погодных условий; - ПО ПРОСТОР.Отчёты для реализации системы сбора, обработки и анализа технологических данных и автоматического формирования отчетов _ __Подробнее о решениях компании_ [_https://prostorlab.com/_](https://prostorlab.com/" target="_blank" rel="noopener) [_https://enersys.ru/_](https://enersys.ru/) _Подробнее о Юнипро_ [https://unipro.energy/](https://unipro.energy/" target="_blank" rel="noopener) --- ## Импортозаместить Windows **Source:** [https://enersys.ru/importozamestit-windows/](https://enersys.ru/importozamestit-windows/) **Date:** 2023-01-30 **Category:** Новости **Импортозаместить ****Windows** _Институт Энергетических Систем представил альтернативу решениям __Microsoft для российской электроэнергетики_ Импортозамещение – одно из важнейших направлений для российской электроэнергетики сегодня. В частности, это касается программного обеспечения, 99% которого до недавнего времени составляли решения иностранных поставщиков, в том числе — Microsoft. Российские разработчики уже представляют собственные программные решения, не только ничем не уступающие западным, но и решающие стратегические задачи отрасли. В декабре Институт Энергетических Систем представил Базу аварийности электроэнергетики (БАЭ), разработанную по заказу Системного Оператора энергетической системы России. Решение позволяет агрегировать и анализировать данные по авариям, повышая безопасность не только отдельных объектов критической информационной инфраструктуры, но и энергетической системы страны в целом. **Государственная опека и «невидимая рука рынка»** Объекты электроэнергетики относятся к категории особо опасных, аварии на них могут представлять угрозу для населения. Кроме того, многие из объектов электроэнергетического комплекса имеют стратегическое значение. Учитывая значение объектов, неудивительно, что государство отслеживает и держит на контроле все инциденты. Можно, конечно, задаться вопросом: зачем государству вообще это контролировать, ведь предполагается, что «невидимая рука рынка сама все отрегулирует». Но оставлять без присмотра такое огромное энергохозяйство (а в России электроэнергетика, в основном, частная) — чревато самыми неприятными последствиями. В качестве примера можно вспомнить один из крупнейших в мире радиационных выбросов – аварию на химкомбинате «Маяк» (Челябинская область) в 1957 году, масштабы которой уступают только Чернобылю и Фукусиме. Развитие аварии началось с отключения электроэнергии, что и привело к катастрофе. Другой пример – авария на Саяно-Шушенской ГЭС в 2009 году. В этом случае выяснилось, что вся автоматика находилась в машинном зале и оказалась затоплена, и по итогам расследования катастрофы было принято решение об установке аналогов авиационных «черных ящиков», причем не на самих станциях, а в некотором отдалении. Можно привести в пример и ближайших соседей – Казахстан. Там совсем недавно были достаточно тяжелые аварии на ряде электроэнергетических объектов, причем следует отметить, что в Казахстане нет таких систем учета и контроля, как в РФ, аварийная статистика не ведется. **Как это устроено** Правительство России еще в 2009 году выпустило постановление, согласно которому все более или менее значимые аварии в энергетике должны регистрироваться и расследоваться. Причем расследование по наиболее серьезным инцидентам должен проводить Ростехнадзор, хотя, как правило, в расследовании участвуют представители нескольких организаций, в зависимости от серьезности аварии формируются комиссии различного уровня. Степень тяжести аварии зависит от уровня напряжения, оборудования, вышедшего из строя, количества отключенных потребителей и т. д. Критерии прописаны в соответствующих документах, что позволяет избежать субъективизма при оценке. По результатам расследования той или иной аварии определяется перечень мероприятий, которые должны быть выполнены на объекте, сроки их исполнения. Результат работы проверяет Системный оператор – от этого зависит оценка готовности объекта к прохождению зимнего пика нагрузок. Такой подход позволяет беспристрастно наблюдать за ситуацией с аварийностью. Правила функционирования электроэнергетики во многом развиваются и совершенствуются именно после анализа аварий. Выявляются причины аварии, которыми может быть человеческий фактор (например, персонал электростанции не следовал установленному регламенту). Часто бывает, что регламентами ситуация вообще была не предусмотрена.. **Дорогу импортозамещения осилит идущий** Организовать создание общей для всей страны базы данных было поручено Системному оператору Единой энергосистемы. Системный оператор в свою очередь заказал разработку Институту Энергетических Систем. «Мы выиграли тендер, работу выполнили и с тех пор постоянно развиваем систему», – рассказывает генеральный директор Института Энергетических Систем Михаил Королев. Разработка получила название База аварийности в электроэнергетике (БАЭ). По всей России сейчас более двух тысяч пользователей программного обеспечения, разработанного ИЭС. Все субъекты электроэнергетики имеют автоматизированное рабочее место БАЭ, и если происходит авария, или какое-то технологическое нарушение, приведшее к отключению оборудования, все данные вносятся в базу и в дальнейшем передаются в Минэнерго. Разработка БАЭ – это первый шаг. До 2021 года 99% всех информационных систем в электроэнергетике работали под управлением операционной системы Windows компании Microsoft. В 2022 году Госкорпорация «Росатом» стала драйвером, поставив задачу к концу года полностью избавиться от ПО на основе Windows. Компания потребовала представить отечественные решения на базе Linux. «Нам поставили задачу перевести автоматизированное рабочее место (АРМ) БАЭ на отечественную операционную систему Astra Linux, – говорит Михаил Королев. – Мы это сделали, стек технологий полностью поменялся. В 2021 году мы провели за свой счет НИОКР, отобрали необходимые инструменты, на что ушло несколько месяцев. И еще год занял собственно перевод, в котором были задействованы 10 наших специалистов. Задача была непростой, нам пришлось освоить множество новых для себя инструментов. Где-то мы встретились со сложностями, но в целом мы считаем, что получилось точно не хуже, а возможно и лучше, чем было. В декабре 2022 года мы сдали работу, теперь Системный оператор должен передать наши разработки Росатому, а мы, в свою очередь, будем продолжать помогать отрасли импортозамещать решения на основе Windows». По словам Королева, импортозамещение в целом для российской энергетической отрасли очень важно, это большой вызов для сектора. «Путь к полному импортозамещению предстоит большой. И мы одни из первых сделали первые шаги в нем. Считаем, что все реально, надо «подпоясаться и засучить рукава». Как говорится, дорогу осилит идущий», – уверен гендиректор ИЭС. Основные опасения отрасли были связаны с тем, что отказ от Windows и SQL от компании Microsoft приведет к тому, что в России снизятся эксплуатационные характеристики отечественного ПО, и российские разработчики сделать столь же качественные системы просто не смогут. Однако ИЭС перешел с Microsoft SQL на PostgreSQL, разработал на этой основе новое ПО, и характеристики даже улучшились. «Могу ответственно заявить, что никакой это не шаг назад, у нас получилась вполне современная система», – говорит Михаил Королев. **Linux ****vs ****Windows** Основное преимущество Linux в том, что это – open source, то есть программный код открыт и доступен для всех. Развитием Linux занимаются программисты по всему земному шару. Astra Linux — отечественная операционная система, разработанная компанией ООО «РусБИТех-Астра». Все разработчики отечественного ПО отдают свои программные решения на проверку и получают от государственных организаций, отвечающих за информационную безопасность, сертификат, подтверждающий, что уязвимостей нет, это — чистые, проверенные версии и их можно устанавливать. В то же время, по словам Михаила Королева, нужно всегда предполагать, что уязвимости есть, исключить их возникновение полностью невозможно в принципе. Дело осложняется еще и тем, что все инструменты разработчика (в том числе базы данных) постоянно меняются. Обновленные версии появляются примерно раз в два месяца, это практически живой организм. «Возникновение уязвимостей постоянно отслеживаются, – отмечает гендиректор Института Энергетических Систем. – Сейчас проверять нужно особенно тщательно, это очень серьезная и большая работа, но она выполняется». Еще одна проблема – нехватка специалистов. Зачастую в крупных энергокомпаниях, которым предлагается отечественное ПО на базе Linux, просто нет людей, которые могли бы это ПО установить и обслуживать. **Что предлагает База аварийности электроэнергетики** Минэнерго определяет классификатор оборудования, позволяющий определить, что конкретно вышло из строя. Данные вносят в программу, и пользователям остается правильно заполнить предоставленные поля. Программное решение ИЭС позволяет заполнять акты о технологических нарушениях, расследованиях и мероприятиях, которые должны быть выполнены с целью устранения нарушений, сохранять акты, передавать в единую базу данных, анализировать по определенным атрибутам, проводить поиск аналогичных случаев. Правильность вносимых данных также контролируется системой, ведь человеческий фактор никто не отменял. Все внесенные акты поступают Системному оператору, после чего станции выдается предписание об устранении нарушений. За работу программного обеспечения кроме Системного оператора отвечает также и разработчик. Поскольку пользователей БАЭ очень много, техподдержка организована по региональным диспетчерским управлениям (в России их около семидесяти), где есть отдельный специалист Системного оператора, оказывающий консультации пользователям. «И только если на месте проблему не смогли решить, допустим, произошел какой-то программный сбой, уже мы решаем вопрос – со скоростью, которая зависит от критичности проблемы», – объясняет Михаил Королев. При этом информационный ландшафт в Системном операторе постоянно меняется, возникает необходимость срочной интеграции ПО с новыми информационными системами. Так, по словам Королева, недавно ИЭС проводил интеграцию с системой ГИСТЭК. Такого рода срочные задачи становятся для Института Энергетических Систем основными вызовами. «Наша разработка — кастомная, уникальная, сравнить не с чем. Иностранных аналогов я ни разу не встречал, во всяком случае. Можно говорить, что их вообще нет, – подводит итог Михаил Королев. – При этом, из-за большого количества пользователей БАЭ относится к классу высоконагруженных, многоуровневых систем. Для нас это была одна из самых сложных, но очень интересных разработок». --- ## Институт Энергетических Систем: Своих не бросаем! **Source:** [https://enersys.ru/institut-energeticheskih-sistem-svoih-ne-brosaem/](https://enersys.ru/institut-energeticheskih-sistem-svoih-ne-brosaem/) **Date:** 2022-12-29 **Category:** Новости _Институт Энергетических Систем продолжает работу по **обслуживанию систем управления, базирующихся на программно-техническом комплексе «**_**_Ovation»после ухода Emerson Electric с рынка РФ_** Американская компания Emerson Electric покинула российский рынок, продав свой крупнейший актив – челябинский завод «Метран». Уход Emerson повлияет на российскую энергетику – порядка 15% электростанций в РФ работают на ПО и оборудовании американской компании. Для продолжения стабильной работы данного ПО и оборудования требуется своевременное техническое обслуживание и в этом энергокомпаниям может помочь давний партнер Emerson – Институт Энергетических Систем, способный не только оказать техподдержку (в ИЭС из Emerson перешел ряд специалистов), но и обеспечить поставки необходимых запчастей, которые не производятся в России. **Предыстория** История сотрудничества Института Энергетических Систем с Emerson Electric уходит корнями в 2004 год. Тогда ИЭС вместе с Системным Оператором прорабатывали вопрос регулирования частоты для интеграции с европейской энергосистемой. Так как опыта в данном вопросе у российских энергетиков не было, гендиректор ИЭС Михаил Леонидович Королев принял решение обратиться к зарубежному, в частности, к опыту компании Emerson Electric и совместно разработать технические требования к системам регулирования энергоблоков. После разработки данных требования стало понятно, что энергоблоки российских электростанций не удовлетворяли данным требованиям и нуждались в модернизации как оборудования, так и их систем регулирования. На тот момент у Emerson в России был всего один специалист-продавец и компания планировала лишь продавать собственное оборудование и ПО, а инжинирингом на месте должны были заниматься российские компании. Королев принял решение организовать на базе ИЭС инжиниринговое подразделение, которое, помимо прочего, должно было заниматься модернизацией энергоблоков, доводить их до уровня соответствия требованиям нормированного первичного регулирования частоты (а в дальнейшем и до автоматического вторичного регулирования). Emerson направила в Россию из своего европейского филиала польских специалистов, которые обучали инженеров ИЭС работе на программно-техническом комплексе Ovation. Первым совместным проектом ИЭС и Emerson стала Ставропольская ГРЭС (партнеры выиграли конкурс на модернизацию одного из блоков). «С этого блока фактически и началось расширение деятельности Emerson в России, – рассказывает исполнительный директор Института Энергетических Систем Сергей Николаев. – В дальнейшем мы в партнерстве работали еще на ряде энергоблоков разных электростанций». Параллельно специалисты Института Энергетических Систем продолжали перенимать знания и навыки у западных коллег. Так, перед тем как внедрить на Кармановской ГРЭС в Башкортостане ПО, разработанное шведскими специалистами Emerson, один из инженеров ИЭС дважды посещал Швецию, нарабатывая компетенции. В итоге специалисты ИЭС смогли уже самостоятельно внедрить иностранное ПО на Кармановской ГРЭС, в то время как сотрудники Emerson только проводили шеф-наладку – то есть, фактически осуществляли общий контроль. **Партнеры-соперники** К 2008-2009 годам Emerson уже широко развила продажи своего оборудования в России, в том числе продукции челябинского завода «Метран», контрольный пакет акций которого Emerson приобрела в 2004 г. «Метран» выпускает различное измерительное, аналитическое, метрологическое и регулирующее оборудование, сделка с Emerson позволила предприятию получить доступ не только к инвестициям, но и к новым технологиям. Emerson в свою очередь получила развитую сеть региональных представительств и узнаваемый в России бренд. На фоне этих успехов в Emerson задумались о расширении бизнеса в России, об освоении новых направлений – открытии собственного инжинирингового подразделения. Тем самым, партнерское взаимодействие с ИЭС стало уменьшаться. Позднее и ИЭС прекратил брать инжиниринговые контракты на модернизацию АСУ ТП энергоблоков, так как у него появились собственные разработки: ПТК «Станция» и ПТК «Синхрограф», и российская компания сосредоточилась на них. Emerson и ИЭС перестали быть конкурентами в сфере инжиниринга, однако периодически Emerson привлекала специалистов ИЭС к своим проектам (в случае нехватки специалистов). Решения Института Энергетических Систем стали своеобразной надстройкой для Ovation – технические решения, разработанные ИЭС использовали данные, полученные от Ovation для решения стоящих перед станциями технологических задач. Это дало новый толчок к развитию сотрудничества. Если где-то внедрялся продукт Emerson, там и Институт Энергетических Систем устанавливал собственные решения. Так, еще до 2010 года ПТК «Синхрограф» был установлен на 12-ти объектах различных Объединенных генерирующих компаний (ОГК-1 — 6), а ПТК «Станция» на 3-х станциях (Ставропольской ГРЭС, а также на Киришской и Заинской ГРЭС. «Такое взаимодействие способствовало развитию бизнеса обеих компаний, – отмечает Азат Каюмов, руководитель департамента продаж. – Конкретно Emerson это сотрудничество было интересно, потому что ИЭС являлся интегратором и продвигал ее продукцию». **Исход ****Emerson** О своем решении уйти с российского рынка Emerson сообщила в начале мая уходящего года. Российское подразделение Emerson по разработке софта уже практически прекратило работу. После Нового 2023 года в российском офисе останутся только юристы и экономисты, бухгалтеры, — инженерного состава уже не будет. Кстати, четыре сотрудника российского филиала Emerson перешли в Институт Энергетических Систем: два человека из коммерческого подразделения и еще два – из инженерного состава. Фактически на сегодняшний день у Emerson в России из действующих активов остался только челябинский «Метран», но и его компания планирует продать топ-менеджменту самого же «Метрана». В сентябре Emerson заявляла, что намерена тесно сотрудничать с местным руководством в России, чтобы обеспечить плавный переход для сотрудников в ходе процесса передачи актива. **Своих не бросаем** В настоящее время сотрудничество Института Энергетических Систем с Emerson пока еще продолжается – в соответствии с подписанными ранее договорами. В каких-то случаях Emerson берет ИЭС на субподряд, в каких-то – наоборот. В основном, речь идет о сервисных договорах. Но так как американская компания постепенно уходит с российского рынка, часть ее контрактов переходит к ИЭС. Институт Энергетических Систем разрывает эти договоры и заключает новые – уже напрямую с конечным заказчиком. В качестве примера можно привести сервисный контракт с Беловской ГРЭС, договор с «Кузбассэнерго» (структура Сибирской генерирующей компании), сервисный контракт с «дочкой» «Газпром-Салаватнефтехима». Главное здесь – не сам тот факт, что ИЭС получает контракты уходящей Emerson, а то, что Институт Энергетических Систем **сможет поддержать российских энергетиков в отсутствие привычного уже для них партнера.** Дело в том, что порядка 15% российских электростанций работали на ПО и оборудовании Emerson, и найти для них отечественные аналоги будет весьма сложно, да и дорого. Соответственно, оборудование и программное обеспечение никто менять не будет, а они требуют обслуживания. «Хороший хозяин должен беречь оборудование, обеспечивать необходимую техподдержку, чтобы увеличить срок его службы, – отмечает Азат Каюмов. – Если после того, как ушла Emerson, техподдержка не будет оказываться, ресурс оборудования сократится, и оно долго не прослужит». Выход оборудования из строя тут же отразится на всей электростанции, а это в свою очередь уже может сказаться и на энергосистеме в целом. ИЭС способен обеспечить надежность, безотказность и безаварийность работы аппаратуры и программного обеспечения. Более того, ИЭС может помочь энергетикам и с поставками запасных частей. «В этом году мы такое уже практиковали, – рассказывает Каюмов. – За счет параллельного импорта поставляли запчасти Алросе, Дальневосточной генерирующей компании и Fortum». --- ## Институт Энергетических Систем становится правопреемником и официальным поставщиком сервисных услуг ПТК «Овация» после ухода компании Emerson с рынка РФ **Source:** [https://enersys.ru/institut-energeticheskih-sistem-stanovitsya-pravopreemnikom-i-oficzialnym-postavshhikom-servisnyh-uslug-ptk-ovacziya-posle-uhoda-kompanii-emerson-s-rynka-rf/](https://enersys.ru/institut-energeticheskih-sistem-stanovitsya-pravopreemnikom-i-oficzialnym-postavshhikom-servisnyh-uslug-ptk-ovacziya-posle-uhoda-kompanii-emerson-s-rynka-rf/) **Date:** 2022-09-13 **Category:** Новости _После ухода Emerson c Российского рынка в том числе как производителя ПТК «Овация», ООО «ИНСТИТУТ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ СИСТЕМ» предлагает полный цикл услуг по сервисному сопровождению клиентов Installed base на территории РФ._ В мае 2022г. американская технологическая компания Emerson, которая производит оборудование для промышленной автоматизации в различных областях, объявила о прекращении своей деятельности в России. Институт Энергетических Систем более 10 лет является официальным партнером Emerson и оказывает услуги по сервисному сопровождению ПТК «Овация». Компания заявляет о дальнейшей поддержке клиентов по плановым и внеплановым работам (аварийным выездам), а также удаленном обслуживании 24/7 по сервисным услугам ПТК «Овация». ИЭС обеспечивает поставки необходимого оборудования, обладает экспертизой и сертифицированными инженерами для решения всех задач клиентов. Качественное обслуживание, в свою очередь, способствует достижению максимальной производительности и бесперебойной работы основного оборудования энергетических объектов. **«Мы рады оказывать дальнейшую поддержку и обеспечивать эффективность и надежную работу объектов электроэнергетики», — комментирует генеральный директор ИЭС Михаил Леонидович Королев. — «Экспертиза команды ИЭС позволяет нашим клиентам быть в тренде технологической независимости РФ».** Подробная информация доступна на сайте компании. _ООО «ИНСТИТУТ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ СИСТЕМ» — ведущий поставщик инновационных программных и аппаратных комплексов в области управления энергосистемами, а также в области развития систем автоматического управления энергоблоками и микрогридами. _ _Основанный в 2002 году ООО «ИНСТИТУТ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ СИСТЕМ» реализовал более 200 проектов на объектах электроэнергетики России, содействуя трансформации классических промышленных предприятий в прозрачно и оптимально управляемые компании. Среди клиентов, которые нам доверяют как крупные холдинги, ПАО «РусГидро», Юнипро, ИнтерРАО, Газпромэнергохолдинг, так и независимые генерирующие объекты — Шахтинская ГТЭС, ООО «Хуадянь-Тенинская ТЭЦ» и др. _ _Программные решения компании, входящие в единый реестр отечественного ПО, повышают безопасность стратегических объектов, производительность, эффективность работы при помощи инновационных технологий цифровизации и более чем двадцатилетней экспертизы в электроэнергетике._ _Подробнее о решениях компании_ [_https://enersys.ru/_](https://enersys.ru/) [_https://prostorlab.com/_](https://prostorlab.com/" target="_blank" rel="noopener) --- ## Расчет РУСА **Source:** [https://enersys.ru/rusa/](https://enersys.ru/rusa/) **Date:** 2022-02-17 **Category:** Для электростанций | **Tags:** Решения Расчет РУСА предназначено для оптимизации состава гидроагрегатов гидроэлектростанций Оставить заявку Для организации удаленной демонстрации ПО и закупки оставьте заявку Назначение ПО ПО «Расчет РУСА» предназначено оптимального выбора состава гидроагрегатов (ГА) при определенном задании по активной мощности для гидроэлектростанции (ГЭС) в целом. Каждый гидроагрегат имеет свои уникальные характеристики выработки мощности при заданном напоре и пропуске воды. Подбирая оптимально состав ГА для заданной мощности, можно экономить ценные водные ресурсы, повышая прибыльность работы ГЭС и сохраняя природу. Программа устанавливается на резервированные сервера или виртуальные машины на ГЭС, подключается к каналам ГРАМ, АСУТП или гидроагрегатов и получает, обрабатывает задания АРЧМ, ПДГ, СДК, рассчитывает оптимальный состав ГА, после квитирования оперативным персоналом передает задания на исполнение на каждый ГА. ПО «Расчет РУСА» создано на самой современной архитектурной программной платформе «ПРОСТОР», позволяющей развивать систему в соответствии с планами СО ЕЭС по переводу управления в автоматический режим, реализовать также другие расчетно-аналитические задачи, например: мониторинг и анализ участия в ОПРЧ, НПРЧ, АВРЧМ, оптимальное управление составом агрегатов на электростанции и другие задачи. ПО «Расчет РУСА» имеет следующие функции: Информационный обмен с источниками данных по цифровым протоколам информационного обмена Расчет оптимального состава ГА для повышения эффективности работы ГЭС Передача в САУМ энергоблоков заданий по активной мощности Операторские web-интерфейсы для работы пользователей с различными ролями ### Польза для начальника смены станции - Автоматический расчет оптимального состава ГА - Контроль исполнения задания - Экономия воды - Снижение нагрузки на оперативный персонал станции ### Интерфейсы Современные и удобные интерфейсы программы доступны через web браузер без установки дополнительного программного обеспечения Техническая поддержка При заключении договора с нашей компанией, вы получите в нашем лице надежного партнера по сопровождению ПО. В структуре компании есть подразделение технической поддержки, оказывающее услуги в круглосуточном режиме. В рамках поддержки устраняются выявленные неисправности, подключаются новые источники данных, происходит корректировка и адаптация алгоритмов обмена данными. более 20 лет Стабильная и надёжная компания, проверенная годами бизнес-модель 150+ Более 150 реализованных проектов 3000+ Пользователей, фактически на каждом объекте электроэнергетики РФ Если Вас заинтересовали наши продукты, свяжитесь с нами для получения технико-коммерческого предложения (ТКП) Оставить заявку Стоимость неисключительного права использования ПО составляет 10 млн рублей на 1 объект генерации. **Срок использования — 10 лет.** Сроки внедрения: **1 месяц с момента заключения договора.** Гарантийный срок на работы и ПО: ** 1 год** Постгарантийная техническая поддержка осуществляется по отдельно заключенному договору. В процессе технической поддержки мы обеспечим постоянную актуализацию алгоритмов ПО меняющимся требованиям регуляторов. --- ## НАВИГАТОР 3.0 **Source:** [https://enersys.ru/navigator-3-0/](https://enersys.ru/navigator-3-0/) **Date:** 2022-01-02 **Category:** Для генерирующих компаний, Для энергосбытовых компаний | **Tags:** Решения Информационно-аналитическая система «Навигатор 3.0» для энергосбытовых компаний Программный комплекс **«Навигатор 3.0»** предназначен для следующих групп сотрудников энергосбытовой компании, участвующих в работе на ОРЭМ: Для руководителей - Расчет и визуализация показателей эффективности работы компании на ОРЭМ Для трейдеров - Формирование и подача заявок на РСВ и планового потребления в СО (макет 30308) Для аналитиков - Формирование произвольных аналитических отчетов о работе на ОРЭМ на основании многомерного хранилища данных Для финансистов - Расчет и анализ финансовых обязательств Программный комплекс **«Навигатор 3.0»** предназначен для автоматизации работы энергосбытовой компании на ОРЭМ. В основу логики построения комплекса положен бизнес-процесс работы сотрудников компаний-участников ОРЭМ. Комплекс представляет собой единое хранилище данных и набор модулей, выполняющих следующие функции: - Сбор и хранение информации о работе на ОРЭМ (модуль «Сбор данных») - Анализ полученных данных и построение системы отчетности (модуль «Аналитик») - Автоматизация работы с заявками РСВ и макетами 30308 (модуль «Энерготрейдер») - Автоматизация работы с финансовыми обязательствами на ОРЭМ (модуль «Расчет Финансовых Обязательств») **Архитектура и технологии** Программный комплекс **«Навигатор 3.0» **представляет собой набор функциональных модулей, работающих с единым информационным пространством — реляционной БД(MS SQL Server) и многомерным хранилищем данных (OLAP), наполняемыми модулем «Сбор данных». Комплекс имеет клиент-серверную архитектуру. Система поддерживает работу в многопользовательском режиме, когда все клиентские приложения работают с одной и той же БД, установленной на сервере. При этом для авторизации пользователей осуществляется интеграция со службой ActiveDirectory, что позволяет использовать встроенную систему безопасности MS Windows. При таком подходе с системой могут работать только авторизованные пользователи MS Active Directory, что исключает возможность несанкционированного доступа к данным. Система поддерживает авторизацию на сайтах инфраструктурных организаций при помощи электронных сертификатов, а также загрузку из электронной почты информации, подписанной ЭЦП. Для этого необходима установка на сервере usb-ключей, содержащих сертификаты. **Модуль «Сбор данных»** Модуль «Сбор данных» предназначен для автоматизированного сбора данных от инфраструктурных организаций и контрагентов, с последующей обработкой и внесением в базу данных. Решаемые задачи: - Ведение единой базы данных о работе на ОРЭМ - Ведение файлового хранилища информации о работе на ОРЭМ - Наполнение данными хранилища аналитических показателей - Обеспечение исходными данными расчетов, производимых в системе Основные функции: - Автоматическая доставка информации с различных источников и сохранение ее в файловом хранилище в соответствии с настраиваемым расписанием - Автоматическая загрузка в базу данных доставленной информации - Ручная загрузка в базу данных доставленной информации из файловых директорий - Выгрузка информации на технологические сайты СО - Анализ полноты загруженной информации Список источников и отчетов, обрабатываемых модулем: Сайт АТС - Отчеты по потреблению НОРЭМ по ГТП и по узлам - Фактические почасовые значения стоимости и объемов отклонений - Ежемесячные отчеты по э/э и мощности - Проект привязки по РД - Графики поставок э/э и мощности по РД - Суточные индексы хабов - Торговый график - Средневзвешенные нерегулируемые цены - Отчеты о перетоках между ЗСП и субъектами РФ - Отчеты о торгах по ЗСП и субъектам РФ - Отчеты о почасовых объемах потребления и производства э/э - Равновесные цены в узлах РМ - Параметры спроса и предложения - Отчеты о состоянии обязательств - и другие отчеты Сайт БР - Данные БР по ГТП - и другие отчеты Сайт СО - Плановое почасовое потребление (выгрузка на сайт, отправка в РДУ по E-mail макета 30308) - Данные по плану(факту) генерации и потребления по всем ОЭС - и другие отчеты Сайт «Московская энергетическая биржа» - Результаты торгов по фьючерсам - Реестры СДМ - и другие отчеты Сайты с информацией о погоде - Прогноз погоды - Факт погоды Электронная почта - Макеты 51070, 80020 - Реестры авансовых и фактических обязательств по договорам РД, РСВ, БР, КОМ, ДПМ, ДПМ (АЭС/ГЭС), ДПМ ВИЭ, МВР - Финансовый отчет - Реестры сделок по торгам НОРЭМ - Отчет о стоимости нагрузочных потерь в равновесных ценах - и другие отчеты Файловая директория - Плановое почасовое потребление - Фактическое почасовое потребление Ключевые особенности: - Доставка данных из внешних источников, как по расписанию, так и в ручном режиме - Механизм авторизации при помощи логина и пароля и при помощи ключей с ЭЦП - Поддержка загрузки информации, приходящей по электронной почте - Автоматический повтор закачки в случае недоступности источников - Возможность закачки любого поддерживаемого отчета вручную из директории (позволяет загрузить историческую информацию в БД) **Модуль «Аналитик»** Модуль «Аналитик» предназначен для анализа пользователями данных, находящихся в хранилище, в различных разрезах, представления их в табличном и графическом виде, выявления трендов, построение отчетов с использованием технологии OLAP. Модуль представляет собой набор OLAP–кубов – объектов, позволяющих пользователям создавать собственные формы отчетности с использованием привычного и удобного интерфейса MS Excel . Решаемые задачи Анализ эффективности работы компании на ОРЭМ - Главная задача модуля «Аналитик» — организация эффективной работы эксперта-аналитика, занимающегося разработкой стратегий работы на ОРЭМ. Аналитику предоставляется удобный и знакомый из опыта работы с Excel инструмент вычислений и визуализации данных в графическом или табличном виде. - В совокупности с модулем «Сбор данных», OLAP-кубы модуля «Аналитик» представляют собой уникальный инструмент для анализа экономической эффективности работы подразделения на всех торговых площадках ОРЭМ. Совместная работа этих модулей позволяет осуществлять стратегическое планирование и контроль деятельности компании на ОРЭМ и выстраивать прозрачную и наглядную систему отчетности. Удобное автоматизированное построение табличных и графических отчетов - Реализация модуля позволяет предоставить пользователю инструмент построения отчетов в удобном ему виде. При этом, если в компании существуют утвержденные формы отчетов, существует возможность сохранить их шаблон. В дальнейшем информация в этих формах будет обновляться автоматически. - Сравнение данных различных источников - Анализ исторической информации Поддерживаемые OLAP – кубы Куб «Торги» - Данные из отчета о потреблении НОРЭМ - Данные реестра сделок по торгам НОРЭМ - Объемы и цены из заявок РСВ - Параметры из отчета по потреблению в узлах РМ - Показатели из отчетов с сайта БР (результаты БР по ГТП) - Фактическое потребление (на основании данных макетов 51070, 80020) Куб «РФО» - Данные из отчетов о состоянии обязательств с сайта АТС - Показатели финансового отчета - Информация из отчетов по РД (графики поставок, проект привязки) - Параметры из отчетов по мощности с сайта АТС - Данные реестров по договорам РД, БР, РСВ, ДПМ, МВР, КОМ Куб «Общерыночная информация» - Индексы хабов - Объемы покупки по СДД - Индексы равновесных цен по ЗСП - Индексы и объемы по ЦЗ - Коэффициенты фактического наличия мощности - Данные из отчета о величине корректировки небаланса Куб «Торговый график» - Торговый график с сайта АТС Куб «Трансляция» - Информация о средневзвешенных нерегулируемых ценах - Другие кубы Ключевые особенности - В качестве средства отображения используется MS Excel, что дает пользователю возможность работы с хорошо известным ему инструментом - Построение отчетности производится по принципу сводных таблиц MS Excel - Пользователю доступен весь набор инструментов для обработки информации MS Excel - Помимо данных, собранных из внешних источников, в OLAP – кубах присутствуют необходимые для проведения анализа вычисляемые показатели **Модуль «Расчет финансовых обязательств»** Модуль «Расчет финансовых обязательств» (РФО) предназначен для сбора, хранения и отображения финансовой информации по договорам на ОРЭМ (РД, РСВ, БР, КОМ, СДД, СДЭМ, СДМ, ДПМ, ДПМ (АЭС/ГЭС), ДПМ ВИЭ, МВР) Решаемые задачи: - Ведение базы договоров и контрагентов - Расчет/отображение финансовой информации по договорам Основные функции: Ведение базы договоров - Ручной ввод договоров. - Автоматическое заполнение базы договоров. - Хранение информации о контрагентах договора, ГТП договора, графиках поставок, ценах и стоимостях по договорам - Отображение объемов, цен, стоимостей по всем договорам - Отображение плановых обязательств на соответствующие контрольные даты **Поддерживаемые договоры:** - Регулируемые договоры (РД) - Рынок на сутки вперед (РСВ) - Балансирующий рынок (БР) - Договоры купли-продажи мощности по результатам конкурентного отбора мощности (КОМ) - Договоры о предоставлении мощности (ДПМ) - Договоры купли-продажи (поставки) мощности новых АЭС/ГЭС - Договоры о предоставлении мощности квалифицированных генерирующих объектов, функционирующих на основе использования возобновляемых источников энергии (ДПМ ВИЭ) - Договоры купли-продажи мощности, производимой с использованием генерирующих объектов, поставляющих мощность в вынужденном режиме (МВР) - Свободные двусторонние договоры на поставку электроэнергии (СДД) - Свободные двусторонние договоры на поставку электроэнергии и мощности (СДЭМ) биржевые - Свободные двусторонние договоры на поставку электроэнергии и мощности (СДЭМ) внебиржевые - Свободные двусторонние договоры на поставку мощности (СДМ) биржевые - Свободные двусторонние договоры на поставку мощности (СДМ) внебиржевые Ключевые особенности: - Отображение обязательств по договорам и привязок по РД реализовано с использованием OLAP-кубов – см. модуль «Аналитик» **Модуль «Энерготрейдер»** Модуль «Энерготрейдер» предназначен для повышения эффективности и удобства работы с заявками на рынок на сутки вперед (РСВ) и уведомлениями, выгружаемыми на технологически сайт СО (макет 30308). Решаемые задачи: - Автоматическое формирование и отправка уведомлений (макетов 30308) о плановом почасовом потреблении на технологический сайт Системного Оператора - Формирование заявок на РСВ по ряду алгоритмов - Проверка корректности заполнения заявок в соответствии с регламентами рынка - Отслеживание и визуализация состояний отправленных заявок Основные функции: - Автоматическое формирование заявки на РСВ на основании данных об объемах РД или на основании созданного пользователем алгоритма. - Формирование заявок на основе ранее созданных - Валидация заявок в соответствии с регламентами рынка - Интеграция с АРМ «Участника» - Автоматическое отслеживание статусов заявок на основании уведомлений АТС - Автоматическое формирование макета 30308 на основании отчета о плановом почасовом потреблении - Выгрузка макета 30308 на технологический сайт СО - Отправка макета 30308 по E-mail в РДУ Ключевые особенности: - Набор алгоритмов для автоматического формирования заявки на РСВ - Возможность заполнения заявки данными из MS Excel - Группировка заявок по статусам, графический интерфейс для отображения статусов заявок - Выгрузка макетов 30308 на сайт как в ручном, так и в автоматическом режиме Интеграция со сторонними системами Программный комплекс **«Навигатор 3.0»** поддерживает возможность интеграции со сторонними информационными системами, используемыми в сбытовой компании. Примеры интеграции со сторонними системами - Система 1С (договора и контрагенты, плановые и фактические платежи) - Система АИИСКУЭ (фактическое потребление) - Система прогнозирования (факт и прогноз потребления, факт и прогноз цен) Технологии интеграции При проведении интеграции комплекса со сторонними системами разрабатываются интерфейсы, обеспечивающие обмен данными между комплексом «Созвездие. Навигатор 3.0» и сторонними системами. В качестве технологии для обмена данными могут служить: - Веб-сервисы, предоставляющие доступ к данным - Таблицы и/или хранимые процедуры MS SQL Server и прочих СУБД - Файлы формата XML и прочих форматов, используемые сторонними системами --- ## ОИК SCADA **Source:** [https://enersys.ru/sistema-distanczionnogo-monitoringa-i-upravleniya-obektami/](https://enersys.ru/sistema-distanczionnogo-monitoringa-i-upravleniya-obektami/) **Date:** 2022-01-02 **Category:** Для генерирующих компаний, Для электростанций, Электроэнергетика | **Tags:** Решения # ПРОСТОР.ОИК Оперативно-информационный комплекс с функциями приёма, передачи, обработки, визуализации, архивирования, мониторинга и анализа технологических данных между различными уровнями сети предприятия Скачать документацию по установке и эксплуатации Назначение ПО 1 ### Централизованный сбор данных Автоматическое получение модели объектов на верхнем уровне. Ведение актуальной информационной модели только в одном месте — на сервере платформы. 2 ### Обработка и агрегация Фильтрация, дорасчёты данных, контроль информационного обмена. Автоматическая агрегация параметров (средние за минуту, час) по пользовательским алгоритмам. 3 ### Единое окно аналитики Создание собственных визуализаций с интерактивными дашбордами. Открытая архитектура и программные API для интеграции со смежными системами. Функции системы Ведение справочника оборудования Ввод и актуализация информации о состоянии основного и вспомогательного оборудования предприятия. Сбор и архивирование данных Агрегация и долговременное хранение информации в архивной базе данных с быстрым доступом к истории. Информационная модель Ведение, редактирование и развитие иерархической модели объектов и бизнес-процессов предприятия. Визуализация и мнемосхемы Отображение текущего состояния оборудования по веткам дерева объектов. Редактирование мнемосхем в веб-интерфейсе. Предиктивная аналитика Инструменты расчётов и анализа технологических и архивных данных встроены непосредственно в интерфейс программы. Графики ремонтов Контроль исполнения графиков ремонтов в виде диаграмм Ганта с интерактивными заметками и статусами. Бизнес-аналитика Интерактивные панели мониторинга (дашборды) и отчёты в формате электронных таблиц по расписанию или запросу. Оповещения о событиях Основной канал оповещений — email. Реализация других каналов (SMS, мессенджеры) уточняется на этапе проектирования. Структурная схема на объекте На схеме приведён вариант технического решения ПРОСТОР.ОИК для организации безопасного и функционального подъёма технологических данных с технологического уровня сети до уровня исполнительного аппарата. Поскольку задачи ОИК могут отличаться в зависимости от конкретного объекта, данная схема приведена для примера. Условия поставки и лицензирования Проект по внедрению ПО состоит из обследования, проектирования, поставки лицензии, развёртывания, настройки, испытаний и обучения персонала. - Стоимость неисключительного права использования ПО — **15 млн рублей** - Срок использования лицензии — **10 лет** - Возможность реализации других задач на платформе: расчёты ТЭП, мониторинг, оптимальное управление составом агрегатов от 15 000 000 ₽ на 1 объект / 10 лет Примеры интерфейсов ПО Все интерфейсы ПО «ПРОСТОР» выполнены в виде веб-страниц и открываются в современных браузерах (на базе Chromium). Поддерживается работа на ПК, планшетах и мобильных устройствах внутри корпоративной сети. --- ## РАСЧЕТ ТЭП **Source:** [https://enersys.ru/tep/](https://enersys.ru/tep/) **Date:** 2022-01-02 **Category:** Для электростанций | **Tags:** Решения Система расчета технико-экономических показателей (ТЭП) Одной из услуг, предлагаемых Институтом Энергетических Систем, является расчет технико-экономических показателей (ТЭП) оборудования электростанций. **Итак, что же такое ТЭП? ** ТЭП — это показатели, характеризующие экономичность работы оборудования. Все показатели можно разбить на следующие основные группы: • Фактические – показатели фактической экономичности, характеризующие работу оборудования за определенный прошедший промежуток времени (отчетный период). • Номинальные – показатели, отражающие экономичность оборудования, реально достижимую при внешних условиях, состоянии и уровне эксплуатации оборудования, отвечающих требованиям действующих правил технической эксплуатации электрических станций. • Нормативные – показатели предельно допустимой технически обоснованной экономичности при фактических значениях внешних условий в отчетном периоде. • Прогнозные – показатели экономичности, характеризующие работу оборудования при прогнозных нагрузках и прогнозных внешних условиях. • Показатели резерва тепловой экономичности – показатели, характеризующий уровень снижения расхода топлива, который может быть получен за счет устранения недостатков эксплуатации, ремонта и технического обслуживания оборудования. Для чего необходимо считать ТЭП? Причин тому много, в их числе: обеспечение наиболее экономичной эксплуатации, оценка качества работы эксплуатационного персонала, оценка состояния оборудования и прогнозирование ремонтов, проведение наладочных и эксплуатационных испытаний, составление отчетности и ее передача заинтересованным сторонам, прогнозирование работы оборудования и расчет оптимального распределения нагрузки между различными генерирующими единицами. Для успешного решения всех этих задач необходимо иметь те или иные ТЭП, рассчитанные на основе первичной информации – прямых измерений таких физических величин, как температура, давление, расход, мощность и т.д. Как считать ТЭП? Порядок и алгоритм расчетов ТЭП регламентируется в специальных руководящих документах (РД), разрабатывавшихся таким организациями, как [«ОРГРЭС»](http://www.powereng.ru/new/data/company/branches/orgres.php" target="_blank" rel="noopener), ПО «Союзтехэнерго», [«Всероссийский Теплотехнический Институт» (ВТИ)](http://www.vti.ru/" target="_blank" rel="noopener). На чем считать ТЭП? Вышеупомянутые руководящие документы по расчету ТЭП разрабатывались в 80-90хх годах применительно к существовавшим тогда автоматическим системам управления технологическими процессами (АСУ ТП). Тем не менее, алгоритмы, изложенные в данных РД, успешно применяются при реализации расчетов ТЭП и в современных SCADA-системах. Также данные алгоритмы могут быть реализованы в виде самостоятельного программного обеспечения. Институт Энергетических Систем имеет успешный опыт реализации проектов расчета ТЭП в рамках ПТК «Ovation» компании [«Emerson Process Management»](http://www.emersonprocess.ru/" target="_blank" rel="noopener). В качестве средства исполнения использовался программный пакет GPA (Global Perfomance Advisor), позволяющий рассчитывать ТЭП в темпе реального времени. Данный подход был реализован на энергоблоках №3 и №5 Кармановской ГРЭС ([ОАО «Башкирэнерго»](http://www.bashkirenergo.ru/" target="_blank" rel="noopener)), и на Аксуской ТЭС (АО «ЕЭК», Казахстан). Для электростанций, не обладающих достаточной степенью автоматизации для расчета ТЭП в реальном времени, мы можем предложить решение, использующее программный комплекс iSolution. Данный программный комплекс (ПК) был специально разработан для этих целей компанией [«iGRES»](http://www.i-gres.ru/" target="_blank" rel="noopener), объединившей сотрудников Института Энергетических Систем и фирмы [«ОРГРЭС»](http://www.powereng.ru/new/data/company/branches/orgres.php" target="_blank" rel="noopener). Одним из достоинств ПК iSolution является гибкость в настройке и в возможности интеграции с уже существующими на электростанции системами сбора информации. --- ## ОПЕРАТИВНЫЕ ЖУРНАЛЫ **Source:** [https://enersys.ru/asu-tp-polnomasshtabnaya-avtomaticheskaya-sistema-upravleniya-tehnologicheskimi-proczessami/](https://enersys.ru/asu-tp-polnomasshtabnaya-avtomaticheskaya-sistema-upravleniya-tehnologicheskimi-proczessami/) **Date:** 2022-01-02 **Category:** Для электростанций | **Tags:** Решения Для использования в повседневной работе оперативного персонала электростанций и реализации цифровых электронных журналов Основные преимущества решения: - Легкое техническое решение – не требует значительных вычислительных ресурсов и трудоемких проектов внедрения. - Хранение всей информации в цифровом формализованном виде в базах данных без ограничений сроков хранения. - Удобные веб-интерфейсы – многопользовательский режим с разграничением прав доступа, не требует тонких клиентов. - Гибкая настройка под форматы и шаблоны электронных журналов, сложившиеся на предприятии или вновь создаваемые. - Возможность расширения функционала с помощью искусственного интеллекта (ИИ). ПО «ПРОСТОР.Оперативный журнал» представляет собой серверное программное обеспечение, созданное на базе отдельных компонентов платформы ПРОСТОР. Программа устанавливается в корпоративном сегменте сети и предназначена для круглосуточной работы 24/7 в режиме сбора записи данных о технологических нарушениях, дефектах оборудования, систем или узлов. Сами формы журналов могут быть различными и настраиваются индивидуально. В программе предусмотрено разграничение прав доступа и гибкая настройка ролей пользователей и области видимости отдельных экранов. На базе ПО возможна реализация различных видов оперативных журналов: - Оперативный журнал начальника смены станции. - Оперативный журнал старшего машиниста энергоблока. - Журнал дефектов (сменного инженера АСУ ТП). - Оперативный журнал электроцеха. - И другие. Программный продукт состоит из архивной базы данных (БД) для хранения записей журнала и пользовательских интерфейсов для внесения новых записей, просмотра текущих записей, просмотра архива и анализа оперативной деятельности за прошлые периоды времени. Кроме того, в случае установки ПО на уже существующие сервера «ПРОСТОР», возможно объединение технологических данных, собираемых на сервере с записями электронного журнала. Внедрение электронного журнала позволяет: - Формализовать записи электронного журнала . - Сделать более доступными для всех заинтересованных пользователей записи оперативного и других электронных журналов за счет совместного доступа к журналу. - Оцифровать оперативную деятельность НСС в части ведения оперативного журнала. - Хранить записи в БД с возможностью выгрузки и фильтрации записей за произвольные периоды времени и по любым признакам, которые были утверждены на этапе согласования формы ведения электронного журнала Интерфейс реализован в виде интерактивного экрана, работающего в браузере, как и все другие интерфейсы «ПРОСТОР» --- ## МОНИТОРИНГ ОПРЧ **Source:** [https://enersys.ru/monitoring-oprch/](https://enersys.ru/monitoring-oprch/) **Date:** 2022-01-02 **Category:** Для электростанций | **Tags:** Решения # ПРОСТОР.ОПРЧ Автоматический мониторинг участия генерирующего оборудования в общем первичном регулировании частоты (ОПРЧ) на уровне электростанции Скачать документацию по установке и эксплуатации Назначение ПО 1 ### Автоматический мониторинг ОПРЧ ПО устанавливается на сервер или виртуальную машину на электростанции и осуществляет информационный обмен с системами сбора технологических данных в реальном времени. 2 ### Архивы, отчёты и уведомления Формирует архивы данных мониторинга, отчёт по анализу участия в ОПРЧ и электронные письма по запросу или по расписанию. 3 ### Единая платформа для развития Создано на программной платформе ПРОСТОР. В дальнейшем возможно реализовать расчёты ТЭП, оптимальное управление составом агрегатов, мониторинг НПРЧ, СДПМ и другие задачи. Функции системы Сбор данных по цифровым протоколам Информационный обмен с источниками технологических данных по цифровым протоколам информационного обмена. Расчёт и формирование отчёта Выполнение расчёта в соответствии с отраслевыми алгоритмами анализа участия в ОПРЧ и автоматическое формирование отчёта. Автоматическая рассылка Отправка сформированных отчётов персоналу станции или другим настроенным адресатам по электронной почте. Хранение результатов Сохранение результата анализа участия в ОПРЧ (*.html) и исходных данных по участию (*.csv) в файловом хранилище. Алгоритмы анализа Специалисты нашей компании разработали и реализовали на платформе ПРОСТОР модули с математическими алгоритмами обработки данных. Для анализа участия генерирующего объекта в ОПРЧ строится допустимая граница для активной мощности: ↓ При отклонении частоты вниз — нижняя допустимая граница ↑ При отклонении частоты вверх — верхняя допустимая граница Граница строится с учётом допустимого отклонения величины текущей первичной мощности на ±1% от номинальной мощности (Рном). Опыт внедрений ### Шахтинская ГТЭС — успешный пилотный проект В августе–октябре 2020 года компания ООО «Институт энергетических систем» реализовала проект внедрения ПРОСТОР.ОПРЧ на Шахтинской ГТЭС. Специфика объекта: государственный регулятор (СО ЕЭС) рассматривает несколько генераторов станции как один «полиблок», обязанный участвовать в ОПРЧ. Для этого были скорректированы математические алгоритмы анализа. - Разработка проекта и адаптация алгоритмов — 3 месяца - Поставка недостающего оборудования для сбора сигналов - Внедрение, наладка ПО и обучение персонала - Система успешно эксплуатируется и выполняет требования Приказа Минэнерго № 2 от 09.01.2019 Внедрение позволило не только выполнить регуляторные требования, но и заблаговременно получать информацию о корректном / некорректном участии в ОПРЧ. Условия поставки и лицензирования Проект по внедрению ПО состоит из обследования, проектирования, поставки лицензии, развёртывания, настройки, испытаний и обучения персонала. - Стоимость неисключительного права использования ПО — **5 млн рублей** - Срок использования лицензии — **10 лет** - Стоимость указана на **1 электростанцию** - Возможность дальнейшего развития системы на платформе ПРОСТОР 5 000 000 ₽ на 1 электростанцию / 10 лет Примеры интерфейсов и отчётов Современные и удобные интерфейсы программы доступны через веб-браузер без установки дополнительного программного обеспечения. Все отчёты формируются в привычных форматах HTML и CSV. --- ## Внедрение системы ПРОСТОР.Контроль.МВт на Шахтинской ГТЭС **Source:** [https://enersys.ru/vnedrenie-sistemy-prostor-kontrol-mvt-na-shahtinskoj-gtes/](https://enersys.ru/vnedrenie-sistemy-prostor-kontrol-mvt-na-shahtinskoj-gtes/) **Date:** 2022-01-02 **Category:** Электроэнергетика | **Tags:** Проекты Примером успешного внедрения может служить проект, реализованный компанией ООО «Институт энергетических систем» на Шахтинской ГТЭС в августе-октябре 2020 года. Специфической особенностью станции явилось то, что государственный регулятор (СО ЕЭС) рассматривает несколько генераторов Шахтинской ГТЭС как один «полиблок» обязанный участвовать в ОПРЧ. Для этого пришлось скорректировать математические алгоритмы анализа. Также на станции не хватало некоторых сигналов измерений параметров, необходимых для корректного мониторинга и анализа участия в ОПРЧ. ООО «ИЭС» за 3 месяца разработала проект, разработала версию продукта с скорректированными алгоритмами, поставила недостающее оборудования, внедрила, наладила ПО, обучила персонал пользованию системой. На сегодняшний день система успешно эксплуатируется. Внедрение ПО «ПРОСТОР.ОПРЧ» позволило не только выполнить требования Приказа Минэнерго № 2 от 09.01.2019 г. и организовать оперативную автоматическую оценку участия в ОПРЧ при выходе за уставку первичного регулирования, но и заблаговременно получать информацию о корректном/ некорректном участии в ОПРЧ. --- ## Внедрение полномасштабной АСУ ТП ПГУ парогазовой установки **Source:** [https://enersys.ru/vnedrenie-polnomasshtabnoj-asu-tp-pgu-parogazovoj-ustanovki/](https://enersys.ru/vnedrenie-polnomasshtabnoj-asu-tp-pgu-parogazovoj-ustanovki/) **Date:** 2022-01-02 **Category:** Электроэнергетика | **Tags:** Проекты При внедрении полномасштабной АСУ ТП ПГУ (парогазовой установки) ключевое значение имеет не только используемое оборудование (контроллеры, датчики, приводы, сетевое оборудование, сервера и операторские станции), но и опыт инженеров, которые проектируют, контролируют монтаж, налаживают систему управления. Наша компания имеет большой опыт разработки полномасштабных АСУ ТП электростанций с парогазовыми энергоблоками (ПГУ). Мы внедряли АСУ ТП блочного уровня на таких станциях как – ТЭЦ-21 Мосэнерго (энергоблок №11 номинальной мощностью 450 МВт, 2008г.), Курская ТЭЦ (энергоблок номинальной мощностью 115 МВт, 2010-11 гг.) Проект полномасштабной АСУ ТП верхнего уровня включает в себя планирование системы, формирование базы данных сигналов, подключенных к системе ввода-вывода ПТК АСУ ТП, а также сигналов информационного обмена с локальными САУ (системами автоматического управления), разработку и реализацию алгоритмов управления исполнительными механизмами и функциональными группами оборудования, алгоритмы контуров автоматического регулирования, пошаговые программы пусков/остановов оборудования, разработку и реализацию человеко-машинного интерфейса для предоставления возможностей операторам управлять энергоблоком, наладку системы управления в целом и узлов управления отдельными технологическими группами и другие задачи. Наши инженеры имеют опыт работы с оборудованием мировых производителей (газовые турбины GE, Siemens, паровые турбины КТЗ, ХТЗ, ЛМЗ, котлы-утилизаторы ЗиО, дожигающие устройства John Zink, вентиляторные градирни FANS с локальными системами управления от различных производителей). Внедренные АСУ ТП позволяют управлять энергоблоком, состоящим из двух газовых турбин и двух котлов-утилизаторов и одной паровой турбиной, с единого операторского щита управления, проводить пусковые операции в автоматическом режиме, получать всю информацию об основном оборудовании из единой блочной АСУ ТП, распределять нагрузку между генерирующим оборудованием в пределах энергоблока. Блочная АСУ ТП предоставляет возможность испытаний и технической реализации участия энергоблока ПГУ в НПРЧ (нормированное первичное регулирование частоты) и АВРЧМ (автоматическое вторичное регулирование частоты и мощности). АСУ ТП блочного уровня ПГУ является неотъемлемой частью современной парогазовой электростанции и позволяет решать задачи оперативного управления энергоблоком, предоставляет техническую возможность для удаленного мониторинга и анализа работы блока, предоставляет удобные средства для обеспечения человеко-машинного взаимодействия. При разработке и внедрении полномасштабных АСУ ТП наша компания учитывает пожелания заказника и опирается на свой многолетний опыт. Мы не просто знаем технические средства, на которых реализуется АСУ ТП, но и понимаем технологию парогазовых блоков, что очень важно при формулировании задания на разработку алгоритмов управления. Мы хорошо представляем себе задачу построения полномасштабной АСУ ТП и поможем заказчику сформулировать постановку задач. --- ## Программно-технический комплекс SYNCHROGRAPH **Source:** [https://enersys.ru/programmno-tehnicheskij-kompleks-synchrograph/](https://enersys.ru/programmno-tehnicheskij-kompleks-synchrograph/) **Date:** 2022-01-02 **Category:** Электроэнергетика | **Tags:** Проекты Задача повышения качества электроэнергии (постоянства частоты тока) является одной из основных для ОАО «СО ЕЭС», и привлечение энергоблоков объектов генерации к участию в нормированном первичном регулировании частоты (НПРЧ) должно позитивно сказаться на качестве электроэнергии в единой энергосистеме России. Для обеспечения заинтересованности участия объектов генерации в НПРЧ по инициативе ОАО «СО ЕЭС» организовывается рынок Системных услуг, на котором объекты генерации смогут заключить договор с ОАО «СО ЕЭС» и получать прибыль за предоставление услуг в НПРЧ. Необходимое условие присоединения к рынку Системных услуг — установка на электростанциях программно-технических комплексов (далее, ПТК), которые будут являться частью обособленной системы мониторинга участия электростанций в НПРЧ, используемой ОАО «СО ЕЭС» для определения фактического участия электростанций в НПРЧ и представления отчетной информации. Активно участвуя в «пилотных» проектах, инициированных РАО ЕЭС, наша компания получила большой опыт в разработке и внедрении данных устройств на электростанциях (более 10 внедрений по всей стране). Мы зарегистрировали разработанное нами устройство под торговой маркой «SYNCHROGRAPH». Применение отлаженного и надёжного программно-технического комплекса «SYNCHROGRAPH», разработанного нашей компанией, и уже внедрённого на многих объектах позволяет получать дополнительные доходы, за счёт подключения к рынку системных услуг в части Нормированного Первичного Регулирования Частоты (НПРЧ). ПТК «SYNCHROGRAPH» внедрён на таких станциях как: Пермская ГРЭС, Киришская ГРЭС, Конаковская ГРЭС, Костромская ГРЭС, Ставропольская ГРЭС, Заинская ГРЭС, Сургутская ГРЭС -1, Нижневартовская ГРЭС, Каширская ГРЭС, Кармановская ГРЭС, Псковская ГРЭС и других. Назначением ПТК «SYNCHROGRAPH» является сбор, архивирование, хранение и передача в ОАО «СО ЕЭС» данных мониторинга участия энергоблоков электростанции в регулировании частоты. Конечным пользователем устройства мониторинга является ОАО «СО ЕЭС» (в части контроля соответствия режима энергоблока требованиям стандартов по участию энергоблоков в НПРЧ). **Контролируемые параметры:** • активная мощность; • скорость вращения роторы турбины (частота); • значение задания активной мощности без учета первичной мощности (без учета датчика частоты); • ЗВН — задание внеплановой мощности (в «пилотных» проектах отсутствует). Состав функций ПТК «SYNCHROGRAPH» В состав функций ПТК «SYNCHROGRAPH» входит: 1. Передача данных – обеспечение передачи данных между компонентами ПТК «SYNCHROGRAPH» и внешними системами (Рис.1), в том числе: • обеспечение непрерывного приема поступающих от систем автоматического управления мощностью (САУМ) энергоблоков синхронизированных с астрономическим временем (UTC) периодических (с интервалом 1 секунда) контролируемых параметров; • обеспечение доступа к архивам измерений из общестанционной сети станции в режиме чтения; • обеспечение передачи архивов измерений за указанный в запросе интервал серверу архивов мониторинга ОДУ (ЦДУ). 1. Обработка информации – обработка и преобразование контролируемых параметров, принятых от САУМ энергоблоков, создание почасового архива измерений и запись архивов для дальнейшего хранения в файловую структуру (ПО «Монитор»). 2. Хранение информации – предоставление дискового пространства для хранения архивов измерений, сформированных ПТК «SYNCHROGRAPH», в размере, достаточном для хранения архивов за 6 месяцев. 3. Обеспечение синхронизации времени – обеспечение синхронизации системного времени ПТК «SYNCHROGRAPH» с астрономическим временем (UTC), полученным с околоземных спутников. 4. Обеспечение электропитания – обеспечение электропитания компонентов ПТК «SYNCHROGRAPH». Степень надежности, реализуемая ПТК «SYNCHROGRAPH» ПТК «SYNCHROGRAPH» реализует следующую степень надежности: 1. ПТК «SYNCHROGRAPH» функционирует круглосуточно в непрерывном режиме в течение установленного производителями аппаратных компонентов срока службы (при условии проведения требуемых технических мероприятий по обслуживанию). 2. Потеря питания ПТК «SYNCHROGRAPH» и его последующее восстановление, а также сбои в работе жесткого диска не приводят к потере записанной информации архивов измерений, полученных от САУМ энергоблоков, а также к порче системных файлов ПТК «SYNCHROGRAPH». 3. Информация об обнаруженных отклонениях от нормального режима работы ПТК «SYNCHROGRAPH» автоматически записывается и хранится на системном диске. 4. Кратковременная и долговременная потеря питания не приводит к необратимым последствиям как для ПТК «Synchrograf 1.0» в целом, так и для отдельных его частей. После восстановления питания ПТК «SYNCHROGRAPH» автоматически продолжает свою работу в нормальном режиме. Система обеспечения информационной безопасности ПТК «SYNCHROGRAPH» Система обеспечения информационной безопасности ПТК «Synchrograf 1.0» обеспечивает реализацию следующих механизмов защиты информации: • Между Сервером ПО ПТК «SYNCHROGRAPH» и каналом коммутируемой линии связи, общестанционной и публичной сетью (Internet) устанавлен межсетевой экран, обеспечивающий защиту ПТК «SYNCHROGRAPH» от несанкционированного доступа по сети. • Доступ к ПТК «SYNCHROGRAPH» для управления через публичные сети (Internet) организован через защищённое VPN-соединение, использующее шифрование всего туннельного трафика, с использованием модуля NME-RVPN (Russia VPN Network Module) со встроенной криптобиблиотекой СКЗИ от компании Крипто-Про, имеющей сертификат ФСБ по уровням КС1, КС2. • При доступе к ПТК «SYNCHROGRAPH» пользователи должны пройти процедуру идентификации (авторизации) и аутентификации. • Удаленный доступ авторизованных пользователей к архивам измерений разрешен только в режиме чтения и только по протоколу FTP. --- ## Система Автоматического Управления горелками (САУГ) **Source:** [https://enersys.ru/sistema-avtomaticheskogo-upravleniya-gorelkami-saug/](https://enersys.ru/sistema-avtomaticheskogo-upravleniya-gorelkami-saug/) **Date:** 2022-01-02 **Category:** Электроэнергетика | **Tags:** Проекты Система автоматического управления горелками (САУГ) осуществляет управление процессом розжига газомазутных горелок паровых энергетических котлов и реализует весь объём требуемых блокировок и защит, в соответствии с «Правилами безопасности систем газораспределения и газопотребления ПБ 12-529-03». Основными целями создания данной системы САУГ являются: • повышение безопасности работы оборудования и реализация требований нормативных документов; • повышение надёжности работы оборудования за счёт уменьшения вероятности ошибочных действий персонала; • повышение экономичности работы оборудования за счёт сокращения времени пусковых операций; • повышение надёжности и безопасности работы оборудования за счёт применения современных технических средств и методов контроля; Данная Система автоматического управления горелками была внедрена на Кармановской ГРЭС на энергоблоках ст. № 2, 3, 4, 5, 6. В результате внедрения была проведена автоматизация газового хозяйства газомазутных, паровых, двухкорпусных котлов Пп-950-255ГМ (ПК-41), производства ОАО «Машиностроительный завод «ЗиО — Подольск». Система была адаптирована к оборудованию фирмы АМАКС, её Надежность и полный функционал проверялся во время комплексных испытаний при сдаче в опытную и промышленную эксплуатацию. Система САУГ показала себя как надёжная высокоэфективная, современная система управления газовым хозяйством котлов. Решение разработано специалистами ЗАО «ИЭС» на современной микропроцессорной технике производства фирмы Эмерсон (Emerson) на базе программно-технического комплекса «Овация» (Ovation). **Внедрение системы САУГ, основанной на глубоком знании специалистов нашей компании процессов розжига и систем безопасности, обеспечит:** • минимизацию штрафных санкций, вызванных различными аварийными ситуациями, за счёт повышения надёжности работы оборудования и снижение рисков тяжёлых аварий; • финансовую выгоду за счёт сокращения времени пусковых операций, затрачиваемых на розжиг котла; • определённые финансовые выгоды, в следствии уменьшения трудозатрат эксплуатационного персонала и улучшение их условий труда; • обеспечит безопасность процесса розжига, а также защиту оборудования и персонала при угрозе аварий; • удобный, современный интерфейс управления технологической группой горелочных устройств, что в свою очередь облегчает оперативное управление и скорость реакции персонала, на различные нестандартные ситуации; • своевременное предоставление оперативному персоналу достаточной и достоверной информации о ходе технологического процесса, состояния оборудования и технических средств управления; ---