Компания J’son & Partners Consulting опубликовала результаты исследования «Анализ рынка облачных IoT-платформ и приложений для оптимизационного управления энергосетями».
Как утверждают аналитики J’son & Partners Consulting, на примере электроэнергетики можно изучать эффективность процессов цифровой трансформации и роль в этом облачных IoT-платформ и приложений.
Наибольшего эффекта от сглаживания пиков энергопотребления можно достичь только при условии сквозной оптимизации. Применяемая в США программа Demand Response для предотвращения (сглаживания) резких пиков энергопотребления за счёт управления энергопотреблением в жилом секторе обеспечивает экономический эффект, исчисляемый в сотнях миллионов долларов. Благодаря этому появляется возможность выплачивать бонусы конечными потребителями, без которых сглаживание пиков невозможно.
Полученная прибыль позволяет энергосбытовым компаниям субсидировать установку средств автоматизации управления климатом и энергопотреблением в зданиях – конечных потребителях, так как максимальный эффект достигается при условии автоматического взаимодействия систем управления ограничением энергопотребления (DRMS) энергосбытовых компаний и систем управления инженерным и бытовым оборудованием зданий (BMS, умные термостаты и т. д.)
В отличие от Северной Америки и Западной Европы, в Китае, несмотря на лидерство по количеству установленных умных счетчиков (50 % всего количества в мире), практически отсутствует использование облачных сервисов для сбора и анализа данных с них. Поэтому Поднебесная потенциально является наиболее перспективным рынком для разработчиков и провайдеров облачных IoT-платформ и приложений для электроэнергетики.
Что касается России, то здесь к разработчикам IoT-платформ предъявляются существенно более жёсткие требования, чем в Северной Америке и Западной Европе. Потребление облачных сервисов интеграционных и аналитических платформ на данный момент составляет в России всего около $3,2 млн. Для сравнения, общемировой объём рынка, по оценкам J’son & Partners, составляет $860 млн.
Сбор данных с умных подключённых счетчиков потребления электроэнергии осуществляется в России преимущественно с использованием проприетарных on-premise систем коммерческого учёта электроэнергии (АСКУЭ), а в структуре потребления преобладают крупные коммерческие компании, такие как Роснефть, РЖД, а не сбытовые компании. Программы сглаживания пиков энергопотребления в данном случае отсутствуют, и экономический эффект ограничен рамками крупных коммерческих потребителей электроэнергии.
Развёртыванию АСКУЭ в жилом секторе препятствуют два фактора. Во-первых, в структуре российского жилого фонда, на который в основном и ориентированы программы Demand Response в мире, преобладает жильё в многоквартирных домах, подключённых к централизованным системам отопления и горячего водоснабжения (65 % от общего количества квартир и индивидуальных жилых домов). Здесь эффект от оптимизации энергопотребления будет минимальным. К тому же, в многоквартирных домах установка собственных источников генерации, что является важным элементом Smart Grid, практически нереализуема.
Во-вторых, в России одна из самых низких в мире стоимость электроэнергии, что тоже влияет на размер экономического эффекта — в среднем $80 в год на подключённый объект жилого сектора против $200 в США.
Поэтому для России более целесообразен подход «pay as you go», реализуемый с помощью управляемых сервисов, основанных на использовании облачных IoT-платформ (интеграционных и аналитических).
Внедрение сквозного оптимизационного управления энергопотреблением в России желательно начинать с индивидуального жилого фонда, действуя точечно, и лишь на следующем этапе переходить на многоквартирное жильё. При этом, необходимо субсидирование установки на стороне конечных потребителей элементов систем «Умный дом», без которых невозможно автоматическое управление конечным энергопотреблением.
Коммерческий успех отечественных разработчиков в России, где присутствуют наиболее жёсткие требования по удельной себестоимости, может стать отправной точкой для успешной работы в других странах, в частности, в Китае.