Найти тему
леонид адам

Продолжение 3.

Продолжение 3.

Сегодня строятся дома с этажностью 30 этажей и выше. Водяной теплоноситель на такую высоту напрямую подать нельзя – вода раздавит отопительные агрегаты нижних этажей. Строятся «технические этажи», куда теплоноситель закачивается и далее другими насосами подается на верхние этажи. Вариант, когда верхние этажи здания на традиционном отоплении отапливаются электричеством, выглядит достаточно рациональным, ведь для того, чтобы доставить теплоноситель на верхние этажи нужно достаточно много электроэнергии, и на каком-то этаже эту электроэнергию проще использовать для прямого отопления. И капитальные затраты будут значительно ниже. Нужно просто правильно считать

Отметим, что и вышеуказанная технология и ранее указанные технологии, «приоритет ГВС», баки-аккумуляторы горячей и холодной воды, являются аккумуляционными технологиями на порядки дешевле накопления электроэнергии во вредных, с точки зрения устойчивого развития, электрических аккумуляторов, и они позволяют практически сбалансировать графики потребления и производства электроэнергии, о чем пока только мечтают энергетики. Потребители же при этом получат удешевление тарифов на уровне 30%..

Возвращаемся к электроснабжению.

За рубежом термином SmartGrid называют энергосистемы (точнее электросистемы), управляющиеся автоматизировано, без участия человека. У нас такие сети называют "активно-адаптивными", "интеллектуальными" и просто "умными". Есть несколько признаков, которые относят сети к действительно умным сетям.

Непрерывный сбор данных помогает сводить баланс электроэнергии так же в непрерывном режиме. Это даёт возможность оперативно выявлять увеличение потерь на отдельных её участках и выяснять в чём их причина. А причины могут быть самые разные – выход из строя оборудования, воровство и т. д.

Соединение этой подсистемы с контролем оплаты счетов. Если потребитель не оплатил вовремя, то его тут же дистанционно ограничат в энергоснабжении.

Контроль качества электроэнергии. Просадки напряжения или внезапно выросшие гармоники могут быть следствием действий потребителя или повреждениями в сети. Чем раньше найдём и устраним, тем лучше потребителям и владельцу сетей. Как уже говорилось, теперь потребители хотят сами генерировать электроэнергию для себя, а излишки продавать в энергосистему. Развитие ветровых и солнечных электростанций с мало прогнозируемой выработкой дает толчок к необходимости администрировать производство и потребление этой энергии. В "умных" сетях все эти функции выполняет цифровая система. Она самостоятельно включает и выключает те или иные источники энергии в энергосистему в моменты их максимальной эффективности.

Эти признаки и делают энергосистему "умной" или "интеллектуальной".

Основная цель - максимально эффективная эксплуатация с минимальным участием людей. Не нужны станут оперативно-выездные бригады, диспетчеры в районных сетях, контролёры энергосбыта и еще очень много технических специалистов.

Развитие Smart Grid тесно связывают со Smart Metering – распространением систем интеллектуального учета и контроля потребления энергии. Эти системы расширяют возможности потребителя по управлению уровнем потребления. В то же время несмотря на то, что в Smart Grid и Smart Metering уже вкладываются значительные средства, опыт развития умных сетей за рубежом позволяет выявить ряд рисков, которые обозначают эксперты и активисты.

Большинство проблем связаны с сохранностью информации о потребителе и порядком пользования этой информации. Между тем, в данной сфере сохраняется много вопросов. В том числе относительно того, кому принадлежит информация, собираемая счетчиками.

Воплощение в жизнь концепции Smart Grid требует больших усилий – перехода к единым стандартам, значительных инвестиций в модернизацию существующих сетей, разработки новых технологий и оборудования. Однако главным критерием успеха усилий в этом направлении будет не объем инвестиций или число новых разработок.

Принципиальное отличие «умной энергетики» - ориентация на потребителя, превращение энергоснабжения в сервис, услугу, и на этом хотелось бы остановиться особо. Технические условия для развития Smart Grid созданы, варианты конкретных решений обсуждаемы, формы кооперации заинтересованных субъектов разнообразны. Однако концепция Smart Grid не будет реализована, если мы потеряем из виду потребителя.

Установка умных счетчиков предоставляет компаниям больше информации, но не делает сеть “умнее”, пока не вовлечен потребитель. «Умная сеть» подразумевает интерактивность и постоянную двустороннюю коммуникацию. Потребитель становится частью умной сети, обладая инструментами и альтернативами эффективного расходования энергии.

Интеллектуальный учёт в России стал реальностью, это уже прописано в ФЗ-35 «Об электроэнергетике». Некоторые энергосбытовые компании с гордостью докладывают о внедренных проектах «интеллектуального учета». Но, во-первых, эти проекты, как правило, элементарный дистанционный сбор информации с соединением с платежным терминалом, а во-вторых, - кто-то спросил потребителей, удобно ли им оплачивать электроэнергию со смартфона, а дальше идти в банк оплачивать газ или воду? Электрики строят свое, теплосетевая – свое, газовики – свое и т. д. Оплачивают все это потребители, других источников нет. Даже там, где создана единая система сбора всей коммунальной информации (тот же «Академический»), сетевые компании умудряются протаскивать через тарифы собственные, дублирующие системы.

Все преимущества устройств контроля потребления электроэнергии не имеют смысла, если потребитель игнорирует их, у него не сформирована культура бережного отношения к энергии. Во многом это действительно вопрос ценностей: далеко не всегда экономия может послужить источником мотивации. Что, если экономия в 8 -10% в абсолютном выражении составит лишь сотню рублей? Будет ли это достаточным стимулом для изменения привычного образа жизни?

И, напротив, так ли нужны сложные приборы измерения и контроля потребления энергии, если должная культура уже сформирована? Или эти приборы, при всей своей точности не отражают реальную картину? Попробуем объяснить сначала на примере тепловой энергии. Поквартирный учет тепла в МКД с 2012 года – требования Закона в России для новых зданий. И что показывают индивидуальные теплосчетчики? Если сравнить показания теплосчетчиков в одном подъезде, на одном стояке, в одинаковых квартирах и при одинаковой температуре в квартирах, - показания на 2-м и 22-м этажах будут отличаться в 2 раза. Наверху меньше, тепло от всего дома, по законам физики, идет вверх, а наши межэтажные перекрытия не такие уж теплоизолированные. Как правило, на нижних этажах живут пенсионеры, на верхних гораздо более обеспеченные люди. И пенсионеры дотируют обеспеченных! И что будет, когда эта информация дойдет до этих пенсионеров? А можно обеспечить реальный поквартирный учет тепла значительно дешевле и проще.

Очевидно, что рассматривать технические, экономические, организационные факторы в отдельности нельзя. К примеру, разные инженерные и строительные технологии однозначно влияют и друг на друга и на общую стоимость строительства. Необходимость принудительной вентиляции, да еще с рекуперацией, ведет к значительному удорожанию и строительства и дальнейшей эксплуатации. При этом строительная наука регулярно продуцирует технологии, связанные с «дышащими» стенами домов, по сути, заменяющие рекуперацию. И эти технологии тормозятся, в основном, из-за удорожания в сравнении с традиционным строительством. Но ведь никто не сравнивал, как применение этих технологий сказывается на стоимость строительства и эксплуатации в течение всего жизненного цикла зданий, включая влияние каждой технологии на связанные с ними подсистемы.

Внедрение отельных технологий, может быть, и в абсолютно разных организационных принципах – прямая закупка застройщиком, введение отдельного инвестора – будущей управляющей компании, покупка ресурса (не кондиционера, к примеру, а определенных объемов холода). При этом возможны комбинации разных подходов.

Вывод -проектирование современного МКД должно быть на базе системного инжиниринга в идеологии устойчивого развития.

Системный инжиниринг в идеологии устойчивого развития – это что?

Где-то в 50-е годы сообщество инженеров США стало понимать, что системы становятся всё сложнее и всё труднее найти гениев, способных в одной голове уместить атомную станцию или космический корабль. Вот тогда они решили собраться и сформулировать принципы и подходы к работе с такими штуками, которые в голове не помещаются. Так стали появляться первые инженерные стандарты — сначала национальные, потом международные, и вокруг них образовалась большая инженерная тусовка National engineering group, превратившаяся со временем в INCOSE (International Council on Systems Engineering) — Международный совет по системной инженерии.

Практически всё в мире — это системы. Нас окружают технические, программные, аппаратные системы, есть также организационные системы, бизнес-системы и пр. Системная инженерия (СИ) — это подход к созданию и эксплуатации сложных систем. Это способность в любой системе увидеть её особые свойства и применить к ней инженерные знания. Многие инженеры интуитивно так и делают, но в СИ это происходит осознанно.

СИ — это узкоспециализированный набор методов и практик, но что важно — он опирается на концепцию системного мышления.

Под системным мышлением понимаются мыслительные приёмы при работе с системами. Главный принцип — все мыслительные приёмы направлены на получение пользы. Никаких абстрактных мыслей об абстрактных системах не принимаются — только конкретные системы, которые имеют отражение в реальном мире и реальном времени.

Как как человечество жило без СИ и создавало сложнейшие шедевры — пирамиды, соборы, города? Всегда есть гении, которые способны уместить в голове грандиозные вещи и которым не нужна СИ. Такие гении есть и сейчас, но их единицы и их нельзя масштабировать. А масштабируемые практики СИ позволяют таких гениев «производить» конвейерным образом. Потому что каждый усидчивый человек с нормальными когнитивными способностями может овладеть практиками СИ.

Классический пример системного инженера «от бога» — академик Сергей Королёв. Единственный в своём роде. Но в западных университетах есть специальность «системная инженерия», и там готовят маленьких королёвых. Понятно, что космическую программу такие королёвы сразу не сочинят, однако их вклад давно можно сравнивать с вкладом гениев-одиночек.

Все космические программы, и NASA, и Илона Маска, прикрыты системными инженерами, и это позволяет им делать вещи, которые раньше давались только гениям.

В России классических системных инженеров, таких, что учились бы по специальности СИ и использовали все практики СИ, нет. Почему их нет в крупных аутсорсинг-компаниях? Потому что создание системы требует глубокого погружения в контекст её эксплуатации, работы со стейкхолдерам, бизнесом. На внутренних проектах это возможно. Но с заказчиками компания работает лишь как исполнитель: бизнес-операции и продуктовые стратегии клиента ей не всегда доступны.

В наше время инженеры и проектировщики имеют очень узкую специализацию. Число инжиниринговых компетенций растет экспоненциально и поскольку практически ни один человек не способен стать профессионалом во всех сферах применения инжиниринга, понадобилась высокая степень специализации инженеров. В связи с тенденцией к узкой специализации, существующей последние десятилетия, инженерами утеряны традиции «викторианского» инжиниринга, подразумевавшего наличие междисциплинарных знаний для оптимизации систем в целом. Чем более сужается специализация инженеров, тем более усложняются технологии.

Системный инжиниринг в идеологии устойчивого развития или комплексный подход к проектированию по принципам устойчивого развития - следующий этап системного подхода. Комплексный подход к проектированию по принципам устойчивого развития применяется во всех сферах проектирования – не только инженерами, но и архитекторами, а также в промышленном, городском и ландшафтном проектировании. Он отличается от традиционного системного инжиниринга тем, что фокусируется на более глубокой оптимизации системы в целом, не останавливается на простом повышении ее производительности, а приводит к экологически устойчивым системам. В этой идеологии инженеры проводят отбор среди большого количества вариантов, позволяющих удовлетворить специфические потребности общества, причем каждый из рассматриваемых ими подходов характеризуется своими уникальными требованиями к энергопотреблению и использованию материалов, а также воздействием на окружающую среду.

Но может ли ИИ заменить человека в решении задач в духе СИ, ведь искусственному интеллекту нетрудно в тысячи раз обогнать человека в количестве возможных комбинаций алгоритмов для обработки информации.

«Все видели, как дурная дворняга преследует машину. Все понимают, чем для нее это может закончиться, если, не бай бог, догонит. Но она-то не понимает, и тупо продолжает. Вот и мы — исследователи— «подобны собаке, догнавшей машину» “We’re kind of like the dog who caught the car”. Не понимаем, что будем делать, если догоним, и не осознаем, к чему это ведет».

Так сказал Блез Агуэра-и-Аркас — один из ключевых людей по машинному обучению в Google, а ранее в Microsoft, — на крупнейшей конференции года NeurIPS, собравшей более 13 тыс. исследователей и разработчиков ИИ со всего мира.

Его позицию разделил и Йошуа Бенжио — директор института ИИ в Монреале, недавно получивший высшую награду в области вычислительной техники за начало революции глубокого обучения. Он отметил, —«Глубокое обучение дает узкоспециализированные результаты: система, обученная демонстрировать сверхчеловеческую производительность в одной видеоигре, не способна повторить это в никакой другой».

А директор направления ИИ в Facebook Жером Песенти ранее заявил, что его компания, как и другие, не должны ожидать дальнейшего прогресса в области ИИ, просто создавая бОльшие системы глубокого обучения с бОльшей вычислительной мощностью и объемом данных:

«В какой-то момент мы врежемся в стену… И во многих отношениях, — мы уже врезались».

Громкий призыв Бенджио к размышлениям за пределами недавних узких успехов глубокого обучения поддержали и Джефф Клюн из OpenAI, а ранее Uber. Джефф занимается Metalearning — создание алгоритмов обучения, которые могут разработать свои собственные алгоритмы обучения в системах, генерирующих постоянно меняющиеся среды.

«Глубокое обучение — это здорово, но нам нужен набор различных алгоритмов», —добавила Ирина Риш из универа Монреаля. Но проблема в том, что «сторонники глубокого обучения превратились в подобие секты истинно верующих» и просто не желают слышать об альтернативных путях в области ИИ.

«Пытаясь использовать машинное обучения для создания ИИ, нам надо больше задумываться о биологических корнях естественного интеллекта», — призвал участников NeurIPS Блез Агуэра-и-Аркас.

Таким образом виднейшие разработчики ИИ констатируют, что без постановщика задач ИИ не более чем полезный в практике инструмент. Вышеуказанная ситуация доказывает, что ИИ решительно может облегчить работу системного инженера, но заменить его вряд ли когда-нибудь сможет.