Концепция Интернета энергии, разрабатываемая и продвигаемая сообществом «Энерджинет», предполагает осуществление интеллектуального распределенного управления сложными децентрализованными энергосистемами, включающими множество источников и потребителей энергии разных типов. Построение таких систем управления, релевантных сложности управляемых систем, является непростой задачей.
Группа авторов (Ин Ву, Хосе Герреро, Янпенг Ву, Наджме Хаджимохаммади, Хуан Васкес, Андреа Хусто Кабрера и Нин Лу) опубликовала в журнале IEEE Power & Energy (т. 22, № 1 за январь - февраль 2024 года) статью, посвященную перспективам использования для управления микрогридами цифровых двойников (Digital Twins или DT).
DT охватывают такие области, как автоматика, программное обеспечение, сетевые технологии, системы хранения и обработки данных. Они помогают создать основанную на данных структуру, которая предоставляет микрогридам открытую платформу с согласованным доступом, совместимыми стандартами и протоколами безопасности, что позволяет максимизировать эффективность распределенных энергетических ресурсов (DER).
Система мониторинга и управления микрогридом в режиме реального времени должна отвечать следующим требованиям:
- гибкость, достаточная для адаптации к передовым цифровым технологиям, и учет неопределенности границ сети для формирования масштабируемой киберфизической системы;
- устойчивость при автономной работе в изолированном режиме, достаточная для обеспечения энергоснабжения потребителей в условиях различных внешних или внутренних помех, сбоев и стихийных бедствий;
- способность обеспечивать эффективную поддержку принятия решений при изменениях инфраструктуры и условий эксплуатации с целью достижения постоянного баланса спроса и предложения.
Авторы выделяют четыре типичных области применения DT на жизненном цикле микрогрида от проектирования до эксплуатации и технического обслуживания, которые поддерживаются четырьмя типами приложений.
Приложение 1: DT для управления микрогридом в режиме реального времени
Массовая интеграция DER на "краю" энергосистем требует от операторов обеспечения стабильности планирования и проведения рыночных операций. При этом появляются широкие возможности для предоставления услуг, повышающих общую гибкость системы и снижающих общие затраты на электроэнергию.
Для создания динамически сбалансированной локальной энергетической системы необходим хорошо управляемый микрогрид с двумя режимами работы: в изолированном состоянии и при подключении к централизованной сети.
Разработаны решения DT для управления микрогридами на трех уровнях управления (устройство / микрогрид / оператор распределительной системы или энергосервисная компания), которые поддерживают широкий спектр услуг от работы DER до управления потоками мощности в несколько временных периодах:
- Напряжение, обеспечивающее качество электроэнергии и безопасность системы, - от миллисекунд до десятков минут;
- Мощность, позволяющая сбалансировать подачу и спрос, а также поддерживать частоту в системе, - от секунд до часа;
- Передача мощности, позволяющая осуществлять операции по передаче электроэнергии через многоуровневые энергетические сети активным участникам рынка - занимает от нескольких минут до нескольких часов;
- Передача электроэнергии от производителей до конечных потребителей и от электромобилей в сеть для взаимного балансирования различных источников в среднесрочной и долгосрочной перспективе.
Приложение 2: DT для защиты микрогридов
С учетом сложности интегрированных DER, действий «за счетчиком» и двух режимов работы для микрогридов характерны проблемы с быстрым и точным обнаружением сбоев и реагированием на них. Важно иметь такую схему защиты микрогрида, которая может оперативно обнаруживать неисправности и реагировать на них не только внутри сети, но и во внешних соединениях с основной сетью или соседними микрогридами. DT позволяют отражать физические условия системы и ее компонентов в динамических моделях и вести их мониторинг в реальном времени, следить за поведением системы, распознавать аномалии и автономно выполнять защитные действия.
DT могут помогать эффективно решать такие проблемы, как появления токов короткого замыкания, нарушения в режиме передачи, неисправности в изолированном режиме, потеря связи с сетью и других.
DT может быть введен в облачное цифровое защитное устройство (PD), подключенное к большой виртуальной сети защиты. Такое решение обеспечивает динамическую адаптацию к переменным уровням тока короткого замыкания, быстрое обнаружение и реагирование на неисправности в режимах с подключением к сети и изолированной работы, а также эффективную координацию PD. Кроме того, облачные платформы облегчают анализ данных, позволяя операторам оценивать влияние на защиту разных стратегий управления.
Приложение 3: DT для прогнозирования состояния и регламентного обслуживания микрогридов
Постоянно растущая сложность микрогридов требует передовых стратегий управления эксплуатацией и обслуживанием. Выполнение своевременного обслуживания помогает продлить срок службы компонентов, снизить стоимость жизненного цикла, обслуживания и штрафов за простой, тем самым повышая эксплуатационную готовность системы, а также снижая риск возникновения опасных для жизни ситуаций. Авторы выделяют четыре вида обслуживания, подходящие для разных видов оборудования и компонент, в каждом из которых DT может выполнять свои функции:
- "Реактивное" обслуживание после отказа компонента/системы – анализ причин;
- Профилактическое обслуживание – определение времени его проведения;
- Обслуживание с целью достижения пороговых значений требуемого состояния – мониторинг состояния работоспособности;
- Предиктивное (прогностическое) обслуживание – построение высокоточных прогностических моделей.
Одной из основных проблем предиктивного обслуживания является отсутствие больших наборов данных о работе до отказа, которые необходимы для разработки моделей, используемых для прогнозирования состояний системы. DT могут играть важную роль в минимизации простоя микрогридов, предоставляя высокоточную платформу моделирования для генерации синтетических данных из гипотетических сценариев отказа без ущерба для безопасности системы.
DT также можно использовать для проверки мероприятий по обслуживанию микрогрида в виртуальной среде перед их физическим выполнением.
Приложение 4: DT для моделирования и тестирования микрогридов в реальном времени
С ростом использования ВИЭ микрогриды становятся все более сложными и неоднородными и предъявляют всё более высокие требования к гибкости и интеллектуальности управления. DT улучшает эффективность имитации микрогрида посредством высокопроизводительной связи IoT, моделирования и оптимизации на основе искусственного интеллекта (ИИ).
DT может привнести в микрогрид новые функции и возможности:
- Благодаря полному и точному моделированию DT создает высокоточный "снимок" физического микрогрида, что значительно облегчает наблюдение за системой в реальном времени.
- Благодаря высокопроизводительной связи IoT цифровой двойник микрогрида создает связь между физической сетью и ее цифровым аналогом. Информация о состоянии сети, управляющие команды и её поведение могут быть синхронизированы в реальном времени.
- DT микрогрида с использованием ИИ представляет собой адаптивную структуру, которая улучшает и настраивает параметры цифровой модели сети на основе непрерывно получаемых данных о состоянии системы.
- DT микрогрида может обеспечить детальный мониторинг и дать подробное описание взаимодействия его внутренних компонентов, что дает возможность строить симуляции состояния сети в сложных и экстремальных условиях.
- На основе интегрированной системы оценки, специфичной для данной сети, DT микрогрида может отслеживать ситуацию, оценивать состояние работоспособности и выявлять аномальные события и неисправности в целях принятия решений о необходимости предиктивного обслуживания и других мер.
Таким образом, концепция цифрового двойника открывает новое измерение в энергетической системе, позволяя сократить объем данных и осуществлять бесперебойные функциональные процессы анализа данных, моделирования и принятия решений на основе искусственного интеллекта.
Подробнее читайте исходную статью в IEEE Power & Energy (т. 22, № 1 за январь - февраль 2024 года).
Подготовлено АНО «Центр «Энерджинет» при поддержке Фонда НТИ и Минобрнауки России
