От редакции
15 декабря 2025 года в Московском государственном техническом университете имени Н. Э. Баумана состоялся демо-день акселерационных программ «Умный город» и «Робототехника и БАС». Мероприятие стало завершением образовательного и практического этапа работы команд, участвовавших в программах. В нем приняли участие 12 команд, прошедших предварительный отбор по результатам акселерационного трекинга. Одним из партнеров мероприятия выступил портал Elec.ru, который принял участие в экспертной оценке и учредил собственную номинацию и приз.
В номинации «Лучшее решение для возобновляемой энергетики» редакция портала присудила победу проекту платформы для микроэнергосервиса, разработанному студенткой второго курса магистратуры факультета «Энергомашиностроение» МГТУ им. Н. Э. Баумана по направлению «Альтернативные и гибридные энергетические системы» Софьей Бадамшиной и руководителем лаборатории «Зеленая энергетика» МГТУ им. Н. Э. Баумана к. т. н. Егором Локтионовым. Знакомим читателей нашего журнала с этой актуальной разработкой.
Управление электрической нагрузкой необходимо для оптимизации загрузки энергетического оборудования и имеет потенциал снижения платы за электроэнергию на десятки процентов, что актуально в условиях дефицита мощности и динамического ценообразования, а также при использовании стохастических возобновляемых источников энергии (ВИЭ) и оптимизации емкости и циклирования систем накопления энергии (СНЭ).
Уже несколько лет подряд в России наблюдается постоянный рост тарифов на электроэнергию и мощность. Это оказывает серьезную финансовую нагрузку для юридических лиц, которые платят по полному, экономически обоснованному тарифу. Что в дальнейшем влияет на стоимость товаров и услуг. Для вновь вводимых объектов нередко отсутствует возможность технического присоединения необходимой мощности. Сейчас потребители платят не только за киловатт-часы, но и за заявленную и фактическую максимальную мощность в месяц. Один кратковременный пик формирует высокий счет, поэтому плата за мощность становится все более значимой частью счета, особенно для энергоемких производств.
Для снижения платы за электричество в пиковые часы прибегают к следующим способам:
- собственная генерация энергии;
- системы накопления энергии;
- управление нагрузками.
Дополнительными генерирующими мощностями пользуются либо постоянно при значительном недостатке мощности из сети (или в местах с постоянными перебоями в энергоснабжении), либо только для снижения потребления из сети в часы пиковых тарифов. Но зачастую такая генерация дешевле лишь в пиковые часы, использовать ее постоянно нецелесообразно.
Реже используют накопители энергии, чтобы запасать энергию в часы выгодных тарифов. Однако накопители больших емкостей требуют серьезных капитальных затрат, поэтому перекрыть ими все потребление в пиковые часы не получится, а частые циклы заряда/разряда приводят к быстрому исчерпанию ресурса.
Относительно новым для России является управление нагрузками. Оно заключается в перераспределении потребления энергии в течение суток, предотвращая одновременный пуск мощного оборудования. Это позволяет либо снизить ежемесячную плату за мощность, либо подключить дополнительное оборудование, не сталкиваясь с дорогим и бюрократически сложным увеличением договорной мощности.
Потребителей энергии можно условно разделить на несколько категорий:
- неуправляемые нагрузки (те, что необходимы круглосуточно либо в конкретное время);
- переносимые во времени (у которых мы знаем профиль потребления и можем его передвинуть на более выгодные часы);
- регулируемые по мощности (можем не только переносить во времени, но и подстраивать мощность).
Например, для бытового потребителя (с электрическим обогревом) около 35–55% нагрузок является управляемыми. Это могут быть как системы кондиционирования, вентиляции, отопления, так и конкретные приборы.
Существующие решения
Зачастую реагирование на изменения стоимости электроэнергии и мощности на крупных объектах происходит с помощью диспетчера или в полуавтоматическом режиме — например, путем отключения отдельных линий или второстепенного оборудования.
Многие современные электроприборы обладают таймером включения/выключения, что удобно при заранее известном графике тарифов (например, ночной тариф). Подобные функции интегрируются в системы «умный дом», однако повышение энергоэффективности редко является их главной целью, а прямая связь с поставщиком энергии отсутствует, как и согласование времени одновременного включения приборов для предотвращения перегрузок.
Микроэнергосервис
Предлагаемая нами платформа будет сфокусирована на малых энергосистемах, которые сегодня, как правило, не являются участниками рынков электроэнергии и мощности. С помощью искусственного интеллекта система автоматически адаптирует алгоритм управления под конкретного потребителя. Она учитывает потенциальную выгоду от использования возобновляемых источников энергии, многозонных тарифов и меняющихся цен на оптовом рынке.
Потенциально это приведет к развитию так называемого «Интернета энергии», где каждый потребитель становится активным игроком и может получать оплату за готовность снизить нагрузку по сигналу диспетчера в часы общесетевого пика. Наша система делает такое участие автоматическим и незаметным для комфорта клиента.
Вместо сложных процедур и ручного управления участие сводится к простому подключению системы. Алгоритмы в реальном времени анализируют рыночные сигналы, прогнозы и внутренние приоритеты, принимая оптимальные решения о снижении или смещении нагрузки.
Программа будет подстраиваться под конкретного пользователя — как на основе предварительного опроса и настройки системы, так и на основе анализа данных о его потреблении — в том числе с использованием машинного обучения (ML). Контроллер на объекте потребителя способен работать как по командам из облачного центра (с использованием прогнозных моделей ML), так и полностью автономно, реагируя на локальные сигналы по заданным алгоритмам. Это повышает отказоустойчивость.
Получая данные от пользователя и от модели энергосистемы, программа будет выбирать расписание работы электроприборов. Далее с контроллера подаются сигналы на сами устройства, включая их на определенную мощность и время.
Система управления реагирует на такие сигналы, как:
- данные о приоритете нагрузки;
- циклограммы работы;
- доступность/стоимость энергии/мощности;
- краткосрочный прогноз потребления;
- краткосрочный прогноз выработки энергии от ВИЭ;
- команды от агрегатора нагрузки.
Преимущества:
- Для потребителей без сетевого подключения ценность продукта заключается в возможности снизить установленную мощность генерирующего оборудования за счет его более равномерной загрузки.
- Для потребителей с сетевым подключением — в создании базы для разработки и внедрения мероприятий по энергоэффективности и энергосбережению, снижению стоимости электроэнергии за счет сдвига потребления с пиковых часов и избегания одновременного включения устройств суммарной мощностью больше, чем выделенная.
- Дополнительным преимуществом является возможность контроля качества электроэнергии и для предотвращения перегруза по фазам, который может привести к выходу из строя оборудования или полному отключению электричества.
Физически система строится на наборе устройств: контроллер, счетчики, датчики (климат), исполнительные устройства (реле, частотные преобразователи). Сейчас мы остановились на оборудовании WirenBoard, но планируем расширять линейку для того, чтобы иметь возможность работать с большим количеством устройств самых разных производителей.
На экспериментальном стенде (рис. 1) исследуется прототип системы управления нагрузкой, где контроллер в реальном времени управляет несколькими категориями потребителей-имитаторов (постоянные, сдвигаемые, регулируемые). Мы непрерывно производим сбор высокочастотных данных об энергопотреблении, которые формируют уникальную базу для обучения и валидации алгоритмов машинного обучения.
Повышение эффективности возобновляемых источников энергии
Еще более интересным применением такой системы является совместное использование с возобновляемыми источниками энергии. Например, солнечные панели имеют пик выработки днем, тогда как пики потребления энергии приходятся на утро и вечер. Если перенести нагрузку на несколько часов, можно максимизировать использование солнечной энергии.
Сейчас стоимость возобновляемых источников энергии значительно снизилась. И теперь это не только экологичное, но и экономически выгодное решение. Одним из основных минусов является непостоянная, зависящая от погоды выработка. Из-за того, что в некоторые часы потенциальная выработка значительно превосходит потребление энергии, снижается КИУМ — коэффициент использования установленной мощности. Его и можно повысить за счет управления нагрузкой. Таким образом, мы можем получать больше «бесплатной» энергии от солнца и меньше использовать энергию из других источников (сеть, генератор, аккумуляторная батарея). Это сократит как эксплуатационные затраты, направленные на покупку энергии из сети, покупку топлива для генератора или на использование циклов аккумуляторной батареи, так и снизит капитальные затраты на покупку генерирующих мощностей и СНЭ. Управление нагрузкой позволит не только снизить необходимое количество активно используемых аккумуляторных батарей, но и оптимизировать их циклирование, продлив срок службы АБ.
Для объектов с ВИЭ и СНЭ наша система — ключ к снижению капитальных затрат за счет минимизации необходимой установленной мощности генерации и емкости накопителей, а также к максимизации самопотребления «зеленой» энергии. Благодаря внедрению в России механизма микрогенерации появилась возможность оснащать объекты собственными генерирующими установками мощностью до 15 кВт (планируется увеличение до 150 кВт) с правом продажи излишков электроэнергии в сеть.
Однако на практике такая схема имеет ряд существенных ограничений:
- высокая стоимость и сложность подключения к программе микрогенерации;
- низкий «зеленый тариф», делающий невыгодным наращивание генерирующих мощностей ради экспорта энергии;
- несоразмерность затрат и дохода — инвестиции в увеличение генерации не окупаются за счет продаж.
В этих условиях экономически целесообразнее не продавать электроэнергию, а максимально использовать ее на собственные нужды, замещая потребление из сети.
Рассмотрим суточный график потребления частного дома. Конечно, есть приборы, работу которых мы не можем изменить — освещение необходимо нам в темное время, а некоторые приборы требуют круглосуточной работы. Но, например, время работы стиральной или посудомоечной машины мы можем передвинуть на более благоприятные часы. Кондиционирование и отопление можно не только перемещать во времени, но и подстраивать мощность под возможности солнечной электростанции — из-за тепловой инерции здания. Таким образом мы приблизили график потребления к графику выработки и сократили потреб
ность во внешнем источнике энергии в 4–6 раз (рис. 2).
В зависимости от доли нагрузки, которой мы можем управлять, стоимость электроэнергии в изолированных энергосистемах можно снизить до 2 раз по сравнению с простым использованием возобновляемых источников (рис. 3)
Прогнозирование энергопотребления с использованием ИИ
Управление энергосистемой невозможно без детального понимания ее потребностей. Однако сегодня открытый доступ к данным об энергопотреблении существенно ограничен. Доступные сведения ограничиваются почасовыми данными для больших потребителей (многоквартирные дома, районы, населенные пункты). Однако для управления пиками мощности, которые формируются за минуты, такого разрешения недостаточно. Поэтому мы организовали сбор информации с высоким временным разрешением, получив уникальную библиотеку профилей потребления для различных типов оборудования. Это позволяет анализировать не абстрактное потребление, а конкретные паттерны работы оборудования.
Чем меньше энергосистема, тем сложнее предсказывать ее потребление энергии. Нагрузка варьируется в несколько раз и не поддается простым зависимостям от времени суток и дня недели как в большой энергосистеме. На потребление влияет комплекс факторов: число людей в здании, текущие задачи, микроклимат и погодные условия. Выявить эти неочевидные зависимости вручную практически невозможно, однако с развитием машинного обучения и технологий обработки данных прогнозировать потребность в энергии становится реально и для малых энергосистем.
Дальнейшее развитие
Представленный стартап предлагает практичное и масштабируемое технологическое решение для повышения гибкости энергосистемы (в том числе с ВИЭ) через управление спросом. Разработанный прототип доказал свою работоспособность и ключевые преимущества. Успех проекта зависит не только от технологии, но и от эффективного прохождения пути пилотных испытаний, сертификации и интеграции в существующие рыночные и нормативные рамки. Реализация проекта позволит снизить барьеры для интеграции ВИЭ в России, даст экономический эффект потребителям и внесет вклад в устойчивое развитие энергетики.
Потенциальными потребителями могут стать:
- Предприятия, работающие в условиях динамического ценообразования на электроэнергию, а также для тех, кто функционирует по принципу «бери или плати». В таких системах стоимость энергии существенно варьируется в зависимости от времени суток и текущей нагрузки на сеть. Способность гибко перераспределять потребление становится прямым инструментом экономии и финансового планирования.
- Малый и средний бизнес, чья рентабельность напрямую зависит от стоимости электроэнергии. Высокие тарифы нередко становятся барьером для развития предприятий, ограничивая их географию присутствия.
- Автономные энергосистемы (особенно с ВИЭ для минимизации затрат на установленную мощность и СНЭ), где подключение к централизованным сетям сопряжено с высокими затратами.
Полную информацию о платформе «Микроэнергосервис» можно найти на сайте microen.ru
Источник: Софья Бадамшина, Егор Локтионов, опубликовано в журнале «Электротехнический рынок» №1 (127) 2026 год
Еще больше интересных новостей из мира электротехники, умного дома и энергетики вы можете найти на портале Elec.ru.
Подписывайтесь на наши социальные сети:
🔹Дзен