Бизнес-аналитика в энергокомплексе: задачи, инструменты, возможности // статья

Одной из ключевых тенденций развития топливно-энергетического комплекса в ближайшие годы становится цифровизация. Big Data и возможности искусственного интеллекта в энергетике весьма востребованы. Это признают как эксперты в области современных IT технологий, так и руководство страны.

Президент РФ Владимир Путин, выступая на Международном форуме по энергоэффективности и развитию энергетики «Российская энергетическая неделя», подчеркнул: «Быстрая обработка колоссальных объемов информации и искусственный интеллект, внедрение умных энергосетей позволит системно анализировать выработку и потребление энергии и в перспективе – существенно уменьшить себестоимость энергоресурсов, повысить эффективность их использования и снизить потери».

Еще каких-то пять лет назад инновации в электроэнергетике концентрировались вокруг компаний, которые за счет использования датчиков и специального ПО делали электрические сети более эффективными. Сегодня эти компании растут медленнее, а их место занимают разработчики, представляющие решения в области Big Data. Это весьма закономерная эволюция: сначала была обеспечена инфраструктура для получения больших массивов данных о состоянии сети, генерации и потребителей, а впоследствии потребовалось эти данные каким-то образом использовать.

Big Data дает возможность функционирования прогнозной аналитики, которая позволяет строить не только достоверные, но и вполне обоснованные прогнозы по надежности оборудования и изменению нормативов ремонтов. Кроме того, она дает возможность управлять производственными мощностями, что дает шанс компании скорректировать действия при выработке и (или) закупке энергии для последующей продажи.

Согласно Отчета Redenex "Энергетика. На пороге Big Data" традиционно считается, что ближе всех в нашей стране к использованию потенциала больших данных подошли банки, телекомоператоры и крупный ритейл, тогда как энергетики числятся среди отстающих. Согласно данным опросов прошлых лет в отличие от Нефтяного, Телеком и Финансового сектора Энергетика пока еще не существенно продвинулась в реализации проектов по обработке и использованию Big Data и интернета вещей (IoT). Подавляющее большинство менеджмента энергетических компании признают ключевую роль новых способов анализа данных, однако процент имплементации новых решений на практике не так высок.

Бизнес-аналитика в энергокомплексе включает три главных направления

Первое направление обеспечивает огромные массивы отчетности. Второе направлено на то, чтобы технологии Big Data могли прогнозировать различные процессы на основе выборочных или неструктурированных данных. Последнее – третье – направление позволяет при огромной абонентской базе постоянно анализировать текущую ситуацию и оценивать показатели энергобизнеса.

В России уже есть частично реализовавшиеся планы разработки единой геоинформационой системы топливно-энергетического комплекса (ГИС ТЭК). Планируется, что система станет совокупностью баз данных и инструментов работы с ними. В системе может содержаться различная информация, характеризующая параметры и элементы ТЭК: генераторы электроэнергии, распределительные сети, их технические свойства, котельные трубы, тепловые пункты, запасы, добычу, транспортировку и т. д. Задача ГИС ТЭК – обеспечить информационно-аналитическую поддержку управления топливно-энергетическим комплексом со стороны государства. В случае реализации в полном объеме, по аналогии с информационными системами, используемыми в США и ЕС для регулирования энергетики, система ГИС ТЭК устранит существенную часть субъективности в принятии регуляторных решений.

Несколько примеров уже существующих в мире платформ, работающих с анализом данных, которые отечественные энергетические компании и их клиенты могут использовать в качестве примера для собственной модернизации и повышения эффективности энергетического комплекса:

1. FirstFuel Software – сервис обеспечивает централизацию показаний «умных» счетчиков в крупных коммерческих зданиях. Данная информация впоследствии используется для анализа показателей энергопотребления.

2. Kiwi Power – анализирует актуальную загрузку сети и формирует автоматические отчеты, которые могут быть использованы в задачах управления потреблением.

3. OSIsoft – платформа используется для оптимизации традиционных бизнес-процессов сетевых компаний и для отслеживания состояния сети в режиме реального времени.

4. Stem – сервис предлагает для конечных потребителей системы управления электроэнергией на основе аккумуляторов. Такие системы позволяют сокращать потребление электроэнергии.

Стоит отметить, что в ближайшие 5 лет можно ожидать внедрения систем управления мобильными бригадами; увеличится «мобилизация» сотрудников, но в целом продолжится эволюционное развитие текущих систем с заменой устаревших на современные.

В повестке дня будут все решения, связанные с переходом к таким концепциям как Smart Metering и Smart Grid. Они предполагают изменение процессов взаимодействия игроков энергорынка на базе полной автоматизации и внедрения возможностей искусственного интеллекта.

Несомненно, популярность будут набирать технологии Big Data, поскольку данных становится все больше, а эффективность аналитики должна быть выше, чем та, что существует на данный момент. Кроме того, учитывая общий тренд на централизацию информационных технологий, в энергетике будут востребованы системы по управлению IT-активами и ресурсами.

Обсудить перспективы развития больших данных и искусственного интеллекта в области энергетики, а также познакомиться с готовыми смарт решениями для энергорынка России можно будет на Smart Energy Summit 2018 в Москве 27-28 марта.