Автоматизация энергетики: тренды и реальность

Логотип компании
Уровень автоматизации в энергетике напрямую связан с новизной оборудования, а массово обновить действующие мощности нереально.

Эта проблема остается актуальной для отрасли уже много лет. Для ее решения ведущие энергетические компании применяют все более широкий спектр современных технологий и ИТ-инструментов. О том, как глобальные ИТ-тренды реализуются в российской практике, рассказывает Андрей Моничев, директор по ИТ АО «Интер РАО – Управление Электрогенерацией».

Какие глобальные технологические тренды вы считаете особенно важными для энергетики РФ?

Среди глобальных технологических трендов, как их обозначил на 2021 год Gartner, для российской энергетики наиболее актуальны, на мой взгляд, три: гиперавтоматизация, гипердоступность (Anywhere Operations) и «Интернет поведения» (IoB, Internet of Behavior, приходящий на смену IoT – «Интернету вещей»).

Снижение доли рутинных, повторяющихся процессов и действий – цель автоматизации. Гиперавтоматизация – следующий шаг, в ходе которого автоматизируются уже не отдельные действия и задачи, а процессы, объединяющие несколько задач, а также группы процессов и целые экосистемы, что позволяет более эффективно поддерживать и ускорять процессы принятия решений. На этом этапе масштабно используется роботизация процессов (RPA), искусственный интеллект (AI), интеллектуальное управление бизнес-процессами (iBPM). Данный подход предоставляет множество преимуществ как всему предприятию, так и отдельному сотруднику – от повышения уровня стабильности и промышленной безопасности до роста производительности труда.

Подобные задачи помогает решить и принцип гипердоступности: возможность работать с информацией, бизнес-приложениями и коллегами независимо от местонахождения и используемого устройства. Преимущества этого подхода особенно ярко проявились во время пандемии. Ожидается, что к концу 2023 года применять эту модель для виртуального и физического взаимодействия с клиентами и сотрудниками будут 40% предприятий и компаний мира.

Следует отметить, что все тренды взаимосвязаны и у них есть важное следствие: огромный объем данных, источником которых становятся не только процессы и «умные» устройства, но и мы сами. Поэтому концепция «Интернета вещей» (IoT) расширилась до «Интернета поведения» (IoB). Здесь критически важно умение применять технологии мониторинга поведения пользователей и оборудования: распознавание образов, отслеживание местоположения, оперативная и предиктивная аналитика на основе big data. Эта область очень важна для таких задач энергетики, как управление состоянием оборудования и инфраструктуры, обеспечение их надежной работы и оптимизация затрат.

Как с учетом этих трендов меняется ИТ-ландшафт «Интер РАО УЭГ», какие задачи стоят перед вами в связи с происходящими изменениями?

На 2021–2025 годы основными ИТ-приоритетами для АО «Интер РАО – Электрогенерация» являются модернизация ИТ-инфраструктуры и технологических информационных систем предприятий, дальнейшее развитие системы ТОиР, а также систем сбора и передачи технологической информации (ССПТИ).

Поскольку речь идет об инфраструктуре федерального уровня (в структуру «Интер РАО – Электрогенерация» входят 22 электростанции в 17 регионах РФ), для управления ею мы стремимся использовать унифицированные, типовые решения, соответствующие требованиям информационной безопасности (в особенности к объектам КИИ). Кроме того, важно находить и применять отечественные разработки – как аппаратные, так и программные.

Что касается техобслуживания и ремонтов оборудования (ТОиР), о важности этой задачи говорит официальная статистика. По оценке Минэнерго, в 2017 году состояние «хорошее» и «очень хорошее» отмечалось лишь у 37,66% от общего числа объектов генерации. Мы развиваем систему управления ТОиР, расширяя ее функциональность модулями мобильного обходчика, управления ремонтными бригадами, мониторинга перемещения и активности персонала, контроля использования средств индивидуальной защиты и архива инженерных данных).

Например, в 2020 году был успешно реализован пилотный проект по внедрению решения «Мобильный обходчик», разработанного компанией СИГМА. Мобильное решение на базе российской ОС уже применяется на двух электростанциях – в Калининграде и Санкт-Петербурге, и тиражируется на остальные 20 электростанций «Интер РАО – Электрогенерация».

Чем больше информации мы имеем о состоянии каждого нашего объекта, оборудования, инфраструктуры, тем выше потребность в оперативном получении и обработке данных. Отсюда – следующий приоритет: развитие системы сбора и передачи технологической информации (ССПТИ) как единой шины данных для систем расчета ТЭП, ТОиР и предиктивной аналитики, а также работы на рынке электроэнергии (трейдинга).

Предиктивный анализ планируется вести в корпоративном Центре диагностики и прогнозирования технического состояния энергетического оборудования. Информационную систему для него предполагается создать на отечественной платформе и интегрировать с системой ТОиР. Центр будет обеспечивать развитие цифровых инструментов мониторинга и оценки текущего технического состояния энергетического оборудования, прогнозирование отказов оборудования. Основой аналитики Центра должно стать «озеро данных» – весь накопленный и пополняемый объем технологической информации по энергетическому оборудованию, собираемой с использованием ССПТИ.

Какой приоритет имеет задача автоматизации ТОиР, в рамках которой реализован проект «Мобильный обходчик»? Насколько важно для «Интер РАО» и сегмента генерации в частности изменение модели: переход от плановых ремонтов к ремонтам по состоянию? Каких результатов планируется достичь благодаря этому изменению?

Задача по автоматизации ТОиР для нас имеет самый высокий приоритет по двум причинам. Во-первых, при дефиците ресурсов (человеческих, материальных, временных) обеспечить оперативное и качественное принятие управленческих решений позволит только автоматизация и цифровая трансформация процессов. И во-вторых, для дальнейшего развития в области управления данными, в том числе для предиктивного анализа, необходимо накапливать статистические сведения и обеспечить структурированное хранение такой критичной информации, как сроки и объем ремонтов, индекс технического состояния, перечень и описание дефектов и прочих данных, причем это должен быть не просто текст, а верифицированные взаимосвязанные данные на базе единой НСИ.

Переход к ремонту оборудования в соответствии с его техническим состоянием, на наш взгляд, становится сейчас краеугольным камнем в формировании нового, более эффективного подхода. С одной стороны, мы больше не можем себе позволить расходовать ресурсы на проведение планово-предупредительных ремонтов, в которых нет необходимости. С другой – мы должны обеспечить эффективность механизма проведения ремонтов вне планового объема для обеспечения надежности и экономичности работы оборудования. Ситуация осложняется тем, что многие энергетические компании фактически уже перешли на ремонт по состоянию (по вспомогательному оборудованию), но формально не могут этого делать, так как текущие требования НТД существенно осложняют подобную процедуру. Например, для перехода на ремонт основного оборудования по техническому состоянию необходимо согласовать с заводами-изготовителями методику и алгоритм оценки технического состояния, что является определенным ноу-хау. Естественно, заводы не хотят согласовывать «черный ящик» и просят раскрыть используемые алгоритмы.

Читайте также
Являясь частью искусственного интеллекта, машинное обучение (Machine Learning, ML) открывает все больше возможностей бизнесу. Его внедряют для трансформации процессов, развития транспорта, логистики, АПК и других отраслей, а экономический эффект применения ИИ составляет более триллиона рублей. Рассмотрим, какие прикладные задачи компаний решает ML, приведем примеры внедрения, поговорим про подход Retrieval-Augmented Generation (RAG) и дадим чек-лист качественной интеграции и использования ИИ в реальном секторе.

АИС «Мобильный обходчик» позволяет систематизировать и автоматизировать процессы по отслеживанию технического состояния в основном вспомогательного оборудования и способствует выявлению дефектов на ранней стадии развития. Это крайне важно и для станций с изношенным оборудованием, и для новых объектов генерации.

В 2020 году в связи с пандемией многие предприятия были вынуждены проводить перегруппировку персонала, искать новые решения по графикам вывода оборудования в ремонт. Многократно возросла потребность в онлайн-инструментах для организации работы, взаимодействия и контроля. И здесь проявился еще один глобальный тренд – уберизация. Для проведения обходов и других задач можно привлекать квалифицированных специалистов, предоставляя им возможность работы с нашим мобильным приложением. Это позволит не только сделать больше в более сложных условиях, но и обеспечить дополнительные рабочие места.

Также мы выполняем и планируем расширять проекты по комплексному мониторингу собственного персонала: от контроля действий сотрудников в процессе обслуживания и ремонта оборудования до соблюдения требований по охране труда, мониторингу использования средств защиты и состоянию здоровья. Мобильная платформа позволяет динамично управлять загрузкой специалистов, гибко планировать маршруты, быстрее получать информацию о неисправностях, организовывать закупки и доставку необходимых запчастей и материалов для ремонтов. Это помогает нам обеспечить соответствующее качество и прозрачность работ, снижение их трудоемкости, точность нормирования и оптимизацию затрат. В целом, по итогам 2020 года эффективность мероприятий по сокращению затрат на техническое обслуживание и ремонт объектов электрогенерации уже составила, по оценке Минэнерго, 88,76%.

Проект «Мобильный обходчик» охватит все 22 электростанции в контуре «Интер РАО УЭГ». Компания станет получать больше данных, которые будут использоваться в самых разных системах. Можете ли подробнее рассказать о «пирамиде» данных – от АСУТП до BI-систем: как построить ее, чтобы данные действительно работали на принятие решений, а не только накапливались?  

Выстраивание пирамиды данных мы начали с формирования системы сбора и передачи информации от приборов учета и АСУ ТП и создаем ее путем интеграции систем не только для потоков «снизу вверх», но и по горизонтали. Так, мы реализуем обмен информацией между системой ТОРО на электростанции и системой планирования работ нашего основного подрядчика по ремонтам. Это позволяет ликвидировать информационные разрывы и обеспечить наиболее полную и объективную картину на этапах планирования, подготовки и проведения ремонтов.

Кроме того, у нас реализованы интеграционные потоки между системами ТОРО, финансово-хозяйственной деятельности, единой информационной системой закупок. Это способствует обеспечению неразрывности и синхронизации процессов на всех управленческих уровнях. Аналогично реализована полная синхронизация данных между ТОРО и «Мобильным обходчиком».

Также уже действуют интерфейсы обмена данными с внешними информационными системами. Например, рассчитанный на стороне АО «Интер РАО – Электрогенерация» индекс технического состояния передается в информационную систему технической инспекции – АС СиОИ (автоматизированная система сбора и обработки информации о техническом состоянии объектов электроэнергетики и их оборудования). После тиражирования ТОРО на другие генерирующие активы Группы «Интер РАО» мы планируем внедрять информационно-аналитическую систему, которая позволит осуществить мониторинг и контроль производственных показателей по дочерним обществам Группы.

В сфере ответственности «Интер РАО УЭГ» – ключевые объекты энергетической системы РФ, требующие постоянного контроля. Как эту задачу удалось решить в условиях пандемии, потребовавшей массового перехода на удаленную работу?

Эта задача решалась одинаково оперативно и качественно во всей Группе «Интер РАО». Благодаря решениям, оперативно развернутым специалистами компании «Интер РАО – Информационные технологии», возможность получения удаленного доступа к информационным системам и средствам корпоративных коммуникаций была предоставлена любому сотруднику Группы – от менеджера до специалиста филиала.

«Умные» электростанции, на которых все делают роботы, – это реальность или пока дело далекого будущего? Есть ли в практике «Интер РАО УЭГ» проекты на базе технологий «Индустрии 4.0»? 

Наш приоритет – надежность работы объектов электрогенерации. Для этого мы, с одной стороны, занимаемся развитием управления ТОРО и повышением точности планирования ремонтов, а с другой – учитывая мировой опыт, активно осваиваем предиктивную аналитику. Собирая исторические данные, анализируем их, планируем рассчитывать вероятность выхода оборудования из строя. Это нужно, чтобы постепенно переходить от ремонтов планово-предупредительных к ремонтам по состоянию. Это наша основная задача. Вокруг нее концентрируются проекты в сфере цифровой трансформации.

Под цифровой трансформацией мы понимаем исключение людей из рутинных операций, переключение на более сложные, творческие задачи. Например, технологии виртуальной и дополненной реальности автоматически фиксируют события и состояние оборудования, и сотрудник на их основе выполняет необходимые действия. Дроны и роботизированные системы планируем применять для замещения ручного труда при мониторинге и обслуживании производственных активов (особенно в условиях, связанных с высоким риском). Машинное зрение упрощает распознавание оборудования и неисправностей, особенно в сложных условиях, в частности, при плохой видимости. Кроме того, AR- и VR-технологии позволяют обучать сотрудников в условиях, максимально приближенных к реальным, и организовать экспертную поддержку, даже если сотрудник столкнулся с проблемой на удаленном участке.

Так, у нас есть функция работы с потребителями в части реализации тепла, и мы хотим роботизировать первичную обработку их запросов. Планируем создать для теплосетевых компаний Группы «Интер РАО» единую систему мониторинга работы тепловых сетей на основе клиентских приборов учета, с унифицированной архитектурой сбора и контроля параметров работы сети, системы оповещений, автоматизации расчета баланса и определения потерь. Здесь как раз удобно использовать искусственный интеллект или предиктивную аналитику – заранее определять возможные неисправности и превентивно устранять их. Одно из перспективных направлений – создание систем моделирования оптимальных режимов работы станции или тепловой сети. При этом мы надеемся, что неисправности будут случаться реже, чем предусмотрено стандартным планом ремонта. И это позволит снизить ущерб от внепланового выхода оборудования из строя и затраты на его ремонт довольно значительно: на 25–50%.

Обращаем внимание на технологии 3D-печати объемных деталей – мы можем их применять как в производстве оборудования и компонентов, так и при ремонте различных объектов и благодаря этому ускорить получение необходимых деталей, не завися от поставщиков, особенно зарубежных.

Тему роботизации и других современных трендов мы развиваем и в связи с вводом новых мощностей. В наших планах – построение цифровой модели объектов (BIM, Building Information Modeling) на основе сбора и обработки данных при помощи дронов, цифровых счетчиков и датчиков (промышленный «Интернет вещей»). Это позволит моделировать изменения параметров при проектировании, строительстве и обслуживании зданий. Созданные цифровые модели можно дополнять данными по текущему состоянию. Цифровые двойники и инструменты предиктивной аналитики помогут оптимизировать режимы работы и ремонтные программы производственных активов, формировать рекомендации операционному персоналу, контролировать изменение параметров оборудования после ремонтов и в ходе эксплуатации. Так формируется «цифровой портрет» предприятия на каждом уровне – вплоть до отдельной единицы оборудования. Он учитывает исторические данные и в то же время всегда актуален.

Читайте также
Одной из самых критичных инженерных систем центра обработки данных (ЦОД) можно назвать систему электроснабжения. На нее вместе с системой бесперебойного питания может приходиться до 25% от общей стоимости. Поэтому, прежде чем приобрести то или иное решение, бизнес тщательно взвешивает не только его преимущества, но и недостатки, а также связанные с ним риски.

Опубликовано 31.05.2021

Похожие статьи