22
Июль
–
август
2013
УПРАВЛЕНИЕ
Рисками
Персонал
LIPA
проводит
замену
компонентов
линий
электропередачи
,
предупреждая
наступление
бури
,
которая
может
приве
-
сти
к
полному
отключению
электроэнергии
.
На очереди – динамическое
управление рисками и
активами
LIPA разрабатывает стратегию инвестирования в ту
часть инфраструктуры, где это нужнее всего.
Предраг Вужович (Predrag Vujovic),
Long Island Power Authority (LIPA),
и
Майкл Д. Херви (Michael D. Hervey),
Navigant Consulting Inc.
Э
нергокомпания
LIPA
обратила
внимание
на
то
,
что
каждый
этап
классических
методов
управления
активами
ведёт
к
необходимо
-
сти
совершенствования
и
более
активного
применения
управления
данными
,
анализа
данных
и
производительности
,
системы
назначения
приоритета
работам
или
инструментам
автоматизации
обработки
данных
.
Эта
необходимость
в
сочетании
с
эволюцией
потоков
данных
в
различных
системах
,
растущей
по
-
требностью
в
динамическом
анализе
и
более
точном
прогнозировании
обуславливает
неизбежность
сле
-
дующего
этапа
.
23
Июль
–
август
2013
УПРАВЛЕНИЕ
Рисками
Концепция
управления
активами
LIPA
ориентирована
на
риск
для
достижения
цели
деятельности
компании
.
Этот
этап
будет
объединять
,
координировать
и
ав
-
томатизировать
различные
классические
инструмен
-
ты
наряду
с
важнейшими
потоками
данных
в
режиме
реального
времени
.
В
результате
будут
разработаны
эффективные
рекомендации
по
эксплуатации
,
позво
-
ляющие
энергокомпании
осуществлять
управление
рисками
,
расширять
возможности
прогнозирования
и
оптимизировать
принимаемые
решения
. LIPA
называет
этот
новый
сложный
процесс
динамическим
управлени
-
ем
рисками
и
активами
.
Критерии
оценки
эффективности
новой
методики
В
конечном
счёте
динамическое
управление
рисками
окажется
полезным
инструментом
принятия
решений
на
всех
уровнях
организации
,
поскольку
своевременно
предоставит
необходимую
информацию
операторам
,
менеджерам
по
управлению
активами
,
инженерам
по
надёжности
,
специалистам
по
принятию
финансовых
решений
и
руководителям
компаний
.
Энергокомпании
располагают
огромным
объёмом
информации
,
что
тре
-
бует
тщательного
отбора
и
анализа
имеющихся
данных
по
различным
критериям
и
с
различной
степенью
де
-
тальности
в
зависимости
от
требований
пользователя
.
LIPA
выбрала
следующие
общие
критерии
оценива
-
ния
рисков
и
целей
в
области
электропередачи
и
рас
-
пределения
:
•
технические
показатели
;
•
финансовые
показатели
;
•
соответствие
постановлениям
и
нормам
;
•
степень
удовлетворённости
потребителя
.
Время
учитывать
риски
Примером
того
,
как
LIPA
использует
управление
ри
-
сками
,
является
программа
капитальных
инвестиций
,
в
которой
риски
оценивают
по
6—8
категориям
по
каждо
-
му
критерию
.
Так
,
этот
процесс
показывает
,
что
проект
по
повышению
надёжности
или
проект
по
замене
обору
-
дования
,
срок
эксплуатации
которого
подошёл
к
концу
(
технические
характеристики
),
могут
конкурировать
за
инвестиции
с
проектом
по
улучшению
системы
учёта
энергопотребления
(
степень
удовлетворённости
потре
-
бителя
)
или
с
проектом
с
быстрой
окупаемостью
(
фи
-
нансовые
показатели
).
Очевидно
,
критерии
и
системы
с
более
подробной
категоризацией
могут
отличаться
в
различных
энергокомпаниях
.
Динамическое
управление
рисками
можно
приме
-
нять
в
отношении
обычных
рисков
управления
пред
-
приятием
в
следующих
случаях
:
•
завершается
обычный
цикл
программы
контроля
растительности
на
линии
;
•
срок
эксплуатации
аккумуляторной
батареи
под
-
станции
подходит
к
концу
;
•
распределительный
выключатель
не
всегда
сраба
-
тывает
удовлетворительно
;
•
имеется
сильно
нагруженная
цепь
;
•
были
обнаружены
неисправности
в
системе
РЗА
,
не
-
исправное
оборудование
выводят
из
эксплуатации
;
•
приближается
гроза
.
Эти
программы
рассматривают
такие
актуальные
вопросы
,
как
повышение
надёжности
оборудования
в
штормовых
условиях
,
техобслуживание
,
планирование
,
распределение
капитала
,
степень
удовлетворённости
потребителя
и
выбор
времени
реализации
любой
из
этих
программ
.
При
том
что
в
то
или
иное
время
каж
-
дый
из
этих
рисков
может
присутствовать
в
отноше
-
нии
конкретной
части
активов
,
и
три
,
четыре
или
пять
факторов
риска
присутствуют
одновременно
для
одних
и
тех
же
активов
.
Несмотря
на
то
,
что
проблема
одно
-
временного
возникновения
рисков
определённо
требу
-
ет
решения
,
пожалуй
,
намного
важнее
прогнозировать
это
совпадение
с
целью
предотвращения
таких
рисков
.
Однако
энергокомпании
часто
упускают
возможность
прогнозировать
эти
последовательно
возникающие
или
растущие
риски
.
24
Июль
–
август
2013
IT-
инфраструктура
предназначена
для
поддержки
модульной
,
почти
автоматической
интеграции
наилучших
приложений
с
применением
модели
данных
,
основанной
на
стандарте
и
с
центральным
управлением
.
Что
такое
DARM?
DARM (dynamic asset risk management) —
это
ком
-
плексная
система
управления
активами
и
рисками
,
ко
-
торая
предоставляет
эксплуатационную
информацию
в
режиме
реального
времени
,
позволяет
проводить
ана
-
лиз
решений
в
области
управления
и
осуществлять
про
-
гнозирование
в
целях
принятия
решений
.
В
будущем
DARM
обеспечит
возможность
изучения
всех
аспектов
эксплуатации
активов
для
всесторонней
оценки
рисков
,
а
также
возможность
координирования
действий
для
уменьшения
таких
рисков
при
минимальных
затратах
или
наиболее
оптимальным
образом
.
DARM
будет
получать
и
анализировать
потоки
дан
-
ных
в
режиме
реального
времени
.
Это
будет
одновре
-
менно
комплексная
программа
управления
и
средство
объединения
бизнес
-
процессов
,
инструментов
и
мето
-
дов
,
технология
визуализации
и
инструмент
прогнози
-
рования
.
На
данный
момент
LIPA
ещё
не
интегрировала
все
компоненты
,
составляющие
DARM.
Тем
не
менее
добавление
каждого
нового
компонента
и
каждое
новое
техническое
улучшение
будут
представлять
собой
шаг
по
направлению
к
формированию
всей
концепции
.
Интеграция
данных
и
управление
информацией
Изначально
действия
LIPA
по
разработке
DARM
были
основаны
на
слишком
большом
числе
реше
-
ний
по
интеграции
,
когда
источники
данных
пред
-
приятия
вводились
в
единственную
модель
данных
в
программе
моделирования
Maintenance Management
Workstation (MMW)
Электроэнергетического
института
США
(EPRI).
MMW
предоставляла
LIPA
возможности
по
назна
-
чению
приоритета
работам
ещё
в
2000-
х
годах
.
После
-
дующие
демонстрационные
проекты
были
основаны
на
изучении
возможностей
использования
единой
инфор
-
мационной
модели
,
которая
представляла
бы
собой
стандарт
моделирования
данных
в
электроэнергетике
.
Реализация
этих
проектов
включала
в
себя
развитие
и
оценку
эффективности
эксплуатации
инфраструкту
-
ры
с
применением
интеграционной
шины
энергоком
-
пании
.
Эти
первые
проекты
доказали
эффективность
интеграции
данных
и
автоматизации
процесса
,
однако
зачастую
были
чересчур
трудоёмкими
и
требовали
со
-
блюдения
специальных
технических
условий
.
В
настоящее
время
решение
LIPA
по
управлению
информаци
-
ей
предприятия
включает
в
себя
общую
информационную
модель
в
качестве
основы
для
стандарти
-
зации
данных
.
Решение
LIPA
для
технической
архитектуры
инфор
-
мационных
технологий
использу
-
ет
готовую
сервисную
шину
пред
-
приятия
в
качестве
части
своей
сервис
-
ориентированной
архи
-
тектуры
для
управления
интегра
-
цией
данных
и
обмена
данными
между
критическими
системами
.
Это
решение
также
обеспечивает
виртуальную
базу
данных
для
их
извлечения
и
интеллектуального
анализа
.
Сервисная
шина
предпри
-
ятия
предназначена
для
автомати
-
зации
процесса
и
в
будущем
позво
-
лит
координировать
приложения
в
сочетании
со
срабатыванием
по
сложному
событию
.
Центральная
модель
данных
и
автоматизация
Одна
из
ключевых
составляющих
концепции
управ
-
ления
информацией
предприятия
LIPA —
использо
-
вание
модели
данных
с
центральным
управлением
.
Главное
решение
по
затратоэффективной
интеграции
данных
—
автоматизированный
инструмент
управле
-
ния
моделью
данных
.
Этот
инструмент
обеспечивает
соответствие
применяемой
модели
данных
постоянно
меняющимся
отраслевым
стандартам
данных
таким
способом
,
который
целесообразно
применять
для
раз
-
личных
критических
систем
и
большого
числа
интер
-
фейсов
при
выполнении
условий
рациональности
,
про
-
стоты
управления
и
эффективности
затрат
.
LIPA
планирует
завершить
переход
от
интеграции
данных
и
систем
на
всём
протяжении
жизненного
цик
-
ла
критических
систем
,
не
соответствующей
стандар
-
там
,
к
основанной
на
стандартах
.
Все
новые
системы
и
интеграционные
интерфейсы
к
унаследованным
си
-
стемам
будут
основаны
на
действующих
отраслевых
стандартах
.
Начало
реализации
концепции
LIPA
провела
масштабную
работу
,
для
того
чтобы
разработать
эти
концепции
.
Большинство
из
первых
сторонников
проведения
техобслуживания
,
ориенти
-
рованного
на
обеспечение
надёжности
оборудования
,
в
1990-
х
годах
обнаружили
,
что
оптимизация
техобслу
-
живания
и
назначение
приоритета
работам
по
техоб
-
служиванию
—
это
всего
лишь
«
верхушка
айсберга
»
возможностей
по
улучшению
эффективности
использо
-
вания
активов
и
системы
.
Первая
конференция
EPRI
по
вопросам
управле
-
ния
активами
систем
электропередачи
и
распределе
-
ния
состоялась
в
2000
году
в
городе
Нью
-
Йорк
,
штат
Нью
-
Йорк
,
США
.
Организатором
конференции
вы
-
ступила
компания
Con Edison.
Это
мероприятие
ока
-
залось
настолько
популярным
среди
руководителей
компаний
и
экспертов
в
электроэнергетике
,
что
вынуж
-
денной
мерой
стало
ограничение
числа
участников
в
связи
с
высоким
уровнем
интереса
к
упомянутым
во
-
просам
в
отрасли
.
В
то
же
время
LIPA
была
одной
из
немногих
американских
энергокомпаний
,
которые
раз
-
УПРАВЛЕНИЕ
Рисками
25
Июль
–
август
2013
В
управление
риском
LIPA
включает
моделирование
рисков
в
отношении
активов
как
верхнего
,
так
и
нижнего
уровня
и
в
отно
-
шении
эффективности
работы
компании
.
рабатывают
концепции
управления
активами
систем
электропередачи
и
распределения
в
рамках
совмест
-
ного
проекта
EPRI.
В
середине
2000-
х
годов
LIPA
сде
-
лала
следующий
шаг
,
обозначив
свой
подход
к
управ
-
лению
активами
как
управление
активами
,
основанное
на
оценке
рисков
. LIPA
начала
ощущать
потребность
в
разработке
более
сложного
и
прогнозирующего
подхо
-
да
,
который
она
определила
как
динамическое
управ
-
ление
рисками
и
активами
.
LIPA
осуществляет
поэтапный
переход
к
IT-
инфраструктуре
,
основанной
на
стандартах
,
и
этот
подход
оказался
менее
затратным
и
менее
рискованным
.
Данный
процесс
является
централизованным
и
автома
-
тизированным
в
максимально
возможной
степени
,
что
гарантирует
непротиворечивость
и
эффективность
под
-
хода
.
Методы
,
которые
LIPA
применяет
при
объявлении
о
принятии
предложений
,
выборе
поставщика
и
продук
-
ции
,
должны
соответствовать
отраслевым
стандартам
и
требованию
совместимости
.
По
сути
,
цель
заключается
в
создании
и
использовании
IT-
инфраструктуры
в
со
-
ответствии
с
отраслевыми
стандартами
.
Также
разра
-
батываются
способы
оптимизации
преимуществ
прак
-
тически
автоматического
конфигурирования
во
время
подключения
для
систем
и
приложений
,
основанных
на
стандартах
.
В
совокупности
эти
стратегии
перехода
по
-
зволяют
снизить
риски
,
затраты
и
использовать
высоко
-
качественную
продукцию
различных
производителей
.
Необходимость
использования
новых
инструментов
Ключевые
составляющие
концепции
DARM
компа
-
нии
LIPA —
это
использование
вероятностных
методов
оценки
и
оптимизации
риска
достижения
целей
.
Дина
-
мическая
часть
DARM
указывает
на
необходимость
проведения
оценки
и
оптимизации
риска
непрерывно
и
почти
в
реальном
режиме
времени
.
Более
широкое
использование
запланированных
методов
иногда
не
представляется
возможным
ввиду
наличия
некоторых
практических
проблем
с
вычислени
-
ями
.
Одна
из
этих
проблем
—
большой
объём
времени
,
требующийся
для
вычислений
в
рамках
комплексных
исследований
с
большим
числом
вычислений
,
исполь
-
зующих
комбинации
возможных
значений
параметров
исследования
.
На
сегодняшний
день
даже
существую
-
щие
детерминистические
исследования
и
инструменты
требуют
нескольких
часов
,
а
в
некоторых
случаях
даже
дней
для
проведения
относительно
простых
исследова
-
ний
и
выполнения
задач
по
оптимизации
.
Предполагается
,
что
в
таких
ситуациях
по
отноше
-
нию
к
конкретным
аспектам
потребуется
применение
сочетания
высокопроизводительных
или
облачных
вычислений
1
с
более
эффективными
вероятностными
методами
вычислений
. LIPA
применяет
пошаговый
под
-
ход
к
разработке
и
реализации
данной
новой
техноло
-
гии
.
Этот
подход
включает
в
себя
использование
более
мощных
компьютеров
и
облачных
вычислений
наряду
с
существующими
детерминистическими
инструментами
и
совершенствование
методов
вероятностных
вычис
-
лений
и
анализа
.
Он
также
предвосхищает
необходи
-
мость
разработки
новых
,
масштабируемых
инструмен
-
тов
и
методов
улучшения
эффективности
и
сокращения
времени
,
требующегося
на
вычисления
,
для
сложных
сценариев
и
сценариев
оптимизации
со
многими
пара
-
метрами
.
LIPA
в
сотрудничестве
с
Brookhaven National
Laboratory (BNL)
приступила
к
оптимизации
возможно
-
стей
сверхпроизводительных
и
облачных
вычислений
,
а
также
координации
своих
будущих
действий
с
дей
-
ствиями
команды
по
вероятностной
оценке
риска
BNL.
Разрабатываемая
ими
программа
в
конечном
итоге
будет
использовать
существующие
детерминистиче
-
ские
и
вероятностные
инструменты
быстрее
и
чаще
,
в
режиме
почти
реального
времени
и
в
вероятностном
режиме
.
Совместно
разработанный
план
действий
включа
-
ет
оценку
вариантов
сокращения
числа
итераций
для
некоторых
моделей
при
одновременном
получении
результатов
необходимой
точности
.
Также
планиру
-
ется
разработка
методов
и
алгоритмов
оптимизации
для
выполнения
узконаправленных
исследований
для
ограниченных
и
конкретных
областей
и
условий
эксплуатации
.
Среди
более
долгосрочных
запланиро
-
ванных
программ
—
индивидуализация
инструментов
,
применяемых
в
других
отраслях
промышленности
,
и
разработка
новых
и
специализированных
инструмен
-
тов
.
Дальнейшие
действия
Существующая
инфраструктура
LIPA
включает
сер
-
висную
шину
и
вспомогательные
компоненты
для
обе
-
спечения
расширенной
автоматизации
процесса
.
Даль
-
1
Облачные
вычисления
—
предоставление
пользова
-
телю
удалённого
доступа
к
услугам
,
вычислительным
ресурсам
и
приложениям
через
Интернет
.
(
Прим
.
ред
.)
УПРАВЛЕНИЕ
Рисками
26
Июль
–
август
2013
Каждый
компонент
этой
подстанции
,
как
и
сама
подстанция
,
включается
в
но
-
вый
комплексный
процесс
динамического
управления
рисками
активов
компании
LIPA.
нейшая
модернизация
будет
включать
непрерывную
реализацию
сервис
-
ориентированной
архитектуры
и
обработку
сложных
событий
для
дальнейшей
автома
-
тизации
процесса
и
разработки
решений
,
основанных
на
необходимости
поддержки
специализированных
и
приоритетных
приложений
DARM.
Некоторые
из
запланированных
вариантов
приме
-
нения
потребуют
автоматизации
и
значительной
вы
-
числительной
мощности
для
осуществления
комплекс
-
ного
анализа
.
Эти
исследования
будут
использовать
широкий
ряд
и
различные
комбинации
параметров
для
определения
,
к
примеру
,
оптимального
графика
планового
техобслуживания
линий
электропереда
-
чи
,
оптимизирующего
трудовые
затраты
в
отношении
нормативного
и
сверхурочного
рабочего
времени
,
учи
-
тывающего
колебания
цен
на
электроэнергию
и
обу
-
словленную
этим
потерю
прибыли
и
принимающего
во
внимание
риск
и
влияние
на
плановые
показатели
надёжности
системы
и
степень
удовлетворённости
по
-
требителя
.
Используя
подход
,
схожий
с
осуществляемой
в
на
-
стоящее
время
оценкой
рисков
в
капитальных
проек
-
тах
, LIPA
планирует
разработать
модели
рисков
для
отдельных
цепей
и
компонентов
систем
.
Эти
модели
рисков
будут
учитывать
состояние
активов
и
прогно
-
зируемую
вероятностную
эффективность
работы
от
-
дельных
компонентов
цепи
и
их
элементов
.
Так
,
эти
модели
могут
использовать
имеющиеся
данные
по
состоянию
и
техническому
обслуживанию
,
эффектив
-
ность
эксплуатации
систем
защиты
и
связи
,
прогнози
-
руемые
условия
эксплуатации
,
данные
о
конструкции
активов
и
эффективности
их
эксплуатации
.
Эта
проце
-
дура
вероятностной
оценки
рисков
будет
динамически
обновляться
по
мере
того
,
как
будут
прогнозироваться
изменения
в
условиях
эксплуатации
и
эффективности
эксплуатации
активов
.
Для
других
сценариев
использования
потребуется
динамический
мониторинг
эксплуатационных
параме
-
тров
и
возможность
прогнозирования
эксплуатацион
-
ных
условий
и
требований
к
нагрузке
за
день
(
или
даже
за
часы
и
минуты
).
В
одном
из
сценариев
применения
будут
учитываться
прогно
-
зируемые
погодные
условия
,
нагрузка
и
ожидаемая
надёжность
,
а
также
риск
от
-
каза
любого
числа
основных
активов
в
целях
прогнозирования
и
оптимизации
необходимого
объёма
производства
элек
-
троэнергии
для
регионов
с
недостаточной
пропускной
способностью
для
обеспече
-
ния
надёжной
поставки
всей
произведён
-
ной
мощности
без
использования
генери
-
рующих
мощностей
,
установленных
в
этих
регионах
.
Этот
вариант
использования
представляет
собой
сценарий
оптими
-
зации
рисков
с
потенциально
значимым
воздействием
на
надёжность
системы
,
стоимость
эксплуатации
системы
и
сте
-
пень
удовлетворённости
потребителя
.
Он
потребует
разработки
дополнительных
решений
для
срабатывания
по
сложным
событиям
и
координации
множества
при
-
ложений
для
инфраструктуры
LIPA.
Вероятностные
подходы
используют
комбинации
статистически
возможных
значений
и
обеспечивают
лучшее
по
-
нимание
возможных
результатов
с
со
-
ответствующими
вероятностями
и
доверительными
уровнями
.
Детерминистические
процессы
и
критерии
,
используемые
в
настоящее
время
,
являются
громозд
-
кими
и
устаревшими
.
Очевидно
,
что
необходимы
бо
-
лее
эффективные
модели
рисков
,
основанные
на
вероятностях
.
Такие
модели
обеспечат
лучшее
пони
-
мание
рисков
,
связанных
с
различными
и
возможными
комбинациями
важнейших
параметров
,
а
также
обще
-
го
риска
для
сложных
систем
со
множеством
независи
-
мых
и
взаимосвязанных
параметров
рисков
.
В
целях
увеличения
преимуществ
применения
та
-
кого
подхода
оптимизация
рисков
должна
проводиться
одновременно
для
всех
основных
критериев
оценки
.
Например
,
в
ранее
описанном
сценарии
применения
с
оптимизацией
прогнозирования
необходимого
объёма
производства
электроэнергии
за
день
вероятностную
надёжность
конкретных
цепей
и
их
конкретных
от
-
дельных
компонентов
необходимо
сочетать
с
вероят
-
ностной
калькуляцией
цен
на
электроэнергию
для
кон
-
кретных
/
вероятностных
эксплуатационных
условий
,
и
также
необходимо
учитывать
вероятностную
оценку
воздействия
на
конкретных
потребителей
.
Подход
по
оптимизации
с
применением
множества
параметров
применим
как
по
отношению
к
краткосроч
-
ным
эксплуатационным
решениям
,
так
и
более
долго
-
срочным
решениям
по
капитальным
инвестициям
.
Анализ
различных
возможных
комбинаций
отдельных
параметров
,
используемых
в
вероятностных
исследо
-
ваниях
,
позволит
раскрыть
сценарии
с
высокой
степе
-
нью
риска
,
которые
нельзя
определить
при
использо
-
вании
детерминистического
подхода
.
Компании
,
упомянутые
в
статье
:
Brookhaven National Laboratory | www.bnl.gov
Con Edison | www.coned.com
Electric Power Research Institute | www.epri.com
Long Island Power Authority | www.lipower.org
УПРАВЛЕНИЕ
Рисками
Оригинал статьи: На очереди – динамическое управление рисками и активами
LIPA разрабатывает стратегию инвестирования в ту часть инфраструктуры, где это нужнее всего.
