Облачные технологии в энергетике

Page 1
background image

Page 2
background image

52

СЕТИ

РОССИИ

у

п

р

а

в

л

е

н

и

е

 с

е

т

я

м

и

управление сетями

Облачные 
технологии
в энергетике

Согласно Энергетической стратегии России на период до 
2030 года одним из главных векторов перспективного развития 
отраслей топливно-энергетического комплекса является переход
на путь инновационного и энергоэффективного развития [1].

Магомед ГАДЖИЕВ, к.т.н., заведующий НИЛ АРС НИУ «МЭИ»

*

,

Дмитрий КРАВЕЦ, ведущий инженер НИЛ АРС НИУ «МЭИ»

Ильгиз МУРЗАХАНОВ, Владислав ПЛОТНИКОВ, 

Никита ВАСИЛЕНКО — специалисты 1 категории

НИЛ АРС НИУ «МЭИ»

Т

радиционно

 

энергетические

 

и

 

коммунальные

 

компании

 

фокусировались

 

на

 

сборе

 

данных

 

для

 

выставления

 

сче

-

тов

 

заказчикам

обеспечения

 

финан

-

совой

  

отчетности

 

для

 

регуляторов

а

 

также

 

обоснования

 

инвестиций

  

в

 

поддержку

 

и

 

развитие

 

своих

 

акти

-

вов

В

 

последнее

 

время

 

компании

 

все

 

чаще

 

становятся

 

обладателями

 

но

-

вых

 

видов

 

данных

неструктурирован

-

ных

пространственных

поступающих

 

в

 

режиме

 

реального

 

времени

 — 

по

-

рожденных

 

сетями

 

нового

 

поколения

 

и

 

умными

 

счетчиками

Это

 

создает

 

новые

 

проблемы

 

для

 

предприятий

 , 

не

 

обладающих

 

адекватными

 

ресур

-

сами

 

для

 

работы

 

в

 

изменившихся

 

условиях

Согласно

 

исследованию

проведенному

 T-Systems 

совместно

 

с

 

аналитическим

 

подразделением

 

журнала

 The Economist, 

перед

 

ком

-

паниями

 

стоят

 

проблемы

требующие

 

повышения

 

эффективности

 

работы

и

 

рано

 

или

 

поздно

 

им

 

придется

 

за

-

няться

 

информатизацией

  

энергетики

.

За

 

последние

 5 

лет

 

концепция

 

Smart Grid 

сделала

 

колоссальный

  

шаг

 

в

 

области

 

развития

 

архитекту

-

ры

 

будущих

 

энергетических

 

систем

В

 

условиях

 

мирового

 

экологического

 

кризиса

 

лидеры

 

многих

 

стран

 

заду

-

мываются

 

о

 

повышении

 

эффектив

-

ности

 

электроэнергетических

 

систем

Множественные

 

расчеты

 

режима

 

электрических

 

сетей

  

ставят

 

задачу

 

повышения

 

мощности

 

вычислитель

-

ных

 

центров

хранения

 

объемных

 

массивов

 

данных

 

и

 

быстрого

 

доступа

 

к

 

ним

Все

 

эти

 

качества

 

объединяют

 

в

 

себе

 

облачные

 

технологии

кото

-

рые

 

и

 

будут

 

рассмотрены

 

в

 

данной

  

статье

.

С

 

точки

 

зрения

 

системы

 

разверты

-

вания

 

принято

 

выделять

 

локальные

частные

гибридные

 

и

 

публичные

 

обла

-

ка

Наиболее

 

удобным

 

вариантом

 

для

 

систем

 

управления

 

электроэнергией

  

является

 

локальное

 

облако

Во

 

всех

 

трех

 

моделях

 

контроль

 

и

 

управление

 

основной

  

физической

  

и

 

виртуальной

  

инфраструктурой

  

облака

в

 

том

 

чис

-

ле

 

сети

серверов

типов

 

использу

-

емых

 

операционных

 

систем

систем

 

хранения

 

осуществляется

 

облачным

 

провай

 

дером

В

 

качестве

 

исключения

 

могут

 

выступать

 

параметры

 

конфигу

-

рации

 

платформы

 

в

 PaaS.

*

 

Научно

-

исследовательская

 

лаборатория

 

автоматизации

 

распределительных

 

сетей

  

НИУ

 

«

МЭИ

». 

Создана

 

на

 

базе

 

кафедры

 «

Электроэнергетические

 

системы

» 

Московского

 

энергети

-

ческого

 

института

.  

Основное

 

направление

 

деятельности

 — 

продвижение

 

на

 

рынок

 

наиболее

 

передовых

 

и

 

высокотехнологичных

 

разработок

 

в

 

области

 

энергосбережения

 

и

 

комплексной

  

автоматизации

 

распределительных

 

электрических

 

сетей

  

системы

 

электроснабжения

 

горо

-

дов

промышленных

 

предприятий

  

и

 

сельского

 

хозяй

 

ства

.


Page 3
background image

53

Рассмотрим

 

подробнее

 

каждую

 

из

 

моделей

  

орга

-

низации

 

облачных

 

хранилищ

.

ПЛАТФОРМА

 

КАК

 

УСЛУГА

 (PAAS)

В

 

рамках

 PaaS 

потребителю

 

предоставляется

 

воз

-

можность

 

использования

 

облачной

  

инфраструктуры

 

для

 

размещения

 

базового

 

программного

 

обеспечения

В

 

дальней

 

шем

 

в

 

рамках

 

базового

 

ПО

 

могут

 

быть

 

раз

-

мещены

 

новые

 

или

 

существующие

 

приложения

Это

 

могут

 

быть

 

разработанные

 

на

 

заказ

собственные

 

или

 

приобретенные

 

тиражируемые

 

приложения

В

 

состав

 

платформ

 PaaS 

входят

 

инструментальные

 

средства

 

создания

тестирования

 

и

 

выполнения

 

прикладного

 

программного

 

обеспечения

Например

среды

 

испол

-

нения

 

языков

 

программирования

системы

 

управления

 

базами

 

данных

связующее

 

программное

 

обеспечение

Как

 

правило

инструментальные

 

средства

 

поставляют

-

ся

 

провай

 

дером

 

и

 

уже

 

встроены

 

в

 

платформу

.

ИНФРАСТРУКТУРА

 

КАК

 

УСЛУГА

 (IAAS)

В

 

данной

  

модели

 

предоставляется

 

возможность

 

использования

 

инфраструктуры

 

для

 

самостоятельно

-

го

 

управления

 

ресурсами

 

обработки

 

и

 

хранения

а

 

так

-

же

 

управления

 

сетями

 

и

 

другими

 

фундаментальными

 

вычислительными

 

ресурсами

К

 

примеру

потреби

-

тель

 

может

 

устанавливать

 

и

 

запускать

 

произвольное

 

программное

 

обеспечение

включая

 

операционные

 

системы

платформенное

 

и

 

прикладное

 

программное

 

обеспечение

К

 

зоне

 

контроля

 

потребителя

 

относятся

 

установленные

 

приложения

виртуальные

 

системы

 

хранения

 

данных

 

и

 

операционные

 

системы

В

 

ряде

 

случаев

 

доступен

 

ограниченный

  

контроль

 

набора

 

до

-

ступных

 

сетевых

 

сервисов

.

ПО

 

КАК

 

УСЛУГА

 (SAAS)

Данная

 

модель

 

является

 

наиболее

 

простой

  

и

 

понятной

  

для

 

клиента

Потребителю

 

предоставля

-

ется

 

возможность

 

использования

 

прикладного

 

про

-

граммного

 

обеспечения

ПО

 

размещается

 

в

 

облачной

  

инфраструктуре

 

провай

 

дера

 

и

 

доступно

 

из

 

различ

-

ных

 

клиентских

 

устрой

 

ств

 

посредством

 

браузера

 

или

 

интерфей

 

са

 

программы

Возможности

 

контроля

 

структуры

 

облака

 

для

 

клиента

 

небольшие

поскольку

 

доступен

 

только

 

ограниченный

  

набор

 

пользователь

-

ских

 

настроек

 

конфигурации

 

приложения

.

Далее

 

рассмотрим

 

модель

 SaaS 

на

 

примере

 

сбо

-

ра

 

и

 

передачи

 

данных

 

приборов

 

учета

 

электроэнер

-

гии

установленных

 

у

 

потребителей

 . 

В

 

рамках

 

модели

 

данные

 

клиентов

 

в

 

режиме

 

реального

 

времени

 

будут

 

передаваться

 

в

 

энергосбытовые

 

компании

Предла

-

гается

 

организовать

 

обработку

 

и

 

хранение

 

информа

-

ции

 

в

 

модульных

 

центрах

 

обработки

 

данных

  (

ЦОД

). 

Виды

 

облаков

SaaS

Р

aaS

IaaS

Рис

. 1. 

Категории

 

облачных

 

технологий

Рис

. 2. 

Взаимосвязь

 «

Модель

 — 

объект

 

управления

 — 

клиент

»

SaaS

IaaS

PaaS

При

-

ложение

Поль

-

зователь

Язык

программирования

Разработчик

Виртуальная

 

машина

Администратор

Модульные

 

ЦОД

 

представляют

 

собой

  

комплексы

 

информационной

  

и

 

телекоммуникационной

  

инфра

-

структуры

смонтированные

 

в

 

одном

 

или

 

нескольких

 

мобильных

 

модулях

Отдельные

 

элементы

 

таких

 

ЦОД

 

создаются

 

в

 

виде

 

специализированных

 

контей

 

неров

В

 

качестве

 

канала

 

передачи

 

данных

 

в

 

крупных

 

го

-

родах

 

могут

 

выступить

 

уже

 

существующие

 

интер

-

нет

-

коммуникации

Данные

 

об

 

электропотреблении

 

клиентов

 

будут

 

шифроваться

 

интеллектуальным

 

счетчиком

 

и

 

передаваться

 

Интернет

-

провай

 

деру

Он

 

в

 

свою

 

очередь

 

передает

 

данные

 

на

 

сервер

 

энергосбытовой

  

компании

где

 

данные

 

дешифруются

 

и

 

запускаются

 

в

 

обработку

Безусловно

весь

 

процесс

 

передачи

 

данных

 

автоматизирован

 

за

 

счет

 

примене

-

ния

 

соответствующих

 

протоколов

В

 

конечном

 

итоге

к

 

информации

 

об

 

электропотреблении

 

будут

 

иметь

 

доступ

 

только

 

клиенты

 

и

 

персонал

 

ЦОД

.

Очевидные

 

преимущества

 

для

 

сбытовых

 

компаний

  

и

 

потребителей

  

от

 

внедрения

 

интеллектуального

 

счет

-

чика

передающего

 

данные

 

в

 

рамках

 

модели

 SaaS:

 

–  

контроль

 

клиентами

 

собственного

 

энергопотре

-

бления

 

–  

упрощение

 

процедуры

 

обработки

 

данных

 

электро

-

потребления

 

–  

сокращение

 

случаев

 

хищения

 

электроэнергии

;

 

повышение

 

энергоэффективности

 

и

 

создание

 

новых

 

рынков

Рассмотрим

 

подробнее

 

каждое

 

из

 

преимуществ

 

на

 

примере

 

успешного

 

внедрения

 

технологии

.  

КОНТРОЛЬ

 

КЛИЕНТАМИ

 

СОБСТВЕННОГО

 

ЭНЕРГОПОТРЕБЛЕНИЯ

  

Зачастую

 

уровень

 

собственного

 

энергопотреб

-

ления

 

вызывает

 

интерес

 

у

 

клиентов

Открыв

 

браузер

 

на

 

любом

 

устрой

 

стве

 

и

 

авторизовавшись

 

в

 

систе

-

ме

потребитель

 

получит

 

данные

 

об

 

использовании

 

электроэнергии

 

в

 

режиме

 

реального

 

времени

 

или

 

за

 

конкретный

  

временной

  

промежуток

Благодаря

 

этому

 

можно

 

определить

 

оборудование

 

с

 

низкой

  

энергоэффективностью

 

или

 

удостовериться

что

 

все

 

необходимые

 

электроприемники

 

были

 

выключены

 

 6 (39) 2016


Page 4
background image

54

СЕТИ РОССИИ

перед

 

отъездом

.  

Энергетическая

 

компания

 

Фран

-

ции

 IssyGrid 

провела

 

эксперимент

предоставив

 

кли

-

ентам

 

данные

 

о

 

собственном

 

энергопотреблении

 

в

 

режиме

 

реального

 

времени

В

 

эксперименте

 

в

 

до

-

мах

 

потребителей

  

устанавливались

 

умные

 

счетчики

имеющие

 

Интернет

-

соединение

 

с

 

сервером

Приме

-

нение

 

облачных

 

технологий

  

в

 

энергетике

 

прекрасно

 

себя

 

оправдывает

поскольку

 

электроэнергетическая

 

система

 

создает

 50 

млн

 

строк

 

данных

 

каждый

  

год

Хранение

 

и

 

обработка

 

столь

 

массивного

 

объема

 

дан

-

ных

 

возможно

 

исключительно

 

на

 

серверном

 

обору

-

довании

 

крупных

 

компаний

 . 

Эксперимент

 

был

 

начат

 

в

 2012 

году

и

 

в

 

проекте

 

приняло

 

участие

 200 

частных

 

домов

К

 

настоящему

 

моменту

 

число

 

клиентов

 

достиг

-

ло

 5000 

в

 

частном

 

секторе

 

и

 10 000 

в

 

бизнес

-

секторе

Простое

 

оповещение

 

клиента

 

об

 

уровне

 

собственного

 

энергопотребления

 

позволило

 

снизить

 

потребление

 

на

 20%. 

Компания

 IssyGrid 

намеревается

 

увеличить

 

число

 

клиентов

подключенных

 

к

 

серверу

и

 

распро

-

странить

 

данную

 

модель

 

на

 

регионы

 

Франции

 

за

 

пре

-

делами

 

Парижа

.

УПРОЩЕНИЕ

 

ПРОЦЕДУРЫ

 

ОБРАБОТКИ

ДАННЫХ

 

ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ

Как

 

известно

процедура

 

сборки

обработки

 

показателей

  

счетчиков

 

электроэнергии

 

и

 

выставления

 

счета

 

клиенту

 

занимает

 

значительное

 

время

Данный

  

процесс

 

может

 

быть

 

автоматизирован

 

и

 

организован

 

в

 

кратчай

 

шие

 

сроки

.

Россий

 

ский

  

опыт

.

 

В

 

настоящее

 

время

 

кли

-

ентами

 

ПАО

  «

Мос

 

энерго

 

сбыт

» 

являются

 7 

млн

 

потребителей

 , 

полезный

  

отпуск

 

в

 2012 

году

 

составил

 

70 

млрд

 

кВт

·

ч

В

 

рамках

 

реализации

 

проекта

 

вне

-

дрения

 

авто

 

ма

 

тизированных

 

систем

 

контроля

 

учета

 

электроэнергии

 

в

 2012 

году

 

было

 

установлено

 

более

 

160 000 

интеллектуальных

 

счетчиков

Установлен

-

ные

 

счетчики

 

могут

 

вести

 

учет

 

электроэнергии

 

по

 

нескольким

 

тарифам

 

и

 

автоматически

 

передавать

 

данные

 

о

 

текущем

 

электропотреблении

За

 

счет

 

частой

  

отправки

 

данных

  (

каждые

 

несколько

 

минут

с

 

интеллектуального

 

счетчика

 

на

 

сервер

 

энергоком

-

пании

 

удалось

 

организовать

 

непрерывный

  

монито

-

ринг

 

показателей

  

качества

 

электроэнергии

.

Для

 

удобства

 

клиентов

 

ПАО

 «

Мос

 

энерго

 

сбыт

» — 

юридических

 

лиц

 

в

 2012 

году

 

создана

 

и

 

введена

 

в

 

промышленную

 

эксплуатацию

 

система

 

юридически

 

значимого

 

электронного

 

документооборота

 

с

 

клиен

-

тами

 

Общества

  (

Личный

  

кабинет

 

клиента

 

ЮЗДО

), 

осуществляющая

 

обмен

 

расчетно

-

платежными

 

до

-

кументами

 

с

 

использованием

 

электронной

  

подписи

На

 

промышленных

 

предприятиях

 — 

крупных

 

потре

-

бителях

 

электроэнергии

в

 

электрогенерирующих

электросетевых

 

и

 

энергосбытовых

 

компаниях

 

широ

-

кое

 

применение

 

нашли

 

автоматизированные

 

систе

-

мы

 

коммерческого

 

учета

 

электроэнергии

  (

АСКУЭ

и

 

автоматизированные

 

информационно

-

измеритель

-

ные

 

системы

 

коммерческого

 

учета

 

электроэнергии

 

(

АИИС

 

КУЭ

).

Основная

 

функция

 

АСКУЭ

 

промпредприятия

 

за

-

ключается

 

в

 

получении

 

и

 

автоматизированной

  

обра

-

ботке

 

информации

 

о

 

потребленной

  

электро

 

энергии

 

для

 

проведения

 

финансовых

 

расчетов

 

с

 

ее

 

поставщи

-

ком

 

и

 

получении

 

информации

 

о

 

расходе

 

электроэнер

-

гии

 

структурными

 

подразделениями

 

предприятия

 

для

 

оптимизации

 

и

 

снижения

 

затрат

 

на

 

энергоснабжение

повышения

 

энергоэффективности

 

производства

.

Для

 

компаний

  

энергетического

 

сектора

 

АИИС

 

КУЭ

 

предназначена

 

для

 

проведения

 

взаимных

 

расчетов

 

с

 

поставщиками

 

и

 

потребителями

 

электроэнергии

определения

 

и

 

минимизации

 

потерь

 

при

 

производ

-

стве

транспортировке

 

и

 

отпуске

 

энергоресурса

.

Для

 

удобства

 

клиентов

 

ПАО

  «

Мосэнерго

 

сбыт

» — 

физических

 

лиц

 

и

 

для

 

повышения

 

качества

 

дистанци

-

онного

 

обслуживания

 

был

 

запущен

 

сервис

  «

Личный

  

кабинет

 

частного

 

клиента

». 

С

 

помощью

 

Личного

 

ка

-

бинета

 

клиент

 

может

 

передать

 

показания

 

приборов

 

учета

 

электроэнергии

 

и

 

узнать

 

текущий

  

баланс

 

лице

-

вого

 

счета

 

в

 

режиме

 

реального

 

времени

Количество

 

пользователей

 , 

зарегистрированных

 

в

 

Личном

 

каби

-

нете

 

частного

 

клиента

в

 

феврале

 2013 

года

 

достигло

 

миллиона

Кратко

 

резюмируя

в

 

России

 

наблюдается

 

тенденция

 

к

 

постепенному

 

переходу

 

на

 

автоматический

  

сбор

 

и

 

хранение

 

данных

 

в

 

облачных

 

сервисах

.

Зарубежный

  

опыт

.

 

В

 

настоящее

 

время

 

техно

-

логия

 

Автоматической

  

обработки

 

показаний

  (AMR) 

активно

 

внедряется

 

в

 

Тай

 

ване

 

и

 

КНДР

. AMR 

позво

-

ляет

 

собирать

анализировать

 

и

 

выставлять

 

счета

 

согласно

 

данным

 

счетчиков

 

потребителей

  

в

 

полно

-

стью

 

автоматическом

 

режиме

Данная

 

технология

 

совместима

 

с

 

любыми

 

интеллектуальными

 

счетчи

-

ками

 

учета

 

расхода

 

воды

газа

 

и

 

электроэнергии

Ум

-

ные

 

счетчики

 

воды

газа

 

и

 

электроэнергии

 

передают

 

данные

 

на

 

устрой

 

ство

 AMR, 

которое

 

обрабатывает

 

показания

 

и

 

рассылает

 

сформированные

 

пакеты

 

ин

-

формации

 

в

 

сбытовые

 

компании

В

 

результате

 

клиент

 

получает

 

единое

 

устрой

 

ство

с

 

помощью

 

которого

 

мо

-

жет

 

контролировать

 

все

 

коммунальные

 

расходы

Для

 

корректной

  

работы

 AMR 

требуется

 

всего

 

один

 

раз

 

настроить

 

интеллектуальные

 

счетчики

 

и

   

серверное

 

оборудование

и

 

затем

 

система

 

автоматически

 

про

-

изводит

 

обработку

 

и

 

отправку

 

данных

Более

 

того

при

 

данном

 

подходе

 

число

 

сотрудников

 

сбытовых

 

компаний

 , 

задей

 

ствованных

 

в

 

выставлении

 

счетов

минимально

.

СОКРАЩЕНИЕ

 

СЛУЧАЕВ

 

ХИЩЕНИЯ

 

ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ

Несмотря

 

на

 

растущую

 

сложность

 

измерительных

 

приборов

находятся

 

пути

 

обхода

 

этих

 

систем

 

и

 

хи

-

щения

 

электроэнергии

Поскольку

 

в

 

существующей

  

системе

 

нельзя

 

получить

 

единый

  

срез

 

данных

 

по

 

времени

 

для

 

всех

 

клиентов

обнаружить

 

конкретного

 

нарушителя

 

не

 

представляется

 

возможным

В

 

случае

 

применения

 

модели

 SaaS 

данные

 

электропотребле

-

ния

 

передаются

 

на

 

сервер

 

в

 

режиме

 

реального

 

вре

-

мени

Попытка

 

взломать

 

счетчик

 

приведет

 

к

 

тому

что

 

значение

 

потребленной

  

электроэнергии

 

со

 

временем

 

будут

 

уменьшаться

Простей

 

ший

  

алгоритм

 

на

 

серве

-

ре

 

определит

 

это

 

несоответствие

 

и

 

даст

 

сигнал

 

опе

-

ратору

Во

-

вторых

интеллектуальные

 

счетчики

 

могут

 

снабжаться

 

датчиками

 

вскрытия

 

электросчетчика

 

и

 

воздей

 

ствия

 

на

 

электросчетчик

 

мощным

 

внешним

 

магнитным

 

полем

В

 

итоге

любое

 

вмешательство

 

в

 

работу

 

измерительного

 

устрой

 

ства

 

регистрируется

 

в

 

режиме

 

реального

 

времени

 

и

 

передается

 

на

 

сервер

 

сбытовой

  

компании

.


Page 5
background image

55

ПОВЫШЕНИЕ

 

ЭНЕРГОЭФФЕКТИВНОСТИ

 

И

 

СОЗДАНИЕ

 

НОВЫХ

 

РЫНКОВ

Сбытовые

 

компании

предложившие

 

своим

 

кли

-

ентам

 

установку

 

интеллектуальных

 

счетчиков

станут

 

более

 

конкурентоспособными

За

 

счет

 

новой

  

услуги

 

компании

 

откроют

 

для

 

себя

 

новый

  

рынок

 

и

 

получат

 

дополнительный

  

доход

Подобное

 

предложение

 

за

-

интересует

 

как

 

существующих

так

 

и

 

потенциальных

 

клиентов

поскольку

 

освободит

 

их

 

от

 

ежемесячного

 

снятия

 

и

 

передачи

 

данных

 

электропотребления

.

Для

 

примера

 

рассмотрим

 

контроль

 

электроснаб

-

жения

 

зданий

  

в

 

Сиэтле

Энергопотребление

 

Сиэт

-

ла

 

стремительно

 

увеличивалось

 

с

 1970 

года

 

за

 

счет

 

повышения

 

качества

 

жизни

 

и

 

роста

 

населения

Два

 

этих

 

фактора

 

привели

 

к

 

увеличению

 

потребляемой

  

электрической

  

энергии

.

Городские

 

власти

 

решили

 

пой

 

ти

 

по

 

пути

 

увеличе

-

ния

 

энергоэффективности

 

за

 

счет

 

применения

 

про

-

грессивных

 

технологий

 . 

В

 2012 

году

 

Городская

 

служба

 

освещения

 

Сиэтла

 

запустила

 

проект

 

Высокопроизво

-

дительных

 

Зданий

 . 

Строительство

 

новых

 

интеллек

-

туальных

 

зданий

  

и

 

реконструкция

 

эксплуатируемых

 

основывались

 

на

 

применении

 

автоматических

 

систем

 

управления

датчиков

 

и

 

контроллеров

.

Власти

 

города

 

поставили

 

задачу

 

снизить

 

электро

-

потребление

 

на

 50% 

к

 2030 

году

Большинство

 

зданий

  

частного

 

сектора

 

уже

 

были

 

снабжены

 

автоматизиро

-

ванными

 

системами

 

управления

 (BMS), 

датчиками

 

и

 

ПО

 

для

 

контроля

 

освещения

электрических

 

систем

отопления

 

и

 

кондиционирования

Однако

 

все

 

при

-

веденные

 

системы

 

не

 

позволяли

 

снизить

 

электропо

-

требление

Звеном

собирающим

 

все

 

системы

стал

 

сервер

 

облачных

 

технологий

 . 

Все

 

оборудование

 

было

 

объединено

 

в

 

единую

 

информационную

 

сеть

Данные

 

электропотребления

 

зданий

  

передавались

 

на

 

сервер

что

 

позволило

 

операторам

 

в

 

режиме

 

реального

 

вре

-

мени

 

отслеживать

 

состояние

 

зданий

 .

Интеллектуальные

 

алгоритмы

 

обрабатывали

 

дан

-

ные

 

об

 

электропотреблении

 

и

 

оповещали

 

владельцев

 

зданий

  

о

 

неэффективном

 

использовании

 

электро

-

энергии

Система

 

не

 

только

 

сообщала

 

управляю

-

щим

 

зданий

 , 

как

 

уменьшить

 

потери

 

электроэнергии

но

 

и

 

рекомендовала

в

 

каком

 

режиме

 

эксплуатиро

-

вать

 

конкретное

 

оборудование

Поскольку

 

система

 

оценивала

 

состояние

 

оборудования

владельцы

 

за

-

благовременно

 

оповещались

 

об

 

установках

кото

-

рые

 

работают

 

ненормально

 

и

 

могут

 

вый

 

ти

 

из

 

строя

 

в

 

ближай

 

шее

 

время

Владелец

 

мог

 

отремонтировать

 

или

 

заменить

 

данное

 

электрооборудование

 

до

 

полом

-

ки

тем

 

самым

 

сохранив

 

энергоснабжение

.

Другим

 

примером

 

использования

 

облачной

  

техно

-

логии

 SaaS 

могут

 

служить

 

технологические

 

решения

 

создателей

  

Высокопроизводительных

 

Зданий

 .

Основными

 

направлениями

 

повышения

 

энергоэф

-

фективности

 

стали

 

освещение

отопление

 

и

 

кондици

-

онирование

В

 

офисных

 

зданиях

 

на

 

освещение

 

при

-

ходится

 

более

 38% 

от

 

общего

 

электропотребления

Поэтому

 

авторы

 

проекта

 

уделили

 

должное

 

внимание

 

этой

  

составляющей

  

эксплуатационных

 

затрат

Были

 

предложены

 

следующие

 

решения

:

 

Установка

 

датчиков

 

движения

.

 

В

 

рамках

 

проек

-

та

 

было

 

использовано

 

два

 

типа

 

датчиков

: «

вы

-

ключен

 

по

 

умолчанию

» 

и

 «

включен

 

по

 

умолчанию

». 

Первый

  

тип

 

устанавливался

 

в

 

коридорах

 

и

 

на

лестничных

 

площадках

Датчик

 

срабатывал

 

на

 

появление

 

человека

 

и

 

включал

 

свет

 

на

 15–40 

се

-

кунд

время

 

достаточное

 

для

 

прохождения

 

до

 

следующего

 

датчика

 

движения

Датчики

 

второго

 

типа

 

устанавливались

 

в

 

помещениях

подразуме

-

вающих

 

продолжительное

 

присутствие

 

человека

Свет

 

оставался

 

включенным

 

до

 

тех

 

пор

пока

 

все

 

люди

 

не

 

покидали

 

помещение

.

 

Применение

 

диммеров

 

и

 

датчиков

 

освещения

.

 

Диммеры

 

нашли

 

применение

 

преимущественно

 

в

 

освещении

 

улиц

 

и

 

открытых

 

пространств

Но

 

благодаря

 

точной

  

настрой

 

ке

 

датчиков

 

освещения

 

с

 

учетом

 

расположения

 

окон

их

 

удалось

 

приме

-

нить

 

в

 

рамках

 

проекта

 

Высокопроизводительных

 

зданий

 . 

Диммеры

 

снижали

 

яркость

 

ламп

 

до

 

уровня

при

 

котором

 

искусственное

 

освещение

дополняя

 

естественное

создавало

 

комфортную

 

обстановку

 

на

 

рабочем

 

месте

.

 

Контроль

 

состояния

 

ламп

.

 

Большинство

 

источников

 

света

 

теряют

 

свою

 

яркость

 

с

 

тече

-

нием

 

времени

Специалистами

 

было

 

введено

 

понятие

  «

установленной

  

яркости

» 

для

 

каждого

 

типа

 

ламп

Под

 

данную

 

установленную

 

яркость

 

были

 

настроены

 

датчики

 

освещения

 

и

 

диммеры

Очевидно

что

 

новые

 

лампы

 

обладали

 

яркостью

выше

 

установленной

 , 

поэтому

 

диммеры

 

снижа

-

ли

 

их

 

уровень

 

освещения

С

 

течением

 

времени

 

яркость

 

ламп

 

снижалась

что

 

объяснялось

 

загряз

-

нением

 

их

 

поверхности

 

или

 

преимущественно

 

старением

В

 

результате

все

 

лампы

 

протирались

 

с

 

определенной

  

периодичностью

 

и

 

старые

 

заме

-

нялись

 

на

 

новые

Подобные

 

мероприятия

 

позво

-

лили

 

уменьшить

 

электропотребление

 

на

 10–20% 

в

 

часы

 

пиковых

 

нагрузок

.

 

Учет

 

суточного

 

графика

.

 

Изменение

 

яркости

 

в

 

зависимости

 

от

 

времени

 

суток

 

является

 

эффек

-

тивным

 

решением

 

для

 

офисных

 

зданий

  

или

 

заводских

 

помещений

 . 

В

 

такой

  

схеме

 

в

 

течение

 

рабочего

 

дня

 

диммеры

 

обеспечивают

 

требуемый

  

уровень

 

освещения

 

для

 

работы

 

офисных

 

сотруд

-

ников

 

или

 

рабочих

 

на

 

заводе

В

 

конце

 

дня

 

персо

-

нал

 

проводит

 

уборку

 

рабочих

 

мест

 

и

 

оптимально

 

снижает

 

яркость

 

освещения

 

на

 40–50%.

Вторым

 

направлением

 

работы

 

специалистов

 

ста

-

ло

 

повышение

 

эффективности

 

отопления

 

и

 

кондици

-

онирования

Вместо

 

централизованного

 

отопления

 

здания

 

целиком

 

создатели

 

проекта

 

поставили

 

перед

 

собой

  

задачу

 

отапливать

 

только

 

те

 

помещения

в

 

ко

-

торых

 

находятся

 

люди

В

 

каждой

  

комнате

 

был

 

уста

-

новлен

 

термостат

который

  

измерял

 

текущую

 

темпе

-

ратуру

 

и

 

подавал

 

сигнал

 

на

 

корректировку

 

в

 

случае

 

отклонения

 

параметра

 

от

 

заданного

 

значения

.

Наиболее

 

эффективным

 

способом

 

снижения

 

затрат

 

на

 

отопление

 

в

 

зимний

  

период

 

является

 

снижение

 

температуры

 

в

 

помещении

По

 

мнению

 

специалистов

оптимальная

 

температура

 

в

 

офисе

 

в

 

рабочие

 

часы

 

находится

 

на

 

отметке

 20°

С

В

 

ноч

-

ные

 

часы

 

экономично

 

снижать

 

уставку

 

термостата

 

до

 10–5°

С

В

 

жилых

 

домах

 

температура

 

помещения

 

повышается

 

при

 

приготовлении

 

еды

 

или

например

при

 

собрании

 

больших

 

компаний

  

друзей

 . 

Уставка

 

на

 

термостате

 

поддерживает

 

заданные

 20°

С

 

и

 

по

-

 6 (39) 2016


Page 6
background image

56

СЕТИ РОССИИ

дает

 

сигнал

 

на

 

снижение

 

отопления

По

 

подсчетам

 

руководителей

  

проекта

внешнее

 

повышение

 

темпе

-

ратуры

 

на

 1°

С

позволяет

 

снизить

 

затраты

 

на

 

отопле

-

ние

 

на

 1%. 

Естест

 

венно

команды

 

на

 

корректировку

 

температуры

 

в

 

зависимости

 

от

 

времени

 

суток

 

были

 

запрограммированы

 

в

 

устрой

 

ство

и

 

клиенту

 

не

 

тре

-

бовалось

 

вручную

 

задавать

 

команды

.

Авторы

 

проекта

 

максимально

 

оптимизировали

 

потребление

 

энергии

Например

горячая

 

вода

 

после

 

использования

 

отдавала

 

свое

 

тепло

 

в

 

теплообмен

-

нике

В

 

результате

для

 

нагрева

 

следующей

  

порции

 

воды

 

требовалось

 

меньшее

 

количество

 

энергии

В

 

ночные

 

часы

 

минимального

 

спроса

 

на

 

электро

-

энергию

 

воду

 

охлаждали

 

и

 

замораживали

 

в

 

резерву

-

арах

 

системы

 

кондиционирования

Днем

 

талая

 

вода

 

циркулировала

 

в

 

трубках

 

системы

 

кондиционирова

-

ния

 

и

 

охлаждала

 

воздух

 

из

 

помещений

 .

По

 

итогам

 

реализации

 

проекта

 

Высокопроизводи

-

тельных

 

Зданий

  

достигнуты

 

значительные

 

результа

-

ты

Внедрение

 

новой

  

технологии

 

повысило

 

удоб

-

ство

 

использования

 

и

 

надежность

 

электрической

  

системы

За

 

счет

 

введенных

 

технологий

  

удалось

 

снизить

 

электропотребление

 

в

 

различных

 

зданиях

 

от

 10 

до

 25%. 

Общая

 

стоимость

 

проекта

 

для

 

пяти

 

зданий

 , 

включая

 

отель

 «

Шератон

» 

и

 

офис

 «

Боинг

», 

муниципальное

 

здание

 

и

 

два

 

университета

соста

-

вила

 450 000 

долларов

Большая

 

часть

 

этой

  

суммы

 

была

 

оплачена

 

из

 

федерального

 

гранта

За

 

год

 

от

-

ель

  «

Шератон

» 

и

 

офис

  «

Боинг

» 

сэкономили

 

более

 

130 000 

долларов

Окупаемость

 

внедрения

 

данной

  

системы

 

составляет

 1–2 

года

В

 

последующие

 

3–5 

лет

 

в

 

рамках

 

проекта

 

планируется

 

построить

 

и

 

модернизировать

 500 

высокопроизводительных

 

зданий

  

в

 

рай

 

оне

 

Пьюджет

-

Саунд

Дополнительно

 

система

 

предсказывает

 

электропотребление

что

 

позволяет

 

объединить

 

данный

  

интеллектуальный

  

алгоритм

 

с

 OpenADR.

Система

 

управления

 

спросом

 OpenADR 

позволя

-

ет

 «...

изменить

 

нагрузку

 

потребителей

  

в

 

результате

 

стимулирующего

 

изменения

 

стоимости

 

электроэнер

-

гии

 

или

 

выплат

направленных

 

на

 

снижение

 

электро

-

потребления

 

в

 

периоды

 

высокой

  

цены

 

на

 

оптовом

 

рынке

 

или

 

при

 

угрозе

 

надежности

 

функционирова

-