2
Ежеквартальный
спецвыпуск
№
1(36),
март
2025
В
Федеральном
законе
«
О
внесении
изменений
в
отдельные
законодательные
акты
Российской
Федерации
» [1]
закреплен
порядок
и
условия
ведения
майнинга
криптовалют
,
которым
могут
заниматься
юридические
лица
и
индивидуальные
предприниматели
(
включенные
в
реестр
Минцифры
),
а
также
физлица
без
пре
-
вышения
установленных
лимитов
энергопотребления
.
Инструменты
по
администрирова
-
нию
майнинга
и
борьбе
с
нарушениями
условий
не
установлены
.
В
соответствии
с
[2]
изменена
редакция
п
. 37
Правил
полного
и
(
или
)
частичного
ограничения
режима
потребления
электрической
энергии
,
где
указана
необходимость
внесения
до
15.11.2024
изменений
в
утвержденные
на
период
с
01.10.2024
по
30.09.2025
графики
аварийного
ограничения
режима
потребления
электрической
энергии
(
мощности
)
в
части
майнинговой
деятельности
.
Внесение
изменений
выполняется
для
территорий
,
в
отношении
которых
принято
решение
о
проведении
отбора
мощности
новых
генерирующих
объектов
,
что
затраги
-
вает
большую
часть
энергосис
темы
Республики
Адыгея
и
Краснодарского
края
,
то
есть
по
7
филиалам
из
11
ПАО
«
Россети
Кубань
»:
Адыгейские
,
Краснодарские
,
Славянские
,
Сочинские
,
Тимашевские
,
Усть
-
Лабинские
и
Юго
-
Западные
ЭС
.
Энергопринимающие
устройства
,
используемые
для
осуществления
майнинговой
деятельности
,
должны
в
при
-
оритетном
порядке
включаться
в
графики
аварийного
ограничения
режима
потребления
электрической
энергии
/
мощности
.
Направленные
запросы
о
потребителях
,
осуществляющих
майнинг
,
в
энергосбытовые
компании
результатов
не
дали
.
Потребители
электроэнергии
,
вносящие
посильный
вклад
в
развитие
вычислительных
машин
и
искусственного
интеллекта
,
предпочитают
осущест
-
влять
майнинговую
деятельность
в
«
серой
»
зоне
.
Владимир
БОГДАН
,
к
.
т
.
н
.,
начальник
службы
электрических
режимов
ПАО
«
Россети
Кубань
»
Определение
признаков
майнинговой
деятельности
на
основе
графиков
нагрузок
Статья
посвящена
выявлению
потребителей
электроэнер
-
гии
,
имеющих
признаки
наличия
майнинговой
инфраструк
-
туры
.
Представлен
алгоритм
определения
мест
размещения
незаконной
майнинговой
деятельности
по
данным
электро
-
потребления
в
точках
поставки
по
статическому
характеру
потребления
.
Проведено
исследование
графиков
нагрузок
,
характерных
для
бытового
потребления
и
для
майнинговой
инфраструктуры
,
на
основе
определения
средней
величи
-
ны
,
спектрального
метода
анализа
и
нейронной
сети
.
Даны
рекомендации
по
автоматизации
поиска
.
Алексей
ПОПОВ
,
начальник
службы
метрологии
и
кон
троля
качества
электроэнергии
ПАО
«
Россети
Кубань
»
Владимир
КИЗИН
,
главный
специалист
службы
релейной
защиты
и
автоматики
ПАО
«
Россети
Кубань
»
Автоматизация
производственных
процессов
3
Потребителями
электроэнергии
являются
промышлен
-
ный
,
жилой
и
общественный
секторы
,
а
также
бытовой
по
-
требитель
—
приобретающий
электроэнергию
для
исполь
-
зования
ее
в
собственном
домовладении
,
исключающем
использование
электроэнергии
в
коммерческих
или
произ
-
водственных
целях
.
К
группе
бытовых
потребителей
,
наряду
с
населением
,
относятся
подсобные
,
приусадебные
,
инди
-
видуальные
,
садовые
участки
и
дачи
,
гаражи
и
т
.
д
.
Майнеры
используют
вычислительные
мощности
для
обработки
,
подтверждения
транзакций
и
добычи
криптова
-
лют
,
получая
за
свою
работу
вознаграждение
.
Доступность
технических
средств
и
финансовая
выгода
привлекают
в
процесс
все
больше
участников
.
Использование
специализированного
оборудования
всегда
сопровождается
высоким
потреблением
электро
-
энергии
.
В
настоящее
время
наиболее
экономически
эф
-
фективным
является
единичный
элемент
ASIC-
майнер
с
по
-
треб
ля
емой
мощностью
3,5
кВт
.
ПАО
«
Россети
Кубань
»
реализует
алгоритм
[3]
определе
-
ния
мест
размещения
объектов
майнинговой
инфраструктуры
на
основе
ежемесячного
анализа
электропотребления
потре
-
бителей
всех
категорий
по
статическому
характеру
нагрузки
.
1.
В
выборку
включаются
точки
поставки
,
у
которых
электропотребление
в
текущем
месяце
и
в
течение
преды
-
дущих
2
лет
не
опускалось
ниже
5000
кВт
·
ч
в
месяц
.
При
этом
контролируется
:
–
статическая
нагрузка
(
рисунок
1,
критерий
А
) —
откло
-
нение
фактического
потребления
за
месяц
от
средне
-
месячного
значения
на
протяжении
2
лет
должно
быть
в
пределах
± 20%;
–
рост
нагрузки
(
рисунок
1,
критерий
Б
) —
рост
потреб
-
ления
анализируемого
месяца
должен
составлять
не
менее
40%
относительно
объема
потребленной
электро
-
энергии
за
аналогичный
период
прошлого
года
.
При
выявлении
соответствия
критерию
«
А
»
и
(
или
)
критерию
«
Б
»
данного
потребителя
необходимо
вносить
в
«
группу
риска
» —
реестр
.
2.
При
получении
обращений
(
жалоб
)
от
потребителей
и
(
или
)
энергосбытовых
компаний
на
низкое
качество
элек
-
троэнергии
определяется
ТП
6(10)–0,4
кВ
,
от
которой
запи
-
тан
объект
заявителя
,
с
выгрузкой
реестра
потребителей
,
запитанных
от
данной
ТП
,
из
программного
комплекса
1
С
.
3.
На
основе
вышеуказанных
реестров
(
по
п
. 1
и
п
. 2)
осуществляется
выгрузка
и
анализ
почасовых
профилей
мощности
с
электросчетчиков
.
Распределение
дневных
нагрузок
(
с
7:00
до
23:00)
составляет
70%
суточного
потребления
,
а
ночных
нагру
-
зок
(
с
23:00
до
7:00)
составляет
30%.
Такое
распределе
-
ние
нагрузок
характерно
практически
для
всех
потреби
-
телей
,
использующих
электроэнергию
на
бытовые
нужды
(
рисунок
2).
На
рисунке
3
распределение
дневных
нагрузок
(
с
7:00
до
23:00)
составляет
54%
от
суточного
объема
,
а
ночных
нагрузок
(
с
23:00
до
7:00) — 46%.
Такое
распределение
нагрузок
нехарактерно
для
бытового
потребления
и
свиде
-
тельствует
о
том
,
что
на
объекте
без
перерыва
работают
70%
70%
30%
30%
00:00
00:00
00:00
00:00
00:00
00:00
00:00
04:00
04:00
04:00
04:00
04:00
04:00
08:00
08:00
08:00
08:00
08:00
08:00
12,0
8,0
4,0
0
кВт
12:00
12:00
12:00
12:00
12:00
12:00
16:00
16:00
16:00
16:00
16:00
16:00
20:00
20:00
20:00
20:00
20:00
20:00
МИНИМУМ
НАГРУЗКИ
ПОТРЕБЛЕНИЕ
ПО
МЕСЯЦАМ
А
Б
РОСТ
ПОТРЕБЛЕНИЯ
(
не
менее
+40%
от
прошлого
года
)
МАКСИМАЛЬНОЕ
ОТКЛОНЕНИЕ
ОТ
СРЕДНЕГО
(
не
более
+20%)
50 000
45 000
40 000
35 000
30 000
25 000
20 000
15 000
10 000
0
янв
.23
янв
.24
май
.23
май
.24
сен
.23
фев
.23
фев
.24
июн
.23
июн
.24
окт
.23
мар
.23
мар
.24
июл
.23
июл
.24
ноя
.23
апр
.23
апр
.24
авг
.23
авг
.24
дек
.24
СРЕДНЕМЕСЯЧНОЕ
ЗНАЧЕНИЕ
МИНИМУМ
ПОТРЕБЛЕНИЯ
не
менее
5000
кВт
·
ч
МИНИМАЛЬНОЕ
ОТКЛОНЕНИЕ
ОТ
СРЕДНЕГО
(
не
более
–20%)
Рис
. 1.
Пример
анализа
электропотребления
Рис
. 2.
Пример
динамического
потребления
мощности
4
Ежеквартальный
спецвыпуск
№
1(36),
март
2025
токоприемники
с
одинаковой
потребляемой
мощностью
.
Данный
вид
графика
нагрузок
является
одним
из
признаков
наличия
на
объекте
майнинговой
инфраструктуры
.
4.
По
реестру
потребителей
проводится
проверка
при
-
боров
учета
с
визуальным
определением
характера
нагруз
-
ки
.
Контролируется
уровень
шума
,
специфического
запаха
от
нагрева
электроники
и
др
.
5.
При
подтверждении
наличия
майнинга
составляется
акт
выявления
факта
ведения
в
жилом
(
нежилом
)
помеще
-
нии
коммерческой
и
(
или
)
иной
профессиональной
деятель
-
ности
.
Акт
передается
в
энергосбытовую
организацию
для
перевода
потребителя
из
тарифной
группы
«
население
»
в
тарифную
группу
«
прочие
потребители
».
6.
В
случае
недопуска
со
стороны
потребителей
и
на
-
личия
косвенных
признаков
осуществления
майнинга
орга
-
низовывается
проведение
проверки
объектов
потребителей
с
привлечением
правоохранительных
органов
на
предмет
наличия
майнинговой
инфраструктуры
.
Вышеуказанный
визуальный
поиск
персоналом
энерго
-
сис
темы
необходимой
формы
графика
нагрузок
является
достаточно
трудозатратным
процессом
и
требует
автома
-
тизации
.
Характерные
суточные
графики
электрических
нагрузок
предприятий
различных
отраслей
промышленности
являют
-
ся
достаточно
изученными
[4]
и
используются
при
решении
вопросов
развития
распределительной
сети
.
В
справочной
литературе
информация
по
графикам
нагрузок
бытовых
потребителей
отсутствует
,
так
как
ранее
предполагалось
отсутствие
области
их
практического
при
-
менения
по
разным
причинам
:
–
в
вопросах
проектирования
и
развития
электрической
сети
ориентируются
на
максимальную
мощность
потре
-
бителей
для
выбора
параметров
электрооборудования
;
–
расчеты
электрических
режимов
в
сетях
0,4–10
кВ
не
производятся
и
графики
нагрузки
бытовых
потребителей
не
используются
;
–
считается
,
что
повторяемость
графиков
нагрузки
за
разные
дни
очень
слабая
,
и
получить
типовой
график
достаточно
сложно
.
Развитие
понятий
цифровой
сети
как
совокупности
объектов
электросетевого
комплекса
,
ключевыми
фактора
-
ми
эффективного
управления
которого
являются
данные
в
цифровом
виде
с
обработкой
больших
объемов
информа
-
ции
,
сформировало
механизм
для
анализа
графиков
нагру
-
зок
потребителей
всех
категорий
.
В
ПАО
«
Россети
Кубань
»
для
данных
целей
используется
автоматизированная
информационно
-
измерительная
сис
-
тема
«
Пирамида
-
Сети
»
с
возможностью
удаленного
опроса
приборов
для
осуществления
контроля
и
учета
энергоресур
-
сов
.
По
состоянию
на
01.01.2025
к
АИИС
«
Пирамида
-
Сети
»
из
1,26
млн
потребителей
электрической
энергии
(
физические
лица
)
подключены
41,5%
от
общего
количества
(
рисунок
4).
Рис
. 3.
Пример
статического
потребления
мощности
54%
54%
46%
46%
00:00
00:00
00:00
00:00
00:00
00:00
00:00
04:00
04:00
04:00
04:00
04:00
04:00
08:00
08:00
08:00
08:00
08:00
08:00
12,0
10,0
8,0
6,0
4,0
2,0
кВт
12:00
12:00
12:00
12:00
12:00
12:00
16:00
16:00
16:00
16:00
16:00
16:00
20:00
20:00
20:00
20:00
20:00
20:00
Рис
. 4.
Суточные
графики
нагрузок
потребителей
Автоматизация
производственных
процессов
5
0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
1,2
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
Частное домовладение
0,0
0,5
1,0
1,5
2,0
2,5
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
Уличное освещение
0,00
0,05
0,10
0,15
0,20
0,25
0,30
0,35
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
Частное домовладение
(включенный холодильник)
0,0
0,5
1,0
1,5
2,0
2,5
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
Дневной магазин
P
, кВт
P
, кВт
P
, кВт
P
, кВт
t
, час
t
, час
t
, час
t
, час
В
рамках
проводимой
работы
установлено
наличие
май
-
нинг
-
фермы
(
центр
хранения
информации
)
с
нагрузкой
бо
-
лее
7
МВт
питающейся
по
двум
присоединениям
—
№
1
КВЛ
10
кВ
СГ
-2 «
ЦХИ
»
и
№
2
КВЛИ
10
кВ
РТЭС
-1
от
ПС
220
кВ
в
Славянском
энергорайоне
, c
постоянной
суточной
нагруз
-
кой
(
таблица
1).
Потребляемая
реактивная
составляющая
также
яв
-
ляется
постоянной
и
составляет
0,15–0,2%
от
активной
мощности
.
На
рисунках
5
и
6
представлены
часто
встречающиеся
суточные
графики
нагрузок
для
жилого
,
общественного
сек
-
торов
и
бытовых
потребителей
.
Для
поиска
интересующей
формы
графиков
нагрузки
из
массива
данных
предлагаются
три
метода
автоматизации
с
использованием
ПЭВМ
.
Метод
№
1.
Нахождение
отклонения
от
среднего
.
Для
майнинг
-
фермы
с
равномерно
расположенным
исходным
рядом
точек
активной
мощности
(
рисунок
6
г
),
составляющих
P
= 5,43; 5,37; 5,42; 5,35; 5,3; 5,28; 5,34; 5,41; 5,46; 5,48; 5,5;
5,5; 5,5; 5,54; 5,5; 5,5; 5,57; 5,6; 5,53; 5,52; 5,49; 5,47; 5,45;
5,46
МВт
,
определяем
среднее
арифметическое
значение
по
формуле
:
A
s
=
24
k
= 1
(
P
T
)
k
/ 24 = 5,457.
(1)
На
контрольные
часы
летнего
режимного
дня
04:00 (
ноч
-
ной
провал
), 10:00 (
утренний
максимум
)
и
21:00 (
вечерний
максимум
)
отклонения
от
среднего
значения
составят
0,3%,
0,8%
и
0,2%
соответственно
,
так
как
нагрузка
является
статич
-
ной
и
отклонение
не
превышает
1%.
Метод
№
2.
Спектральный
метод
анализа
(
разложение
в
ряд
Фурье
).
Периодическую
функцию
X
(
t
),
заданную
на
ин
-
тервале
[ 0,
T
]
с
периодом
T
= 1 /
f
,
где
f
—
частота
основной
гармоники
,
можно
представить
в
виде
ряда
:
X
(
t
) =
A
0
/ 2 +
10
k
= 1
[
A
k
·
cos
(2
kft
) +
B
k
·
sin
(2
kft
)]. (2)
Определим
постоянную
составляющую
по
(1).
Табл
. 1.
Суточные
данные
по
активной
мощности
майнинг
-
фермы
Час
00:00
03:00
06:00
09:00
12:00
15:00
18:00
21:00
24:00
№
1 —
P
,
МВт
5,43
5,35
5,34
5,48
5,5
5,5
5,53
5,47
5,46
№
2 —
P
,
МВт
2,32
2,28
2,29
2,34
2,35
2,35
2,36
2,34
2,34
Рис
. 5.
Суточный
график
:
а
)
бытовой
потребитель
с
максимальной
нагрузкой
1
кВт
;
б
)
бытовой
потребитель
с
минимальной
повторно
-
кратковременной
нагрузкой
;
в
)
дневной
магазин
;
г
)
уличное
освещение
а
)
в
)
б
)
г
)
6
Ежеквартальный
спецвыпуск
№
1(36),
март
2025
Определим
коэффициенты
пересчета
кривой
к
реально
-
му
значению
мощности
для
синусной
и
косинусной
состав
-
ляющих
:
A
k
=
sin
(
k
)
n
=
nt
k
= 1
[(
P
T
)
k
·
sin
(2
nk
/24) · (2
/24)] /
, (4)
B
k
=
cos
(
k
)
n
=
nt
k
= 1
[(
P
T
)
k
·
cos
(2
nk
/24) · (2
/24)] /
. (5)
Определим
основные
характеристики
гармоник
.
Амплитуды
k
-
й
гармоники
:
|
C
k
| =
√
A
k
2
+
B
k
2
). (6)
Начальные
фазы
k
-
й
гармоники
:
k
=
arctg
(
A
k
/
B
k
) · 180° /
. (7)
Разложение
выполняем
на
10
гармоник
(
возможно
лю
-
бое
иное
,
но
не
менее
трех
).
Погрешность
расчета
при
вос
-
становлении
формы
графика
нагрузки
не
превышает
5%.
Для
дневного
магазина
определяющей
является
1-
я
гармоника
,
а
для
майнинг
-
фермы
определяющей
яв
-
ляется
постоянная
составляющая
(
гармоники
с
1-
й
по
10-
ю
практически
равны
нулю
,
то
есть
отсутствие
гармоник
является
ключевым
показателем
).
Метод
№
3.
Создание
нейронной
сети
.
Использование
нейронной
сети
Кохонена
[5, 6],
объединяющей
разные
объ
-
0,0
1,0
2,0
3,0
4,0
5,0
6,0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
Майнинг-ферма
0,0
5,0
10,0
15,0
20,0
25,0
30,0
35,0
40,0
45,0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
Детский сад
0,0
2,0
4,0
6,0
8,0
10,0
12,0
14,0
16,0
18,0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
Многоквартирный дом
0,0
1,0
2,0
3,0
4,0
5,0
6,0
7,0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
Частное домовладение (теплица)
с обогревом
P
, кВт
P
, кВт
P
, кВт
t
, час
t
, час
t
, час
t
, час
P
, кВт
без обогрева
рабочий день
выходной день
№ 2 — 2300 кВт
№ 1 — 5500 кВт
зона риска
Рис
. 6.
Суточный
график
для
«
группы
риска
»:
а
)
бытовой
потребитель
с
постоянной
нагрузкой
(
теплица
/
майнинг
);
б
)
многоквартир
-
ный
дом
;
в
)
детский
сад
;
г
)
промышленное
предприятие
(
майнинг
)
а
)
в
)
б
)
г
)
Табл
. 2.
Результаты
разложения
на
ряд
Фурье
по
номерам
гармоник
Дневной
магазин
(
рисунок
5
в
),
постоянная
составляющая
0,875
кВт
Майнинг
-
ферма
(
рисунок
6
г
),
постоянная
составляющая
5,45
МВт
C
k
=
k
=
C
k
=
k
=
1
1,21
1
74,9°
1
0,1
1
14,1°
2
0,31
2
67,4°
2
0,03
2
–70,8°
3
0,28
3
27,0°
3
0,04
3
12,9°
4
0,23
4
13,9°
4
0,01
4
34,9°
5
0,07
5
4,5°
5
0,02
5
–33,0°
6
0,16
6
–20,2°
6
0,01
6
40,8°
7
0,02
7
–78,0°
7
0,03
7
48,3°
8
0,09
8
–48,0°
8
0,01
8
68,4°
9
0,03
9
–68,7°
9
0,01
9
11,4°
10
0,06
10
69,1°
10
0,01
10
8,7°
Автоматизация
производственных
процессов
7
екты
в
отдельные
группы
(
кластеры
).
Решение
о
попадании
объекта
в
тот
или
иной
кластер
принимается
на
основе
зна
-
чений
его
признаков
,
которые
являются
входными
данными
для
данного
класса
нейросетей
.
Известно
,
что
не
всегда
можно
математическими
или
аналитическими
методами
сгруппировать
имеющиеся
объекты
.
Нейронная
сеть
Кохо
-
нена
позволяет
это
осуществить
.
Авторами
решена
задача
классификации
суточных
гра
-
фиков
нагрузки
по
их
видам
для
объектов
одного
из
насе
-
ленных
пунктов
Краснодарского
края
.
Признаком
являются
вид
графика
и
величина
нагрузки
.
Пропустив
суточные
гра
-
фики
всех
объектов
через
сеть
Кохонена
для
ее
настройки
,
на
выходе
мы
получим
заданное
количество
кластеров
.
При
этом
должно
выполняться
условие
—
графики
,
относящиеся
к
одной
и
той
же
группе
должны
быть
подобны
друг
другу
в
некотором
смысле
.
Если
использовать
нормализацию
графиков
по
максимальному
значению
за
сутки
,
то
графики
будут
разделены
на
кластеры
только
по
видам
.
Для
учета
величины
нагрузки
объекта
нормализацию
по
максимуму
не
выполнять
.
При
обучении
сети
от
группы
с
большими
нагруз
-
ками
может
отделиться
группа
с
малыми
нагрузками
.
Сеть
Кохонена
была
дополнена
нейронной
сетью
[7]
для
распознавания
поданных
графиков
на
вход
.
Сумма
процентов
(
таблица
3)
не
равна
100%,
так
как
часть
графиков
не
совпадает
с
рассматриваемыми
и
имеет
другой
вид
.
Для
отделения
потребителей
,
имеющих
признаки
май
-
нинговой
инфраструктуры
,
от
имеющих
отопительные
котлы
,
духовые
шкафы
,
теплые
полы
,
мощные
системы
кондиционирования
и
охлаждения
и
другое
оборудование
с
повторно
-
кратковременным
графиком
потребления
пол
-
ной
мощности
с
периодами
включения
3–5
минут
и
проме
-
жутками
потребления
вспомогательных
цепей
3–10
минут
предлагается
два
инструментальных
метода
.
1.
Временная
дистанционная
программная
переустанов
-
ка
времени
усреднения
мощности
интеллектуальных
счетчи
-
ков
,
включенных
в
АИИС
«
Пирамида
-
Сети
»,
со
стандартных
часовых
и
получасовых
промежутков
на
пятиминутные
.
Табл
. 3.
Статистика
распределения
суточных
графиков
активной
нагрузки
потребителей
в
процентах
(%)
Месячное
потребление
энергии
,
кВт
·
ч
Рисунок
5
Рисунок
6
а
б
в
г
а
б
в
г
До
500
18,3
23,2
–
–
–
–
–
–
500–1000
12,6
–
2
–
–
–
–
–
1000–2500
2,5
–
0,5
0,7
4,5
0,9
–
2,2
2500–5000
–
–
–
–
–
0,7
–
–
Более
5000
–
–
1,5
–
–
0,8
0,5
–
Ввиду
особенностей
блоков
питания
оборудования
,
при
-
меняемого
для
майнинга
,
характеристики
его
потребления
при
пятиминутном
разбиении
останутся
практически
неиз
-
менными
,
а
у
других
потребителей
проявятся
ярко
выражен
-
ные
признаки
повторно
-
кратковременной
нагрузки
,
которые
невозможно
зафиксировать
при
стандартном
часовом
или
получасовом
разбиении
.
2.
Использование
для
непрерывного
мониторинга
мощ
-
ности
у
потребителей
,
включенных
в
реестр
,
приборов
кон
-
троля
качества
электроэнергии
,
снабженных
комплектом
то
-
коизмерительных
клещей
(
для
мониторинга
тока
,
активной
,
реактивной
мощностей
и
соответствующих
коэффициентов
),
например
«
Прорыв
-
Т
»
или
аналогичных
.
Второй
способ
в
большинстве
случаев
даст
более
точ
-
ные
результаты
,
однако
его
скрытное
применение
на
гра
-
нице
балансовой
принадлежности
несколько
затруднено
,
а
подключение
его
в
РУ
-0,4
кВ
питающих
ТП
на
отходящей
линии
0,4
кВ
с
«
подозреваемыми
»
потребителями
доба
-
вит
необходимость
последующей
дополнительной
обра
-
ботки
информации
.
ВЫВОДЫ
1.
В
Российской
Федерации
закреплены
порядок
и
усло
вия
ведения
майнинга
криптовалют
.
Потребители
электроэнергии
,
осуществляющие
майнинговую
деятель
-
ность
на
определенных
территориях
,
в
приоритетном
по
-
рядке
должны
включаться
в
ГАО
.
В
настоящее
время
не
-
достаточно
правоприменительной
практики
в
отношении
недобросовестных
майнеров
.
2.
Использование
интеллектуальных
систем
учета
электроэнергии
позволяет
реализовывать
механизмы
ана
-
лиза
профилей
нагрузок
,
их
классификацию
и
поиск
потре
-
бителей
,
осуществляющих
майнинговую
деятельность
.
3.
Работа
по
алгоритму
определения
мест
размеще
-
ния
объектов
майнинговой
инфраструктуры
[3]
требует
об
-
работки
больших
объемов
информации
в
цифровом
виде
.
Представляется
целесообразной
разработка
блока
анализа
профилей
нагрузок
в
АИИС
«
Пирамида
-
Сети
».
8
Ежеквартальный
спецвыпуск
№
1(36),
март
2025
ЛИТЕРАТУРА
1.
Федеральный
закон
от
08.08.2024
№
221-
ФЗ
«
О
внесении
измене
-
ний
в
отдельные
законодатель
-
ные
акты
Российской
Федера
-
ции
». URL: https://docs.cntd.ru/
docu ment/1306887765.
2.
Постановление
Правитель
-
ства
Российской
Федерации
от
01.11.2024
№
1479 «
О
внесении
изменений
в
некоторые
акты
Правительства
Российской
Феде
-
рации
». URL: https://docs.cntd.ru/
document/1310022701.
3.
Инструкция
начальника
РЭС
для
организации
работ
персонала
РЭС
по
снижению
потерь
элек
-
троэнергии
в
сетях
0,4–20
кВ
.
(
Утв
.
Приказом
ПАО
«
Россети
Ку
-
бань
»
от
11.10.2024
№
760-
од
).
4.
Справочник
по
проектированию
электроэнергетических
систем
.
Под
ред
.
С
.
С
.
Рокотяна
и
И
.
М
.
Ша
-
пиро
.
Изд
. 2-
е
.
перераб
.
и
доп
.
М
.:
«
Энергия
», 1977. 287
с
.
5.
Осовский
С
.
Нейронные
сети
для
обработки
информации
.
М
.:
Фи
-
нансы
и
статистика
, 2002. 344
с
.
6.
Хайкин
С
.
Нейронные
сети
:
полный
курс
.
М
.:
Вильямс
, 2006. 1104
с
.
7.
Рашид
Т
.
Создаем
нейронную
сеть
.
СПб
.:
ООО
«
Альфа
-
книга
»,
2017. 272
с
.
на
ПЕЧАТНУЮ
версию
1
номер
—
2400 /
1125
руб
.
3
номера
—
7020 /
3240
руб
.
6
номеров
—
12 480 /
5760
руб
.
В
стоимость
включена
доставка
журнала
Почтой
России
заказной
бандеролью
.
Подписаться
на
печатную
версию
можно
через
агентства
:
• «
Урал
-
Пресс
» —
36859
(
на
полугодие
),
36861
(
на
год
)
• «
Почта
России
» —
П
7579
(
на
полугодие
)
на
ЭЛЕКТРОННУЮ
версию
3
номера
—
3000
/
1800
руб
.
6
номеров
—
6000
/
3600
руб
.
Предоставляется
доступ
к
личному
кабинету
для
просмотра
журнала
на
сайте
издательства
в
течение
выбранного
периода
подписки
,
а также
изданий
за
предыдущий
год
,
находящихся
в закрытом
доступе
,
без
права
их распро
-
странения
,
в
том
числе
отдельных
частей
или
материалов
.
Ïîäïèñêà-2025
на
журнал
«
ЭЛЕКТРОЭНЕРГИЯ
.
Передача
и распределение
»
можно
подписаться
через
редакцию
:
–
на
сайте
eepir.ru
в
разделе
«
Подписка
»
–
запросом
на
почту
podpiska@eepir.ru
–
по
телефону
+7 (495) 645-12-41
СТОИМОСТЬ
*
подписки
для
юридических
/
физических
лиц
С
ЛЮБОГО
НОМЕРА
НА
ЛЮБОЙ
ПЕРИОД
сию
исле
4.
График
нагрузки
объекта
майнинговой
инфраструк
-
туры
является
не
характерным
для
бытового
потребле
-
ния
,
имеет
значительную
постоянную
составляющую
,
в
том
числе
в
ночное
время
и
выходные
дни
.
5.
Предложены
три
вычислительных
(
отклонение
от
среднего
,
спектральный
метод
анализа
,
на
основе
ней
-
ронной
сети
)
и
два
инструментальных
метода
поиска
май
-
нинговой
инфраструктуры
.
____________________________________________
*
без
учета
НДС
Автоматизация
производственных
процессов
Оригинал статьи: Определение признаков майнинговой деятельности на основе графиков нагрузок
Статья посвящена выявлению потребителей электроэнергии, имеющих признаки наличия майнинговой инфраструктуры. Представлен алгоритм определения мест размещения незаконной майнинговой деятельности по данным электропотребления в точках поставки по статическому характеру потребления. Проведено исследование графиков нагрузок, характерных для бытового потребления и для майнинговой инфраструктуры, на основе определения средней величины, спектрального метода анализа и нейронной сети. Даны рекомендации по автоматизации поиска.
