Рассмотрены назначение, виды, технологии, методы и проблемы использования баз данных в электроэнергетике
базы данных, программный комплекс, электроэнергетика, цифровизация, консолидация данных, структурирование, автоматизация
Базы данных (БД) используются в электроэнергетике для структурирования и организации информационных потоков, связанных с мониторингом, управлением и анализом данных в энергосистемах [1]. Это позволяет:
- хранить данные о состоянии оборудования, параметрах сети, результатах ремонтов и проверок;
- интегрировать информацию из различных источников, чтобы исключить дублирование данных;
- использовать специализированные системы управления базами данных (СУБД) для управления большими потоками информации.
Для служб режимов энергосистем в электроэнергетике используются базы данных, которые содержат информацию о нагрузках, перетоках мощности, потерях мощности и электроэнергии, параметрах работы энергосистем, оборудовании и процессах, связанных с управлением режимами. Эти базы данных используются в автоматизированных системах диспетчерского управления (АСДУ) для сбора данных и диспетчерского управления режимами.
Виды баз данных, которые используются в АСДУ:
- оперативная БД — основная база для хранения расчётных схем и данных последних режимов.
- архивная БД — база для хранения данных посчитанных режимов.
- БД системы оповещения — база для хранения информации о событиях, связанных с режимами, например, о перетоках мощности, напряжениях узлов.
Также в БД могут храниться:
- данные телеметрии — информация о непрерывно изменяющихся параметрах режима (например, частоте, напряжениях узлов);
- данные о состоянии оборудования — информация от подстанционных средств и подсистем мониторинга;
- данные регистрации аварийных событий и процессов — в том числе от микропроцессорных устройств релейной защиты и автоматики (РЗА) и противоаварийного управления.
Базы данных для АСДУ должны обеспечивать:
- хранение и предоставление версий цифровой информационной модели электрической сети на любой момент времени для ретроспективного анализа.
- создание вариантов цифровой информационной модели в процессе подготовки её изменений.
- верификацию цифровой информационной модели или её фрагментов.
- импорт и экспорт цифровой информационной модели или её фрагментов.
- слияние информационных моделей или их фрагментов.
Для работы с базами данных в АСДУ используются:
- Программные комплексы для моделирования, анализа и планирования электроэнергетических режимов PowerFactory. Доступны локальные или серверные базы данных, есть расчётные модули для расчёта установившихся режимов и управления сложными системами в режиме реального времени.
- Специализированные графические редакторы — позволяют рисовать однолинейную схему сети, создавать расчётную модель, задавать режим сети (включение, отключение коммутационных аппаратов) и заполнять базу данных.
Базы данных для служб РЗА — содержат базы данных и программные комплексы для служб релейной защиты и автоматики в электроэнергетике:
- Программный комплекс «Служба РЗА». Обеспечивает централизацию информации службы и филиалов, автоматизацию электротехнических процессов. В базе данных хранятся параметры первичного оборудования, установленные устройства РЗА, даты их установки и проверок.
- Подсистема «Анализ» в АСУ ремонтами электрооборудования (АСУРЭО). Предназначена для сбора, учёта и систематизации информации о технологических нарушениях и авариях в работе устройств и систем РЗА и противоаварийной автоматики. Позволяет вести учёт правильных срабатываний, технических неисправностей и неверных действий персонала.
- Программный комплекс «Анализ 2009». Обеспечивает ведение базы данных количественного учёта устройств (комплексов) РЗА и реализованных в них функций РЗА, результатов анализа и оценки их работы, формирование отчётной информации о функционировании РЗА.
- Программно-вычислительный комплекс (ПВК) «АРУ (автоматизация расчета уставок) РЗА». Предназначен для решения прикладных задач по расчёту токов короткого замыкания, выбора уставок устройств РЗА, проверки электроэнергетического оборудования.
Для службы подстанций в электроэнергетике используются специализированные базы данных, которые содержат информацию о состоянии оборудования, результатах ремонтов и проверок, хроматографическом анализе энергетических масел и других данных. Такие базы данных могут быть отечественными и зарубежными.
Отечественные решения:
- Программный комплекс «РТП 3». Использует единую базу данных по схемам и нагрузкам сети для решения задач: оценки режимных параметров электрической сети, нормирования технологических потерь электроэнергии, мониторинга уровня потерь электроэнергии и других.
Возможности «РТП 3»:
- оглавление базы данных по электрическим сетям, где можно найти нужный фидер по принадлежности к району, номинальному напряжению, подстанции;
- ввод расчётной схемы на основе нормальной оперативной схемы сети, элементы сети — узлы (центры питания, генераторы, отпайки, трансформаторы) и линии (провода, кабели, соединительные линии);
- хранение результатов расчётов в сводных таблицах, где они суммируются по центрам питания, районам электрических сетей и сетевой компании в целом.
- Система «АСУРЭО» от «СМС-Информационные технологии». Предназначена для организации технического обслуживания и ремонта энергетического оборудования на всех уровнях технической эксплуатации.
В качестве источников для баз данных в электроэнергетике используются:
- Данные интеллектуальных приборов учёта (Smart Metering) — предоставляют информацию о потреблении электроэнергии в режиме реального времени.
- Данные SCADA-систем — собирают и обрабатывают данные о состоянии электроэнергетической сети, обеспечивают оперативный контроль и управление.
- Рыночные данные — информация о ценах на электроэнергию, объёмах торгов и прогнозах спроса.
- Данные о погоде — важны для прогнозирования нагрузки на сеть и планирования работы электростанций, особенно использующих возобновляемые источники энергии (солнечные и ветряные).
Технологией обработки в базах данных электроэнергетики используется консолидация данных — извлечение данных из разных источников, преобразование в единый формат и загрузка в хранилище данных. Консолидация данных в электроэнергетике — это процесс объединения информации из разнородных источников в единое информационное пространство, что позволяет использовать данные для решения задач управления объектами электроэнергетики. Это может относиться к данным, собираемым с информационных систем электросетевых компаний, интеллектуальных систем учёта и других источников.
Целями использования баз данных являются [2]:
- Повышение эффективности управления за счёт интеграции данных, которые ранее были рассредоточены по системам.
- Оперативная визуализация и анализ ключевых показателей эффективности (KPI), связанных с бизнес-процессами генерации и распределения энергоресурсов.
- Интеграция текущих и исторических данных.
- Обеспечение однородности данных в организации, поддержка корпоративных стандартов.
Задачами использования баз данных являются:
- Создание централизованного хранилища данных (data warehouse). Это позволяет интегрировать приложения, бизнес-процессы и взаимодействие пользователей, готовить отчётность и проводить сложный финансово-экономический и технологический анализ.
- Автоматизация рутинных процессов консолидации, например, сбора данных из учётных систем и электронных таблиц, проверки, централизованного хранения и консолидации данных.
- Автоматизация информационного обмена с системами в электроэнергетике и подчинёнными им системами.
Методами использования баз данных являются:
- Использование информационных моделей. Они позволяют централизовать данные, собирать, хранить и организовывать доступ, а также визуализировать данные. Системы автоматизированного проектирования (САПР) создают информационные модели для поддержки управления объектом электроэнергетики на разных этапах жизненного цикла.
- Применение специализированных инструментов для консолидации данных из различных систем-источников. Системы, которые позволяют консолидировать технологическую информацию из систем АСУ технологического процесса (ТП), систем учёта, систем телемеханики.
Программным обеспечением реализации консолидации данных в электроэнергетике являются:
- Программный комплекс «Консолидация данных» — разработан компанией «ИСЕРВ» для накопления информации из информационных систем электросетевого холдинга ПАО «Россети». Информация накапливается в комплексе и организуется так, что к ней можно осуществлять быстрый доступ из систем и предоставлять в согласованных форматах.
- Информационная платформа «Дельта-К» — специализированное программное обеспечение для консолидации технологической информации из различных систем-источников. Позволяет строить распределённую систему, где сбор и обработка данных могут производиться на отдельных узлах, а консолидация — на одном или нескольких серверах баз данных.
- Анализ больших данных (Big Data) — использование алгоритмов машинного обучения, обученных на исторических данных о потреблении электроэнергии, погодных условиях и других факторах, для прогнозирования нагрузки на энергосистему.
Использование баз данных в электроэнергетике сталкивается с рядом проблем, которые связаны с техническими, организационными, законодательными аспектами и безопасностью данных. Эти проблемы связаны с внедрением современных технологий для повышения эффективности и надёжности энергосистем, но требуют комплексного решения [3-5].
Технические проблемы:
- Совместимость существующих оборудования и программного обеспечения с новыми цифровыми решениями.
- Разнообразие стандартов и протоколов. Это затрудняет обмен данными и взаимодействие между различными системами.
- Разрозненность и фрагментированность данных. Разные подразделения могут не иметь доступа к данным друг друга, что мешает развитию аналитики больших данных.
- Инфраструктурный барьер. Объём и сложность обрабатываемых данных требуют мощной и масштабируемой вычислительной инфраструктуры, но строительство дата-центров в энергетике не очень активно.
Организационные проблемы:
- Недостаток квалифицированных специалистов в области информационных технологий и цифровых решений. Многие компании сталкиваются с нехваткой кадров, готовых оперативно адаптироваться к изменениям в сфере цифровизации.
- Сопротивление изменениям со стороны сотрудников. Это может стать барьером на пути внедрения новых практик и технологий.
- Необходимость инвестирования значительных средств в информационные технологии, что требует проработки эффективной стратегии финансирования. Традиционно компании не готовы выделять необходимые ресурсы для старта или масштабирования цифровых инициатив.
Законодательные проблемы:
- Отсутствие единых отраслевых моделей данных и стандартов сбора и верификации данных. Это затрудняет внедрение новых технологий, так как элементы системы не могут взаимодействовать друг с другом.
- Отсутствие открытых наборов реальных обезличенных данных. Это мешает развитию аналитики больших данных, так как нет стимулов и мотивации для взаимовыгодного обмена данными, методиками и результатами прогнозирования.
Проблемы безопасности:
- Уязвимости в протоколах обмена данными и программном обеспечении. Многие протоколы, используемые в энергетике (например, Modbus, DNP3), изначально не были разработаны с учётом современных требований к безопасности.
- Незащищённая передача данных — данные передаются в открытом виде, что позволяет злоумышленнику перехватывать и изменять их.
- Уязвимости в программном обеспечении — программное обеспечение SCADA-систем и контроллеров часто содержит уязвимости, которые могут быть использованы для получения несанкционированного доступа к системе.
Для решения проблем необходимо применять комплексный подход, сочетающий технические, организационные и криптографические методы защиты.
1. Засухина О.А. Системы управления базами данных в современных реалиях / Засухина О.А., Ершов Е.В. // Современные технологии и научно-технический прогресс. 2022. № 9. С. 217-218.1
2. Засухина О.А. Популярные на российском рынке системы управления ба-зами данных / Засухина О.А., Зайцев Д.А., Шалашова Ю.В., Михалев А.В. // Современные технологии и научно-технический прогресс. 2023. № 10. С. 103-104.
3. Засухина О.А. Технология обработки больших данных (BIG DATA) / Засухина О.А., Ершов Е.В., Головатюков Л.К., Шитенков Г.А. // Вестник Ангарского государственного технического университета. 2022. № 16. С. 98-100.
4. Абрамович, Б.Н. Выбор способа пуска синхронного двигателя используемого в качестве потребителя регулятора / Б.Н. Абрамович, Д.А. Устинов, Ю.В. Ко-новалов // Электронный научный журнал Нефтегазовое дело. 2012. № 6. – С.1-9.
5. Коновалов, Ю.В. Моделирование координатных преобразований в электро-механических системах с учётом пространственного положения ротора / Ю.В. Коновалов // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2011. № 12(59). – С. 234-240.
