Электрические системы стали умнее, чем когда-либо?

Эволюция «мозга»: от автоматизации к интеллектуальному принятию решений.
Хотя в прошлых электрических системах также присутствовала автоматизация, они в основном работали по заранее заданным правилам. Однако современные системы развили «мозг», способный мыслить.
Крупномасштабные модели энергосистемы становятся основой принятия решений: специализированные крупномасштабные модели энергосистемы, такие как «Крупномасштабная модель Гуанмин» Государственной энергосети и «Да Ватт» Китайской южной энергосети, становятся интеллектуальным ядром системы. Например, диспетчер энергосистемы Ханчжоу, использующий искусственный интеллект, может выполнить анализ всей нагрузки города за 3 секунды, повысив эффективность диспетчеризации более чем в три раза.
Точное прогнозирование и интеллектуальная диагностика: технология прогнозирования на основе глубокого обучения позволяет системе «предвидеть будущее». Система DLCF компании Guangdong Power Grid Company поддерживает погрешность прогнозирования нагрузки в пределах 2,1% в течение следующих 96 часов. Недавно внедренный компанией Yangzhou Power Supply Company в провинции Цзянсу «Интеллектуальный агент по потерям в распределительных сетях» может точно идентифицировать 15 типов видимых аномалий и 10 типов скрытых потерь, что приводит к показателю соответствия требованиям после внедрения системы на уровне 99,84% по потерям в распределительных сетях.

Расширение «чувств»: от слепых зон к панорамному восприятию.
Интеллектуальные электрические системы, используя повсеместно распространенные «датчики», осуществляют тщательное восприятие всей системы.
Значительно улучшенная ситуационная осведомленность: система, разработанная Китайским научно-исследовательским институтом электроэнергетики с использованием технологии глубокого обучения на графах, позволяет повысить точность отслеживания динамической топологии до более чем 98%, а точность прогнозирования распределенной нагрузки также превышает 88%. Это означает, что система может более точно «видеть» собственное рабочее состояние.
«Автономная» инспекция оборудования: опасные задачи по инспекции, которые ранее требовали ручного подъема, теперь могут выполняться интеллектуальными роботами. Робот-собака «Тяньшу» Государственной энергосети, роботы для инспекции линий электропередачи и другие становятся «новыми сотрудниками» на передовой линии энергоснабжения. Эффективность инспекций с помощью интеллектуальных дронов возросла в пять раз, что значительно снижает риск для человека.

«Расширение понятия «Руки»: от точного исполнения к сотрудничеству человека и машины»
Интеллект проявляется не только в работе мозга и органов чувств, но и на уровне исполнения, позволяя выполнять более точные и быстрые операции.
Автономное выполнение сложных операций: робот-оператор «Big Watt» с искусственным интеллектом от китайской компании Southern Power Grid уже способен автономно выполнять операции переключения на распределительных устройствах — ключевую задачу для обеспечения безопасной и стабильной работы энергосистемы.
Интеллектуальное управление на уровне миллисекунд: В сценариях с чрезвычайно высокими требованиями к надежности, таких как центры обработки данных, интеллектуальные системы автоматического управления на основе связи IEC 61850 GOOSE обеспечивают быстрое и надежное переключение между источниками питания, избегая задержек и рисков, связанных с проводным подключением. В нефтехимической промышленности высокоскоростная система переключения (HSTS) от ABB может завершить переключение питания в течение 30 миллисекунд, обеспечивая непрерывность производства.

Перестройка базовой логики: от жестких соединений к программно-определяемым системам.
В основе всех вышеперечисленных интеллектуальных функций лежит фундаментальное изменение базовой логики электрических систем.
Разделение программного и аппаратного обеспечения: концепция «программно-определяемой системы», представленная открытой платформой автоматизации EcoStruxure от Schneider Electric, проникает в области электротехники и промышленной автоматизации. Она отделяет программное обеспечение от аппаратного обеспечения, позволяя обновлять и расширять функции системы посредством обновлений программного обеспечения, подобно обновлению мобильного приложения, что значительно повышает гибкость системы и эффективность развертывания (время развертывания может сократиться более чем на 20-50%).
Цифровой двойник: Создание цифрового «двойника» физического оборудования позволяет осуществлять мониторинг состояния оборудования в режиме реального времени и предупреждать о неисправностях. Система цифрового двойника оборудования ГИС, разработанная компанией Pinggao Electric, может предоставлять предупреждения о неисправностях за 48 часов, повышая эффективность технического обслуживания на 40%.