ИИ для энергосистем

Мировым энергетическим трендом последних лет становится переход к распределенной генерации и накоплению, как более выгодному и экологичному способу энергоснабжения потребителей. Стоимость генерирующего оборудования на возобновляемых источниках энергии (ВИЭ), а также накопителей энергии, снижается, в то время как подключение к центральным электросетям (особенно на труднодоступных территориях) остается дорогим и технологически сложным. Таким образом, растет рынок гибридных комплексных систем, способных эффективно управлять спросом и предложением электроэнергии в рамках микрогрида. Например, такая технологически развитая страна, как Сингапур, ставит задачу по трансформации всей своей энергосистемы в «миллион микрогридов». Для тестирования лучших мировых микрогрид-технологий там создан уникальный полигон REIDS, на котором в настоящее время ведется демонстрация работоспособности технологии МФТИ.

Для удаленных и технологически изолированных территорий Сибири и Дальнего Востока, для модернизации существующей и создания новой инфраструктуры Северного морского пути и Арктического региона РФ требуется надежное и безопасное гибридное энергоснабжение, минимизирующее использование привозного дизельного топлива как дорогого и неэкологичного.

Однако микроэнергетические системы, составляющие основу распределенной энергетики, предъявляют высокие требования к оптимизации системы управления генерирующими, запасающими и потребляющими объектами для их эффективной совместной работы и минимизации энергетических потерь. Заказчики заинтересованы в простоте подключения новых объектов к системе и снижении себестоимости киловатт-часа потребляемой энергии. Для этого микрогрид должен в постоянном режиме регулировать и оптимизировать генерацию, нагрузку и запасание электроэнергии. Стандартное программное обеспечение, основанное на иерархических алгоритмах, не способно обеспечить необходимый уровень гибкости и требует значительных вычислительных мощностей, что также приводит к удорожанию себестоимости электроэнергии. Что касается автономных гибридных энергосистем для удаленных и изолированных территорий, то для них все требования к надежности и простоте системы управления становятся критически важными.

Подход МФТИ состоит в уходе от алгоритмизации путем предоставления энергосистеме собственного языка общения и мультиагентной платформы для самоорганизации. В результате сокращаются затраты на инжиниринг энергосистем и их обслуживание высококвалифицированными специалистами, повышается эффективность использования сгенерированной энергии, снижается себестоимость электроэнергии (до 15%).

Мультиагентная платформа интеллектуального трейдинга самоорганизующихся микроэнергетических систем решает следующие технические задачи:

• организация межмашинного взаимодействия посредством децентрализованного p2p соединения между участниками энергосистемы на базе IoT шлюзов с открытым кодом Eclipse Kura по протоколу MQTT;

• распределенное регулирование и управление балансом мощности в системе в условиях одновременной реализации множества энергетических трансакций обеспечивается посредством цифровых двойников, облачной подсистемы сбора, анализа данных и торговой подсистемы с библиотекой аукционных механизмов;

• принятие решений об участии в энергетическом балансе системы с учетом текущего состояния объекта, внешних факторов, предпочтений, стоимости электроэнергии осуществляется по итогам аукциона и вычисленной равновесной цены;

• оптимизация и адаптация стратегий поведения агентов относительно своего энергопотребления происходит с применением нейросетей в подсистеме машинного обучения.

В настоящее время на базе разработок мультиагентной платформы интеллектуального трейдинга самоорганизующихся микроэнергетических систем реализуется пилотный проект по модернизации дизельной генерации в п. Лаборовая ЯНАО. После его окончания планируется тиражирование подобных проектов на других территориях ЯНАО и НАО.