Катастрофа в теплосетях! А при чем тут электричество и NB-IoT? Часть 2

В предыдущей колонке мы говорили о том, как можно было бы теоретически изменить ситуацию с износом сетей. Но при этом есть другое, популярное мнение, что замена труб должна происходить по плану, согласно нормативам - и тогда все будет хорошо. Это тоже, по сути, теория и, наверное, даже более фантастическая, чем изобретение наших коллег. Представим, что трубы и проводку в вашем загородном доме надо менять каждые 10-15 лет. По нормативам так и есть. Ну вот честно, кто так делает? Это же большая нагрузка на личный бюджет, затраченное время и силы! И все это без каких-либо видимых причин. Вот примерно такая же логика у организаций ЖКХ, разве что обоснована она как-то иначе. Это значит, что пока не случится значительное количество аварий, участок теплотрассы будет продолжать отрабатывать сверхурочные сезоны. Такой способ выявления проблемных участков, хоть и дешевле замены всех труб по правилам, все равно остается очень дорогим! А когда в сезон количество аварий становится катастрофически больше, чем физические возможности ответственных организаций своевременно реагировать, тогда мы и видим в новостях сообщения о замерзших в темноте городах.

Мы в команде считаем, что хорошим решением может стать мониторинг сетей и обнаружение хотя бы части проблем на ранней стадии. Представляемая нашей командой технология изначально разрабатывалась для локализации точек бесконтрольного потребления в электрических сетях низкого напряжения. Ключевая особенность в том, что для вычислений требуются только данные по потреблению и актуальная схема сети. Позднее, когда мы изучили другие возможности ее применения, подтвердили предположение, что можем построить схожую математическую модель для трубопроводной распределенной сети и обнаруживать утечки на основе данных потребления, и что существенно - актуальные сечения трубопровода. Таким образом можно распознать засоры в трубах без вскрытия, только программным способом! Как только мы убедились, что это возможно, подготовили обоснование и запросили проведение пилотного проекта с одним из лидеров рынка.

Изначально мы изучали потребности электросетей, потому что они наиболее оцифрованы, и оцифрованы именно для этой цели: снизить технические и коммерческие потери. Но по факту только цифрового счетчика недостаточно. Нужно правильно обработать данные, а данных - недостаточно для вычисления известными способами. Так и получается, что оцифровка сетей идет параллельно с ростом общих потерь в распределительных сетях, на которые приходится основная доля всех потерь.

Рисунок 1. Статистика потерь в сетях высокого, среднего и низкого напряжения ПАО "РОССЕТИ-ЮГ"

%simple-img-800-1%

Источник: ПАО "Россети Юг" - "Ростовэнерго"

Для решения этого вопроса появилось два подхода: добрать данные дополнительным оборудованием или анализировать статистику потребления, в том числе и с помощью искусственного интеллекта (ИИ). У этих подходов есть недостатки: первый способ - дорогой в установке и обслуживании, а второй показывает низкую точность и принципиально не сможет указывать на источники технических потерь.

Изобретенный нашими коллегами метод лишен этих недостатков. Это подтвердилось на реальном примере. В августе 2023 года мы провели пилот на одной небольшой подстанции в сетях "Воронежэнерго" (филиал "Россети Центр Воронежэнерго" ПАО "МРСК Центра" - прим. ComNews). Пилот состоялся при посредничестве наших партнеров из энергосервисной компании. В этой работе мы дважды убедились в точности работы наших алгоритмов. Первый раз - когда получили схему сети от партнеров и нашли в ней точки с большим объемом неконтролируемого потребления.

Рисунок 2. Выдержка из протокола пилотного проекта на ТП-4-10

%simple-img-800-2%

%simple-img-800-3%

Источник: "Воронежэнерго"

Тогда у нас появилось предположение, что такая хорошо оцифрованная сеть, скорей всего, имеет неточность в схеме. И второй раз убедились, когда при выезде на место провели повторное обследование сети. В точках, куда указывал алгоритм, мы увидели ответвления сети, которых не было на первоначальной схеме, предоставленной партнерами. После того как мы составили актуальную схему сети, алгоритм указал на точки с бесконтрольным потреблением. В этих точках был обнаружен механический счетчик и подозрительные соединения.

Рисунок 3. Выдержка из протокола пилотного проекта на ТП-4-10

%simple-img-800-4%

Источник: "Воронежэнерго"

Сеть в целом оказалась "здоровой", не выходящей за нормативы потерь. Фактический объем потерь был на уровне 13,1% от объема потребления. А наш алгоритм указал итоговый небаланс в объеме 5,8%. Таким образом, в случае устранения причин в указанных нами точках можно получить существенную экономию, а потери сети будут приближены к естественному уровню. Конечно, для сохранения достигнутого результата нужно постоянно отслеживать и изменения схемы, и новые соединения, и постоянно следить за небалансом. Для этого мы и предлагаем инструмент мониторинга, который будет поддерживать актуальность схемы сети и своевременно обнаруживать потенциальные проблемы.

Надеюсь, что скоро смогу рассказать про интересный результат пилотного проекта для теплопроводной сети. Там задача будет сложнее, так как придется дооснастить штатные средства измерений модемами, передающими показания. В этом и есть ответ на вопрос в заголовке. И это очень важное условие: для корректной работы алгоритма нужен одновременный сбор данных с приборов учета. Вычисления окажутся точными, если будет достигнуто относительно одновременное снятие показаний - в пределах одной секунды. Конечно же, это было бы невозможно без технологий NB-IoT.