О подходе к обработке данных для интеллектуальных систем централизованного теплоснабжения

В статье рассматривается проблема перехода к интеллектуальным системам теплоснабжения за счет создания единого информационного пространства и достижения высокого уровня управляемости всей системы. В рамках внедрения проектов автоматизации технологических процессов решается ряд информационных задач нижнего уровня, в том числе по сбору данных о тепловых и гидравлических режимах работы объектов систем теплоснабжения для осуществления контроля, оперативного управления и анализа эффективности их функционирования. Одна из проблем интеллектуальных систем связана со сбором информации для ее дальнейшего хранения и обработки. Рассмотрены методы сбора информации на реальных энергетических объектах и предложено использовать многоуровневую систему с выделением верхнего уровня в облачное хранилище. Реализованная в настоящее время схема сбора данных в автоматизированных системах управления теплоснабжением может быть дополнена обобщенным методом аккумулирования данных с введением дублирующих потоков, позволяющих обеспечить их целостность. Предложены подходы к идентификации собираемых данных, обеспечению устойчивости процесса сбора, надежности хранения и целостности. Для защиты данных можно использовать ролевую модель безопасности с выделенным единым центром сертификации, а также параллельную обработку данных. Следующий этап развития – создание систем глобального мониторинга, деятельность которых направлена на оперативное реагирование на всех уровнях. Аккумулируемый массив данных позволит вывести эксплуатируемые системы на новый уровень за счет использования таких инструментов, как прогнозирование и имитационное моделирование, и создать цифровые двойники систем теплоснабжения. Дополнительное преимущество создаваемой системы сбора данных – возможность прогнозирования и моделирования на уровне выше отдельно взятой установки или предприятия и, как следствие, помощь в формировании более взвешенных управленческих решений.

1. Lund H., Østergaard P. A., Nielsen T. B., Werner S., Thorsen J. E., Gudmundsson O., Arabkoohsar A., Mathiesen B. V. (2021) Perspectives on Fourth and Fifth Generation District Heating. Energy, 227, 120520. https://doi.org/10.1016/j.energy.2021.120520.

2. Bezhan A. V. (2020) Performance Improvement of Heat Supply Systems Through the Implementation of Wind Power Plants. Enеrgеtika. Izvestiya Vysshikh Uchebnykh Zavedenii i Energeticheskikh Ob’edinenii SNG = Energetika. Proceedings of CIS Higher Education Institutions and Power Engineering Associations, 63 (3), 285–296. https://doi.org/10.21122/1029-7448-2020-63-3-285-296 (in Russian).

3. Sednin V. А., Bubyr T. V. (2019) Numerical Study of Complex Heat Transfer in Blown Impassable Channels of Heating Mains. Enеrgеtika. Izvestiya Vysshikh Uchebnykh Zavedenii i Energeticheskikh Ob’edinenii SNG = Energetika. Proceedings of CIS Higher Education Institutions and Power Engineering Associations, 62 (1), 61–76. https://doi.org/10.21122/1029-7448-2019-62-1-61-76 (in Russian).

4. Lund H., Duic N., Østergaard P. A., Mathiesen B. V. (2018) Future District Heating Systems and Technologies: on the Role of Smart Energy Systems and 4th Generation District Heating. Energy, 165A, 614–619. https://doi.org/10.1016/j.energy.2018.09.115.

5. Gao L., Cui X., Ni J., Lei W., Huang T., Bai C., Yang J. (2017) Technologies in Smart District Heating System. Energy Procedia, 142, 1829–1834. https://doi.org/10.1016/j.egypro.2017.12.571.

6. Grzegórska A., Rybarczyk P., Lukoševičius V., Sobczak J., Rogala A. (2021) Smart Asset Management for District Heating Systems in the Baltic Sea Region. Energies, 14 (2), 314. https://doi.org/10.3390/en14020314.

7. Voropay N. I., Gubko M. V., Kovalev S. P., Massel' L. V., Novikov D. A., Raikov A. N., Senderov S. M., Stennikov V. A. (2019) Digital Energy Development Problems in Russia. Problemy Upravleniya = Control Sciences, (1), 2–14. https://doi.org/10.25728/pu.2019.1.1 (in Russian).

8. Kopaygorodsky A.N., Mamedov T.G. (2020) Architecture of the Intellectual Information System to Support Expert Decisions on Strategic Innovative Energy Development. Information and Mathematical Technologies in Science and Management, 4 (20) 168–176. https://doi.org/10.38028/ESI.2020.20.4.015.

9. Onile A. E., Machlev R., Petlenkov E., Levron Y., Belikov J. (2021) Uses of the Digital Twins Concept for Energy Services, Intelligent Recommendation Systems, and Demand Side Management: A Review. Energy Reports, 7, 997–1015. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2021.01.090.

10. Schmidt D. (2021) Digitalization of District Heating and Cooling Systems. Energy Reports, 7 (4), 458–464. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2021.08.082.

11. Lorenzen P., Janßen P., Winkel M., Klose D., Kernstock P., Schrage J., Schubert F. (2018) Design of a Smart Thermal Grid in the Wilhelmsburg District of Hamburg: Challenges and Approaches. Energy Procedia, 149, 499–508. https://doi.org/10.1016/j.egypro.2018.08.214.

12. Mikheev A. V. (2020) Big Data Analysis for Innovation Development Decision Making in Energy Sector. Informatsionnye i Matematicheskie Tekhnologii v Nauke i Upravlenii = Information and Mathematical Technologies in Science and Management, (4), 158–167. https://doi.org/10.38028/ESI.2020.20.4.014 (in Russian).

13. Sednin V. A., Sednin A. V. (2020) Reconstruction of Heat Sources of the Minsk Thermal Networks Branch of Minskenergo RUE. Energeticheskaya Strategiya [Power Engineering Strategy], (6), 16–22 (in Russian).

14. Sednin V. A., Sednin A. V. (2005) Automatic Control System оf Regional Boiler House. Enеrgеtika. Izvestiya Vysshikh Uchebnykh Zavedenii i Energeticheskikh Ob’edinenii SNG = Energetika. Proceedings of CIS Higher Education Institutions and Power Engineering Associations, (4), 53–60 (in Russian).

15. Sednin V. A., Gutkovskii A. A. (2016) Modernization and Automation of the Heat Supply System. The Experience of Belarus. Energosberezhenie [Energy Saving], (8), 46–52 (in Russian).

16. Tate J., Beck P., Ibarra H. H., Kumaravel S., Miklas L. (2017) Introduction to Storage Area Networks. IBM Redbooks. Available at: https://www.redbooks.ibm.com/redbooks/pdfs/sg245470.pdf.

17. Sajwan V., Yadav V., Haider M. (2015) The Hadoop Distributed File System: Architecture and Internals. International Journal of Combined Research & Development (IJCRD), 4 (3), 541–544.

18. Oh M., Park, S., Yoon J., Kim S., Lee Kang-won, Weil S., Yeom H., Jung M. (2018). Design of Global Data Deduplication for a Scale-Out Distributed Storage System. IEEE 38th International Conference on Distributed Computing Systems (ICDCS), 2–6 July 2018, 1063–1073. https://doi.org/10.1109/ICDCS.2018.00106.

19. Druk E. V., Levko I. V. (2019) Fundamentals of VPN-Networks Organization and Management for Special Purposes in Modern Information Systems. T-Comm – Telekommunikatsii i Transport = T-Comm, 13 (6), 19–29. https://doi.org/10.24411/2072-8735-2018-10276 (in Russian).

20. Buyya R., Broberg J., Goscinski A. (2011) Cloud Computing: Principles and Paradigms. Hoboken, John Wiley & Sons Inc. https://doi.org/10.1002/9780470940105.

21. Nikolenko S. (2018) Deep Learning. St. Petersburg, Peter Publ. 480 (in Russian).