Интеллект молодых
В 2022 году свежеиспечённый выпускник Губкинского университета Арсений Величко организовал инновационную компанию «Смартрен» для решения крайне перспективной задачи по прогнозированию выработки ВИЭ. Компания уже получает доход.
В «Смартрене» собралась небольшая команда из специалистов по возобновляемой энергетике, искусственному интеллекту, геоинформатике, автоматизации и другим направлениям. Например, Артемий Величко имеет опыт создания систем компьютерного зрения по проектам умных городов Италии. Максим Трегубенко работал над такими задачами, как машинное распознавание пешеходов, поиск неисправностей производственного оборудования и разработка алгоритмов для управления роботами и беспилотными автомобилями. Владислав Карасевич удачно дополняет коллектив благодаря широчайшему кругозору. Он - преподаватель кафедры ВИЭ, автор книг и патентов, эксперт в области природного газа и автономной энергетики. В команду «Смартрена» входит молодой учёный из Самарского национального исследовательского университета Давид Шапиро - специалист по геоинформатике, анализу авиа- и космических снимков.
«Энерговектор» беседует с руководителем компании «Смартрен» Арсением ВЕЛИЧКО.
— Арсений, в октябре на Российской энергетической неделе Системный оператор объявил об использовании систем прогнозирования выработки ВИЭ. Что подобные решения дают для управления сетями?
— Используя прогнозирование, можно повысить надёжность энергосистемы, снизить затраты на её эксплуатацию. Роль прогнозирования возрастает при увеличении доли стохастических объектов генерации. В мире есть прецеденты, когда именно неточные прогнозы выработки ВИЭ вызывали блэкауты. Помимо этого с повышением точности прогнозирования открываются дополнительные возможности для работы на рынке системных услуг, появляются интеллектуальные инструменты гибкого управления энергосистемой.
— Кто ещё нуждается в прогнозах по ВИЭ?
— В первую очередь энергетические предприятия, которые на оптовом рынке электроэнергии и мощности несут потери из-за отклонений фактических значений выработки от заявленных. Компании вынуждены компенсировать разницу, покупая и приобретая энергию на балансирующем рынке. Хороший прогноз нужен практически всем субъектам централизованных и автономных энергосистем.
— Можно ли задействовать решения «Смартрена» при управлении микросетями?
— Можно! Для простоты представьте изолированный от единой системы объект, в котором есть всё: топливная и ВИЭ-генерация, системы накопления энергии и, конечно, её потребители. Эксплуатировать всё это хозяйство с минимальными затратами, экономя дизельное топливо и продлевая срок службы накопителей, помогут средства прогнозирования выработки ВИЭ, прогнозирования энергопотребления, управления потребителями и накопителями.
Сегодня мы исследуем различные оптимизационные алгоритмы в применении к микросетям.
— Как к вам пришла идея создать компанию «Смартрен»?
— Я учился на кафедре возобновляемых источников энергии в РГУ нефти и газа имени И. М. Губкина. Там под руководством завкафедрой Василия Александровича Зубакина начал писать работу на тему построения первой в России виртуальной электростанции. При подготовке магистерской диссертации я погрузился в вопросы архитектуры интеллектуальных систем, прогнозирования, управления спросом, оптимизации работы ГЭС, микросетей и многого другого.
На нашей кафедре собрались сильные специалисты. Студентам не просто дают знания, им прививают глубокий интерес к сфере ВИЭ. Именно этот интерес и породил нашу компанию, он же поддерживает её сотрудничество с кафедрой.
Спасибо Василию Александровичу и другим преподавателям кафедры за науку, за бесценный опыт реальных проектов, а также за замечательные условия для обучения!
— Откуда берутся исходные данные для прогнозирования? Подходят ли для этой цели стандартные метеоданные?
— Данные поступают из глобальных климатических моделей, которые просчитываются несколькими крупными научными институтами по нескольку раз в день. Затем эти данные могут быть обработаны в местных климатических моделях. Используется у нас и информация со спутника. Стандартные метеоданные нам не подходят, ведь мы получаем картину с высоким пространственным и временным разрешением.
— Какие вычислительные мощности необходимы?
— Это зависит от решаемой задачи. Например, для того чтобы прогнозировать выработку нескольких солнечных электростанций, достаточно хранилища данных на терабайт и сервера с небольшим объёмом ОЗУ. Если же потребуется обеспечить прогноз всем российским солнечным электростанциям, то компьютерные ресурсы придётся значительно нарастить.
В последнее время в сфере информационных технологий наблюдается переход на облачные решения. Например, на Yandex Cloud, где можно выбрать уже готовые конфигурации кластерного сервера или базы данных с автоматическим резервным копированием и технической поддержкой.
— Зачем нужна нейронная сеть? Как она обучается?
— Нейронная сеть - это просто специфическая математическая модель, генерирующая выходные данные на основе входных. Для её настройки следует подобрать необходимые параметры (весовые коэффициенты), которые дадут наиболее точное приближение. Это происходит в ходе её обучения, то есть прогона программы на определённом объёме данных и уточнения весовых коэффициентов в зависимости от ошибки модели.
Объём данных постоянно увеличивается, отчего повышается качество обучения нейронных сетей. Тем не менее для решения сегодняшних задач нам не требуются огромные мощности центральных и графических процессоров, как в случае ChatGPT и других языковых моделей.
— Есть ли в России заказчики на решения «Смартрена»?
— Да, конечно! А ещё мы начинаем сотрудничать со странами ближнего зарубежья.
— Почему в нашей стране редко используются солнечные трекеры?
— Во-первых, по договорам первой программы ДПМ ВИЭ предприятия получали регулярные выплаты за установленную мощность, а потому их больше интересовала возможность повысить её, а не увеличивать выработку. Во-вторых, для трекеров сложно выполнить требования по локализации оборудования. И, конечно, трекерные системы повышают стоимость инвестпроектов.
В случае использования трекеров на СЭС целесообразно применить умную систему слежения за солнцем на основе искусственного интеллекта.
— За рубежом уже давно отмечается взаимное влияние ветровых парков, соседствующих друг с другом. Учитывает ли ваша система такие эффекты?
— Да, мы занимаемся моделированием подобных воздействий, но для получения гарантированного результата нам пока не хватает исходных данных.
— Кому принадлежат интеллектуальные права на использованные алгоритмы и ПО?
— Компании «Смартрен». Мы зарегистрировали в Роспатенте программы для ЭВМ по прогнозированию выработки ВЭС, выработки СЭС и потребления электроэнергии предприятиями. В них вложен немалый труд - тысячи человеко-часов.
Планируем регистрировать и другие программы, которыми мы сегодня занимаемся.
— Каковы ваши планы по дальнейшему развитию?
— Мы видим перспективы в интеграционном подходе к энергобизнесу. Например, проблему, связанную с непостоянством выработки ВИЭ, можно решать с помощью одного только модуля прогнозирования. Однако интереснее смотреть на энергосистемы глубже, объединяя средства прогнозирования, управления спросом, виртуальные электростанции и другие инструменты, чтобы достичь синергетического эффекта.
Сегодня мы разрабатываем аппаратно-программные комплексы по выявлению дефектов на солнечных и ветровых электростанциях с анализом вибро- и акустических сигналов. Здесь нам помогают студенты, привлечённые Давидом Шапиро. Недавно мы начали исследования в области электротранспорта.
— Что ещё вы хотели бы сказать читателям?
— Я считаю, что не нужно пытаться противостоять необратимым процессам. Генерация на основе ВИЭ заменит традиционную генерацию, электрокары вытеснят автомобили с ДВС, энергосистема станет менее централизованной, ручной труд будет заменяться роботами, нас ждёт повсеместное использование искусственного интеллекта и так далее. Чем раньше мы осознаем необратимость трансформации, тем лучше.
Читайте другие наши материалы
