МОСКВА, 15 марта (BigpowerNews) — Системный оператор (СО) уже использует в
практике оперативно-диспетчерского управления две информационные системы на
базе искусственного интеллекта, позволяющие прогнозировать выработку солнечных
и ветровых электростанций с точностью до 96%. Об этом заявил Директор по
цифровой трансформации СО Станислав Терентьев в ходе экспертной панельной
дискуссии «Искусственный интеллект в ТЭК» в рамках тематического Дня
искусственного интеллекта на Международной выставке-форуме «Россия» на
ВДНХ.
Станислав Терентьев, слова которого приводит пресс-служба СО, отметил, что
нарастание доли солнечных и ветровых электростанций до системно значимых
объемов накладывает дополнительные требования к планированию
электроэнергетических режимов энергосистем. С учетом прямой зависимости работы
объектов ВИЭ-генерации от погодных условий точность прогнозирования их
выработки становится важным фактором управления энергосистемой. Существенно
повысить точность планирования их загрузки позволяет искусственный
интеллект.
По его словам, с 2022 года в процессе оперативного управления
электроэнергетическим режимом ЕЭС России оператор использует системы
«Прогнозирование выработки ВИЭ. Солнце» и «Прогнозирование выработки ВИЭ.
Ветер», построенные на базе нейросетей. Обе системы внесены в Единый реестр
российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных.
На сегодняшний день ИС «Солнце» осуществляет прогнозирование выработки
электроэнергии на 64 солнечных электростанциях. В течение 2024 года это
количество должно возрасти до 70, а в следующем году – до 75 станций. ИС
«Ветер» сейчас используется на 22 ветроэлектростанциях. Планируется, что до
конца 2025 года она охватит уже 30 ВЭС, рассказал Терентьев.
«Наши информационные системы «Солнце» и «Ветер» на сегодняшний день обладают
достаточно высокой точностью прогнозирования. Они обращаются к пяти источникам
метеоданных, – как к отечественным, так и к зарубежным базам, – и на их основе
рассчитывают семь моделей: летние, зимние, композиционные, с нижним конусом
облачности и так далее. Это позволяет нам анализировать и выбирать лучшую
модель за прошедшие пять суток», – сообщил Терентьев.
Особенностью этих систем является использование обучаемых нейронных сетей
при работе с данными телеметрии «зеленых» энергообъектов и широкой выборкой
гидрометеорологических данных, что позволяет достигать высокой точности
прогнозирования. По словам представителя СО, в среднем точность прогноза на
оперативном горизонте планирования до 1 часа с шагом 15 минут достигает 94–96
%, а на краткосрочном от 2 до 4 часов с шагом 1 час – 87–92 %.
«Используемые нами методы прогнозирования основаны на технологии машинного
обучения или нейросети, которая делает прогноз выработки электроэнергии на
различных горизонтах планирования. Все основные модели обучались по данным,
которые были накоплены, начиная с 2020 года, и чем дольше применяется
нейросеть, тем больше данных она обрабатывает. Как следствие, это приводит к
улучшению точности прогнозирования», – отметил директор по цифровой
трансформации СО.
Разработчиком информационных систем «Прогнозирование выработки ВИЭ. Солнце»
и «Прогнозирование выработки ВИЭ. Ветер» – является дочерняя компания
Системного оператора АО «НТЦ ЕЭС Информационные комплексы».