Автор: Иван Сычев. Сегодня одним из принципов, на основе которого строятся решения по обеспечению защиты энергосистем от различного рода технологических нарушений в целом, и как следствие – поддержанию нормальной работы электрических подстанций и потребителей электроэнергии, является использование информационных моделей защищаемых объектов, позволяющих выявлять риски.

Эти модели создаются в результате анализа и изучения существующих систем, которые уже находятся в эксплуатации. Инженеры имеют возможность получать эти модели на самой ранней стадии – стадии проектирования. Такой подход позволяет учесть возможные риски заранее, существенно снизив стоимость исправления ошибок.

Однако, ручное проектирование структурно-функциональных схем релейной защиты и автоматики для цифровых подстанций – сложный, длительный и дорогостоящий процесс. Помочь инженерам-электроэнергетикам справиться с этой задачей быстрее и проще может искусственный интеллект. Я узнал подробности об этом у экспертов.

Электрические подстанции – что это?

Электрические подстанции – достаточно сложные технологические объекты, численность которых в России близка к миллиону, однако большинство из них были построены десятки лет назад и нуждаются в модернизации. Сейчас рынок автоматизированных систем управления технологическим процессом (АСУ ТП) составляет несколько десятков миллиардов рублей и растет на 10–15% ежегодно, а 5–7% от этого составляют услуги по проектированию. Нормативный срок проектирования таких объектов занимает до 10–12 месяцев. Следовательно, для того, чтобы в короткие сроки провести массовую модернизацию, необходимы новые решения и подходы.

Под АСУ ТП подразумевается не только SCADA-системы – программные пакеты для разработки или обеспечения работы в реальном времени систем сбора, обработки, и архивирования информации об объекте мониторинга или управления, но и контроллеры, которые устанавливаются на подстанции, терминалы релейной защиты, устройства сопряжения с объектом цифровых подстанций, которые размещаются в непосредственной близости от самого оборудования.

Сложность самой технологии заключается в том, что описанное в нормативно-технической документации время реакции на любое технологическое нарушение в таких системах составляет порядка нескольких десятков миллисекунд. За это время нужно опросить большое количество сенсоров, датчиков и выполнить достаточно сложные алгоритмы.

Несвоевременное принятие соответствующих мер может привести не только к повреждению оборудования, но и к системным авариям и блэкаутам. К примеру, задержка в работе алгоритма на несколько десятков миллисекунд влечет за собой выход из синхронизма генераторов электростанций, что впоследствии приводит к сбоям федерального масштаба. Такая ситуация происходит из-за того, что энергосистема Российской Федерации очень большая и все в ней взаимосвязано. В связи с этим, последствие аварий, произошедших в одном регионе, могут отразиться в другом. Именно поэтому к АСУ ТП предъявляются серьезные требования.

АСУ ТП на цифровых подстанциях

Архитектура цифровой подстанции берет свое начало с устройств связи с объектами (MUs – merging units), которые устанавливаются на открытом распределительном устройстве. От них по локально вычислительная сети необработанные технологические данные передаются в терминалы релейной защиты и противоаварийной автоматики.

Трафик такой системы достаточно большой: с каждой точки измерения снимается 8 потоков данных, порядка 4000 раз в секунду формируются пакеты данных. Далее контроллеры релейной защиты и автоматики (РЗА) выдают сигнализацию на верхний уровень, где и находятся АСУ ТП и SCADA, через которые организуются контроль, мониторинг и диспетчерское управление. Фактически в АСУ ТП или в системах управления подстанциями защитные функции занимают около 90% трудозатрат.

При этом главным требованием к контроллерам РЗА и противоаварийной автоматики (ПА) является распределение их функционала таким образом, чтобы при одном нарушении подстанция не теряла защиту оборудования.

Что такое искусственный интеллект

Под искусственным интеллектом подразумевается система, которая позволяет пользователю через формулирование целей получать нужные результаты. При этом человек не создает специальные алгоритмы для каждого набора входных параметров – система должна сама уметь находить решения в заданных ограничениях под конкретную цель. Основным знаком качества искусственного интеллекта, как правило, является меньшее количество неверно принятых решений в сравнении с интеллектом человека.

Однако такой критерий сложно представить в электроэнергетике, так как человек в принципе не способен решать задачи по защите электротехнического оборудования. Поэтому, говоря о применении методов искусственного интеллекта для решения задачи проектирования таких сложных и ответственных систем, подразумевается задание пользователем целей и критериев оптимальности, в условиях которых система сама будет находить решение.

Стоит отметить, что эффективность данных систем ограничена невозможностью объяснить методы решения и действия пользователю. Большинство подобных приложений, применяющих систему искусственно интеллекта, работают внутри так называемого «черного ящика».

Можно ли применить методы ИИ для электрической подстанции

Существуют системы, определяющие потребности пользователя – рассмотрим приложение, которое предлагает пользователю контекстную рекламу. В данном случае демонстрация нерелевантного товара или услуги не принесет серьезного ущерба, кроме потери денежных средств. Однако если релейная защита или противоаварийная автоматика, обеспечивающая защиту критически важной отрасли инфраструктуры целой страны, действие которой распространяющаяся на несколько регионов, имеет хоть малую вероятность дать неправильное управляющее воздействие, мы рискуем претерпеть колоссальные убытки и быть свидетелями непоправимых последствий.

Поэтому перед началом работы, получив конкретные данные от системы, специалисту необходимо проверить логику работы на соответствие заданному алгоритму действий. Вследствие этого, в требования к промышленному искусственному интеллекту входят методы, позволяющие в явном виде определить почему система пришла к такому или иному выводу.

Проектирование систем защиты и автоматики цифровых подстанций

На сегодняшний день существует множество различных систем автоматизированного проектирования, однако все они лишь автоматизируют монотонный труд проектировщика, а разработка основной творческой составляющей все также остается за главным технологом, инженером и его ассистентами. Однако сотрудникам Центра компетенций НТИ «Технологии транспортировки электроэнергии и распределенных интеллектуальных энергосистем» на базе МЭИ удалось научить систему решать такие задачи.

Они научили систему, используя методы логического вывода, анализировать принципиальную электрическую схему подстанции и получать на его основе правильные составы функций защит, которые нужно на ней реализовать. Система умеет распределять данные функции защиты по контроллерам с учетом всех ограничений и требований, правильно строить и синтезировать топологию локальной вычислительной сети с выделением информационных потоков, но самое важное – они научили систему в автоматическом режиме создавать алгоритмы защиты, исходя из конкретных требований.

Далее эти решения, появляющиеся в информационной модели программного комплекса, экспортируются в виде файлов электронной документации, которые нормируются международным стандартом МЭК 61850, а также нескольких дополнительных файлов, расширяющих данную информационную модель.

Новый подход к проектированию цифровых подстанций с применением ИИ

Новый подход к проектированию цифровых подстанций по стандарту МЭК 61850 с применением искусственного интеллекта, разработанный специалистами Центра компетенций НТИ на базе МЭИ, получил название ng.Grace.

Принцип работы ng.Grace заключается в следующем – пользователь загружает главную электрическую схему подстанции, система с использованием различных методов искусственного интеллекта ее обрабатывает, и в результате человек получает структурную схему программно-технического комплекса и алгоритмы релейной защиты.

При этом существует два сценария использования:

• Обеспечение достижения заданных требований по надежности с минимизацией затрат;
• Реализации максимально надежной схемы под заданные фиксированные затраты.

Как это выглядит внутри

Прежде всего нам нужно было определить технологию, позволяющую смотреть на этот программный комплекс не как на черный ящик, а как на систему, которая могла бы объяснить, как получила то или иное решение. Для этого в нашем программном продукте используются принципы базы знаний и онтологии.

База знаний представляет собой формализованное описание предметной области и ее представление в форме семантической сети, допускающее осуществление логических выводов и осмысленную обработку информации, а онтология – ее каркас, который создает основу для описания основных понятий предметной области, необходимый для полноценного функционирования экспертной системы.

Имеющаяся модель данных, представленная международным стандартном МЭК 61850, в системе дополняется вспомогательными отношениями, которые призваны помочь автоматизировать работу этой системы в будущем, не создавая при этом конкретных алгоритмов, а используя специализированные методы логического вывода.

Кроме существующих требований и норм действующих нормативно-технических документов, в базу знаний нашей системы были внесены выработанные отраслью лучшие практики.

Для предоставления результатов, изначально не заложенных в базу знаний в явном виде, система использует специальный алгоритм – ризонер. Таким образом методами логического вывода создаются новые логические связи. Все устройства, связанные с ним, имеют под собой четкий математический аппарат, онтологии, языки описания которых обладают различной степенью выразительности.

После того как схема была импортирована, база знаний, работая по заложенным в нее алгоритмам, достраивает связи, позволяющие выполнять логические выводы. Система использует отдельный набор правил, регулирующий тип и последовательность запросов для базы знаний – какие запросы и в какой последовательности нужно задать базе знаний, чтобы, получая ответы, она имела возможность сама себя достроить.

На сегодняшний день онтологии часто служат инструментом визуализации знаний для человека, однако в нашем случае пользователь видит только графический редактор, в который импортируется или создается главная электрическая принципиальная схема, а всё остальное формируется внутри системы автоматически.

Как система справляется с уникальными схемами

У любого элемента электрической сети есть заранее известные паспортные данные, содержащие конкретные значения параметров устройства, однако каждая схема – уникальна, и при работе с ней необходимо учитывать то, каким образом ее элементы связаны между собой. Продукт, используя механизм логического вывода, позволяет определять необходимые элементы без необходимости написания уникального алгоритма и большого количества программного кода под каждый новый состав сети и взаимосвязь ее элементов между собой. Кроме того, существуют такие объекты сети, которых нет в базе «активов», однако они также нуждаются в средствах защиты. Именно механизмы логического вывода позволяют найти подобные звенья и представить нужную функцию.

Добавив к типу оборудования и его связям с другими устройствами сети соответствующий вид повреждения, получаем «модель угроз». Исходя из норм и требований, система, используя методы логического вывода, определяет для каждого технологического оборудования собственный объем возможных коротких замыканий. Таким образом, отдельному виду повреждения соответствует определенная функция, которая способна устранить этот вид повреждения.

Таким образом, проанализировав схему, система может идентифицировать объекты защиты, даже если они не являются «активами», а также определить полный состав функций защиты от различного рода технологических нарушений.

Распределение функций защиты по контроллерам

Следующим этапом является правильное распределение текущей логической цепочки функций защиты по специальным устройствам – контроллерам. У любой функции есть определенные параметры, которые ставятся в соответствие параметрам контроллеров, вследствие этого происходит перераспределение задач по устройствам, учитывая критерии оптимальности.

Однако, решая задачу по распределению функций по физическим устройствам, используя традиционный подход, сотрудники Центра компетенций столкнулись с тем, что для реального объекта – электрической подстанции – перебор всех возможных вариантов занимает часы. Для решения этой задачи был разработан специальный алгоритм распределения, учитывающий наборы ограничений различных производителей оборудования и группы нормативных документов.

Эволюция нормативно-технологической базы

Правильность распределения функций защиты по физическим устройствам защиты регулируется специальными документами – нормативно технологической базой. Однако, со временем, они эволюционируют и изменяются. К тому же разные предприятия-заказчики могут иметь свои регулирующие документы.

Важной особенностью разработчики ng.Grace считают то, что в нем один программный код может синтезировать разные решения под разные требования и задачи, используя различные группы правил для синтеза, описываемых базой знаний.

Как обеспечивается надежность и оптимальность

Имея правильный набор функций, распределенный по требуемым устройствам защиты, зная все необходимые связи между контроллерами, используя алгоритмы, учитывающие потоки данных между устройствами, система строит архитектуру технологической локальной вычислительной сети, отвечающую требованиям надежности.

Для соответствия этим требования важно учитывать большое количество параметров, в том числе возможность реконфигурации сетей, возможность перераспределения функций защит от отключившихся устройств тем, что находятся в работе.

Система в автоматическом режиме проводит оценку надежности системы, моделируя комбинации нескольких одновременных отказов оборудования. В результате пользователь получает информацию о среднем потоке отказов, реальное значение показателей надежности по каждой функции и по системе в целом.

В результате, программный продукт позволяет производить автоматический синтез перечня функций релейной защиты и автоматики энергообъекта с использованием баз знаний, определять количество терминалов и распределение функций систем защиты и автоматики, состав и перечень сигналов каждой функции, потоки передачи информации, схему технологической сети передачи данных, спецификацию оборудования, а также производить оценку надежности, CAPEX и OPEX.