Efektivní řízení distribučních systémů musí vycházet ze znalosti aktuálního stavu a přesného odhadu vývoje. To však přináší problém zpracování velkých dat
Další významnou komponentou konceptu Grid4Life, která nově vstupuje do řízení distribučních soustav elektřiny, jsou predikční systémy. Jejich úkolem je poskytovat spolehlivé předpovědi jevů, které mají vliv na provoz přenosové soustavy, a zajistit tak potřebné vstupy pro aplikaci technické inteligence. Jedná se hlavně o predikce teplot pro výpočet očekávané spotřeby, predikce slunečního osvitu pro potřeby výpočtu očekávané výroby fotovoltaických panelů nebo predikce očekávané námrazy na vedení velmi vysokého a vysokého napětí, která umožní distribuční společnosti se na tento jev dobře připravit a předcházet problémům.
Společnost Ness Technologies vyvinula ve spolupráci se společnostmi Czech Globe, SAS Institute ČR a Mycroft Mind sofistikované predikční řešení, které se do budoucna stane integrální součástí expertního systému DŘS. Predikce tak budou k dispozici až na úroveň Smart Grid Concentratoru. Technická inteligence v rámci konceptu Grid4Life zpracuje aktuální meteorologická data spolu s daty historickými, dále například s daty získanými z inteligentních elektroměrů či s daty ekonomickými, vygenerovanými z prediktivního modelu postaveného na fyzikálních základech. Predikční systémy jsou jednou ze složek expertního systému, který Ness Technologie připravuje spolu s firmou Elektrosystem, dodavatelem dispečerských řídicích systémů.
Tento expertní systém bude plně kompatibilní s konceptem smart grid. Vedle predikčních subsystémů tak dispečerský řídicí systém získá pokročilé výpočetní subsystémy a analytické subsystémy vyhodnocující děje v distribuční síti. Expertní systém bude mít schopnost sebeučení a efektivního zpracování velkého množství dat.
Jako příklad predikčního systému lze uvést řešení pro predikci teplot a s tím související očekávané spotřeby elektřiny. Jako zdroj dat využívá předpovědi systémů ČHMÚ a Aladin, které zpracovává a zpřesňuje až na nejbližších 15 minut, dále historická data o výrobě a spotřebě v konkrétních lokalitách, data z meteostanic pro sledování rychlosti pohybu okluzních front atd. a tato data vzájemně analyzuje a výstupem jsou předpovědi, na jejichž základě lze řídit lokální výrobní zdroje, připravovat podpůrné zdroje nebo optimalizovat dodávky energie.
CHYTRÉ MĚŘENÍ
Společnost Ness Technologies měla to štěstí, že se mohla účastnit projektů Implementace jednotného dispečerského systému pro ČEZ Distribuci a Wide Pilot Project AMM pro ČEZ Měření. I proto Ness možná více vnímá smart metering jako zdroj dat pro řízení inteligentních distribučních sítí. Propojením těchto projektů lze dosáhnou zhodnocení investic do nich vložených. Velmi zajímavou zkušeností byl pro Ness test realizovaný v rámci projektu WPP AMM, který měl za úkol simulovat prostředí s 3,5 milionu odběrnými místy v distribuční soustavě ČEZ Distribuce.
Do budoucna se předpokládá využití zkušeností ze zmíněného testu pro simulaci práce s daty získanými z dispečerského řídicího systému. Smyslem takového testu by mělo být porovnání konvenčních databází s in memory databázemi a zároveň licencovaných produktů s open source řešeními.
JAK SE BUDOU CHOVAT ODBĚRNÁ MÍSTA
Česká energetická soustava je propracovaná a obsahuje prvky, o kterých si jiné země mohou nechat jenom zdát. Za všechny jmenujme systém hromadného dálkového ovládání, který umožňuje vyrovnávat rozdílnou denní a noční spotřebu dálkovým spínáním bojlerů v domácnostech. Navzdory této vyspělosti je však energetická soustava vystavena řadě trendů, které jsou podnětem vývoje efektivnějších a bezpečnějších cest jejího řízení, shrnovaných pod označení smart grid.
Klíčovým problémem je nerovnováha mezi výrobou a spotřebou elektrické energie.
V rámci konceptu smart grid ji pomáhá řešit smart metering, tedy automatizované měření spotřeby na odběrných místech. Problémem, který smart metering přináší, je obrovské množství nasbíraných dat, která nelze analyzovat klasickými databázovými metodami. Například počet měření, která by se za jeden rok nasbírala v síti ČEZ v ČR, přesahuje 100 miliard. Takové objemy dat vyžadují nalézt a osvojit si zcela nové přístupy, metody a technologie.
SÍŤ NA ZKOUŠKU
V České republice se smart meteringu a problematice smart grid věnuje především společnost ČEZ, která realizuje projekt Wide Pilot Project Automatic Meter Management (WPP AMM). V rámci tohoto projektu bylo pilotně navrženo a zprovozněno několik alternativních řešení pro sběr a ukládání dat ze smart meterů. Jak jsme již uvedli výše, plošné nasazení smart meteringu znamená vypořádat se s problémem sběru a zpracování obrovských objemů dat.
Proto se společnosti ČEZ, a. s., ve spolupráci s ČEZ Měření, s. r. o., rozhodly v projektu WPP AMM zrealizovat komplexní simulační test, pomocí kterého by bylo možné jednotlivá alternativní řešení prověřit a zjistit, jak by obstála v reálném provozu.
Bylo tedy potřeba, na základě zkušeností z pilotního provozu, simulovat obdobně se chovající síť, která bude obsahovat 3 500 000 smart meterů.
Společnost Mycroft Mind navrhla vytvořit simulační prostředí, které poslouží nejen pro realizaci plánovaných simulačních testů, ale stane se i laboratoří, v níž bude možné s chováním rozsáhlých sítí odběrných míst dále experimentovat.
Bylo navrženo toto prostředí vystavět nad výkonnou výpočetní infrastrukturou centra CERIT-SC (Centre for Education and Research in IT – Scientific Cloud) Masarykovy univerzity v Brně. Cílem bylo zapojit do realizace testů i výzkumné pracovníky Masarykovy univerzity a získat nejen nové pohledy na celou problematiku, ale i perspektivní lidi, kteří se tématu budou věnovat na akademické půdě i v budoucnu.
Společnost ČEZ i konsorcium dodavatelů projektu WPP AMM s navrženým plánem souhlasily. Ve vytvořeném simulačním prostředí byly provedeny rozsáhlé testy, v rámci kterých byla přenesena více než miliarda měření a do databází uloženo takřka 100 GB dat. Testy ukázaly, že řešení ověřovaná v pilotních provozech mohou obstát i v reálné zátěži plného nasazení v ČR. V současnosti probíhá další fáze testování zaměřená na testování řešení s alternativními protokoly přenosu dat.
UMÍME SI NASIMULOVAT REPUBLIKU
Nejprve bylo potřeba vygenerovat topologii sítě odběrných míst, nad kterou simulace poběží. K tomuto účelu byl vyvinut generátor sítě, který dokáže vytvářet různé druhy sítí, lišících se velikostí, vnitřní strukturou, skladbou odběrných míst apod. Ve spolupráci s odborníky ze společnosti ČEZ a z konsorcia dodavatelů projektu WPP AMM (Hewlet-Packard, Landis+Gyr, Ness Technologies) byly nalezeny parametry, které umožnily generovat sítě nízkého napětí, svojí strukturou velmi podobné sítím v České republice.
Jako další krok bylo potřeba nastavit chování vytvořené sítě, to znamená definovat chování každého odběrného místa. Jakou bude mít křivku odběru? Jak spolehlivá bude komunikační linka, pomocí které se s odběrným místem komunikuje? Jaká bude jeho dostupnost během dne?
Pro vytvoření simulované distribuční sítě bylo použito více serverů. Přidáváním dalších serverů lze simulovat ještě větší a podrobnější sítě, až v řádech desítek milionů odběrných míst.
První úkol, na který byl simulátor použit, bylo již zmíněné testování systémů pro sběr a ukládání dat, které ČEZ provozuje v projektu WPP AMM. Na simulovanou síť byl připojen testovaný systém sběru a ukládání dat, tzv. datová centrála. Ta byla konfigurována tak, jako by pracovala nad skutečnou energetickou sítí.
Simulační prostředí bylo doplněno o podrobné monitorování chování všech komponent, od vytížení hardwaru a komunikačních linek po rychlost zpracování měření datovou centrálou.
Co může vzejít z monitoringu systému produkujícího a zpracovávajícího obrovské objemy dat? Asi nepřekvapí, že opět obrovské objemy dat. Bylo proto potřeba nalézt cestu, jak z této masy dat vytěžit ta podstatná. Tento problém se podařilo vyřešit využitím technologií Complex Event Processing.
TRADIČNÍ DISTRIBUČNÍ SÍŤ
• Radiální topologie
• Centralizovaná výroba elektrické energie
• Tok energie od výroby k zákazníkovi
• Jednosměrná komunikace
• Málo senzorů
• Žádný monitoring
• Manuální obnovování
• Významné riziko poruch a výpadků
• Zákazník nemá k dispozici služby s přidanou hodnotou
SMART GRIDS
• Síťová topologie
• Začlenění distribuované výroby
• Různé směry toku energie
• Obousměrná komunikace
• Aktivní prvky a senzory v celém systému
• Samo-monitorování
• Poloautomatické obnovování a autoregenerace
• Adaptabilní ochrana a izolace případného problému
• Začlenění zákazníka a poskytnutí nových služeb
Více než 100 miliard měření ročně v síti ČEZ vyžaduje zcela nové přístupy a technologie.
O autorovi| Jiří Stich • Ness Technologies, Filip Procházka • Mycroft Mind
