Energynet.UNICØN 2021
Международная молодежная конференция
Общая информация
Деловая программа
Спикеры
Трансляции
Материалы
СМИ о конференции
Инфраструктурный центр EnergyNet при поддержке Минэнерго России и компаний отрасли проводит первую Международную молодежная конференция по направлениям цифровой трансформации электроэнергетики Energynet.UNICON 2021.
Конференция пройдет в комбинированном формате (онлайн и оффлайн) формате с 22 по 26 ноября 2021 года и будет включать в себя панельные сессии, образовательные интенсивы и лекции об энергетике прошлого, настоящего и будущего.

Работа конференции будет строиться по следующим техническим трекам:
- Распределенная энергетика
- Водородная энергетика
- Распределительные сети
- Потребительские сервисы
- Информационные технологии

Приглашаем к участию молодых ученых и экспертов в сфере интеллектуальной энергетики!
Информация будет доступна позднее
Д. В. Холкин, Директор Инфраструктурного центра «Энерджинет»
Приветственное слово
Уважаемые коллеги!
Форумы сообщества «Энерджинет» сперва были направлены на обсуждение будущего, проработку планов, намерений, инициатив. В этом году впервые конференция Energynet. CON пройдет с новой повесткой: мы обсудим практические, инженерно-технологические задачи реализации новых бизнес-практик в энергетике — от микрогридов до водородной энергетики. Мы собрали лучших специалистов нашего сообщества, занимающихся технологиями новой энергетики, и они поделятся своим опытом в решении этих задач. А еще мы готовы услышать ваши проблемы, запросы и решения для их включения в дальнейшую деятельность «Энерджинет».
Приходите, будет полезно и интересно!

Ф.Ю. Опадчий, Заместитель Председателя Правления АО «СО ЕЭС»

Приветственное слово
Уважаемые коллеги!
Цифровые технологии позволяют принципиально улучшать эффективность действующих технологических процессов в электроэнергетике, примером чего служат дистанционное управление объектами и использование подробных цифровых моделей процессов, повышать надежность за счет развития средств противоаварийного и режимного управления, а также внедрять новые схемы отношений в отрасли, основанные на цифровом взаимодействии с потребителями — механизмы управления спросом, активные энергетические комплексы и ряд других.
Оперативно-диспетчерское управление в энергетике — один из пионеров промышленного использования ИТ начиная с 1950-х годов. Благодаря внушительной сумме знаний, навыков и качественного опыта использования цифровых технологий, которые накоплены за десятилетия, Системный оператор находится сегодня в авангарде этой работы.
Сначала электроэнергетика сформировала «под себя» сферу промышленного использования ИТ. А сегодня пришло время, когда цифровые технологии начали менять энергетику, формировать новые принципы организации работы энергосистем, функционирования рынков и решения актуальных отраслевых задач.
Создавать облик энергетики будущего — это большая, трудная и интересная задача. Её решению во многом и служит проведение конференции «EnergynetCON.2020», в рамках которой представители профессионального сообщества имеют возможность обменяться опытом в части внедрения передовых технологий и выработать общие подходы к развитию. Необходимо также уделить особое внимание задачам, сформулированным в национальном проекте «Цифровая экономика», — в частности, вопросам подготовки кадров для цифровой энергетики, противостояния угрозам кибербезопасности и другим важным аспектам.
Желаю всем участникам успешной и плодотворной работы, конструктивных идей и содержательных дискуссий!

Волкова И. О. (Заместитель директора Института экономики и регулирования инфраструктурных отраслей НИУ «ВШЭ»)

Приветственное слово
Реализация идей и решений ЭнерджиНет требует новых кадров, способных создавать прорывные продукты и знания. Широкий спектр идей, проектов и разработок, ставших предметом интереснейших дискуссий в рамках технических секций Инженерно-технологической конференции Energynet.CØN 2020 – призван стать основой в подготовке инженеров будущего. Залог успеха – интеграция усилий всех заинтересованных сторон – от университетов до отраслевых лидеров.
Как это сделать? Приглашаем вас к обсуждению 20 ноября 2020 года: 
- в 14.00 на секции «Практики подготовки кадров в цифровой энергетике» - опыта ведущих отраслевых университетов по реализации сетевых образовательных программ; 
- в 15.30 на круглом столе «Инженеры эпохи Цифровой энергетики» с лидерами «ЭнерджиНет», представителями ведущих университетов и корпоративных отраслевых образовательных центров, Минобрнауки России и Минэнерго России, компаний – отраслевых лидеров - идеи сетевого образовательного партнерства ЭнерджиНет.
Участие в работе образовательного блока конференции не требует дополнительной регистрации.
Казанцев Ю. В. ФГБОУ ВО «НГТУ»
Научно-образовательный центр цифровых технологий в энергетике
Как и во многих других отраслях, в энергетической отрасли намечен тренд на цифровизацию, что отражено во многих концептуальных документах (Дорожная карта «Energynet» НТИ, национальный проект «Разработка и внедрение цифровых электрических подстанций и станций», концепция «Цифровая трансформация 2030»). Одним из существенных препятствий для реализации вышеуказанных планов является значительное отставание подготовки кадров отрасли от наметившегося тренда на цифровизацию. С увеличением числа и сложности интеллектуальных устройств автоматики энергосистем возрастают требования к охвату учебных программ, содержания специальности «Релейная защита и автоматика» становится недостаточно для эксплуатации Цифровых подстанций и станций, тогда как специалисты АСУ ТП почти не знакомы с первичным оборудованием энергообъектов. Поэтому решением данной проблемы является введение новых специальностей (например «Цифровые технологии в энергетике» на базе ФЭН НГТУ) и повышение квалификации готовых специалистов. По всей стране открываются соответствующие учебные центры (МЭИ, ПАО «Ленэнерго», НТЦ «Механотроника» и др.), тогда как за Уралом подобный центр, способный обеспечить потребности отрасли с учётом цифровизации пока отсутствует. По этой причине возникла идея создать научно-образовательную площадку для свободного обмена опытом и знаниями по тематике интеллектуальной энергетики, а также подготовки высококвалифицированных кадров с учетом цифровизации отрасли на базе крупного опорного регионального ВУЗа – Новосибирского государственного технического университета.
Нестеренко Г.Б. (ООО «Системы накопления энергии»)
Обеспечение устойчивой работы и повышение эффективности генераторных установок в энергосистеме с резкопеременной нагрузкой при помощи системы накопления электрической энергии
Состояние вопроса. Для автономных энергосистем нефтегазовых месторождений характерна ситуация, когда работа электроприёмников с резкопеременным графиком нагрузки приводит к колебаниям частоты и напряжения, повышенному расходу топлива и моторесурса генераторов. Сбросы и набросы мощности способны также приводить к отключениям генераторов, например, газопоршневых установок (ГПУ), чувствительных к резким изменениям нагрузки. В связи с этим устанавливают большее количество ГПУ для обеспечения меньшего удельного значения изменения нагрузки, при этом возрастают капитальные и эксплуатационные затраты. Актуальным вопросом является разработка решения, позволяющего избежать указанных проблем.

Материалы и методы. Предлагается применение системы накопления электрической энергии (СНЭЭ), обеспечивающей плавное изменение мощности ГПУ. В работе выполнены: мониторинг режимных параметров энергосистемы нефтяного месторождения, определение оптимальной конфигурации энергоцентра на основе ГПУ и СНЭЭ, разработка алгоритма управления СНЭЭ, выбор параметров СНЭЭ, разработка, производство и натурные испытания СНЭЭ 1200 кВА 400 кВт∙ч. Испытания СНЭЭ проведены в автономной энергосистеме с двумя ГПУ суммарной мощностью 2250 кВт.

Результаты. Разработан алгоритм управления СНЭЭ, обеспечивающий сглаживание сбросов и набросов мощности нагрузки. Выбраны параметры СНЭЭ для энергосистемы нефтяного месторождения. Моделирование показало, что применение СНЭЭ позволяет снизить количество ГПУ, необходимое для обеспечения стабильной работы энергосистемы с двумя буровыми установками, с 6 до 3 штук. Испытания работы СНЭЭ 1200 кВА 400 кВт∙ч в автономной энергосистеме с ГПУ и резкопеременной нагрузкой показали эффективность СНЭЭ в обеспечении стабильной и безаварийной работы ГПУ при резких сбросах и набросах нагрузки.

Выводы. Моделирование и натурные испытания подтвердили целесообразность применения системы накопления электрической энергии для обеспечения плавного изменения мощности генераторных установок, работающих на резкопеременную нагрузку. СНЭЭ обеспечивает устойчивую работу генераторных установок, а также повышает их эффективность: снижает удельный расход топлива и моторесурса благодаря увеличению КИУМ и приближению загрузки к оптимальному значению.
Маркелов А.Ю. (ООО «НТЦ «Экопромтех»)
Создание прототипа криогенного накопителя энергии и анализ технико-экономических показателей промышленных КСНЭ
Разработаны криогенные системы накопления электрической энергии (КСНЭ) для пиковой генерации, гибридных электростанций и возобновляемых источников энергии (ВИЭ). КСНЭ базируются на использовании надёжного энергетического оборудования, освоенного промышленность, в том числе отечественного производства. Поэтому к основным преимуществам КСНЭ относятся: большой ресурс циклирования (>10000 циклов), длительный срок службы (не менее 30 лет), низкий коэффициент деградации. Из-за высокой плотности запасённой энергии КСНЭ обладают такими свойствами, как компактность, возможность размещения там, где нужно. Указанные факторы делают возможным масштабирование КСНЭ до нужд большой энергетики (>100 МВт/1 ГВтч).

Отличие КСНЭ, разработанных командой проекта, от зарубежных аналогов в использовании более широкого спектра циклов ожижения и генерации, позволяющих выбирать оптимальное техническое решение в зависимости от сферы применения накопителя. Выполнена стадия создания и испытаний опытного образца (прототипа) продукта и верификации методик инжиниринга и конструирования КСНЭ. Сформулирован ряд бизнес-кейсов на основе компьютерной модели КСНЭ собственной разработки.

КСНЭ для утилизации теплоты отходящего газа пиковых или стационарных газотурбинных установок (ГТУ) – гибридная станция, новый продукт на рынке оборудования для регулирования мощности и управления спросом. Решает задачу сокращения выбросов при сжигании традиционных видов топлива, так как позволяет в 1,5 раза увеличить генерируемую мощность ГТУ без использования дополнительного топлива. Эффективность цикла зарядки/разрядки таких систем 70-90%. КСНЭ с накопителем тепловой энергии сжатия (или сторонним возобновляемым источником теплоты) имеет нулевой выброс, относится к ВИЭ, решает задачу увеличения доли «зелёных» генерирующих объектов в энергосистеме, эффективность может достигать 70%. КСНЭ с косвенным нагревом теплотой сгорания топлива позволяет сгенерировать около 8,5 кВт на 1 м3/ч природного газа и имеет общую эффективность около 130%.

Проведены технико-экономические оценки промышленных КСНЭ. Определены наиболее рентабельные сценарии их применения с учетом потенциальных источников окупаемости: дополнительная выручка от разницы тарифов пик/ночь, договор продажи мощности для ВИЭ, конкурентный отбор мощности.

Дальнейшая реализация проекта позволит вывести новые продукты на рынок оборудования пиковой генерации и управления спросом, снижающие выбросы при использовании традиционных видов топлива или относящиеся к ВИЭ.

Петрова С.Ю.

Цифровой сервис по прогнозированию мощности электропотребления фидера с помощью методов глубокого обучения нейросети

Цель создания сервиса: смоделировать временной ряд электропотребления на сегменте сети для возможности прогнозировать будущие значения ряда по настоящим и прошлым оценкам, используя рекурентную нейронную сеть LSTM (Long Short-Term Memory).

Предполагается, что данных датчиков, представленных в форме временного ряда, описывающего эволюцию энергопотребления фидера, не могут быть аппроксимированы простым аналитическим выражением и не имеют периодичности. Такой временной ряд можно рассматривать как стохастический процесс, который можно описать только в терминах распределения вероятностей.

Любой непрерывно оцениваемый сигнал, может быть выражен как непосредственно изменяющаяся во времени функция самого сигнала, других сигналов, окружающей среды и шума.

Функция, описывающая сигнал, вероятно, будет чрезвычайно сложной и нелинейной. Переменные среды могут быть неизвестны и не поддаваться измерению. По этой причине более эффективно определить инвариантные свойства сигнала, и на этой основе проводить прогнозирование.

Для того чтобы понять, что присутствует в данных сигнала мы должны применить к ним несколько фильтров и выделить тренды. Затем удалить тренды из данных и привести сигнал к стационарному виду. В результате остается шум, который мы подаем на обучение модели нейросети LSTM. В этом подходе, чтобы предсказать будущие значения ряда, мы можем использовать предыдущие значения ряда и описываем этот процесс как авторегрессию. То есть на каждом временном шаге входной последовательности сеть LSTM учится предсказывать значение следующего временного шага. К полученному прогнозу, добавляем тренды и в итоге получаем прогноз энергопотребления конкретного фидера. Мы исследуем сигнал как в прямом, так и в обратном направлении. И исследуем зависимости между элементами. И обе эти зависимости как в прямом, так и в обратном направлении дают хороший результат. Сеть обучается с помощью метода обратного распространения ошибки. Распространение ошибки начинается с самого последнего слоя в котором зашита функция, считающая ошибку. Элемент, который позволил обойти проблему затухания и взрыва градиентов – это соединение, которое тянется через всю сеть и у которого нет нелинейности (так как используются только операции сложения и умножения).

Петрова С.Ю.

Сетевая магистерская программа «Интеллектуальные сети электроснабжения» (Энерджинет)

Очевидно, что подготовка кадров, владеющих пониманием концепции создания цифровой районной электрической станции, позволит успешному развитию рынка цифровой распределенной электроэнергетики.

Сетевая образовательная программа «Интеллектуальные сети электроснабжения» разрабатывалась, с учетом уровня и особенностей ресурсного обеспечения организаций, участвующих в реализации программы.

Основная идея программы – обеспечить студентов возможностью синтезировать проектное обучение и научно-исследовательскую работу в конкретный практический результат (ВКР, патент, трудоустройство).

Для реализации идеи необходимо участие студентов в проектной деятельности индустриального партнера и расширение вариантов образовательных траекторий.

Первое условие реализовано следующим образом: индустриальный партнер имеет список актуальных направлений и проектов, в рамках которых студент магистратуры может проводить свое научное исследование. Также есть возможность выполнять отдельные задачи по проектам реального производства, накапливая практический опыт.

Специализация и набор компетенций студентов исходит из задач НИР. Чтобы расширить возможности подготовки, студенту предоставляется право самостоятельно добирать необходимый ему модуль (дисциплину), компенсируя недостающую компетенцию. Модули могут реализовываться на основе виртуальной академической мобильности (межвузовские каталоги курсов в онлайн формате) либо как курсы ДПО. Основанием для зачета результатов и включением в индивидуальный план, в этом случае, может выступать удостоверение или сертификат, который студент получает по окончании курса. Это позволяет диверсифицировать образовательную программу и реализовывать ее на стыке различных областей профессиональной деятельности.

Это магистерская программа, которая связывает формальную модель образования, новые образовательные технологии и индустриального партнера. Такое взаимодействие активирует фундаментальные разработки, перерастает в совместные исследования и внедрение их результатов в реальное производство. Участие в этом процессе студентов формирует у них качества, необходимые для инновационной деятельности, а также профессиональной деятельности на стыке различных направлений науки и техники.

Костромин И.С. (АО «ПКК Миландр»)

Реализация криптографической защиты информации в приборах учета электроэнергии

На рубеже 20-х годов в рамках национальной программы «Цифровая экономика» была принята концепция предоставления электрической энергии (ЭЭ) через «интеллектуальную» систему, которая значительно изменит рынок приборов учёта (ПУ) ЭЭ.

Согласно этой концепции, приборы учёта станут собственностью снабжающих компаний, а не граждан (ФЗ-522); постановлениями правительства РФ введены требования по защите информации в ПУ и постепенному повышению доли отечественных компонентов в них до 90%.

Для реализации указанной концепции были приняты: стандарт на протокол обмена с ПУ (ГОСТ Р 58940-2020), методические рекомендации по использованию российской криптографии в этом протоколе (МР 26.4.003-2019) и требования ФСБ к средствам криптографической защиты информации (СКЗИ) некорректируемой регистрации (СКЗИ НР).

Т.к. большинство производителей ПУ не имеют лицензий ФСБ на разработку СКЗИ, основным подходом, вероятно, станет использование встраиваемых СКЗИ. При данном подходе разработка средств защиты выполняется лицензированными организациями, и они передают производителям ПУ готовые аппаратные блоки для встраивания.

Полностью соответствует новым требованиям микросхема К1986ВК025, в которой объединены метрологические АЦП, блоки цифровой обработки сигналов и средства защиты информации согласно СКЗИ НР.

Отечественное ядро с RISC V-совместимой системой команд позволяет не зависеть от лицензионной политики зарубежных стран. Активный защитный экран защищает от доступа ко всей цифровой части кристалла. Датчики в схемах питания, тактирования, датчики света и механизмы контроля целостности памяти призваны эффективно защитить микросхему от инвазивных атак. Аппаратное зашумление профиля энергопотребления, качание рабочей частоты, использование криптографических сопроцессоров и случайных сигналов в защитном экране снижают утечки информации по техническим каналам. Встроенный генератор случайных чисел повышает качество вырабатываемых сессионных ключей. Кроме того, специальная схема долговременного хранения ключей, с гарантированным уничтожением при вскрытии устройства, будет серьёзным препятствием для злоумышленников. Ведётся согласование программной части СКЗИ.

Можно констатировать, что сейчас формируется огромный и предсказуемый рынок ПУ ЭЭ и СКЗИ для них. Аппаратные компоненты для него станут массово доступны уже в 2021 году.

Корнеева А.С.

Проект отраслевой платформы развития цифровых навыков на базе Ассоциации «Цифровая энергетика»

Основными предпосылками к созданию отраслевой платформы явилось внедрение цифровых технологий во всех областях электроэнергетики, перевод в виртуальную среду значительной части трудовой деятельности, роботизация, управление на основе данных, новые бизнес-модели и как следствие, появление новых профессий.

Реальность пандемии сделала очевидным нехватку кадров, обладающих цифровыми навыками, умением работать с автоматизированными процессами и в виртуальной среде и выявила необходимость дополнительного обучения работающего персонала новым цифровым компетенциям и навыкам безопасной работы в цифровой среде.

Для решения указанной задачи в электроэнергетике возникла идея создания отраслевой платформы развития цифровых навыков на базе Ассоциации «Цифровая энергетика». Мероприятия по ее созданию включены в Дорожную карту реализации Стратегии цифровой трансформации электроэнергетики по направлению «Цифровые кадры для электроэнергетики». С документами можно ознакомиться на сайте Ассоциации https://www.digital-energy.ru/.

В рамках создания Платформы планируется также проработка вопросов по разработке общего подхода к Методологии развития цифровых компетенций в электроэнергетике, формированию и актуализации каталога компетенций, а также системы отбора контента цифровых компетенций для обеспечения применения новой бизнес-модели сотрудничества с поставщиками контента.

Ковалёв С.П. (Институт проблем управления РАН)

Интеллектуальное управление распределенными энергоресурсами на базе цифровой платформы

Стремительное распространение распределенных энергоресурсов сопровождается всевозможными «болезнями роста», такими как неумение владельцев и операторов объектов настраивать оборудование и управлять им, угрозы устойчивости глобальной энергетической системы, нестыковки на разных сторонах информационного обмена и документооборота, недостаточно проработанная регуляторная база, уязвимость перед кибератаками и мошенничеством. Для преодоления таких проблем, в условиях цифровой экономики рекомендуется организовать управление распределенными энергоресурсами на базе единого платформенного решения. При наличии платформы, владельцы и операторы объектов будут добровольно подключаться к ней в целях снижения издержек (в том числе трансакционных) и получения новых возможностей (в том числе участия в программах различных агрегаторов). Широкий спектр прикладных систем управления и сервисов на базе платформы будет создаваться силами экосистемы разработчиков. Такая платформа разрабатывается начиная с 2019 года в рамках проекта НТИ Энерджинет «Разработка российской программной платформы управления распределенной энергетикой - ∀Платформа». ∀Платформа включает в себя компоненты современных технологий интеллектуального управления, таких как интернет вещей, машинное обучение, онтологическое моделирование, цифровые двойники, оптимальное управление, блокчейн и другие. В докладе представлены сценарии использования платформы, архитектурные решения, алгоритмы интеллектуального управления.

Воробьев П.Е.(Сколтех)

Оптимальное управление системами накопления

В настоящее время стоимость систем накопления является главным барьером к их масштабному применению. В таких условиях важно осуществлять оптимальное управление накопителями, обеспечивающее их максимальный срок службы. Существенно, что деградация накопителей зависит сложным образом от разных факторов: средней степени заряда, глубины разряда на каждом цикле, температуры. Более того, все эти зависимости сильно меняются в течение жизненного цикла накопителя. Анализ многочисленных экспериментальных данных по литий-ионным накопителям показывает, что кривая зависимости максимального числа циклов от их глубины имеет большую крутизну. Количественно, это означает, что с целью замедления деградации, выгодно циклировать накопитель, например, 4 раза всего на 20%, чем 1 раз на 80% (полная энергия одинакова для обоих случаев). Такая специфическая зависимость приводит к тому, что на практике может оказаться экономически выгодным устанавливать накопитель с приличным излишком емкости.

С учетом этих эффектов мы разработали методы оптимального управления системами накопления, учитывающие факторы, способствующие деградации, а также факторы, влияющие на эффективность зарядки-разрядки. Результатом являются нетривиальные стратегии циклирования, которые, к тому же, сильно меняются в течение жизненного цикла батареи. Например, при циклировании в режиме один раз в день, например для сервисов выдачи в пиковые часы, стратегия зарядки накопителя отнюдь не сводится к немедленному доведению заряда до 100% сразу после разрядки. Вместо этого, кривая зарядки имеет очень плоский вид, набирая наибольшую скорость зарядки только ко времени следующего цикла выдачи мощности. Это объясняется тем, что заряженный накопитель деградирует быстрее разряженного, так что необходимо как можно большее время поддерживать именно низкий уровень заряда. Ближе к концу срока службы накопителя данная стратегия меняется на практически равномерный линейный профиль зарядки в течение всего отведенного времени, что связано уже с максимизацией эффективности, так как скорость деградации перестает быть критичной.
Для вариантов циклирования в режиме двух раз в день, стратегии зарядки становятся проще, однако нетривиальным становится подбор оптимальной емкости — она оказывается сильно выше минимально необходимой — при таком подходе накопитель медленнее деградирует и может отработать весь плановый срок.

Воробьев П.Е.(Сколтех)

Новые принципы регулирования частоты

Системы накопления энергии рассматриваются в настоящее время в качестве альтернативы традиционным генераторам для осуществления сервисов регулирования частоты. В большинстве случаев, однако, их применение сводится к простой репликации сервисов, уже предоставляемых генераторами: первичному регулированию, либо сервисам «виртуальной инерции». Последние особенно активно обсуждаются в связи с внедрением больших объемов возобновляемых источников, что приводит к снижению собственной инерции сети, и предполагается, что с помощью систем накопления можно это компенсировать. Хотя такой подход и кажется на первый взгляд разумным, его применимость вызывает сомнения при существенном снижении собственной инерции сети.

В наших работах, мы показываем, что «виртуальная инерция» является неэффективным методом регулирования, приводящим во многих случаях к излишним вбросам и потреблению мощности накопителями. Так, например, вместо согласованной выдачи мощности в сеть в ответ на резкую потерю одного из генераторов, накопители начинают участвовать в колебательных процессах, обмениваясь энергией друг с другом. Этот эффект как раз и вызван их настройкой на сервис «виртуальной инерции». Во-вторых, точная эмуляция инерции является неосуществима накопителями, работающими в режиме следования сетью — такой регулятор не удовлетворяет принципу причинности. Данная проблема может быть успешно решена применением накопителей в режиме задания сети, но даже в этом случае виртуальная инерция является неэффективным методом.

В качестве альтернативы данным, «классическим», методам мы предлагаем новый вид регулирования, который позволяет осуществить оптимальное совместное использование традиционных генераторов и систем накопления. Наш метод (frequency shaping control) позволяет сделать динамику частоты очень простой — соответствующей системе первого порядка, которая в ответ на возмущение просто экспоненциально релаксирует к конечному состоянию без каких-либо колебаний. Помимо минимизации колебаний, метод позволяет свести задачи оценки устойчивости по частоте к чисто алгебраическим уравнениям, убирая необходимость в проведении численного моделирования динамики системы. Это может быть особенно важно для микроэнергосистем, где проведение моделирования для каждой конфигурации может быть просто невозможным.

Волошин А.А. (Центр НТИ МЭИ)

Новая образовательная программа подготовки магистров для кадрового обеспечения «цифровой» электроэнергетики

В 2018 году Центром НТИ МЭИ была создана новая программа подготовки магистров «Интеллектуальные системы защиты, автоматики и управления энергосистемами». Программа подготовки магистров реализуется на кафедре «Релейная защита и автоматизация энергосистем» НИУ «МЭИ». Комплекс компетенций, приобретаемые слушателями новой программы подготовки, соответствует ключевым задачам применения новых цифровых технологий и методов искусственного интеллекта в электроэнергетике. За время обучения слушатели изучают 18 дисциплин, среди которых такие предметы, как:
 — применение методов искусственного интеллекта (ИИ) в электроэнергетике, включая искусственные нейронные сети;
 — мультиагентные системы в электроэнергетике;
 — основы кибербезопасности энергосистем;
 — цифровые подстанции и автоматизированные системы управления технологическими процессами, построенные в соответствии с МЭК 61 850;
 — общие информационные модели и онтология энергосистем, базы знаний и методы логического вывода.
Подготовка по указанной программе ведется уже в течение 3-х лет, учебные дисциплины обновляются и развиваются на основе результатов НИОКР, выполняемых сотрудниками Центра НТИ МЭИ. Подготовлены 3 учебно-методических пособия по тематикам: искусственные нейронные сети; онтологии, базы знаний и методы логического вывода; кибербезопасность энергосистем. В следующем году планируется выпуск учебных пособий по теме мультиагентных систем.
Помимо подготовки студентов, сотрудники Центра НТИ МЭИ проводят курсы повышения квалификации:
 — Релейная защита и автоматизация энергосистем;
 — Моделирование алгоритмов РЗА с использованием PSCAD;
 — Применение стандарта МЭК 61 850 в электроэнергетике;
 — Применение стандарта МЭК 61 850 и комплекса для моделирования в реальном времени RTDS для электроэнергетики и др.
Наши курсы повышения квалификации прошли более 100 сотрудников из таких компаний, как:
 — ПАО «МРСК Сибири»
 — ПАО «Русгидро»
 — АО «СО ЕЭС»
 — ПАО «ФСК ЕЭС»
Центр НТИ МЭИ имеет опыт разработки программ подготовки для иностранных заказчиков (Канада) на английском языке.
© 2020 Энерджинет