Цифровизация топливно-энергетического комплекса (ТЭК) является важным направлением, которое способствует повышению эффективности, снижению затрат и улучшению экологической устойчивости. В последние годы наблюдается несколько ключевых трендов в цифровизации ТЭК:
Интернет вещей (IoT) и умные сети (Smart Grids):- IoT устройства позволяют собирать данные с различных компонентов энергетической инфраструктуры, таких как генераторы, трансформаторы и линии электропередач. Это способствует повышению качества мониторинга и управления системами.
- Умные сети используют данные, собранные IoT устройствами для оптимизации распределения энергии, снижения потерь и повышения надежности энергоснабжения.
- По данным Международного энергетического агентства (МЭА), в 2020 году мировые инвестиции в интеллектуальные сети составили около $ 45 миллиардов.
- Ожидается, что к 2025 году объем рынка интеллектуальных сетей достигнет $ 135 миллиардов.
- В 2020 году затраты на IoT-решения в энергетическом секторе оценивались в $ 30 миллиардов, и прогнозируется, что к 2025 году они достигнут $ 60 миллиардов.
- Внедрение IoT позволяет мониторить и управлять энергопотреблением в режиме реального времени, что приводит к снижению операционных затрат до 20%.
В качестве примера можно привести создание корпоративной цифровой платформы управления данными в компании Зарубежнефть для повышения эффективности аналитической работы и принятия управленческих решений.
Результаты разработанной системы для Зарубежнефти:- Унификация, стандартизация и регламентация процессов сбора, обработки и анализа данных
- Повышение скорости формирования и согласования отчетов, а также повышение качества данных и исключение риска потери/искажения информации в связи с отсутствием человеческого фактора
- Получение дополнительной прибыли и сокращение издержек от централизованного управления и эффективного использования качественных данных
Все компоненты платформы были созданы исключительно с использованием программных продуктов, включенных в реестр отечественного ПО.
Большие данные (Big Data) и аналитика:- Сбор и анализ больших объемов данных позволяет компаниям ТЭК делать прогнозы, оптимизировать производство и распределение энергии, а также выявлять и устранять неисправности.
- Продвинутые аналитические инструменты и алгоритмы машинного обучения помогают улучшать планирование и эксплуатацию энергетических систем.
В 2021 году более 60% энергетических компаний использовали большие данные для оптимизации своих операций.
Использование больших данных позволяет снизить затраты на техническое обслуживание и ремонт оборудования до 15%.
Искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML):- AI и ML используются для оптимизации процессов управления энергосистемами, прогнозирования потребления и производства энергии, а также для обнаружения аномалий и предсказания отказов оборудования.
- Такие технологии также применяются для улучшения прогнозов погоды, что важно для возобновляемых источников энергии.
Цифровые двойники:- Создание цифровых копий физических объектов и систем позволяет проводить виртуальные испытания и моделирование различных сценариев без необходимости вмешательства в реальные системы. Это помогает улучшить обслуживание и ремонт оборудования, а также оптимизировать эксплуатационные процессы.
К 2023 году около 20% энергетических компаний внедрили цифровые двойники для мониторинга и оптимизации работы своих объектов.