Оценить эффективность интеллектуальных систем

08.09.14 09:43

Предмет разговора

Прежде всего, определимся с тем, что такое интеллектуальные технологии. Интеллектуализация города (smart city) сводится к интеллектуализации различных городских систем — электро- и водоснабжения, транспортной системы, сферы ЖКХ и т.д. «Умные сети» (smart grid) позволяют в рамках локальных сообществ достигать потрясающих эффектов за счет баланса между сжиганием первичного топлива и реальным спросом на электрическую энергию в домашних хозяйствах. Данной темой активно занимается холдинг «Россети». В ряде городов-миллионников начинает внедряться технология smart water — интеллектуальные системы управления водоснабжением и водоотведением. Интеллектуальные здания (smart building) позволяют достичь существенных эффектов в смысле энергоэффективности.

В свое время Никола Тесла разработал много устройств, которые предопределили последующие изменения в мировой промышленности в ХХ веке. Сейчас мы стоим на пороге не менее значимых изменений. Такие прорывные технологии, как smart grid , smart metering («умные измерения»), кибернетические модели систем водоснабжения, пока имеют локальную апробацию, либо только разрабатываются, но их потенциал, с точки зрения изменения нашего взгляда на эффективность систем, огромен. И в мире переход на прорывные технологии становится трендом.

Все кажется радужным: есть технологии, решения, понимание, куда двигаться. Но на рынке есть и проблемы, с которыми мы реально сегодня сталкиваемся. И во многом они связаны с тем, что интеллектуализация приносит скорее косвенный эффект, который не всегда легко измерить.

 

Измеряем эффект

Для оценки эффекта, который дает интеллектуальная технология, существуют международные стандарты, в частности протокол IPMVP [International Performance Measurement and Verification Protocol — «Международный протокол измерения и верификации эффективности. Концепция и опции для расчета объемов экономии энергетических ресурсов и воды» — Прим. ред.]. Сегодня и Минэнерго готовит определенные методики по расчетным методам доказательств энергоэффективности.

Если в некоторых случаях, к примеру, при внедрении концепции «интеллектуальное здание», IPMVP работает хорошо, то в более сложных системах зачастую требуется построение дополнительных моделей. И здесь проблему представляет низкая скорость их создания. К примеру, разработка адекватной математической модели серьезного металлургического или нефтехимического предприятия, выдающей результаты с малой статистической погрешностью, занимает около года. За это время на развивающемся заводе может измениться технологическая цепочка, и модель к моменту создания устареет.

Поскольку эффект интеллектуальных технологий носит скорее косвенный характер, открытым остается вопрос: можно ли интеллектуальную систему саму по себе рассматривать как объект энергосервиса? Вполне возможно, что ее внедрение должно сопровождаться также внедрением оборудования, дающего прямой эффект, что позволит подойти к энергосервисной схеме. 

В целом мировой тренд свидетельствует, что все более и более популярным становится сочетание применения современного эффективного оборудования с интеллектуальными системами. Такая связка после начала эксплуатации объекта позволяет получить энергосберегающие эффекты, которые не могут быть достигнуты локальными мерами.

 

Система электроснабжения любого объекта, будь то промышленный цех или загородный дом, начинается с электрощита, который состоит из трех составных частей: учетной, абонентской и слаботочной. В первой располагается прибор для учета расхода электроэнергии, во второй – пользовательские автоматы отключения и УЗО, в третьей – кабели. Чтобы электрощит и вся система электроснабжения работали правильно и безотказно, услуги электромонтажа должны быть оказаны квалифицированными специалистами.

Перестраивать с основания

Сегодня мы стараемся развивать подход, предполагающий, что связка энергоэффективного оборудования и интеллектуальной системы должна закладываться еще на этапе проектирования или реконструкции того или иного объекта.

Текущая ситуация в России такова, что зачастую новые технологии пытаются интегрировать в достаточно старую инфраструктуру, в результате их возможности существенно ограничены текущим проектом и имеющимся дизайном системы. Если мы задумаемся как экономисты, то поймем, что в этом случае деньги вкладываются в улучшение изначально неэффективных с современной точки зрения технологий. В итоге получается та же старая система, но с несколько лучшими показателями функционирования.

При этом наш опыт показывает, что если мы сравним такую несколько улучшенную систему с абсолютно новым проектом, выполненным по современным энергоэффективным стандартам, то на горизонте 5-10 лет последний существенно выигрывает. Оказывается, выгоднее не локально улучшать текущую инфраструктуру, а инвестировать в энергетику будущего, так как это дает хороший эффект в перспективе. Это важно, так как многие инфраструктурные проекты будут эксплуатироваться 20-30 лет. 

Сейчас есть проект закона о промышленной политике, где слово «энергоэффективность» употребляется один раз. У представителей энергоаудита и энергосервиса это вызвало обеспокоенность. Но в Минэнерго такой подход объяснили следующим образом: развитие промышленности, внедрение новых технологий в производство уже само по себе дает повышение энергоэффективности.

И мы согласны с тем, что сложившийся в нашей стране слишком большой фокус на энергоэффективности как таковой не дает многим предприятиям двигаться в правильном направлении. На самом деле, к энергоэффективным относятся все мероприятия, которые сокращают потребление энергоресурсов и других ресурсов предприятия, прямо или косвенно связанных с энергией. В свете этого практически все инвестиционные проекты, к примеру, на металлургическом предприятии, попадают в эту категорию. Основное производство и потребление энергоресурсов очень тесно взаимосвязаны. И нужно думать не столько об энергоэффективности, сколько о переходе предприятий к новой технологической платформе.

 

Многофакторные модели

Вернемся к вопросу оценки эффективности интеллектуальных систем. В отношении технологии, жестко привязанной к какому-то производственному процессу, можно получить все необходимые данные, в том числе по энергопотреблению, можно доказать эффективность внедрения интеллектуальных технологий методом измерений. В этом случае оцениваются изменения натуральных и удельных технологических, энергетических показателей техпроцесса. К примеру, в горно-металлургической промышленности можно оценить удельный расход электроэнергии на перемалывание руды в мельницах. Интеллектуальная система позволяет подбирать гранулометрический состав руды, режим работы привода мельницы и обеспечивать тем самым 3-5 % экономии, которые в масштабах производства дают отличную окупаемость. 

Но когда мы говорим об интеллектуальных технологиях в масштабах городов, все уже не так просто. Типичный пример: интеллектуальные системы водоснабжения и водоотведения дают косвенный эффект с точки зрения потребления электрической энергии. Но доказать, что этот эффект напрямую связан с внедрением интеллектуальной системы, сложно. К тому же мы имеем дело с изменяющейся живой системой — в городе появляются новые потребители и подключения, изменяются режимы потребления в зависимости от суток и времени года. Сложно построить модель, учитывающую все многообразие факторов. 

В свое время мы пытались обращаться к международным стандартам, но, к сожалению, не нашли отклика. В итоге пришли к использованию модели измерений в сочетании с расчетно-теоретической моделью. Мы фиксируем положение системы водоснабжения в базовом периоде, ее основные параметры: потребление электрической энергии на подъем, перекачку и очистку воды; потери в сетях — технические и коммерческие; расход химических реагентов; количество персонала, занятого в эксплуатации; ущерб от технологических нарушений.

Затем определяем, где изменения контролируются с помощью приборных методов. К примеру, при автоматизации насосов подстанции можно напрямую измерить снижение энергопотребления на куб перекаченной воды. Но какие-то вещи померить невозможно, поэтому необходима факторная модель, расчетно-аналитические методы. Это не просто, но за счет таких методов можно сделать связку между потенциальным заказчиком интеллектуальной системы (предприятиями водоснабжения, очень заинтересованными в модернизации) с потенциальными инвесторами, которые начинают понимать, каким образом они будут контролировать эффект. 

Я думаю, что сочетание измерительных и расчетно-аналитических методов, а также использование кейсов, позволят дальше двигаться в этом направлении.

 

Владеть информацией

Однако методологические сложности расчета эффективности — не единственное препятствие на пути интеллектуализации. Порой приходится сталкиваться с непониманием или неготовностью людей переходить на новые технологии. Но иногда нежелание внедрять интеллектуальные системы у лиц, принимающих соответствующие решения, бывает вполне осознанным.

Особенно это характерно для сферы ЖКХ. Дело в том, что интеллектуальная система в какой-то момент позволяет четко понимать, как работает организация. Видно, где ресурсы используются, сколько их теряется, как расходуются средства — то есть все процессы становятся полностью прозрачными. Возьмем среднестатистический МУП — предприятие тепло- или водоснабжения. Уровень прозрачности этих предприятий сегодня близок к нулю. Для оптимизации процессов необходима фактическая подтвержденная качественная информация, а при ее сборе выявляются различные нарушения. Естественно, что люди, работающие годами в этой системе, будут противодействовать нововведениям. 

Для коммерческого сектора повышение прозрачности — куда более естественный ход вещей, по итогу это позволяет акционерам лучше понимать, что происходит с бизнесом. Здесь проблема встает в другом ракурсе. Чтобы сделать обоснование проекта интеллектуализации, мало знать, как конкретная технология повлияет на параметры его функционирования, нужно четко понимать объективное состояние по всем параметрам данного объекта. То есть внедрение систем качественно завязано на информации, которую предприятие зачастую никогда не собирало. И сбор фактической информации, о том, как предприятие функционирует, порой превращается в серьезную проблему.

В нашей стране попытались решить ее с помощью энергоаудита, но это не удалось. В итоге компаниям, которые разрабатывают и внедряют интеллектуальные технологии, приходится инвестировать собственные силы и средства в фиксацию того, что есть сегодня на объекте. Нужно понимать, что нельзя сделать единый справочник по интеллектуальным технологиям и пойти с ним в массы. Ничего не выйдет. Невозможно оценить целевые показатели, если не знаешь, какие показатели есть в текущий момент. К этому надо прийти. А пока разработчикам приходится делать работу, которой на самом деле должен заниматься клиент. Срок обоснования получается длинным, и потребитель в какой-то момент начинает сомневаться: а надо ли это?

 

В тисках конкуренции

Еще одна проблема, с которой сталкиваются разработчики интеллектуальных систем — это конкуренция с другими видами технологий, необходимыми предприятию. К примеру, в производстве молочной продукции стоимость электроэнергии в структуре себестоимости составляет около 3- 5 %, а более 80 % приходится на стоимость сырья. Нужна ли здесь интеллектуальная система, не связанная с оптимизацией потребления молока? Естественно, здесь будут выбирать решения, направленные на их основной ресурс. Поэтому интеллектуальные системы интересны для тех отраслей, где энергия — значимая строчка в затратах.

Если предприятие энергоемкое, мы вступаем в еще один тип конкуренции — конкуренцию интеллектуальных систем с традиционными технологиями. Понятно, что прямой заменой определенного вида оборудования можно достичь понятного эффекта, причем большего, чем от интеллектуального продукта. Это косвенное следствие текущего, не самого удовлетворительного, состояния инфраструктуры российских предприятий. И рачительный хозяин сначала поменяет насос или двигатель, а потом начнет думать об интеллектуальной системе.

(С) Медиапортал сообщества ТЭК www.EnergyLand.info
Оформить подписку на контент Looking for authoritative content?
Копирование без письменного разрешения редакции запрещено

Читайте также: