Учет электроэнергии: от умных счетчиков до честных расчетов

Автоматизированная система коммерческого учета электроэнергии (АСКУЭ) представляет собой комплекс технических средств, программных и алгоритмических решений, позволяющих осуществлять учет электроэнергии на уровне распределительных сетей среднего и низкого напряжения.

Внедрение АСКУЭ обусловлено необходимостью повышения точности и достоверности данных по потреблению электроэнергии, сокращения потерь в сетях, снижения дебиторской задолженности и оптимизации тарифной политики. Традиционные способы расчета потребления электроэнергии по среднесуточным показаниям приборов учета не позволяют в полной мере решить современные задачи электроэнергетики.

Интеллектуальные приборы учета

АСКУЭ базируется на установке интеллектуальных измерительных приборов учета электроэнергии, монтируемых на границах балансовой принадлежности между электросетевой организацией и потребителем электроэнергии. Данные приборы позволяют регистрировать потребление электроэнергии с заданной частотой, дифференцируя его по тарифным зонам (пиковой, полупиковой, ночной), фиксируя время начала и окончания электропотребления, а также показания реактивной энергии.

Подсистемы АСКУЭ

АСКУЭ состоит из следующих основных подсистем:

1. Измерительная подсистема - предназначена для измерения электрических параметров (напряжения, тока, мощности, электроэнергии и др.) у потребителей электроэнергии с помощью счетчиков и датчиков. Измерительная подсистема устанавливается у потребителей электроэнергии.
2. Сборочно-передающая подсистема - предназначена для сбора измеренных данных от измерительной подсистемы, их регистрации и передачи в вычислительный центр. Может использовать проводные и беспроводные каналы связи.
3. Вычислительный центр - предназначен для хранения, обработки и анализа данных, поступающих от сборочно-передающей подсистемы. В вычислительном центре производится расчет потребленной электроэнергии для каждого потребителя, формирование счетов за электроэнергию и подготовка отчетов.
4. Подсистема управления базой данных - предназначена для хранения данных обо всех измерениях, расчетов, отчетов и другой информации, обрабатываемой АСКУЭ.
5. Подсистема сбора платежей - предназначена для сбора платежей от потребителей за потребленную электроэнергию на основании сформированных счетов.

АСКУЭ позволяет повысить точность учета электроэнергии, сократить затраты на снятие показаний приборов учета, сформировать оперативную отчетность о потреблении электроэнергии, выявлять факты безучетного потребления и технических потерь электроэнергии, повысить эффективность расчетов с потребителями, а также обеспечить защиту коммерческих интересов энергоснабжающей организации.

Все вышеописанные подсистемы АСКУЭ взаимодействуют между собой с использованием современных информационных технологий для обеспечения высокоточного и автоматизированного коммерческого учета электроэнергии.

АСКУЭ позволяет в автоматическом режиме с высокой точностью осуществлять сбор и передачу данных о потреблении электроэнергии, что создает предпосылки для повышения эффективности управления электросетевым комплексом и стимулирования энергосбережения у потребителей.

Преимущества оптимизации управления распределительными сетями

Оптимальное управление распределительными сетями на основе данных АСКУЭ позволяет реализовать ряд важных преимуществ:

1. Снижение технологических потерь электроэнергии. Анализ данных по потреблению электроэнергии в режиме реального времени позволяет выявить участки сети с высоким уровнем потерь и оперативно перераспределить нагрузку. Это способствует снижению потерь электроэнергии при ее передаче.
2. Повышение надежности электроснабжения. Оптимальное распределение нагрузок между элементами сети и своевременное переключение нагрузки на резервные линии позволяет избежать перегрузок и снизить аварийность.
3. Снижение издержек. Оптимизация режимов работы сети ведет к экономии на ремонтах и модернизации сетевой инфраструктуры за счет более эффективного ее использования.
4. Улучшение качества электроснабжения. Плавное изменение нагрузок и поддержание параметров электроэнергии (напряжение, частота) в допустимых пределах обеспечивает стабильность электроснабжения потребителей.
5. Повышение пропускной способности сети. За счет оптимизации топологии сети и перераспределения нагрузок между ее элементами можно увеличить пропускную способность, что позволит подключать дополнительных потребителей без расширения инфраструктуры.
6. Снижение негативного воздействия на окружающую среду. Эффективное использование существующих мощностей позволяет избежать строительства новых сетевых объектов и линий электропередачи, что снижает уровень электромагнитных излучений и техногенную нагрузку.
7. Таким образом, оптимальное управление распределительными сетями на основе данных АСКУЭ обеспечивает комплексный положительный эффект для электроэнергетики и общества в целом.

Примеры успешного внедрения АСКУЭ в России и его эффективность

В России имеется несколько успешных примеров внедрения АСКУЭ:

• ПАО «Ленэнерго» (Санкт-Петербург и Ленинградская область) - с 2008 года реализует пилотные проекты по установке интеллектуальных приборов учета электроэнергии. По состоянию на 2019 год около 300 000 точек учета (6% от общего числа) оснащены приборами АСКУЭ. Это позволило сократить технологические потери электроэнергии на 7,5% и неплатежи на 10%.
• ПАО «Мосэнерго» - в 2013-2015 годах провело масштабную установку умных счетчиков, заменив ими свыше 2,5 млн обычных счетчиков. В результате потери электроэнергии снизились на 5%, а дебиторская задолженность уменьшилась на 12%.
• ТСО «Томскэнерго» - с 2008 года реализован ряд пилотных и промышленных проектов АСКУЭ, за счет чего достигнуто снижение потерь на 4,5% при одновременном росте собираемости платежей с 95-97%. Уровень оснащенности приборами учета достиг 65-70% от общего количества точек учета.
• Дальневосточная энергетическая управляющая компания - в рамках федеральной программы в 2016-2018 годах внедрено более 200 тыс. приборов АСКУЭ в восточных регионах России. По предварительным итогам зафиксировано снижение потерь электроэнергии на 4% и увеличение собираемости платежей с 95% до 98%.
• В целом, практическая реализация АСКУЭ в различных субъектах Российской Федерации демонстрирует высокую эффективность данной технологии.

Технологии АСКУЭ

Основными технологиями, используемыми в АСКУЭ, являются:

Интеллектуальные электронные счетчики

Приборы учета электроэнергии, позволяющие фиксировать параметры электропотребления (активная и реактивная энергия, мощность, тарифы) с заданной частотой (от 1 сек до 30 мин), а также дополнительную информацию (качество электроэнергии, мощности, коэффициент мощности и т.п.). Счетчики обеспечивают передачу данных по каналам связи в АСКУЭ.

Каналы передачи данных АСКУЭ

Для передачи информации от счетчиков используются различные технологии, такие как PLC (широкополосная передача данных по линиям электропередачи), GSM (мобильная связь), Ethernet (стационарные линии связи), радиоканалы (для сельской местности).

Система сбора и хранения данных АСКУЭ

Данные с каналов передачи поступают на серверы АСКУЭ, оснащенные специализированным программным обеспечением. Комплекс программ обеспечивает получение информации от счетчиков в режиме реального времени, ее хранение, обработку и анализ в соответствии с заданными алгоритмами.

Современные IT-технологии АСКУЭ

Все компоненты АСКУЭ (счетчики, каналы связи, система сбора данных) интегрированы на основе информационных сетей с использованием стандартных протоколов передачи данных (DLMS, МЭК 62056). Это позволяет реализовать единое информационное пространство для электроэнергетики.

Системы телемеханики

Используются для управления распределительными сетями на основе данных, полученных с помощью АСКУЭ. Это позволяет оперативно реагировать на изменения параметров сети и осуществлять управление ее режимами работы.

Алгоритмы обработки данных АСКУЭ

В АСКУЭ используются следующие основные алгоритмы обработки данных:

• Алгоритмы сбора и агрегации данных - позволяют собирать информацию от счетчиков с заданной периодичностью, сводить данные за установленные промежутки времени (сутки, месяц, год) с целью представления суммарных показателей электропотребления.
• Алгоритмы валидации данных - проверяют на достоверность и корректность поступившие данные от счетчиков. Выявляются и исключаются некорректные значения.
• Алгоритмы привязки данных к тарифам - данные по электропотреблению привязываются к действующим тарифам на электроэнергию по тарифным зонам (пиковая, полупиковая, ночная). Рассчитывается стоимость электроэнергии по каждой тарифной зоне.
• Алгоритмы выявления аномалий - позволяют выявлять значительные отклонения текущих показателей электропотребления по сравнению с аналогичными показателями прошлых периодов, что может свидетельствовать о нарушениях (хищения электроэнергии, неисправности счетчиков и сетей и т.п.).
• Алгоритмы расчета технологических потерь - рассчитываются на основе данных о количестве поданной в сеть и оплаченной электроэнергии. Позволяют оценить эффективность использования сетевой инфраструктуры.
• Прогнозные алгоритмы - применяются для оптимизации режимов сети и прогнозирования потребления электроэнергии. В основе прогнозных моделей лежат методы экстраполяции тенденций, анализа сезонных колебаний, учет погодных параметров и др.
• Алгоритмы оптимального управления - реализуются посредством систем телемеханики и направлены на оптимизацию режимов работы распределительных сетей на основании данных АСКУЭ. Целью является снижение потерь электроэнергии и затрат на ее передачу.

Технологии сбора данных в АСКУЭ

Для сбора данных в АСКУЭ используются следующие основные технологии:

1. Технологии lora (длинные волны) - позволяют организовать широкополосные радиоканалы с низким энергопотреблением на частотах в диапазоне 860-928 МГц. Это обеспечивает покрытие на длинных расстояниях до 10 км с высокой пропускной способностью. Технологии LoRaWAN и LB-Mesh подходят для создания распределенных систем сбора данных с большим числом узлов.
2. Каналы PLC (широкополосная передача данных по линиям электропередачи) - позволяют использовать существующие электрические сети для передачи цифровых данных на высоких скоростях (до 1 Мбит/с). Это широко применяется для организации локальных сетей между электросчетчиками и концентраторами данных.
3. Ethernet - традиционная проводная технология, которая используется для создания локальных сетей и подключения концентраторов данных к серверам АСКУЭ. Типичные скорости 10/100 Мбит/с.
4. GSM/GPRS - мобильные каналы связи, которые применяются для беспроводного подключения электросчетчиков и передачи данных, особенно в сельской местности, где отсутствуют стационарные линии связи. Мобильная сеть обеспечивает глобальное покрытие и доступ в режиме 24/7.
5. Спутниковые каналы - Каналы связи, использующие спутники, применяются для обеспечения подключения удаленных точек учета, где отсутствуют другие инфраструктуры связи. Спутниковые каналы доступны в любой точке Земли, однако имеют невысокую пропускную способность и задержки.
6. Современные IT-технологии - все каналы связи и устройства сбора данных в АСКУЭ интегрированы на основе открытых IT-стандартов (Modbus, DLMS, 62056 и т.д.). Использование общих информационных протоколов позволяет объединять устройства различных производителей в единую систему.

Технологии LoRaWAN в АСКУЭ

Системы, построенные на технологии LoRaWAN, используют следующие технологии передачи данных:

1. Узкополосная передача данных (narrow-band) - данные передаются в узкой полосе частот (примерно 125 кГц) в диапазоне 860-928 МГц. Это обеспечивает хорошую помехоустойчивость и дальность связи (до 10 км в городских условиях), но с пониженной пропускной способностью (до 50 Кбит/с).
2. Частотная модуляция (FSK) - для модуляции используются две несущие частоты (868,1 МГц и 868,3 МГц), между которыми переключаются в зависимости от передаваемых данных. Это позволяет достичь высокой помехоустойчивости сигнала.
3. Спрединг фактор - для расширения полосы пропускания и повышения пропускной способности канала используется технология спрединга (расширения спектра). Сигнал модулируется на 128 возможных частотах в полосе 125 кГц, то есть эффективная полоса пропускания составляет 16 МГц. Это позволяет достичь пропускной способности до 1 Мбит/с.
4. Кодирование конвoлюционными кодами - для повышения помехоустойчивости передаваемых данных используется конволюционное кодирование (например, код Рида-Соломона). Это позволяет выявлять и исправлять ошибки в принятых данных.
5. Алгоритм ALOHA - используется доступ с множественным доступом с контролем несущей и случайным доступом (CSMA/CA). Устройства случайно выбирают момент времени для передачи данных, проверяя свободность канала. Это позволяет избежать перегрузок и конфликтов на канале связи.
6. Защищенный режим ( secured mode) - для обеспечения безопасности передачи данных используется шифрование AES-128 и проверка целостности с помощью кода аутентификации MAC (Message Authentication Code) по алгоритму CTR. Это позволяет предотвратить несанкционированный доступ к информации в системе.

Таким образом, технологии LoRaWAN позволяют организовать надежную, безопасную и эффективную передачу данных по радиоканалу между большим количеством устройств с низким энергопотреблением.

Преимущества технологии LoRaWAN

Технология LoRaWAN обладает следующими основными преимуществами перед другими технологиями передачи данных:

1. Высокая дальность связи. LoRaWAN позволяет организовать связь на расстояния до 10 км в городских условиях и до 15 км в сельской местности. Это позволяет значительно сократить количество базовых станций, необходимых для покрытия заданной территории.
2. Низкое энергопотребление. LoRaWAN предназначена для работы с батареями и позволяет устройствам функционировать годами от одного комплекта батарей. Это делает ее идеальной для использования в решениях Интернета вещей, в которых требуется длительное время работы от батарей.
3. Большая пропускная способность. Пропускная способность LoRaWAN составляет до 50 Кбит/с, что позволяет передавать большие объемы данных. Кроме того, поддерживается технология спрединга, которая позволяет достичь пропускной способности 1 Мбит/с. Это делает LoRaWAN подходящей для многих приложений, требующих передачу данных средних и больших размеров.
4. Масштабируемость. Архитектура LoRaWAN построена таким образом, чтобы поддерживать очень большое число подключенных устройств. Современные сети LoRaWAN поддерживают до 1 млн подключенных устройств на 1 базовую станцию. Это делает технологию LoRaWAN идеальной для создания крупномасштабных сетей Интернета вещей.
5. Безопасность. LoRaWAN поддерживает функции шифрования, аутентификации и целостности данных, что обеспечивает безопасную передачу информации в сети. Это делает технологию пригодной для использования с конфиденциальными данными.
6. Открытая архитектура. Спецификация LoRaWAN является открытой, что позволяет любым производителям выпускать совместимые устройства и инфраструктуру. Это способствует широкому распространению технологии и снижению цен на оборудование.

Таким образом, LoRaWAN обеспечивает уникальную комбинацию преимуществ, делая ее идеальной технологией для построения крупномасштабных сетей Интернета вещей с большим числом устройств с ограниченным ресурсом питания.

Технология LoRaWAN используется многими компаниями и организациями по всему миру. Ниже приведен список некоторых из них:

• Cisco - Cisco официально поддерживает технологию LoRaWAN и предлагает решения для построения сетей LoRaWAN.
• Semtech - Semtech является разработчиком LoRa чипов и модулей. Многие устройства LoRaWAN используют именно их компоненты.
• Microchip - Microchip также предлагает LoRaWAN модули и чипсеты, используемые в различных устройствах.
• TTN (The Things Network) - TTN предоставляет платформу для развертывания и управления глобальной сетью LoRaWAN. Сеть TTN охватывает многие регионы мира.
• Sensorberg - Sensorberg специализируется на предоставлении сервисов IoT и предлагает комплексные решения для развертывания сетей LoRaWAN.
• Cisco Kinetis - Микроконтроллеры Kinetis от Freescale (теперь часть NXP) поддерживают модуль LoRa. Они используются во многих устройствах IoT.
• Orange - Оператор сотовой связи Orange предоставляет сетевую инфраструктуру и платформу для управления LoRaWAN сетями. Orange развернул LoRaWAN сети во многих странах по всему миру.
• Промышленные предприятия - компании многих отраслей, таких как энергетика, транспорт, сельское хозяйство и производство, используют LoRaWAN решения ООО «Комета» для построения промышленных сетей.

Таким образом, технология LoRaWAN получила широкое распространение в самых разных областях, благодаря своим уникальным характеристикам, подходящим для решения задач Интернета вещей.

База данных АСКУЭ

В базе данных АСКУЭ хранится большое количество информации, связанной с коммерческим учетом электроэнергии. Основные данные, хранящиеся в БД АСКУЭ, включают:

• Справочные данные о потребителях электроэнергии (адреса, идентификационные коды и др.).
• Данные приборов учета электроэнергии, установленных у потребителей (тип, заводской номер, показания и др.).
• Почасовые (или более детальные) измерения потребления электроэнергии, полученные от счетчиков и датчиков.
• Расчеты потребленной электроэнергии и ее стоимости для каждого потребителя за расчетные периоды.
• Данные о платежах потребителей за потребленную электроэнергию.
• Отчеты о потреблении электроэнергии, технических и коммерческих потерях по территориям, подстанциям, потребителям и т.д.
• Данные обо всех нештатных ситуациях (отказы приборов учета, сбои в системе и др.), зафиксированных АСКУЭ.
• Историческая электропотребляемая информация, используемая для выявления трендов и прогнозирования.
• Нормативно-справочная информация (ставки налогов, сборов и тарифов, порядки и правила работы АСКУЭ и др.).
• Идентификационная информация, необходимая для работы разграничения доступа в АСКУЭ.
• Другая информация, необходимая для реализации функций АСКУЭ.

Вся эта информация хранится в реляционной базе данных АСКУЭ и предоставляется пользователям системы в соответствии с правами доступа.

Прогнозирование потребления электроэнергии

Для прогнозирования потребления электроэнергии могут быть использованы следующие данные:

• Историческое потребление электроэнергии - Анализ потребления электроэнергии за предыдущие периоды (дни, месяцы, годы) позволяет выявить сезонные и долгосрочные тренды, которые используются для построения прогнозов.
• Факторы, влияющие на потребление - К таким факторам относятся:
• Производственная активность и выпуск продукции (для промышленных предприятий).
• Погодные условия (температура наружного воздуха, освещенность и др.). Эти факторы оказывают сильное влияние на потребление в сфере ЖКХ и бытового сектора.
• Сезонность (летний/зимний период).
• Численность населения.
• Объемы деятельности сферы обслуживания.
• Количественные экономические показатели (ВВП, ИПЦ, темпы роста отдельных отраслей экономики).
• Государственная политика и законодательство, оказывающие влияние на энергопотребление.

Прогнозные значения перечисленных выше факторов позволяют сделать качественные и количественные прогнозы потребления электроэнергии.
Для прогнозирования могут использоваться регрессионные модели, адаптивные нейронные сети, модели ARIMA и другие. Прогнозные модели позволяют учесть влияние множества факторов и получить количественные прогнозные значения.

Вся эта информация собирается и хранится в АСКУЭ (облачной системе с доступом через Интернет в том числе с мобильных устройств, в случае решений «Комета»), что позволяет эффективно прогнозировать потребление электроэнергии различных групп потребителей. Прогнозы потребления используются при планировании работы энергосистем и оптимизации предложения электроэнергии.