«СО ЕЭС» привлечёт ИИ к обеспечению качества данных в энергосистеме России

Как обнаружил TAdviser, «Системный оператор Единой энергетической системы» («СО ЕЭС») решил изучить и опробовать возможности искусственного интеллекта (ИИ) в процессах, связанных с качеством данных синхронизированных векторных измерений (СВИ). 8 декабря 2025 года компания объявила конкурс на выполнение НИР по теме «Определение оптимальных методов и разработка алгоритмов анализа причин потерь и задержек доставки СВИ в главный диспетчерский центр `СО ЕЭС` на основе нейронных сетей»^[1].

Для начала — вкратце о том, что такое синхронизированные векторные измерения и для чего они нужны. Чтобы как единым целым управлять таким сложным и географически распределённым объектом, как электроэнергетическая система России, требуются высокоточные параметры электрического режима в различных её точках, синхронизированные по времени с глобальными спутниковыми навигационными системами и передаваемые с высокой частотой. Для решения этой задачи был создан стандарт IEEE C37.118, который описывает синхронизированные векторные измерения. Из него следует, что СВИ — это данные, измеренные в один и тот же момент времени относительно какого-то опорного сигнала, единого для всех точек измерения.

𝓲

Фото: Rawpixel.com/Freepik

В техническом задании на конкурс «СО ЕЭС», опубликованном в открытой системе ЕИС «Закупки», указано, что данные СВИ применяются в задачах оперативно-диспетчерского управления режимами работы единой энергетической системы России. Для сбора данных СВИ существует специальная автоматизированная система, функционирующая в диспетчерских центрах «СО ЕЭС», которая собирает данные СВИ от более чем 180 объектов электроэнергетики — от более 1150 устройств синхронизированных векторных измерений (УСВИ) с дискретизацией 50 раз в секунду. Объём обрабатываемой информации достигает 25 млн телеизмерений в минуту.

Внедрение в диспетчерских центрах АО «СО ЕЭС» информационно-управляющих систем, функционирующих на базе данных СВИ в режиме реального времени, предъявляет очень высокие требования к качеству потоков данных. Увеличение уровня потерь и времени доставки онлайн данных СВИ снижает надежность работы информационных систем мониторинга и приводит к предоставлению неактуальной или ложной информации диспетчерскому персоналу, сказано в техническом задании. И когда речь идет о применении данных от сотен станций и тысяч устройств системы мониторинга переходных режимов (СМПР), необходимы специальные инструменты мониторинга.

В «СО ЕЭС» программное обеспечение мониторинга качества данных, определяющее для каждого канала время доставки телеизмерений и уровни потерь, было внедрено в эксплуатацию в 2020 году. Его используют технологи диспетчерских центов для выявления фактов и причин деградации данных СВИ.

Однако в последнее время значительно увеличилось количество случаев деградации качества данных из-за подавления спутниковых сигналов синхронизации, при этом из-за различных способов синхронизации измерений фиксируются существенные различия реакции устройств и комплексов СМПР на объектах при подавлении сигналов спутникового времени. Данный факт, а также наличие множества взаимовлияющих друг на друга узлов на тракте передачи информации, выявили необходимость разработки инструментов анализа на базе ИИ, так как ручная диагностика аномалий из-за большого количества элементов (более 10000) становится практически нереализуемой, — объясняет «СО ЕЭС» в опубликованном техническом задании.

В НИР, которую компания хочет провести, должны быть выполнены исследования по определению оптимальных методов анализа причин потерь и задержек доставки данных СВИ в главный диспетчерский центр на основе нейронных сетей с архитектурой RNN/LSTM/Transformer. Также требуется разработать алгоритмы, обеспечивающие фиксацию причин соответствующей деградации данных, реализовать и опробовать их в тестовом модуле, подключенном к потокам реальных данных СВИ в главном диспетчерском центре.

Целью работы является совершенствование процесса мониторинга качества данных СВИ при их сборе в диспетчерском центре от устройств и комплексов СМПР, установленных на объектах электроэнергетики.

Как поясняет заказчик в техническом задании, применение ИИ в данном случае является эффективным решением в первую очередь по той причине, что динамика деградации качества трафика данных СВИ в различных случаях отражается по-разному в измеряемых метриках, таких как величина задержки времени, уровень потерь, количество пропусков кадров и т.п., что делает весьма затруднительным решение этой задачи с помощью обычного математического аппарата.

Выбрать исполнителя для проведения НИР «СО ЕЭС» планирует в середине января 2026 года.

Примечания