novtexmechМехатроника, автоматизация, управлениеMekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie1684-64272619-1253Commercial Publisher «New Technologies»10.17587/mau.26.178-187novtexmech-1726Research ArticleСИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ, УПРАВЛЕНИЕ И ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИSYSTEM ANALYSIS, CONTROL AND INFORMATION PROCESSINGПлатформа открытых данных как средство развития искусственного интеллекта в электроэнергетикеOpen Data Platform as a Basis for Applying Artificial Intelligence in Electric Power EnergyНепшаФ. С.NepshaF. S.

Канд. тех. наук, начальник отдела управления Микрогрид ООО "РТСофт — Смарт Грид", доц. ФГАОУ ВО "РГУ нефти и газа (НИУ) имени И.М. Губкина.

Москва

Moscow, 105264, 119991

nepsha_fs@rtsoft.ruВоронинВ. А.VoroninV. A.

Канд. тех. наук, ст. науч. сотр.

Кемерово

Kemerovo, 650000

voroninva@kuzstu.ruКовалёвС. П.KovalyovS. P.

Д-р физ.-мат. наук, вед. науч. сотр.

Москва

Kovalyov Serge P. - Dr., Lead Scientist.

Moscow, 117997

kovalyov@sibnet.ruООО "РТСофт — Смарт Грид"; ФГАОУ ВО "РГУ нефти и газа (НИУ) имени И.М. Губкина, МоскваРоссияRTSoft Smart Grid, LLC; National University of Oil and Gas "Gubkin University"Russian FederationКузбасский государственный технический университет имени Т.Ф. ГорбачеваРоссияT.F. Gorbachev Kuzbass State Technical UniversityRussian FederationИнститут проблем управления им. В.А. Трапезникова РАНРоссияV.A. Trapezniko Institute of Control Sciences RASRussian Federation202510042025264178187Copyright © Commercial Publisher «New Technologies», 20252025Commercial Publisher «New Technologies»Commercial Publisher «New Technologies»https://mech.novtex.ru/jour/about/submissions#copyrightNoticehttps://mech.novtex.ru/jour/article/view/1726

Инфраструктура сбора и распространения открытых данных относится к числу ключевых инструментов цифровой экономики. Открытые данные способны служить мощной базой для развития инноваций, основанных на обработке больших данных и использовании технологий искусственного интеллекта. Тем не менее, в настоящее время в ряде секторов, в том числе в энергетике, эффективная экосистема для внедрения таких инноваций практически не развита. В связи с этим в статье рассматриваются основные проблемы, связанные с накоплением и применением открытых данных электроэнергетики, и возможные пути их решения. Приведен краткий анализ ряда публикаций по вопросу организации открытых данных в энергетике. Выполнен анализ архитектурных особенностей зарубежных платформ открытых данных в электроэнергетике. Отмечено, что вопросам сбора, хранения и предоставления открытых данных за рубежом уделяется значительное внимание, и в настоящее время активно решаются как технические, так и нормативно-правовые проблемы. Перечислены источники открытых данных российской электроэнергетики и проблемы, связанные с извлечением данных из разнородных источников. Рассмотрен экосистемный подход к организации платформы открытых данных и сформулированы основные принципы монетизации данных. Представлены ключевые заинтересованные стороны платформы и механизмы их мотивирования. Предложена архитектура платформы, позволяющая удовлетворить потребности заинтересованных сторон и обеспечить ускоренное развитие инноваций в энергетике. Для эффективного хранения данных в платформе предложено использовать озеро-склад данных. В качестве примера описано приложение на основе платформы открытых данных для прогнозирования часов пиковой нагрузки региональных энергосистем с использованием машинного обучения, которое может быть использовано в составе систем управления энергопотреблением. Сформулированы предложения по доработке организационного и информационного обеспечения открытых данных электроэнергетики в целях повышения эффективности их сбора, хранения и обработки на базе цифровой платформы.

The infrastructure required for collecting and distributing open data plays a vital role in the digital economy, serving as a valuable resource for fostering innovation through big data processing and artificial intelligence tech nologies. Unfortunately, several sectors, including the energy industry, lack a well-established ecosystem for implementing such innovations effectively. This paper addresses key challenges associated with the aggregation and utilization of open data in the electric power sector, while exploring potential solutions. Additionally, the paper provides a concise analysis of existing literature on organizing open data in the energy industry and examines the architectural aspects of foreign open data platforms designed for the electric power sector. The paper highlights the considerable focus on open data collection, storage, and provision, as well as the active resolution of both technical and regulatory issues in foreign contexts. Sources of open data in the Russian electric power industry and challenges associated with extracting data from heterogeneous sources are enumerated. The ecosystem approach to organizing an open data platform and the basic data monetization principles are discussed. The paper presents the key stakeholders of the platform and outlines the mechanisms for motivating their involvement. A platform architecture is proposed to meet the needs of stakeholders and ensure accelerated development of innovations in the energy sector. The use of a data lakehouse is recommended for efficient data storage in the platform. An example application on the basis of the open data platform is presented that forecasts peak load hours in regional power systems using machine learning. This application can be integrated into consumer energy management systems. Proposals are stated to refine the organizational and information support of open data of the electric power industry in order to increase the efficiency of their collection, storage, and processing on the basis of the digital platform.

энергетикаоткрытые данныецифровая платформаинженерия данныхискусственный интеллектэкосистемаpower energyopen datadigital platformdata scienceartificial intelligenceecosystemИсследование выполнено при финансовой поддержке государственного задания Министерства науки и высшего образования Российской Федерации (№ 075-03-2024-082-2)ReferencesОткрытые данные. 2022. URL: http://government.ru/open_data/ (дата обращения: 17 июня 2024 г.).Open data, 2022, available at: http://government.ru/open_data/.Open energy data. 2022. URL: https://www2.deloitte.com/au/en/pages/energy-and-resources/articles/open-energy-data.html (дата обращения: 17 июня 2024 г.).Open energy data, Deloitte, 2022, available at: https://www2.deloitte.com/au/en/pages/energy-and-resources/articles/ open-energy-data.html.Alhawawsha M., Panchenko T. Open data platform architecture and its advantages for an open e-Government // Advances in Computer Science for Engineering and Education III. Advances in Intelligent Systems and Computing. Vol. 1247. Springer, Cham, 2021. P. 631—639.Alhawawsha M., Panchenko T. Open data platform architecture and its advantages for an open e-Government. Advances in Computer Science for Engineering and Education III, Advances in Intelligent Systems and Computing, 2021, vol. 1247, pp. 631—639.Pfenninger S., DeCarolis J., Hirth L., Quoilin S., Staffell I. The importance of open data and software: Is energy research lagging behind? // Energy Policy. 2017. Vol. 101. P. 211—215.Pfenninger S., DeCarolis J., Hirth L., Quoilin S., Staffell I. The importance of open data and software: Is energy research lagging behind? Energy Policy, 2017, vol. 101, pp. 211—215.Lee J., Park J. An approach to constructing a knowledge graph based on Korean open-government data // Applied Sciences. 2019. Vol. 9, N. 19. P. 4095.Lee J., Park J. An approach to constructing a knowledge graph based on Korean open-government data, Applied Sciences, 2019, vol. 9, no. 19, pp. 4095.Manfren M., Nastasi B., Groppi D., Garcia D. A. Open data and energy analytics An analysis of essential information for energy system planning, design and operation // Energy. 2020.Manfren M., Nastasi B., Groppi D., Garcia D. A. Open data and energy analytics An analysis of essential information for energy system planning, design and operation, Energy, 2020, vol. 213, pp. 118803.Vol. 213. P. 118803. 7. Hirth L. Open data for electricity modeling: Legal aspects // Energy Strategy Reviews. 2020. Vol. 27. P. 100433.Hirth L. Open data for electricity modeling: Legal aspects, Energy Strategy Reviews, 2020, vol. 27, pp. 100433.Wiese F., Schlecht I., Bunke W.-D., Gerbaulet C., Hirth L., Jahn M., Kunz F., Lorenz C., Mühlenpfordt J., Reimann J., Schill W.-P. Open power system data Frictionless data for electricity system modelling // Applied Energy. 2019. Vol. 236. P. 401—409.Wiese F., Schlecht I., Bunke W.-D., Gerbaulet C., Hirth L., Jahn M., Kunz F., Lorenz C., Mühlenpfordt J., Reimann J., Schill W.-P. Open power system data Frictionless data for electricity system modelling, Applied Energy, 2019, vol. 236, pp. 401—409.Zhang X., Patino-Echeverri D., Li M., Wu L. A review of publicly ava ilable data sources for models to study renewables integration in China’s power system // Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2022. Vol. 159. P. 112215.Zhang X., Patino-Echeverri D., Li M., Wu L. A review of publicly available data sources for models to study renewables integration in China’s power system, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2022, vol. 159, pp. 112215.Groissböck M. Are open source energy system optimization tools mature enough for serio us use? // Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2019. Vol. 102. P. 234—248.Groissböck M. Are open source energy system optimization tools mature enough for serious use? Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2019, vol. 102, pp. 234—248.NI4AI: About. 2019. URL: https://ni4ai.org/about (дата обращения: 17 июня 2024 г.).NI4AI: About, PingThings, 2019, available at: https://ni4ai.org/about.Savinek M., Šinkovec T., Davidović D. Elektro Ljubljana: Big data challenges in the field of advanced electricity metering // Proc. CIRED 25th International Conference on Electricity Distribution. Madrid, Spain, 2019. Paper no. 2010.Savinek M., Šinkovec T., Davidović D. Elektro Ljubljana: Big data challenges in the field of advanced electricity metering, Proc. CIRED 25th International Conference on Electricity Distribution, Madrid, Spain, 2019, paper no. 2010.Gorman N., Haghdadi N., Bruce A., MacGill I. NEMOSIS NEM open source information service; open-source access to Australian National Electricity Market data // Proc. Asia-Pacific Solar Research Conference. Sydney, Australia, 2018. P. 11.Gorman N., Haghdadi N., Bruce A., MacGill I. NEMOSIS NEM open source information service; open-source access to Australian National Electricity Market data, Proc. Asia-Pacific Solar Research Conference, Sydney, Australia, 2018, p. 11.Elliston B., Diesendorf M., MacGill I. Simulations of scenarios with 100 % renewable electricity in the Australian National Electricity Market // Energy Policy. 2012. Vol. 45. P. 606 —613.Elliston B., Diesendorf M., MacGill I. Simulations of scenarios with 100 % renewable electricity in the Australian National Electricity Market, Energy Policy, 2012, vol. 45, pp. 606—613.Open Power System Data A platform for open data of the European power system. 2020. URL: https://open-power-systemdata.org/ (дата обращения: 17 июня 2024 г.).Open Power System Data A platform for open data of the European power system, Neon Neue Energieökonomik, 2020, available at: https://open-power-system-data.org/.Enermaps project: A new open e nergy data tool to accelerate the energy transition. 2022. URL: https://enermaps.eu/news/enermaps-project-a-new-open-energy-data-tool-to-acceleratethe-energy-transition/ (дата обращения: 17 июня 2024 г.).Enermaps project: A new open energy data tool to accelerate the energy transition, REVOLVE, 2022, available at: https://enermaps.eu/news/enermaps-project-a-new-open-energy-datatool-to-accelerate-the-energy-transition/.Icebreaker One. 2019. URL: https://icebreakerone.org/ (дата обращения: 17 июня 2024 г.).Icebreaker One, Icebreaker One Limited, 2019, available at: https://icebreakerone.org/.Open Data Réseaux Énergies (ODRÉ). 2018. URL: https://opendata.reseaux-energies.fr/ (дата обращения: 17 июня 2024 г.).Open Data Réseaux Énergies (ODRÉ), RTE, 2018, available at: https://opendata.reseaux-energies.fr/.Open energy platform. 2020.URL: https://openenergyplatform.org/ (дата обращения: 17 июня 2024 г.).Open energy platform, OEP Community, 2020, available at: https://openenergy-platform.org/.Home — UK power networks. 2023. URL: https://ukpowernetworks.opendatasoft.c om/pages/home/ (дата обращения: 17 июня 2024 г.).Home UK power networks, UK power networks, 2023, available at: https://ukpowernetworks.opendatasoft.com/pages/home/.Energy Information and Data. 2023. URL: https://openei.org/wiki/Main_Page (дата обращения: 17 июня 2024 г.).Energy Information and Data, NREL, 2023, available at: https://openei.org/wiki/Main_Page.Староверов В. В. Открытые данные // International Journal of Open Information Technologies. 2016. Т. 4, № 10. С. 62—68.Staroverov V. V. Open data, International Journal of Open Information Technologies, 2016, vol. 4, no. 10, pp. 62—68 (in Russian).Nepsha F. S., Voronin V. A., Ko valyov S. P. Open data platform as a source of ML-driven innovations in the energy sector // Proc. 2023 Belarusian-Ural-Siberian Smart Energy Conference (BUSSEC). Ekater inburg, Russian Federation, 2023. P. 1—6.Nepsha F. S., Voronin V. A., Kovalyov S. P. Open data platform as a source of ML-driven innovations in the energy sector, Proc. 2023 Belarusian-Ural-Siberian Smart Energy Conference (BUSSEC), Ekaterinburg, Russian Federation, 2023, pp. 1—6.Ковалёв С. П. Разработка платформы управления распределенными энергетическими ресурса ми на базе цифрового двойника // Мехатроника, автоматизация, управление. 2023. Т. 24, № 3. С. 131—141.Kovalyov S. P. Development of a platform for distributed energy resources management on the basis of a digital twin, Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie, 2023, vol. 24, no. 3, pp. 131—141 (in Russian).Ковалёв С. П. Заинтересованные стороны цифровой де централизованной малоуглеродной энергетики // Энергобезопасность и энергосбережение. 2019. № 2. С. 49—55.Kovalyov S. P. Stakeholders of the digital, decentralized, and decarbonized energy industry, Energy Safety and Energy Economy, 2019, no. 2, pp. 49—55 (in Russian).Ковалёв С. П. Формальный подход к аспектно-ориентированному моделированию сценариев // Сибирский журнал индустриальной математики. 2010. Т. 13. № 3. С. 30—42.Kovalyov S. P. Formal approach to aspect-oriented scenario modeling, Siberian Journal of Industrial Mathematics, 2010, vol. 13, no. 3, pp. 30—42 (in Russian).Oreščanin D., Hlupić T. Data lakehouse — A novel step in analytics architecture // Proc. 44th International Convention on Information, Communication and Electronic Technology (MIPRO). Opatija, Croatia, 2021. P. 1242—1246.Oreščanin D., Hlupić T. Data lakehouse — A novel step in analytics architecture, Proc. 44th International Convention on Information, Communication and Electronic Technology (MIPRO), Opatija, Croatia, 2021, pp. 1242—1246.Nepsha F. S., Nebera A. A., Andrievsky A. A., Krasilnikov M. I. Development of an ontology for smart distributed energy systems // IFAC-PapersOn Line. 2022. Vol. 55, No. 9. P. 454—459.Nepsha F. S., Nebera A. A., Andrievsky A. A., Krasilnikov M. I. Development of an ontology for smart distributed energy systems, IFAC-PapersOnLine, 2022, vol. 55, no. 9, pp. 454—459.Voronin V., Nepsha F., Krasilnikov M. Short term forecasting peak load hours of regional power systems using machine learning methods // CIGRE Science & Engineering. 2023. N. 29. URL: https://cse.cigre.org/cse-n029/short-term-forecasting-peakload-hours-of-regional-power-systems-using-machine-learningmethods, 2023 (дата обращения: 17 июня 2024 г.).Voronin V., Nepsha F., Krasilnikov M. Short term forecasting peak load hours of regional power systems using machine learning methods, CIGRE Science & Engineering, 2023, no. 29, available at: https://cse.cigre.org/cse-n029/short-term-forecasting-peak-loadhours-of-regional-power-systems-using-machine-learning-methods.Смекалов В. В., Назаров И. А., Мерзляков А. С., Романов К. К. Автоматизированная система контроля технического состояния основного оборудования магистральных электрических сетей // Энергия единой сети. 2022. № 1. С. 32—41.Smekalov V. V., Nazarov I. A, Merzlyakov A. S., Romanov K. K. Automated system for monitoring the condition of the equipment of electrical networks, Energy of Unified Grid, 2022, vol. 62, no. 1, pp.32—41 (in Russian).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.