Платформа открытых данных как средство развития искусственного интеллекта в электроэнергетике

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.

1. Открытые данные. 2022. URL: http://government.ru/open_data/ (дата обращения: 17 июня 2024 г.).

2. 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.).

3. 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.

4. 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.

5. 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.

6. 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.

7. Vol. 213. P. 118803. 7. Hirth L. Open data for electricity modeling: Legal aspects // Energy Strategy Reviews. 2020. Vol. 27. P. 100433.

8. 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.

9. 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.

10. 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.

11. NI4AI: About. 2019. URL: https://ni4ai.org/about (дата обращения: 17 июня 2024 г.).

12. 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.

13. 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.

14. 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.

15. 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.).

16. 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.).

17. Icebreaker One. 2019. URL: https://icebreakerone.org/ (дата обращения: 17 июня 2024 г.).

18. Open Data Réseaux Énergies (ODRÉ). 2018. URL: https://opendata.reseaux-energies.fr/ (дата обращения: 17 июня 2024 г.).

19. Open energy platform. 2020.URL: https://openenergyplatform.org/ (дата обращения: 17 июня 2024 г.).

20. Home — UK power networks. 2023. URL: https://ukpowernetworks.opendatasoft.c om/pages/home/ (дата обращения: 17 июня 2024 г.).

21. Energy Information and Data. 2023. URL: https://openei.org/wiki/Main_Page (дата обращения: 17 июня 2024 г.).

22. Староверов В. В. Открытые данные // International Journal of Open Information Technologies. 2016. Т. 4, № 10. С. 62—68.

23. 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.

24. Ковалёв С. П. Разработка платформы управления распределенными энергетическими ресурса ми на базе цифрового двойника // Мехатроника, автоматизация, управление. 2023. Т. 24, № 3. С. 131—141.

25. Ковалёв С. П. Заинтересованные стороны цифровой де централизованной малоуглеродной энергетики // Энергобезопасность и энергосбережение. 2019. № 2. С. 49—55.

26. Ковалёв С. П. Формальный подход к аспектно-ориентированному моделированию сценариев // Сибирский журнал индустриальной математики. 2010. Т. 13. № 3. С. 30—42.

27. 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.

28. 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.

29. 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.).

30. 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.