Проектирование интегрированных энергетических систем на основе их цифровых двойников

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Проектирование интегрированных энергетических систем (ИЭС) представляет собой сложную задачу, что вызвано сетевой конфигурацией, широким спектром используемого оборудования и математических моделей подсистем ИЭС. Цифровой двойник позволяет моделировать в виртуальном пространстве различные конфигурации ИЭС и получать оптимальный вариант построения исследуемой системы. В статье предложены принципы построения цифровых двойников для решения задач проектирования ИЭС. Представлен разработанный авторами методический подход к проектированию ИЭС на основе ее цифрового двойника. Приведены результаты моделирования тестовой схемы энергоснабжения, полученные на программной реализации компонентов цифрового двойника ИЭС.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

В. А. Стенников

ФГБУН Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева Сибирского отделения Российской академии наук

Email: barakhtenko@isem.irk.ru
Россия, Иркутск

Е. А. Баpахтенко

ФГБУН Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева Сибирского отделения Российской академии наук

Автор, ответственный за переписку.
Email: barakhtenko@isem.irk.ru
Россия, Иркутск

Д. В. Соколов

ФГБУН Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева Сибирского отделения Российской академии наук

Email: barakhtenko@isem.irk.ru
Россия, Иркутск

Г. С. Майоров

ФГБУН Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева Сибирского отделения Российской академии наук

Email: barakhtenko@isem.irk.ru
Россия, Иркутск

Список литературы

  1. Stennikov V., Barakhtenko E., Sokolov D., Zhou B. Current state of research on the energy management and expansion planning of integrated energy systems // Energy Reports, 2022. V. 8. P. 10025–10036.
  2. Voropai N.I., Stennikov V.A., Barakhtenko E.A. Integrated energy systems: Challenges, trends, philosophy // Studies on Russian Economic Development, 2017. V. 28. P. 492–499.
  3. Gelernter D. Mirror Worlds: Or the Day Software Puts the Universe in a Shoebox. How It Will Happen and What It Will Mean / Oxford University Press: Oxford, UK, 1993.
  4. Lim K.Y.H., Zheng P., Chen C. A state-of-the-art survey of Digital Twin: Techniques, engineering product lifecycle management and business innovation perspectives // Journal of Intelligent Manufacturing, 2020. V. 31. P. 1313–1337.
  5. Pileggi P., Verriet J., Broekhuijsen J., van Leeuwen C., Wijbrandi W., Konsman M. A Digital Twin for Cyber-Physical Energy Systems // In Proceedings of the 7th Workshop on Modeling and Simulation of Cyber-Physical Energy Systems, Montreal, QC, Canada, 5–15 April 2019; IEEE: New York, NY, USA, 2019.
  6. Zambrano V., Mueller-Roemer J., Sandberg M., Talasila P., Zanin D., Larsen P.G., Loeschner E., Thronicke W., Pietraroia D., Landolfi G., et al. Industrial digitalization in the industry 4.0 era: Classification, reuse and authoring of digital models on Digital Twin platforms // Array, 2022. V. 14. 100176.
  7. Katsidoniotaki E., Psarommatis F., Göteman M. Digital Twin for the Prediction of Extreme Loads on a Wave Energy Conversion System // Energies, 2022. V. 15. № 15. 5464.
  8. Agostinelli S., Cumo F., Guidi G., Tomazzoli C. Cyber-Physical Systems Improving Building Energy Management: Digital Twin and Artificial Intelligence // Energies, 2021. V. 14. № 8. 2338.
  9. Bányai Á., Bányai T. Real-Time Maintenance Policy Optimization in Manufacturing Systems: An Energy Efficiency and Emission-Based Approach // Sustainability, 2022. V. 14. № 17. 10725.
  10. Fathy Y., Jaber M., Nadeem Z. Digital Twin-Driven Decision Making and Planning for Energy Consumption // Journal of Sensor and Actuator Networks, 2021. V. 10. № 2. 37.
  11. Henzel J., Wróbel Ł., Fice M., Sikora M. Energy Consumption Forecasting for the Digital-Twin Model of the Building // Energies, 2022. V. 15. № 12. 4318.
  12. You M., Wang Q., Sun H., Castro I., Jiang J. Digital twins based day-ahead integrated energy system scheduling under load and renewable energy uncertainties // Applied Energy, 2022. V. 305. 117899.
  13. Воропай Н.И., Массель Л.В., Колосок И.Н., Массель А.Г. ИТ-инфраструктура для построения интеллектуальных систем управления развитием и функционированием систем энергетики на основе цифровых двойников и цифровых образов // Известия Российской академии наук. Энергетика, 2021. № 1. С. 3–13.
  14. Tao F., Zhang H., Liu A., Nee A.Y.C. Digital Twin in Industry: State-of-the-Art // IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2019. V. 15. № 4. P. 2405–2415.
  15. Kasper L., Birkelbach F., Schwarzmayr P., Steindl G., Ramsauer D., Hofmann R. Toward a Practical Digital Twin Platform Tailored to the Requirements of Industrial Energy Systems // Applied Sciences, 2022. V. 12. № 14. 6981.
  16. Li H., Zhang T., Huang Y. Digital Twin Technology for Integrated Energy System and Its Application // In Proceedings of the 1st International Conference on Digital Twins and Parallel Intelligence), Beijing, China, 15 July – 15 August 2021; IEEE: New York, NY, USA, 2021.
  17. Chen Y., Chen Q., Gao J., Li Z., Chen X. Hardware-in-loop based Digital Twin Technology for Integrated Energy System: A Case Study of Guangyang Island in Chongqing // In Proceedings of the 5th International Electrical and Energy Conference, Nangjing, China, 27–29 May 2022; IEEE: New York, NY, USA, 2022.
  18. Bai H., Yuan Z., Tang X., Liu J., Yang W., Pan S., Xue Y., Liu W. Automatic Modeling and Optimization for The Digital twin of a Regional Multi-energy System // In Proceedings of the Power System and Green Energy Conference, Shanghai, China, 25–27 August 2022; IEEE: New York, NY, USA, 2022.
  19. Kannan K., Arunachalam N. A Digital Twin for Grinding Wheel: An Information Sharing Platform for Sustainable Grinding Process // Journal Manufacturing Science Engineering, 2019. V. 141. № 2. 021015.
  20. Moreno A., Velez G., Ardanza A., Barandiaran I., de Infante Á.R., Chopitea R. Virtualisation process of a sheet metal punching machine within the Industry 4.0 vision // International Journal on Interactive Design and Manufacturing, 2017. V. 11. P. 365–373.
  21. Singh S., Shehab E., Higgins N., Fowler K., Reynolds D., Erkoyuncu J.A., Gadd P. Data management for developing digital twin ontology model // Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: Journal of Engineering Manufacture, 2020. V. 235. № 14. P. 2323–2337.
  22. Steindl G., Stagl M., Kasper L., Kastner W., Hofmann R. Generic Digital Twin Architecture for Industrial Energy Systems // Applied Sciences, 2020. V. 10. № 24. 8903.
  23. Steinmetz C., Rettberg A., Ribeiro F.G.C., Schroeder G., Pereira C.E. Internet of Things Ontology for Digital Twin in Cyber Physical Systems // In Proceedings of the VIII Brazilian Symposium on Computing Systems Engineering, Salvador, Brazil, 5–8 November 2018; IEEE: New York, NY, USA, 2018.
  24. Массель Л.В., Ворожцова Т.Н. Онтологический подход к построению цифровых двойников объектов и систем энергетики // Онтология проектирования, 2020. Т. 10. № 3(37). С. 327–337.
  25. Azure Digital Twins [Электронный ресурс]. URL: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/digital-twins/ (дата обращения: 01.09.2022).
  26. GE, PREDIX [Электронный ресурс]. URL: https://www.ge.com/digital/applications/digital-twin (дата обращения: 01.09.2022).
  27. Power Analytics [Электронный ресурс]. URL: https://www.poweranalytics.com/paladin-software/ (дата обращения: 01.09.2022).
  28. ABB, ABBAbility [Электронный ресурс]. URL: https://new.abb.com/abb-ability/ru (дата обращения: 01.09.2022).
  29. Хасилев В.Я. Элементы теории гидравлических цепей // Известия АН СССР. Энергетика и транспорт, 1964, № 1. C. 69–88.
  30. Stennikov V., Barakhtenko E., Mayorov G., Sokolov D., Zhou B. Coordinated management of centralized and distributed generation in an integrated energy system using a multi-agent approach // Applied Energy, 2022. V. 309. 118487.
  31. Yorke R. Electric Circuit Theory / Pergamon Press, Oxford, UK, 1981.
  32. Brambilla M., Cabot J., Wimmer M. Model-driven software engineering in practice // In Synthesis Lectures on Software Engineering; Morgan & Claypool: Kentfield, CA, USA, 2012.
  33. Silva da A.R. Model-driven engineering: A survey supported by the unified conceptual model // Computer Languages, Systems & Structures, 2015. V. 43. 139–155.
  34. Gruber T.R. A translation approach to portable ontology specifications // Knowledge Acquisition, 1993. V. 5. № 2. 199–220.
  35. Staab S., Studer R. Handbook on Ontologies, 2nd ed. / Springer-Verlag: Heidelberg, Germany, 2009.
  36. Stennikov V.A., Barakhtenko E.A., Sokolov D.V. Development of Information and Technology Platform for Optimal Design of Heating Systems // In Proceedings of the 7th Scientific Conference on Information Technologies for Intelligent Decision Making Support. 28–29 May 2019, Ufa, Russia; Atlantis Press: Paris, France, 2019.
  37. Hazzard K., Bock J. Metaprogramming in .NET / Manning Publications: Shelter Island, NY, USA, 2013.
  38. Lämmel R. Software Languages: Syntax, Semantics, and Metaprogramming / Springer: Cham, Switzerland, 2018.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Проектирование интегрированной энергетической системы на основе ее цифрового двойника.

Скачать (112KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Архитектура программной платформы для создания цифровых двойников интегрированных энергетических систем.

Скачать (340KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Этапы методики решения задачи проектирования интегрированной энергетической системы на основе ее цифрового двойника.

Скачать (222KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Структура мультиагентной системы.

Скачать (269KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Схема моделируемой интегрированной энергетической системы.

Скачать (345KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Результаты расчета интегрированной энергосистемы.

Скачать (267KB)
Метаданные
8. Рис. 7. Затраты на энергоснабжение активных потребителей.

Скачать (329KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».