Стали известны результаты исследования «Анализ рынка облачных IoT-платформ и приложений для оптимизационного управления энергосетями»

Отрасль электроэнергетики наиболее показательна для изучения процессов цифровой трансформации и понимания роли облачных IoT-платформ и приложений в них, поскольку уже реализованный в электроэнергетике, пусть и в ограниченном масштабе, механизм взаимодействия участников процесса сквозной оптимизации всей цепочки от генерации до конечного потребления электроэнергии, в наибольшей степени соответствует целевому облику цифровой экономики и доказывает его достижимость.

Основная причина – доказанный на практике эффект от сглаживания пиков энергопотребления, превышающий затраты на его достижение, достижимый только при условии сквозной оптимизации, охватывающей генерацию, распределение, сбыт и конечных потребителей. Примером этому являются программы Demand Response, нацеленные на предотвращение (сглаживание) резких пиков энергопотребления за счет управления энергопотреблением в жилом секторе. Для крупной энергоснабжающей организации в США экономический эффект составляет сотни миллионов долларов в год, что не только полностью окупает затраты на внедрение всех элементов умной энергосети, но и позволяет делиться выгодой с конечными потребителями, без участия которых сглаживание пиков невозможно.

Наряду с выплатой бонусов, энергосбытовые компании субсидируют (вплоть до 100%) установку средств автоматизации управления климатом и энергопотреблением в зданиях – конечных потребителях. Поскольку наибольший эффект от программ Demand Response достигается при условии автоматического взаимодействия систем управления ограничением энергопотребления (DRMS) энергосбытовых компаний и систем управления инженерным и бытовым оборудованием зданий (BMS, умные термостаты и пр.).

Такое понимание подходов к цифровизации электроэнергетики, где центральную роль играют облачные IoT-платформы, в индустрии сложилось не сразу и характеризует переход к новому, «облачному» этапу цифровизации электроэнергетики. Он характерен для Северной Америки и Западной Европы, но не для Китая, несмотря на лидерство этой страны по количеству установленных умных счетчиков (50% всех установленных умных счетчиков в мире). Потребление облачных сервисов для сбора и анализа данных с умных счетчиков в Китае отсутствует практически полностью, что делает Китай, пока не перешедший к этапу облачной цифровизации, потенциально наиболее перспективным рынком для разработчиков и провайдеров облачных IoT-платформ и приложений для электроэнергетики.

Что касается ситуации в нашей стране, то российский рынок предъявляет к разработчикам IoT-платформ существенно более жесткие требования, чем рынки Северной Америки и Западной Европы. В настоящее время потребление облачных сервисов интеграционных и аналитических платформ в России составляет лишь около $3,2 млн (общемировой объем рынка, по оценкам J’son & Partners - $860 млн). Функционал сбора данных с умных подключенных счетчиков потребления электроэнергии реализован преимущественно с использованием проприетарных on-premise систем коммерческого учета электроэнергии (АСКУЭ), а в структуре потребления превалируют крупные коммерческие компании, такие как Роснефть, РЖД, но не сбытовые компании. При этом ни о каком участии в программах сглаживания пиков энергопотребления в данном случае речи не идет, и экономический эффект локализован внутри крупного коммерческого потребителя электроэнергии.

Что касается развертывания АСКУЭ в жилом секторе, то этому мешает два фактора. Во-первых, в структуре российского жилого фонда, на который в основном и ориентированы программы Demand Response в мире, превалирует жилье в многоквартирных домах, подключенных к централизованным системам отопления и горячего водоснабжения (65% от общего количества квартир и индивидуальных жилых домов). Для таких объектов характерен минимальный эффект от оптимизации энергопотребления. Кроме того, в многоквартирных домах установка собственных источников генерации, что является важным элементом Smart Grid, практически нереализуема. Во-вторых, стоимость электроэнергии в России – одна из самых низких в мире (в 2,5 раза ниже, чем в США), что еще более снижает размер достижимого экономического эффекта – в среднем $80 в год на подключенный объект жилого сектора против $200 в США, и ужесточает требования к удельной себестоимости сбора/анализа данных об энергопотреблении, и автоматического управления им.

В результате общее проникновение интеллектуальных систем учета потребления электроэнергии в России крайне мало и составляет десятые доли процента от общего количества объектов – потребителей электроэнергии, а облачные IoT-платформы для создания таких систем практически не используются. Поэтому для России в еще большей степени, чем для США и Западной Европы, целесообразен подход «pay as you go», предлагаемый в формате управляемых сервисов, основанных на использовании облачных IoT-платформ (интеграционных и аналитических).

Реализацию сквозного оптимизационного управления энергопотреблением, охватывающего и конечных потребителей, в России имеет смысл начинать с индивидуального жилого фонда, действуя точечно, и лишь на следующем этапе переходить к охвату многоквартирного жилья. При этом, необходимо субсидирование установки на стороне конечных потребителей элементов систем «Умный дом», без наличия которых невозможно автоматическое управление конечным энергопотреблением. Что касается внешнего рынка для российских разработчиков, то их коммерческий успех в России, где характерны наиболее жесткие требования по удельной себестоимости, станет важной предпосылкой для успеха и на других рынках, в частности, на потенциально наиболее интересном рынке Китая.

Основные результаты исследования «Анализ рынка облачных IoT-платформ и приложений для оптимизационного управления энергосетями», а также другие материалы изучайте на корпоративном видеопортале JSON.TV