ИСТИНА

Основная цель проекта – разработка комплекса картографо-геоинформационных методов для изучения особенностей пространственно-временного развития магистральных электрических сетей России, которые отражаются в пространственной структуре сети и её топологических особенностях.

Within the framework of the project, spatio-temporal data on the main electric networks of Russia will be collected, a special data structure will be developed for them, tools for automated geometry correction and creation of data sets for a given specific cross-section will be created. Tools for structural network analysis based on network analysis methods will be developed. Based on the collected data, there will be an organized interactive cartographic web service that allows the user to calculate and visualize structural indicators in the form of maps. The obtained data and tools will allow us to detect the evolutionary trends of the main power grids.

Исследование даст возможность систематизировать и структурировать методическую базу по расчётам различных структурных показателей сети и их динамики. В ходе проекта на основе открытых источников и данных дистанционного зондирования будет собрана база пространственно-временных данных по магистральным сетям России и приграничных территорий соседних стран, что даст возможность визуализировать историю развития энергосистемы с привязкой к территории. Кроме того, будет выполнено картографирование электросетей изолированных энергосистем России напряжением 35 кВ и выше, характеризующихся особо уязвимым положением. Собранные данные в дальнейшем могут быть положены в основу разработки стратегии интеграции энергосистем с целью повышения надёжности энергоснабжения отдалённых территорий нашей страны. Впервые будет создан картографический веб-ресурс, визуализирующий различные структурные показатели электрических сетей и их динамику на территории страны. Данный ресурс откроет возможности разработки стратегии развития электросетевого комплекса России, позволит использовать согласованные и детальные данные по электрическим сетям, визуализировать опыт прошлого строительства, оценивать эффективность проведенных мероприятий по развитию магистральных электрических сетей. Повышение эффективности в свою очередь приведет к снижению тарифов на электроэнергию и повышению качества энергоснабжения. На основе разработанного ресурса впервые откроется возможность детального изучения эволюции магистральных электросетей. Особенности пространственно-временного развития необходимо учитывать в долгосрочных стратегиях развития электросетевого комплекса. Веб-ресурс позволит изучать динамику сетей с высоким временным разрешением в один год с конца 1920-х годов и до настоящего времени. Результат будет закреплён в программной реализации в виде открытого кода на языке Python, что даст возможность использовать инструменты любому пользователю. Такой специализированный набор инструментов будет реализован впервые.

Участие в научных исследованиях за 2018-2020 годы: 4 Научные публикации за 2018-2020 годы: 25, в т.ч. - Монографии: 2 - Учебники, учебные пособия: 0 - Статьи: 10 - Тезисы докладов: 7 - Другие публикации: 6 количество публикаций, индексируемых в международной информационно-аналитической системе научного цитирования Web of Science: 3 - количество публикаций, индексируемых в международной информационно-аналитической системе научного цитирования Scopus: 5 - количество публикаций, индексируемых в международной информационно-аналитической системе научного цитирования European Reference Index for the Humanities: 0 - количество публикаций в российских отраслевых научных изданиях, входящих в перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий РИНЦ: 17

Для электрических сетей напряжением 220 кВ и выше в Единой энергетической системе (ЕЭС) России собрана большая часть пространственно-временных данных по развитию сетей. Для ранее предложенной структуры данных разработаны инструменты с использованием языка программирования Python, библиотек ArcPy и Networkx, которые позволяют проводить топологическую коррекцию данных, т.е. создавать на основе исходных атрибутированных линейных объектов сетевую модель на каждый год её существования. Кроме того, предложены инструменты для проверки целостности данных, которые позволяют выявлять ошибки в данных, несогласованности, а также пропуски данных. Разработаны инструменты, которые рассчитывают на основе сетевых моделей центральности, возраст сети на выбранный год, классифицируют сети по её морфологическим признакам. Доработаны элементы интерфейса и расширены интерактивные функции в плане управления слоями и отображения сведений об объектах на карте. Для передачи пространственных данных на веб-карту применена технология векторных тайлов. Это существенно ускоряет работу сервиса при первой загрузке и интерактивном использовании, что улучшает пользовательский опыт использования веб-карты. Для картографической визуализации векторных тайлов применяется open-source библиотека MapLibre. При сборе и анализе данных очень важно оценить их точность. Для этого было проведено исследование, где были сопоставлены официальные данные и из открытых источников (схемы и программы развития электроэнергетики регионов) с нашими данными. Основное отличие заключается в том, что официальные данные не разбивают линии электропередач на сегменты, а задают им единую дату ввода в эксплуатацию, либо набор дат строительства и реконструкции, которые не привязаны к каким-то конкретным участкам сети. Было выделено два рода ошибок. первый род связан с некорректной атрибутацией атрибутов ввода в эксплуатацию/демонтажа для сегмента сети. Второй род ошибки связан с неопределённостью присвоения даты при наличии набора дат в официальных данных, отнесённых к линии. Проведённый анализ показал, что на примере московской энергосистемы это приводит к ошибке атрибутации на 47% протяженности всех магистральных линий. Такой существенный результат подчеркивает важность предложенного нами подхода по сегментации сети на однородные участки при анализе её возраста. Разработанная база пространственно-временных данных позволяет рассчитывать не только локальные показатели, т.е. показатели, отнесенные к отдельным элементам сети, но и глобальные, которые характеризуют сеть в целом или региональные, которые характеризуют часть сети. Глобальные и региональные показатели возможно визуализировать в виде графика зависимости от времени. Например, таким показателем может быть кратчайший путь. Его можно рассчитывать разными способами: с учетом длины линии в качестве веса, с учетом пропускной способности линии или вообще без учета весов. Тем не менее, вне зависимости от способа расчёта, графики кратчайшего пути ведут себя похожим образом. Например, для московской энергосистемы в период с 1936 по 1974 гг. происходит нестабильный, но планомерный рост показателя, после чего он стабилизируется. В дальнейшем рост кривой снова наблюдается с 2006 г. (при условии использования взвешенного кратчайшего пути). Подобный характер кривых можно интерпретировать следующим образом: до середины 1970-х гг. московская энергосистема росла экстенсивно, то есть строились полностью новые линии от пункта начала до пункта конца. С середины 1970-х гг. количество таких линий уменьшается и растет доля иного вида строительства: реконструкции существующих линий, строительство заходов линий на новые подстанции (разрезки) и прочее. Иными словами, сеть перестает расти экстенсивно в пространстве, появляются новые подстанции, которые подключаются к существующей сети. Подобного рода развитие несет в себе повышение рисков для надежной работы энергосистемы. Известная авария на подстанции 500 кВ «Чагино» 2005 года обрела такой масштаб за счет каскадного отключения линий электропередач, которые не выдерживали перегрузки из-за перераспределения потоков электрической мощности. С 2006 года началась реформа энергетики вновь спровоцировавшая экстенсивное развитие энергосистемы, что и объясняет рост кривых на этом отрезке.