Поиск подходящей архитектуры для разработки цифрового двойника гибридных энергетических систем в изолированных от сетевых энергосистем средах с использованием ТРИЗ-эволюционного подхода

Данная работа посвящена исследованию архитектуры цифровых двойников. Разумеется, неизбежно, что технологиям создания цифровых двойников, заимствуемым из машиностроительных отраслей, присущи специфические недостатки, такие как необходимость в массивных затратных программных инструментах и высококвалифицированном персонале, хорошо заметная в немногочисленных примерах цифровых двойников энергосистем. Не хватает однозначно интерпретируемых достоверных данных в стандартных машиночитаемых форматах, адекватных математических моделей, приборного оснащения. В статье предложены подходы к преодолению этих недостатков при проектировании и эксплуатации систем цифровых двойников.

1. Об утверждении Программы комплексного развития систем коммунальной инфраструктуры городского округа «Город Хабаровск» на период до 2035 года // Администрация города Хабаровска URL: https://clck.ru/32D7W8 (дата обращения: 01.10.2022).

2. Васильев Г. В., Бердоносов В. Д. Эффективная методика поиска источников в наукометрических базах данных // Актуальные проблемы информационно-телекоммуникационных технологий и математического моделирования в современной науке и промышленности: Материалы I Международной научно-практической конференции молодых ученых, Комсомольск-на-Амуре, 20-25 марта 2021 года. Комсомольск-на-Амуре: Комсомольский-на-Амуре государственный университет, 2021. С. 194-198. DOI: 10.17084/978-5-7765-1488-3-2021-194. - EDN MJZWZD.

3. Животова А. А., Бердоносов В. Д. Перспективные направления развития систем машинного перевода // Информатика и системы управления. 2022. № 2(72). С. 116-128. DOI: 10.22250/18142400_2022_72_2_116. - EDN TZDCVP.

4. Altshuller G. The innovation algorithm: TRIZ, systematic innovation, and technical creativity. Worchester, Massachusetts: Technical Innovation Center, 1999.

5. Gadd K. TRIZ for Engineers: Enabling Inventive Problem Solving. John Wiley & Sons, 2011.

6. Creativity, learning techniques and TRIZ / T. Bertoncelli, O. Mayer, M. Lynass // Procedia CIRP. 2016. Vol. 39. P. 191-196.

7. ГОСТ Р 57700.37 - 2021 Компьютерные модели и моделирование Цифровые двойники изделий. Утв. и введен в действие Приказом Федер. агентства по техн. регулированию и метрологии от 16 сентября 2021 г. №9 979-ст. Москва: Стандартинформ, 2021. V, 11 с.

8. Отчет | Предложения Счетной палаты // Счетная палата Российской Федерации URL: https://ach.gov.ru/upload/iblock/b99/b998773313b87e724ed09f287754d180.pdf (дата обращения: 01.06.2022).

9. Цифровой двойник // Моделирование и цифровые двойники URL: https://www.cadfem-cis.ru/service/digital-twin/#:~:text=Цифровой%20двойник%20%28Digital%20Twin%29%20воздействий%20помех%20и%20окружающей%20среды URL: (дата обращения: 13.06.2022).

10. Безруких П. Возобновляемая энергетика: сегодня - реальность, завтра - необходимость. М.: Лесная страна, 2007. 120 с.

11. Риполь-Сарагоси Т. Л., Кууск А. Б. Возобновляемые и нетрадиционные источники энергии: учебное пособие. Ростов н/Д: Рост. гос. ун-т. путей сообщения, 2019. 122 с.

12. Рудаков А. И., Хузятова Р. Р. Гибридные источники энергии для электроснабжения энергетических систем // Мировая наука. 2019. № 6(27). С. 394-396.

13. Лукутин Б. В., Суржикова О. А., Шандарова Е. Б. Возобновляемая энергетика в децентрализованном электроснабжении: монография. М.: Энергоатомиздат, 2008. 231 с.

14. Куприяновский В. П., Климов А. А., Воропаев Ю. Н. и др. Цифровые двойники на базе развития технологий BIM, связанные онтологиями, 5G, IoT и смешанной реальностью для использования в инфраструктурных проектах и IFRABIM // International Journal of Open Information Technologies. 2020. Т. 8. № 3. С. 55-74.

15. Steindl G., Stagl M., Kasper L., Kastner W., Hofmann R. 2020. Generic Digital Twin Architecture for Industrial Energy Systems. DOI: 10.3390/app10248903

16. Snijders R., Pileggi P., Broekhuijsen J., Verriet J., Wiering M., Kok K. 2020. Machine Learning for Digital Twins to Predict Responsiveness of Cyber-Physical Energy Systems.

17. Sultanov M. M., Arakelyan E. K., Boldyrev I. A., Lunenko V. S., Menshikov P. D. Digital twins application in control systems for distributed generation of heat and electric energy. 2021. Pp. 89-101 DOI: 10.24425/ather.2021.137555

18. Darbali-Zamora R., Johnson J., Summers A., Jones C. B., Hansen C., Showalter C. State Estimation-Based Distributed Energy Resource Optimization for Distribution Voltage Regulation in Telemetry-Sparse Environments Using a Real-Time Digital Twin. 2021. DOI: 10.3390/en14030774

19. Ahn E. Y., Lee J., Bae J., Kim J. M. Analysis of Emerging Geotechnologies and Markets Focusing on Digital Twin and Environmental Monitoring in Response to Digital and Green New Deal. Vol. 20. P. 609-617 DOI: 10.9719/EEG.2020.53.5.609

20. Lydon G. P., Caranovic S., Hischier I., Schlueter A. Coupled simulation of thermally active building systems to support a digital twin. 2019. DOI: 10.1016/j.enbuild.2019.07.015

21. Arafet K., Berlanga R. Digital Twins in Solar Farms: An Approach through Time Series and Deep Learning. 2021. DOI 10.3390/a14050156

22. Bai L. C., Zhang Y.T., Wei H. Q., Dong J. B., Tian W. Digital Twin Modeling of a Solar Car Based on the Hybrid Model Method with Data-Driven and Mechanistic .2021. DOI: 10.3390/app11146399

23. Junior C. A A. D., Villanueva J. M. M., Almeida R. J. S. D., de Medeiros I. E. A. Digital Twins of the Water Cooling System in a Power Plant Based on Fuzzy Logic. 2021. DOI: 10.3390/s21206737

24. Mawson V. J., Hughes B. The development of modelling tools to improve energy efficiency in manufacturing processes and systems. 2019. P. 95-105. DOI: 10.1016/j.jmsy.2019.04.008

25. Jakobi M., Kunath L., Witzig A. BIM Use-Case: Model-Based Performance Optimization. 2018. P. 1395-1402. DOI: 10.18086/eurosun2018.11.07

26. Parrott A. Industry 4.0 and the digital twin manufacturing meets its match A. Parrott, L. Warshaw. [Электронный ресурс]. URL: https://www2.deloitte.com/us/en/insights/focus/industry-4-0/digital-twin-technologysmart-factory.html.

27. 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. DOI: 10.18287/2223-9537-2020-10-3-327-337

28. Golovina T., Polyanin A., Adamenko A., Khegay E., Schepinin V. Digital Twins as a New Paradigm of an Industrial Enterprise. 2020. P. 1115-1124. DOI: 10.14716/ijtech.v11i6.4427

29. Garcia H. E., Aumeier S. E., Al-Rashdan A. Y., Rolston B. L. Secure embedded intelligence in nuclear systems: Framework and methods. 2020. DOI: 10.1016/j.anucene.2019.107261

30. Jain P., Poon J., Singh J. P., Spanos C., Sanders S. R., Panda S. K. A Digital Twin Approach for Fault Diagnosis in Distributed Photovoltaic Systems. 2020. P. 940-956. DOI: 10.1109/TPEL.2019.2911594

31. Tutelea L. N., Deaconu S. I., Popa G. N. Reduced Cost Low Speed Wind or Hydro Energy Conversion System with Twin Stator Windings Induction Generator. 2014. P. 317-324.

32. Wang M. M., Wang C. Y., Hnydiuk-Stefan A., Feng S. Z., Atilla I., Li Z. Recent progress on reliability analysis of offshore wind turbine sup-port structures considering digital twin solutions. 2021. DOI: 10.1016/j.oceaneng.2021.109168

33. Gong H. J., Rooney T., Akeyo O. M., Branecky B., Ionel D. M. Equivalent Electric and Heat-Pump Water Heater Models for Aggregated Community-Level Demand Response Virtual Power Plant Controls. 2021. P. 141233-141244. DOI: 10.1109/ACCESS.2021.3119581

34. Ganesh S., Perilla A., Torres J. R., Palensky P., van der Meijden M. Validation of EMT Digital Twin Models for Dynamic Voltage Performance Assessment of 66 kV Offshore Transmission Network. 2021. DOI: 10.3390/app11010244

35. Etxegarai A., Valverde V., Eguia P., Perea E. Analysis of Loss of Life of Dry-Type WTSU Transformers in Offshore Wind Farms. 2020. P.448-455.

36. Alsmadi Y. M., Xu L. Y., Wang A. M. Development of a Computer Twins-Based Wind Farm Testbed. 2015. P 1005-1012.

37. Trancossi M., Cannistraro G., Pascoa J. Thermoelectric and solar heat pump use toward self sufficient buildings: The case of a container house. 2020. DOI: 10.1016/j.tsep.2020.100509

38. Boikov A. V., Savelev R. V., Payor V.A., Erokhina O. O. THE CONTROL METHOD CONCEPT OF THE BULK MATERIAL BEHAVIOR IN THE PELLETIZING DRUM FOR IMPROVING THE RESULTS OF DEM-MODELING. 2019. Art. 41548. DOI: 10.17580/cisisr.2019.01.02

39. Gandzha S., Aminov D., Sogrin A. Development of Water Submersible Gyro Generator of Combined Excitation for Energy Development of Small and Medium Rivers. 2020.

40. Behling N., Williams M. C., Managi S. Fuel cells and the hydrogen revolution: Analysis of a strategic plan in Japan. 2015. P. 204-221. DOI: 10.1016/j.eap.2015.10.002

41. Oti A. H., Farrell P., Abanda F. H., McMahon P., Mahamadu A. M., Mzyece D., Akintola A. A., Prinja N. A BIM-driven framework for integrating rules and regulations in the decommissioning of nuclear power plants. DOI: 10.1108/CI-11-2020-0186

42. Manzoor M. T., Lenci G., Tetreault-Friend M. Convection in volumetrically absorbing solar thermal receivers: A theoretical study. 2021. P. 1358-1368. DOI: 10.1016/j.solener.2021.06.048

43. Glaessgen E. H. The Digital Twin Paradigm for Future NASA and U.S. Air Force Vehicles. 2012.

44. Радионов А. А., Карандаев А. С., Логинов Б. М., Гасиярова О. Концептуальные направления создания цифровых двойников электротехнических систем агрегатов прокатного производства.

45. Korrnek M., Tazlar O., Stekerova K. Digital Twin Models: BIM Meets NetLogo. 2021.

46. Abburu S., Berre A. J., Jacoby M., Roman D., Stojanovic L., Stojanovic N. COGNITWIN - Hybrid and Cognitive Digital Twins for the Process Industry. 2020. Pp. 1-8. DOI: 10.1109/ICE/ITMC49519.2020.9198403

47. He B., Bai K.-J. Digital twin-based sustainable intelligent manufacturing: a review. 2021. DOI: 10.1007/s40436-020-00302-5

48. Ghosh A. K., Ullah S., Teti R., Kubo A. Developing sensor signal-based digital twins for intelligent machine tools.

49. Васильев Г. В., Бердоносов В. Д. Разработка и сравнение моделей прогнозирования потребления электроэнергии с помощью рекуррентных нейросетей с долгой краткосрочной памятью // Наука, инновации и технологии: от идей к внедрению: Материалы Международной научно-практической конференции, Комсомольск-на-Амуре, 07-11 февраля 2022 года. Комсомольск-на-Амуре: Комсомольский-на-Амуре государственный университет, 2022. С. 203-206. EDN FDYOTE.

50. Васильев Г. В., Бердоносов В. Д Анализ моделей потоков энергий гибридных энергетических систем // Актуальные проблемы информационно-телекоммуникационных технологий и математического моделирования в современной науке и промышленности: Материалы I Международной научно-практической конференции молодых ученых, Комсомольск-на-Амуре, 20-25 марта 2021 года. Комсомольск-на-Амуре: Комсомольский-на-Амуре государственный университет, 2021. С. 191-194. DOI: 10.17084/978-5-7765-1488-3-2021-191