Проект позволил объединить в рамках единого информационного пространства технические и коммерческие структурные подразделения компании

«Россети Урал» (юридическое наименование — ОАО «Межрегиональная распределительная сетевая компания Урала») — российская электросетевая компания, осуществляющая транспорт электроэнергии по электрическим сетям напряжением 0,4-220 кВ и технологическое присоединение клиентов к электросетям на территории Свердловской и Челябинской областей, а также Пермского края.

Название — «Россети Урал»

Отрасль — электроэнергетика

Головная компания — ПАО «Россети»

Выручка (2019 год, МСФО) — 106,1 млрд руб.

Адрес сайта — www.mrsk-ural.ru

Начало

Комплексный проект по повышению эффективности основной деятельности по передаче электроэнергии, оперативному обнаружению очагов потерь и обеспечению наблюдаемости сети выявил необходимость в создании единой электросетевой топологии сети. Потери электроэнергии – существенный фактор недополучения выручки электросетевыми компаниями. До этого топология велась в рамках процессов диспетчеризации, эксплуатации и учета услуги по передаче электроэнергии с учетом специфики работы каждого департамента.

Кроме того, нужно было значительно сократить время на формирование балансов электроэнергии, что позволило бы оперативно и проактивно реагировать на негативные сценарии, связанные с ростом потерь электроэнергии, предотвращать их развитие и увеличить экономическую эффективность.

Цель

Получить возможность оперативного выявления очагов потерь электроэнергии, их локализации и анализа небалансов участков электрических сетей.

Повысить точность в расчетах объемов переданной и распределенной электрической энергии.

Сократить время для анализа и принятия управленческих решений при эксплуатации электросетевых объектов.

Реализация

До того, как компания внедрила решения SAP, топология велась в SCADA (АСУ ТП) системе. При создании объекта электросетевого комплекса специалист вводил самостоятельно данную информацию и детали объекта в ERP-систему. Детализированная информация передавалась в SCADA (АСУ ТП) систему при помощи веб-сервиса. Топологические связи не создавались.

Решения SAP

• SAP Управление активами (Enterprise Asset Management)
• SAP Решение для энергетики (SAP for Utilities)
• Интеграционная шина SAP PO (интеграция с системами класса SCADA — Крона, СК-11, а также системой класса «Геоинформационная» – «ГИС Урал»

Как стало

В результате внедрения систем SAP было изменено кросс-функциональное взаимодействие подразделений компании в сфере передачи информации (оперативно-технологическое, эксплуатационное, реализации услуг). В настоящий момент эти данные передаются с использованием автоматизированной платформы о топологических связях между электросетевыми объектами и их статусе («действующий», «перспективный», «строящийся» и пр.). Информация об объемах оказанной услуги и проведение верификации алгоритмов расчета поступает в оперативном режиме. Данные, которые ранее велись в разрозненных информационных системах, теперь стандартизированы и агрегируются в единой сквозной системе.

Результат

Построена инфраструктура для дальнейшего развития и цифровой трансформации компании на базе сформированной цифровой модели сети в системе учета и управления ресурсами. Проверены и верифицированы данные о состоянии электросетевого комплекса компании c интеграцией топологии сети и использованием информации для визуализации в ГИС (Геоинформационные системы) для оперативного анализа и принятия управленческих решений. Проект позволил объединить в рамках единого информационного пространства технические и коммерческие структурные подразделения компании.

Значимые цифры

• Ускорено формирование баланса сети с трех недель до 2 часов (по одному центру питания до 30 минут)
• Снижено количество ошибок и разрозненности (противоречивости) в данных на 30%

Это очередной шаг к цифровой трансформации компании в рамках стратегии развития “Россети Урал”. Проект позволил создать единое информационное пространство с непротиворечивыми и верифицированными данными, которые формируют фундамент и дают возможность дальнейшего моделирования процессов и применения инструментов машинного обучения