Использование LLM-моделей набирает обороты, расширяется список задач, где ИИ-модели могут быть полезны. Хотя стоит сохранять критическое мышление при использовании ИИ. Один из недавних феноменов: процент галлюцинаций у новых версий ИИ-моделей разных разработчиков растёт. Поэтому старая поговорка «Доверяй, но проверяй», как никогда актуальна.

Этот пост я подготовил с использованием модели «Deepseek».

Ниже приведен мой промт и ответ модели, без моего дополнительного факт-чекинга. Можете сделать его сами, пусть это будет небольшой тренировкой этого навыка который стоит сейчас развивать.

 Промт: Подготовь обзор текущих трендов автоматизации диспетчерских задач и АСУТП в электроэнергетике отдельно по регионам: Китай, Россия, Европа, США. Какие из процессов в этих направлениях ещё слабо автоматизированы, каие автоматизировать нецелесообразно экономически или затруднительно технически. Какие из процессов особо чувствительны к кибер-угрозам. Чем отличаются подходы и приоритеты в разных регионах, чем обусловлены эти отличия.

 Результат от DeepSeek

Обзор трендов автоматизации диспетчерских задач и АСУТП в электроэнергетике по регионам

Современные системы автоматизации диспетчерских задач и АСУТП (автоматизированные системы управления технологическими процессами) в электроэнергетике развиваются под влиянием цифровизации, роста доли ВИЭ, требований кибербезопасности и экономической эффективности. Рассмотрим ключевые тренды и различия по регионам.

1. Китай

Тренды:

• Массовое внедрение цифровых подстанций(стандарт IEC 61850) и Smart Grid с интеграцией AI и Big Data.
• Развитие единых национальных диспетчерских систем(State Grid, China Southern Grid) с централизованным управлением.
• Активное использование промышленного IoTдля мониторинга оборудования (например, дроны и датчики для ЛЭП).
• Автоматизация балансировки энергосистемыиз-за роста нестабильных ВИЭ (солнечная, ветровая генерация).

Слабые места в автоматизации:

• Локализация сбоев в распределённых сетях(особенно в сельских районах).
• Прогнозирование выработки ВИЭ(из-за высокой неравномерности генерации).

Киберугрозы:

• Критически уязвимы SCADA-системы(атаки на энергосети Тайваня, 2022).
• Риски взлома облачных платформ(Alibaba Cloud, Huawei используются в энергетике).

Приоритеты:
Государственная политика цифровизации, экспорт технологий (Huawei, ZTE).

2. Россия

Тренды:

• Модернизация АСУ ТП на базе отечественных решений(Россети, ТМК, «Квантор»).
• Развитие цифровых подстанций(пилотные проекты по IEC 61850).
• Внедрение систем предиктивной аналитикидля предотвращения аварий.
• Автоматизация учёта электроэнергии(АИИС КУЭ, «умные» счётчики).

Слабые места в автоматизации:

• Изолированные АСУ ТП(много legacy-систем, слабая интеграция).
• Ручное управление в аварийных режимах(недоверие к автономным алгоритмам).

Киберугрозы:

• Уязвимость старых SCADA(например, КРУЭ 110 кВ и выше).
• Риски атак на системы телеметрии(например, через ПО «Орион»).

Приоритеты:
Импортозамещение, безопасность (ФЗ-187 «О критической инфраструктуре»).

3. Европа

Тренды:

• Децентрализация управления(микросети, виртуальные электростанции).
• Интеграция ВИЭ через автоматизированные системы балансировки(например, ENTSO-E).
• Цифровые двойники (Digital Twins) для энергообъектов.
• Зелёная трансформация(автоматизация для снижения углеродного следа).

Слабые места в автоматизации:

• Координация между TSO/DSO(разные стандарты в странах ЕС).
• Автоматизация низковольтных сетей(сложно из-за фрагментированности).

Киберугрозы:

• Атаки на системы агрегации ВИЭ(например, SolarWinds-подобные инциденты).
• Уязвимости в умных счётчиках(например, атаки на итальянские сети в 2023).

Приоритеты:
Экологичность, стандартизация (Directive (EU) 2019/944).

4. США

Тренды:

• Автоматизация на основе AI/ML(например, автономное переключение сетей).
• Развитие автономных микросетей(особенно в Калифорнии и Техасе).
• Кибербезопасность как ключевой приоритет(NERC CIP, DOE Roadmap).
• Использование облачных SCADA(AWS, Microsoft Azure для энергетики).

Слабые места в автоматизации:

• Стареющая инфраструктура(требует дорогой модернизации).
• Ручные процессы в распределённой генерации(например, в Texas ERCOT).

Киберугрозы:

• Критически уязвимы системы управления подстанциями(атака на Colonial Pipeline, 2021).
• Риски взлома AMI (Advanced Metering Infrastructure).

Приоритеты:
Инновации, устойчивость к кибератакам.

Вывод: ключевые различия и причины

Что сложно/невыгодно автоматизировать:

• Аварийные режимы(требуют ручного вмешательства).
• Мелкие распределённые сети(высокие CAPEX при низкой отдаче).

Самые кибератакуемые процессы:

• SCADA подстанций(Китай, США).
• Системы учёта (AMI)(Европа, США).
• Телеметрия ЛЭП(Россия).

Таким образом, автоматизация в энергетике идёт по пути AI, IoT и киберзащиты, но с учётом региональных особенностей инфраструктуры и регуляторики.