Виртуальные синхронные машины и ИИ: защита от блэкаутов

28.04.2025 в 12:33 энергосистема Испании и Португалии «сложилась» за минуты: генерация на Иберийском полуострове рухнула примерно с 25 ГВт до менее чем 1,2 ГВт. Самое неприятное в таких авариях — не только масштаб, а скорость: у операторов и автоматик часто просто нет времени «подхватить» частоту и напряжение.

Сейчас, в конце 2025 года, эта история особенно хорошо ложится на повестку энергетиков: возобновляемая генерация растёт, а зимние пики нагрузки в Европе и Евразии снова напоминают, что устойчивость сети — это не абстрактная «надежность», а конкретные минуты простоя, миллионы недоотпущенных кВт·ч и репутационные потери.

Есть трезвый вывод: блэкауты будут случаться чаще там, где сеть быстро меняется, а управление остаётся «вчерашним». Хорошая новость — у отрасли появляется связка технологий, которая закрывает ключевую дыру: виртуальные синхронные машины (VSM) + искусственный интеллект для предиктивного и адаптивного управления.

Почему сеть теряет устойчивость при росте ВИЭ

Короткий ответ: в сети становится меньше физической инерции и больше силовой электроники, которая ведёт себя иначе.

Классическая энергосистема десятилетиями опиралась на крупные синхронные генераторы (ТЭС/ГЭС): у них есть вращающиеся массы, которые «сглаживают» возмущения. Когда внезапно меняется нагрузка или происходит авария, эта инерция даёт несколько критически важных секунд, чтобы автоматика успела отработать.

Grid-following против grid-forming: где возникает «тонкий лёд»

Большая часть инверторов на объектах ВИЭ до сих пор — grid-following (следящие). Они:

• «подстраиваются» под уже существующее напряжение/частоту;
• хорошо работают, пока сеть стабильна;
• при сильных возмущениях часто уходят в защиту и отключаются — то есть исчезают именно тогда, когда сеть нуждается в поддержке.

Именно поэтому индустрия активно продвигает grid-forming подход: инвертор не «следует» сети, а помогает формировать напряжение и частоту.

Проблема — термин «grid-forming» стал зонтиком для разных реализаций. На практике это приводит к двум рискам:

1. Неодинаковое поведение оборудования разных производителей в сложных режимах.
2. Слабая интероперабельность (особенно в больших системах с BESS, HVDC, ВИЭ и микрогенерацией).

И тут появляется VSM как способ привести «grid-forming» к физически понятной модели.

Что такое виртуальная синхронная машина (VSM) — без академической пыли

VSM — это программное управление силовым преобразователем, которое заставляет инвертор вести себя как синхронный генератор.

Я обычно объясняю так: у нас есть «тело» силовой электроники и «мозг» в виде алгоритма, который воспроизводит логику вращающейся машины — синхронизацию, отклик на частотные и напряженческие отклонения, «виртуальную инерцию».

Что VSM даёт сети на практике

1. Синхронизацию по правилам, знакомым энергосистеме (а не «у кого какая прошивка»).
2. Поддержку частоты и напряжения при возмущениях.
3. Эквивалент инерции, но управляемый: можно настраивать отклик, а не надеяться на массу ротора.
4. Микросети и островной режим: локальные участки могут отделяться и возвращаться без «ручного шаманства».

Важно и то, что VSM уже не только концепт: принят глобальный стандарт IEEE 2988-2024, который задаёт общий язык для индустрии.

Где именно ИИ усиливает VSM (и почему это даёт лиды, а не просто «модное слово»)

VSM решает «физику» устойчивости на уровне преобразователя. Но энергосистема — это всегда ещё и управление на уровне системы: прогнозы, ограничения, координация ресурсов, выбор режимов, настройка параметров.

Здесь искусственный интеллект в энергетике работает особенно убедительно — не как замена релейщиков и диспетчеров, а как инструмент, который повышает качество решений и скорость реакции.

1) Предиктивная устойчивость: прогноз не только нагрузки, но и «запаса синхронизации»

Большинство компаний уже пробовали ML-прогнозы нагрузки и генерации ВИЭ. Следующий шаг — прогнозировать устойчивость:

• вероятные события низкой инерции;
• зоны риска по частоте/напряжению;
• сценарии «каскадных отключений» при N-1/N-2.

ИИ-модели хорошо справляются с распознаванием паттернов, которые трудно формализовать вручную: сочетание погоды, перетоков, профиля включённости BESS и ограничений по сети.

Практический эффект: можно заранее переводить часть инверторов в VSM-режим с нужной «виртуальной инерцией», а BESS — в готовность к быстрому отклику.

2) Автонастройка параметров VSM под реальную сеть

У VSM есть настройки (виртуальная инерция, демпфирование, характеристики droop и т.д.). В реальной сети эти параметры нельзя «один раз выставить и забыть»:

• топология меняется;
• доля ВИЭ плавает;
• возникают новые ограничения (ремонты, аварийные отключения линий);
• нагрузка становится «быстрее» (электротранспорт, зарядки, силовая электроника в промышленности).

ИИ может помогать:

• подбирать параметры под текущую конфигурацию (в стиле адаптивного управления);
• выявлять режимы, где конкретная настройка приводит к колебаниям;
• рекомендовать безопасные диапазоны и политики переключения.

Честная позиция: полностью автономную настройку без инженерного контура контроля я бы не внедрял. Зато «human-in-the-loop» даёт быстрый и безопасный выигрыш.

3) Координация миллионов устройств: когда без ИИ становится дорого

Ключевой тренд — распределённость. Миллионы солнечных инверторов, тысячи батарейных систем, промышленная нагрузка с управляемым потреблением.

Сама идея SYNDEM (синхронизированная демократизация энергосистемы) сильна тем, что предлагает единый принцип: и генерация, и потребление могут участвовать в стабилизации, причём без обязательной опоры на связь.

Но в реальных проектах связь всё равно будет (хотя бы частично), а значит появляется возможность для ИИ-оркестрации:

• агрегирование гибкости (demand response);
• оптимизация участия BESS в услугах (частота/напряжение/перетоки);
• приоритизация критических нагрузок (больницы, транспортные узлы, дата-центры).

Нагрузка тоже может стабилизировать сеть: идея, которую многие недооценивают

Один из самых полезных тезисов из архитектуры SYNDEM: выравнивать баланс можно не только «подкручивая генерацию», но и управляя спросом.

Многие нагрузки реально способны на кратковременную коррекцию на 5–10% без ущерба:

• вентиляция/климат в коммерческой недвижимости;
• часть насосных и компрессорных агрегатов;
• зарядная инфраструктура;
• не критичные технологические участки;
• умное освещение.

Если эти нагрузки подключены через силовую электронику (а это становится нормой), ими можно управлять так, чтобы они вели себя как «синхронные участники» — по сути, потребляли более «вежливо» для сети при возмущениях.

Сильная мысль: в такой модели устойчивость — это не запас дорогого вращающегося резерва, а сумма маленьких быстрых реакций по всей системе.

Как понять, подходит ли вам VSM + ИИ: чек-лист для энергокомпаний и промышленности

Ниже — прикладной способ «приземлить» тему на проект.

Шаг 1. Определите, что у вас болит

• Частые провалы/скачки напряжения?
• Срабатывания защит инверторов «без видимой причины»?
• Ограничения по приёму ВИЭ из-за устойчивости?
• Высокая стоимость системных услуг/резервов?
• Риски для критической нагрузки (простой, брак, нарушения SLA)?

Если хотя бы два пункта «да» — VSM стоит рассматривать не как R&D, а как инженерный инструмент.

Шаг 2. Инвентаризируйте активы силовой электроники

• инверторы ВИЭ (тип, прошивки, функции);
• BESS и их режимы;
• частотно-регулируемые приводы;
• ИБП и преобразователи на критической нагрузке.

Цель: понять, где можно включать VSM-режимы, а где потребуется модернизация.

Шаг 3. Подготовьте данные для ИИ-слоя

Минимальный набор:

• телеметрия частоты/напряжения и событий защит;
• профили генерации и нагрузки (минутные/секундные, если есть);
• топология и состояния сетевых элементов;
• метеоданные (для ВИЭ) и календарные факторы.

Дальше можно строить модели предиктивной устойчивости и рекомендации по режимам.

Шаг 4. Начните с пилота, который измеряется

Хорошие KPI пилота:

• снижение числа отключений инверторов при возмущениях;
• уменьшение глубины частотных отклонений;
• улучшение показателей качества электроэнергии (по вашей методике);
• сокращение потребности в «горячем» резерве или стоимости системных услуг;
• рост доли безопасно интегрируемой ВИЭ.

Что будет в 2026–2030: мой прогноз по рынку

VSM станет «стандартной опцией» для новых инверторов и BESS, особенно там, где регуляторы вводят требования к поддержке сети. А ИИ станет надстройкой, которая делает эту опцию экономически выгодной: меньше аварийных отключений, лучше прогнозируемость, более дешёвая устойчивость.

Самое ценное в связке VSM + ИИ — она масштабируется: от микросети предприятия до регионального оператора. И что важно для безопасности: критические функции устойчивости могут работать локально (на уровне устройств), а ИИ будет улучшать режимы и предотвращать проблемы заранее.

Устойчивость сети в эпоху ВИЭ — это не «больше резервов», а умнее синхронизация и быстрее управление.

Если вы ведёте цифровизацию в рамках серии «Искусственный интеллект в энергетике и электроэнергетике», этот кейс стоит поставить в верхнюю часть дорожной карты: он напрямую конвертируется в снижение рисков, экономию и управляемость энергетического перехода.

А теперь вопрос, который я бы обсудил с командой на ближайшей технической сессии: какая часть вашей сети сегодня зависит от “следящих” инверторов — и что произойдёт, если стабильной сети для “следования” вдруг не станет?