Китай: новые технологии управления энергопотреблением на предприятиях? 

Когда говорят про управление энергопотреблением в Китае, многие сразу представляют себе гигантские солнечные панели или ветряки где-нибудь в пустыне Гоби. Но реальная, будничная работа — она происходит на уровне обычного завода, в цеху, где счетчик наматывает сотни тысяч киловатт-часов. И тут главное — не столько генерация, сколько умный, часто довольно точечный, контроль. И да, китайские предприятия в этой сфере уже давно перешагнули этап простой замены лампочек на светодиоды. Сейчас речь идет о комплексных системах, которые не просто экономят, а перестраивают сам процесс потребления. Хотя, конечно, не без проблем и перекосов.

От счетчиков к системам: эволюция подхода

Раньше все упиралось в данные. Установили умные счетчики, поставили датчики на основные линии — и думали, что вот оно, видение есть. Но на деле получалась просто гора цифр, с которой никто не знал, что делать. Системы мониторинга энергопотребления стали первым реальным шагом. Они не только собирали данные в реальном времени, но и начинали их агрегировать по цехам, сменам, даже по отдельным единицам оборудования. Это уже давало почву для анализа.

Ключевым моментом стало появление платформ, которые могли не только мониторить, но и прогнозировать. Например, на одном из металлургических комбинатов в Хэбэе внедрили систему, которая анализировала график работы печей, планируемые простои и даже прогноз погоды (сказывается на температуре в цехах и, как следствие, на работе вентиляции). На основе этого строился прогнозный график нагрузки на сутки вперед. Это позволило начать играть с тарифами, смещать часть энергоемких процессов на ночное время. Экономия в первые же полгода составила около 7% — цифра для такого гиганта колоссальная.

Но здесь же и главная ловушка. Многие руководители думают, что купил такую систему — и она заработает сама. А на деле без перестройки операционных процессов толку мало. Нужно, чтобы мастер смены смотрел не только на план выпуска, но и на текущий график нагрузки. Нужно обучать людей. Мы как-то работали с фабрикой по производству керамики: поставили им прекрасную систему, а они продолжали запускать все печи одновременно в начале смены, создавая пиковую нагрузку. Пришлось буквально сидеть и вместе с технологами переписывать регламенты.

Интернет вещей (IoT) и облачные решения: где реальная выгода?

Сейчас модно говорить про IoT. Датчики на каждом двигателе, насосе, компрессоре. Данные летят в облако, там анализируются. Но в чем практический смысл для энергоменеджмента? Самый яркий пример — это предиктивное обслуживание. На химическом заводе в Шаньдуне датчики вибрации и температуры на мощных циркуляционных насосах позволили выявить неоптимальные режимы работы. Оказалось, один насос работал на пределе, потребляя на 30% больше энергии, чем должен, из-за начинающегося износа подшипника. Ремонт занял день, а экономия в год — десятки тысяч долларов.

Облачные платформы, типа тех, что предлагает ООО Ланьчжоу Тяньюй Электроэнергетическое Оборудование (их сайт, кстати, https://www.lztydl.ru), хороши для средних предприятий. Не нужно строить свой ЦОД, покупать дорогое серверное оборудование. Подписался на сервис — и получаешь аналитику через веб-интерфейс. Эта компания, основанная еще в 2009 году с солидным уставным капиталом, как раз из тех, кто прошел путь от простого производителя оборудования до поставщика решений. Они понимают, что мало поставить счетчик, нужно дать инструмент для принятия решений.

Но и тут есть нюанс — безопасность данных. Многие, особенно госпредприятия, опасаются выносить данные о своем реальном энергопотреблении, графиках работы в публичное облако. Это коммерческая тайна. Поэтому часто идут на гибридные модели: сбор данных — на своем сервере внутри периметра завода, а сложная аналитика и отчетность — уже в облаке, на обезличенных или агрегированных данных.

Искусственный интеллект: не магия, а инструмент оптимизации

С ИИ сейчас перегибают палку. Ждут, что он волшебным образом все порешает. На практике его применение в энергоменеджменте пока точечное, но очень эффективное. Один из лучших кейсов, который я видел, — оптимизация работы чиллеров (холодильных установок) в крупном ЦОДе в Шэньчжэне. Там десятки установок, и их работа зависит от сотни параметров: температура наружного воздуха, влажность, нагрузка на серверы, тариф на электроэнергию. Человек не может это просчитать. Алгоритм на основе машинного обучения, обучавшийся несколько месяцев на исторических данных, подобрал оптимальные алгоритмы включения/выключения и настройки агрегатов. Энергоэффективность системы охлаждения выросла на 22%. Это огромные деньги.

Но для такого успеха нужны три вещи: много качественных исторических данных, четко поставленная задача (не сделайте нам экономно, а минимизируйте удельное энергопотребление на 1 кВтч IT-нагрузки при соблюдении температурного графика) и специалисты, которые понимают и в энергетике, и в data science. Последних — большой дефицит.

Были и провалы. На одной текстильной фабрике попытались с помощью ИИ оптимизировать загрузку ткацких станков, чтобы сгладить пики потребления. Алгоритм дал рекомендации, но не учел человеческий фактор — рабочие привыкли к определенному ритму, а новое расписание ломало его. В итоге падала производительность, возникал брак. Проект свернули. Вывод: любая технология упирается в людей и существующие бизнес-процессы. Сначала нужно менять их, а потом уже подключать умные алгоритмы.

Микросети и накопление энергии: перспектива или уже реальность?

Это направление активно развивается в промышленных парках. Предприятие не просто потребляет из общей сети, а имеет свою локальную микросеть с солнечными панелями на крышах цехов, иногда с небольшими ветрогенераторами, и, что критически важно, с накопителями энергии (BESS). Например, в парке высоких технологий в Сучжоу несколько заводов объединены в общую микросеть. Днем излишки солнечной энергии запасаются в аккумуляторных массивах, а вечером, в часы пик, используются, снижая нагрузку на внешнюю сеть и экономя на разнице тарифов.

Здесь ключевую роль играют как раз системы управления энергопотреблением. Они становятся мозгом такой микросети, решая, когда что заряжать, когда разряжать, когда покупать энергию извне, а когда продавать излишки. Это уже следующий уровень — не просто экономия, а участие в энергорынке.

Но стоимость накопителей все еще высока. Хотя китайские производители, такие как CATL, сильно давят на цены, для среднего завода проект с BESS часто имеет срок окупаемости 5-7 лет, что многих отпугивает. Государство частично субсидирует такие проекты, но бюрократии много. Поэтому пока это удел либо очень крупных игроков, либо пилотных проектов с государственной поддержкой.

Практические барьеры и выводы

Говоря о новых технологиях, нельзя забывать про старые проблемы. Первая — разрозненность данных. Часто система управления производством (MES) не разговаривает с системой управления зданием (BMS), а та, в свою очередь, не интегрирована с системой учета энергии. Получаются островки автоматизации. Интеграция — это всегда дорого и сложно.

Вторая — квалификация персонала. Энергоменеджеру теперь нужно разбираться не только в электрических схемах, но и в основах data-аналитики, понимать принципы работы облачных сервисов. Таких кадров не хватает. Компании вроде Ланьчжоу Тяньюй это понимают и часто включают в контракт не просто поставку оборудования, а обучение персонала. Ведь их цель — чтобы решение работало, а не просто было установлено.

Итог какой? Китайские предприятия уже не просто внедряют технологии, а учатся жить с ними, набивают шишки, находят работающие модели. Главный тренд — от точечных решений к комплексным экосистемам, где управление энергопотреблением — не отдельная функция, а часть единого цифрового контура предприятия. Успех определяется не технологическим фетишем, а умением вписать эту технологию в конкретный производственный контекст, изменить процессы и подготовить людей. Остальное — инструменты. Пусть и очень умные.