惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

TaoSecurity Blog
TaoSecurity Blog
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
F
Fortinet All Blogs
Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
S
Secure Thoughts
美团技术团队
雷峰网
雷峰网
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
博客园_首页
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
Engineering at Meta
Engineering at Meta
人人都是产品经理
人人都是产品经理
月光博客
月光博客
T
Tor Project blog
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
Recorded Future
Recorded Future
I
Intezer
博客园 - 【当耐特】
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
GbyAI
GbyAI
罗磊的独立博客
V
V2EX
Google DeepMind News
Google DeepMind News
D
DataBreaches.Net
Last Week in AI
Last Week in AI
T
Tailwind CSS Blog
www.infosecurity-magazine.com
www.infosecurity-magazine.com
A
About on SuperTechFans
Scott Helme
Scott Helme
Vercel News
Vercel News
Spread Privacy
Spread Privacy
T
Threat Research - Cisco Blogs
Recent Announcements
Recent Announcements
Hacker News: Ask HN
Hacker News: Ask HN
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
G
Google Developers Blog
B
Blog
博客园 - 叶小钗
WordPress大学
WordPress大学
博客园 - 聂微东
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Jina AI
Jina AI
IT之家
IT之家
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
P
Palo Alto Networks Blog
小众软件
小众软件
博客园 - Franky
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
AWS News Blog
AWS News Blog

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Киберфизические испытания системы управления Кубанской ГАЭС
ritm_energy · 2026-06-02 · via Все публикации подряд на Хабре

Киберфизические испытания системы управления Кубанской ГАЭС

Уровень сложностиСредний

Время на прочтение7 мин

Охват и читатели3.3K

Кейс

Цель проекта

В рамках НИОКР, выполняемой НГТУ НЭТИ по заказу ПАО «РусГидро» (ООО «РГЦР») совместно с НПП «ЭКРА» и «СМС-Автоматизация», проводились исследования, направленные на совершенствование алгоритмов систем автоматического регулирования гидротурбин и систем автоматического управления агрегатов Кубанской ГАЭС с двигатель-генераторами переменной частоты вращения, в том числе при работе различного числа агрегатов на общий водовод.


Участники проекта и зоны ответственности

ПАО «РусГидро» (ООО «РГЦР»)
ООО «РусГидро Цифровые Решения» — специализированная ИТ-компания Группы РусГидро, занимающаяся разработкой прикладного программного обеспечения уровня АСУ ТП, а также реализацией проектов по созданию, внедрению и модернизации автоматизированных систем управления технологическими процессами генерирующих объектов.
В рамках проекта компания выступала заказчиком НИОКР и обеспечивала координацию работ по исследованию и испытаниям систем управления Кубанской ГАЭС с агрегатами переменной частоты вращения.

НПП «ЭКРА» (г. Чебоксары)
Ведущее российское научно-производственное предприятие в области релейной защиты и автоматики, противоаварийного управления, цифровых подстанций и силовой преобразовательной техники для объектов электроэнергетики.
В рамках проекта НПП «ЭКРА» предоставило испытательный полигон для проведения киберфизических испытаний, в составе которого находились главные объекты исследования: преобразователь частоты и напряжения (ПЧН) и система автоматического управления ПЧН (САУ ПЧН).

ООО «СМС-Автоматизация» (г. Самара)
Российская инженерная компания, специализирующаяся на разработке систем автоматизации и управления технологическими процессами для объектов энергетики и промышленности.
В зоне ответственности компании в составе киберфизического испытательного комплекса находилась система автоматического управления гидроагрегатом (САУ ГА), обеспечивающая регулирование режимов работы гидротурбины и взаимодействие с системами управления преобразователем частоты и возбуждением генератора.

НГТУ НЭТИ (г. Новосибирск)
Один из крупнейших технических университетов России и ведущий инженерный ВУЗ Сибири в области электроэнергетики.
В рамках проекта НГТУ НЭТИ обеспечил разработку цифровой математической модели Кубанской ГАЭС на базе КПМ РИТМ, включая моделирование гидравлических, электромеханических и переходных процессов, а также интеграцию цифровой модели с физическим испытательным полигоном.


Актуальность проекта

Повышение КПД гидротурбин
Актуальность НИОКР обусловлена необходимостью повышения эффективности и гибкости работы гидроагрегатов ГАЭС в широком диапазоне напоров и нагрузок. В традиционных схемах гидроагрегаты работают с фиксированной частотой вращения, что приводит к снижению КПД гидротурбин при отклонении режима работы от номинального.

Применение преобразователя частоты и напряжения на ГАЭС
Применение ПЧН позволяет разделить частоты генератора и энергосистемы через звено постоянного тока.
В рассматриваемой схеме гидрогенератор работает с переменной частотой 33–66 Гц, тогда как выдача мощности в энергосистему осуществляется на промышленной частоте 50 Гц. Это обеспечивает работу гидротурбины в расширенном диапазоне скоростей вращения, повышение КПД агрегатов и более гибкое регулирование режимов станции.
При этом внедрение ПЧН существенно усложняет процессы управления и требует согласованной работы САУ ГА, САУ ПЧН и АРВ, особенно при работе нескольких агрегатов на общий водовод. Исследование подобных режимов непосредственно на реальном объекте связано с высокими техническими рисками и ограниченными возможностями воспроизведения аварийных и переходных процессов.

Концептуальная схема киберфизических испытаний САУ Кубанской ГАЭС

Концептуальная схема киберфизических испытаний САУ Кубанской ГАЭС

В этих условиях только комплексные киберфизические испытания с применением КПМ РИТМ позволили до этапа натурных испытаний исследовать взаимодействие всех систем автоматического управления, проверить качество и устойчивость регулирования и выполнить настройку САУ в условиях, максимально приближенных к реальной эксплуатации станции.


Задачи проекта

Основными задачами НИОКР являлись:

  1. Разработка цифровой модели процесса работы САУ агрегатов ГАЭС с двигатель-генераторами переменной частоты вращения.

  2. Проведение предварительных полунатурных испытаний САУ ГА с использованием разработанной цифровой модели на КПМ РИТМ в г. Чапаевск.

  3. Проведение комплексных киберфизических испытаний САУ ГА и САУ ПЧН на физической модели с использованием разработанной цифровой математической модели на КПМ РИТМ в г. Чебоксары.

Объект исследования

Объектом исследования данного НИОКР является пилотная для России ГАЭС с блоками третьего типа — Кубанская ГАЭС, работающая на Большом Ставропольском канале.

Кубанская ГАЭС состоит из шести одинаковых гидроагрегатных блоков. Гидравлическая схема станции включает два напорных водовода, каждый из которых разделяется на три трубопровода, подводящих воду к соответствующим гидроагрегатам.

Таким образом, три агрегата работают на общий водовод, что приводит к наличию взаимной связи в гидравлических процессах и создает дополнительные требования к алгоритмам автоматического регулирования.

Поскольку оба общих напорных водовода станции, включая соединения, разветвления и гидравлические узлы, являются идентичными по конструкции и параметрам, в рамках НИОКР детальному анализу подвергалась группа гидроагрегатов на одном водоводе как репрезентативная часть гидравлической системы станции.


Роль КПМ РИТМ в проекте

КПМ РИТМ в НГТУ НЭТИ

КПМ РИТМ в НГТУ НЭТИ

Причины проведения киберфизических испытаний:

- применение ПЧН на ГАЭС — новая и технически сложная задача;
- изучение влияния на электромеханические и гидравлические процессы;
- необходим учет особенностей совместной работы нескольких САУ;
- традиционные методы испытаний не покрывают все режимы;
- натурные испытания — риск повредить дорогостоящее оборудование

КПМ РИТМ в составе испытательного полигона:

  1. Подключен к физической модели гидроагрегата, имитируя работу водовода, других гидроагрегатов и систем управления ГАЭС.

  2. Воспроизводит переходные и аварийные режимы на ГАЭС, моделирует электромеханические и гидравлические процессы.

  3. Обеспечивает совместные испытания САУ ПЧН и САУ ГА, выявляя риски и нештатные режимы без риска для оборудования.


Описание киберфизических испытаний

Структурная схема подключения оборудования для проведения киберфизических испытаний

Структурная схема подключения оборудования для проведения киберфизических испытаний

На рисунке представлена структура киберфизического испытательного полигона, реализованного для проведения испытаний систем автоматического управления гидроагрегатов и преобразователей частоты Кубанской ГАС с использованием КПМ РИТМ.

Схема объединяет цифровую модель двух блоков ГАЭС, общего водовода, регулируемой САУ гидравлической турбины, выполняемую на КПМ РИТМ, и физическую модель одного блока двигатель-генератор — ПЧН, размещенную на испытательном полигоне НПП ЭКРА в г. Чебоксары.

Цифровая модель

Цифровая модель, реализованная на КПМ РИТМ, функционирует в режиме жесткого реального времени и обеспечивает непрерывный обмен сигналами с физической частью испытательного полигона.

На базе КПМ РИТМ была разработана математическая модель первого и второго гидроагрегатов Кубанской ГАЭС, включающая:

  • гидравлическую систему водоводов

  • гидротурбины (ГА 1 и ГА 2)

  • САУ гидроагрегатов (САУ ГА 1 и САУ ГА 2)

  • генераторы (Г 1 и Г 2)

  • автоматические регуляторы возбуждения (АРВ 1 и АРВ 2)

  • преобразователи частоты и напряжения (ПЧН 1 и ПЧН 2)

На вход цифровой модели поступают: измерения активной и реактивной мощности с выхода ПЧН 3; управляющее воздействие от САУ ГА 3 — задание направляющего аппарата (НА); уставки по активной и реактивной мощности; ток возбуждения от АРВ 3.

В качестве выходных сигналов цифровая модель на КПМ РИТМ формирует: скорость вращения для преобразователя частоты (ЭСН), положение НА и значение динамического напора нетто для САУ ГА 3.

Модель общего водовода является важнейшим элементом полной модели ГАЭС, поскольку отражает гидравлическую связь между агрегатами. Благодаря ней учитывается взаимное влияние гидроагрегатов при изменении нагрузки, расхода воды и переходных режимах.

Фото с проведения испытаний на полигоне НПП “ЭКРА” в г. Чебоксары

Фото с проведения испытаний на полигоне НПП “ЭКРА” в г. Чебоксары

Физическая модель

Нижняя часть схемы представляет физическую модель третьего гидроагрегата, подключенного к цифровой модели станции.

Физическая часть включает:

  • электропривод-преобразователь частоты и напряжения (ЭСН)

  • асинхронный двигатель (Д)

  • синхронный генератор (Г 3)

  • автоматический регулятор возбуждения (АРВ 3)

  • преобразователь частоты и напряжения (ПЧН 3)

  • распределительное устройство связи с ЕЭС (ЭЭС)

КПМ РИТМ рассчитывает динамику гидротурбины и формирует сигнал задания скорости вращения ωзад для электропривода. Электропривод воспроизводит динамику (механи-ческое поведение, инерцию) гидротурбины и приводит во вращение физическую спарку, состоящую из асинхронного двигателя и синхронного генератора.

Работа систем управления

В испытательном комплексе одновременно функционируют:

  • САУ ГА ( ООО «СМС-Автоматизация»)

  • САУ ПЧН (НПП «ЭКРА»)

  • АРВ (на физической модели двигатель-генератора)

  • модели систем управления (АРВ и САУ ГА) двух гидроагрегатов на КПМ РИТМ

В САУ ГА задаются уставки активной и реактивной мощности, параметры режима работы, а также САУ получает сигналы напора нетто и положения НА от цифровой модели. На основе этих данных система формирует управляющее воздействие на гидроагрегат.

САУ ПЧН управляет преобразователем частоты по параметрам: активной и реактивной мощности, токам и напряжениям, параметрам DC-звена.

Измерительная система и обмен данными

Для регистрации параметров и анализа переходных процессов в составе комплекса используются измерительные устройства ENMU1 и ENMU2.

Измерения выполняются на стороне генератора и на стороне преобразователя частоты ПЧН 3.

Передача данных из цифровой модели и измерителей осуществляется по протоколу МЭК61850-9-2LE с использованием потоков Sampled Values (SV).

Все элементы испытательного полигона синхронизированы от единого сервера времени по протоколу IEEE 1588 PTPv2.

Потоки измерений и данных модели Sampled Values (SV) передаются через коммутатор в регистратор РЭС-61850, где выполняется запись в единый COMTRADE-файл в едином времени для последующего анализа результатов испытаний.


Результаты

  1. Подтверждена работоспособность и совместимость систем автоматики ГАЭС: САУ ГА и САУ ПЧН

  2. Уточнены настройки САУ ГА и САУ ПЧН с использованием модельных характеристик из отчетов Kolektor Turboinštitut

  3. Основные элементы станции были смоделированы с использованием КПМ РИТМ, который был сопряжен с САУ ГА, САУ ПЧН, ЭСН, генератором и двигателем

  4. Впервые был применен гибридный подход к прототипированию САУ, сочетающий подходы HIL и PHIL оборудования высокого напряжения