Гибкость электроэнергетической системы: свойство электроэнергетической системы быстро и эффективно адаптироваться к изменяющемуся спросу на электроэнергию (мощность) с учётом режимов работы электросетевого оборудования, оборудования генерации.
Регулируемый объект, РО: Электроустановка и (или) их совокупность, подключенная в установленном порядке к объектам электросетевого хозяйства, входящим в состав систем электроснабжения общего назначения, имеющая техническое свойство изменять свой режим работы (потребление или (и) генерацию, выдачу электрической энергии) по сигналу от внешней системы и не являющаяся объектом диспетчеризации, интегрированным в систему централизованного оперативно-диспетчерского управления электроэнергетической системой.
Примечание – Частными случаями РО могут являться энергопринимающие установки потребителей электрической энергии с управляемой нагрузкой, генерирующий объект, функционирующий на основе использования возобновляемых источников энергии, система накопления электрической энергии, электрозарядные станции.
Примечание – Частными случаями РО могут являться энергопринимающие установки потребителей электрической энергии с управляемой нагрузкой, генерирующий объект, функционирующий на основе использования возобновляемых источников энергии, система накопления электрической энергии, электрозарядные станции.
Распределённые регулируемые объекты, РРО: Независимые регулируемые объекты, которые могут быть сгруппированы (агрегированы) СУИРП с заданными условиями и (или) ограничениями.
Распределённые энергетические ресурсы, РЭР: термин синонимичный термину распределённые регулируемые объекты.
Система управления изменением режима потребления электрической энергии от систем электроснабжения общего назначения; СУИРП: Система, обеспечивающая техническую возможность по управлению изменением режима потребления электрической энергии одного или группы (агрегации) регулируемых объектов, посредствам комплекса средств автоматизации.
Примечание – Под системой электроснабжения общего назначения понимается совокупность электроустановок и электрических устройств, предназначенных для обеспечения электрической энергией различных потребителей электрических сетей, в соответствии с ГОСТ 32144.
Примечание – Под системой электроснабжения общего назначения понимается совокупность электроустановок и электрических устройств, предназначенных для обеспечения электрической энергией различных потребителей электрических сетей, в соответствии с ГОСТ 32144.
Изменение режима потребления электрической энергии: Изменение, на определенную величину и на определённый период времени, режима потребления или (и) генерации, или (и) выдачи электрической энергии регулируемым объектом.
Управление изменением режима потребления электрической энергии: Процесс скоординированного управления изменением режима потребления электрической энергии, по сигналу от внешней системы, который объединяет адаптивные и динамические методы управления. Адаптивные методы обеспечивают возможность перестроения структуры групп (агрегаций) распределенных регулируемых объектов и самонастройки алгоритмов и моделей управления на основе обратной связи и исторических данных, а динамические методы обеспечивают управление изменением режима потребления электрической энергии в реальном времени.
Граничные вычисления (Edge computing): концепция распределенных вычислений, при которой обработка данных осуществляется вблизи источника их генерации или на "краю" сети, а не полагается исключительно на централизованные облачные серверы. Цель граничных вычислений - сократить задержки, расширить возможности обработки данных в реальном времени и снизить нагрузку на информационно-коммуникационные каналы связи и на облачные ресурсы, приблизив вычислительную мощность к месту, где она необходима.
В традиционных моделях облачных вычислений данные отправляются в централизованный центр обработки данных для обработки и анализа. Граничные вычисления, с другой стороны, предполагают обработку данных локально на устройствах или на близлежащих граничных серверах. Такая близость к источнику данных позволяет ускорить время отклика и повысить производительность, что делает ее особенно полезной для приложений, требующих низкой задержки, таких как устройства Интернета вещей (IoT), автономные транспортные средства и дополненная реальность.
Граничные вычисления характеризуются децентрализованным характером, когда вычислительные ресурсы распределены по разным точкам. Такой подход выгоден в сценариях, где обработка данных в реальном времени критически важна, пропускная способность ограничена или когда конфиденциальность и безопасность требуют локальной обработки. Граничные вычисления могут дополнять облачные вычисления, перекладывая определенные задачи на локальные устройства расположенные непосредственно на объекте, оптимизируя общую эффективность и отзывчивость системы.
Граничные вычисления не являются сквозной технологией в прямом смысле, так как они фокусируются на конкретной области обработки данных, а не на всем жизненном цикле продукта или услуги. Однако, они могут быть использованы в сочетании с другими сквозными технологиями для достижения более эффективной системы обработки данных.
В традиционных моделях облачных вычислений данные отправляются в централизованный центр обработки данных для обработки и анализа. Граничные вычисления, с другой стороны, предполагают обработку данных локально на устройствах или на близлежащих граничных серверах. Такая близость к источнику данных позволяет ускорить время отклика и повысить производительность, что делает ее особенно полезной для приложений, требующих низкой задержки, таких как устройства Интернета вещей (IoT), автономные транспортные средства и дополненная реальность.
Граничные вычисления характеризуются децентрализованным характером, когда вычислительные ресурсы распределены по разным точкам. Такой подход выгоден в сценариях, где обработка данных в реальном времени критически важна, пропускная способность ограничена или когда конфиденциальность и безопасность требуют локальной обработки. Граничные вычисления могут дополнять облачные вычисления, перекладывая определенные задачи на локальные устройства расположенные непосредственно на объекте, оптимизируя общую эффективность и отзывчивость системы.
Граничные вычисления не являются сквозной технологией в прямом смысле, так как они фокусируются на конкретной области обработки данных, а не на всем жизненном цикле продукта или услуги. Однако, они могут быть использованы в сочетании с другими сквозными технологиями для достижения более эффективной системы обработки данных.
Сквозные технологии (от английского "cross-cutting technologies"): набор технологий, которые не относятся к какой-либо конкретной области применения, но используются во многих различных сферах. Они являются важными компонентами в различных проектах и продуктах, но не являются основной функциональностью этих продуктов. Примеры сквозных технологий:
Технологии аналитики данных: инструменты сбора и анализа данных, методы машинного обучения и искусственного интеллекта и т. д.
- Технологии программирования: языки программирования, среды разработки, инструменты отладки и т. д.
- Базы данных: системы управления базами данных, хранилища данных, технологии индексации и поиска информации и т. д.
- Сетевые технологии: протоколы передачи данных, технологии маршрутизации и коммутации, сетевые устройства и т. д.
- Технологии безопасности: механизмы аутентификации и авторизации, системы защиты информации, технологии шифрования и т. д.
- Инструменты разработки: среды разработки, системы контроля версий, инструменты сборки и тестирования и т. д.
- Технологии управления проектами: методологии управления проектами, инструменты планирования и управления ресурсами, системы отслеживания выполнения задач и т. д.
Технологии аналитики данных: инструменты сбора и анализа данных, методы машинного обучения и искусственного интеллекта и т. д.