PIES

Pametna omrežja prihodnosti: uporaba podatkovne analitike za optimizacijo elektro distribucije

Predavatelj: Erik Ternav (IBM)

Povzetek:
Neprekinjeno zajemanje podatkov in ustrezno shranjevanje omogočata učinkovito upravljanje elektroenergetskega omrežja.
Periodični izračuni stanja omrežja, kot so tokovi in napetosti na vozliščih, zagotavljajo vpogled v težave z napetostjo, preobremenitve omrežnih segmentov in transformatorskih postaj, vzorce porabe in proizvodnje ter odkrivanje anomalij. IBM s svojimi watsonx rešitvami omogoča napredno analitiko in uporabo umetne inteligence za napovedovanje obremenitev omrežja, optimizacijo distribucije energije ter zgodnje zaznavanje odstopanj. S pomočjo watsonx.ai lahko omrežni operaterji razvijejo natančne modele za napovedovanje porabe in proizvodnje, medtem ko watsonx.data zagotavlja skalabilno in učinkovito upravljanje velikih količin podatkov. Avtomatizacija analize prek watsonx Orchestrate dodatno izboljšuje procesne tokove in pospešuje odločanje v realnem času.

O predavatelju: Erik Ternav (IBM)
Partner Tehnični Specialist za Podatke in Umetno Inteligenco (Data & AI) pri IBM-u s preko 3 leti izkušenj v predprodaji.
Začel je kot Tehnični Predprodajni Specialist, osredotočen na IBM Data & AI rešitve, nato pa kot AI inženir pridobil praktične izkušnje z razvojem PoC-jev/MVP-jev za stranke v Sloveniji in vzhodni Evropi. Erikova ključna področja so generativna AI (RAG), strojno učenje in upravljanje AI. Ker ga poleg tehnike zanima tudi poslovni razvoj, zdaj kot Partner Tehnični Specialist pomaga IBM partnerjem razumeti, prodajati in implementirati Data & AI rešitve, s poudarkom na watsonx – IBM-ovi generativni AI platformi.

Od programske rešitve do produkta

Predavatelj: Miha Lenko (Operato)

Povzetek:
Razvoj programske rešitve je pogosto evolucijski proces, kjer začetne rešitve, ki so delovale v manjšem obsegu, sčasoma postanejo ovira za rast in vzdrževanje. V našem primeru smo v preteklih dveh letih prešli skozi več ključnih sprememb – od zunanjega nadzora nad razvojem in uvedbe rešitev, do popolnega prevzema upravljanja in optimizacije procesov znotraj podjetja. Hkrati smo se soočali z izzivi različnih namestitvenih okolij, tako v oblaku kot na lokalnih strežnikih, pri čemer je vsako zahtevalo specifične prilagoditve. Postopoma smo vzpostavili avtomatizirane procese za upravljanje konfiguracij, optimizirali razvojni cikel in uvedli sodobna orodja za CI/CD, kar nam danes omogoča hitrejši in bolj zanesljiv prehod iz razvoja v produkcijo. V predavanju bomo predstavili, kako smo se soočali s temi izzivi, katere odločitve so bile ključne in kako smo sčasoma zgradili bolj fleksibilno in skalabilno rešitev.

Avtomatizacija vsakodnevnih nalog z AI: Perspektiva inžinirja programske opreme

Predavatelj: Miroslav Pavleski (v3rtical)

Povzetek:
V tem predavanju bom pokazal, kako mi AI pomaga avtomatizirati rutinska opravila kot svetovalec in inžinir programske opreme. Od pisanja kode do obravnave poročil strank, bom delil praktične primere, kako lahko AI orodja prihranijo čas in zmanjšajo ročno delo. Odšli boste z idejami, kako vključiti AI v svoj delovni tok.

In this talk, I’ll show how AI helps me automate routine tasks as a software engineering consultant. From writing code to handling client reports, I’ll share practical examples of how AI tools can save time and reduce manual work. You’ll walk away with ideas on how to incorporate AI into your own workflow.

Izzivi in pomen integracije IT in OT in napredni pristopi zaščite procesnih sistemov

Predavatelja: Amadeja Hren in Igor Štih (Smart Com)

Povzetek:
Novodobni procesni sistemi se vse pogosteje integrirajo s poslovnimi. Tovrstna integracija med OT in IT je dandanes neizogibna in nujna, kar pa s seboj prinaša vrsto kibernetsko in informacijsko-varnostnih izzivov. Za varno združevanje je potrebno slediti priporočenim referenčnim arhitekturam, ki narekujejo način ureditve procesnih omrežij in njihov odnos s poslovnimi. Ključno za doseg ustreznega nivoja odpornosti je vzpostavitev obranljive arhitekture. Slednja zajema ureditev ustrezne segmentacije glede na izbran referenčni model, opredelitev varnostnih con za varen prehod med različnimi nivoji omrežja v OT proti IT sferi, in implementacijo naprednih sistemov za vzpostavitev visoke vidljivosti in zaznavanja anomalij ter potencialnih kibernetsko-varnostnih dogodkov in incidentov. V predavanju bodo predstavljene omenjene rešitve za dvig nivoja kibernetske varnosti v OT sistemih in organizacijah.

Prenos znanja za boljše odkrivanje izolatorjev na fotografijah električnega omrežja: Prilagoditev predhodno usposobljenih modelov slovenski infrastrukturi

Predavatelja: Andrej Trunkl (GDi), izr. prof. dr. Pavle Boškoski (Fakulteta za informacijske študije, Novo Mesto)

Povzetek:
Električno omrežje je kompleksen sistem, ki mora delovati neprekinjeno in z minimalnimi prekinitvami. Za zagotavljanje zanesljivosti so nujni redni pregledi omrežnih sredstev, pri čemer se zaradi njihove dolgotrajnosti uporabljajo brezpilotna letala za zajem fotografij. Velika količina pridobljenih slik predstavlja izziv pri analizi in prostorski umestitvi podatkov. V predstavitvi bomo predstavili rezultate raziskave, usmerjene v razvoj metod za hitrejše in natančnejše spremljanje infrastrukture, kar prispeva k večji zanesljivosti in varnosti omrežja.

CNAIM, orodje za ocenjevanje stanja sredstev in upravljanje tveganj v elektrodistribuciji

Predavatelj: Martin Podlogar (EIMV)

Povzetek:
Elektrodistribucijska podjetja upravljajo z obsežno in raznoliko infrastrukturo, zato je pri vzdrževanju ključno usmeriti pozornost na dele omrežja, ki predstavljajo večje tveganje. Tveganje se opredeljuje kot verjetnost odpovedi določenega sredstva ob upoštevanju njegovih posledic. Ocenjevanje stanja sredstev in verjetnosti njihove odpovedi pogosto zahteva obsežen nabor podatkov, vendar so ti zaradi starosti in obsežnosti infrastrukture pogosto nepopolni, izgubljeni ali pa sploh nikoli niso bili zbrani. Common Network Asset Indices Methodology (CNAIM) ponuja robusten model za oceno stanja sredstev in posledic njihove odpovedi, pri čemer omogoča pridobitev uporabnih rezultatov že z relativno majhno količino podatkov. Ena od ključnih prednosti metode je tudi možnost poglobljenega vpogleda v vzroke tveganj, kar omogoča njihovo učinkovitejše prepoznavanje in odpravljanje.

Power distribution companies manage extensive and diverse infrastructure, making it crucial to focus maintenance efforts on network components that pose the highest risks. Risk is defined as the probability of asset failure considering its consequences. Assessing asset condition and failure probability often requires a comprehensive dataset; however, due to the age and scale of the infrastructure, data is frequently incomplete, lost, or was never collected in the first place. The Common Network Asset Indices Methodology (CNAIM) provides a robust model for assessing asset condition and the consequences of its failure, delivering useful results even with a relatively limited amount of data. One of the key advantages of this methodology is its ability to offer a deeper insight into the root causes of risks, facilitating their more effective identification and mitigation.

FlexIS, platforma za upravljanje prožnosti v elektrodistribuciji

Predavatelji: Anton Kos in Kristijan Koželj, (Elektro Celje), Nermin Suljanović in Igor Podbelšek, (EIMV)

Povzetek:
V okviru evropskega Horizon projekta EV4EU je Elektro Celje implementiralo platformo EIMV®FlexIS (Flexibility Integration System for DSO). Slednja platforma omogoča sistematično nabavo in uporabo storitev prožnosti v elektrodistribucijskem omrežju. Čeprav projekt EV4EU poudarja predvsem potencial električnih vozil in tehnologije Vehicle-to-Grid (V2G), je uporabljena platforma zasnovana širše, z namenom podpirati vse vrste storitev in virov prožnosti, skladno z distribucijskimi obratovalnimi navodili SONDSEE. Predstavitev bo osvetlila ključne funkcionalnosti platforme FlexIS ter njeno integracijo s podatkovno platformo Lambda Elektra Celje in skupno distribucijsko podatkovno točko EVT. Slednja zagotavlja podatkovno komunikacijo med Elektro Celje, agregatorji in aktivnimi odjemalci pri nabavi in aktivaciji prožnosti. Prav tako bodo prikazani rezultati demonstracijskih aktivnosti izvedenih v okviru projekta EV4EU.

Uporaba 3D tiskanja v načrtovanju, testiranju in implmentaciji inovativnih rešitev

Predavatelj: Boštjan Čegovnik (EIMV)

Povzetek:
Uporaba 3D tiskanja je temeljito spremenila inženirski pristop k načrtovanju, testiranju in implementaciji inovativnih rešitev. Predavanje bo predstavilo, kako tehnologije, kot sta Fused Deposition Modeling (FDM) in druge metode aditivne proizvodnje, omogočajo hitro prototipiranje, ki inženirjem omogoča izdelavo prilagojenih ohišij, nosilcev za senzorje, držal za tiskana vezja (PCB) in drugih ključnih komponent. Obravnavali bomo vlogo računalniško podprtega oblikovanja (CAD) in programske opreme za pretvorbo STL v GCODE pri pripravi digitalnih modelov za tiskanje. 3D tiskanje ne le širi meje elektrotehnike, temveč tudi omogoča nove priložnosti za raziskave, izobraževanje in industrijske inovacije.

Nadgradnja orodja za tehnično preverbo omrežja pri izdaji soglasij

Predavatelji: Ciril Kafol, Blaž Dobravec in Nejc Petrovič (Elektro Gorenjska)

Povzetek:
V zadnjem času smo pri izdaji soglasij opazili potencialno znatno rast povpraševanja po večji priključni moči, kar je posledica prihajajoče elektrifikacije mobilnosti in ogrevanja. V Elektro Gorenjska smo že razvili orodje za izračun možnosti vključitve nove sončne elektrarne, sedaj pa smo se zaradi omenjenih razlogov osredotočili na nadgradnjo orodja za soglasodajalce na strani odjema. Namen nadgradnje je omogočiti izračun vključitve novega odjema ter avtomatizirati analizo stanja omrežja, ki se spremeni zaradi večje priključne moči. S tem bomo lahko v vsaki točki distribucijskega omrežja avtomatizirano spremljali njeno zmogljivost.

Razvoj IoT rešitve za namen spremljanja zdravja sredstev distribucijskih transformatorjev

Predavatelja: Lenart Ribnikar in Tijaš Tugo Štrbenc (Elektro Gorenjska)

Povzetek:
V Elektro Gorenjska smo razvili sistem kazalnikov zdravja (Asset Health Index – AHI), ki na podlagi ključnih parametrov prikaže realnejše stanje transformatorjev. V okviru razvoja AHI sistema, smo raziskali tudi možnosti vključitve dodatne merilne opreme, ki bi lahko povečala zanesljivost obstoječih izračunov zdravja, kjer smo se odločili za termovizijo in meritve vibracij. V teh metodah smo prepoznali potencial zaznave povečanih temperaturnih izgub skozi čas, možnosti ocene vroče točke v navitju ter odkrivanje fizičnih okvar, povezanih z razrahljanjem jedra in drugih pritrdilnih elementov. V predstavitev bomo zajeli interno razvito merilno opremo in s to povezane komunikacijske poti, rezultate izvedenih meritev, podrobneje bomo predstavili sistem AHI za transformatorje ter poleg vsega prikazali trenutno različico interno razvitega vizualizacijskega okolja.