«В результате беспрецедентного снегопада в сочетании с сильным ветром в зону стихийного бедствия попали 432 населённых пункта Иркутской области, где живёт 1,213 млн. человек, причём без промышленного энерго-снабжения остались 217 поселений. Последствия шторма отразились на электроснабжении 75,6 тыс. жителей региона, на их устранение потребовалось шесть дней. Муниципалитеты оценивают материальный ущерб более чем в 15 млн рублей, затраты ОГУЭП «Облкоммунэнерго» на ремонтные работы составили 7,529 млн. рублей, «Ингосстрах» выплатил ОАО «Иркутская электросетевая компания» 29,7 млн. рублей». Примерно в таких выражениях «Сибирский энергетик» и другие издания писали в прошлом году о последствиях сильного снежного шторма в отдельно взятой Иркутской области. Чтобы оценить масштаб подобных стихийных бедствий в других регионах, достаточно набрать в любой поисковой системе фразу «Ледяной дождь декабрь 2010» и прочитать о многомиллионных затратах и трёх неделях, понадобившихся для того, чтобы устранить ущерб. И о том, что разгул стихии стал неожиданностью даже для метеорологов, прогнозировавших ухудшение погоды, но не ожидавших, что она настолько ухудшится. 

Между тем именно заранее составленный точный прогноз позволяет существенно сократить потери времени и денег на ликвидацию аварий. Тут действует проверенный принцип «Предупреждён – значит вооружён»: если заранее известно место, где разгуляется стихия, достаточно всего лишь привести находящийся там персонал и технику в состояние повышенной готовности. Конечно, создание системы прогнозирования потребует определённых затрат, но они будут существенно ниже расходов на ликвидацию последствий чрезвычайной ситуации: разница, как доказывает мировой опыт, достигает 10–15 раз. 

От погоды до льдообразования

Дело в том, что современные технологии позволяют давать для определённой территории более точные прогнозы, чем те, которые дают метеорологи из Росгидромета. Более того, одно из представленных на российском рынке решений позволяет измерять не только температуру и влажность воздуха, точку росы, атмосферное давление, направление и скорость ветра вкупе с типом, интенсивностью и продолжительностью осадков, но и такие специфические параметры, как температура провода ЛЭП, время начала и интенсивность льдообразования. «Суть системы заключается в интеграции данных из различных источников – Росгидромета, собственной сети  метеостанций, результатов численного моделирования – и применении собственных технологий прогнозирования, – рассказывает вице-президент группы Optima по энергетике Борис Баликоев. – Последнее обстоятельство позволяет расширять информационное поле за счёт развития сети автоматических метеорологических станций и корректировать результаты традиционного численного моделирования на основе данных непрерывного мониторинга фактической погоды с помощью собственной сети АМС». 

При этом информация о фактической погоде и прогнозные данные предоставляются в режиме реального времени и могут быть выведены на один экран или планшет. Штормовые предупреждения рассылаются автоматически на стационарные компьютеры и мобильные устройства, так что получать их может как диспетчер, так и ремонтная бригада, выехавшая на место аварии на сетях. Кстати, задать критерии, при которых снег, дождь или ветер могут считаться опасными для конкретной ЛЭП, может сам пользователь системы. Помимо этого с детализацией до минуты постоянно ведётся архив метеорологических данных от собственной сети АМС. И всё это можно встроить в уже существующую автоматику, например системы ограничения перегрузки линий на основе данных о температуре провода, управления распределением нагрузок или управления аварийными отключениями. 

В свою очередь систему метеорологического мониторинга и прогноза опасных явлений погоды, как конструктор, можно приспособить к нуждам определённого заказчика. Например, могут использоваться обычные автоматические станции для наблюдения за состоянием погоды в районе воздушной линии электропередачи или компактные устройства, позволяющие отслеживать целый набор стандартных метеорологических параметров. А можно применять отдельные датчики для каждого параметра и детектор льда на проводе. 

Экономия десять к одному

Само собой, разнится и стоимость, зависящая как от набора оборудования, так и от количества автоматических метеостанций, которые входят в состав системы метеопрогнозирования. На цену влияет и площадь территории, на которой будут использоваться автоматические метеостанции, и количество лицензий на решения, применяемые в системе. Как следствие, стоимость конкретного проекта может колебаться от нескольких сотен тысяч до нескольких миллионов долларов. «Что касается сроков окупаемости, то можно оценить их исходя из того, что коэффициент экономической эффективности затрат на метеорологическую и климатическую информацию в большинстве стран составляет десять к одному, – добавляет Баликоев. – Проще говоря, каждый вложенный рубль экономит компании десять рублей». Влияет и повторяемость катаклизмов, которые специалисты именуют опасными природными явлениями: скажем, в Иркутской области аномально сильные снегопады случались два года подряд – в конце апреля 2011 и 2012 годов. Где-то подобное происходит гораздо реже, так что в целом по России срок окупаемости проектов по созданию систем метеомониторинга составляет один-два года. 

Впрочем, пока подобные комплексные решения применяются не очень активно: многие предпочитают ориентироваться на данные Росгидромета, которых, к сожалению, не всегда достаточно для принятия оперативных решений, особенно в тех случаях, когда приходится иметь дело с сетями большой протяжённости. Тем не менее в ОАО «МОЭСК» применяют оборудование, отвечающее за мониторинг и расчёт температуры провода, а руководство ОАО «Холдинг МРСК» намерено внедрить в операционных компаниях систему  управления технологическими режимами работы сети с использованием температурного мониторинга ЛЭП.