*Wywiad sponsorowany* Zbieranie danych to nie cel sam w sobie – chodzi o to, by móc lepiej zarządzać. smartMETERS i dane z BMS pokazują, jak naprawdę działa system – i co warto zmienić, by działał efektywniej – podkreśla Witold Świątkowski, Członek Zarządu Andra sp. z o.o.

Witold Świątkowski, Członek Zarządu Andra sp. z o.o.

Rozmawiała: Izabela Żylińska

Dlaczego dane pomiarowe są kluczowe dla efektywnego zarządzania mikrosiecią w zakładzie przemysłowym? Jakie korzyści dla przedsiębiorstwa wynikają z ich skutecznego wykorzystania? 

Dane pomiarowe są absolutną podstawą, jeśli chcemy mówić o jakimkolwiek efektywnym zarządzaniu mikrosiecią. Bez nich poruszamy się właściwie po omacku. Dzięki danym wiemy na bieżąco, co się dzieje – gdzie zużywana jest energia, które linie są obciążone najmocniej, jak zachowują się źródła OZE czy magazyny energii. To nie jest tylko kwestia „wiedzy dla wiedzy” – to konkretne narzędzie, które pozwala podejmować w czasie rzeczywistym trafne decyzje operacyjne.

I to działa na wielu poziomach. Z jednej strony mamy bieżący monitoring i diagnostykę – czyli możliwość szybkiego wychwycenia anomalii zanim przerodzą się w awarię. Systemy AMI, SCADA, BMS dają nam dostęp do takich danych, jak napięcia, częstotliwość, współczynnik mocy – wszystko to, co pozwala trzymać rękę na pulsie. Z drugiej – te dane stają się bazą do optymalizacji zużycia energii. Możemy sterować obciążeniem, przesuwać działanie energochłonnych urządzeń na godziny z tańszą energią, lepiej wykorzystywać OZE, unikać szczytów taryfowych.

Dzięki temu mikrosieć zaczyna naprawdę „żyć” w narzuconym przez nas rytmie – dopasowuje się do produkcji, warunków zewnętrznych, nawet cen energii na rynku. A jeśli dołożymy do tego analizę danych historycznych, to dochodzi jeszcze kolejny poziom – prognozowanie i planowanie. Wiemy, kiedy rośnie zapotrzebowanie, kiedy warto odciążyć sieć, kiedy opłaca się uruchomić własne źródło. To bardzo konkretne oszczędności, ale też większa kontrola nad tym, co nas czeka energetycznie w kolejnych miesiącach.

Trzeba też pamiętać o efektywności. Dane pokazują nam, które systemy pracują poprawnie, a które już nie domagają – zużywają więcej energii, pracują z niższą sprawnością. Dzięki temu wiemy, gdzie warto zainwestować, co zoptymalizować, co może działać lepiej. To może być kwestia lepszego sterowania, ale też decyzji o modernizacji.

I wreszcie – elastyczność i odporność. W sytuacjach krytycznych, takich jak zakłócenia w sieci zewnętrznej, mikrosieć może przejść w tryb wyspowy. Ale żeby to było bezpieczne i płynne, trzeba wiedzieć, co się dzieje w systemie. Tu dane są kluczowe – pozwalają reagować automatycznie, podejmować decyzje w oparciu o fakty, a nie przypuszczenia.

Nie można też pominąć kwestii zgodności z regulacjami i raportowania. Coraz więcej firm ma obowiązek monitorowania zużycia energii, emisji, raportowania ESG. Dane z mikrosieci to gotowy materiał do takich analiz – precyzyjny, aktualny i dający realne podstawy do działań naprawczych czy optymalizacyjnych.

Z punktu widzenia zakładu – korzyści są jasne. To realne oszczędności, większa niezależność energetyczna, lepsza kontrola nad procesami, ale też wizerunek firmy, która podchodzi do tematu nowocześnie i świadomie. A przy obecnych cenach energii i presji na zrównoważony rozwój – to się po prostu opłaca.

Jakie kluczowe dane są potrzebne do uzyskania pełnego obrazu funkcjonowania mikrosieci przemysłowej? Z jakich systemów można pozyskiwać dane pomiarowe?

Jeśli chcemy mieć rzeczywisty wgląd w to, jak funkcjonuje mikrosieć przemysłowa, to nie wystarczy spojrzeć na ogólne zużycie energii. Potrzebujemy pełnego obrazu, a ten buduje się z wielu warstw danych – od podstawowych informacji o zużyciu i produkcji, po jakość energii, stan urządzeń czy nawet warunki środowiskowe. Kluczowe jest to, żeby te dane były możliwie aktualne – czyli nie tyle raport „na koniec dnia”, ile rzeczywista sytuacja w danej chwili. To właśnie ta chwilowość – czyli dane krótkookresowe, nawet w ujęciu sekundowym czy minutowym – pozwala reagować dynamicznie i zarządzać mikrosiecią w sposób rzeczywisty, a nie reaktywny.

Zbieramy więc przede wszystkim dane o zużyciu i produkcji energii – zarówno w ujęciu sumarycznym, jak i chwilowym. Chodzi o to, żeby wiedzieć, ile energii zużywają poszczególne strefy zakładu, które urządzenia pracują najintensywniej, kiedy występują szczyty poboru. Równolegle śledzimy produkcję z OZE, np. z instalacji PV, a także z ewentualnych źródeł rezerwowych, jak agregaty. Jeśli mamy magazyny energii, to dochodzą też dane o poziomie naładowania, czasie ładowania/rozładowania, sprawności baterii. To wszystko pozwala utrzymać bilans energetyczny na bezpiecznym poziomie.

Nie mniej ważne są dane statusowe – czyli na przykład informacje o tym, czy urządzenie jest włączone, w jakim trybie pracuje, czy nie występują błędy. Śledzenie takich parametrów w czasie rzeczywistym pozwala wyłapywać odstępstwa i planować serwis zanim coś się zepsuje. Do tego dochodzą parametry związane z jakością energii – napięcie, częstotliwość, obecność harmonicznych czy zakłóceń. Jeżeli jakość zasilania spada, może to wpływać bezpośrednio na pracę urządzeń, a nawet powodować ich uszkodzenia.

W wielu przypadkach warto również monitorować dane z otoczenia – temperaturę, wilgotność, ciśnienie, warunki pogodowe, np. promieniowanie UV, mające decydujące znaczenie dla generacji energii przez panele PV. Czasem może się wydawać, że to są dane „okołotechniczne”, ale w praktyce wpływają na efektywność OZE, pomp ciepła, systemów HVAC. A jeśli chcemy myśleć o mikrosieci w szerszym kontekście zrównoważonego rozwoju, dochodzą też dane środowiskowe – emisje CO₂, zużycie wody, monitoring śladu węglowego.

Te dane zbieramy z różnych źródeł – i to jest kolejna ważna rzecz: żadne pojedyncze źródło nie wystarczy. Klasyczne systemy SCADA dostarczają danych o pracy urządzeń i procesów technologicznych. BMS-y zajmują się tym, co dzieje się w budynkach – HVAC, oświetlenie, media. Do tego mamy liczniki energii – elektrycznej, ciepła, gazu – które umożliwiają dokładny pomiar zużycia w konkretnych punktach. Coraz częściej wykorzystujemy też IoT i sensory – bo pozwalają monitorować także mniej standardowe parametry, jak np. ciśnienie w systemie sprężonego powietrza albo wilgotność, która wpływa na chłodzenie.

I oczywiście EMS – czyli systemy zarządzania energią, które zbierają i integrują dane z różnych źródeł, a potem pozwalają na ich analizę, predykcję, optymalizację. To właśnie dzięki EMS możemy wyciągać z danych realną wartość – nie tylko patrzeć na liczby, ale przekładać je na konkretne decyzje: jak sterować obciążeniem, kiedy kupować energię z rynku, kiedy korzystać z magazynu, kiedy przełączać się w tryb off-grid.

Podsumowując: kluczem nie jest samo posiadanie danych, tylko ich kompletność, aktualność i integracja. Pełny obraz mikrosieci powstaje dopiero wtedy, gdy zepniemy wszystkie te źródła w spójny system. Tylko wtedy mamy szansę nie tylko reagować, ale też zarządzać proaktywnie, z wyprzedzeniem, a nie z opóźnieniem.

Analiza danych to właściwie punkt wyjścia do wszelkich działań optymalizacyjnych w mikrosieci przemysłowej. Gdy tylko mamy dostęp do aktualnych i dobrze zintegrowanych danych – o zużyciu, produkcji, stanie urządzeń, warunkach zewnętrznych – możemy zacząć podejmować decyzje, które realnie wpływają na koszty, efektywność i niezawodność całego systemu.

Jakie konkretne działania optymalizacyjne można wdrożyć na podstawie analizy danych?

Jednym z najczęstszych i najbardziej oczywistych działań jest magazynowanie energii. Dzięki analizie danych możemy nie tylko stwierdzić, kiedy warto ładować magazyny, ale też przewidywać, kiedy ta energia będzie najbardziej potrzebna – czy to ze względu na szczytowe zapotrzebowanie, czy wysokie ceny energii z sieci. Możemy też lepiej wykorzystać nadwyżki z OZE, zamiast oddawać je do sieci lub marnować. Ale co ważne – to nie tylko kwestia wykorzystania magazynów, ale też zarządzania ich żywotnością: analiza cykli ładowania i rozładowania pozwala je zoptymalizować, tak by nie zużywać akumulatorów szybciej niż trzeba.

Drugi filar to inteligentne sterowanie obciążeniem. Z danych widzimy, które urządzenia pracują najintensywniej, kiedy występują szczyty i ile kosztują nas konkretne godziny pracy. To pozwala wprowadzić dynamiczne sterowanie, np. przesuwając działanie energochłonnych systemów na godziny tańszej energii – albo wtedy, gdy mamy więcej własnej produkcji z PV. Możemy też zautomatyzować reakcję na ceny energii z rynku – tzw. Demand Response – czyli np. ograniczyć zużycie, gdy cena energii gwałtownie rośnie lub gdy sieć zewnętrzna wysyła sygnał do redukcji obciążenia. Tu świetnie sprawdzają się systemy BMS, SCADA, EMS, które mogą te działania wykonywać automatycznie.

Kolejny obszar to zarządzanie źródłami OZE – które, jak wiadomo, są zmienne z natury. Mając dane z prognoz pogodowych, ale też informacje o aktualnej produkcji, możemy dynamicznie dostosowywać ich pracę. Jeżeli wiemy, że nadchodzi pochmurny dzień, możemy wcześniej naładować magazyny albo przygotować się na większy pobór z sieci. W zakładach, które mają kilka źródeł OZE – np. PV i turbiny – można też sterować udziałem każdego z nich, zależnie od warunków. To realnie zwiększa udział własnej, zielonej energii, a zmniejsza konieczność zakupu z zewnątrz.

Warto też pamiętać o integracji z systemami zarządzania budynkiem i infrastrukturą. Dane z BMS czy SCADA pozwalają na bieżąco dostosowywać parametry pracy urządzeń – np. systemów HVAC, oświetlenia, pomp – do bieżącej sytuacji energetycznej. Jeżeli mamy chwilowy nadmiar energii, możemy go wykorzystać np. na dogrzanie bufora, a jeśli system zarejestruje pogorszenie jakości napięcia – automatycznie ograniczyć obciążenie newralgicznych urządzeń albo przełączyć zasilanie.

Nie mniej istotny jest aspekt predykcji awarii i planowania konserwacji. Jeśli dane pokazują pogarszające się parametry pracy – np. wzrost temperatury falownika, spadek sprawności baterii, dziwne wahania napięcia – można wcześniej zaplanować serwis, zanim dojdzie do awarii. Zastosowanie algorytmów predykcyjnych pozwala nam wręcz przewidywać, które elementy systemu mogą być najbardziej narażone i zminimalizować ryzyko przestojów.

A wszystko to ma też wymiar środowiskowy. Dzięki efektywnemu zarządzaniu zużyciem, magazynami i OZE, można realnie zmniejszyć emisję CO₂ i zwiększyć udział odnawialnych źródeł w bilansie energetycznym zakładu. W wielu przypadkach pozwala to nie tylko spełnić wymagania regulacyjne, ale też zbudować konkretną przewagę konkurencyjną – jako firma nowoczesna, odpowiedzialna i dobrze zarządzana.

Ostatecznie, to właśnie z danych wynika, gdzie warto coś zmienić. One pokazują, co naprawdę działa, a co tylko „działało kiedyś”. I to dzięki nim można przejść od strategii reaktywnej do świadomego, przewidywalnego zarządzania energią – co w przemyśle przekłada się wprost na wynik finansowy.

Jakie największe wyzwania stoją przed firmami w zakresie zbierania i wykorzystania danych pomiarowych w mikrosieciach?

Zbieranie i wykorzystywanie danych pomiarowych w mikrosieciach to ogromna szansa, ale i konkretne wyzwania. I to takie, które bardzo szybko dają o sobie znać w praktyce. Bo samo podłączenie czujników to dopiero początek. Schody zaczynają się wtedy, gdy trzeba te dane zebrać, zintegrować, zabezpieczyć, zrozumieć i jeszcze na tej podstawie podjąć decyzje.

Pierwsze wyzwanie jest czysto infrastrukturalne – trzeba zbudować system, który potrafi mierzyć. A to oznacza instalację liczników, czujników, systemów transmisji danych. W zakładach, które wcześniej nie miały rozbudowanej automatyki, to potrafi być spory wysiłek: zarówno pod względem logistycznym, jak i finansowym. Do tego dochodzi różnorodność źródeł – dane płyną z SCADA, z BMS-u, z IoT, z liczników energii, z urządzeń OZE i magazynów energii. Każde z nich może mieć inny format, inne częstotliwości raportowania, różne protokoły. To sprawia, że integracja jest często największym wyzwaniem – trzeba umieć zebrać te dane do jednej spójnej bazy, bez utraty jakości i kontekstu.

Drugim poważnym tematem jest analiza danych. Bo nawet jeśli już wszystko mierzymy, to nie zawsze wiemy, co z tym zrobić. Dane trzeba przefiltrować, oczyścić z błędów, zrozumieć, czy są wiarygodne. A potem zinterpretować. I tu często pojawia się luka kompetencyjna – brakuje ludzi, którzy rozumieją i stronę techniczną, i stronę analityczną. Zwłaszcza gdy wchodzimy w analizę w czasie rzeczywistym, predykcję czy wdrażanie algorytmów opartych o AI lub machine learning – to wymaga zupełnie nowego podejścia i najczęściej nowego zespołu.

Nie można też pominąć kwestii bezpieczeństwa. Mikrosieć to nie jest zamknięty układ – dane są często przesyłane przez sieci firmowe, czasem nawet przez Internet, trafiają do chmury, są udostępniane między systemami. A to oznacza ryzyko: od nieautoryzowanego dostępu, przez ataki typu ransomware, po zwykłe błędy konfiguracyjne. Jeśli ktoś uzyska dostęp do danych lub – co gorsza – do możliwości sterowania urządzeniami, skutki mogą być poważne. Dlatego cyberbezpieczeństwo i kontrola dostępu to temat, którego nie da się pominąć.

Kolejna sprawa to jakość danych. Czujniki mogą się mylić, transmisja może być przerywana, dane mogą być błędnie interpretowane przez systemy. I nagle okazuje się, że decyzje są podejmowane na podstawie niepełnych albo fałszywych informacji. Żeby temu zapobiec, potrzebna jest stała walidacja i weryfikacja danych, najlepiej zautomatyzowana.

Mamy też wyzwania związane z prognozowaniem i planowaniem. Zwłaszcza w środowisku przemysłowym trudno jest przewidzieć zużycie energii – bo wszystko zależy od planu produkcji, zmian w organizacji pracy, warunków pogodowych czy nawet zachowań operatorów. Do tego dochodzi zmienność źródeł OZE – trudno zaplanować precyzyjnie, ile energii w danym dniu wyprodukuje instalacja PV czy turbina wiatrowa. A mikrosieć, żeby działać efektywnie, musi te dane nie tylko znać, ale też umieć na ich podstawie przewidzieć, jak się zachować.

No i jeszcze coś, co brzmi przyziemnie, ale jest kluczowe: koszty. Budowa systemu pomiarowego, wdrożenie SCADA, BMS, integracja IoT, analityka, bezpieczeństwo – to wszystko kosztuje. A na dodatek potrzebne są kompetencje: inżynierowie IT, analitycy danych, specjaliści od energii. Firmy często nie mają takich ludzi „na pokładzie” i muszą inwestować nie tylko w sprzęt, ale i w zespół. I to nie na chwilę – utrzymanie tych systemów to proces, nie projekt jednorazowy.

Podsumowując – największe wyzwania to złożoność integracji systemów, niedobór kompetencji analitycznych, bezpieczeństwo danych, a także koszty i organizacja całego procesu. Ale warto podkreślić: mimo trudności, dobrze zbudowany i prowadzony system danych to ogromna przewaga. Dzięki niemu można nie tylko zyskać kontrolę nad mikrosiecią, ale też realnie obniżyć koszty, zwiększyć efektywność i lepiej przygotować się na przyszłość – zwłaszcza w kontekście transformacji energetycznej i rosnących wymagań środowiskowych.

Jak rozwój technologii IoT, AI oraz analizy Big Data wpłynie na przyszłość zarządzania mikrosieciami przemysłowymi?

IoT, sztuczna inteligencja i analiza Big Data to technologie, które zmieniają sposób, w jaki patrzymy na mikrosieci. Już teraz widać, że zarządzanie energią przestaje być tylko kwestią monitorowania parametrów i ręcznego korygowania ustawień. Zaczynamy mówić o systemach, które uczą się, przewidują i podejmują decyzje samodzielnie, na podstawie ogromnych ilości danych, zbieranych i analizowanych w czasie rzeczywistym.

Zacznijmy od IoT – bo to ono jest punktem wyjścia. Bez danych nie ma mowy o optymalizacji. Dzięki IoT możemy zbierać informacje z każdego elementu mikrosieci – od PV, przez magazyny energii, aż po systemy HVAC czy sprężarki. Czujniki monitorują nie tylko zużycie energii, ale też warunki środowiskowe, stan techniczny urządzeń, zmiany obciążenia. Im więcej tych danych, tym pełniejszy obraz i większa możliwość reagowania. Ale nie chodzi tylko o „więcej” – chodzi też o lepszą integrację. Dzięki ustandaryzowanym protokołom (jak MQTT czy Modbus), IoT umożliwia coraz sprawniejsze łączenie systemów, które jeszcze kilka lat temu działały w całkowitym odseparowaniu.

Na tych danych zaczyna pracować AI – i tu zaczyna się prawdziwa zmiana. Sztuczna inteligencja pozwala nie tylko analizować dane, ale przewidywać, co się wydarzy, i automatycznie dostosowywać działanie systemu. Jeżeli system „wie”, że jutro będzie pochmurno i produkcja z PV spadnie, może zawczasu doładować magazyny. Jeżeli przewiduje, że w danym dniu zapotrzebowanie wzrośnie, może przesunąć pracę niektórych urządzeń na noc. AI umożliwia też lepsze zarządzanie OZE – np. prognozując, kiedy pojawi się nadwyżka, i planując jej wykorzystanie zamiast oddawania jej do sieci.

Do tego dochodzi kwestia utrzymania ruchu. Algorytmy uczące się mogą analizować mikrozmiany parametrów urządzeń – takich jak napięcie, temperatura czy czas cyklu – i wykrywać symptomy awarii, zanim pojawi się faktyczny problem. To nie tylko ogranicza przestoje, ale daje zupełnie nowe podejście do konserwacji predykcyjnej – opartej na rzeczywistym stanie technicznym, a nie sztywnym harmonogramie.

A teraz Big Data – bo skoro czujników jest więcej, a dane płyną non stop, to potrzebujemy narzędzi, które sobie z tym poradzą. Chodzi nie tylko o przechowywanie danych, ale o analizę dużych zbiorów w czasie rzeczywistym. Dzięki temu można np. zauważyć ukryte wzorce – coś, czego człowiek w danych by nie dostrzegł. Big Data umożliwia też planowanie w dłuższej perspektywie: jakie są trendy zużycia, jak zmienia się efektywność poszczególnych źródeł, które modernizacje przyniosły realny efekt.

Co ważne – te trzy technologie działają najlepiej razem. IoT dostarcza dane, AI je analizuje i podejmuje decyzje, a Big Data zapewnia skalowalność i kontekst. Efekt? Zarządzanie mikrosiecią może być niemal w pełni autonomiczne – zautomatyzowane reakcje na zmieniające się warunki, inteligentne sterowanie obciążeniem, dynamiczne bilansowanie źródeł i odbiorów, lepsze wykorzystanie OZE, większa stabilność systemu.

Ale to nie jest tylko kwestia efektywności. W dłuższej perspektywie mówimy o większej niezależności energetycznej, niższych emisjach i lepszym dopasowaniu do wymagań środowiskowych. Dla przemysłu to bardzo konkretna wartość – zarówno w kontekście kosztów, jak i reputacji czy zgodności z regulacjami.

Jednym słowem - rozwój IoT, AI i Big Data oznacza, że mikrosieć nie musi już czekać na reakcję człowieka. Może reagować, uczyć się, planować i optymalizować w sposób ciągły. A to całkowicie zmienia standardy zarządzania energią w zakładach przemysłowych.

Chcesz dowiedzieć się, czym są lub bierzesz już udział we wdrożeniach tego systemu w swoim zakładzie produkcyjnym?

Weź udział w 9. Konferencji „Inteligentna Energetyka” – Energetyczne mikrosieci przemysłowe – inteligentne systemy wytwarzania i zarządzania energią w przemyśle, która odbędzie się już 26 czerwca 2025 r. w Warszawie.

Podczas wydarzenia, Witold Świątkowski, Członek Zarządu Andra sp. z o.o., wygłosi prezentację: Dane pomiarowe podstawą efektywnego zarządzania mikrosiecią – skąd je brać, do czego je wykorzystać?.

Rejestracja możliwa do 04.06.2025.

© Materiał chroniony prawem autorskim - wszelkie prawa zastrzeżone.
Dalsze rozpowszechnianie artykułu tylko za zgodą wydawcy ARTSMART Izabela Żylińska. Więcej w Regulaminie.