Внедрение системы энергетического менеджмента может быть непростой задачей. Ресурсы организации (например, знания и персонал) могут быть ограничены и недостаточны. В этой связи международным сообществом разработан стандарт ISO 50005:2021, в котором аккумулирован опыт и рекомендации по внедрению системы энергетического менеджмента в таких условиях. Этот стандарт предоставляет руководство по поэтапному и последовательному внедрению, преследуя цель вовлечь все типы организаций, включая малые и средние, в широкомасштабное внедрение энергетического менеджмента. 

В России вышел идентичный ГОСТ Р ИСО 50005-2025 "Системы энергетического менеджмента. Руководящие указания по поэтапному внедрению", который уже опубликован и вступит в действие с 01.10.2025.

Поэтапное внедрение системы энергетического менеджмента дает организации ряд преимуществ, обеспечивает гибкость, которая позволяет: 

• принять решение о масштабах и темпах внедрения системы энергетического менеджмента с соответствии с имеющимися ресурсами и потребностями организации;
• принять решение о целевых элементах и желаемом уровне зрелости;
• начать с тех областей, которые демонстрируют наибольший потенциал для улучшения, окупаемости инвестиций;
• добиться первых успехов при минимальном использовании ресурсов, тем самым повысить доверие, обеспечить приверженность и поддержку дальнейшего внедрения системы;
• заложить прочный фундамент для расширения созданной системы энергетического менеджмента в направлении соответствия требованиям ИСО 50001.

Стандарт служит для поддержки и облегчения внедрения системы энергетического менеджмента, рекомендуя поэтапный подход, при котором усилия прилагаются последовательно, опираясь на имеющийся в организации потенциал. Для этого стандарт предоставляет соответствующее практическое руководство. Постепенно система может быть доведена до соответствия стандарту ИСО 50001. Хорошо спланированное поэтапное внедрение системы энергетического менеджмента позволит распределить расходы по этапам вместо того, чтобы нести все расходы сразу. Предлагаемый подход обеспечивает получение эффектов на каждом этапе, не откладывая их на окончание внедрения системы. 

В стандарте введены четыре уровня зрелости (развития) для каждого из 12 основных элементов системы энергетического менеджмента. Определены критерии для отнесения степени развития каждого элемента к тому или иному уровню. Достижение уровня 4 не обязательно означает, что система энергетического менеджмента организации соответствует всем требованиям ИСО 50001. Однако, как только организация достигнет уровня 4, естественным шагом вперед может стать анализ несоответствий между достигнутым уровнем 4 и требованиями ИСО 50001. 

Каждая организация внедряет систему энергетического менеджмента на основе своих потребностей, несоответствия ИСО 50001 могут быть уникальными для организации. Следуя методологии настоящего стандарта, следующим шагом является разработка плана действий по устранению несоответствий. Стандарт перечисляет дополнительные действия, которые могут быть предприняты на любом этапе внедрения системы энергетического менеджмента.

ГОСТ Р 72161-2025 "Информационные технологии. Управление ИТ-активами. Часть 1. Системы управления ИТ-активами. Требования" введен в действие с 28.07.2025. 

Стандарт введен взамен ГОСТ Р ИСО/МЭК 19770-1-2021, разработан с учетом нормативных положений международного стандарта ИСО/МЭК 19770-1:2017 «Информационные технологии. Управление ИТ-активами. Часть 1. Системы управления ИТ-активами. Требования» (ISO/IEC 19770-1:2017 «Information technology – IT asset management – Part 1: IT asset management systems – Requirements», NEQ).

Стандарт содержит специфические требования к системе менеджмента для управления ИТ-активами в дополнение к основным требованиям стандарта ГОСТ Р 55.0.02. В стандарте уделено внимание рассмотрению видов ИТ-активов, критериев отнесения ИТ-активов по классам критичности, требований, предъявляемых к мониторингу эффективности управления ИТ-активами. Стандарт определяет основные положения и терминологию для обеспечения управления ИТ-активами. Стандарт описывает уровни зрелости управления ИТ-активами, что позволяет организации оценить её соответствие требованиям к управлению ИТ-активами. Стандарт структурирован в соответствии с Директивой ИСО/МЭК "Приложение SL".

Разработчики стандарта - ПАО "Газпром нефть" и ООО "Газпромнефть ИТО". 

В международном журнале «Электроэнергетика и энергетические системы» опубликована статья под названием "Надежностно-ориентированное обслуживание высоковольтных газовых выключателей с использованием искусственного интеллекта" (Ai-enhanced reliability centered maintenance for high voltage gas circuit breakers). Помимо хорошей библиографии с обзором применения RCM в электрических сетях, в статье содержится конкретный пример с описанием предлагаемого авторами метода. 

Автоматические элегазовые выключатели являются критически важными компонентами энергосистем, играя важнейшую роль в управлении потоками электроэнергии и защите от коротких замыканий и перегрузок. Поэтому они требуют эффективного технического обслуживания для обеспечения надёжности и долговечности. 

Традиционные методы, в том числе периодическое обслуживание, профилактическое, а также техническое обслуживание по фактическому состоянию (Condition-based maintenance, CBM) могут быть дорогостоящими и неэффективными. Хотя CBM улучшает планирование и готовность, оно не может полностью оптимизировать затраты на техническое обслуживание. В этой статье представлен метод оптимизации графиков технического обслуживания с использованием искусственного интеллекта. В отличие от CBM, которое использует индекс состояния, предлагаемый авторами метод (Reliability-centered maintenance, RCM) учитывает дополнительно также индекс важности для эффективной расстановки приоритетов в обслуживании.

Конечная цель состоит в том, чтобы определить приоритетность технического обслуживания высоковольтных элегазовых выключателей по совокупности двух индексов: индекса состояния и индекса важности. Первый индекс связан с вероятностью отказа, а второй - с последствиями отказа выключателя с учетом их влияния на устойчивость энергосистемы. Таким образом, фактически речь идет о том, чтобы реализовать обслуживание, основанное на оценке риска отказа (Risk-Based Maintenance), а не RCM. Следует отметить, что авторы не рассматривают характерный для RCM выбор применимых и эффективных политик управления отказами, а только определяют приоритетность их реализации.

Для кластеризации выключателей по сегментам приоритетности обслуживания используется алгоритм машинного обучения Gaussian Mixture Models (GMM). Отличительной особенностью данной структуры является объединение индекса состояния и индекса важности в кластерную модель, предлагающую масштабируемый инструмент принятия решений на основе данных без использования предопределенных пороговых значений или правил, настроенных экспертами. 

Попутно авторы сравнивают результаты, полученные в рамках RCM (как они его называют), с результатами CBM. На первых двух этапах уточнения индекса состояния метод RCM дает меньшее количество выключателей, подлежащих приоритетному или даже немедленному обслуживанию, чем метод CBM. Как и ожидалось, этап 3 дает наиболее надежные и точные результаты благодаря включению большего количества признаков. И на этом этапе оба метода дают почти одинаковый результат количественно, но разый по составу приоритетных выключателей: предлагаемый метод включил в программу немедленного обслуживания наиболее критичные выключатели (в том числе четыре выключателя в сегменте 8). 

Поскольку предлагаемый метод отдаёт приоритет наиболее важным выключателям, он предотвращает отказы с наиболее тяжкими последствиями. Стратегически перераспределяя ресурсы на техническое обслуживание наиболее критичных выключателей, предлагаемый метод сокращает ненужные вмешательства по сравнению с CBM, повышает экономическую эффективность и снижает потенциальные финансовые потери, связанные с системными отказами.

В рамках Международного конгресса по управлению активами и недвижимостью, состоявшегося 3-4 июля в Лиме (столица Перу), объявлено о создании Латиноамериканской ассоциации по управлению активами и недвижимостью (ALGAFAM), в которую вошли представители Аргентины, Колумбии, Эквадора, Бразилии и Перу. Инициатива направлена на продвижение региональных стандартов, развитие сотрудничества между профессионалами отрасли и укрепление технического потенциала в странах региона.

Само мероприятие собрало специалистов из Перу и других стран Латинской Америки для обсуждения актуальных проблем, связанных с управлением активами. Одним из тематических направлений стала устойчивая инфраструктура и роль управления недвижимостью (Facility Management) как инструмента для согласования операционных стратегий с экологическими и социальными целями. 

Одним из технических докладов на конгрессе стала презентация нового стандарта ISO 55001:2024, подготовленная британской компанией TWPL. Состоялся обмен практическим опытом сертификации в области управления активами на примере таких компаний, как ISA Energia (первая компания в Перу, прошедшая сертификацию по этому стандарту) и Equans, которая получила сертификаты ISO 55001 и ISO 41001 на систему управления спортивными объектами в рамках проекта Legado.

Технологические инновации также заняли важное место на мероприятии. Особое внимание было уделено использованию искусственного интеллекта, цифровых платформ и систем предиктивного мониторинга для управления активами.

Lloyd’s Register выпустил отчет об оценке состояния морской ветряной электростанции в Северной Атлантике, состоящей из 60–70 турбин (мощностью 500–600 МВт). Опорные конструкции турбины используют фундаменты с опорными блоками, установленные на глубине 30–50 метров. Хотя проектный срок службы конструкции составляет 25 лет, с учетом коэффициента запаса прочности по усталости, равного трём, срок службы увеличивается до 75 лет. Однако исследование показало, что критический стык в фундаменте опорной плиты достигнет конца усталостного срока службы всего через 52 года, что не соответствует данному проектному требованию.

Конструкции морских ветровых турбин подвергаются циклическим нагрузкам, вызванным ветром и вибрацией, вызванной волнами. Со временем может возникнуть усталостное разрушение, затрагивающее такие критически важные компоненты, как лопасти, опорные конструкции и фундаменты. Прогнозирование с использованием моделей усталостной надежности дает возможность проводить инспекции на основе оценки рисков (RBI) и сосредоточивать усилия там, где они наиболее важны. Планирование RBI включает определение потенциальных точек мониторинга и служит руководством для планирования технического обслуживания. Таким образом, RBI обеспечивает снижение риска и является альтернативой перепроектированию. 

Планирование RBI, основанное на анализе усталостной реакции конструкции, требует наличия устойчивой модели надежности для определения изменяющейся во времени вероятности отказа (PoF). Однако, несмотря на развитие вычислительных возможностей, повышение качества данных и более глубокое понимание физических основ, точное прогнозирование усталостной долговечности по-прежнему остаётся сложной задачей. Изменчивость реальных условий (волны, течения, нагрузки, создаваемые оборудованием), неопределённость качества сварных швов, геометрии соединений, коэффициентов концентрации напряжений и другие факторы влияют на усталостную прочность и прогнозирование.

Существуют стандартные модели прогнозирования надежности во времени, которые можно использовать для планирования инспекций, основанные на кривых SN (напряжение - количество циклов). Например, они содержатся в стандартах Norsok N-006. Однако, они не включают в себя возможность учёта обнаруженных повреждений при осмотре. Для обеспечения соответствия требованиям по усталости на основе требуемого уровня надёжности или допустимой вероятности отказа рекомендуется использовать калиброванную модель надёжности. 

Калибровка модели состоит в учете результатов наблюдения, полученные в ходе осмотра. Очень распространенным и ожидаемым результатом осмотра является отсутствие признаков трещины. В некоторых случаях обнаруживается трещина определенного размера. В обоих случаях результаты инспекции должны быть включены в модель надежности, чтобы можно было прогнозировать оценку надежности после осмотра с учетом его результатов.

Применение модели к морской ветряной электростанции в Северной Атлантике позволило сделать вывод, что для поддержания ожидаемого уровня безопасности требуется осмотр каждые 9 лет. Для поддержания уровня безопасности после 20 лет требуется ежегодная инспекция. 

Полностью отчет доступен для скачивания по ссылке после простой регистрации.