Optimalizovaný návrh inteligentních systémů pro sledování elektrické energie pro distribuovanou výrobu

Na pozadí globální energetické transformace se distribuovaná výroba stává stále důležitější součástí dodávky elektrické energie. S neustálým pokrokem v technologiích obnovitelných zdrojů energie má široké rozšíření distribuovaných zdrojů energie, jako jsou solární a větrné elektrárny, nový impuls pro realizaci nízkouhlíkové ekonomiky. Tento model zvyšuje efektivitu využívání energie, snižuje ztráty při přenosu a zlepšuje flexibilitu a spolehlivost elektrických systémů.

Podle teorie elektrických systémů závisí spolehlivost a stabilita sítě na efektivním řízení různých zdrojů výroby. Složitost moderních elektrických systémů vyžaduje přesnější kontrolu a dispečinkování v prostředí distribuované výroby, zejména vzhledem k rostoucím fluktuacím zatížení a nejistotě zdrojů. Aby bylo možné tyto výzvy řešit, vznikly inteligentní systémy pro monitorování elektrické energie, které využívají pokročilé informační a komunikační technologie pro reálně časové monitorování a dynamickou úpravu energetických zdrojů. Tento článek zkoumá návrh inteligentních systémů pro monitorování elektrické energie a optimalizované řízení v distribuované výrobě, s cílem přispět k energetické transformaci a dosažení cílů udržitelného rozvoje.

1. Monitorování elektrické energie
Monitorování elektrické energie je klíčovým přístupem pro reálně časové sledování, sběr dat a analýzu provozu elektrických systémů, s cílem zajistit bezpečnost, spolehlivost a efektivitu elektrických systémů. Systém pro monitorování elektrické energie se primárně skládá z jednotek pro sběr dat, síťových komunikačních sítí, platform pro monitorování a správu a mechanismy pro upozornění a reakci. Jednotky pro sběr dat shromažďují provozní data z různého elektrického zařízení, jako jsou generátory, transformátory a distribuční zařízení, včetně klíčových parametrů, jako jsou napětí, proud, frekvence a faktor moci.

Shromážděná data jsou pak přenášena přes stabilní a bezpečné komunikační sítě (např. optické vlákno, bezdrátový přenos) do dispečinkového centra. Efektivní síť pro přenos dat zajišťuje aktuálnost a kompletnost informací, poskytujíc tak spolehlivou základnu pro následnou analýzu. Platforma pro monitorování a správu provádí reálně časové monitorování a analýzu získaných dat, využívající technologie, jako je analýza big data a cloud computing, k poskytnutí vizualizovaných rozhraní a podpory rozhodování, což pomáhá operátorům při efektivním rozhodování.

2. Návrh systému

2.1 Architektura systému

Architektura inteligentního systému pro monitorování elektrické energie je uvedena v tabulce 1.

V architektuře inteligentního systému pro monitorování elektrické energie se funkce každé vrstvy doplňují svými klíčovými technologiemi, tvoříce efektivní operační rámec. Percepční vrstva shromažďuje reálně časová data prostřednictvím senzorů a chytrých čítačů, sloužíc jako základ a předpoklad funkčnosti systému. Přesnost a aktuálnost dat přímo ovlivňuje kvalitu následné analýzy.

Síťová vrstva funguje jako centrum pro přenos dat, využívající pokročilé technologie, jako je optické vlákno a bezdrátová komunikace, aby zajistila, že data jsou rychle a spolehlivě přenesena do dispečinkového centra. Musí také zajistit integritu a bezpečnost dat, zabránit jejich ztrátě nebo změně během přenosu. Aplikační vrstva je odpovědná za hlubokou analýzu a vizualizaci dat, využívající pokročilé algoritmy pro zpracování dat a technologie big data k transformaci masivních datových sad na cenné poznatky, podporující manažery při přesném rozhodování.

2.2 Výběr hardwaru

Složky systému a jejich hlavní výkonové parametry jsou uvedeny v tabulce 2.

2.3 Strategie komunikace dat

2.3.1 Sběr a přenos dat

Sběr a přenos dat jsou klíčovými složkami inteligentního systému pro monitorování elektrické energie, přímo ovlivňující real-time výkon a efektivitu systému. Během tohoto procesu různé senzory a monitorovací zařízení v percepční vrstvě shromažďují klíčová provozní data z elektrického systému, jako jsou napětí, proud, výkon a frekvence, stejně jako informace o provozním stavu distribuovaných zdrojů výroby.

Aby byla zajištěna přesnost dat, musí zařízení pro sběr dat disponovat vysokou přesností a spolehlivostí [10]. Po shromáždění jsou data přenesena do síťové vrstvy, převážně využívající moderní komunikační technologie, jako je optická komunikace, bezdrátová komunikace a technologie Internetu věcí (IoT). Optická komunikace s vysokým propustným pásmem a nízkou latencí je vhodná pro scénáře s velkým objemem dat. Bezdrátová komunikace nabízí flexibilitu a pohodlnost, efektivně pokrývající různé body monitorování pomocí bezdrátových signálů.

2.3.2 Bezpečnostní opatření

V inteligentních systémech pro monitorování elektrické energie tvoří bezpečnostní opatření, jako je šifrování dat, ochrana síťové bezpečnosti a řízení přístupu, vícevrstvý bezpečnostní rámec. Tento rámec efektivně minimalizuje externí útoky a interní rizika, zakládaje bezpečnou základnu pro implementaci inteligentního řízení elektrické energie. Implementace silných šifrovacích algoritmů během přenosu dat zabrání tomu, aby byla data zachycena nebo změněna. Použití symetrických šifrovacích algoritmů, jako je Advanced Encryption Standard (AES), zajišťuje, že pouze uživatelé s pravým dešifrovacím klíčem mohou přistupovat k datům, chráněním integrity a důvěrnosti citlivých informací a zajištěním, že data zůstanou nezměněná během přenosu. Pokud jde o ochranu síťové bezpečnosti, interkonexní spojení mnoha zařízení a systémů značně zvyšuje riziko kybernetických útoků. Proto nasazení bezpečnostních zařízení, jako jsou brány firewall, Intrusion Detection Systems (IDS) a Intrusion Prevention Systems (IPS), umožňuje reálně časové monitorování síťového provozu, identifikaci a blokování podezřelých aktivit, zabránění tomu, aby maliciózní útoky ovlivnily systém a zlepšení celkové bezpečnosti. Mechanismy řízení přístupu a autentizace uživatelů, jako je Role-Based Access Control (RBAC), zajišťují, že pouze autorizovaní uživatelé mohou přistupovat k specifickým funkcím a datům systému. To snižuje riziko uniknutí dat uvnitř systému, zlepšuje bezpečnost systému a efektivně previne neoprávněný přístup.

3. Metodologie výzkumu

3.1 Návrh výzkumu

Tento studii používá kombinovaný přístup experimentálních a simulačních metod, integruje skutečné tržní data elektrické energie s simulovaným poptávkou elektrické energie k vytvoření několika experimentálních scénářů.

Tyto scénáře umožňují komplexní testování a hodnocení systému. V návrhu experimentu se primárně zaměřuje na metriky, jako je efektivita plánování, využití zdrojů a doba odezvy. Konfigurací různých zatížení, alokace zdrojů a režimů výroby lze simulovat výkon systému v různých provozních podmínkách. Bezpečnostní hodnocení se na druhou stranu zaměřuje na odolnost systému vůči neočekávaným událostem, jako jsou kybernetické útoky, selhání systému a porušení dat.

Pro komplexní hodnocení výkonu inteligentního systému pro monitorování elektrické energie byl navržen vědecký hodnotící rámec a systém ukazatelů, zahrnující výkonnostní metriky, jako je doba odezvy, úspěšnost plánování, využití zdrojů a stabilita systému, a bezpečnostní metriky, jako je míra detekce intruzí, doba opravy zranitelností a síla šifrování dat.

3.2 Hodnocení výkonu

Hodnocení výkonu inteligentního systému pro monitorování elektrické energie v optimalizovaném řízení distribuované výroby je uvedeno v tabulce 3.

Bezpečnostní ukazatele v tabulce 4 poskytují komplexní ochranná opatření pro inteligentní systém pro monitorování elektrické energie. Tyto ukazatele pokrývají aspekty, jako je šifrování dat, detekce intruzí, řízení přístupu, oprava zranitelností a ochrana proti škodlivým softwarům, zajišťují, že systém může efektivně reagovat na potenciální hrozby, včetně kybernetických útoků, porušení dat a škodlivého softwaru.

Například, úroveň šifrování dat vyžaduje použití standardu AES-256 nebo vyššího, aby byla zajištěna bezpečnost přenosu a ukládání dat; cílová hodnota míry detekce intruzí je nad 95%, což zajišťuje, že systém může včas identifikovat a reagovat na neobvyklé přístupy nebo útoky. Efektivita řízení přístupu musí dosáhnout 100% souladu, což zajišťuje, že správa uživatelských oprávnění striktně dodržuje bezpečnostní politiky. Cílová hodnota času opravy zranitelností je do 24 hodin, což umožňuje rychlé řešení identifikovaných zranitelností.

4. Výsledky experimentů

4.1 Výsledky testu výkonu

Výsledky testu výkonu jsou uvedeny v tabulce 5.

V tomto testu výkonu všechny metriky systému dosáhly vynikajících výsledků, splňují nebo překonávají stanovené cílové hodnoty. Doba odez