Optimiertes Design von intelligenten Stromüberwachungssystemen für dezentrale Erzeugung

Im Kontext der globalen Energiewende wird die dezentrale Energieerzeugung zunehmend zu einem wichtigen Bestandteil der Stromversorgung. Mit den ständigen Fortschritten in erneuerbaren Energietechnologien hat die weit verbreitete Nutzung dezentraler Energiequellen wie Solarenergie und Windenergie neue Dynamik in die Realisierung einer niederemissionswirtschaftlichen Wirtschaft eingebracht. Dieses Modell verbessert die Energieeffizienz, reduziert Verluste bei der Übertragung und erhöht die Flexibilität und Zuverlässigkeit von Stromsystemen.

Laut der Theorie des Stromnetzes hängen die Netzstabilität und -zuverlässigkeit stark von der effektiven Verwaltung verschiedener Erzeugungsquellen ab. Die Komplexität moderner Stromnetze erfordert eine präzisere Steuerung und Verteilung in dezentralen Erzeugungsumgebungen, insbesondere aufgrund steigender Lastfluktuationen und Ressourcenunsicherheit. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, sind intelligente Stromüberwachungssysteme entstanden, die fortschrittliche Informationstechnologie und Kommunikationstechnologien nutzen, um eine Echtzeitüberwachung und dynamische Anpassung von Energiemitteln zu ermöglichen. In diesem Artikel wird das Design intelligenter Stromüberwachungssysteme und optimierte Steuerung in der dezentralen Energieerzeugung untersucht, mit dem Ziel, zur Energiewende und zur Erreichung nachhaltiger Entwicklungsziele beizutragen.

1. Stromüberwachung
Stromüberwachung ist ein entscheidender Ansatz für die Echtzeitüberwachung, Datenerfassung und Analyse der Betriebsvorgänge von Stromsystemen, um die Sicherheit, Zuverlässigkeit und Effizienz von Stromsystemen zu gewährleisten. Ein Stromüberwachungssystem besteht hauptsächlich aus Datenerfassungseinheiten, Datenübertragungsnetzen, Überwachungs- und Verwaltungsplattformen sowie Alarm- und Reaktionssystemen. Die Datenerfassungseinheiten sammeln Betriebsdaten von verschiedenen Stromgeräten, wie Generatoren, Transformator und Verteilungseinrichtungen, einschließlich wichtiger Parameter wie Spannung, Strom, Frequenz und Leistungsfaktor.

Die gesammelten Daten werden dann über stabile und sichere Kommunikationsnetzwerke (z.B. Glasfaser, drahtlose Übertragung) an das Überwachungszentrum übertragen. Ein effizientes Datenübertragungsnetzwerk stellt die Aktualität und Integrität der Informationen sicher und bietet eine verlässliche Grundlage für die nachfolgende Analyse. Die Überwachungs- und Verwaltungsplattform führt eine Echtzeitüberwachung und Analyse der erfassten Daten durch, nutzt Technologien wie Big-Data-Analyse und Cloud-Computing, um visualisierte Schnittstellen und Entscheidungsunterstützung bereitzustellen, um Betreibern bei der Fällung effektiver Entscheidungen zu helfen.

2. Systemdesign

2.1 Systemarchitektur

Die Architektur des intelligenten Stromüberwachungssystems ist in Tabelle 1 dargestellt.

In der Architektur des intelligenten Stromüberwachungssystems ergänzen sich die Funktionen jeder Ebene mit ihren jeweiligen Kern-Technologien, um einen effizienten Betriebsrahmen zu bilden. Die Wahrnehmungsebene erfasst Echtzeitdaten mithilfe von Sensoren und Smart-Metern, die als Grundlage und Voraussetzung für die Systemfunktion dienen. Die Genauigkeit und Aktualität der Daten beeinflussen direkt die Qualität der nachfolgenden Analyse.

Die Netzwerkebene fungiert als Datenübertragungsknotenpunkt, der fortgeschrittene Technologien wie Glasfaser und drahtlose Kommunikation nutzt, um sicherzustellen, dass Daten schnell und zuverlässig zum Überwachungszentrum übertragen werden. Sie muss auch die Integrität und Sicherheit der Daten gewährleisten, um Verlust oder Manipulation während der Übertragung zu verhindern. Die Anwendungsebene ist für die vertiefte Datenanalyse und Visualisierung zuständig, nutzt fortgeschrittene Datenverarbeitungsalgorithmen und Big-Data-Technologien, um große Datensätze in wertvolle Erkenntnisse zu verwandeln und Manager bei genauen Entscheidungen zu unterstützen.

2.2 Hardwareauswahl

Die Systemhardwarekomponenten und ihre Hauptleistungsparameter sind in Tabelle 2 dargestellt.

2.3 Datenkommunikationsstrategie

2.3.1 Datensammlung und -übertragung

Datensammlung und -übertragung sind zentrale Komponenten des intelligenten Stromüberwachungssystems und beeinflussen direkt die Echtzeitleistung und Effektivität des Systems. In diesem Prozess sammeln verschiedene Sensoren und Überwachungsgeräte in der Wahrnehmungsebene wichtige Betriebsdaten aus dem Stromsystem, wie Spannung, Strom, Leistung und Frequenz, sowie Betriebsstatusinformationen aus dezentralen Erzeugungsquellen.

Um die Datengenauigkeit zu gewährleisten, müssen die Erfassungsgeräte hohe Präzision und hohe Zuverlässigkeit aufweisen [10]. Nach der Erfassung werden die Daten an die Netzwerkebene übertragen, wobei hauptsächlich moderne Kommunikationstechnologien wie Glasfaserkommunikation, drahtlose Kommunikation und Internet der Dinge (IoT)-Technologien verwendet werden. Glasfaserkommunikation, mit ihrer hohen Bandbreite und geringen Latenz, ist für Szenarien mit großem Datenverkehr geeignet. Drahtlose Kommunikation bietet Flexibilität und Bequemlichkeit, indem sie wirksam verschiedene Überwachungspunkte über drahtlose Signale abdeckt.

2.3.2 Sicherheitsmaßnahmen

In intelligenten Stromüberwachungssystemen bilden Sicherheitsmaßnahmen wie Datenverschlüsselung, Netzwerksicherheitsschutz und Zugriffskontrolle ein mehrschichtiges Sicherheitsframework. Dieses Framework mindert effektiv externe Angriffe und interne Risiken und legt eine sichere Grundlage für die Implementierung intelligenter Stromverwaltung. Durch die Implementierung starker Verschlüsselungsalgorithmen während der Datenübertragung wird verhindert, dass Daten abgefangen oder manipuliert werden. Die Verwendung symmetrischer Verschlüsselungsalgorithmen wie Advanced Encryption Standard (AES) stellt sicher, dass nur Benutzer mit dem korrekten Entschlüsselungsschlüssel auf die Daten zugreifen können, wodurch die Integrität und Vertraulichkeit sensibler Informationen geschützt und die Unveränderbarkeit der Daten während der Übertragung gewährleistet wird. Was den Schutz der Netzwerksicherheit betrifft, so erhöht die Vernetzung mehrerer Geräte und Systeme signifikant das Risiko von Cyberangriffen. Daher ermöglicht die Bereitstellung von Sicherheitsgeräten wie Firewalls, Intrusion Detection Systems (IDS) und Intrusion Prevention Systems (IPS) die Echtzeitüberwachung des Netzwerkverkehrs, die Identifizierung und Blockierung verdächtiger Aktivitäten, um zu verhindern, dass bösartige Angriffe das System beeinträchtigen und die Gesamtsicherheit zu verbessern. Benutzerzugriffskontroll- und Authentifizierungsmechanismen, wie Role-Based Access Control (RBAC), stellen sicher, dass nur autorisierte Benutzer auf bestimmte Systemfunktionen und Daten zugreifen können. Dies reduziert das Risiko interner Datenlecks, verbessert die System-Sicherheit und verhindert effektiv unbefugten Zugriff.

3. Forschungsmethodik

3.1 Forschungsdesign

Diese Studie verwendet einen kombinierten Ansatz aus experimentellen und Simulationsmethoden, integriert reale Strommarkt-Daten mit simulierten Strombedarfsdaten, um mehrere experimentelle Szenarien zu erstellen.

Diese Szenarien ermöglichen eine umfassende Testung und Bewertung des Systems. Im Experimentaldesign fokussiert sich die Bewertung der Systemleistung hauptsächlich auf Metriken wie Scheduling-Effizienz, Ressourcennutzung und Antwortzeit. Durch die Konfiguration verschiedener Lasten, Ressourcenallokationen und Erzeugungsmodi wird die Leistung des Systems unter verschiedenen Betriebsbedingungen simuliert. Die Sicherheitsbewertung konzentriert sich andererseits auf die Resilienz des Systems gegenüber unerwarteten Ereignissen wie Cyberangriffen, Systemausfällen und Datenverletzungen.

Um die Leistung des intelligenten Stromüberwachungssystems umfassend zu bewerten, wurde ein wissenschaftliches Bewertungsframework und Indikatorsystem entwickelt, das Leistungsmetriken wie Antwortzeit, Scheduling-Erfolgsrate, Ressourcennutzung und Systemstabilität sowie Sicherheitsmetriken wie Intrusion Detection Rate, Schwachstellen-Patching-Zeit und Datenverschlüsselungsstärke umfasst.

3.2 Leistungsbewertung

Die Leistungsbewertung des intelligenten Stromüberwachungssystems in der optimierten Steuerung der dezentralen Energieerzeugung ist in Tabelle 3 dargestellt.

Die Sicherheitsbewertungsmetriken in Tabelle 4 bieten umfassende Schutzmaßnahmen für das intelligente Stromüberwachungssystem. Diese Metriken umfassen Aspekte wie Datenverschlüsselung, Intrusion Detection, Zugriffskontrolle, Schwachstellenbehebung und Malware-Schutz, um sicherzustellen, dass das System potenzielle Bedrohungen wie Cyberangriffe, Datenverletzungen und bösartige Software effektiv bewältigen kann.

So erfordert beispielsweise die Datenverschlüsselungsebene die Verwendung von AES-256 oder höheren Verschlüsselungsstandards, um die Sicherheit der Datenübertragung und -speicherung zu gewährleisten; das Ziel für die Intrusion Detection Rate liegt über 95%, um sicherzustellen, dass das System ungewöhnlichen Zugriff oder Angriffsverhalten zeitgerecht identifizieren und darauf reagieren kann. Die Zugriffskontrolleffektivität muss 100% Compliance erreichen, um sicherzustellen, dass die Benutzerberechtigungsverwaltung strikt den Sicherheitsrichtlinien folgt. Das Ziel für die Reparaturzeit von Sicherheitsschwachstellen liegt innerhalb von 24 Stunden, um eine schnelle Behebung identifizierter Schwachstellen zu ermöglichen.

4. Experimentellergebnisse

4.1 Leistungstestergebnisse

Die Leistungstestergebnisse sind in Tabelle 5 dargestellt.

In diesem Leistungstest leisteten alle Systemmetriken gut, trafen oder überschritten die vorgegebenen Ziele. Die Systemantwortzeit betrug 1.8 s, was den Anforderungen <2.0 s entsprach, was auf eine hohe Scheduling-Effizienz hinweist. Die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit erreichte 2.200 Datensätze pro Sekunde, was die Anforderung von 2.000 Datensätze/s übertraf und eine starke Echtzeit-Datenverarbeitungsfähigkeit demonstrierte. Die Systemverfügbarkeit lag bei 99,98%, was den Zielwert von 99,95% übertraf und ausgezeichnete Stabilität und Zuverlässigkeit zeigte. Die Energieverlustrate betrug 2,5%, was unter dem Zielwert von 3,0% lag und die Effizienz der Energieübertragung optimierte. Die Optimierungsscheduling-Erfolgsrate erreichte 92%, unterstützte die Dispatch-Ziele des Systems effektiv. Fehlerbehebungszeit und Ressourcennutzung waren 4 Minuten und 87% und übertrafen beide die festgelegten Standards, was die schnelle Wiederherstellungsfähigkeit des Systems im Falle von Fehlern und die effiziente Ressourcennutzung demonstrierte. Die Ergebnisse zeigen, dass das intelligente Stromüberwachungssystem in der optimierten Steuerung der dezentralen Energieerzeugung eine starke Gesamtleistung aufweist.

4.2 Sicherheitstestergebnisse

Die Sicherheitstestergebnisse sind in Tabelle 6 dargestellt.

Sicherheitsindikator	Testwert	Zielwert	Bewertungsergebnis
Datenverschlüsselungsebene	AES - 256	AES - 256 oder höher	Den Anforderungen entsprechend
Intrusion Detection Rate	97%	>95%	Den Anforderungen entsprechend
Effektivität der Zugriffskontrolle	100% Compliant	100% Compliant	Den Anforderungen entsprechend
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