Optimisation de la conception des systèmes de surveillance intelligente de l'énergie pour la production décentralisée
Dans le contexte de la transition énergétique mondiale, la génération distribuée devient de plus en plus un élément essentiel de l'approvisionnement en électricité. Avec les progrès continus des technologies d'énergie renouvelable, l'adoption généralisée de sources d'énergie distribuées telles que l'énergie solaire et éolienne a injecté une nouvelle dynamique dans la réalisation d'une économie à faible teneur en carbone. Ce modèle améliore l'efficacité de l'utilisation de l'énergie, réduit les pertes de transmission et améliore la flexibilité et la fiabilité des systèmes électriques.
Selon la théorie des systèmes électriques, la fiabilité et la stabilité du réseau dépendent fortement de la gestion efficace des différentes sources de production. La complexité des systèmes électriques modernes exige un contrôle et une dispatching plus précis au sein des environnements de génération distribuée—surtout face aux fluctuations croissantes de la charge et à l'incertitude des ressources. Pour répondre à ces défis, des systèmes de surveillance intelligente de l'énergie ont émergé, utilisant des technologies avancées d'information et de communication pour permettre une surveillance en temps réel et un ajustement dynamique des ressources énergétiques. Cet article explore la conception des systèmes de surveillance intelligente de l'énergie et le contrôle optimisé dans la génération distribuée, visant à contribuer à la transition énergétique et à la réalisation des objectifs de développement durable.
1. Surveillance de l'énergie
La surveillance de l'énergie est une approche cruciale pour la supervision en temps réel, l'acquisition de données et l'analyse des opérations des systèmes électriques, visant à assurer la sécurité, la fiabilité et l'efficacité des systèmes électriques. Un système de surveillance de l'énergie se compose principalement d'unités d'acquisition de données, de réseaux de transmission de données, de plateformes de surveillance et de gestion, et de mécanismes d'alarme et de réponse. Les unités d'acquisition de données collectent des données opérationnelles provenant de divers équipements électriques—tels que les générateurs, transformateurs et dispositifs de distribution—y compris des paramètres clés tels que la tension, le courant, la fréquence et le facteur de puissance.
Les données collectées sont ensuite transmises via des réseaux de communication stables et sécurisés (par exemple, fibres optiques, transmission sans fil) au centre de surveillance. Un réseau de transmission de données efficace assure la ponctualité et l'intégrité des informations, fournissant une base fiable pour l'analyse ultérieure. La plateforme de surveillance et de gestion effectue une surveillance et une analyse en temps réel des données acquises, en utilisant des technologies telles que l'analyse de big data et le cloud computing pour fournir des interfaces visualisées et un support décisionnel, aidant les opérateurs à prendre des décisions efficaces.
2. Conception du système
2.1 Architecture du système
L'architecture du système de surveillance intelligente de l'énergie est présentée dans le tableau 1.
| Niveau hiérarchique | Fonction principale | Technologie clé |
| Couche de perception | Collecte de données en temps réel et prétraitement | Capteurs, compteurs intelligents |
| Couche réseau | Transmission de données et communication | Réseaux de fibres optiques, communication sans fil |
| Couche d'application | Analyse de données et visualisation | Algorithmes de traitement de données, big data |
Dans l'architecture du système de surveillance intelligente de l'énergie, les fonctions de chaque couche complètent leurs technologies clés respectives, formant un cadre opérationnel efficace. La couche de perception acquiert des données en temps réel grâce à des capteurs et des compteurs intelligents, servant de fondement et de préalable à la fonctionnalité du système. La précision et la ponctualité des données affectent directement la qualité de l'analyse ultérieure.
La couche réseau agit comme un hub de transmission de données, utilisant des technologies avancées telles que les fibres optiques et la communication sans fil pour s'assurer que les données sont transmises rapidement et de manière fiable au centre de surveillance. Elle doit également garantir l'intégrité et la sécurité des données, empêchant la perte ou la falsification pendant la transmission. La couche d'application est responsable de l'analyse approfondie des données et de leur visualisation, en utilisant des algorithmes de traitement de données avancés et des technologies de big data pour transformer des ensembles massifs de données en informations précieuses, soutenant les gestionnaires dans la prise de décisions précises.
2.2 Sélection du matériel
Les composants matériels du système et leurs principaux paramètres de performance sont présentés dans le tableau 2.
| Type de matériel | Modèle et spécifications | Paramètres de performance principaux |
| Capteur | Hikvision HikSensor - 500kV | Plage de mesure : 0 - 500 kV ; |
| Compteur intelligent | Huawei SmartMeter 3000 | Précision de mesure : Classe 0.1 |
| Dispositif de transmission de données | ZTE ZXTR S600 | Supporte la transmission Ethernet 10 Gbps |
| Serveur | Lenovo ThinkServer RD630 | CPU : Intel Xeon Gold 5218 ; |
| Dispositif de stockage de données | Western Digital WD Gold 18 TB | Capacité de stockage : 18 TB ; |
2.3 Stratégie de communication des données
2.3.1 Collecte et transmission de données
La collecte et la transmission de données sont des composants essentiels du système de surveillance intelligente de l'énergie, influençant directement la performance en temps réel et l'efficacité du système. Dans ce processus, divers capteurs et dispositifs de surveillance dans la couche de perception collectent des données opérationnelles clés du système électrique—telles que la tension, le courant, la puissance et la fréquence—ainsi que des informations sur l'état opérationnel des sources de génération distribuée.
Pour assurer la précision des données, les dispositifs d'acquisition doivent posséder une haute précision et une haute fiabilité [10]. Après la collecte, les données sont transmises à la couche réseau, principalement en utilisant des technologies de communication modernes telles que la communication par fibre optique, la communication sans fil et les technologies de l'Internet des objets (IoT). La communication par fibre optique, avec sa large bande passante et sa faible latence, est adaptée aux scénarios de transmission de données à grande échelle. La communication sans fil offre flexibilité et commodité, couvrant efficacement divers points de surveillance par le biais de signaux sans fil.
2.3.2 Mesures de sécurité
Dans les systèmes de surveillance intelligente de l'énergie, des mesures de sécurité telles que le chiffrement des données, la protection de la sécurité du réseau et le contrôle d'accès forment un cadre de sécurité multicouche. Ce cadre atténue efficacement les attaques externes et les risques internes, posant une base sécuritaire pour la mise en œuvre de la gestion intelligente de l'énergie. L'implémentation d'algorithmes de chiffrement robustes lors de la transmission des données empêche les données d'être interceptées ou modifiées. L'utilisation d'algorithmes de chiffrement symétriques tels que le Standard de chiffrement avancé (AES) garantit que seuls les utilisateurs disposant de la clé de déchiffrement correcte peuvent accéder aux données, protégeant ainsi l'intégrité et la confidentialité des informations sensibles et assurant que les données restent inchangées pendant la transmission. En ce qui concerne la protection de la sécurité du réseau, l'interconnexion de multiples appareils et systèmes augmente considérablement le risque d'attaques informatiques. Par conséquent, le déploiement de dispositifs de sécurité tels que les pare-feu, les Systèmes de détection d'intrusion (IDS) et les Systèmes de prévention d'intrusion (IPS) permet une surveillance en temps réel du trafic réseau, l'identification et le blocage des activités suspectes, empêchant ainsi les attaques malveillantes d'affecter le système et améliorant la sécurité globale. Les mécanismes de contrôle d'accès et d'authentification des utilisateurs, tels que le Contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC), assurent que seuls les utilisateurs autorisés peuvent accéder à des fonctions et données spécifiques du système. Cela réduit le risque de fuites de données internes, améliore la sécurité du système et empêche efficacement l'accès non autorisé.
3. Méthodologie de recherche
3.1 Conception de la recherche
Cette étude adopte une approche combinée de méthodes expérimentales et de simulation, intégrant des données réelles du marché de l'électricité avec une demande d'énergie simulée pour construire plusieurs scénarios expérimentaux.
Ces scénarios permettent un test et une évaluation complets du système. Dans la conception expérimentale, l'évaluation de la performance du système se concentre principalement sur des indicateurs tels que l'efficacité de planification, l'utilisation des ressources et le temps de réponse. En configurant différentes charges, allocations de ressources et modes de génération, on simule la performance du système dans diverses conditions de fonctionnement. D'autre part, l'évaluation de la sécurité se concentre sur la résilience du système face à des événements inattendus tels que les cyberattaques, les pannes de système et les violations de données.
Pour évaluer de manière complète la performance du système de surveillance intelligente de l'énergie, un cadre d'évaluation scientifique et un système d'indicateurs ont été conçus, couvrant des indicateurs de performance—y compris le temps de réponse, le taux de réussite de la planification, l'utilisation des ressources et la stabilité du système—and des indicateurs de sécurité—tels que le taux de détection d'intrusion, le temps de correction des vulnérabilités et la force du chiffrement des données.
3.2 Évaluation de la performance
L'évaluation de la performance du système de surveillance intelligente de l'énergie dans le contrôle optimisé de la génération distribuée est présentée dans le tableau 3.
| Indicateur de sécurité | Description | Méthode de mesure | Valeur cible |
| Niveau de chiffrement des données | La force de chiffrement de la transmission et du stockage des données du système | Évaluation de l'algorithme de chiffrement | AES-256 ou supérieur |
| Taux de détection d'intrusion | La capacité du système à détecter les accès anormaux et les attaques | Analyse des journaux de sécurité | >95% |
| Efficacité du contrôle d'accès | L'efficacité de la gestion des permissions d'utilisateur et des stratégies de contrôle d'accès | Audit des permissions | 100% de conformité |
| Temps de correction des vulnérabilités de sécurité | Le temps nécessaire pour corriger les vulnérabilités de sécurité identifiées | Analyse du temps de réponse aux vulnérabilités | <24 h |
| Fréquence d'audit de sécurité régulier | La fréquence des audits de sécurité sur le système | Analyse des rapports d'audit | Une fois par trimestre |
| Capacité de protection contre les logiciels malveillants | La capacité du système à se protéger contre les attaques de logiciels malveillants | Évaluation des logiciels de protection | 100% de couverture |
| Efficacité des stratégies de sauvegarde et de récupération | L'efficacité des stratégies de sauvegarde et de récupération des données | Tests de récupération | 100% de taux de succès |
Les indicateurs d'évaluation de la sécurité dans le tableau 4 fournissent des mesures de protection complètes pour le système de surveillance intelligente de l'énergie. Ces indicateurs couvrent des aspects tels que le chiffrement des données, la détection d'intrusion, le contrôle d'accès, la correction des vulnérabilités et la protection contre les logiciels malveillants, assurant que le système peut répondre efficacement aux menaces potentielles, y compris les cyberattaques, les violations de données et les logiciels malveillants.
Par exemple, le niveau de chiffrement des données nécessite l'utilisation de normes de chiffrement AES-256 ou supérieures pour garantir la sécurité de la transmission et du stockage des données ; le taux de détection d'intrusion cible est supérieur à 95%, assurant que le système peut identifier et répondre rapidement aux comportements d'accès anormal ou aux attaques. L'efficacité du contrôle d'accès doit atteindre 100% de conformité, assurant que la gestion des permissions d'utilisateur respecte strictement les politiques de sécurité. Le temps cible pour la correction des vulnérabilités de sécurité est inférieur à 24 heures, permettant une résolution rapide des vulnérabilités identifiées.
4. Résultats expérimentaux
4.1 Résultats des tests de performance
Les résultats des tests de performance sont présentés dans le tableau 5.
| Indicateur de performance | Valeur de test | Valeur cible | Résultat d'évaluation |
| Temps de réponse / s | 1.8 | <2.0 | Conforme |
| Vitesse de traitement des données / (enregistrements/s) | 2200 | >2000 | Conforme |
| Disponibilité du système | 0.9998 | >0.9995 | Conforme |
| Taux de perte d'énergie / % | 2.5 | <3.0 | Conforme |
| Taux de réussite de la planification optimisée / % | 92 | >90 | Conforme |
| Temps de récupération après panne / min | 4 | <5 | Conforme |
| Taux d'utilisation des ressources / % | 87 | >85 | Conforme |
Dans ce test de performance, tous les indicateurs du système se sont bien comportés, atteignant ou dépassant les valeurs cibles prédéfinies. Le temps de réponse du système était de 1.8 s, satisfaisant la exigence <2.0 s, indiquant une haute efficacité de planification. La vitesse de traitement des données a atteint 2 200 enregistrements par seconde, dépassant la exigence de 2 000 enregistrements/s, démontrant une forte capacité de traitement des données en temps réel. La disponibilité du système était de 99.98%, supérieure à la cible de 99.95%, reflétant une excellente stabilité et fiabilité. Le taux de perte d'énergie était de 2.5%, inférieur à la cible de 3.0%, optimisant l'efficacité de la transmission de l'énergie. Le taux de réussite de la planification optimisée a atteint 92%, soutenant efficacement les objectifs de dispatch du système. Le temps de récupération après panne et le taux d'utilisation des ressources étaient respectivement de 4 minutes et 87%, dépassant les normes établies, démontrant la capacité rapide de récupération du système en cas de panne et l'utilisation efficace des ressources. Les résultats indiquent que le système de surveillance intelligente de l'énergie présente une performance globale solide dans le contrôle optimisé de la génération distribuée.
4.2 Résultats des tests de sécurité
Les résultats des tests de sécurité sont présentés dans le tableau 6.
