На позадината на глобалната енергетска транзиција, распределената генерација се надворешно претвара во важен компонент на енергетската достава. Со непрекинати напредоци во технологиите за обновливи извори на енергија, широкото прифатување на распределени енергетски извори како сончевата и ветрената енергија инжектирале нова импулз во реализацијата на економија со ниски емисии на углерод. Овој модел ја подобрува ефикасноста на користење на енергијата, намалува губитоци при преносот и подобрува флексибилноста и надежноста на електричните системи.
Според теоријата на електрични системи, надежноста и стабилноста на мрежата тешко зависат од ефективното управување со различни извори на производство. Комплексноста на современите електрични системи бара повеќе прецизно контролирање и диспечерирање во околината на распределената генерација - особено поради растечките флуктуации на оптоварувањето и неизвесноста на изворите. За да се справат со овие предизвици, се појавиле интелигентни системи за мониторинг на енергијата, кои се користат напредни информациски и комуникациски технологии за овозможување на реално време мониторинг и динамичка прилагодба на енергетски извори. Овој труд истражува дизајнот на интелигентни системи за мониторинг на енергијата и оптимизирано контролирање во распределената генерација, со цел да допринесе кон енергетската транзиција и постигнувањето на цели за устойлив развој.
1. Мониторинг на енергијата
Мониторингот на енергијата е критичен пристап за реално време надзор, собирање на податоци и анализа на операциите на електричните системи, со цел да се осигура безбедноста, надежноста и ефикасноста на електричните системи. Системот за мониторинг на енергијата првенствено се состои од единици за собирање на податоци, мрежи за пренос на податоци, платформи за мониторинг и управување, и механизми за алармирање и реакција. Единиците за собирање на податоци собираваат оперативни податоци од различна електрична опрема - како генератори, трансформатори и дистрибутивни уреди - вклучувајќи ключни параметри како што се напон, стрuja, фреквенција и фактор на мощност.
Собраниот податок потоа се пренесува преку стабилни и сигурни комуникациски мрежи (на пример, оптички влакна, безжичен пренос) до центарот за мониторинг. Ефикасната мрежа за пренос на податоци осигурува своевременоста и целоста на информации, што овозможува надежна основа за последователна анализа. Платформата за мониторинг и управување провежува реално време мониторинг и анализа на собраниот податок, користејќи технологии како анализа на големи податоци и облачни пресметки за овозможување на визуелни интерфејси и поддршка за решение, помагајќи операторите да прават ефикасни решения.
2. Дизајн на системот
2.1 Архитектура на системот
Архитектурата на интелигентниот систем за мониторинг на енергијата е прикажана во Табела 1.
| Ниво | Главна функција | Клучна технологија |
| Перцептивен слој | Реално време собирање и претходна обработка на податоци | Сензори, интелигентни мерачи |
| Мрежен слој | Пренос и комуникација на податоци | Оптички влакна, безжична комуникација |
| Апликационен слој | Анализа и визуелизација на податоци | Алгоритми за обработка на податоци, големи податоци |
Во архитектурата на интелигентниот систем за мониторинг на енергијата, функциите на секој слој комплементираат нивните соодветни клучни технологии, формирајќи ефикасна оперативна рамка. Перцептивниот слој собира реални податоци преку сензори и интелигентни мерачи, служејќи како основа и предуслов за функционалноста на системот. Точноста и своевременоста на податоците директно влијаат на квалитетот на последователната анализа.
Мрежниот слој делува како хаб за пренос на податоци, користејќи напредни технологии како оптички влакна и безжична комуникација за осигурување на брз и надежен пренос на податоци до центарот за мониторинг. Тој мора да осигура целост и безбедност на податоците, спречувајќи губиток или тамиџии во текот на преносот. Апликациониот слој е одговорен за дубока анализа и визуелизација на податоци, користејќи напредни алгоритми за обработка на податоци и технологии за големи податоци за трансформација на масивни набори на податоци во вредни инсайти, поддржувајќи менажери во правењето на прецизна одлука.
2.2 Избор на хардвер
Хардверските компоненти на системот и нивните главни параметри за перформанси се прикажани во Табела 2.
| Тип на хардвер | Модел и спецификации | Главни параметри за перформанси |
| Сензор | Hikvision HikSensor - 500kV | Мерна опсег: 0 - 500 kV; |
| Интелигентен мерач | Huawei SmartMeter 3000 | Точност на мерење: Клас 0.1 |
| Уред за пренос на податоци | ZTE ZXTR S600 | Поддршка за 10 Gbps Ethernet пренос |
| Сервер | Lenovo ThinkServer RD630 | CPU: Intel Xeon Gold 5218; |
| Уред за складирање на податоци | Western Digital WD Gold 18 TB | Капацитет на складирање: 18 TB; |
2.3 Стратегија за комуникација на податоци
2.3.1 Собирање и пренос на податоци
Собирањето и преносот на податоци се костни компоненти на интелигентниот систем за мониторинг на енергијата, директно влијајќи на реално-временската перформансица и ефикасноста на системот. Во овој процес, различни сензори и уреди за мониторинг во перцептивниот слој собираваат клучни оперативни податоци од електричниот систем - како напон, стрuja, мощност и фреквенција - како и информации за оперативното состојба на распределените извори на производство.
За да се осигура точноста на податоците, уредите за собирање мора да поседуваат висока точност и надежност [10]. Последователно, податоците се пренесуваат до мрежниот слој, првенствено користејќи современи технологии за комуникација како оптички влакна, безжична комуникација и технологии за Интернет на работни предмети (IoT). Оптичката комуникација со нивната висока капацитет и ниска латенција е прифатлива за сценарија со масивен пренос на податоци. Безжичната комуникација нуди флексибилност и удобство, ефикасно покривајќи различни точки за мониторинг преку безжични сигнали.
2.3.2 Безбедносни мерки
Во интелигентните системи за мониторинг на енергијата, безбедносни мерки како шифрирање на податоци, заштита на мрежна безбедност и контрола на пристап формираат многолошки безбедносен фреймворк. Овој фреймворк ефикасно намалува вонредни напади и внатрешни ризици, поставувајќи безбедна основа за имплементација на интелигентно управување со енергијата. Имплементирањето на силни алгоритми за шифрирање во текот на пренос на податоци предотвратува податоците да бидат прехватени или тамиџии. Користењето на симетрични алгоритми за шифрирање како Advanced Encryption Standard (AES) осигурува дека само корисниците со точен кључ за дешифрирање можат да пристапат до податоците, што ги заштитува целостта и поверливоста на чувствителни информации и осигурува дека податоците остануваат недодирини во текот на преносот. Во однос на заштитата на мрежната безбедност, врскањето на повеќе уреди и системи значително зголемува ризикот од кибернапади. Затоа, деплојрањето на безбедносни уреди како фајрволи, Интрузија Детекција Системи (IDS) и Интрузија Предупредувачки Системи (IPS) овозможува реално време мониторинг на мрежниот трафик, идентификација и блокирање на сумнични активности, предотвратувајќи малични напади да влијаат на системот и подобрувајќи го целокупниот степен на безбедност. Механизми за контрола на пристап на корисник и аутентификација, како Role-Based Access Control (RBAC), осигуруваат дека само авторизирани корисници можат да пристапат до конкретни функции и податоци на системот. Ова намалува ризикот од утечки на податоци однутри, подобрувајќи го степенот на безбедност на системот и ефикасно предотвратувајќи неавторизиран пристап.
3. Методологија на истражување
3.1 Дизајн на истражување
Ова истражување прифаќа комбиниран пристап на експериментални и симулациони методи, интегрирајќи реални податоци од електричниот пазар со симулирани потреби за енергија за конструирање на повеќе експериментални сцени.
Овие сцени овозможуваат комплексно тестирање и евалуација на системот. Во дизајнот на експериментот, евалуацијата на перформансите на системот првенствено се фокусира на метрици како што се ефикасност на диспечерирање, користење на ресурси и време на одговор. Конфигурирајќи различни оптоварувања, доделување на ресурси и режими на производство, симулира се перформансата на системот под различни услови на работа.Евалуацијата на безбедноста, сепак, се фокусира на отпорноста на системот против непредвидени настани како што се кибернапади, системски падови и утечки на податоци.
За да се направи комплексна евалуација на перформансите на интелигентниот систем за мониторинг на енергијата, дизајниран е научен евалуативен фреймворк и систем на индикатори, вклучувајќи метрици за перформанса - вклучувајќи време на одговор, успешност на диспечерирање, користење на ресурси и стабилност на системот - и метрици за безбедност - како што се стапка на детекција на интрузија, време за поправка на слабости и јачина на шифрирање на податоци.
3.2 Евалуација на перформансите
Евалуацијата на перформансите на интелигентниот систем за мониторинг на енергијата во оптимизирано контролирање на распределената генерација е прикажана во Табела 3.
| Безбедносен индикатор | Опис | Метод за мерење | Целна вредност |
| Ниво на шифрирање на податоци | Јачината на шифрирање на пренос и складирање на податоци во системот | Евалуација на алгоритам за шифрирање | AES - 256 или повисоко |
| Стапка на детекција на интрузија | Способноста на системот да детектира аномален пристап и напади | Анализа на безбедносни логови | >95% |
| Ефикасност на контрола на пристап | Ефикасноста на управување со дозволи на корисник и стратегии за контрола на пристап | Ревизија на дозволи | 100% Соодветност |
| Време за поправка на безбедносни слабости | Времето потребно за поправка на идентификувани безбедносни слабости | Анализа на време за одговор на слабости | <24 h |
| Честота на регуларни безбедносни ревизии | Честота на провежување на безбедносни ревизии на системот | Анализа на извештаи за ревизии | Еднаш на три месеци |
| Способност за заштита од малично софтвер | Способноста на системот да се заштити од напади со малично софтвер | Евалуација на заштитен софтвер | 100% Обхвата |
| Ефикасност на стратегии за резервно копирање и восстановување | Ефикасноста на стратегии за резервно копирање и восстановување на податоци | Тестирање на восстановување | 100% Успешност |
Безбедносните метрики за евалуација во Табела 4 нудат комплетни заштитни мерки за интелигентниот систем за мониторинг на енергијата. Овие метрики покриваат аспекти како шифрирање на податоци, детекција на интрузија, контрола на пристап, поправка на слабости и заштита од малично софтвер, осигурувајќи дека системот може ефикасно да реагира на потенцијални заприкази вклучувајќи кибернапади, утечки на податоци и малично софтвер.
На пример, нивото на шифрирање на податоци бара користење на AES-256 или повисоки стандарди за шифрирање за да се осигура безбедноста на пренос и складирање на податоци; целната стапка на детекција на интрузија е над 95%, осигурувајќи дека системот може да идентификува и реагира на аномален пристап или нападни понашанија. Ефикасноста на контрола на пристап мора да достигне 100% соодветност, осигурувајќи дека управувањето со дозволи на корисник строго следи безбедносните политики. Целното време за поправка на безбедносни слабости е под 24 часа, овозможувајќи брзо решавање на идентификувани слабости.
4. Резултати од експериментите
4.1 Резултати од тестовите на перформансите
Резултатите од тестовите на перформансите се прикажани во Табела 5.