Optymalizacja projektu inteligentnych systemów monitorowania mocy dla rozproszonej generacji
Na tle globalnej transformacji energetycznej, rozproszone źródła energii stają się coraz ważniejszym elementem dostaw energii. Wraz z ciągłym postępem technologii odnawialnych, powszechne wdrożenie rozproszonych źródeł energii, takich jak energia słoneczna i wiatrowa, wprowadziło nowy impuls do realizacji gospodarki niskoemisyjnej. Ten model zwiększa efektywność wykorzystania energii, zmniejsza straty przesyłowe i poprawia elastyczność oraz niezawodność systemów energetycznych.
Zgodnie z teorią systemów energetycznych, niezawodność i stabilność sieci mocno zależą od skutecznego zarządzania różnymi źródłami generacji. Złożoność współczesnych systemów energetycznych wymaga bardziej precyzyjnego sterowania i dyspozycji w środowisku rozproszonej generacji — szczególnie w kontekście rosnących fluktuacji obciążeń i niepewności zasobów. Aby sprostać tym wyzwaniom, powstały inteligentne systemy monitoringu mocy, wykorzystujące zaawansowane technologie informacyjne i komunikacyjne do umożliwienia monitorowania w czasie rzeczywistym i dynamicznego dostosowywania zasobów energetycznych. Niniejszy artykuł bada projekt inteligentnych systemów monitoringu mocy i optymalizację sterowania w rozproszonej generacji, mając na celu przyczynienie się do transformacji energetycznej i osiągnięcia celów zrównoważonego rozwoju.
1. Monitorowanie mocy
Monitorowanie mocy jest kluczowym podejściem do nadzoru w czasie rzeczywistym, pozyskiwania danych i ich analizy operacji systemów energetycznych, mającym na celu zapewnienie bezpieczeństwa, niezawodności i efektywności systemów energetycznych. System monitorowania mocy składa się głównie z jednostek pozyskiwania danych, sieci transmisyjnych, platform monitorowania i zarządzania oraz mechanizmów alarmowych i reakcyjnych. Jednostki pozyskiwania danych zbierają dane operacyjne z różnych urządzeń energetycznych — takich jak generatory, transformery i urządzenia dystrybucyjne — w tym kluczowe parametry, takie jak napięcie, prąd, częstotliwość i cosinus φ.
Zebrane dane są następnie przesyłane przez stabilne i bezpieczne sieci komunikacyjne (np. światłowody, transmisja bezprzewodowa) do centrum monitorowania. Efektywna sieć transmisyjna zapewnia aktualność i integralność informacji, stanowiąc solidną podstawę dla kolejnej analizy. Platforma monitorowania i zarządzania przeprowadza monitorowanie w czasie rzeczywistym i analizę pozyskanych danych, wykorzystując technologie, takie jak analiza dużych danych i obliczenia w chmurze, do zapewnienia interfejsów wizualizacyjnych i wsparcia decyzyjnego, wspomagając operatorów w podejmowaniu skutecznych decyzji.
2. Projekt systemu
2.1 Architektura systemu
Architektura inteligentnego systemu monitorowania mocy przedstawiona jest w tabeli 1.
| Poziom | Główna funkcja | Kluczowa technologia |
| Warstwa percepcji | Pozyskiwanie danych w czasie rzeczywistym i wstępne przetwarzanie | Czujniki, inteligentne liczniki |
| Warstwa sieciowa | Przesyłanie danych i komunikacja | Sieci światłowodowe, komunikacja bezprzewodowa |
| Warstwa aplikacji | Analiza danych i wizualizacja | Algorytmy przetwarzania danych, duże dane |
W architekturze inteligentnego systemu monitorowania mocy, funkcje każdej warstwy uzupełniają się wzajemnie swoimi kluczowymi technologiami, tworząc efektywną strukturę operacyjną. Warstwa percepcji pozyskuje dane w czasie rzeczywistym za pomocą czujników i inteligentnych liczników, stanowiąc fundament i warunek wstępny funkcjonowania systemu. Dokładność i aktualność danych bezpośrednio wpływają na jakość późniejszej analizy.
Warstwa sieciowa działa jako centrum przesyłania danych, wykorzystując zaawansowane technologie, takie jak światłowody i komunikacja bezprzewodowa, aby zapewnić szybkie i niezawodne przesyłanie danych do centrum monitorowania. Musi również zapewniać integralność i bezpieczeństwo danych, zapobiegając utracie lub modyfikacji podczas przesyłania. Warstwa aplikacji odpowiada za szczegółową analizę i wizualizację danych, wykorzystując zaawansowane algorytmy przetwarzania danych i technologie dużych danych, aby przekształcać ogromne zestawy danych w cenne wnioski, wspierając menedżerów w podejmowaniu precyzyjnych decyzji.
2.2 Wybór sprzętu
Składniki sprzętowe systemu i ich główne parametry wydajności przedstawione są w tabeli 2.
| Typ sprzętu | Model i specyfikacja | Główne parametry wydajności |
| Czujnik | Hikvision HikSensor - 500kV | Zakres pomiaru: 0 - 500 kV; |
| Inteligentny licznik | Huawei SmartMeter 3000 | Dokładność pomiaru: Klasa 0.1 |
| Urządzenie przesyłania danych | ZTE ZXTR S600 | Obsługuje transmisję Ethernet 10 Gbps |
| Serwer | Lenovo ThinkServer RD630 | CPU: Intel Xeon Gold 5218; |
| Urządzenie magazynujące dane | Western Digital WD Gold 18 TB | Pojemność magazynowania: 18 TB; |
2.3 Strategia komunikacji danych
2.3.1 Pozyskiwanie i przesyłanie danych
Pozyskiwanie i przesyłanie danych to kluczowe elementy inteligentnego systemu monitorowania mocy, bezpośrednio wpływające na实时终止，我将继续翻译剩余部分。
Pozyskiwanie i przesyłanie danych to kluczowe elementy inteligentnego systemu monitorowania mocy, bezpośrednio wpływające na rzeczywistości i efektywność systemu. W tym procesie różne czujniki i urządzenia monitorujące w warstwie percepcji zbierają kluczowe dane operacyjne z systemu energetycznego — takie jak napięcie, prąd, moc i częstotliwość — oraz informacje o stanie operacyjnym źródeł rozproszonej generacji. Aby zapewnić dokładność danych, urządzenia pozyskiwania muszą posiadać wysoką precyzję i niezawodność [10]. Po zebraniu, dane są przesyłane do warstwy sieciowej, głównie wykorzystując nowoczesne technologie komunikacyjne, takie jak komunikacja światłowodowa, komunikacja bezprzewodowa i technologie Internetu Rzeczy (IoT). Komunikacja światłowodowa, dzięki wysokiej przepustowości i niskiemu opóźnieniu, jest odpowiednia dla scenariuszy przesyłania dużych ilości danych. Komunikacja bezprzewodowa oferuje elastyczność i wygodę, efektywnie pokrywając różne punkty monitorowania za pomocą sygnałów bezprzewodowych. 2.3.2 Środki zabezpieczeń W inteligentnych systemach monitorowania mocy, środki zabezpieczeń, takie jak szyfrowanie danych, ochrona sieci i kontrola dostępu, tworzą wielowarstwową strukturę zabezpieczeń. Ta struktura efektywnie łagodzi ataki zewnętrzne i ryzyko wewnętrzne, tworząc bezpieczną podstawę dla implementacji inteligentnego zarządzania mocy. Implementacja silnych algorytmów szyfrowania podczas przesyłania danych zapobiega przechwyceniu lub modyfikacji danych. Używanie symetrycznych algorytmów szyfrowania, takich jak Advanced Encryption Standard (AES), zapewnia, że tylko użytkownicy z właściwym kluczem deszyfrującym mogą uzyskać dostęp do danych, co chroni integralność i poufność wrażliwych informacji, zapewniając, że dane pozostają nienaruszone podczas przesyłania. W odniesieniu do ochrony sieci, połączenie wielu urządzeń i systemów znacznie zwiększa ryzyko cyberataków. Dlatego, wdrażanie urządzeń bezpieczeństwa, takich jak zapory, Systemy Wykrywania Intruzów (IDS) i Systemy Zapobiegania Intruzom (IPS), umożliwia monitorowanie ruchu sieciowego w czasie rzeczywistym, identyfikację i blokowanie podejrzanych działań, zapobiegając, aby ataki złośliwe nie wpływały na system i zwiększając ogólną bezpieczeństwo. Mechanizmy kontroli dostępu użytkowników i uwierzytelniania, takie jak Kontrola Dostępu Oparta na Rolach (RBAC), zapewniają, że tylko uprawnieni użytkownicy mogą uzyskać dostęp do określonych funkcji i danych systemu. To redukuje ryzyko wycieku danych wewnętrznych, zwiększa bezpieczeństwo systemu i skutecznie zapobiega nieautoryzowanemu dostępowi. 3. Metodologia badawcza 3.1 Projekt badawczy To badanie wykorzystuje kombinację metod eksperymentalnych i symulacyjnych, integrując realne dane rynku energii elektrycznej z symulowanym popytem na moc, aby skonstruować wiele scenariuszy eksperymentalnych. Te scenariusze umożliwiają kompleksowe testowanie i ocenę systemu. W projekcie badawczym, ocena wydajności systemu koncentruje się głównie na wskaźnikach, takich jak efektywność harmonogramowania, wykorzystanie zasobów i czas reakcji. Konfigurując różne obciążenia, alokacje zasobów i tryby generacji, symuluje się wydajność systemu w różnych warunkach operacyjnych. Ocena bezpieczeństwa, z drugiej strony, koncentruje się na odporności systemu na nieoczekiwane zdarzenia, takie jak cyberataki, awarie systemu i naruszenia danych. Aby kompleksowo ocenić wydajność inteligentnego systemu monitorowania mocy, zaprojektowano naukową ramę ewaluacyjną i system wskaźników, obejmujący wskaźniki wydajności — takie jak czas reakcji, stopień sukcesu harmonogramowania, wykorzystanie zasobów i stabilność systemu — oraz wskaźniki bezpieczeństwa, takie jak wskaźnik wykrywania intruzów, czas łatanie luk, i siła szyfrowania danych. 3.2 Ocena wydajności Ocena wydajności inteligentnego systemu monitorowania mocy w optymalnym sterowaniu rozproszonej generacją przedstawiona jest w tabeli 3. Wskaźniki bezpieczeństwa w tabeli 4 zapewniają kompleksowe środki ochronne dla inteligentnego systemu monitorowania mocy. Te wskaźniki obejmują aspekty, takie jak szyfrowanie danych, wykrywanie intruzów, kontrola dostępu, naprawa luk i ochrona przed złośliwym oprogramowaniem, zapewniając, że system może skutecznie reagować na potencjalne zagrożenia, w tym cyberataki, naruszenia danych i złośliwe oprogramowanie. Na przykład, poziom szyfrowania danych wymaga użycia standardów szyfrowania AES-256 lub wyższych, aby zapewnić bezpieczeństwo przesyłania i przechowywania danych; docelowy wskaźnik wykrywania intruzów wynosi powyżej 95%, zapewniając, że system może szybko identyfikować i reagować na nietypowe dostęp lub działania atakujące. Efektywność kontroli dostępu musi osiągnąć 100% zgodności, zapewniając, że zarządzanie uprawnieniami użytkowników ściśle przestrzega polityk bezpieczeństwa. Docelowy czas naprawy luk bezpieczeństwa wynosi do 24 godzin, umożliwiając szybkie rozwiązanie zidentyfikowanych luk. 4. Wyniki eksperymentów 4.1 Wyniki testów wydajności Wyniki testów wydajności przedstawione są w tabeli 5. W tym teście wydajności wszystkie wskaźniki systemu wykazały się dobrą wydajnością, spełniając lub przekraczając docelowe wartości. Czas reakcji systemu wyniósł 1.8 s, spełniając wymóg <2.0 s, co wskazuje na wysoką efektywność harmonogramowania. Szybkość przetwarzania danych osiągnęła 2,200 rekordów na sekundę, przekraczając wymóg 2,000 rekordów/s, demonstrując silną zdolność do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym. Dostępność systemu wyniosła 99.98%, wyższą niż docelowa 99.95%, co odbija doskonałą stabilność i niezawodność. Wskaźnik strat energii wyniósł 2.5%, poniżej docelowego 3.0%, optymalizując efektywność przesyłania mocy. Stopień sukcesu optymalizacji harmonogramu osiągnął 92%, skutecznie wspierając cele dyspozycji systemu. Czas odzyskiwania po awarii i wskaźnik wykorzystania zasobów wyniósł odpowiednio 4 minuty i 87% — oba przekraczając ustalone standardy — demonstrując szybką zdolność odzyskiwania systemu po awariach i efektywne wykorzystanie zasobów. Wyniki wskazują, że inteligentny system monitorowania mocy wykazuje silną ogólną wydajność w optymalnym sterowaniu rozproszonej generacją. 4.2 Wyniki testów bezpieczeństwa Wyniki testów bezpieczeństwa przedstawione są w tabeli 6.
Wskaźnik bezpieczeństwa
Opis
Metoda pomiaru
Docelowa wartość
Poziom szyfrowania danych
Siła szyfrowania podczas przesyłania i przechowywania danych systemu
Ewaluacja Algorytmu Szyfrowania
AES-256 lub wyższy
Wskaźnik wykrywania intruzów
Możliwość systemu do wykrywania nietypowych dostępu i ataków
Analiza dzienników bezpieczeństwa
>95%
Efektywność kontroli dostępu
Efektywność zarządzania uprawnieniami użytkowników i strategii kontroli dostępu
Audyt uprawnień
100% zgodności
Czas naprawy luk bezpieczeństwa
Czas potrzebny do naprawy zidentyfikowanych luk bezpieczeństwa
Analiza czasu reakcji na luki
<24 h
Częstotliwość regularnych audytów bezpieczeństwa
Częstotliwość przeprowadzania audytów bezpieczeństwa systemu
Analiza raportów audytu
Raz na kwartał
Możliwość ochrony przed złośliwym oprogramowaniem
Możliwość systemu do ochrony przed atakami złośliwego oprogramowania
Ewaluacja oprogramowania ochronnego
100% pokrycia
Efektywność strategii kopii zapasowych i odzyskiwania
Efektywność strategii kopii zapasowych i odzyskiwania danych
Testowanie odzyskiwania
100% skuteczności
Wskaźnik wydajności
Wartość testowa
Docelowa wartość
Wynik ewaluacji
Czas reakcji / s
1.8
<2.0
Zgodny ze standardem
Szybkość przetwarzania danych / (rekord/s)
2200
>2000
Zgodny ze standardem
Dostępność systemu
0.9998
>0.9995
Zgodny ze standardem
Wskaźnik strat energii / %
2.5
<3.0
Zgodny ze standardem
Stopień sukcesu optymalizacji harmonogramu / %
92
>90
Zgodny ze standardem
Czas odzyskiwania po awarii / min
4
<5
Zgodny ze standardem
Wskaźnik wykorzystania zasobów / %
87
>85
Zgodny ze standardem
