Contra o pano de fundo da transição energética global, a geração distribuída está se tornando cada vez mais um componente vital do fornecimento de energia. Com avanços contínuos nas tecnologias de energia renovável, a adoção generalizada de fontes de energia distribuída, como a energia solar e eólica, injetou novo impulso na realização de uma economia de baixo carbono. Este modelo aumenta a eficiência do uso de energia, reduz as perdas de transmissão e melhora a flexibilidade e confiabilidade dos sistemas de energia.
De acordo com a teoria dos sistemas de energia, a confiabilidade e estabilidade da rede dependem fortemente da gestão eficaz de várias fontes de geração. A complexidade dos modernos sistemas de energia exige um controle e despacho mais precisos em ambientes de geração distribuída, especialmente diante do aumento das flutuações de carga e da incerteza de recursos. Para enfrentar esses desafios, surgiram sistemas inteligentes de monitoramento de energia, aproveitando tecnologias avançadas de informação e comunicação para permitir o monitoramento em tempo real e o ajuste dinâmico dos recursos de energia. Este artigo explora o design de sistemas inteligentes de monitoramento de energia e o controle otimizado na geração distribuída, visando contribuir para a transição energética e a consecução dos objetivos de desenvolvimento sustentável.
1. Monitoramento de Energia
O monitoramento de energia é uma abordagem crítica para a supervisão em tempo real, aquisição de dados e análise das operações do sistema de energia, com o objetivo de garantir a segurança, confiabilidade e eficiência dos sistemas de energia. Um sistema de monitoramento de energia consiste principalmente em unidades de aquisição de dados, redes de transmissão de dados, plataformas de monitoramento e gerenciamento, e mecanismos de alarme e resposta. As unidades de aquisição de dados coletam dados operacionais de vários equipamentos de energia, como geradores, transformadores e dispositivos de distribuição, incluindo parâmetros-chave como tensão, corrente, frequência e fator de potência.
Os dados coletados são então transmitidos via redes de comunicação estáveis e seguras (por exemplo, fibras ópticas, transmissão sem fio) para o centro de monitoramento. Uma rede de transmissão de dados eficiente garante a atualidade e integridade das informações, fornecendo uma base confiável para a análise subsequente. A plataforma de monitoramento e gerenciamento realiza o monitoramento e análise em tempo real dos dados adquiridos, utilizando tecnologias como análise de big data e computação em nuvem para fornecer interfaces visualizadas e suporte à tomada de decisões, auxiliando os operadores a tomar decisões eficazes.
2. Design do Sistema
2.1 Arquitetura do Sistema
A arquitetura do sistema de monitoramento de energia inteligente é mostrada na Tabela 1.
| Hierarquia | Função Principal | Tecnologia Chave |
| Camada de Percepção | Coleta de dados em tempo real e processamento preliminar | Sensores, medidores inteligentes |
| Camada de Rede | Transmissão de dados e comunicação | Redes de fibra óptica, comunicação sem fio |
| Camada de Aplicação | Análise e visualização de dados | Algoritmos de processamento de dados, big data |
Na arquitetura do sistema de monitoramento de energia inteligente, as funções de cada camada complementam suas respectivas tecnologias-chave, formando um quadro operacional eficiente. A camada de percepção adquire dados em tempo real através de sensores e medidores inteligentes, servindo como a base e pré-requisito para o funcionamento do sistema. A precisão e a atualidade dos dados afetam diretamente a qualidade da análise subsequente.
A camada de rede atua como um hub de transmissão de dados, utilizando tecnologias avançadas como fibras ópticas e comunicação sem fio para garantir que os dados sejam transmitidos rapidamente e de forma confiável para o centro de monitoramento. Ela também deve garantir a integridade e a segurança dos dados, evitando perdas ou alterações durante a transmissão. A camada de aplicação é responsável pela análise aprofundada e visualização de dados, utilizando algoritmos avançados de processamento de dados e tecnologias de big data para transformar grandes conjuntos de dados em insights valiosos, apoiando os gestores na tomada de decisões precisas.
2.2 Seleção de Hardware
Os componentes de hardware do sistema e seus principais parâmetros de desempenho são mostrados na Tabela 2.
| Tipo de Hardware | Modelo e Especificação | Principais Parâmetros de Desempenho |
| Sensor | Hikvision HikSensor - 500kV | Faixa de medição: 0 - 500 kV; |
| Medidor Inteligente | Huawei SmartMeter 3000 | Precisão de medição: Classe 0,1 |
| Dispositivo de Transmissão de Dados | ZTE ZXTR S600 | Suporta transmissão Ethernet de 10 Gbps |
| Servidor | Lenovo ThinkServer RD630 | CPU: Intel Xeon Gold 5218; |
| Dispositivo de Armazenamento de Dados | Western Digital WD Gold 18 TB | Capacidade de armazenamento: 18 TB; |
2.3 Estratégia de Comunicação de Dados
2.3.1 Coleta e Transmissão de Dados
A coleta e transmissão de dados são componentes centrais do sistema de monitoramento de energia inteligente, influenciando diretamente o desempenho em tempo real e a eficácia do sistema. Neste processo, diversos sensores e dispositivos de monitoramento na camada de percepção coletam dados operacionais-chave do sistema de energia, como tensão, corrente, potência e frequência, bem como informações de status operacional de fontes de geração distribuída.
Para garantir a precisão dos dados, os dispositivos de aquisição devem possuir alta precisão e alta confiabilidade [10]. Após a coleta, os dados são transmitidos para a camada de rede, utilizando principalmente tecnologias de comunicação modernas, como comunicação por fibra óptica, comunicação sem fio e tecnologias de Internet das Coisas (IoT). A comunicação por fibra óptica, com sua largura de banda elevada e baixa latência, é adequada para cenários de transmissão de grandes volumes de dados. A comunicação sem fio oferece flexibilidade e conveniência, cobrindo efetivamente diversos pontos de monitoramento através de sinais sem fio.
2.3.2 Medidas de Segurança
Nos sistemas de monitoramento de energia inteligente, medidas de segurança como criptografia de dados, proteção de segurança de rede e controle de acesso formam uma estrutura de segurança em camadas. Esta estrutura mitiga efetivamente ataques externos e riscos internos, estabelecendo uma base segura para a implementação de gestão de energia inteligente. Implementar algoritmos de criptografia robustos durante a transmissão de dados impede que os dados sejam interceptados ou alterados. O uso de algoritmos de criptografia simétricos, como o Advanced Encryption Standard (AES), garante que apenas usuários com a chave de descriptografia correta possam acessar os dados, protegendo a integridade e a confidencialidade de informações sensíveis e garantindo que os dados permaneçam inalterados durante a transmissão. Em relação à proteção de segurança de rede, a interconexão de múltiplos dispositivos e sistemas aumenta significativamente o risco de ciberataques. Portanto, a implantação de dispositivos de segurança, como firewalls, Sistemas de Detecção de Intrusão (IDS) e Sistemas de Prevenção de Intrusão (IPS), permite o monitoramento em tempo real do tráfego de rede, identificação e bloqueio de atividades suspeitas, prevenindo ataques maliciosos de afetar o sistema e melhorando a segurança geral. Mecanismos de controle de acesso e autenticação de usuários, como Controle de Acesso Baseado em Função (RBAC), garantem que apenas usuários autorizados possam acessar funções específicas do sistema e dados. Isso reduz o risco de vazamento interno de dados, melhora a segurança do sistema e previne efetivamente o acesso não autorizado.
3. Metodologia de Pesquisa
3.1 Design da Pesquisa
Este estudo adota uma abordagem combinada de métodos experimentais e de simulação, integrando dados reais do mercado de eletricidade com demanda de energia simulada para construir múltiplos cenários experimentais.
Esses cenários permitem uma avaliação e teste abrangentes do sistema. No design experimental, a avaliação do desempenho do sistema se concentra principalmente em métricas como eficiência de agendamento, utilização de recursos e tempo de resposta. Configurando diferentes cargas, alocações de recursos e modos de geração, simula-se o desempenho do sistema sob várias condições de operação. A avaliação de segurança, por outro lado, se concentra na resiliência do sistema contra eventos imprevistos, como ciberataques, falhas do sistema e violações de dados.
Para avaliar de forma abrangente o desempenho do sistema de monitoramento de energia inteligente, foi projetado um quadro de avaliação científica e um sistema de indicadores, abrangendo métricas de desempenho, incluindo tempo de resposta, taxa de sucesso de agendamento, utilização de recursos e estabilidade do sistema, e métricas de segurança, como taxa de detecção de intrusão, tempo de correção de vulnerabilidades e força de criptografia de dados.
3.2 Avaliação de Desempenho
A avaliação de desempenho do sistema de monitoramento de energia inteligente no controle otimizado de geração distribuída é mostrada na Tabela 3.
| Indicador de Segurança | Descrição | Método de Medição | Valor Alvo |
| Nível de Criptografia de Dados | A força de criptografia da transmissão e armazenamento de dados do sistema | Avaliação de Algoritmo de Criptografia | AES-256 ou superior |
| Taxa de Detecção de Intrusão | A capacidade do sistema de detectar acesso anormal e ataques | Análise de Logs de Segurança | >95% |
| Eficácia do Controle de Acesso | A eficácia da gestão de permissões de usuário e estratégias de controle de acesso | Auditoria de Permissões | 100% de Conformidade |
| Tempo de Reparo de Vulnerabilidades de Segurança | O tempo necessário para reparar vulnerabilidades de segurança identificadas | Análise de Tempo de Resposta a Vulnerabilidades | <24 h |
| Frequência de Auditoria de Segurança Regular | A frequência de condução de auditorias de segurança no sistema | Análise de Relatórios de Auditoria | Uma vez por trimestre |
| Capacidade de Proteção contra Software Malicioso | A capacidade do sistema de se proteger contra ataques de software malicioso | Avaliação de Software Protetor | 100% de Cobertura |
| Eficácia de Estratégias de Backup e Recuperação | A eficácia das estratégias de backup e recuperação de dados | Teste de Recuperação | 100% de Taxa de Sucesso |
As métricas de avaliação de segurança na Tabela 4 fornecem medidas de proteção abrangentes para o sistema de monitoramento de energia inteligente. Essas métricas abrangem aspectos como criptografia de dados, detecção de intrusões, controle de acesso, remediação de vulnerabilidades e proteção contra malware, garantindo que o sistema possa responder efetivamente a ameaças potenciais, incluindo ciberataques, violações de dados e software malicioso.
Por exemplo, o nível de criptografia de dados requer o uso de padrões de criptografia AES-256 ou superiores para garantir a segurança da transmissão e armazenamento de dados; a meta de taxa de detecção de intrusões é acima de 95%, garantindo que o sistema possa identificar e responder prontamente a comportamentos de acesso anormal ou ataques. A eficácia do controle de acesso deve atingir 100% de conformidade, garantindo que a gestão de permissões de usuário cumpra estritamente as políticas de segurança. A meta para o tempo de remediação de vulnerabilidades de segurança é dentro de 24 horas, permitindo a resolução rápida de vulnerabilidades identificadas.
4. Resultados Experimentais
4.1 Resultados dos Testes de Desempenho
Os resultados dos testes de desempenho são mostrados na Tabela 5.
| Indicador de Desempenho | Valor do Teste | Valor Alvo | Resultado da Avaliação |
| Tempo de Resposta / s | 1,8 | <2,0 | Dentro do Padrão |
| Velocidade de Processamento de Dados / (registros/s) | 2200 | >2000 | Dentro do Padrão |
| Disponibilidade do Sistema | 0,9998 | >0,9995 | Dentro do Padrão |
| Taxa de Perda de Energia / % | 2,5 | <3,0 | Dentro do Padrão |
| Taxa de Sucesso de Agendamento Otimizado / % | 92 | >90 | Dentro do Padrão |
| Tempo de Recuperação de Falha / min | 4 | <5 | Dentro do Padrão |
| Taxa de Utilização de Recursos / % | 87 | >85 | Dentro do Padrão |
Neste teste de desempenho, todos os indicadores do sistema apresentaram bom desempenho, atendendo ou superando os valores-alvo pré-definidos. O tempo de resposta do sistema foi de 1,8 s, satisfazendo o requisito de <2,0 s, indicando alta eficiência de agendamento. A velocidade de processamento de dados alcançou 2.200 registros por segundo, superando o requisito de 2.000 registros/s, demonstrando forte capacidade de processamento de dados em tempo real. A disponibilidade do sistema foi de 99,98%, superior ao alvo de 99,95%, refletindo excelente estabilidade e confiabilidade. A taxa de perda de energia foi de 2,5%, abaixo do alvo de 3,0%, otimizando a eficiência de transmissão de energia. A taxa de sucesso de agendamento otimizado atingiu 92%, apoiando eficazmente os objetivos de despacho do sistema. O tempo de recuperação de falha e a taxa de utilização de recursos foram de 4 minutos e 87%, respectivamente, ambos superando os padrões estabelecidos, demonstrando a rápida capacidade de recuperação do sistema em caso de falhas e a eficiente utilização de recursos. Os resultados indicam que o sistema de monitoramento de energia inteligente exibe forte desempenho geral no controle otimizado de geração distribuída.
4.2 Resultados dos Testes de Segurança
Os resultados dos testes de segurança são mostrados na Tabela 6.