Оптимизированный дизайн интеллектуальных систем мониторинга электроэнергии для распределенной генерации

На фоне глобального энергетического перехода распределенная генерация становится все более важным компонентом энергоснабжения. С постоянными технологическими достижениями в области возобновляемых источников энергии широкое распространение таких источников, как солнечная и ветровая энергия, внесло новый импульс в реализацию низкоуглеродной экономики. Эта модель повышает эффективность использования энергии, снижает потери при передаче и улучшает гибкость и надежность энергетических систем.

Согласно теории энергетических систем, надежность и стабильность сетей во многом зависят от эффективного управления различными источниками генерации. Комплексность современных энергетических систем требует более точного контроля и диспетчеризации в условиях распределенной генерации, особенно в условиях растущих колебаний нагрузки и неопределенности ресурсов. Для решения этих проблем появились интеллектуальные системы мониторинга энергии, использующие передовые информационные и коммуникационные технологии для обеспечения реального времени мониторинга и динамической настройки энергоресурсов. В данной статье рассматривается проектирование интеллектуальных систем мониторинга энергии и оптимизация управления в распределенной генерации, с целью внести вклад в энергетический переход и достижение целей устойчивого развития.

1. Мониторинг энергии
Мониторинг энергии является критически важным подходом для оперативного наблюдения, сбора данных и анализа работы энергетических систем, направленный на обеспечение безопасности, надежности и эффективности энергетических систем. Система мониторинга энергии в основном состоит из блоков сбора данных, сетей передачи данных, платформ мониторинга и управления, а также механизмов оповещения и реагирования. Блоки сбора данных собирают операционные данные с различных энергетических устройств, таких как генераторы, трансформаторы и устройства распределения, включая ключевые параметры, такие как напряжение, ток, частота и коэффициент мощности.

Собранные данные затем передаются через стабильные и защищенные сети связи (например, оптоволокно, беспроводная передача) в центр мониторинга. Эффективная сеть передачи данных обеспечивает своевременность и целостность информации, предоставляя надежную основу для последующего анализа. Платформа мониторинга и управления проводит оперативный мониторинг и анализ собранных данных, используя технологии, такие как анализ больших данных и облачные вычисления, для предоставления визуализированных интерфейсов и поддержки принятия решений, помогая операторам принимать эффективные решения.

2. Проектирование системы

2.1 Архитектура системы

Архитектура интеллектуальной системы мониторинга энергии показана в таблице 1.

В архитектуре интеллектуальной системы мониторинга энергии функции каждого уровня дополняются соответствующими ключевыми технологиями, формируя эффективную операционную рамку. Уровень восприятия собирает оперативные данные через датчики и умные счетчики, служа основой и предпосылкой для функциональности системы. Точность и своевременность данных напрямую влияют на качество последующего анализа.

Сетевой уровень выступает в качестве центра передачи данных, используя передовые технологии, такие как оптоволокно и беспроводная связь, для обеспечения быстрой и надежной передачи данных в центр мониторинга. Он также должен обеспечивать целостность и безопасность данных, предотвращая их потерю или изменение во время передачи. Прикладной уровень отвечает за глубокий анализ данных и визуализацию, используя передовые алгоритмы обработки данных и технологии больших данных, чтобы превратить огромные объемы данных в ценные выводы, поддерживающие менеджеров в принятии точных решений.

2.2 Выбор оборудования

Компоненты оборудования системы и их основные эксплуатационные параметры показаны в таблице 2.

2.3 Стратегия передачи данных

2.3.1 Сбор и передача данных

Сбор и передача данных являются ключевыми компонентами интеллектуальной системы мониторинга энергии,直接影响实时性能和有效性。在这个过程中，感知层中的各种传感器和监控设备收集来自电力系统的关键运行数据，如电压、电流、功率和频率，以及分布式发电源的运行状态信息。 为了确保数据准确性，采集设备必须具备高精度和高可靠性[10]。收集后，数据通过现代通信技术（如光纤通信、无线通信和物联网技术）传输到网络层。光纤通信以其高带宽和低延迟适合大规模数据传输场景。无线通信则提供了灵活性和便利性，通过无线信号有效覆盖各种监控点。 **2.3.2 安全措施** 在智能电力监控系统中，诸如数据加密、网络安全保护和访问控制等安全措施形成了多层次的安全框架。该框架有效缓解了外部攻击和内部风险，为智能电力管理的实施奠定了安全基础。在数据传输过程中实施强加密算法，防止数据被截获或篡改。使用对称加密算法如高级加密标准（AES），确保只有拥有正确解密密钥的用户才能访问数据，从而保护敏感信息的完整性和机密性，确保数据在传输过程中不被篡改。关于网络安全保护，多设备和系统的互联显著增加了网络攻击的风险。因此，部署防火墙、入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS）等安全设备，能够实时监控网络流量，识别并阻止可疑活动，防止恶意攻击影响系统，提高整体安全性。用户访问控制和认证机制，如基于角色的访问控制（RBAC），确保只有授权用户才能访问特定的系统功能和数据。这减少了内部数据泄露的风险，提高了系统安全性，并有效防止未经授权的访问。 **3. 研究方法** **3.1 研究设计** 本研究采用实验与仿真相结合的方法，将实际电力市场数据与模拟电力需求结合起来，构建多个实验场景。 这些场景使系统能够进行全面的测试和评估。在实验设计中，系统性能评估主要关注调度效率、资源利用率和响应时间等指标。通过配置不同的负载、资源配置和发电模式，模拟系统在不同运行条件下的性能。另一方面，安全性评估则关注系统对意外事件（如网络攻击、系统故障和数据泄露）的抵御能力。 为了全面评估智能电力监控系统的性能，设计了一个科学的评估框架和指标体系，涵盖性能指标（包括响应时间、调度成功率、资源利用率和系统稳定性）和安全指标（如入侵检测率、漏洞修补时间和数据加密强度）。 **3.2 性能评估** 表3展示了智能电力监控系统在优化控制分布式发电中的性能评估结果。 | 安全指标 | 描述 | 测量方法 | 目标值 | | --- | --- | --- | --- | | 数据加密等级 | 系统数据传输和存储的加密强度 | 加密算法评估 | AES-256或更高 | | 入侵检测率 | 系统检测异常访问和攻击的能力 | 安全日志分析 | >95% | | 访问控制有效性 | 用户权限管理和访问控制策略的有效性 | 权限审计 | 100%合规 | | 安全漏洞修复时间 | 修复已识别安全漏洞所需的时间 | 漏洞响应时间分析 | <24小时 | | 定期安全审计频率 | 对系统进行定期安全审计的频率 | 审计报告分析 | 每季度一次 | | 恶意软件防护能力 | 系统抵御恶意软件攻击的能力 | 防护软件评估 | 100%覆盖率 | | 备份和恢复策略的有效性 | 数据备份和恢复策略的有效性 | 恢复测试 | 100%成功率 | 表4中的安全评估指标为智能电力监控系统提供了全面的保护措施。这些指标涵盖了数据加密、入侵检测、访问控制、漏洞修复和恶意软件防护等方面，确保系统能够有效应对潜在威胁，包括网络攻击、数据泄露和恶意软件。 例如，数据加密等级要求使用AES-256或更高级别的加密标准，以确保数据传输和存储的安全；入侵检测率目标高于95%，确保系统能够及时识别并响应异常访问或攻击行为。访问控制有效性必须达到100%合规，确保用户权限管理严格遵守安全政策。安全漏洞修复时间的目标是在24小时内，实现快速解决已识别的漏洞。 **4. 实验结果** **4.1 性能测试结果** 表5显示了性能测试结果。 | 性能指标 | 测试值 | 目标值 | 评估结果 | | --- | --- | --- | --- | | 响应时间 / s | 1.8 | <2.0 | 达标 | | 数据处理速度 / (条/秒) | 2200 | >2000 | 达标 | | 系统可用性 | 0.9998 | >0.9995 | 达标 | | 能耗率 / % | 2.5 | <3.0 | 达标 | | 优化调度成功率 / % | 92 | >90 | 达标 | | 故障恢复时间 / 分钟 | 4 | <5 | 达标 | | 资源利用率 / % | 87 | >85 | 达标 | 在这次性能测试中，所有系统指标表现良好，达到或超过预设目标值。系统的响应时间为1.8秒，满足<2.0秒的要求，表明调度效率高。数据处理速度达到每秒2200条记录，超过每秒2000条记录的要求，显示出强大的实时数据处理能力。系统可用性为99.98%，高于99.95%的目标，反映了出色的稳定性和可靠性。能耗率为2.5%，低于3.0%的目标，优化了电力传输效率。优化调度成功率达到92%，有效支持了系统的调度目标。故障恢复时间和资源利用率分别为4分钟和87%，均超出既定标准，展示了系统在故障情况下的快速恢复能力和高效的资源利用。结果表明，智能电力监控系统在优化控制分布式发电方面表现出强大的整体性能。 **4.2 安全测试结果** 表6显示了安全测试结果。 | 安全指标 | 测试值 | 目标值 | 评估结果 | | --- | --- | --- | --- | | 数据加密等级 | AES-256 | AES-256或更高 | 达标 | | 入侵检测率 | 97% | >95% | 达标 | | 访问控制有效性 | 100%合规 | 100%合规 | 达标 | | 安全漏洞修复时间 | 18小时 | <24小时 | 达标 | | 定期安全审计频率 | 每季度一次 | 每季度一次 | 达标 | | 恶意软件防护能力 | 100%覆盖率 | 100%覆盖率 | 达标 | | 备份和恢复策略的有效性 | 100%成功率 | 100%成功率 | 达标 | 在安全测试中，系统表现出高水平的保护，所有安全指标均达到或超过预期目标。数据加密等级采用AES-256算法，符合最高标准，确保数据传输和存储的安全。入侵检测率达到97%，超过95%的要求，表明系统能够有效识别并响应潜在的网络攻击。 访问控制策略也表现出色，所有用户权限和访问行为均100%合规。系统在检测到漏洞后的18小时内完成修复，显著快于24小时的目标，增强了其对新兴安全威胁的响应能力。此外，系统数据备份和恢复策略的测试显示，备份和恢复过程均以100%的成功率完成，进一步提高了数据安全和业务连续性。智能电力监控系统在安全性方面表现出色，展示了强大而有效的保护能力。