Optimizovan dizajn inteligentnih sistema za nadzor snage za raspodeljenu proizvodnju

Na pozadini globalne energetske tranzicije, raspodeljana proizvodnja sve više postaje ključni sastavni deo snabdevanja električnom energijom. Sa stalnim napretkom tehnologija obnovljivih izvora energije, široko usvajanje raspodeljenih izvora energije, kao što su sunčeva i vetrana energija, unijelo je novi potencijal za ostvarivanje niskougljične ekonomije. Ovaj model povećava efikasnost iskorišćenja energije, smanjuje gubitke pri prenosu i poboljšava fleksibilnost i pouzdanost sistema snabdevanja električnom energijom.

Prema teoriji elektroenergetskih sistema, pouzdanost i stabilnost mreže značajno zavise od efektivnog upravljanja različitim izvorima proizvodnje. Kompleksnost modernih elektroenergetskih sistema zahteva precizniju kontrolu i raspoređivanje u okruženju raspodeljene proizvodnje - posebno u svetlu rastućih fluktuacija opterećenja i neizvesnosti resursa. Da bi se ovi izazovi rešili, pojavile su se inteligentne sisteme nadzora snage, koje koriste napredne informacione i komunikacione tehnologije kako bi omogućile stvarno-vremenski nadzor i dinamičku prilagodbu resursa snage. Ovaj rad istražuje dizajn inteligentnih sistema nadzora snage i optimizovanu kontrolu u raspodeljenoj proizvodnji, sa ciljem doprinosa energetskoj tranziciji i ostvarivanju ciljeva održivog razvoja.

1. Nadzor snage
Nadzor snage jeste ključan pristup za stvarno-vremenski nadzor, prikupljanje podataka i analizu operacija elektroenergetskih sistema, sa ciljem osiguranja bezbednosti, pouzdanosti i efikasnosti elektroenergetskih sistema. Sistem nadzora snage uglavnom se sastoji od jedinica za prikupljanje podataka, mreža za prenos podataka, platforme za nadzor i upravljanje, kao i mehanizama za alarmisanje i odgovarajuće akcije. Jednice za prikupljanje podataka prikupljaju operativne podatke sa različitih električnih opreme - kao što su generatori, transformatori i distribucijska uređenja - uključujući ključne parametre poput napona, struje, frekvencije i faktora snage.

Prikupljeni podaci se zatim prenose putem stabilnih i sigurnih komunikacionih mreža (npr. optičke vlakne, bežični prenos) do centra za nadzor. Efikasna mreža za prenos podataka osigurava pravo-vremenski i integritet informacija, pružajući pouzdanu osnovu za kasnije analize. Platforma za nadzor i upravljanje vrši stvarno-vremenski nadzor i analizu prikupljenih podataka, koristeći tehnologije kao što su analiza velikih podataka i cloud računarstvo kako bi pružila vizualizovane interfejse i podršku u donošenju odluka, pomažući operatorima da donesu efektivne odluke.

2.Dizajn sistema

2.1 Arhitektura sistema

Arhitektura inteligentnog sistema nadzora snage prikazana je u Tabeli 1.

U arhitekturi inteligentnog sistema nadzora snage, funkcije svakog sloja dopunjuju njihove odgovarajuće ključne tehnologije, formirajući efikasan operativni okvir. Sloj percepcije prikuplja stvarno-vremenske podatke kroz senzore i pametne brojace, služeći kao temelj i preduvjet funkcionalnosti sistema. Tačnost i pravo-vremenost podataka direktno utiču na kvalitet kasnije analize.

Mrežni sloj deluje kao hub za prenos podataka, koristeći napredne tehnologije kao što su optičke vlakne i bežična komunikacija kako bi se podaci brzo i pouzdano prenosili do centra za nadzor. Moraju takođe da osiguraju integritet i sigurnost podataka, sprečavajući gubitak ili manipulaciju tokom prenosa. Sloj aplikacije je odgovoran za duboku analizu podataka i vizualizaciju, koristeći napredne algoritme obrade podataka i tehnologije big data kako bi pretvorio masive podataka u vredne uvide, podržavajući menadžere u donošenju tačnih odluka.

2.2 Izbor hardvera

Hardverski komponenti sistema i njihovi glavni performansni parametri prikazani su u Tabeli 2.

2.3 Strategija komunikacije podataka

2.3.1 Prikupljanje i prenos podataka

Prikupljanje i prenos podataka su ključni komponenti inteligentnog sistema nadzora snage, direktno utičući na stvarno-vremensku performansu i efikasnost sistema. U ovom procesu, različiti senzori i uređaji za nadzor u sloju percepcije prikupljaju ključne operativne podatke iz elektroenergetskog sistema - kao što su napon, struja, snaga i frekvencija - kao i informacije o stanju operacija iz raspodeljenih izvora proizvodnje.

Da bi se osigurala tačnost podataka, uređaji za prikupljanje moraju imati visoku preciznost i pouzdanost [10]. Nakon prikupljanja, podaci se prenose na mrežni sloj, uglavnom koristeći moderne komunikacione tehnologije kao što su optička komunikacija, bežična komunikacija i tehnologije Internet stvari (IoT). Optička komunikacija, sa svojim visokim propusnim kapacitetom i niskim kašnjenjem, prikladna je za scene velikog prenosa podataka. Bežična komunikacija pruža fleksibilnost i praktičnost, efikasno pokrivajući različite tačke nadzora kroz bežične signale.

2.3.2 Mere sigurnosti

U inteligentnim sistemima nadzora snage, mere sigurnosti kao što su šifriranje podataka, zaštita mreže i kontrola pristupa formiraju višeslojni okvir sigurnosti. Ovaj okvir efikasno mitigira vanjske napade i interne rizike, stvarajući sigurnu osnovu za implementaciju inteligentnog upravljanja snage. Implementacija jakih algoritama šifriranja tokom prenosa podataka sprječava preuzimanje ili manipulaciju podataka. Korišćenje simetričnih algoritama šifriranja, kao što je napredni standard šifriranja (AES), osigurava da samo korisnici sa ispravnim ključem dešifriranja mogu pristupiti podacima, čime se štiti integritet i konfidencaijalnost osjetljivih informacija i osigurava da podaci ostaju nepromijenjeni tokom prenosa. Što se tiče zaštite mreže, međusobna povezanost mnogo uređaja i sistema značajno povećava rizik od kibernetičkih napada. Stoga, implementacija sigurnosnih uređaja, poput vatrogasnih zidova, sistema detekcije ulaza (IDS) i sistema prevencije ulaza (IPS), omogućava stvarno-vremenski nadzor prometa mreže, identifikaciju i blokiranje sumnjivih aktivnosti, sprečavajući da loševoljne napadi utiču na sistem i unapređujujući ukupnu sigurnost. Mere kontrole pristupa korisnika i mehanizmi autentifikacije, kao što je upravljanje pristupom bazirano na ulogama (RBAC), osiguravaju da samo autorizovani korisnici mogu pristupiti specifičnim funkcijama sistema i podacima. To smanjuje rizik od internih curenja podataka, poboljšava sigurnost sistema i efikasno sprečava neautorizovani pristup.

3. Metodologija istraživanja

3.1 Dizajn istraživanja

Ovo istraživanje koristi kombinovani pristup eksperimentalnih i simulacionih metoda, integrirajući realne podatke tržišta električne energije sa simuliranim potrebama za snagu kako bi se konstruirao više eksperimentalnih scenarija.

Ovi scenariji omogućavaju kompleksno testiranje i evaluaciju sistema. U dizajnu eksperimenta, procena performanse sistema fokusira se na metrike kao što su efikasnost raspoređivanja, iskorišćenje resursa i vreme odziva. Konfiguriranjem različitih opterećenja, alokacija resursa i modi generacije, simulirana je performansa sistema u različitim uslovima rada. Procena sigurnosti, s druge strane, fokusira se na otpornost sistema na neočekivane događaje, kao što su kibernetički napadi, propasti sistema i kršenja podataka.

Da bi se komprehensivno procenila performansa inteligentnog sistema nadzora snage, dizajniran je naučni okvir i sistem indikatora koji obuhvata metrike performanse - uključujući vreme odziva, stopu uspeha raspoređivanja, iskorišćenje resursa i stabilnost sistema - i metrike sigurnosti - kao što su stopa detekcije ulaza, vreme ispravljanja ranjivosti i jačina šifriranja podataka.

3.2 Procena performanse

Procena performanse inteligentnog sistema nadzora snage u optimizovanom upravljanju raspodeljenom proizvodnjom prikazana je u Tabeli 3.

Indikatori sigurnosti u Tabeli 4 pružaju komprehensivne zaštitne mere za inteligentni sistem nadzora snage. Ovi indikatori obuhvataju aspekte kao što su šifriranje podataka, detekcija ulaza, kontrola pristupa, ispravljanje ranjivosti i zaštita od zlonamjernog softvera, osiguravajući da sistem može efikasno odgovoriti na potencijalne prijetnje, uključujući kibernetičke napade, kršenja podataka i zlonamjerni softver.

Na primjer, razina šifriranja podataka zahteva korišćenje AES-256 ili viših standarda šifriranja kako bi se osigurala sigurnost prenosa i čuvanja podataka; ciljna stopa detekcije ulaza je iznad 95%, osiguravajući da sistem može pravo-vremenski identificirati i odgovoriti na neobične pristupe ili napadne ponašanja. Efikasnost kontrole pristupa mora dostići 100% usklađenost, osiguravajući da upravljanje dozvolama korisnika strogo prati sigurnosne politike. Ciljno vrijeme ispravljanja ranjivosti sigurnosti je manje od 24 sata, omogućavajući brzo rešavanje identificiranih ranjivosti.

4. Eksperimentalni rezultati

4.1 Rezultati testiranja performanse

Rezultati testiranja performanse prikazani su u Tabeli 5.

U ovom testiranju performanse, svi indikatori sistema su dobro funkcionirali, dostizajući ili prevazilazeći predpostavljene ciljne vrijednosti. Vrijeme odziva sistema bilo je 1.8 s, zadovoljavajući zahtev <2.0 s, što ukazuje na visoku efikasnost raspoređivanja. Brzina obrade podataka dosegnula je 2,200 zapisa po sekundi, prevazilazeći zahtev od 2,000 zapisa/s, pokazujući jaku sposobnost stvarno-vremenske obrade podataka. Dostupnost sistema bila je 99.98%, veća od ciljne vrijednosti od 99.95%, reflektujući izvanrednu stabilnost i pouzdanost. Stopa gubitka energije bila je 2.5%, niža od ciljne vrijednosti od 3.0%, optimizirajući efikasnost prenosa energije. Stopa uspeha optimiziranog raspoređivanja dostigla je 92%, efikasno podržavajući ciljeve raspoređivanja sistema. Vrijeme oporavka grešaka i iskorišćenje resursa bili su 4 minute i 87%, redom - oba su premašila postavljene standarde - pokazujući brzu sposobnost oporavka sistema u slučaju grešaka i efikasno iskorišćenje resursa. Rezultati ukazuju da inteligentni sistem nadzora sn