Оптимізований дизайн інтелектуальних систем моніторингу електроенергії для розподіленого виробництва

На фоні глобального енергетичного переходу розподілене виробництво все більше стає важливим компонентом забезпечення електроенергією. З постійними досягненнями в технологіях відновлюваних джерел енергії, широке застосування розподілених джерел енергії, таких як сонячна та вітрова енергія, надихає новим імпульсом реалізацію низьковуглецевої економіки. Ця модель підвищує ефективність використання енергії, зменшує втрати при передачі та покращує гнучкість та надійність систем електропостачання.

Згідно з теорією систем електропостачання, надійність та стабільність мереж залежать від ефективного управління різноманітними джерелами виробництва. Складність сучасних систем електропостачання вимагає більш точного контролю та розподілу у середовищі розподіленого виробництва — особливо на тлі зростання коливань навантаження та невизначеності ресурсів. Для вирішення цих проблем з'явилися інтелектуальні системи моніторингу електропостачання, що використовують передові інформаційні та комунікаційні технології для забезпечення реального часу моніторингу та динамічної налаштування енергетичних ресурсів. У цій статті розглядається проектування інтелектуальних систем моніторингу електропостачання та оптимізованого управління в розподіленому виробництві, спрямоване на сприяння енергетичному переходу та досягненню цілей сталого розвитку.

1. Моніторинг електропостачання
Моніторинг електропостачання є ключовим підходом для реального часу нагляду, збору даних та аналізу операцій систем електропостачання, метою якого є забезпечення безпеки, надійності та ефективності систем електропостачання. Система моніторингу електропостачання в основному складається з блоків збору даних, мереж передачі даних, платформ моніторингу та управління, а також механізмів сигналізації та реакції. Блоки збору даних збирають операційні дані з різного обладнання для електропостачання, таких як генератори, трансформатори та розподільчі пристрої, включаючи ключові параметри, такі як напруга, струм, частота та коефіцієнт потужності.

Зібрані дані передаються через стабільні та безпечні мережі передачі (наприклад, оптоволоконні, радіопередача) до центру моніторингу. Ефективна мережа передачі даних забезпечує своєчасність та цілісність інформації, надаючи надійну основу для подальшого аналізу. Платформа моніторингу та управління проводить реальний час моніторингу та аналізу зібраних даних, використовуючи технології, такі як аналіз великих даних та обчислювальні облака, для надання візуалізованих інтерфейсів та підтримки прийняття рішень, допомагаючи операторам приймати ефективні рішення.

2. Проектування системи

2.1 Архітектура системи

Архітектура інтелектуальної системи моніторингу електропостачання показана в таблиці 1.

У архітектурі інтелектуальної системи моніторингу електроенергії функції кожного рівня доповнюють відповідні ключові технології, формуючи ефективний операційний каркас. Шар сприйняття отримує реальні дані за допомогою датчиків та розумних лічильників, що служить основою та передумовою для функціональності системи. Точність та актуальність даних безпосередньо впливають на якість подальшого аналізу.

Шар мережі виступає центром передачі даних, використовуючи передові технології, такі як волоконно-оптичні та радіопередавальні засоби, щоб забезпечити швидку та надійну передачу даних до центру моніторингу. Він також має забезпечувати цілісність та безпеку даних, запобігаючи їх втраті або підробленню під час передачі. Шар застосування відповідає за глибокий аналіз даних та їх візуалізацію, використовуючи передові алгоритми обробки даних та технології великого обсягу даних для перетворення масивних наборів даних у цінні інсайти, що підтримують менеджерів у прийнятті точних рішень.

2.2 Вибір обладнання

Компоненти системного обладнання та їхні основні параметри продуктивності наведені в таблиці 2.

2.3 Стратегія даних комунікації

2.3.1 Збір та передача даних

Збір та передача даних є ключовими компонентами інтелектуальної системи моніторингу електроенергії, які безпосередньо впливають на реальнотемповість та ефективність системи. У цьому процесі різні сенсори та пристрої моніторингу у шарі сприйняття збирають ключові операційні дані електросистеми — такі як напруга, струм, потужність та частота, а також інформацію про стан роботи розподілених джерел енергії.

Для забезпечення точності даних, пристрої збору повинні мати високу точність та надійність [10]. Після збору, дані передаються до мережевого шару, використовуючи сучасні технології комунікації, такі як оптоволоконна комунікація, радіокомунікація та технології Інтернету речей (IoT). Оптоволоконна комунікація, завдяки своїй високій пропускній здатності та низькій затримці, підходить для масштабних сценаріїв передачі даних. Радіокомунікація надає гнучкість та зручність, ефективно покриваючи різні точки моніторингу через радіосигнали.

2.3.2 Захисні заходи

У інтелектуальних системах моніторингу електроенергії, захисні заходи, такі як шифрування даних, захист мережі та контроль доступу, формують багатошарову захисну систему. Ця система ефективно зменшує зовнішні атаки та внутрішні ризики, закладаючи безпечний фундамент для реалізації інтелектуального управління електроенергією. Реалізація сильних алгоритмів шифрування під час передачі даних запобігає їх перехопленню або зміні. Використання симетричних алгоритмів шифрування, таких як AES, забезпечує, що лише користувачі з правильним ключем розшифрування можуть отримати доступ до даних, захищаючи цілісність та конфіденційність важливих даних та забезпечуючи, що дані не змінюються під час передачі. Щодо захисту мережі, взаємопов'язаність багатьох пристроїв та систем значно збільшує ризик кібератак. Тому, розміщення захисних пристроїв, таких як брендмауери, системи виявлення вторгнень (IDS) та системи запобігання вторгненню (IPS), дозволяє в реальному часі моніторити мережевий трафік, виявляти та блокувати підозрілу активність, запобігаючи впливу зловмисних атак на систему та підвищуючи загальну безпеку. Механізми контролю доступу та автентифікації користувачів, такі як контроль доступу на основі ролей (RBAC), забезпечують, що лише авторизовані користувачі можуть отримати доступ до специфічних функцій та даних системи. Це зменшує ризик витоку внутрішніх даних, підвищує безпеку системи та ефективно запобігає несанкціонованому доступу.

3. Методологія дослідження

3.1 Дизайн дослідження

Це дослідження використовує поєднаний підхід експериментальних та симуляційних методів, інтегруючи реальні дані електроенергетичного ринку з симульованим попитом на електроенергію для створення кількох експериментальних сценаріїв.

Ці сценарії дозволяють комплексне тестування та оцінку системи. У дизайні експерименту, оцінка продуктивності системи зосереджується на показниках, таких як ефективність планування, використання ресурсів та час відгуку. Налаштуванням різних навантажень, розподілу ресурсів та режимів генерації, моделюється продуктивність системи у різних умовах роботи. Оцінка безпеки, з іншого боку, зосереджується на стійкості системи до непередбачених подій, таких як кібератаки, аварії системи та порушення цілісності даних.

Для комплексної оцінки продуктивності інтелектуальної системи моніторингу електроенергії, було розроблено наукову оцінкову систему та індикатори, що включають показники продуктивності — включаючи час відгуку, успішність планування, використання ресурсів та стабільність системи — та показники безпеки — такі як ступінь виявлення вторгнень, час виправлення уразливостей та ступінь сили шифрування даних.

3.2 Оцінка продуктивності

Оцінка продуктивності інтелектуальної системи моніторингу електроенергії у оптимізованому керуванні розподіленими джерелами енергії представлена у таблиці 3.

Метрики безпеки у таблиці 4 надають комплексні захисні заходи для інтелектуальної системи моніторингу електроенергії. Ці метрики охоплюють аспекти, такі як шифрування даних, виявлення вторгнень, контроль доступу, ліквідація уразливостей та захист від шкідливого програмного забезпечення, забезпечуючи системі можливість ефективної реакції на потенційні загрози, включаючи кібератаки, порушення конфіденційності даних та шкідливе програмне забезпечення.

Наприклад, рівень шифрування даних вимагає використання стандартів шифрування AES-256 або вище, щоб забезпечити безпеку передачі та зберігання даних; цільова ставка виявлення вторгнень становить більше 95%, забезпечуючи системі можливість своєчасного виявлення та реагування на аномальні доступи або атаки. Ефективність контролю доступу повинна досягати 100% відповідності, забезпечуючи строге дотримання політик безпеки управлінням дозволами користувачів. Цільовий час ліквідації безпекових уразливостей становить менше 24 годин, що дозволяє швидко вирішувати виявлені уразливості.

4. Результати експериментів

4.1 Результати тестів продуктивності

Результати тестів продуктивності наведені у таблиці 5.

У цьому тесті продуктивності всі показники системи виконали добре, задовольнивши або перевищивши передбачені цільові значення. Час відгуку системи становив 1,8 с, що задовольняє вимогу <2,0 с, що свідчить про високу ефективність розподілу. Швидкість обробки даних досягла 2 200 записів за секунду, перевищивши вимогу 2 000 записів/с, що демонструє сильну здатність до реального часу обробки даних. Доступність системи становила 99,98%, що вище цільового значення 99,95%, що відображає відмінну стабільність та надійність. Втрати енергії становили 2,5%, що нижче цільового значення 3,0%, оптимізуючи ефективність передачі енергії. Успішність оптимізації розподілу досягла 92%, ефективно підтримуючи цілі розподілу системи. Час відновлення після аварії та використання ресурсів становили 4 хвилини та 87% відповідно — обидва перевищили встановлені стандарти, що демонструє швидку здатність відновлення системи при аваріях та ефективне використання ресурсів. Результати показують, що інтелектуальна система моніторингу електроенергії має сильну загальну продуктивність у оптимізованому контролі розподіленого генерування.

4.2 Результати тесту безпеки

Результати тесту безпеки наведено в таблиці 6.

Під час тестування безпеки система продемонструвала високий рівень захисту, з усіма показниками безпеки, які відповідають або перевищують очікувані цілі. Рівень шифрування даних використовує алгоритм AES-256, що відповідає найвищим стандартам і забезпечує безпеку передачі та зберігання даних. Ступінь виявлення вторгнень досягла 97%, перевищивши вимогу 95%, що свідчить про здатність системи ефективно виявати та реагувати на потенційні кібератаки.

Політика контролю доступу також показала відмінні результати, з 100% відповідністю всіх користувацьких прав та поведінки доступу. Система вирішила проблеми з вразливостями протягом 18 годин після їх виявлення, значно швидше ніж ціль 24 годин, що покращило її готовність до реакції на нові загрози безпеці. Крім того, тестування стратегії резервного копіювання та відновлення даних системи показало, що процеси резервного копіювання та відновлення були завершені успішно з 100% успішністю, що далі покращило безпеку даних та неперервність бізнесу. Інтелектуальна система моніторингу електроенергії демонструє відмінні показники безпеки, що свідчить про надійні та ефективні можливості захисту.