Die Optimierungsentwurf und Implementierung von Energiemonitoring-Systemen in Smart-Unterstationen

Mit der rasanten Entwicklung der Energiewirtschaft spielen intelligente Umspannwerke eine zunehmend wichtige Rolle in Stromnetzen. Ihre Energiemonitoringsysteme sind entscheidend für die sichere, stabile und effiziente Betriebsführung des Stromnetzes. Traditionelle Energiemonitoringsysteme in Umspannwerken können den wachsenden Anforderungen des Stromverbrauchs oder den Baustandards intelligenter Netze nicht mehr gerecht werden.

Dank ihrer fortschrittlichen technologischen Vorteile ermöglichen Energiemonitoringsysteme in intelligenten Umspannwerken präzise Echtzeitüberwachung und effektive Steuerung von Stromsystemen, bieten neue Lösungen zur Verbesserung der System Sicherheit und Stabilität. Allerdings stoßen diese Systeme während ihrer Entwicklung auf zahlreiche Herausforderungen, wie komplexe Systemintegration, hohe Datenverarbeitungs- und Kommunikationslasten, schwache Sicherheitsvorkehrungen und hohe Schwierigkeiten bei der Betriebsführung. 

Diese Probleme beeinträchtigen erheblich die vollständige Realisierung der Vorteile von Energiemonitoringsystemen in intelligenten Umspannwerken. Daher ist es von großer praktischer Bedeutung, umfassende Forschungen zu Anwendungsszenarien durchzuführen und wirksame Optimierungsmaßnahmen zu formulieren, um die Intelligenz der Energiewirtschaft voranzutreiben und einen zuverlässigen Stromversorgung sicherzustellen.

1. Bedeutung von Energiemonitoringsystemen in intelligenten Umspannwerken

1.1 Verbesserung der Echtzeitüberwachungsfähigkeiten

Intelligente Umspannwerke sind mit einer Vielzahl hochpräziser intelligenter Sensoren ausgestattet, die häufig Betriebsparameter der Stromversorgungseinrichtungen – wie Spannung, Strom und Leistung – erfassen und diese Daten in Echtzeit an das Überwachungssystem senden. Im Vergleich zu traditionellen Umspannwerken ist die Datenerfassung umfassender, da sie nicht nur primäre Geräte, sondern auch Statusinformationen sekundärer Geräte abdeckt, was eine umfassende, lückenlose Echtzeitüberwachung des gesamten Stromsystems ermöglicht.

Durch die Nutzung hochgeschwindiger Kommunikationsnetze verarbeitet das Überwachungssystem große Datenmengen effizient und spiegelt den aktuellen Betriebsstatus des Stromsystems genau wider. Dies hilft den Betreibern, Ausrüstungsfehler und potenzielle Störungen zeitnah zu erkennen und rechtzeitig zu eingreifen, um den Ausfall minimieren. Dadurch wird die Zuverlässigkeit und Sicherheit des Betriebs des Stromsystems erheblich verbessert, was die Kontinuität und Stabilität der Stromversorgung sicherstellt und den modernen Gesellschaftsbedarf nach qualitativ hochwertigem Strom deckt.

1.2 Verstärkung der System Sicherheit und Stabilität

Energiemonitoringsysteme in intelligenten Umspannwerken können potenzielle Sicherheitsrisiken durch ständige Überwachung des Betriebsstatus des Stromsystems erkennen und frühzeitig warnen. Zum Beispiel lösen sie sofort Alarme aus und lokalisieren präzise den Fehlerpunkt, wenn das System Überschlagslasten, Kurzschlüsse oder ungewöhnliche Temperatursteigerungen in Leitungen oder Ausrüstung feststellt, und geben detaillierte Fehlerinformationen an Reparaturpersonal für eine schnelle Reaktion weiter.

Dies verhindert weitere Eskalation von Fehlern und gewährleistet den sicheren und stabilen Betrieb des gesamten Stromsystems. Darüber hinaus besitzen intelligente Umspannwerke automatische Steuerungsfähigkeiten. Bei einem Fehler kann das System schnell den betroffenen Bereich isolieren und seinen Betriebsmodus gemäß vorgegebenen Strategien anpassen, um eine schnelle Selbstheilung zu erreichen. Dies reduziert sowohl die Dauer als auch den Umfang von Stromausfällen, erhöht die Fähigkeit des Systems, auf Notfälle zu reagieren, verringert die Wahrscheinlichkeit von großflächigen Blackouts und bietet solide Stromunterstützung für normale wirtschaftliche und soziale Operationen, was die nachhaltige Entwicklung in der Energiewirtschaft fördert.

1.3 Optimierung der Betriebs- und Wartungsmanagement

Das Energiemonitoringssystem in intelligenten Umspannwerken bringt revolutionäre Veränderungen im Betriebs- und Wartungsmanagement (BWM) mit. Durch die Anhäufung und tiefgehende Analyse langfristiger Betriebsdaten von Stromversorgungseinrichtungen können Gesundheitsbewertungsmodelle erstellt werden, um die Wahrscheinlichkeit von Gerätefehlern und die verbleibende Nutzdauer genau vorherzusagen. Dies ermöglicht einen Wechsel vom traditionellen geplanten Wartung zum vorhersagenden Wartung basierend auf dem tatsächlichen Zustand der Geräte.

Dieser Ansatz vermeidet nicht nur den Verschwendung von Arbeitskräften und Ressourcen durch übermäßige Wartung, sondern ermöglicht auch die frühe Erkennung potenzieller Probleme, die gezielte Planung von Reparaturen, die Reduzierung des Risikos unerwarteter Ausfälle und die Verbesserung der Geräteausnutzung und -zuverlässigkeit. Darüber hinaus kann das Überwachungssystem BWM-Abläufe optimieren, indem es intelligente Aufgabenallokation und Fernleitung ermöglicht, die Effizienz und Qualität des BWM steigert und gleichzeitig Kosten senkt. Dies verbessert die wirtschaftlichen Vorteile und Marktwettbewerbsfähigkeit der Energieunternehmen, bietet starke Unterstützung für effizientes BWM und fördert den Übergang der Energiewirtschaft zu intelligenter und verfeinerter Management.

2. Hauptprobleme, denen Energiemonitoringsysteme in intelligenten Umspannwerken gegenüberstehen

2.1 Integrations- und Kompatibilitätsprobleme

Energiemonitoringsysteme in intelligenten Umspannwerken integrieren zahlreiche Geräte und Software verschiedener Hersteller und Modelle, einschließlich intelligenter Primärgeräte, sekundärer Schutzgeräte, Mess- und Steuerungseinheiten sowie verschiedene Überwachungssoftwareplattformen. Diese Komponenten folgen oft unterschiedlichen Designnormen und Spezifikationen, fehlen ein einheitliches Integrationsarchitektur und Schnittstellenstandard.

Dies führt zu inkompatiblen Kommunikationsprotokollen, schlechter Dateninteroperabilität und Unfähigkeit, nahtloses Informationsaustausch während der Systemintegration zu erreichen. Zum Beispiel verwenden einige intelligente Geräte proprietäre Kommunikationsprotokolle, die nicht mit den allgemeinen Protokollen der Überwachungssysteme übereinstimmen, was komplexe Protokollkonvertierung und Anpassung erfordert. Dies erhöht nicht nur die Arbeitsbelastung und Schwierigkeit der Systemintegration, sondern kann auch Datenübertragungsfehler und -verzögerungen einführen, die die Gesamtleistung und Stabilität des Überwachungssystems beeinträchtigen. Zudem werden mit der Weiterentwicklung der Stromtechnologie Kompatibilitätsprobleme zwischen neuer Ausrüstung und alten Systemen immer ausgeprägter, was die Integrationskomplexität erhöht und die vollständige Nutzung der Systemfunktionen und intelligenter Vorteile einschränkt.

2.2 Datenverarbeitungs- und Kommunikationsengpässe

Die Datenmenge in intelligenten Umspannwerken wächst exponentiell, einschließlich massiver Echtzeitbetriebsdaten, Gerätestatusüberwachungsdaten und Fehleraufzeichnungsdaten, die alle schnelle Verarbeitung und Übertragung erfordern. Allerdings stoßen aktuelle Energiemonitoringsysteme auf offensichtliche Engpässe in der Datenverarbeitungskapazität und Kommunikationsbandbreite. Einerseits mögen die Hardwarekonfigurationen in den Datenverarbeitungszentren nicht ausreichen, um die Echtzeitcomputinganforderungen für große Datensätze zu bewältigen, und die Datenverarbeitungsalgorithmen bedürfen der Verbesserung, was zu Verarbeitungsverzögerungen führt und die zeitnahe Bereitstellung genauer Entscheidungsunterstützungsinformationen an die Betreiber verhindert.

Andererseits kann eine begrenzte Kommunikationsnetzwerkbandbreite zu Überlastungen während Spitzenübertragungszeiten führen. Wenn ein Fehler auftritt, fluten gleichzeitig riesige Datenmengen das Überwachungszentrum, was zu Paketverlust, Verzögerung oder sogar Übertragungsunterbrechung führen kann. Dies beeinträchtigt erheblich die Fähigkeit des Überwachungssystems, den aktuellen Systemstatus zu erfassen und schnell auf Fehler zu reagieren. Darüber hinaus bleibt die Kommunikationsnetzwerkreliabilität ein Anliegen; widrige Wetterbedingungen und elektromagnetische Störungen können Kommunikationsausfälle verursachen, was die Datenübertragungsfähigkeit weiter schwächt und potenzielle Risiken für den sicheren und stabilen Betrieb des Stromsystems darstellt.

2.3 Unzureichende System Sicherheit und Schutzmaßnahmen

Energiemonitoringsysteme in intelligenten Umspannwerken verbinden alle Aspekte der Stromproduktion. Bei Angriffen könnten sie ernsthafte Stromsicherheitsvorfälle auslösen und die gesellschaftlichen Operationen stören. Allerdings bleiben die aktuellen Sicherheits- und Schutzmaßnahmen unzureichend. Erstens ist der Netzwerkrandschutz schwach, mit mangelhafter Isolierung zwischen externen Netzen und internen Umspannwerksnetzen, was Risiken von unbefugtem Eindringen schafft.

Zum Beispiel sind Firewallkonfigurationen in manchen Umspannwerken unvollständig und können neue Cyberbedrohungen wie fortgeschrittene persistente Bedrohungen (APT) nicht wirksam widerstehen. Zweitens sind interne Sicherheitsauthentifizierungsmethoden unterentwickelt, mit Schwachstellen in der Benutzeridentitätsprüfung und Zugriffskontrolle, was das System anfällig für Betreiberfehler oder bösartige Datendatenmanipulation macht, was den normalen Betrieb und die Datenintegrität beeinträchtigt. Drittens wird die Verschlüsselung für Datenübertragung und -speicherung oft vernachlässigt, wodurch sensible Informationen während der Übertragung oder Speicherung gefährdet sind, was die System Sicherheit gefährdet.

Schließlich bleiben die Sicherheitsschutztechnologien hinter den sich entwickelnden Angriffsmethoden zurück, ohne wirksame Erkennungs- und Frühwarnfähigkeiten gegen neue Bedrohungen. Infolgedessen scheinen Energiemonitoringsysteme in intelligenten Umspannwerken nicht gut gerüstet, um zunehmend komplexe Cybersicherheitsumgebungen zu bewältigen und die Informationssicherheit und den stabilen Betrieb zu gewährleisten.

2.4 Erhöhte Komplexität des Betriebs- und Wartungsmanagements

Der hohe Grad an Intelligenz und Automatisierung in intelligenten Umspannwerken hat die Komplexität des BWM erheblich erhöht. Einerseits erfordern die vielfältigen intelligenten Geräte und rasche technologische Aktualisierungen, dass BWM-Personal diverse Betriebs- und Wartungsfähigkeiten beherrscht, was höhere Anforderungen an ihre fachliche Kompetenz stellt. Zum Beispiel sind Konfigurations- und Debuggingmethoden für neue intelligente sekundäre Geräte komplexer als die für traditionelle Geräte, was BWM-Personal mehr Zeit und Mühe kostet, um dies zu lernen und anzupassen. 

Andererseits sind BWM-Prozesse komplexer geworden, die mehrere Phasen wie Gerätestatusüberwachung, Datenanalyse, Fehlerdiagnose, Wartungsplanung und Fernoperationen umfassen. Die Koordination dieser Phasen ist herausfordernd. Darüber hinaus wächst mit der Ausdehnung intelligenter Umspannwerke auch der BWM-Umfang. Eine zentrale und effiziente Verwaltung mehrerer Umspannwerke stellt eine große Herausforderung dar. Außerdem stellen verschiedene Softwareplattformen und Tools innerhalb des BWM-Systems Kompatibilitäts- und Benutzerfreundlichkeitsprobleme, die die tatsächlichen Operationen behindern und die BWM-Effizienz und -Qualität beeinträchtigen können. Dies erhöht die BWM-Kosten und -Risiken, was den langfristigen stabilen Betrieb und die nachhaltige Entwicklung von Energiemonitoringsystemen in intelligenten Umspannwerken untergräbt.

3. Optimierungsstrategien für Energiemonitoringsysteme basierend auf intelligenten Umspannwerken

3.1 Verbesserung der Systemintegration und Standardisierung

Um Integrations- und Kompatibilitätsprobleme effektiv zu lösen, sollten Bemühungen auf die Stärkung der Systemintegration und Standardisierung fokussiert werden. Erstens sollten einheitliche Systemarchitekturstandards etabliert werden, die die funktionalen Rollen und Schnittstellenspezifikationen jedes Geräts und Subsystems im Überwachungsrahmen klar definieren, um nahtlose Interaktion und kooperative Betriebsweise zwischen Geräten verschiedener Hersteller zu gewährleisten.

Zweitens sollte ein umfassendes Gerätezertifizierungssystem entwickelt werden, um sicherzustellen, dass nur standardkonforme Geräte auf den Markt kommen und in intelligenten Umspannwerken eingesetzt werden, um die Kompatibilität von der Quelle her zu garantieren. Während der Projektumsetzung sollten Systemintegratoren eine führende Rolle spielen, alle Ressourcen koordinieren und die Geräteauswahl, Installation, Inbetriebnahme und gemeinsame Prüfung während des gesamten Prozesses verwalten. Dies gewährleistet die Integrationsqualität und Systemstabilität, bildet eine integrierte, hochgradig koordinierte Ganzheit, die die Vorteile intelligenter Umspannwerke voll ausnutzt, die Betriebs- und Managementebenen verbessert und eine solide Grundlage für eine zuverlässige und stabile Stromversorgung legt.

3.2 Verbesserung der Datenverarbeitungskapazität und Kommunikationseffizienz

Um Datenverarbeitungs- und Kommunikationsengpässe zu beheben, sind Hardware-Upgrade im Datenverarbeitungszentrum unerlässlich. Hochleistungsservercluster, verteilte Speichersysteme und fortschrittliche parallele Berechnungstechnologien sollten eingeführt werden, um die Datenverarbeitungsfähigkeiten erheblich zu verbessern und die schnelle Bearbeitung massiver Stromdaten sicherzustellen. Gleichzeitig sollten Datenverarbeitungsalgorithmen optimiert werden.

Technologien wie Data Mining und Machine Learning sollten angewendet werden, um Echtzeit-Betriebs- und Gerätemonitoringsdaten tief zu analysieren und wertvolle Einblicke zu gewinnen, um präzise BWM-Entscheidungen zu unterstützen. Auf der Kommunikationseite muss die Netzinfrastruktur durch Bandbreitenvergrößerung und den Einsatz hochgeschwindiger, zuverlässiger Übertragungstechnologien wie Glasfaserkommunikation gestärkt werden, um redundante Kommunikationsverbindungen aufzubauen, die Netzreliabilität und Störfestigkeit zu verbessern.

Zum Beispiel ermöglicht die Verwendung von hochgeschwindigem Industrie-Ethernet in Umspannwerken schnelle Datenübertragung, während die Optimierung der Netztopologie und Routingstrategien Latenz und Überlastung reduzieren kann. Darüber hinaus können drahtlose Kommunikationstechnologien die Abdeckung für entfernte oder temporäre Überwachungspunkte ergänzen, um sicherzustellen, dass das Energiemonitoringsystem verschiedene Arten von Daten in Echtzeit und genau erfassen und übertragen kann, die Situationsschärfe erhöhen und den sicheren und stabilen Systembetrieb unterstützen.

3.3 Stärkung der Cybersicherheit und Informationschutz

Angesichts der schwerwiegenden Cybersicherheitsprobleme, denen Energiemonitoringsysteme in intelligenten Umspannwerken gegenüberstehen, sollte ein umfassendes, mehrschichtiges Sicherheitsverteidigungssystem etabliert werden. Für den Netzwerkrandschutz sollten leistungsfähige Firewalls, Intrusion Detection Systems (IDS) und Intrusion Prevention Systems (IPS) eingesetzt werden, um den Datenverkehr zwischen externen und internen Netzen streng zu überwachen und zu filtern, um unbefugten Zugriff und Angriffe zu blockieren.

Zum Beispiel können Firewalls auf Basis von Deep Packet Inspection (DPI)-Technologie bekannte und unbekannte Netzwerkangriffe, einschließlich verteilter Denial-of-Service-Angriffe (DDoS) und SQL-Injection-Angriffe, effektiv identifizieren und blockieren. Gleichzeitig sollten interne Sicherheitsauthentifizierungsmethoden verbessert werden, indem Multi-Factor-Authentifizierungstechnologien (MFA) wie Kombinationen aus Passwörtern, Fingerabdruckerkennung und dynamischen Tokens eingesetzt werden, um Benutzeridentitäten rigoros zu überprüfen und sicherzustellen, dass nur autorisierte Benutzer das System zugreifen. Zugriffsrechte sollten basierend auf Benutzerrollen und -verantwortlichkeiten zugewiesen werden, um operative Privilegien einzuschränken, um interne Fehler oder böswillige Handlungen zu verhindern.

Für die Verschlüsselung von Daten bei der Übertragung und Speicherung sollten fortschrittliche Algorithmen wie AES und RSA verwendet werden, um vertrauliche Informationen zu verschlüsseln und die Vertraulichkeit und Integrität während der Datenübertragung und -speicherung zu gewährleisten. Darüber hinaus sollte ein Cybersicherheitsüberwachungs- und Notfallreaktionssystem etabliert werden, um den Sicherheitsstatus des Systems in Echtzeit zu überwachen, Sicherheitsvorfälle zeitgerecht zu erkennen und zu handhaben, regelmäßige Schwachstellenscans und Patches durchzuführen und Schutztechnologien und -strategien kontinuierlich zu aktualisieren, um zunehmend komplexe und sich entwickelnde Cybersicherheitsbedrohungen entgegenzuwirken und die Informationssicherheit und den stabilen Betrieb von Energiemonitoringsystemen zu schützen.

3.4 Förderung intelligenter Betriebs- und Wartungsmanagementsysteme

Um die zunehmende Komplexität des BWM zu bewältigen, sollten Bemühungen auf den Aufbau intelligenter BWM-Systeme fokussiert werden. Erstens sollte eine einheitliche BWM-Plattform etabliert werden, die Funktionsmodule wie Gerätestatusüberwachung, Datenanalyse, Fehlerdiagnose, Wartungsplanung und Fernoperationen integriert, um ein prozedurales, standardisiertes und informationsbasiertes BWM-Management zu ermöglichen.

Über diese Plattform können BWM-Personal auf den aktuellen Gerätestatus in Echtzeit zugreifen, Big-Data-Analyse und KI-Technologien nutzen, um genaue Fehlerprognosen und schnelle Diagnosen zu erstellen und wissenschaftliche Wartungspläne im Voraus zu entwickeln, um unplanmäßige Ausfälle zu reduzieren. Zum Beispiel können mit historischen und Echtzeit-Betriebsdaten Gesundheitsbewertungsmodelle für Geräte erstellt und maschinelles Lernen Algorithmen frühzeitige Warnungen für Gerätefehler liefern, um zeitgerechte und genaue Entscheidungsunterstützung für BWM-Personal bereitzustellen.

Zweitens sollte die Schulung und Qualifizierung von BWM-Personal durch gezielte Schulungsprogramme gestärkt werden, die sie mit dem Betrieb und der Wartung verschiedener intelligenter Umspannwerksgeräte und fortschrittlicher BWM-Methoden vertraut machen, um ein hochwertiges, spezialisiertes BWM-Team aufzubauen. Darüber hinaus können Technologien wie Virtual Reality (VR) und Augmented Reality (AR) ferngesteuerte Unterstützung und visualisierte Betriebsanweisungen bieten, um die BWM-Effizienz und -Qualität zu verbessern, den langfristigen stabilen und zuverlässigen Betrieb von Energiemonitoringsystemen in intelligenten Umspannwerken zu gewährleisten und die BWM-Managementebene und Marktwettbewerbsfähigkeit von Energieunternehmen zu steigern.

3.5 Einsatz fortschrittlicher Künstlicher Intelligenz- und Big-Data-Technologien

Die Integration fortschrittlicher künstlicher Intelligenz- (KI-) und Big-Data-Technologien in Energiemonitoringsysteme in intelligenten Umspannwerken kann die Systemleistung und Intelligenz erheblich verbessern. Big-Data-Technologien sollten für die effiziente Speicherung, Verwaltung und Analyse massiver Stromdaten verwendet werden, um zugrunde liegende Muster und Korrelationen aufzudecken, um die Systemoptimierung, Fehlerprognose und Gerätemaintenance zu unterstützen.

Zum Beispiel kann die tiefe Analyse historischer Betriebsdaten Lastprognosemodelle aufbauen, um Lasttrends genau vorherzusagen, die Erzeugungsplanung und Netzausgleich zu verbessern, die Systemeffizienz und -ökonomie zu steigern. Gleichzeitig können KI-Techniken wie maschinelles Lernen und Deep-Learning-Algorithmen automatische Fehlerdiagnose und intelligente Frühwarnungen ermöglichen. Durch das Training von Modellen an umfangreichen Fehlersamples kann das System genaue Abweichungen im Gerätestatus erkennen und zeitgerechte Warnungen auslösen, um BWM-Personal dabei zu helfen, Fehler schnell zu lokalisieren und deren Ursachen zu bestimmen, um effektive Korrekturmaßnahmen zu ergreifen, Ausfallzeiten zu minimieren und die Systemzuverlässigkeit und -stabilität zu verbessern.

Darüber hinaus kann KI verwendet werden, um Steuerungsstrategien im Überwachungssystem zu optimieren, um intelligente Regulierung und Betriebsoptimierung von Stromversorgungsgeräten zu ermöglichen, um die Gesamtleistung des Systems weiter zu verbessern. Dies fördert die Entwicklung intelligenter Umspannwerke hin zu größerer Intelligenz und Automatisierung, bietet solide technische Unterstützung für die Transformation und Modernisierung der Energiewirtschaft und erfüllt die gesellschaftlichen Anforderungen an qualitativ hochwertigen Strom.

4. Schlussfolgerung

Zusammenfassend spielen intelligente Umspannwerke eine entscheidende Rolle in Energiemonitoringsystemen, indem sie nicht nur die Echtzeitüberwachungsfähigkeiten verbessern und den sicheren und stabilen Netzbetrieb sicherstellen, sondern auch das BWM optimieren. Allerdings stoßen aktuelle Energiemonitoringsysteme in intelligenten Umspannwerken auf Herausforderungen wie schwierige Systemintegration, Datenverarbeitungs- und Kommunikationsengpässe, unzureichende Sicherheitsvorkehrungen und komplexe BWM.

Um diese Probleme zu lösen, sollten eine Reihe von Optimierungsstrategien umgesetzt werden, einschließlich der Verbesserung der Systemintegration und Standardisierung, der Steigerung der Datenverarbeitungs- und Kommunikationseffizienz, der Stärkung der Cybersicherheit und des Informationschutzes, des Aufbaus intelligenter BWM-Systeme und der Nutzung von KI- und Big-Data-Technologien. Diese Maßnahmen sollen dazu beitragen, bestehende Probleme effektiv zu überwinden, die Vorteile von Energiemonitoringsystemen in intelligenten Umspannwerken vollständig zu realisieren, die Zuverlässigkeit, Sicherheit und Intelligenz der Stromsysteme zu verbessern, die nachhaltige und stabile Entwicklung in der Energiewirtschaft zu fördern und eine qualitativ hochwertige und effiziente Stromversorgung zu gewährleisten.