Optimering av design och implementering av strömförbrukningsövervakningssystem i smarta transformatorstationer

Med den snabba utvecklingen av energisektorn spelar smarta understationer en allt viktigare roll i elkraftsystem. Deras system för övervakning av strömförsörjning är nyckel till att säkerställa ett säkert, stabilt och effektivt driftsätt av elnätet. Traditionella system för övervakning av strömförsörjning i understationer kan inte längre möta de växande kraven på elkonsumtion eller byggnadskraven för intelligenta nät.

Tack vare deras avancerade tekniska fördelar möjliggör systemen för övervakning av strömförsörjning i smarta understationer exakt realtidsövervakning och effektiv kontroll av kraftsystem, vilket ger nya lösningar för att förbättra systemets säkerhet och stabilitиь. Under sin utveckling står dessa system dock inför många utmaningar, såsom komplex systemintegration, tung datahantering och kommunikationsbelastning, svag säkerhetskydd och hög drifts- och hanteringskomplexitet. 

Dessa problem begränsar allvarligt den fulla realiseringen av fördelarna med system för övervakning av strömförsörjning i smarta understationer. Därför är djupgående forskning om tillämpningsstrategier och formulering av effektiva optimeringsåtgärder av betydelse för att främja intelligens inom energisektorn och säkerställa en tillförlitlig strömförsörjning.

1. Betydelsen av system för övervakning av strömförsörjning i smarta understationer

1.1 Förbättring av realtidsövervakningsförmåga

Smarta understationer är utrustade med ett stort antal högprecisionssensorer som ofta samlar in driftsparametrar för elektrisk utrustning, såsom spänning, ström och effekt, och skickar denna data i realtid till övervakningssystemet. Jämfört med traditionella understationer är datainsamlingen mer omfattande, eftersom den täcker inte bara primärutrustning utan också statusinformation från sekundärutrustning, vilket möjliggör en fullständig, blindfläcksfri realtidsövervakning av hela elkraftsystemet.

Genom att utnyttja snabbkommunikationsnät bearbetar övervakningssystemet effektivt stora mängder data, vilket återspeglar elkraftsystemets verkliga driftstillstånd med stor precision. Detta hjälper operatörer att snabbt upptäcka utrustningsavvikelser och potentiella fel, vilket gör det möjligt att ingripa i tid för att minimera felens inverkan. Som ett resultat förbättras elkraftsystemets driftsäkerhet och -säkerhet betydligt, vilket säkerställer kontinuitet och stabilitиь i strömförsörjningen och uppfyller det moderna samhällets krav på högkvalitativ ström.

1.2 Förstärkning av systemets säkerhet och stabilitиь

System för övervakning av strömförsörjning i smarta understationer kan upptäcka och ge tidig varning för potentiella säkerhetsrisker genom kontinuerlig övervakning av elkraftsystemets driftstillstånd. Till exempel, när systemet upptäcker överskridanden, kortslutningar eller ovanliga temperaturökningar i överföringslinjer eller utrustning, aktiverar det omedelbart larm och lokalisera felplatsen exakt, vilket ger detaljerad feilinformation till reparationspersonal för snabb respons.

Detta förhindrar ytterligare eskalation av fel och säkerställer säkert och stabilt driftsätt av hela elkraftsystemet. Dessutom har smarta understationer automatiska kontrollförmågor. När ett fel uppstår kan systemet snabbt isolera den berörda zonen och justera driftläget enligt förinställda strategier, vilket möjliggör snabb självläkning. Detta minskar både varaktigheten och omfattningen av strömavbrott, förbättrar systemets förmåga att hantera nödsituationer, minskar sannolikheten för stora strömavbrott och erbjuder solid strömförsörjning för normal ekonomisk och social verksamhet, vilket bidrar till hållbar utveckling inom energisektorn.

1.3 Optimering av drift och underhållshantering

Systemet för övervakning av strömförsörjning i smarta understationer ger revolutionerande förändringar i drift och underhåll (O&M) management. Genom att samla in och analysera långtidsdriftsdata för elektrisk utrustning kan hälsoutvärderingsmodeller etableras för att exakt förutsäga sannolikheten för utrustningsfel och återstående livslängd. Detta möjliggör en övergång från traditionell schemalagd underhåll till prediktiv underhåll baserat på faktisk utrustningsstatus.

Denna metod undviker inte bara slöseri med manskraft och resurser orsakade av överdrivet underhåll, utan gör det också möjligt att tidigt upptäcka potentiella problem, vilket möjliggör proaktiv planering av reparationer, minskar risken för oväntade fel och förbättrar utrustningsanvändning och tillförlitlighet. Dessutom kan övervakningssystemet optimera O&M-arbetsflöden genom att möjliggöra intelligent uppgiftsallokering och fjärrvägledning, vilket förbättrar O&M-effektivitet och kvalitet samtidigt som kostnader minskas. Detta förbättrar energiföretagens ekonomiska fördelar och marknadsposition, vilket ger starkt stöd för effektiv O&M och främjar energisektorns övergång mot intelligent och finjusterad hantering.

2. De stora utmaningar som system för övervakning av strömförsörjning i smarta understationer står inför

2.1 Systemintegration och kompatibilitetsproblem

System för övervakning av strömförsörjning i smarta understationer integrerar ett stort antal enheter och programvara från olika tillverkare och modeller, inklusive intelligenta primärutrustningar, sekundära skyddsenheter, mät- och styrenheter samt olika övervakningsprogramvaruplatformer. Dessa komponenter följer ofta olika designstandarder och specifikationer, vilket leder till brist på en enhetlig integrationsarkitektur och gränssnittsstandard.

Detta leder till inkompatabla kommunikationsprotokoll, dålig datainteroperabilitet och otillräcklig informationssynkronisering vid systemintegration. Till exempel använder vissa intelligenta enheter proprietära kommunikationsprotokoll som inte matchar de generella protokollen som används av övervakningssystem, vilket kräver komplexa protokollkonverteringar och anpassningar. Detta ökar inte bara arbetsbelastningen och svårigheten i systemintegration, men kan också introducera dataöverföringsfel och förseningar, vilket påverkar det totala prestanda och stabiliteten i övervakningssystemet. Dessutom, med utvecklingen av elteknik blir kompatibilitetsproblem mellan ny utrustning och äldre system allt tydligare, vilket ytterligare ökar integrationens komplexitet och begränsar den fulla utnyttjandet av systemfunktioner och intelligenta fördelar.

2.2 Bottenhål i dataprocessering och kommunikation

Datavolymer i smarta understationer ökar exponentiellt, inklusive massiva realtidsdriftsdata, utrustningsövervakningsdata och felförsöksdata – allt detta kräver snabb processering och överföring. Men nuvarande system för övervakning av strömförsörjning står inför uppenbara bottenhål i kapaciteten för dataprocessering och kommunikationsbandbredd. Å ena sidan kan hardwarekonfigurationerna i dataprocesseringscentrum vara otillräckliga för att hantera realtidsberäkningskrav för stora datamängder, och algoritmer för dataprocessering behöver förbättras, vilket leder till processfördröjningar och förhindrar leverans av korrekt beslutstödsinformation till operatörer i tid.

Å andra sidan kan begränsad bandbredd i kommunikationsnätet leda till trängsel under toppperioder för överföring. När ett fel uppstår flödar en våg av data samtidigt till övervakningscentrum, vilket potentiellt kan leda till paketförlust, försening eller till och med överföringsavbrott. Detta påverkar allvarligt övervakningssystemets förmåga att fånga realtidsstatus och snabbt svara på fel. Dessutom är kommunikationsnätets tillförlitlighet fortfarande en oro; ogynnsamma väderförhållanden och elektromagnetisk interferens kan orsaka kommunikationsfel, vilket ytterligare undergräver dataöverföringskapaciteten och utgör potentiella risker för säkert och stabilt driftsätt av elkraftsystemet.

2.3 Otillräckliga system för säkerhet och skydd

System för övervakning av strömförsörjning i smarta understationer ansluter alla aspekter av elförsörjning. Om de attackerades skulle de kunna utlösa allvarliga eltrygghetsincidenter, vilket skulle störa samhällsverksamheten. Men nuvarande säkerhets- och skyddsåtgärder är otillräckliga. För det första är nätgränsskyddet svagt, med otillräcklig isolering mellan externa nät och interna understationsnät, vilket skapar risker för olaglig intrång.

Till exempel är brandväggskonfigurationer i vissa understationer otillräckliga och kan inte effektivt motstå nya cybersäkerhetshot som Advanced Persistent Threats (APT). För det andra är inre säkerhetsautentiseringsmekanismer underutvecklade, med sårbarheter i användaridentitetsverifiering och åtkomstkontroll, vilket gör systemet mottagligt för operatörfel eller skadlig datamanipulation, vilket påverkar normal drift och dataintegritet. För det tredje bortser man ofta från kryptering av dataöverföring och lagring, vilket lämnar känslig information sårbar för stöld eller ändring under överföring eller lagring, vilket hotar systemets säkerhet.

Slutligen ligger skyddstekniker efter de utvecklande angreppsmetoderna, saknar effektiva upptäckts- och varningsförmågor mot nya hot. Resultatet blir att system för övervakning av strömförsörjning i smarta understationer är illa rustade för att hantera allt mer komplexa cybersäkerhetsmiljöer, kämpar för att säkerställa informationsäkerhet och stabil drift.

2.4 Ökad komplexitet i drift och underhållshantering

Den höga graden av intelligens och automatisering i smarta understationer har betydligt ökat komplexiteten i O&M-hanteringen. Å ena sidan kräver det breda utbudet av intelligenta enheter och snabb teknikutveckling att O&M-personal ska behärska många operationella och underhållsfärdigheter, vilket ställer högre krav på deras professionella kompetens. Till exempel är konfigurations- och felsökningsmetoder för nya intelligenta sekundärenheter mer komplexa än för traditionella enheter, vilket kräver att O&M-personal investerar mer tid och ansträngning för att lära sig och anpassa sig. 

Å andra sidan har O&M-processerna blivit mer komplicerade, med flera steg som utrustningsstatusövervakning, dataanalys, feldiagnos, underhållsplanering och fjärroperationer. Samordning mellan dessa steg är utmanande. Dessutom, när skalans smarta understationer expanderar, ökar O&M-området. Att uppnå centraliserad och effektiv hantering över flera understationer blir en stor utmaning. Dessutom står olika programvaruplatformer och verktyg inom O&M-systemet inför kompatibilitets- och användbarhetsproblem, vilket potentiellt kan hindra faktiska operationer och påverka O&M-effektiviteten och -kvaliteten. Detta ökar O&M-kostnader och risker, vilket underminerar det långsiktiga stabila driftsättet och den hållbara utvecklingen av system för övervakning av strömförsörjning i smarta understationer.

3. Optimeringsstrategier för system för övervakning av strömförsörjning baserat på smarta understationer

3.1 Förbättring av systemintegration och standardisering

För att effektivt hantera integrations- och kompatibilitetsutmaningar bör fokus ligga på att stärka systemintegration och standardisering. För det första bör enhetliga systemarkitekturstandarder etableras, där funktionella roller och gränssnittsspecifikationer för varje enhet och subsystem inom övervakningsramverket tydligt definieras, vilket säkerställer sömlös interaktion och samarbete mellan utrustning från olika tillverkare.

För det andra bör ett omfattande certifieringssystem för utrustning utvecklas för att säkerställa att endast standardkompatibla enheter når marknaden och distribueras till smarta understationer, vilket garanterar kompatibilitet från källan. Under projektimplementeringen bör systemintegratorer ha en ledande roll, samordna alla resurser och hantera utrustningsval, installation, kommissionering och gemensamt testning genom hela processen. Detta säkerställer integrationskvalitet och systemstabilitet, bildar en integrerad, högt samordnad helhet som fullt utnyttjar fördelarna med smarta understationer, förbättrar driftseffektivitet och hanteringsnivåer, och ligger en solid grund för tillförlitlig och stabil strömförsörjning.

3.2 Förbättring av dataprocessningskapacitet och kommunikationseffektivitet

För att hantera dataprocess- och kommunikationsbottenhål är maskinuppdateringar av dataprocesseringscentrum nödvändiga. Högpresterande serverkluster, distribuerade lagringssystem och avancerade parallella beräkningsmetoder bör införas för att signifikant förbättra dataprocessningskapaciteten, vilket säkerställer snabb hantering av massiva eldata. Samtidigt bör dataprocessalgoritmer optimeras.

Tekniker som dataminning och maskininlärning bör tillämpas för att djupt analysera realtidsdrifts- och utrustningsövervakningsdata, extrahera värdefulla insikter för att stödja exakt O&M-beslutsfattande. På kommunikationsområdet måste nätverksinfrastrukturen stärkas genom att utvidga bandbredden och distribuera snabb, tillförlitlig överföringsteknik som fiberoptisk kommunikation för att bygga redundant kommunikationslänkar, vilket förbättrar nätverkets tillförlitlighet och motståndskraft mot interferens.

Till exempel kan distribution av snabb industriell Ethernet inom understationer möjliggöra snabb dataöverföring, medan optimering av nätverkstopologi och routningsstrategier kan minska latens och trängsel. Dessutom kan trådlösa kommunikationstekniker komplettera täckning för fjärr- eller tillfälliga övervakningspunkter, vilket säkerställer att systemet för övervakning av strömförsörjning kan erhålla och överföra olika typer av data i realtid och exakt, vilket förbättrar situationell medvetenhet och stödjer säkert och stabilt systemdrift.

3.3 Förstärkning av cybersäkerhet och informationskydd

Givet de allvarliga cybersäkerhetsutmaningar som system för övervakning av strömförsörjning i smarta understationer står inför, bör ett omfattande, flernivåigt säkerhetsförsvarsystem etableras. För nätgränsskydd bör högpresterande brandväggar, Intrusion Detection Systems (IDS) och Intrusion Prevention Systems (IPS) distribueras för att strikt övervaka och filtrera trafik mellan externa och interna nät, blockera obehörig åtkomst och angrepp.

Till exempel kan brandväggar baserade på Deep Packet Inspection (DPI)-teknik effektivt identifiera och blockera kända och okända nätverksangrepp, inklusive Distributed Denial-of-Service (DDoS) och SQL-injection-angrepp. Samtidigt bör inre säkerhetsautentiseringsmekanismer förbättras genom att anta Multi-Factor Authentication (MFA)-tekniker, som kombination av lösenord, fingeravtrycksgenkännning och dynamiska tokens, för att rigoröst verifiera användaridentiteter, säkerställa att endast auktoriserade användare kan komma åt systemet. Åtkomsträttigheter bör allokeras baserat på användarroller och ansvarsområden, begränsa driftsprivilegier för att förhindra interna fel eller skadliga handlingar.

För datakryptering under överföring och lagring bör avancerade algoritmer som AES och RSA användas för att kryptera känslig information, säkerställa konfidentialitet och integritet under dataöverföring och lagring. Dessutom bör ett cybersäkerhetsövervaknings- och nödsituationssvarssystem etableras för att övervaka systemets säkerhetstillstånd i realtid, snabbt upptäcka och hantera säkerhetsincidents, utföra regelbundna sårbarhetsgenomsökningar och patchar, och kontinuerligt uppdatera skyddstekniker och strategier för att motverka allt mer komplexa och utvecklande cybersäkerhetshot, skydda informationsäkerhet och stabil drift av system för övervakning av strömförsörjning.

3.4 Främjande av intelligenta drift- och underhållshanteringsystem

För att hantera den ökade komplexiteten i O&M-hanteringen bör fokus ligga på att bygga intelligenta O&M-hanteringsystem. För det första bör en enhetlig O&M-plattform etableras, integrerande funktionsmoduler som utrustningsstatusövervakning, dataanalys, feldiagnos, underhållsplanering och fjärroperationer, vilket möjliggör procedur-, standard- och informationsbaserad O&M-hantering.

Genom denna plattform kan O&M-personal få tillgång till realtidsutrustningsstatus, utnyttja big data-analys och AI-tekniker för exakt felprediktion och snabb diagnos, och utforma vetenskapliga underhållsplaner i förväg, vilket minskar oplanerade avbrott. Till exempel, genom historiska och realtidsdriftsdata, kan utrustningshälsoutvärderingsmodeller byggas, och maskininlärningsalgoritmer kan ge tidig varning för utrustningsfel, erbjuda snabb och exakt beslutsstöd till O&M-personal.

För det andra bör utbildning och färdighetsutveckling för O&M-personal stärkas genom riktade utbildningsprogram som bekantar dem med drift och underhåll av olika smarta understationsutrustningar och avancerade O&M-metodologier, odla en högkvalitativ, specialiserad O&M-team. Dessutom kan tekniker som Virtual Reality (VR) och Augmented Reality (AR) erbjuda fjärrstöd och visualiserad driftguidning, förbättra O&M-effektivitet och kvalitet, säkerställa långsiktigt stabilt och tillförlitligt driftsätt av system för övervakning av strömförsörjning i smarta understationer, och förbättra O&M-hanteringsnivån och marknadspositionen för energiföretag.

3.5 Användning av avancerade artificiella intelligens- och big data-tekniker

Integration av avancerade artificiella intelligens- (AI) och big data-tekniker i system för övervakning av strömförsörjning i smarta understationer kan betydligt förbättra systemets prestanda och intelligens. Big data-tekniker bör användas för effektiv lagring, hantering och analys av massiva eldata, avslöja underliggande mönster och korrelationer för att stödja systemoptimering, felprediktion och utrustningsunderhåll.

Till exempel kan djup analys av historiska driftsdata etablera belastningsprognosmodeller för att exakt förutsäga belastningstrender, bidra till generationsplanering och nätreglering, förbättra systemeffektivitet och ekonomi. Samtidigt kan AI-tekniker som maskininlärnings- och djupinlärningsalgoritmer möjliggöra automatisk feldiagnos och intelligent tidig varning. Genom att träna modeller på omfattande felsamples kan systemet exakt identifiera avvikande utrustningsstatus och ge tidig varning, hjälpa O&M-personal snabbt lokalisera fel och bestämma roten till problemet, vilket gör det möjligt att vidta effektiva korrigeringar, minimera driftstopp och förbättra systemets tillförlitlighet och stabilitиь.

Dessutom kan AI användas för att optimera kontrollstrategier i övervakningssystemet, möjliggöra intelligent reglering och driftsoptimering av elektrisk utrustning, vilket ytterligare förbättrar det totala systemets prestanda. Detta främjar evolutionen av smarta understationer mot större intelligens och automatisering, ger solid tekniskt stöd för transformation och uppgradering av energisektorn och uppfyller samhällets krav på högkvalitativ ström.

4. Slutsats

Sammanfattningsvis spelar smarta understationer en avgörande roll i system för övervakning av strömförsörjning, inte bara förbättrar de realtidsövervakningsförmågan och säkerställer säkert och stabilt nätverksdrift, men även optimerar O&M-hantering. Men nuvarande system för övervakning av strömförsörjning i smarta understationer står inför utmaningar som svår systemintegration, dataprocess- och kommunikationsbottenhål, otillräckligt säkerhets- och skydd, och komplex O&M-hantering.

För att hantera dessa problem bör en serie optimeringsstrategier implementeras, inklusive förbättring av systemintegration och standardisering, förbättring av dataprocess- och kommunikationseffektivitet, förstärkning av cybersäkerhet och informationskydd, bygge av intelligenta O&M-hanteringsystem, och användning av AI- och big data-tekniker. Dessa åtgärder förväntas effektivt övervinna befintliga problem, fullt utnyttja fördelarna med system för övervakning av strömförsörjning i smarta understationer, förbättra tillförlitligheten, säkerheten och intelligensnivån av elkraftsystem, främja hållbar och stabil utveckling inom energisektorn, och säkerställa högkvalitativ, effektiv strömförsörjning.