Phasor Data Collection 및 Analysis에 대한 Iot의 영향

- 연혁

IoT는 IoT의 인터넷의 급속한 발전은 전력망이 모니터링되고 제어되고 유지되는 방법을 다시 제작하고 있습니다. 가장 영향력 있는 변화 중에는 phasor 데이터 수집 및 분석의 향상이 있습니다. Phasor 측정 단위 (PMU)는 광범위한 영역 모니터링 시스템의 백본이 있었지만 IoT 기술의 통합은 크게 역량을 증폭합니다. 이 문서는 IoT가 수집, 전송 및 분석, 시너지터 및 에너지 측정 시스템의 분석, 이 그리드 및 미래 시스템의 미래 측정 시스템의 최적화를 어떻게 활용하는지에 대한 탐구를 탐구합니다.

Phasor Data와 그리드 운영의 중요한 역할 이해

Phasor 데이터-특히 synchrophasors는 전력 시스템의 전기 상태의 시간 동기화, 높은 광도 스냅 샷을 제공합니다. 이 측정은 GPS 동기화를 사용하여 정확한 타임 스탬프에서 전압 및 전류 파형의 크기와 위상 각도를 캡처합니다. 결과 데이터는 그리드 연산자를 사용하여 광대 한 상호 연결에 대한 동적 동작을 관찰 할 수 있습니다.

Phasor 측정 단위는 어떻게 일합니까?

PMU 샘플 전압 및 전류 파형은 초당 30 ~ 120 샘플의 비율로 전통적인 SCADA 시스템보다 훨씬 빠릅니다. 각 샘플은 마이크로 초 정확도로 시간 스탬프되며 지리적으로 분산 된 위치에서 측정을 비교할 수 있습니다. 이 통합 된 데이터 피드는 센터를 제어하는 정보를 정렬하고 스트림하는 데이터 농축기 (PDCs)로 공급됩니다.

Synchrophasor Data의 응용

Synchrophasor 데이터는 다음과 같은 중요한 응용 프로그램을 지원합니다:

Wide-Area Monitoring Systems (WAMS): 그리드 진동 및 상각 차이의 실시간 시각화.
State Estimation: 네트워크의 전방 전압 확대 및 각도에서 향상된 정확도.
이벤트 탐지 및 Postmortem 분석: 고해상도 데이터는 라인 결함이나 발전기 여행과 같은 장애의 시퀀스를 나타냅니다.
모델 검증: 시뮬레이션 모델과 동적 응답을 측정하는 비교는 전력 시스템 계획 개선.

신뢰할 수있는 phasor 데이터없이, 운영자는 캐스케이프 실패를 방지하거나 상호 운용성 재생 자원 효율적으로 통합 할 필요가있는 가시성을 부족합니다.

것들의 인터넷 : 그리드 Sensing을위한 새로운 패러다임

IoT는 모든 수준의 그리드에서 지능을 삽입하여 PMU 네트워크의 도달을 확장합니다. 전통적인 PMU는 주요 변전소에 배포 된 비싸고 독립 도구입니다. IoT 구동 접근 방식은 낮은 비용의 마이크로-PMU, 스마트 센서 및 비례적인 비용 증가없이 측정 포인트의 밀도를 곱하는 가장자리 장치를 사용합니다.

Phasor Data Collection의 IoT 아키텍처

일반적인 IoT-enabled phasor 시스템은 세 계층을 결합합니다.

센싱 레이어:분리된 PMUs, 현재/전압 센서, 그리고 시크라우저 스트림을 생성하는 전력 품질 미터.
통신 레이어:] IEEE C37.118, DNP3, MQTT와 같은 프로토콜은 섬유, 5G, 또는 사설 LTE 네트워크에 데이터를 전송하여 낮은 대기시간을 보장합니다.
Processing Layer: Edge Gateway는 초기 필터링 및 압축을 수행하며, 스토리지 및 기계 학습을 위한 클라우드 기반 분석 플랫폼에 데이터를 전달합니다.

이 아키텍처는 수십 년의 PMUs에서 수천 ~ 수천 개의 수천 개의 측정 포인트를 배포 회로 및 뒤 미터 리소스에 걸쳐 분산 할 수 있습니다.

실시간 데이터 스트리밍 및 통합

IoT는 지속적인 고강화 데이터 스트리밍을 촉진합니다. 예를 들어, IoT 기반 PMU를 배포하는 현대 유틸리티는 중간 크기의 도시에서 초당 1 백만개의 데이터 포인트를 넘을 수 있습니다. 이 자산의 데이터는 날씨 예측, 에너지 시장 가격 및 자산 건강 기록과 통합될 때, 비례없는 상황 인식을 해제합니다.

IoT-Enabled Phasor Analysis의 핵심 장점

IoT와 phasor 데이터 사이의 시너지가 변형적 혜택을 만듭니다. 아래에서 우리는 가장 중요한 이점을 시험합니다.

향상된 그리드 안정성과 실시간 응답

IoT를 통해, phasor 측정은 하위 초 대기 시간으로 제어 센터에 도착합니다. 운영자는 지역과 초기 구속 조치와 같은 세대의 redispatch 또는 로드 shedding과 같은 주변의 분리를 감지 할 수 있습니다. 예를 들어, 서부 인터 연결 장애의 20222222 년 동안 IoT-augmented PMU 네트워크는 기존 시스템보다 5° 상각 차이를 확인했습니다. 성공적인 섬세함 응답을 허용하는 경우.

운영 효율성 및 자동화된 결정-Making

IoT 플랫폼은 phasor 데이터 분석을 자동화합니다. 역사적 시스코어 스트림에 훈련 된 기계 학습 모델은 결함, 전환 이벤트 또는 부하 변경 사이에 방해를 실시간으로 무시할 수 있습니다. 이 계산자는 파견자 부담을 줄이고 몇 초에서 동문을 감지하는 시간을 단축합니다. IoT 기반 phasor 분석 배포 후 유틸리티 보고서 30 ~ 50 % 빠른 사고 응답.

예측 유지 보수 및 자산 관리

Phasor 데이터는 장비 분해의 미묘한 서명을 나타냅니다. 예를 들어 내부 권선 변형을 경험하는 변압기는 현재 파서에 있는 명백한 조화를 생성합니다. IoT 분석은 포스 트로픽 실패의 앞에 주를 낙관할 수 있고, 상태 기반 유지 보수를 가능하게 합니다. 1개의 중요한 북미 유틸리티는 phasor 데이터의 예측 통찰력을 사용하여 20%에 의해 비율의 비율의 수명을 연장했습니다.

확장 및 비용 효율적인 배포

PMU 설치 비용은 유통 수준의 모니터링에 대한 유비가 있었습니다. IoT micro-PMU는 기존의 무선 인프라를 통해 기존의 무선 인프라를 활용하고, 광범위한 배포를 경제적으로 만듭니다. 캘리포니아의 파일럿 프로젝트는 12kV의 유통 피더에 200 마이크로-PMU를 배치했습니다. 단일 변전소 PMU 설치 비용보다 $ 250,000-less. 이 확장성은 그리드가 더 분산 된 에너지 자원 (DER)을 통합하는 데 중요한 역할을합니다.

IoT-Driven Phasor 시스템의 도전

phasor data collection을 통해 IoT를 통합하는 것은 신뢰할 수 있는 운영을 위해 해결해야 하는 여러 가지 과제를 소개합니다.

Cybersecurity 및 데이터 프라이버시

Phasor 데이터는 그리드 안정성에 중요합니다. 그것의 타협은 정전을 일으키는 원인이 될 수 있습니다. IoT 장치는 종종 제한된 컴퓨팅 리소스를 가지고 있으며, 그 취약점을 악용하기 위해 취약합니다. 보안 부팅, 경량 암호화 (예 : TLS 1.3) 및 일반 펌웨어 업데이트는 필수적입니다. 표준 및 기술 연구소 (NIST) IR 8316은 [[FLT : 0]]IoT 장치 사이버 보안 지침[[FLT :]]을 제공합니다. PMU 네트워크에 적응할 수 있습니다.

네트워크 신뢰성 및 대기 시간

동기화된 애플리케이션은 정확한 제어 작업을 위해 50 밀리 초 미만의 세심한 대기 시간을 요구합니다. IoT 통신 네트워크는 서비스의 품질을 보장해야 합니다. 통신망은 하위 스테이션과 5G에 대한 파이버 광학 백본을 사용하여 하이브리드 접근 방식은 이러한 요구를 충족할 수 있습니다. 그러나 제한된 연결이 있는 농촌 지역은 장애물을 유지하고 있습니다. 위성 기반 IoT 및 메쉬 네트워크는 신흥 솔루션입니다.

표준화 및 상호 운용성

PMU 생태계는 synchrophasor 데이터 전송을 위해 IEEE C37.118 표준에 의존합니다. IoT 시스템은 MQTT, OPC UA 및 REST API와 같은 프로토콜을 추가합니다. 주의깊은 통합없이 데이터 사일로가 나타났습니다. Grid Modernization Initiative (GMI)는 interoperability Frameworks이 프로토콜을 해소하는 것을 권장합니다. 유틸리티는 IEEE C37.11을 지원하는 IoT 공급업체가 필요합니다. API는 API를 위한 개방형 API를 제공합니다.

미래 지향: AI, Edge Computing, 그리고 Beyond

혁신의 다음 물결은 데이터 소스에 가까운 정보를 밀고 phasor 측정의 성장해에 고급 분석 적용 할 것입니다.

저전력 처리를위한 Edge Analytics

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Anomaly Detection 및 Forecasting 기계 학습

특히 복잡한 학습 모델, 특히 동시 및 재전류 신경 네트워크, 시간 시리즈 phasor 데이터에서 패턴 인식에 능가. IEEE Power &의 연구자; 에너지 사회는 LSTM 기반 모델이 동시 안정성 한계를 예측할 수 있음을 입증했다 2–5 초 앞서 synchrophasor 입력을 사용하여. 이 빈번한 제어 작업을 위해 창을 엽니 다. 이 IEEE paper, 이러한 재전력은 크게 향상을 예측한다.

분산 에너지 자원과의 통합

IoT 센서의 태양, 풍력 및 배터리 저장의 폭발적인 성장으로, phasor 데이터는 양방향 동력 흐름을 관리하기 위해 필수적입니다. IoT-enabled PMUs는 실시간 민감 전력 출력을 조정하기 위해 인버터 제어에 연결할 수 있으며 전압 안정성을 유지합니다. 미국 에너지 부서 SunShot Initiative] 펀드 프로젝트는 수천 개의 태양 광 인버터를 사용하여 통신 및 IoT-센타 통신 없이 수천 개의 태양 광 통신을 모니터링 할 수 있습니다.