主动网络管理日益增长的需求

能源部估计,停电每年使美国经济损失1500亿美元。 除了财政损失外,停电还破坏了医院、供水系统和通信等关键服务。 历史上,公用事业部门对停电后的反应性恢复电力的失败做出了反应。 但新的创新浪潮正在把范式转向[ 预测和防止停电,然后才发生。 。 通过结合先进的数据分析、智能基础设施和社区规划,电网正在变得更加具有弹性、效率和适应性。 本条探讨了推动这种转变的最有希望的技术。

高级数据分析和机器学习

机器学习模型现在能够处理智能仪表、电网传感器、气象站和植被管理记录中数百万个数据点。 这些算法学习出失败前的规律 — — 如电压波动、负载失衡或变压器温度读数异常。 通过识别这些前体,公用事业公司可以在故障发生前派遣船员检查或修理设备。

行动预测模式

例如,[太平洋天然气和电气利用机器学习分析历史断电数据以及实时天气预报,预测野火相关断电,它们的系统为特定输电线路产生风险分数,只有在需要时才允许有针对性的去能源化——尽量减少客户撞击,同时防止灾难性火灾。 PG&E 发表的案例研究报告说,在实施这些算法后,断电预测准确度提高了26%。

数据来源和整合挑战

有效的机器学习需要多种高质量的数据。 公用事业将SCADA读数、AMI(先进的计量基础设施)数据、植被侵蚀卫星图像、甚至社交媒体的反馈光线都结合在一起。 然而,由于遗留的系统和数据仓,整合这些多样化的流仍然是一项挑战。 Edge计算[正在作为一种解决方案出现,在子站处理数据以减少延迟和带宽需求。

智能网格技术

智能网格并不是单一技术,而是传感器、通信网络和自动控制系统。 这些系统可以实时监测整个分配网络的电压、电流和频率。 当发现断层时,连接线路的树枝——开关可以自动隔离受影响的路段,并改变电路,通常以毫秒的速度运行。

自愈网格

自愈能力是最有影响的智能电网创新。 使用分布式智能[、重排机和分区机相互通信,以重组网络地形。 例如,如果主支线失效,系统可以关闭绑定开关,以恢复邻近支线的服务。 根据美国能源部的电网现代化举措[,自愈技术的早期采用者将客户的出厂时间缩短了40 % 。

高级计量基础设施(AMI)

智能仪表提供了客户和公用事业之间的双向通信。 除了计费外,AMI数据还能够使电压优化、需求响应和断电检测降为单个家庭。 当一个电表失去通信时,该功能可以推断本地断电并派出机组人员,而无需等待客户的呼叫。 法国的Linky智能仪表推出,覆盖了3500多万个家庭,每场活动平均30分钟的断电检测速度已经提高。

预估维修

反应性维修——只有在设备故障后才能进行固定设备——导致计划外的故障,而且常常是连锁故障。 预测性维修通过不断监测设备的健康指标,如变压器中的溶解气体分析、旋转机械中的振动水平和开关上的热成像,改变了方法。

传感器网络和IoT

紧要资产附带的无线传感器将数据传输到云分析平台. 算术检测到诸如石油温度上升或电缆部分排放等异常. Florida Power & Light[ (FPL)在其分布式变压器上部署超过10,000个传感器,并且每年将变压器故障率降低15%. 只有在预测模型显示故障概率高,节省数百万劳动力和重置成本时,该功能才进行维护.

分站数字双人

数字双胞胎是物理资产的虚拟复制品,用实时传感器数据更新。通过模拟压力条件,如热波或闪电暴,操作者可以预测哪些组件可能失灵。 ABB和 Siemens为分站开发了数字双平台,使公用事业能够运行“万一”的情景,而不会危及实际的电网操作。这种积极主动的洞察力使得能够精确地安排维护窗口,尽量减少客户的中断。

天气预报和气候模型

极端天气事件——飓风、冰暴、野火和热浪——是大规模停电的主要原因。 天气预报的改善,加上气候模型的制作,使公用事业部门有更长的时间准备基础设施和部署机组人员。

高分辨率天气模型

现代气象模型现在运行在低于公里的分辨率,预测局部风潮、闪电和雪载量。 公用事业将这些预测纳入估计潜在故障数量和位置的断电预测模型。 例如, 杜克能源 使用IBM的[ 织造公司[数据提前48小时预测风暴影响,预先部署修理人员,并储存在高风险地区。

减少野火风险

气候变化加剧了野火季节,迫使公用事业创新。 模型现在将植被湿度、风速、相对湿度和燃料密度因素考虑在内,以生成每日风险图。 加利福尼亚州公用事业如[南加州爱迪生[和[圣迭戈天然气和电气根据这些风险分数部署了公共安全电源关闭(PSPS)方案。 尽管存在争议,但关闭被改进了,因为机器学习将受影响的客户减少30%,而不会增加点火率。

分配能源资源和微网

将太阳能电池板、电池存储、电动车辆和备用发电机整合到电网中,既为预防停电创造了挑战,也创造了机遇。 如果明智地管理,DER可以提供局部备用电源,并减少输电线的压力。

微网作为岛式系统

微网可以与主网格断开,并在停电期间自主运行,这叫做“岛化 ” 。 医院、大学和关键设施越来越多地安装带有自动检测电网故障并切换到本地发电的控制系统的微网。 例如,Princeton大学微网[在飓风桑迪期间将校园供电,而周边地区却失去供电数日。

虚拟发电厂

将住宅电池和智能自动调温器聚合到虚拟电厂,使公用事业公司能够在高峰需求或电网紧急情况下发送储存的能源。 Sunrun 和 PG&E正在加利福尼亚州试行VPP,通过协调数千个家用电池,可将多达100兆瓦的负荷转移到75 000个家用电,从而减少热浪中发生停电的风险,而无需建造新的矿物燃料峰值电厂。

网络安全在网络复原力

随着电网数字化程度的提高,网络攻击对可靠性的威胁越来越大。 执行良好的网络攻击可以使监测系统瘫痪、腐败的控制算法甚至对设备造成实际破坏。 当今的预防断电需要强有力的网络安全措施。

网络分割和入侵探测

电力公司正在采用NIST的网络安全框架,将业务技术网络从企业IT网络中分离出来。 入侵探测系统监测可能显示有漏洞的异常交通模式。 北美电力可靠性公司 引入了强制性的关键基础设施保护标准,以在所有大宗电力系统运营者中实施基线安全做法。

威胁探测机器学习

AI驱动的安全平台分析网络日志以识别零天的开发利用和内幕威胁. 例如,Darktrace[使用无人监督的机器学习来模拟网格控制器的正常行为,并提醒操作者偏离,通常在攻击造成操作影响之前. 投资于这种主动网络安全的设备降低了由于赎金软件或国家赞助的攻击而导致的长期停电的风险.

社区参与和复原力规划

光靠技术无法保证断电的预防。 让社区参与确保当地资源 — — 如备用发电机、储存的水和志愿者网络 — — 在电网失效时得到协调。

复原中心

许多城市正在建立抗御力中心 — — 配备太阳能电池板、电池储存和紧急通信的社区中心。 在停电期间,这些中心提供设备充电、医疗设备供电和冷却等关键服务。 波特兰市应急管理局[ 已经试点在脆弱社区建立抗御力中心,利用社区反馈确定地点和服务的优先次序。

客户-安全准备

公用事业正在扩大消费者对停电安全的教育方案:安全使用发电机、关闭电器以防止电涌,以及报告下行电线。 有些设施甚至激励客户安装智能板,在停电时自动断开非临界负荷,从而减少备份系统的压力。 当知情的客户主动采取行动时,总体恢复时间会缩短。

结论

未来停电预防取决于分层的方法:机器学习预言故障发生前的失败,智能电网自我修复,预测性维护延长资产寿命,以及社区伙伴关系增强复原力。 尽管没有任何系统能够消除所有停电,但这些创新技术的结合已经在显著降低停电频率、持续时间和成本。 随着气候变化加剧极端天气和数字威胁的发展,对这些战略的持续投资对于让数百万家庭和企业保持灯光至关重要。