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    這些技術趨勢引領全球新電網

    發布時間:2022-03-21 11:22:00來源: 科技日報

      大數據提效率 多措施保安全

      這些技術趨勢引領全球新電網

      隨著技術的不斷發展,各國的電網必須適應時代的需求并朝更現代化的方向邁進,以滿足人們對更清潔、更可靠能源日益增長的需求。但自然災害或安全事故會導致電網供應效率低下或者中斷,各國管理機構和消費者也都在盡力尋找解決方案。

      美國《福布斯》雙周刊雜志網站在近日的報道中指出,2022年,大數據和安全技術的有效利用,將有助于提升電網的安全性和配送效率。

      實時數據提升電網效率

      更強大的電網可以囊括地下敷設電線、更換故障設備、植被管理等。電力公司目前主要依靠監控和數據采集系統以及能源管理系統從網絡中收集數據,但數據的上傳和處理速度很慢。

      更高效的電網需要獲得實時數據,否則,電力公司就對電網的運營情況缺乏預見性和控制力,如果能更好地利用這些實時數據,電力公司可以讓某些項目優先實現現代化,并為電網未來更好的運營提供基礎。

      2022年,電力公司將優先考慮從家庭、企業或充電站獲取實時數據,配電網中的線路傳感器將為電力使用模式、線路干擾和電網穩定性提供信息,電力公司將能利用這些信息改善電網的使用效率。

      此外,電力公司可以監控配電網的實時狀態,使用數據預測故障,并在故障發生前主動修復故障。2022年,電力行業將迎來充滿活力和激動人心的時刻,數據和分析將在其中發揮更關鍵的作用。電力公司將使用數據在其配電策略中建立更高的精度和控制力,以提高效率和可靠性。

      優化能源分配

      由于可再生能源和電動汽車的出現,電網的變化需要運營商擁有更大的可視性和控制力,以促使電網更好地應對需求高峰以及電力的分配,但現在的大部分配電網年代悠久,在建成時并沒有考慮到上述問題。

      2020年,并網屋頂太陽能發電量增加了19%,預計將繼續增加,以滿足全社會對可再生能源的需求。目前有幾家創新公司正在將屋頂風力渦輪機引入電網。電網必須更好地協調使用這些可再生能源產生的電力以及傳統發電技術產生的電力,否則會影響電網的穩定性以及電壓。

      此外,電動汽車大規模出現,人們對充電樁的需求飆升,對電網的高效運營也帶來不小的挑戰,而且,未來隨著電動汽車數量的激增,這一挑戰將變得更加嚴重。2020年,全球0.7%的輕型汽車采用電動汽車,到2050年,預計這一數字將增長到31%。

      2022年,面對電網領域出現的這些變化,電力公司將重點關注電網的可靠性和恢復能力,為此他們需要獲得大量數據,以確保電力供應的質量和可靠性。為了捕獲和分析電網數據,電力公司將使用更多傳感器,并進行復雜的分析,以防止干擾和停機。

      多層次安全措施預防潛在威脅

      隨著電力行業越來越依賴數據來進行高效運行,它也變得更容易受到網絡威脅。與幾乎所有其他經濟部門一樣,技術專家正在向電力行業引入更智能的多層安全策略。

      這些安全措施包括:對控制系統的可信訪問確保只有適當的用戶和設備才能發送、分析和訪問系統和數據。無論是使用網狀網絡技術、寬帶通信、蜂窩還是傳統的點對點通信環境,以及通信路徑上的多層加密,數據的安全通信都可以確保只向授權人員和系統提供正確的數據,這也有助于確保居心不良者不會劫持數據或通信。

      此外,隱私已成為電網安全的關鍵組成部分。由于電網融合了智能計量和邊緣控制,用電模式是消費者和商業行為的重要指標。如果這些用電模式相關數據被訪問或濫用,居心叵測者可以決定某人何時在家、工作或外出,以及一家企業何時全面運營或關閉。

      2022年,電力公司會將提升電網安全作為其主要目標之一。他們將與技術提供商合作,開發和部署廣泛的計算機和通信基礎設施增強功能,提供更強的態勢感知,并實現對每個電網組件和操作過程的詳細訪問和控制。

      刷新和提升工人的技能

      《福布斯》在報道中指出,電力公司需要關注的最重要趨勢之一是提升和刷新該行業工人的技能,因為該行業已經由一個物理和系統工程占主導的領域演變為一個由數據驅動、高度技術化的環境。

      目前,美國電力公司員工中,55歲以上的員工占25%左右。盡管這些員工中有許多人接受了培訓,學習了工作所需的新技術和新方法,但他們對數字技術的擁抱熱情并不高。而且,電力公司也必須雇傭和培訓下一代員工。美國人口普查提供的數據顯示,目前50%的美國人口是千禧一代或更年輕的一代,這些員工與數字技術的連接更加緊密,因此,電力公司應提升員工掌握數字技術的能力。

      2022年,前瞻性的電力公司將實施廣泛的教育和再培訓計劃,幫助現有員工有效應對當今電力行業面臨的各項挑戰。他們還將雇傭更多數據科學家、分析師和數字技術人員,以提高他們在數據驅動環境中的操作能力。

    (責編: 陳濛濛)

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