CC BY
6
© Гурина Л.А., Зорина Т.Г. УДК 621.311: 004.052
ОСОБЕННОСТИ УПРАВЛЕНИЯ КИБЕРФИЗИЧЕСКИМИ МИКРОСЕТЯМИ С УЧЕТОМ ТЕНДЕНЦИЙ РАЗВИТИЯ РЫНКА РАСПРЕДЕЛЕННОЙ ГЕНЕРАЦИИ И
ЦИФРОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
Гурина Л.А.1, Зорина Т.Г.2
1Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева СО РАН, г. Иркутск, Россия 2Институт энергетики Национальной академии наук Беларуси, г. Минск, Беларусь
gurina@isem. irk. ru
Резюме: ЦЕЛЬ. Разработка мер по снижению рисков, обусловленных использованием цифровых технологий при управлении киберфизическими микросетями, на основе анализа тенденций развития распределенной генерации. МЕТОДЫ. Прогноз емкости рынка распределенной генерации в 2023-2030 гг. был выполнен на основе регрессионного анализа. РЕЗУЛЬТАТЫ. Выявлены основные факторы, способствующие ускорению темпов роста рынка распределенной генерации. Проведена сегментация рынка распределенной генерации по различным признакам. Обосновано, что системы распределенной генерации будут стратегическими объектами цифровизации в среднесрочной перспективе. Определены ключевые драйверы рынка цифровых решений для распределенной генерации, а также основные тенденции развития цифровых технологий построения микросетей. ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Определены основные виды рисков, вызванных активным внедрением цифровых технологий в системы распределенной генерации. Выявлены преимущества и недостатки способов реализации методов управления микросетями, способствующих возникновению рисков при цифровизации объектов распределенной энергетики. Предложены меры по снижению рисков кибербезопасности при управлении микросетями.
Ключевые слова: распределенная генерация; киберфизическая микросеть; цифровизация; система управления; кибербезопасность.
Благодарности: Работа выполнена в рамках научного проекта «Теоретические основы, модели и методы управления развитием и функционированием интеллектуальных электроэнергетических систем», № FWEU-2021-0001.
Для цитирования: Гурина Л.А., Зорина Т.Г. Особенности управления киберфизическими микросетями с учетом тенденций развития рынка распределенной генерации и цифровых технологий // Вестник Казанского государственного энергетического университета. 2024. Т. 16. № 2 (62). С. 144-157.
FEATURES OF MANAGEMENT OF CYBER-PHYSICAL MICROGRIDS CONSIDERING DEVELOPMENT TRENDS OF THE MARKET FOR DISTRIBUTED GENERATION AND DIGITAL TECHNOLOGIES
Gurina L.A.1, Zoryna T.G.2
1Melentiev Energy Systems Institute of SB RAS, Irkutsk, Russia 2Institute of Power Engineering of NAS of Belarus, Minsk, Belarus
gurina@isem. irk. ru
Abstract: The research aims to develop measures to reduce risks caused by the use of digital technologies in the management of cyber-physical microgrids, based on an analysis of trends in the development of distributed generation. METHODS. The forecast for the distributed generation market capacity in 2023-2030 was made based on regression analysis. RESULTS. The main factors contributing to the acceleration of the growth rate of the distributed generation market have been identified. The distributed generation market was segmented according to various criteria. It is substantiated that distributed generation systems will be strategic objects of digitalization in the medium term. The key drivers of the market for digital solutions for distributed generation are identified, as well as the main trends in the development of digital technologies for building microgrids. CONCLUSION. The main types of risks caused by the active implementation
of digital technologies in distributed generation systems are identified. The advantages and disadvantages of methods for implementing microgrid management methods that contribute to the emergence of risks during the digitalization of distributed energy facilities have been identified. Measures are proposed to reduce cybersecurity risks when managing microgrids.
Keywords: distributed generation; cyber-physical microgrid; digitalization; control system; cybersecurity.
Acknowledgment: The research was conducted within the framework of the scientific project "Theoretical foundations, models and methods to control the expansion and operation of intelligent electric power systems (Smart Grids), " No. FWEU-2021-0001.
For citation: Gurina L.A., Zoryna T.G. Features of management of cyber-physical microgrids considering development trends of the market for distributed generation and digital technologies.
KAZAN STATE POWER ENGINEERING UNIVERSITY BULLETIN. 2024. T. 16. No. 2 (62). P. 144-157.
Введение (Introduction)
Современные энергетические системы трансформируются в интегрированные системы с большой долей распределенной генерации (РГ) и возобновляемых источников энергии (ВИЭ) [1]. Широкое распространение получает развертывание микросетей для более быстрого реагирования на спрос и больших возможностей управления энергопотреблением. Распределенная генерация рассматривается как ключевой компонент микросетей (МС), позволяющий интегрировать ВИЭ в распределительную сеть [2, 3]. Микросеть состоит из распределенных энергетических ресурсов (РЭР) и представляет собой комбинацию параллельных соединений, оснащенных подходящей схемой управления и защиты для функционирования как в изолированном режиме, так и в режиме подключения к сети. Цифровизация энергетических систем обусловливает трансформацию микросетей в киберфизические микросети (КФМС) [4] со сложной информационно -коммуникационной инфраструктурой. В зависимости от выбранного способа управления КФМС [5-9] на базе различных информационных, интеллектуальных и коммуникационных технологий возможно возникновение технологических и экономических рисков, рисков при цифровизации [10, 11], что необходимо учитывать для обеспечения надежного функционирования КФМС.
В последнее время наблюдается тенденция применения технологий чистой энергии [12, 13], что в сочетании с использования ВИЭ увеличивает сложность структуры микросетей. Архитектура МС представляет собой активную распределительную сеть на базе малой электросети, которая состоит из блоков РГ, РЭР, систем накопления энергии, электрических управляемых нагрузок, потребителей энергии, интерфейсов силовой электроники, возможностей подключения и т. д. [14]. МС может работать в двух различных режимах: изолированном и подключенном к сети. В режиме подключения к сети МС может обслуживать большую часть активной мощности, необходимой для локальной нагрузки, либо импортируя, либо экспортируя устройства РГ, подключенные к общей сети. В основе киберфизического характера МС лежит интеграция информационных и коммуникационных технологий и энергетической инфраструктуры для все более децентрализованного развития, мониторинга и управления энергосистемой.
Киберфизическая инфраструктура МС включает в себя информационно-коммуникационную и технологическую подсистемы. Информационно-коммуникационная инфраструктура КФМС включает в себя датчики, исполнительные механизмы, измерительные устройства, устройства управления (конвекторы, инверторы), коммутаторы, маршрутизаторы, средства связи и т.д. [15-17]. Физическая часть КФМС состоит из таких силовых компонентов микросети, как трансформаторы, генераторы, преобразователи силовой электроники, автоматические выключатели и нагрузки.
Для эффективного управления КФМС необходимо обеспечение качества управляющей информации о состоянии распределительной сети в реальном времени. Так, при таких способах управления, как централизованный и распределенный, необходимо взаимодействие информационных систем при выработке управляющих воздействий, что в свою очередь делает КФМС взаимозависимыми. Кроме того, интеграция РЭР, таких как ветряные электростанции и фотоэлектрические системы, создают дополнительные проблемы, требующие применения методов интеллектуального управления на всех уровнях
иерархии, чтобы обеспечить координацию двунаправленных потоков и гарантировать качество предложения и балансировать предложение, спрос и хранение. Традиционные приложения управления в энергетике в основном сосредоточены на обмене данными и сигналами управления между центром управления и подстанциями, что основано на негибких, централизованных и иерархических топологиях. С переходом на децентрализованное и распределенное управление топологии должны быть гибкими, чтобы приспособиться к различным технологиям генерации, разнообразным коммуникационным связям и взаимозависимостям информационных систем для оптимального управления КФМС.
Цель исследования заключается в выявлении проблем, связанных с цифровизацией объектов распределенной энергетики при различных способах управления и в разработке мер по снижению рисков, возникающих в результате киберугроз на информационные системы КФМС.
Научная значимость состоит в том, что при исследовании систем распределенной генерации на базе децентрализованных и комбинированных источников энергоснабжения с использованием ВИЭ для обеспечения их надежного функционирования предложены меры по сохранению свойств кибербезопасности с учетом взаимозависимостей между объектами распределенной генерации.
Практическая значимость исследования заключается в том, что с учетом тенденций развития распределенной энергетики и интеллектуализации систем управления на всех уровнях иерархии, надежность функционирования энергетических систем зависит от кибербезопасности их информационно-коммуникационных инфраструктур.
Мировой рынок распределенной генерации: состояние, тенденции и перспективы развития (Global distributed generation market: states, trends and development prospects)
Потенциалом для развития МС является автономная возобновляемая энергетика, то есть пользователи или системы, не связанные с основными электрическими сетями.
За 10 лет с 2013 по 2022 гг. установленная мощность автономной возобновляемой энергетики в мире возросла почти в 2 раза с 4345 до 8152 МВт (рис. 1). При этом с наибольшими темпами роста развивалась солнечная энергетика. В частности, установленные мощности солнечных наносов за исследуемый период увеличились более чем в 53 раза, солнечных мини-сетей - более чем в 14 раз, других автономных солнечных фотоэлектрических систем - более чем в 5 раз. Относительной стабильностью в исследуемый период характеризовались установленные мощности гидроэнергетики и производства электроэнергии из твердого биотоплива.
10000
2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
■ Энергия ветра
■ Другое твердое биотопливо (электричество) Биогаз (электричество)
Другие автономные солнечные фотоэлектрические системы
■ Солнечные насосы
■ Солнечные мини-сети
■ Солнечные фонари и солнечные домашние системы
■ Гшпэоэнесгетика
Рис. 1. Динамика установленной мощности Fig. 1. Dynamics of installed capacity of autonomous автономной возобновляемой энергетики в мире в renewable energy in the world in 2013-2022, MW 2013-2022 гг., МВт [18] [18]
В 2019 г. на Азиатско-Тихоокеанский регион приходилось 48,4% глобальной автономной возобновляемой энергетики, то в 2022 г. значение данного показателя увеличилось до 71, 2%. На рисунке 2 представлена структура установленных мощностей автономной возобновляемой энергетики в разрезе технологий и регионов в 2022 г.
■ Африка "Азия Цетральпая Америка ■ Средний Восток ■ Океания Южная Америка
Рис. 2. Структура установленных мощностей Fig. 2. Structure of installed capacities of автономной возобновляемой энергетики в разрезе autonomous renewable energy by technology and технологий и регионов в 2022 г., МВт [18] region in 2022, MW [18]
Анализируя рисунок 2, можно сделать вывод, что Азиатско-Тихоокеанский регион доминирует в исследуемом периоде в области развития таких технологий как производство электричества из твердого биотоплива, гидроэнергетика, а также солнечная энергетика.
Благодаря ускоренным темпам роста развития установленных мощностей солнечной энергетики в исследуемый период, представляет интерес исследование особенностей и сфер применения отдельных ее технологий (рис. 3).
Анализируя рисунок 3, можно сделать вывод, что наибольшее распространение (62%) в мире в 2022 г. имели солнечные домашние системы мощностью более 50 Ватт. В то же время, на долю солнечного освещения приходилось лишь 11%. 99% процентов солнечных насосов в 2022 г. использовалось в сельскохозяйственной сфере. 27% прочих автономных солнечных фотоэлектрических систем приходилось на коммуникации, 16% -на коммерческие и общественные услуги и по 7% - на промышленность и городское освещение.
Объем мирового рынка распределенной генерации энергии в 2021 году составлял 296,78 миллиарда долларов США, а к концу 2030 года, по оценкам экспертов аналитического агентства Custom Market Insight, достигнет 932,34 миллиарда долларов США.
Существующие в мире тенденции, а также рост населения в сочетании с быстрой урбанизацией в таких странах, как Индия, Китай, Индонезия и Малайзия позволяют сделать вывод, что в ближайшей перспективе Азиатско-Тихоокеанский регион будет лидировать на мировом рынке распределенной генерации энергии.
Основными игроками на рынке распределенной генерации энергии являются Rolls Royce Power Systems AG, Schneider Electric, Mitsubishi Electric Corporation, Caterpillar Power Plants, Capstone Turbine Corporation, Toyota Turbine and Systems Inc., Doosan Fuel Cell America, Vestas Wind Systems A/S., Siemens, General Electric, Ballard Power Systems Inc., Sharp Corporation, Suzlon Energy Limited, Schneider Electric, ENERCON GmbH.
На основе оценок экспертов аналитических агентств Custom Market Insight [19] и Grand View Research [20] авторами был осуществлен прогноз развития мирового рынка распределенной генерации до 2030 г.
В основе прогноза были фактические данные о емкости мирового рынка распределенной генерации в 2021-2022 гг. и прогнозное значение на 2030 г. согласно оценкам аналитического агентства Custom Market Insight. Для прогнозирования емкости рынка в 2023-2030 гг. с помощью метода подбора функций было получено уравнение линейной регрессии y=72,214x+208,15. Результаты прогноза развития рынка распределенной генерации энергии представлены на рисунке 4.
а)
б)
в)
Рис. 3. Особенности и сферы применения Fig. 3. Features and areas of application of solar
технологий солнечной энергетики: а) Структура установленных мощностей солнечного освещения и солнечных домашних систем в 2022 г., %; б) Области применения солнечных наносов в 2022 г., %; в) Области применения прочих автономных солнечных фотоэлектрических систем в 2022 г., %
*Источник: Составлено авторами Source: compiled by the author.
energy technologies: a) Structure of installed capacities of solar lighting and solar home systems in 2022, %; b) Areas of application of solar sediment in 2022, %; c) Areas of application of other autonomous solar photovoltaic systems in 2022, %
2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 202S 2029 2030
Рис. 4. Прогноз развития мирового рынка Fig. 4. Forecast for the development of the global распределенной генерации в 2023-2030 гг., млрд. distributed generation market in 2023-2030, billion долл. США US dollars
*Источник: Составлено авторами Source: compiled by the author.
Следует отметить, что в период 2017-2021 гг. емкость мирового рынка распределенной генерации возросла в 1,38 раз с 214,9 млрд. долл. США в 2017 г.
Анализируя рис. 6 можно сделать вывод, что в прогнозируемом периоде ожидается заметное ускорение темпов роста рынка распределенной генерации энергии, которое обусловлено следующими факторами:
- высокой экологической осведомленностью;
- целями в области сокращения выбросов парниковых газов;
- необходимостью поддержания энергетической безопасности;
- государственной политикой;
- использованием ВИЭ;
- растущим в мире спросом на энергию, вызванным оживлением мировой экономики после пандемии СОУГО 19.
Основными сегментами рынка распределенной генерации энергии являются: промышленность, торговля и услуги и население.
Прогнозная структура рынка распределенной генерации энергии в 2030 г. представлена на рисунке 5.
Коммерческая " Промышленная
Рис. 5. Прогнозная структура рынка Fig. 5. Forecast structure of the distributed energy распределенной генерации энергии в 2030 г. generation market in 2030
*Источник: Составлено авторами Source: compiled by the author.
Анализируя рисунок 5, можно сделать вывод, что основными часть (54%) распределенной генерации в прогнозном периоде будет приходиться на домашние хозяйства, около трети - на торговлю и услуги. А промышленность будет по-прежнему основным потребителем энергии крупных энергосистем.
Основными технологиями, используемыми для распределенной генерации энергии, являются: микротурбины, турбины сгорания, микро-ГЭС, поршневые двигатели, топливные элементы, ветряные турбины, солнечные фотоэлектрические системы и др.
Прогнозная структура мирового рынка распределенной генерации в 2023-2030 гг. в разрезе технологий представлена на рисунке 6.
1000 900
2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030
■ Ветряная турбина ■ Солнечная фотоэлектрическая система Поршневые двигатели Топливные элементы
■ Газовая н паровая турбины
Рис. 6. Прогнозная структура мирового рынка Fig. 6. Forecast structure of the global distributed
распределенной генерации в 2023-2030 гг. в generation market in 2023-2030 by technology,
разрезе технологий, млрд. долл. США billion US dollars *Источник: Составлено авторами Source: compiled by the author.
Анализируя рисунок 6, можно сделать вывод, что наиболее высокие темпы роста в прогнозном периоде будут характерны для таких технологий как солнечные
фотоэлектрические системы (14,5% среднегодовой прирост), поршневые двигатели (13,6% среднегодовой прирост) и ветряные турбины (10% - среднегодовой прирост).
На основании проведенного анализа можно сделать вывод, что распределенная энергетика в среднесрочном периоде останется одним из приоритетных направлений развития мировой энергетики.
Цифровизация распределенных систем генерации (Digitalization of distributed generation systems)
Мировая энергетика стоит на пороге технологического и структурного реформирования, обусловленного цифровизацией - ключевым трендом для всех стран. В современной динамичной экономической среде, ознаменованной стремительным технологическим прогрессом и необходимостью адаптации к изменяющимся климатическим условиям, цифровизация энергетической отрасли представляет собой стратегический императив для поддержания и укрепления ее устойчивого развития. Цифровизация электроэнергетики является одним из ключевых инструментов повышения эффективности мониторинга, сбора и анализа больших массивов данных, их сопоставления и анализа для изучения, моделирования, прогнозирования, и как результат, повышения эффективности функционирования данной отрасли в целом.
Цифровизация позволяет управлять более сложными энергосистемами, способствуя развитию широкого спектра новых технологий, в том числе распределенной генерации.
Прогноз ввода новых мощностей свидетельствует о том, что к 2025 г. процентное соотношение ввода новых мощностей централизованной и распределенной генерации составит 27:73, а к 2030 г. оно составит 19:81 [21].
Таким образом, в среднесрочный период распределенные системы генерации будут являться стратегическими объектами цифровизации.
Цифровизация распределенных систем генерации основана на инновационных технологиях и решениях, направленных на оптимизацию производства, распределения и потребления энергии с помощью передовых цифровых систем. Используя интеллектуальные сети, устройства Интернета вещей и анализ данных, она обеспечивает эффективное управление энергетическими ресурсами, энергопотреблением, интеграцию возобновляемых источников и предоставление потребителям возможности мониторинга в реальном времени. Одним из основных последствий использования ВИЭ в электрической сети является применение силовой электроники. В результате цифровизации интеллектуальные сети смогут проводить расширенный мониторинг, автоматизацию и контроль существующих сетей, обеспечивая при этом возможность взаимодействия заинтересованных сторон (регулируемых и участников рынка).
Рынок цифровых решений для распределенной генерации способствует устойчивому развитию за счет интеграции возобновляемых источников энергии, повышения надежности энергосистемы и предоставления потребителям возможности мониторинга и контроля энергии в режиме реального времени. Ключевыми игроками являются поставщики технологий, коммунальные компании и разработчики решений. По мере того, как мир движется к более чистым и интеллектуальным энергетическим системам, данный рынок играет решающую роль в продвижении перехода к устойчивой энергетической экосистеме, подключенной к цифровым технологиям.
Определены следующие ключевые драйверы рынка цифровых решений для распределенной генерации:
- тенденция к децентрализации производства и распределения энергии;
- растущее внедрение ВИЭ;
- разработка инновационных технологий хранения энергии для повышения стабильности сети и поддержки возобновляемых источников энергии;
- растущий акцент на энергоэффективности;
- растущая потребности в надежной кибербезопасности в интеллектуальных энергетических системах;
- постоянное развитие технологий Интернета вещей;
- возможности использования блокчейна для безопасных и прозрачных энергетических транзакций;
- разработка и внедрение технологий интеллектуальных сетей;
- совершенствование программного обеспечения реагирования на спрос.
На рисунке 7 представлен прогноз рынка цифровых технологий в энергетике, сделанный Bloomberg New Energy Finance.
70
и 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025
Эксплуатация и обслуживание блоков на о бычном топливе 24 22 20 19 17 15 14 12 11
Интеллектуальные счетчики 18 19 21 21 21 21 21 24 26
Автоматизация распределения 4 5 6 6 7 7 8 9 10
Домашняя система управления энергопотреблением 2 2 3 4 5 7 8 10 11
Гибкость 0 0 0 0 0 1 2 3 4
Эксплуатация и обслуживание в етр огенераторов 3 3 3 3 3 3 3 3 3
Эксплуатация и обслуживание солнечных батарей 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Total 52 52 54 54 53 54 56 60 64
Рис. 7. Тенденции развития мирового рынка Fig. 7. Trends in the development of the global цифровых технологий в энергетике до 2030 г., market for digital technologies in the energy sector млрд. долл. США [22] until 2030, billion US dollars [22]
Анализируя рисунок 7, можно сделать вывод, что объем рынка цифровых технологий для энергетики превысил в 2017 г. 50 млрд. долл. США. В то же время крупнейшими рынок сегментами в данный период являлись цифровые технологии в следующих направлениях:
- «умные» счетчики электроэнергии;
- эксплуатация и обслуживание ТЭС.
На эти сегменты рынка цифровых технологий для энергетики в совокупности приходилось около 40 млрд. долл. США.
По прогнозам Bloomberg New Energy Finance, к 2025 г. доля таких сегментов, как домашние системы управления энергопотреблением и автоматизация распределительной сети увеличится и составит 21 млрд. долл. США.
Кроме того, по данным международного аналитического агентства к 2040 г. инвестиции в возобновляемую энергетику будут составлять 2/3 всех инвестиций в энергетические мощности или 7,8 трлн. долл. США [23].
Вместе с тем, в 2022 г. объем рынка цифровых технологий для энергетики фактически составил 146,2 млрд. долл. США. По данным аналитического агентства Precedence Statistics объем мирового рынка цифровых технологий для энергетики в 2024 г. составил 177,6 млрд. долл. США, а к 2032 г., по прогнозам, он составит около 394,99 млрд. долл. США, при этом среднегодовой темп роста ожидается в размере 10,50% в течение прогнозируемого периода [24].
Фактическое превышение прогнозных значений объема рынка цифровых технологий для энергетики в 2022 г. в 2,7 раза вызвано стремительным развитием интеллектуальных технологий и созданию комплексных решений в области цифровой энергетики.
Так, например, 2022 году GE Digital представила решение распределенной системы управления энергетическими ресурсами (DERMS), способствующее созданию более безопасной, защищенной и отказоустойчивой электросети. Разработанное программное обеспечение объединяет аналитику, технологии, бизнес-процессы, экономику и рынки в единой платформе, позволяя операторам сетей эффективно управлять и оптимизировать РЭР для обеспечения потребителей экологически чистой и доступной энергией. [25, 26].
Цифровизация оказывает большое влияние на архитектуру систем автоматизации распределительных сетей. Для активного управления распределительными сетями является необходимость наличия интеллектуальных устройств на каждой из подстанций. Такие функциональные возможности, как мониторинг (оценивание состояния распределительных сетей среднего и низкого напряжения), идентификация места сбоя и восстановление, прогнозирование нагрузки и генерации, контроль генерации могут быть реализованы в сочетании традиционных алгоритмов, расширенных для распределительных сетей, с более современными подходами, основанными на решениях, управляемых данными и искусственном интеллекте.
Текущие разработки в энергетических сетях, такие как цифровая связь между поставщиком и потребителем, интеллектуальные системы измерения и мониторинга, позволят интеллектуальным сетям существенно улучшить контроль над потреблением и распределением электроэнергии в интересах потребителей, поставщиков электроэнергии и сетевых операторов.
Таким образом, стремительный рост рынка цифровых технологий для распределенной генерации приводит к повышению надежности обеспечения потребителей доступной энергией, с одной стороны, а с другой стороны, вызывает появление новых рисков, вызванных цифровой трансформацией, в том числе:
- несоответствие средств информационной безопасности внедренным информационным решения;
- кибератаки;
- цифровая зависимость от технологий и от поставщиков этих технологий;
- отказы или сбои в работе объектов информатизации, непосредственно управляющие объектами распределенной генерации;
- недостаточный уровень квалификации персонала;
- проблемы управления данными и др. [27].
Особенности управления КФМС (Features of CPMG management)
КФМС состоят из различных устройств мониторинга и управления, целью которых является повышение эффективности и надежности МС, а также предоставление новых услуг потребителям энергии. КФМС содержит критически важные устройства, от которых зависит функционирование остальных МС со взаимосвязанными инфраструктурами. Для обеспечения кибербезопасности критически важных инфраструктур, необходима разработка соответствующих методов поддержания функциональности информационных систем и связанных с ними объектов.
Системы управления КФМС реализуют функции управления на основе информационных и операционных технологий. АСУ ТП как операционная технология имеет свои особенности и ограничения, которые затрудняют использование классических решений кибербезопасности, используемых в информационных технологиях.
Иерархическая структура системы управления МС разбита на три основных уровня: нижний, средний и верхний уровни управления [28]. Уровни управления можно разделить по двум факторам: функциональным возможностям управления и временным интервалам. Первичный уровень управление отвечает за поддержание стабильности напряжения и частоты, а также за обеспечение надлежащего распределения мощности между РЭР. Время отклика на первичном уровне составляет 0.2-1 с. Вторичный уровень управления МС по сравнению с первичным уровнем имеет более медленный временной масштаб (2-10 сек.). Основными функциями на данном уровне являются смягчение отклонений напряжения и частоты, вызванных первичным управлением, обеспечение синхронизации и оптимального экономического управления. Третичный как высший уровень управления МС (время отклика 20-300 сек.) определяет взаимодействие МС с другими МС, а также с вышестоящей сетью. На этом уровне обеспечивается координация МС с системой распределения для решения задачи управления энергопотреблением [29].
Структура управления МС классифицируется следующим образом [30]:
- Централизованная (управление реализуется с помощью центрального контроллера, который взаимодействует со всеми РЭР в МС);
- Распределенная (управление реализуется при использовании нескольких контроллеров, между которыми осуществляется обмен информации при управлении МС);
- Децентрализованная (управление реализуется при использовании нескольких контроллеров, между которыми не происходит обмена информацией).
Для повышения кибербезопасности систем управления важно разработать такие решения, которые бы учитывали особенности способов методов управления КФМС (рис. 8).
а) б)
i
в)
Рис. 8. Способы реализации методов управления Fig. 8. Ways to implementMG control methods: МС: a) Centralized;
а) Централизованный; b) Decentralized;
б) Децентрализованный; c) Distributed
в) Распределенный
*Источник: Составлено авторами Source: compiled by the author. Результаты и обсуждение (Results and discussions)
В результате исследования способов управления МС получены их характеристики, выявлены преимущества и недостатки, способствующие возникновению рисков при цифровизации объектов распределенной энергетики (табл. 1).
Таблица 1 Table 1
Характеристики способов реализации методов управления МС Characteristics of ways of implementation of MS management methods
ЦУ РУ ДУ
Надежность Низкая Средняя Высокая
Робастность к единой точке отказа при кибератаках Низкая Высокая Высокая
Влияние коммуникационных связей на киберустойчивость Высокое Среднее -
Вычислительные затраты Высокие Средние Низкие
Масштабируемость по времени Высокая Средняя Низкая
Сложность коммуникационных связей Средняя Высокая -
Сложность используемых моделей Высокая Средняя Низкая
Сложность реализации Высокая Средняя Низкая
Взаимозависимость информационных систем Средняя Высокая -
*Источник: Составлено авторами Source: compiled by the author.
Исходя из приведенного сравнительного анализа, можно сделать вывод, что КФМС дают явные преимущества, но зависимость от компонентов информационных и коммуникационных технологий (компьютерных сетей, интеллектуальных устройств), автоматизированных систем управления (SCADA, распределенной системы управления), операционных технологий (аппаратных средств и программного обеспечения) делают объекты распределенной генерации более уязвимыми к кибератакам с потенциально разрушительными последствиями для интеллектуальных сетей. Широкое использование цифровых технологий должно сопровождаться соответствующими мерами по защите информации от кибератак [31].
Цифровизация энергетических систем и расширение коммуникаций [32] способствуют увеличению активов для защиты от киберугроз. Наиболее уязвимыми к кибератакам являются:
- аппаратное обеспечение физической инфраструктуры и информационно-коммуникационной инфраструктуры (системы управления, информационные системы, коммуникационные сети);
- программное обеспечение;
- данные: модели, идентификационные данные, сертификаты, ключи, коды, пароли и
т. д.
В качестве мер по обеспечению кибербезопасности при управлении КФМС могут быть предложены:
- Проверка согласованности выходных данных каждого уровня иерархии управления (команды управления, выходные данные датчиков, SCADA и т.д.) в соответствии с текущими условиями функционирования;
- Определение в режиме онлайн опасных режимов функционирования путем наблюдения за последовательностями действий/выходных данных датчиков и т. д.;
- Обмен данными в взаимосвязанных информационных системах с использованием независимой и защищенной сети, чтобы ограничить последствия кибератак;
- Переход к децентрализованной структуре принятия решений, соответствуя распределенному характеру КФМС.
Заключение (Conclusions)
Проанализированы состояние и перспективы развития распределенной энергетики в мире. Приведен прогноз ввода новых мощностей централизованной и распределенной генерации в мире. Дана прогнозная структура мирового рынка распределенной генерации в 2023-2030 гг. Основным драйвером активного распространения микросетей является использование для производства энергии ВИЭ. С учетом тенденции развития мирового рынка цифровых технологий в энергетике внедрение цифровых объектов и интеллектуализация систем управления микросетями будет возрастать, что расширяет поверхности кибератак. Получены характеристики способов реализации управления микросетями. Сравнительный анализ этих характеристик, позволил выделить факторы, способствующие возникновению рисков при цифровизации объектов распределенной энергетики. Предложены меры по снижению рисков кибербезопасности.
Литература
1. Voropai N. Electric Power System Transformations: A Review of Main Prospects and Challenges // Energies. 2020, vol. 13(21), 5639. doi:10.3390/en13215639.
2. Bouzid A. M., Guerrero J. M., Cheriti A., Bouhamida M., Sicard P., Benghanem, M. A survey on control of electric power distributed generation systems for microgrid applications // Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2015, 44, pp. 751-766. doi: 10.1016/j.rser.2015.01.016.
3. Ahmed Manzar, Amin Uzma, Aftab Suhail, Ahmad Zaki. Integration of Renewable Energy Resources in Microgrid // Energy and Power Engineering. 2015, 07, pp. 12-29. doi: 10.4236/epe.2015.71002.
4. Vu T. V., Nguyen B. L. H., Cheng Z., et al. Cyber-Physical Microgrids: Toward Future Resilient Communities // in IEEE Industrial Electronics Magazine. 2020, vol. 14, no. 3, pp. 4-17. doi: 10.1109/MIE.2019.2958039.
5. Guerrero J. M., Chandorkar M., Lee T. L., et al. Advanced Control Architectures for Intelligent Microgrids - Part I: Decentralized and Hierarchical Control // in IEEE Transactions on Industrial Electronics. 2013, vol. 60, no. 4, pp. 1254-1262. doi: 10.1109/TIE.2012.2194969.
6. Muhanji S. O., Muzhikyan A., Farid A. M. Distributed Control for Distributed Energy Resources: Long-Term Challenges and Lessons Learned // in IEEE Access. 2018, vol. 6, pp. 32737-32753. doi: 10.1109/ACCESS.2018.2843720.
7. Deng C., Guo F., Wen C., et al. Distributed Resilient Secondary Control for DC Microgrids Against Heterogeneous Communication Delays and DoS Attacks // in IEEE Transactions on Industrial Electronics. 2022, vol. 69, no. 11, pp. 11560-11568. doi: 10.1109/TIE.2021.3120492.
8. Vekic M., Isakov I., Rapaic M., et al. Secondary and Primary Goal-Function-Based Control in Inverter-Interfaced Microgrids // 2023 22nd International Symposium on Power Electronics (Ee), Novi Sad, Serbia, 2023, pp. 1-7. doi: 10.1109/Ee59906.2023.10346112.
9. Kelada F., Buire J., HadjSaid N. Comparative Study of Decentralized Grid-forming Converter Controls For Inverter-based Microgrids // 2023 IEEE Power & Energy Society General Meeting (PESGM), Orlando, FL, USA, 2023, pp. 1-5. doi: 10.1109/PESGM52003.2023.10252590.
10. Rekik M., Chtourou Z., Gransart C., et al. A Cyber-Physical Threat Analysis for Microgrids // 2018 15th International Multi-Conference on Systems, Signals & Devices (SSD), Yasmine Hammamet, Tunisia, 2018, pp. 731-737. doi: 10.1109/SSD.2018.8570411.
11. Kondoro A., Dhaou I.B., Tenhunen H., et al. Low Latency Secure Communication Architecture for Microgrid Control // Energies. 2021, 14, 6262. doi:10.3390/en14196262.
12. Fu Guanjun, Wu Shengyu. Research on the development mode of clean energy heating and its carbon emission reduction benefit in Beijing // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2019, 227, 022025. doi: 10.1088/1755-1315/227/2/022025.
13. Leal-Arcas Rafael, Nacht Yael, Madeleine Laure, et al. Clean Energy Technologies: Assessing Advantages and Risks // Renewable Energy Law and Policy Review. 2023, Vol. 11, No. 2, pp. 35-47.
14. Lede A. M. R., Molina M. G., Martinez M., et al. Microgrid architectures for distributed generation: A brief review // 2017 IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Conference - Latin America (ISGT Latin America), Quito, Ecuador, 2017, pp. 1-6. doi: 10.1109/ISGT-LA.2017.8126746.
15. Vaccaro A., Popov M., Villacci D., et al. An Integrated Framework for Smart Microgrids Modeling, Monitoring, Control, Communication, and Verification // in Proceedings of the IEEE. 2011, vol. 99, no. 1, pp. 119-132. doi: 10.1109/JPR0C.2010.2081651.
16. Saeed M. H., Fangzong W., Kalwar B. A., et al. A Review on Microgrids' Challenges & Perspectives // in IEEE Access. 2021, vol. 9, pp. 166502-166517. doi: 10.1109/ACCESS.2021.3135083.
17. Llaria Alvaro, Curea Octavian, Jimenez Jaime, et al. Survey on MGs: Unplanned islanding and related inverter control techniques // Renewable Energy. 2011, 36, pp. 2052-2061. doi: 10.1016/j.renene.2011.01.010.
18. Off-grid Renewable Energy Statistic, 2023. https://mc-cd8320d4-36a1-40ac-83cc-3389-cdn-endpoint.azureedge.net/ - (дата обращения: 04.01.2024)
19. Global Distributed Energy Generation Market, 2023 - 2032. https://www.custommarketinsights.com/report/distributed-energy-generation-market/ - (дата обращения: 04.01.2024)
20. Distributed Energy Generation Market Size Worth $573.7 Billion by 2025: Grand View Research, Inc. https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/distributed-energy-generation-industry - (дата обращения: 04.01.2024)
21. Дзюба А.П., Семилетов А.В. Исследование мировых энергетических трендов, влияющих на развитие активных энергетических комплексов // Вестник Удмуртского университета. 2023, 33(1), pp. 37-39. doi: 10.35634/2412-9593-2023-33-1-37-49.
22. Froese M. Market for digitalization in energy sector to grow to $64 billion by 2025," Electronic resource. Windpower Engineering and Development, https://www.windpowerengineering.com/market-digitalization-energy-sector-grow-64-billion-2025/ - (дата обращения: 04.01.2024)
23. Ministry of Energy of Russian Federation, https://in.minenergo.gov.ru/energynet/docs - (дата обращения: 04.01.2024)
24. Precedence Research, https://www.precedenceresearch.com/smart-energy-market - (дата обращения: 04.01.2024)
25. Yao Y., Ye K., Zhao J., et al. DERMS Online: A New Voltage Sensitivity-Enabled Feedback Optimization Framework // 2022 IEEE Power & Energy Society Innovative Smart Grid Technologies Conference (ISGT), New Orleans, LA, USA. 2022, pp. 1-5. doi: 10.1109/ISGT50606.2022.9817506.
26. Kumar U., Ding F. A Novel Resilience-Oriented Cellular Grid Formation Approach for Distribution Systems with Behind-the-Meter Distributed Energy Resources // 2023 IEEE PES Grid Edge Technologies Conference & Exposition (Grid Edge), San Diego, CA, USA. 2023, pp. 1-5. doi: 10.1109/GridEdge54130.2023.10102719.
27. Gurina L., Zoryna T. Distributed Energy: Benefits of Use and Threats to Cybersecurity // 2023 International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM), Sochi, Russian Federation. 2023, pp. 87-92. doi: 10.1109/ICIEAM57311.2023.10139293.
28. Илюшин П.В., Вольный В.С. Обзор структур микросетей низкого напряжения с распределенными источниками энергии // Релейная защита и автоматизация. 2023, № 1(50), с. 68-80.
29. Mohammed A., Refaat S. S., Bayhan S., et al. AC Microgrid Control and Management Strategies: Evaluation and Review // in IEEE Power Electronics Magazine. 2019, vol. 6, no. 2, pp. 18-31. doi: 10.1109/MPEL.2019.2910292.
30. Yazdanian M., Mehrizi-Sani A. Distributed Control Techniques in Microgrids // in IEEE Transactions on Smart Grid. 2014, vol. 5, no. 6, pp. 2901-2909. doi: 10.1109/TSG.2014.2337838.
31. Kolosok I., Gurina L. Wavelet Analysis of PMU Measurements for Identification of Cyber Attacks on TCMS // 2018 International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM), Moscow, Russia. 2018, pp. 1-4. doi: 10.1109/ICIEAM.2018.8728768.
32. Boyko E., Ilyushin P., Filippov S. Building Systems for Automatic Control of Distributed Energy Resources on the Basis of Digital Platform // 2023 International Russian Automation Conference (RusAutoCon), Sochi, Russian Federation. 2023, pp. 651-656. doi: 10.1109/RusAutoCon58002.2023.10272760.
Авторы публикации
Гурина Людмила Александровна - канд. техн. наук, доцент, старший научный сотрудник Лаборатории управления функционированием электроэнергетических систем Института систем энергетики им. Л.А. Мелентьева СО РАН, Иркутск, Россия. ORCID: 0000-0002-4224-6434. E-mail: [email protected], Lyudmila [email protected]
Зорина Татьяна Геннадьевна - д-р экон. наук, профессор, заведующий лабораторией «Устойчивое энергетическое развитие» Института энергетики Национальной академии наук Беларуси, Минск, Беларусь. E-mail: [email protected]
References
1. Voropai N. Electric Power System Transformations: A Review of Main Prospects and Challenges. Energies. 2020; 13(21):5639. doi:10.3390/en13215639.
2. Bouzid A. M., Guerrero J. M., Cheriti A., Bouhamida M., Sicard P., Benghanem, M. A survey on control of electric power distributed generation systems for microgrid applications. Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2015, 44:751-766. doi: 10.1016/j.rser.2015.01.016.
3. Ahmed Manzar, Amin Uzma, Aftab Suhail, Ahmad Zaki. Integration of Renewable Energy Resources in Microgrid. Energy and Power Engineering. 2015; 07:12-29. doi: 10.4236/epe.2015.71002.
4. Vu T. V., Nguyen B. L. H., Cheng Z., et al. Cyber-Physical Microgrids: Toward Future Resilient Communities. in IEEE Industrial Electronics Magazine. 2020; 14(3):4-17. doi: 10.1109/MIE.2019.2958039.
5. Guerrero J. M., Chandorkar M., Lee T. L., et al. Advanced Control Architectures for Intelligent Microgrids - Part I: Decentralized and Hierarchical Control. in IEEE Transactions on Industrial Electronics. 2013; 60(4):1254-1262. doi: 10.1109/TIE.2012.2194969.
6. Muhanji S. O., Muzhikyan A., Farid A. M. Distributed Control for Distributed Energy Resources: Long-Term Challenges and Lessons Learned. in IEEE Access. 2018; 6:32737-32753. doi: 10.1109/ACCESS.2018.2843720.
7. Deng C., Guo F., Wen C., et al. Distributed Resilient Secondary Control for DC Microgrids Against Heterogeneous Communication Delays and DoS Attacks. in IEEE Transactions on Industrial Electronics. 2022; 69(11):11560-11568. doi: 10.1109/TIE.2021.3120492.
8. Vekic M., Isakov I., Rapaic M., et al. Secondary and Primary Goal-Function-Based Control in Inverter-Interfaced Microgrids. 2023 22nd International Symposium on Power Electronics (Ee), Novi Sad, Serbia, 2023; 1-7. doi: 10.1109/Ee59906.2023.10346112.
9. Kelada F., Buire J., HadjSaid N. Comparative Study of Decentralized Grid-forming Converter Controls For Inverter-based Microgrids. 2023 IEEE Power & Energy Society General Meeting (PESGM), Orlando, FL, USA, 2023; 1-5. doi: 10.1109/PESGM52003.2023.10252590.
10. Rekik M., Chtourou Z., Gransart C., et al. A Cyber-Physical Threat Analysis for Microgrids. 2018 15th International Multi-Conference on Systems, Signals & Devices (SSD), Yasmine Hammamet, Tunisia, 2018; 731-737. doi: 10.1109/SSD.2018.8570411.
11. Kondoro A., Dhaou I.B., Tenhunen H., et al. Low Latency Secure Communication Architecture for Microgrid Control. Energies. 2021; 14:6262. doi:10.3390/en14196262.
12. Fu Guanjun, Wu Shengyu. Research on the development mode of clean energy heating and its carbon emission reduction benefit in Beijing. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2019; 227:022025. doi: 10.1088/1755-1315/227/2/022025.
13. Leal-Arcas Rafael, Nacht Yael, Madeleine Laure, et al. Clean Energy Technologies: Assessing Advantages and Risks. Renewable Energy Law and Policy Review. 2023; 11(2):35-47.
14. Lede A. M. R., Molina M. G., Martinez M., et al. Microgrid architectures for distributed generation: A brief review. 2017 IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Conference - Latin America (ISGTLatin America), Quito, Ecuador. 2017; 1-6. doi: 10.1109/ISGT-LA.2017.8126746.
15. Vaccaro A., Popov M., Villacci D., et al. An Integrated Framework for Smart Microgrids Modeling, Monitoring, Control, Communication, and Verification. in Proceedings of the IEEE. 2011; 99(1): 119-132. doi: 10.1109/JPROC.2010.2081651.
16. Saeed M. H., Fangzong W., Kalwar B. A., et al. A Review on Microgrids' Challenges & Perspectives. in IEEE Access. 2021; 9:166502-166517. doi: 10.1109/ACCESS.2021.3135083.
17. Llaria Alvaro, Curea Octavian, Jimenez Jaime, et al. Survey on MGs: Unplanned islanding and related inverter control techniques. Renewable Energy. 2011; 36:2052-2061. doi:10.1016/j.renene.2011.01.010.
18. Off-grid Renewable Energy Statistic, 2023. https://mc-cd8320d4-36a1-40ac-83cc-3389-cdn-endpoint.azureedge.net/ - (accessed date: 04.01.2024)
19. Global Distributed Energy Generation Market, 2023 - 2032. https://www.custommarketinsights.com/report/distributed-energy-generation-market/ - (accessed date: 04.01.2024)
20. Distributed Energy Generation Market Size Worth $573.7 Billion by 2025: Grand View Research, Inc. https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/distributed-energy-generation-industry -(accessed date: 04.01.2024)
21. Dzuba A.P., Semikolenov A.V. Research of global energy trends aimed at the development of active energy complex. Bulletin of Udmurt University. Series Economics and Law. 2023; 33(1):37-39. doi: 10.35634/2412-9593-2023-33-1-37-49. (In Russ).
22. Froese M. Market for digitalization in energy sector to grow to $64 billion by 2025," Electronic resource. Windpower Engineering and Development, https://www.windpowerengineering.com/market-digitalization-energy-sector-grow-64-billion-2025/ - (accessed date: 04.01.2024)
23. Ministry of Energy of Russian Federation, https://in.minenergo.gov.ru/energynet/docs -(accessed date: 04.01.2024)
24. Precedence Research, https://www.precedenceresearch.com/smart-energy-market - (accessed date: 04.01.2024)
25. Yao Y., Ye K., Zhao J., et al. DERMS Online: A New Voltage Sensitivity-Enabled Feedback Optimization Framework. 2022 IEEE Power & Energy Society Innovative Smart Grid Technologies Conference (ISGT), New Orleans, LA, USA, 2022; 1-5. doi: 10.1109/ISGT50606.2022.9817506.
26. Kumar U., Ding F. A Novel Resilience-Oriented Cellular Grid Formation Approach for Distribution Systems with Behind-the-Meter Distributed Energy Resources. 2023 IEEE PES Grid Edge Technologies Conference & Exposition (Grid Edge), San Diego, CA, USA. 2023; 1-5. doi: 10.1109/GridEdge54130.2023.10102719.
27. Gurina L., Zoryna T. Distributed Energy: Benefits of Use and Threats to Cybersecurity. 2023 International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM), Sochi, Russian Federation. 2023; 87-92. doi: 10.1109/ICIEAM57311.2023.10139293.
28. Ilyushin P.V., Volnyj V.S. Overview of low-voltage microgrids architectures with distributed energy sources. Relay protection and automation. 2023; 1(50):68-80. (In Russ).
29. Mohammed A., Refaat S. S., Bayhan S., et al. AC Microgrid Control and Management Strategies: Evaluation and Review. in IEEE Power Electronics Magazine. 2019, 6(2):18-31. doi: 10.1109/MPEL.2019.2910292.
30. Yazdanian M., Mehrizi-Sani A. Distributed Control Techniques in Microgrids. in IEEE Transactions on Smart Grid. 2014; 5(6):2901-2909. doi: 10.1109/TSG.2014.2337838.
31. Kolosok I., Gurina L. Wavelet Analysis of PMU Measurements for Identification of Cyber Attacks on TCMS. 2018 International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM), Moscow, Russia. 2018; 1-4. doi: 10.1109/ICIEAM.2018.8728768.
32. Boyko E., Ilyushin P., Filippov S. Building Systems for Automatic Control of Distributed Energy Resources on the Basis of Digital Platform. 2023 International Russian Automation Conference (RusAutoCon), Sochi, Russian Federation. 2023; 651-656. doi: 10.1109/RusAutoCon58002.2023.10272760.
Authors of the publication
Liudmila A. Gurina - Melentiev Energy Systems Institute, SB RAS, Irkutsk, Russia. ORCID: 0000-00024224-6434. E-mail: [email protected], Lyudmila [email protected]
Tatsiana G. Zoryna - Institute of Power Engineering of NAS of Belarus, Minsk, Belarus. E-mail: [email protected]
Шифр научной специальности:2.4.5. Энергетические системы и комплексы
Получено 25.03.2024 г.
Отредактировано 24.05.2024 г.
Принято 28.05.2024 г.
