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(fā)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(jiān)控和數據采集系統(tǒng)以及能源管理系統(tǒng)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(yōu)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(yōu)先考慮從家庭、企業(yè)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(wěn)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(jiān)控配電網的實時狀態(tài)，使用數據預測故障，并在故障發(fā)生前主動修復故障。2022年，電力行業(yè)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(fā)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(yōu)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(fā)電量增加了19%，預計將繼續(xù)增加，以滿足全社會對可再生能源的需求。目前有幾家創(chuàng)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(xié)調使用這些可再生能源產生的電力以及傳統(tǒng)發(fā)電技術產生的電力，否則會影響電網的穩(wěn)定性以及電壓。
此外，電動汽車大規(guī)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(zhàn)，而且，未來隨著電動汽車數量的激增，這一挑戰(zhàn)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(yè)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(yè)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(tǒng)的可信訪問確保只有適當的用戶和設備才能發(fā)送、分析和訪問系統(tǒng)和數據。無論是使用網狀網絡技術、寬帶通信、蜂窩還是傳統(tǒng)的點對點通信環(huán)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(tǒng)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(yè)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(yè)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(fā)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(tài)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(yè)工人的技能，因為該行業(yè)已經由一個物理和系統(tǒng)工程占主導的領域演變?yōu)橐粋€由數據驅動、高度技術化的環(huán)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(yè)面臨的各項挑戰(zhàn)。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(huán)境中的操作能力。