Розроблення SCADA-системи для дистанційного керування та моніторингу мережевих інверторів

Abstract

У роботі представлено розробку системи диспетчерського керування та збору даних (SCADA) для дистанційного керування та моніторингу підключених до мережі інверторів. Оскільки кількість акумуляторних накопичувачів енергії, підключених до мережі, зростає, кількість інверторів, підключених до енергосистеми, також швидко зростає. На основі доступних варіантів для виконання вимог вибрані системи SCADA, які були протестовані. На основі результатів тестування сервер на базі Інтернету речей (IoT) був збережений як ядро розробленої системи SCADA та була проведена розробка самої SCADA для вдосконалення системи для забезпечення визначених функцій. Було визнано потребу вбудувати в систему SCADA алгоритм автоматичного керування для оптимального керування інвертором, щоб максимізувати економічні вигоди від нього, враховуючи зміну цін на енергію та зміну відновлюваної енергії протягом певного періоду. Результати показують, що розроблена система SCADA змогла забезпечити характеристики, визначені під час дослідження, а алгоритм прогнозування вітру зміг максимізувати економічні вигоди. This paper presents the development of a supervisory control and data acquisition (SCADA) system for remote control and monitoring of grid-connected inverters. As the number of grid-connected energy storage devices is increasing, the number of inverters connected to the grid is also growing rapidly. Based on the available options, SCADA systems were selected and tested to fulfill the requirements. Based on the test results, the Internet of Things (IoT) based server was retained as the core of the developed SCADA system and the development of the SCADA itself was carried out to enhance the system to provide the defined functions. It was recognized that an automatic control algorithm should be built into the SCADA system to optimally control the inverter to maximize the economic benefits of the inverter, taking into account the change in energy prices and the change in renewable energy over a period of time. The results show that the developed SCADA system was able to provide the characteristics identified in the study, and the wind prediction algorithm was able to maximize the economic benefits.