In een systeem van gecombineerde microgrids (CMG) spelen zowel de spannings- als de stroomcomponenten een cruciale rol bij het reguleren van de stabiliteit en de belasting van het netwerk. De faseverschuiving in de spanning en stroom wordt geïntroduceerd door een sterk gedempte tweede orde laagdoorlaatfilter, dat werkt met een versterking van 0,5 en een faseverschuiving van 90° bij de kruisfrequentie ωps, die in dit geval 50 Hz (314,16 rad/s) is. Deze faseverschuiving en versterking beïnvloeden de dynamiek van de energieoverdracht tussen de microgrids. Om de invloed van de versterking van 0,5 te compenseren, moet het signaal met een versterking van 2 worden versterkt om de gewenste werking van het systeem te behouden.

In een CMG, waar meerdere microgrids verbonden zijn via AC- of DC-lijnen, is het noodzakelijk om te werken met een referentiekader dat synchronisatie van de verschillende microgrids mogelijk maakt. Dit kan worden bereikt door het gebruik van een fase-gesynchroniseerde PLL (Phase-Locked Loop), die, zoals eerder beschreven, helpt bij het bepalen van de hoek van de verbindingslijn (θlineg). Dit proces is essentieel voor het handhaven van een stabiele energie-uitwisseling, waarbij de verschillende microgrids elkaar ondersteunen bij fluctuaties in energieproductie en -verbruik.

In een praktisch voorbeeld, waar drie microgrids werken met een enkelfasige AC-verbinding en back-to-back converters, werd het gedrag van het CMG geëvalueerd onder verschillende bedrijfsomstandigheden. Aan het begin van de simulatie zijn alle microgrids HMGs (hybrid microgrids), waarbij de LSC’s (Local Synchronous Converters) in droopmodus werken. Dit betekent dat de microgrids hun frequentie en actieve vermogen automatisch aanpassen op basis van de belasting en de energie-uitwisseling. Wanneer microgrid-3 een overproductie van 8% ervaart als gevolg van een daling in de interne vraag, stijgt de frequentie naar 50,28 Hz. Deze situatie vereist een verandering van de bedrijfsmodus van microgrid-3 van droop naar constant PQ-regeling om de frequentie onder controle te houden.

De interactie tussen de microgrids verandert dynamisch afhankelijk van de belasting en de productie. In dit geval nemen microgrid-1 en microgrid-2 over de overschotenergie van microgrid-3 over, wat leidt tot een gewijzigde energieverdeling tussen de microgrids. Wanneer microgrid-1 te maken krijgt met overbelasting en de frequentie daalt tot 49,4 Hz, schakelt het over naar een Floating Mode Grid (FMG) en absorbeert geen energie van microgrid-3. Tegelijkertijd absorbeert microgrid-2 de overtollige energie van microgrid-3 om de balans te herstellen.

Deze constante aanpassingen van de bedrijfsmodi, waarbij de microgrids afwisselend fungeren als HMGs, FMGs, of PMGs (Power Managed Grids), zijn essentieel voor het behoud van de stabiliteit van het gehele netwerk. Wanneer microgrid-1 zijn overbelasting verliest door een vermindering van de interne vraag, wordt het opnieuw een HMG. Het is belangrijk te begrijpen dat zodra een microgrid zijn overbelasting verliest, het niet direct terug kan schakelen naar droopmodus. Dit komt doordat de synchronisatie van de LSC met de verbindingslijn nog niet volledig hersteld is, wat betekent dat het systeem eerst in een constante PQ-modus blijft, totdat de situatie zich volledig stabiliseert.

Het effect van de droopinstellingen, die de verhouding tussen de belasting en de spanning bepalen, is cruciaal voor het dynamisch reguleren van de actieve vermogensuitwisseling tussen microgrids. Dit wordt verder gecompenseerd door de toegepaste droopratio’s. Bijvoorbeeld, wanneer microgrid-2 het dubbele van de opgewekte energie levert in vergelijking met microgrid-1, komt dit door de instelde ratio van 1:2 in de droopregeling. Dit zorgt ervoor dat microgrid-2 in staat is om een groter deel van de belasting op zich te nemen wanneer microgrid-3 over-generatie ervaart.

Bij DC-verbindingen, zoals in Topologie-3, wordt het systeem verder geoptimaliseerd door een enkele Voltage Source Converter (VSC), die zowel de functies van de MSC (Microgrid Source Converter) als de LSC combineert. De VSC regelt de spanning van de DC-link en zorgt voor een bi-directionele energiestroom tussen de microgrids. Hierbij wordt gebruik gemaakt van een actieve drooptechniek voor de DC-spanning, die het vermogen dat door de HMG’s wordt gedeeld regelt. Bij PMG’s werkt de VSC in een constante PQ-modus en regelt het de actieve vermogensstroom om de frequentie binnen de aanvaardbare limieten te houden.

De werking van de VSC is afhankelijk van de toestand van het microgrid. Als het een HMG is, werkt de VSC in droopmodus om de spanning van de DC-link te regelen, afhankelijk van het vermogen dat het microgrid levert of ontvangt. Als het een PMG is, zorgt de VSC ervoor dat de actieve energiecorrectie het vermogen opneemt of injecteert om de frequentie van het PMG binnen de grenswaarden te houden.

Naast de technische werking van de converter en de verbindingen tussen de microgrids, moeten ontwerpers en ingenieurs ook rekening houden met de dynamische aard van de netwerkinstellingen. De implementatie van vertragingen bij het schakelen tussen bedrijfsmodi, zoals de 0,6s vertraging bij het omschakelen van microgrid-3 naar constant PQ-regeling, is essentieel voor het voorkomen van oscillaties en het waarborgen van de stabiliteit van het systeem. Deze vertragingen zijn ontworpen om de systemen voldoende tijd te geven om zich aan te passen aan veranderingen in belasting en vermogen.

Hoe Cyberaanvallen DC Microgrids Bedreigen en Hoe Ze Te Detecteren en Mitigeren

DC-microgrids spelen een cruciale rol in moderne energiedistributiesystemen, vooral door hun vermogen om verschillende hernieuwbare energiebronnen zoals zonnepanelen, brandstofcellen en batterijen te integreren. De groeiende toepassing van DC-bronnen, die een hogere efficiëntie en lagere energieverliezen bieden doordat er minder conversies nodig zijn, heeft de ontwikkeling van DC-microgrids bevorderd. Ondanks de voordelen zijn deze systemen echter kwetsbaar voor verschillende vormen van cyberaanvallen, die hun prestaties aanzienlijk kunnen beïnvloeden. De kwetsbaarheid wordt vergroot doordat de communicatienetwerken en besturingssystemen die deze microgrids aandrijven, vaak het doelwit zijn van schadelijke aanvallen.

Onder de verschillende soorten cyberaanvallen zijn de zogenaamde Denial-of-Service (DoS) en False Data Injection (FDI) aanvallen bijzonder schadelijk voor de werking van DC-microgrids. DoS-aanvallen verstoren de beschikbaarheid van cruciale gegevens, terwijl FDI-aanvallen de integriteit van de gegevens aantasten. Het combineren van deze aanvallen kan leiden tot ernstige gevolgen voor de stabiliteit van het systeem. In deze context wordt de noodzaak om effectieve detectie- en mitigatiemethoden voor deze gemengde aanvallen te ontwikkelen steeds duidelijker.

DC-microgrids, die bekend staan als geavanceerde cyber-fysieke systemen, vertrouwen op gedistribueerde communicatie en controle om zowel de spanning te reguleren als de stroomverdeling tussen de gedistribueerde generators (DG’s) te waarborgen. De combinatie van een fysiek systeem en een communicatie-infrastructuur maakt microgrids echter vatbaar voor aanvallen die niet alleen de controle over de spanning en stroom kunnen verstoren, maar ook de betrouwbaarheid van de hele energievoorziening kunnen ondermijnen. De kwetsbaarheid wordt verder vergroot door de toename van het gebruik van hernieuwbare energiebronnen zoals zonnepanelen, die vaak op DC worden aangesloten, en door de beperkte mogelijkheden voor beveiliging van communicatiekanalen.

Een veelvoorkomende methode voor het detecteren van FDI-aanvallen is het gebruik van signaalgebaseerde technieken. Hierbij wordt gekeken naar veranderingen in de signaalkenmerken van het systeem, zoals afwijkingen in de gemeten waarden ten opzichte van de verwachte waarden. Modelgebaseerde benaderingen gebruiken systematische modellering van het microgrid om afwijkingen te identificeren. Hierbij worden technieken zoals toestandschatting en observer-gebaseerde methoden toegepast, die de status van het systeem in realtime volgen en afwijkingen kunnen detecteren die wijzen op een FDI-aanval. Ten slotte zijn er datagestuurde methoden die gebruik maken van historische meetgegevens en machine learning om aanvallen te voorspellen en te voorkomen.

De combinatie van DoS- en FDI-aanvallen is echter bijzonder moeilijk te detecteren, aangezien de DoS-aanval de beschikbaarheid van gegevens kan verstoren, terwijl de FDI-aanval de integriteit van de gegevens ondermijnt. In zulke gevallen kunnen de conventionele detectiemethoden niet effectief genoeg zijn. Om deze uitdaging aan te gaan, worden er geavanceerde detectie- en mitigatietechnieken ontwikkeld die zowel DoS- als FDI-aanvallen tegelijkertijd kunnen aanpakken. Een van de veelbelovende benaderingen maakt gebruik van een dynamische signatuurfunctie, die het werkelijke signaal van een actuator voortdurend vergelijkt met een geschat signaal. Deze techniek maakt gebruik van een Linear Unknown Input Functional Observer (LUIFO), die in staat is om de actuator van het systeem te monitoren en mogelijke afwijkingen te detecteren die kunnen duiden op een gemengde aanval.

Naast de technische benaderingen voor de bescherming van DC-microgrids, is het belangrijk dat de beveiliging van deze systemen verder wordt versterkt door robuuste communicatieprotocollen en resiliente besturingswetten. Er wordt momenteel onderzoek gedaan naar nieuwe communicatiemechanismen en het gebruik van op parametrische aanvallen gebaseerde controllers om de systemen beter te wapenen tegen de impact van DoS-aanvallen. Software-gedefinieerde netwerken (SDN) worden bijvoorbeeld gezien als een mogelijke oplossing voor het verbeteren van de beveiliging van de netwerkinfrastructuur in DC-microgrids, omdat ze meer flexibiliteit bieden in het beheer van communicatiekanalen en kunnen helpen bij het voorkomen van aanvallen.

Het is essentieel dat de beveiliging van deze systemen niet alleen reactief is, maar ook proactief, met een continue monitoring van potentiële kwetsbaarheden en het ontwikkelen van nieuwe strategieën voor het detecteren van en reageren op nieuwe vormen van aanvallen. In dit opzicht is de integratie van machine learning-algoritmen en geavanceerde signaalverwerkingstechnieken essentieel voor het verbeteren van de prestaties van detectiesystemen en het minimaliseren van de impact van cyberaanvallen op de stabiliteit van DC-microgrids.

Hoe kan lichaamsbeweging sarcopenie voorkomen en behandelen?
Hoe Ultrasone Versterking van IJzerpoeder de Extractie van Uranium Vergemakkelijkt
Waarom de Bitcoin ETF geen goedkeuring kreeg: de gevolgen voor de markt en de alternatieven
Hoe de Elasticiteit- en Geometrische Stijfheidsmatrixen van Ruimte-Raamelementen worden Deriveerd
Hoe Duurzaamheidsbehoud en Wetenschappelijke Innovaties de Mariene Ecosystemen Beïnvloeden
Hoe wordt de kwaliteit en stabiliteit van nanomedicijnen gewaarborgd?