Розроблення автоматизованої системи збору та обробки даних про споживання електроенергії

Abstract

Мета роботи: розроблення автоматизованої системи збору та обробки даних про споживання електроенергії (ПЗПД) для підвищення точності обліку та оперативності доступу до інформації в енергосистемах України. Методи дослідження: системний аналіз, математичне та цифровізоване імітаційне моделювання, методика програмно-керованої інжекції збоїв Software Fault Injection на рівні віртуальної файлової системи. Результати роботи: програмно реалізовано завадостійке ядро ПЗПД на базі Embedded Linux (C/C++) та СКБД SQLite WAL. Алгоритм асинхронного транзакційного кешування знизив знос eMMC-пам’яті у 9600 разів, з 2,76 млн до 288 записів/добу, забезпечивши відмовостійкість при вимкненні живлення та обхід 32 лічильників за 4,24 с при навантаженні CPU 0,22%. Рекомендації щодо використання: інтеграція в існуючі вузли обліку розподільчих мереж України, об’єкти відновлюваної енергетики та промислові підприємства для переходу до Smart Grid. Напрямки розвитку: інтеграція з національними платформами обліку, впровадження Edge Computing, автоматичного балансування мікромереж (Microgrids) та систем керування відключеннями (OMS).

Purpose of work: development of an automated data collection and processing system for electricity consumption (DCPS) to improve metering accuracy and data access efficiency in Ukrainian power systems. Research methods: systems analysis, mathematical and digital simulation modeling, and software-controlled fault injection methodology at the virtual file system level for stress testing. Job performances: a modular fault-tolerant DCPS core based on Embedded Linux (C/C++) and SQLite WAL has been implemented. An asynchronous transactional caching algorithm reduces eMMC memory wear by 9600 times from 2.76M to 288 overwrites/day, ensuring data safety during blackouts and a 4.24 s polling cycle for 32 meters with 0.22% CPU load. Recommendations: integration into existing metering nodes of Ukrainian distribution networks, renewable energy facilities, and industrial enterprises to replace legacy devices with Smart Grid solutions. Directions of development: integration with national metering platforms, deployment of Edge Computing, low-voltage microgrid balancing, and connection to Outage Management Systems (OMS).