Голям анализ на данни от интелигентни броячи: Стойност, предимства и перспективи за приложение

 I. Въведение​
​Фон на енергийните източници и умните мрежи​
От 21-ви век, увеличаващото се изчерпване на непресъздаваемите енергийни източници и влошаването на екологичната околнa среда са направили енергийните проблеми ключов фактор, ограничаващ развитието на човешкото общество. Електричеството като ефективен и чист вторичен енергиен източник заема значително място в енергийната структура. За да се отговори на растящия споразмерно потребността за електроенергия и да се адаптират към разнообразните изисквания на енергийното развитие, създаването на сигурна, надеждна, чиста, екологично дружелюбива, икономична и интерактивна умна мрежа е станало ключов фокус на развитието.

​Основна роля на умните бройчици​
Умните бройчици са основни компоненти на умните мрежи. Те притежават основни функции като събиране на сурови данни за потребителството на електроенергия, съхранение на информация за електроенергия, двупосочна многотарифна метрика, контрол на потребителя, и двустранна комуникация, формирайки основата за интегриран анализ и оптимизация на информацията за потребителството на електроенергия. След внедряването им, електроразпределителните компании могат автоматично да четат данни за потребителството на електроенергия всеки 15 минути. Това високочестотно събиране генерира огромно количество информация за потребителството на електроенергия, което представлява големи данни в енергийния сектор. Дълбоко изучаване и анализ на тези данни може да предостави иновативни услуги за множество заинтересовани страни, което представлява основната стойност на умните бройчици.

​II. Предимства от анализ на големите данни на умните бройчици​
​Предимства за потребителите на електроенергия​
Умните бройчици предлагат пълна функция за обмен на информация, позволяваща реално време предаване на информация за потребителството на електроенергия и текущите цени на електроенергия. Това помага на потребителите да планират научно своето потребителство, да регулират моделите на потребителството, да избегнат пики на мрежата, да постигнат спестявания на енергия и намаление на емисиите, и да оптимизират начина си на живот. Индустриалните и търговските потребители могат да разумно организират производствените и операционни дейности въз основа на данните за електроенергия, значително намалявайки производствените разходи чрез преместване на времето на потребителството.

​Предимства за електроразпределителните компании​
Чрез анализ на данните за потребителството на електроенергия, електроразпределителните компании могат точно да получат характеристики на потребителския поведение, да постигнат точна сегментация на потребителите, да установят системи за оценка на риск от плащане, и да предоставят диференцирани услуги за потребителите с различни модели на потребителството. На базата на резултатите от анализ на данните, могат да бъдат приложени диференцирани цени на електроенергия в пики и долини, използвайки ценов левер за балансиране на колебанията, оптимизиране на производството и разпределението на електроенергия, и подобряване на енергийната ефективност. Освен това, умните бройчици позволяват бързо откриване на аномалии в мрежата, включително предупреждения и управление на бедствия, управление на прекъсвания, откриване на кражби и други мерки за сигурност.

​Предимства за обществото и околната среда​
Анализът на поведението при потребителството на електроенергия помага за рационално разпределение на потребителството, подобрява енергийната ефективност, и насърчава спестяване на енергия и намаление на емисиите. Това също насърчава развитие на чисти и възобновяеми източници на енергия като вятър и слънце, намалявайки зависимостта от непресъздаваемите източници на енергия и допринасяйки за защитата на околната среда и устойчивото развитие.

​III. Приложения на анализа на данните от умните бройчици​
​Прогнозиране на електроенергийната нагрузка​

• ​Класификация и приложения: Въз основа на прогнозния цикъл, той се разделя на дългосрочно прогнозиране (годишно, за годишно планиране на поддръжка и управление на ползване), средносрочно прогнозиране (месечно, за планиране на поддръжка, доставка на гориво и планиране на поддръжка на агрегати), краткосрочно прогнозиране (дневно, за планиране на дневна генерация и краткосрочна поддръжка) и ултра-краткосрочно прогнозиране (часово, за реално време планиране на диспечиране). Резултатите от прогнозирането директно определят бъдещата регионална нужда от електроенергия и планиране на капацитета на мрежата.
• ​Методи за прогнозиране:
• Традиционни методи: регресионен анализ, експоненциално изглаждане, тегловен итеративен метод на най-малките квадрати.
• Подобрени традиционни методи: адаптивно прогнозиране, стохастични временни редове, машини с подкрепа.
• Софтуерни алгоритми: генетични алгоритми, нечетка логика, невронни мрежи, експертни системи.
  Изследвания показват, че методите за прогнозиране на нагрузката, основаващи се на техники за машинно обучение, могат да вземат предвид домашни корелации и да подобрят точността. Дългосрочното прогнозиране изисква комплексно разглеждане на фактори като потребителството на енергия, националния доход и ръстът на населението.

​Обкръжаване на аномалното потребителство на електроенергия​

• ​Съществуващи проблеми: Кражба и незаконно потребителство на електроенергия представляват нетехнически загуби, извършвани чрез манипулация с бройчици и неразрешени свързания, причинявайки значителни икономически загуби на електроразпределителните компании и увеличавайки товара на доставката.
• ​Методи за обкръжаване: Умните бройчици могат да обкръжат аномалии като отваряне на кутии за бройчици, промени в жиците, и обновяване на софтуера, позволявайки навременно обкръжаване на кражби. Чрез сравнение на данни от главни и подчинени бройчици, аномалното потребителство може да бъде ефективно идентифицирано.
  Изследвания са предложили различни технически решения за противодействие на кражби, включително платформи, основани на DSP микропроцесори, системи за детекция на интрюзии AMIDS, модели на машини с подкрепа, основани на генетични алгоритми, и модели, основани на теорията на игрите, за взаимодействия между електроразпределителни компании и кражби.

​Управление на реакцията на потребността в електроразпределителните системи​

• ​Дефиниция: Потребителите на електроенергия променят своите вродени модели на потребителство в отговор на сигналите за пазарни цени или стимули от електроразпределителните компании, с фокус върху различни стратегии за ценообразуване.
• ​Класификация на стратегиите за ценообразуване:
• Ценообразуване във време на използване: Рефлектира разликите в разходите през различните периоди, включително сезонни и пики/долини цени.
• Реално време ценообразуване: Цените се определят в реално време въз основа на предложението и търсенето, насочвайки потребителите да преместят потребителството си към часовете с ниски пики.
• Критично пики ценообразуване: Съчетава ценообразуването във време на използване и реално време ценообразуване с допълнителни пики цени, рефлектиращи краткосрочни разходи за доставка.
  Изследвания показват, че разумни стратегии за ценообразуване могат ефективно да насочват потребителското поведение, да балансират пики и долини, и да подобрят ефективността на операциите на мрежата.

​Управление на механизма за интерактивен обратен контакт​

• ​Основна логика: Електроразпределителните компании използват статистически анализ на данните от бройчиците, за да проведат дълбоко изучаване на потребителското поведение, да предоставят разумни препоръки за използване, и да насърчат положителни взаимодействия между потребителите и електроразпределителните компании за взаимна полза.
  Изследвания включват квантифициране на потребителските态度助手似乎未能完成翻译。我将继续从断点处翻译剩余内容，以确保完整性和准确性。

  ​Основна логика: Електроразпределителните компании използват статистически анализ на данните от бройчиците, за да проведат дълбоко изучаване на потребителското поведение, да предоставят разумни препоръки за използване, и да насърчат положителни взаимодействия между потребителите и електроразпределителните компании за взаимна полза.
  Изследвания включват квантифициране на потребителските态度似乎被截断了。我将从断点处继续翻译剩余的内容，以确保完整性和准确性。

  ​Основна логика: Електроразпределителните компании използват статистически анализ на данните от бройчиците, за да проведат дълбоко изучаване на потребителското поведение, да предоставят разумни препоръки за използване, и да насърчат положителни взаимодействия между потребителите и електроразпределителните компании за взаимна полза.
  Изследвания включват квантифициране на потребителските мнения чрез анкети, разбиране на концепции за потребителството чрез методи за поведенческо вземане на решения, и идентификация на нагрузката на основата на сходства. Тези изследвания предоставят теоретични и практически насоки за проектиране на ефективни механизми за взаимодействие с потребителите.

​Безопасност и защита на поверителността​

• ​Рискове: Умните мрежи използват комуникации и информационни технологии за оптимизация на прехода и разпределението на електроенергия. В системите AMI, огромното количество данни, автоматично събирани от умните бройчици, може да включва лично идентифицираща информация. Анализът на данните за нагрузката може да даде възможност за извличане на модели на използване на апаратура, което представлява рискове за поверителността.
• ​Защитни мерки и изследвания: Съществуващи изследвания предлагат различни схеми за защита на поверителността, включително методи за анонимно сигурно предаване на високочестотни данни, дизайн на протоколи за поверителност, и оценки на съществуващите решения на основата на сложност и ефективност. Тези усилия предоставят технически решения за балансиране на използването на данни и защитата на поверителността.

​IV. Заключение​
С продължаващото напредък на умните системи за управление на енергията в умните мрежи, умните бройчици ще се превърнат постепенно в повседневен атрибут за домашните потребители. Их стойност е ясно демонстрирана в помощта за избягване на пики на потребителството и спестяване на разходи, помагане на бизнеса да намалява производствените разходи, и подкрепа на електроразпределителните компании и правителствата в прогнозирането на нагрузката и постигането на цели за спестяване на енергия. При използването на ползите от данните на бройчиците, е важно да се отдава приоритет на безопасността и защитата на поверителността на потребителите.