Anàlisi de dades massives de comptadors intel·ligents: Valor beneficis i perspectives d'aplicació

 I.Introducció​
​Context de l'energia i les xarxes intel·ligents​
Des del segle XXI, la creixent esgotació de les fonts d'energia no renovables i la deterioració de la contaminació ambiental han convertit els problemes energètics en una restricció crítica per al desenvolupament de la societat humana. Com a font d'energia secundària eficient i neta, l'electricitat ocupa un lloc destacat en l'estructura energètica. Per satisfer la demanda creixent d'electricitat i adaptar-se a les diverses exigències del desenvolupament energètic, construir una xarxa intel·ligent segura, fiable, neta, amiga de l'ambient, econòmica i interactiva ha esdevingut un focus clau de desenvolupament.

​Rol central dels comptadors intel·ligents​
Els comptadors intel·ligents són components essencials de les xarxes intel·ligents. Possedeixen funcions bàsiques com recopilar dades brutes de consum d'electricitat, emmagatzemar informació sobre l'electricitat, mesura tarifària bidireccional, control de l'extrem de l'usuari i comunicació bidireccional, formant la base per a l'anàlisi integrada i l'optimització de la informació de consum d'electricitat. Un cop implementats, les companyies d'electricitat poden llegir automàticament les dades de consum cada 15 minuts. Aquesta recol·lecció de freqüència alta genera masses d'informació de consum d'electricitat, constituint recursos de dades massives en l'indústria elèctrica. L'exploració i anàlisi profunda d'aquestes dades pot proporcionar serveis innovadors per a múltiples interessats, el que representa el valor central dels comptadors intel·ligents.

​II. Beneficis de l'anàlisi de dades massives dels comptadors intel·ligents​
​Beneficis per als consumidors d'electricitat​
Els comptadors intel·ligents proporcionen funcions d'intercanvi d'informació complet, permetent la transmissió en temps real de la informació de consum d'electricitat i els preus actuals de l'electricitat. Això ajuda els usuaris a planificar científicament el seu ús d'electricitat, ajustar els patrons de consum, evitar càrregues de xarxa pico, assolir estalvis d'energia i reduccions d'emissions, i optimitzar els seus estils de vida. Els usuaris industrials i comercials poden organitzar razonablement les activitats de producció i operació basant-se en les dades d'electricitat, reduint significativament els costos de producció desplaçant els períodes d'ús.

​Beneficis per a les companyies elèctriques​
Analitzant les dades de consum d'electricitat, les companyies elèctriques poden obtenir amb precisió les característiques del comportament de consum dels usuaris, assolir una segmentació precisa dels usuaris, establir sistemes d'avaluació de riscos de pagament i proporcionar serveis diferenciats per a usuaris amb diferents patrons de consum. Basant-se en els resultats de l'anàlisi de dades, es poden implementar preus diferenciats d'electricitat durant els períodes pico i fora de pico, utilitzant la palanca de preus per equilibrar les fluctuacions, optimitzar la producció i distribució d'electricitat i millorar l'eficiència energètica. A més, els comptadors intel·ligents permeten la detecció ràpida d'anomalies en la xarxa, incloent advertències i gestió de catàstrofes, gestió d'interrupcions, detecció de frau i altres controls de seguretat.

​Beneficis per a la societat i l'ambient​
L'anàlisi del comportament de consum d'electricitat ajuda a organitzar raonablement l'ús d'electricitat, millora l'eficiència energètica i promou l'estalvi d'energia i la reducció d'emissions. També facilita el desenvolupament d'energies renovables i netes com l'eòlica i la solar, reduint la dependència de les energies no renovables i contribuint a la protecció ambiental i al desenvolupament sostenible.

​III. Aplicacions de l'anàlisi de dades dels comptadors intel·ligents​
​Previsió de la càrrega elèctrica​

• ​Classificació i usos: Basant-se en el cicle de previsió, es divideix en previsió a llarg termini (anual, per a la planificació de manteniment anual i gestió de serveis), previsió a mitjano termini (mensual, per a la planificació de manteniment, subministrament de combustible i programació de manteniment d'unitats), previsió a curt termini (diària, per a la planificació de generació diària i manteniment a curt termini) i previsió ultra-curta (horària, per a la planificació de despachament en temps real). Els resultats de la previsió determinen directament la demanda futura d'electricitat a la regió i la planificació de la capacitat de la xarxa.
• ​Mètodes de previsió:
• Mètodes tradicionals: anàlisi de regressió, suavitzat exponencial, mínims quadrats ponderats iteratius.
• Mètodes tradicionals millorats: previsió adaptativa, sèries temporals estocàstiques, màquines de vectors de suport.
• Algoritmes de programari: algoritmes genètics, lògica difusa, xarxes neuronals, sistemes experts.
  Les investigacions mostren que els mètodes de previsió de càrrega basats en tècniques d'aprenentatge automàtic poden tenir en compte les correlacions entre famílies i millorar la precisió. La previsió a llarg termini requereix considerar de manera integral factors com el consum d'energia, la renda nacional i el creixement de la població.

​Detecció de consum d'electricitat anòmal​

• ​Problemes actuals: El frau i l'ús il·legal d'electricitat constitueixen pèrdues no tècniques, implementades a través de manipulació de comptadors i connexions no autoritzades, causant pèrdues econòmiques significatives a les companyies elèctriques i augmentant la càrrega de subministrament.
• ​Mètodes de detecció: Els comptadors intel·ligents poden detectar anomalies com l'obertura de caixes de comptador, canvis de cablatge i actualitzacions de programari, permetent la detecció oportuna de frau. Comparant les dades dels comptadors principals i secundaris, es pot identificar eficazment el consum anòmal.
  Les investigacions han proposat diversos solucions tècniques antifrau, incloent plataformes basades en microprocessadors DSP, sistemes de detecció d'intrusió AMIDS, models de màquina de vectors de suport basats en algoritmes genètics i models basats en teoria de jocs per a interaccions entre utilities i frau.

​Gestió de resposta a la demanda en sistemes elèctrics​

• ​Definició: Els usuaris d'electricitat ajusten els seus patrons de consum inherent en resposta a senyals de preus de mercat o incentius de les utilities, amb l'enfoc principal en diferents estratègies de preus.
• ​Classificació de les estratègies de preus:
• Preus horaris: Reflecteixen les diferències de costos en diferents períodes, incloent preus estacionals i pico/fora de pico.
• Preus en temps real: Es fixen en temps real basant-se en la oferta i la demanda, orientant els usuaris a desplaçar l'ús a períodes fora de pico.
• Preus crítics pico: S'afegeixen a la preus horaris i en temps real amb preus addicionals pico, reflectint els costos de subministrament a curt termini.
  Les investigacions mostren que les estratègies de preus racionals poden orientar eficazment el comportament dels usuaris, equilibrar les càrregues pico i fora de pico i millorar l'eficiència operativa de la xarxa.

​Gestió de mecanismes de retroalimentació interactiva​

• ​Lògica central: Les companyies elèctriques utilitzen la mineria estadística de dades dels comptadors per ​realitzar recerques profundes​ sobre el comportament de consum dels usuaris, proporcionar suggeriments d'ús racionals i fomentar interaccions positives entre els usuaris i les utilities per a benefici mutu.
  Les investigacions inclouen quantificar les actituds dels usuaris a través d'enquestes, comprendre els conceptes de consum mitjançant mètodes de presa de decisions comportamentals i identificació de càrregues basada en comparacions de similitud. Aquests estudis proporcionen orientació teòrica i pràctica per al disseny de mecanismes d'interacció efectius amb els usuaris.

​Protecció de la seguretat i la privacitat​

• ​Riscos: Les xarxes intel·ligents utilitzen la comunicació i les TIC per optimitzar la transmissió i distribució d'electricitat. En els sistemes AMI, la gran quantitat de dades recollides automàticament pels comptadors intel·ligents pot incloure informació personal identificable. L'anàlisi de les dades de càrrega pot inferir els patrons d'ús d'aparells, posant riscos de privacitat.
• ​Medidas de protecció i investigacions: Estudis existents proposen diversos esquemes de protecció de la privacitat, incloent mètodes de transmissió segura i anònima de dades de freqüència alta, disseny de protocols de privacitat i avaluacions de solucions existents basades en complexitat i eficiència. Aquests esforços proporcionen solucions tècniques per equilibrar l'utilització de dades i la protecció de la privacitat.

​IV. Conclusió​
Amb l'avance contínu de sistemes de gestió d'energia intel·ligent sota xarxes intel·ligents, els comptadors intel·ligents es convertiran gradualment en omnipresents entre els usuaris domèstics. El seu valor es ​destaca​ en ajudar els usuaris a evitar l'ús pico i estalviar costos, ajudar les empreses a reduir els costos de producció i ajudar les utilities i governs en la previsió de càrrega i l'assoliment d'objectius d'estalvi d'energia. Mentre es aprovecha plenament els beneficis de les dades dels comptadors, és essencial prioritzar la seguretat i la protecció de la privacitat dels usuaris.