Analýza big data chytrých měřičů: hodnota přínosy a aplikace

 I. Úvod​
​Pozadí energetiky a inteligentních sítí​
Od 21. století se stále zvyšující vyčerpávání neobnovitelných zdrojů energie a zhoršující se ekologické znečištění staly klíčovým omezením rozvoje lidské společnosti. Elektrina, jako efektivní a čistý druhární zdroj energie, má v energetické struktuře velmi významnou pozici. Pro splnění rostoucí poptávky po elektrině a pro přizpůsobení rozmanitým požadavkům na vývoj elektrické energie se stalo klíčovým zaměřením vývoje vytvoření bezpečné, spolehlivé, čisté, environmentálně přátelské, ekonomické a interaktivní inteligentní sítě.

​Klíčová role inteligentních měřičů​
Inteligentní měřiče jsou nezbytnou součástí inteligentních sítí. Disponují klíčovými funkcemi, jako je shromažďování surových dat o spotřebě elektrické energie, ukládání informací o elektrině, obousměrné měření s více tarify, kontrola na straně uživatele a obousměrná komunikace, což tvoří základ pro integrovanou analýzu a optimalizaci informací o spotřebě elektriny. Po nasazení mohou dodavatelé elektrické energie automaticky číst data o spotřebě elektriny každých 15 minut. Toto časté shromažďování vytváří obrovské množství informací o spotřebě elektriny, které tvoří velké datové zdroje v elektroenergetickém průmyslu. Hluboké zpracování a analýza těchto dat mohou poskytnout inovativní služby pro různé zainteresované strany, což představuje klíčovou hodnotu inteligentních měřičů.

​II. Výhody analýzy velkých dat z inteligentních měřičů​
​Výhody pro spotřebitele elektriny​
Inteligentní měřiče poskytují komplexní funkce pro výměnu informací, umožňují reálné časové přenosy informací o spotřebě elektriny a aktuálních cenách elektriny. To pomáhá uživatelům vědecky plánovat svou spotřebu elektriny, upravit vzory spotřeby, vyhnout se vrcholům zatížení sítě, dosáhnout úspor energie a snížení emisí a optimalizovat svůj životní styl. Průmysloví a obchodní uživatelé mohou na základě dat o elektrině rozumně uspořádat produkční a operační aktivity, což vedou k výraznému snížení nákladů na výrobu změnou času používání.

​Výhody pro elektrárny​
Analýzou dat o spotřebě elektriny mohou elektrárny přesně získat charakteristiky chování spotřebitelů, dosáhnout přesného segmentace uživatelů, zřídit systémy pro hodnocení platebního rizika a poskytnout diferencované služby uživatelům s různými vzory spotřeby. Na základě výsledků analýzy dat lze provést diferencované ceny elektriny během vrcholových a mimo vrcholových období, použití cenové páky k vyrovnání kolísání, optimalizace výroby a distribuce elektriny a zlepšení energetické efektivity. Kromě toho umožňují inteligentní měřiče rychlé detekce anomálií v síti, včetně varování před katastrofami a jejich řešení, správu výpadků, detekci krádeží a dalších bezpečnostních kontrol.

​Výhody pro společnost a životní prostředí​
Analýza chování při spotřebě elektriny pomáhá rozumně uspořádat spotřebu elektriny, zlepšuje energetickou efektivitu a podporuje úspory energie a snížení emisí. Také podporuje vývoj čistých a obnovitelných zdrojů energie, jako je větrná a sluneční energie, snižuje závislost na neobnovitelných zdrojích energie a přispívá k ochraně životního prostředí a udržitelnému rozvoji.

​III. Aplikace analýzy dat z inteligentních měřičů​
​Predikce elektrického zatížení​

• ​Klasifikace a použití: Na základě cyklu predikce se dělí na dlouhodobou predikci (roční, pro roční plánování údržby a správu), střednodobou predikci (měsíční, pro plánování údržby, dodávku paliva a plánování údržby jednotek), krátkodobou predikci (denní, pro denní plánování výroby a krátkodobou údržbu) a ultrakrátkodobou predikci (hodinovou, pro reálné časové plánování dispečinku). Výsledky predikce přímo určují budoucí regionální poptávku po elektrině a plánování kapacity sítě.
• ​Metody predikce:
• Tradiční metody: regresní analýza, exponenciální vyhlazování, vážená iterativní metoda nejmenších čtverců.
• Zlepšené tradiční metody: adaptivní predikce, stochastické časové řady, podpůrné vektory strojů.
• Software algoritmy: genetické algoritmy, fuzzy logika, neuronové sítě, expertní systémy.
  Výzkum ukazuje, že metody predikce zatížení založené na technikách strojového učení mohou brát v úvahu domácí korelace a zlepšit přesnost. Dlouhodobá predikce vyžaduje komplexní zohlednění faktorů, jako je spotřeba energie, národní příjem a růst populace.

​Detecting Abnormal Electricity Consumption​

• ​Current Issues: Theft and illegal electricity use constitute non-technical losses, implemented through meter tampering and unauthorized connections, causing significant economic losses to power companies and increasing supply burdens.
• ​Detection Methods: Smart meters can detect anomalies such as meter box openings, wiring changes, and software updates, enabling timely theft detection. By comparing data from master meters and subordinate meters, abnormal consumption can be effectively identified.
  Research has proposed various anti-theft technical solutions, including DSP microprocessor-based platforms, AMIDS intrusion detection systems, genetic algorithm-based support vector machine models, and game theory-based models for utility-theft interactions.

​Řízení reakce poptávky v elektrických systémech​

• ​Definice: Spotřebitelé elektriny upravují své vlastní vzory spotřeby v reakci na signály tržních cen nebo pobídky dodavatelů, s hlavním zaměřením na různé strategie ceny.
• ​Klasifikace cenových strategií:
• Ceny podle času: Odrážejí rozdíly nákladů v různých obdobích, včetně sezónních a vrcholových/mimovrcholových cen.
• Ceny v reálném čase: Ceny jsou nastaveny v reálném čase na základě nabídky a poptávky, což vede uživatele k přesunutí spotřeby do mimo vrcholových hodin.
• Kritické vrcholové ceny: Založené na cenách podle času a v reálném čase s dodatečnými vrcholovými sazbami, odrážejí krátkodobé náklady na dodávku.
  Studie ukazují, že rozumné cenové strategie mohou efektivně vést chování uživatelů, vyrovnat vrcholy a mimo vrcholy a zlepšit efektivitu provozu sítě.

​Správa interaktivních zpětných vazeb​

• ​Základní logika: Elektrárny používají statistické těžení dat z měřičů k ​prohloubenému výzkumu​ chování spotřebitelů, poskytují rozumné doporučení ohledně používání a podporují pozitivní interakce mezi uživateli a dodavateli pro vzájemnou prospěšnost.
  Výzkum zahrnuje kvantifikaci postojů uživatelů prostřednictvím průzkumů, porozumění konceptům spotřeby prostřednictvím metod rozhodování založeného na chování a identifikaci zatížení na základě srovnání podobnosti. Tyto studie poskytují teoretické a praktické pokyny pro navrhování efektivních mechanismů interakce s uživateli.

​Zabezpečení a ochrana osobních údajů​

• ​Rizika: Inteligentní sítě používají komunikaci a IT pro optimalizaci přenosu a distribuce elektrické energie. V systémech AMI mohou obrovské množství dat automaticky shromažďovaných inteligentními měřiči zahrnovat osobně identifikovatelné informace. Analýza dat o zatížení může odvodit vzory používání zařízení, což představuje rizika ohledně soukromí.
• ​Ochranná opatření a výzkum: Stávající studie navrhují různé schémata ochrany soukromí, včetně anonymních bezpečných metod přenosu vysokofrekvenčních dat, návrhu protokolů ochrany soukromí a hodnocení stávajících řešení na základě složitosti a efektivity. Tyto úsilí poskytují technická řešení pro vyrovnání využití dat a ochrany soukromí.

​IV. Závěr​
S pokračujícím rozvojem systémů inteligentního řízení energie v rámci inteligentních sítí se inteligentní měřiče postupně stanou běžnými u domácností. Jejich hodnota je ​výrazně​ demonstrována v pomoci uživatelům vyhnout se vrcholové spotřebě a ušetřit náklady, pomoci podnikům snížit výrobní náklady a podporovat dodavatele a vlády v předpovídání zatížení a dosahování cílů úspory energie. Při plném využití výhod dat z měřičů je zásadní dávat přednost zabezpečení a ochraně soukromí uživatelů.