Stor Dataanalyse af Smart Målere: Værdi Fordele og Anvendelsesmuligheder

 I.Introduktion​
​Baggrund for energi og smarte net​
Siden det 21. århundrede har den øgede udtørring af ikke-fornyelige energikilder og en forværret økologisk miljøforurening gjort energispørgsmål til en kritisk begrænsning for udviklingen af menneskesamfundet. Som en effektiv og ren sekundær energikilde har elektricitet en betydelig position i energistrukturen. For at imødekomme den voksende efterspørgsel efter elektricitet og tilpasse de diverse krav til udviklingen af strømforsyningen, er opbygningen af et sikkert, pålideligt, rent, miljøvenligt, økonomisk og interaktivt smart net blevet et nøglefokus for udviklingen.

​Kernefunktioner af smarte målere​
Smarte målere er afgørende komponenter i smarte net. De har kernefunktioner som indsamling af rå data om elektricitetsforbrug, lagring af elektricitetsinformation, tovejs multi-tarifmåling, brugerendekontrol og tovejs kommunikation, der danner grundlag for en integreret analyse og optimering af information om elektricitetsforbrug. Efter installation kan strømforsyningsvirksomheder automatisk læse elektricitetsforbrugsdata hvert 15. minut. Denne høje frekvens af indsamling genererer massive mængder af elektricitetsforbrugsinformation, der udgør store dataressourcer i energisektoren. En dyb analysering og analyse af disse data kan give innovative tjenester til flere interessenter, hvilket repræsenterer den kerneværdi, som smarte målere har.

​II. Fordelene ved analyse af stordata fra smarte målere​
​Fordel for elektricitetsforbrugere​
Smarte målere giver komplette informationsudvekslingsfunktioner, der gør det muligt at overføre information om elektricitetsforbrug og aktuelle elektricitetspriser i realtid. Dette hjælper brugere med at planlægge deres elektricitetsforbrug videnskabeligt, justere forbrugsmønstre, undgå topbelastninger på nettet, opnå energibesparelser og reduktioner i emissioner, og optimere deres livsstil. Industrielle og kommercielle brugere kan baseret på elektricitetsdata fornuftigt organisere produktions- og driftsaktiviteter, og reducere produktionsomkostningerne betydeligt ved at skifte brugstider.

​Fordel for strømforsyningsvirksomheder​
Ved at analysere elektricitetsforbrugsdata kan strømforsyningsvirksomheder præcist få adgang til brugernes forbrugsadfærdskarakteristika, opnå præcis brugersegmentering, oprette betalingsrisiko-vurderingssystemer, og give forskelligartede tjenester til brugere med forskellige forbrugsmønstre. Baseret på resultaterne af dataanalyse kan forskellige elektricitetspriser implementeres under top- og lavbelastede perioder, ved hjælp af prishevelse til at balancere svingga, optimere strømproduktion og -distributon, og forbedre energieffektiviteten. Desuden gør smarte målere det muligt at hurtigt opdage netanomalier, herunder katastrofevarsler og håndtering, afbrydelseshåndtering, tyveriopdagelse og andre sikkerhedskontroller.

​Fordel for samfundet og miljøet​
Analyse af elektricitetsforbrugsadfærd hjælper med at fornuftigt organisere elektricitetsforbrug, forbedrer energieffektiviteten, og fremmer energibesparelser og reduktioner i emissioner. Det bidrager også til udviklingen af rene og fornyelige energikilder som vind- og solenergi, reducerer afhængigheden af ikke-fornyelige energikilder, og bidrager til miljøbeskyttelse og bæredygtig udvikling.

​III. Anvendelser af analyse af data fra smarte målere​
​Prognose af strømbeværing​

• ​Klassificering og anvendelser: Baseret på prognosecyklussen er den inddelt i langfristig prognose (årlig, til årlig vedligeholdelsesplanlægning og driftsledelse), mellemlangfristig prognose (månedlig, til vedligeholdelsesplanlægning, brændstofleverance, og enhedsvedligeholdelsesplanlægning), kortfristig prognose (daglig, til daglig produktion og kortvarig vedligeholdelse), og ultrakortfristig prognose (timevis, til realtid-dispatch-planlægning). Prognoser direkte bestemmer fremtidige regionale elektricitetsbehov og netkapacitetsplanlægning.
• ​Prognosemetoder:
• Traditionelle metoder: regressionsanalyse, eksponentiel udjævning, vægtet iterativ mindste kvadraters metode.
• Forbedrede traditionelle metoder: adaptive prognoser, stokastiske tidsserier, support vector machines.
• Softwarealgoritmer: genetiske algoritmer, fuzzy logik, neurale netværk, ekspertsystemer.
  Forskning viser, at belastningsprognosemetoder baseret på maskinlæringsteknikker kan tage højde for husstandskorrelationer og forbedre præcision. Langfristig prognose kræver en omfattende overvejelse af faktorer som energiforbrug, national indkomst, og befolkningsvækst.

​Opdagelse af abnormt elektricitetsforbrug​

• ​Nuværende problemer: Tyveri og ulovligt elektricitetsforbrug udgør tekniske tab, gennemført gennem manipulation af målere og uautoriserede forbindelser, hvilket forårsager betydelige økonomiske tab for strømforsyningsvirksomheder og øger leveringsbyrden.
• ​Detektionsmetoder: Smarte målere kan opdage anomalier som åbning af måleboks, ledningsændringer, og softwareopdateringer, hvilket gør det muligt at opdage tyveri hurtigt. Ved at sammenligne data fra hovedmålere og underordnede målere kan abnormt forbrug effektivt identificeres.
  Forskning har foreslået forskellige antityveritekniske løsninger, herunder DSP-mikroprocessor-baserede platforme, AMIDS-intrusionssystemer, support vector machine-modeller baseret på genetiske algoritmer, og spilteori-baserede modeller for interaktion mellem virksomheder og tyveri.

​Administrering af efterspørgselsrespons i strømsystemer​

• ​Definition: Elektricitetsforbrugere justerer deres indbyrdes forbrugsmønstre i respons på markedspris signaler eller incitamenter fra virksomheder, med fokus på forskellige prissætningsstrategier.
• ​Klassificering af prissætningsstrategier:
• Tidsbaseret prissætning: Reflekterer kostnadsforskelle over perioder, herunder sæson- og top/lavbelasted prissætning.
• Realtidsprissætning: Priser fastsættes i realtid baseret på udbud og efterspørgsel, og vejleder brugere til at flytte deres forbrug til lavbelastede tider.
• Kritisk topbelasted prissætning: Bygger på tidsbaseret og realtidsprissætning med yderligere toppriser, der reflekterer kortsigtede udbudsomkostninger.
  Studier viser, at rimelige prissætningsstrategier kan effektivt vejlede brugeradfærd, balancere top- og lavbelasted belastning, og forbedre driftseffektiviteten af nettet.

​Interaktiv feedbackmekanismesadministration​

• ​Kerne logik: Strømforsyningsvirksomheder bruger statistisk gruveudgravning af måldata til ​at foretage en dybdegående undersøgelse af​ brugernes forbrugsadfærd, give fornuftige forbruksanbefalinger, og fremme positive interaktioner mellem brugere og virksomheder for gensidig fordel.
  Forskning inkluderer kvantificering af brugernes holdninger gennem spørgeskemaer, forståelse af forbrugsbegreber gennem adfærdsmæssige beslutningsmetoder, og belastningsidentifikation baseret på lignende sammenlignelser. Disse studier giver teoretisk og praktisk vejledning for at designe effektive brugerinteraktionsmekanismer.

​Sikkerhed og privatlivsbeskyttelse​

• ​Risici: Smarte net bruger kommunikation og IT til at optimere strømtransmission og -distribution. I AMI-systemer kan de store mængder data, der automatisk indsamles af smarte målere, inkludere personligt identificerbare oplysninger. Analyse af belastningsdata kan inferere brugen af apparater, hvilket indebærer privatlivsrisker.
• ​Beskyttelsesforanstaltninger og forskning: Eksisterende studier foreslår forskellige privatlivsbeskyttelsesskemaer, herunder anonyme sikre høghfrekvente dataoverførselsmetoder, design af privatlivsprotokoller, og evalueringer af eksisterende løsninger baseret på kompleksitet og effektivitet. Disse bestræbelser giver tekniske løsninger til at balancere dataudnyttelse og privatlivsbeskyttelse.

​IV. Konklusion​
Med den fortsatte fremskridt i intelligente energistyringssystemer under smarte net vil smarte målere gradvist blive almindelige blandt husstande. Deres værdi er ​prominent​ demonstreret i at hjælpe brugere med at undgå topbelasted forbrug og spare på omkostninger, hjælpe virksomheder med at reducere produktionsomkostninger, og understøtte virksomheder og regeringer i belastningsprognose og opnåelse af energibesparelsesmål. Mens man fuldt ud udnytter fordelene ved måldata, er det afgørende at prioritere brugers sikkerhed og privatlivsbeskyttelse.