Big-Data-Analyse von Smart-Metern: Wert Vorteile und Anwendungsperspektiven

 I. Einführung​
​Hintergrund von Energie und Smart Grids​
Seit dem 21. Jahrhundert haben die zunehmende Ausbeutung nicht erneuerbarer Energieressourcen und die Verschlimmerung der ökologischen Umweltverschmutzung die Energiefragen zu einem entscheidenden Hemmnis für die Entwicklung der menschlichen Gesellschaft gemacht. Als effiziente und saubere Sekundärenergiequelle spielt Elektrizität eine bedeutende Rolle in der Energiestruktur. Um den wachsenden Bedarf an Elektrizität zu befriedigen und den vielfältigen Anforderungen der Stromversorgung gerecht zu werden, ist der Aufbau eines sicheren, zuverlässigen, sauberen, umweltfreundlichen, wirtschaftlichen und interaktiven Smart Grids ein zentrales Entwicklungsziel geworden.

​Kernfunktion von Smart Metern​
Smart Meter sind wesentliche Komponenten von Smart Grids. Sie verfügen über Kernfunktionen wie das Sammeln von Rohdaten zum Stromverbrauch, das Speichern von Strominformationen, bidirektionales Mehrtarif-Messen, Steuerung auf Benutzerseite und bidirektionale Kommunikation, die die Grundlage für die integrierte Analyse und Optimierung von Stromverbrauchsdaten bilden. Nach der Installation können Energieversorgungsunternehmen automatisch alle 15 Minuten Stromverbrauchsdaten abrufen. Diese hochfrequente Datenerfassung generiert enorme Mengen an Stromverbrauchsdaten, die große Datenressourcen in der Energiebranche darstellen. Eine tiefgehende Auswertung und Analyse dieser Daten kann innovative Dienstleistungen für mehrere Stakeholder bereitstellen, was den Kernwert von Smart Metern darstellt.

​II. Vorteile der Big-Data-Analyse von Smart Metern​
​Vorteile für Stromverbraucher​
Smart Meter bieten umfassende Informationsaustauschfunktionen, die die Echtzeitübertragung von Stromverbrauchsdaten und aktuellen Strompreisen ermöglichen. Dies hilft den Nutzern, ihren Stromverbrauch wissenschaftlich zu planen, ihre Verbrauchsmuster anzupassen, Spitzenlasten im Netz zu vermeiden, Energieeinsparungen und Emissionsreduzierungen zu erreichen und ihren Lebensstil zu optimieren. Industrie- und Gewerbenutzer können auf Basis von Stromdaten ihre Produktions- und Betriebsaktivitäten sinnvoll organisieren und durch die Verschiebung der Nutzungzeiten die Produktionskosten erheblich senken.

​Vorteile für Energieversorgungsunternehmen​
Durch die Analyse von Stromverbrauchsdaten können Energieversorgungsunternehmen genaue Informationen über das Verbraucherverhalten der Nutzer erhalten, präzise Nutzersegmentierung erreichen, Zahlungsrisiko-Bewertungssysteme etablieren und differenzierte Dienstleistungen für Nutzer mit unterschiedlichen Verbrauchsmustern anbieten. Basierend auf den Ergebnissen der Datenanalyse können differenzierte Strompreise während Spitzen- und Tagesrandzeiten eingeführt werden, um durch Preishebel Fluktuationen auszugleichen, die Energieproduktion und -verteilung zu optimieren und die Energieeffizienz zu verbessern. Darüber hinaus ermöglichen Smart Meter eine schnelle Erkennung von Netzanomalien, einschließlich Katastrophenwarnungen und -bewältigung, Ausfallmanagement, Diebstahlsicherheit und andere Sicherheitskontrollen.

​Vorteile für die Gesellschaft und die Umwelt​
Die Analyse des Stromverbrauchsverhaltens hilft, den Stromverbrauch sinnvoll zu organisieren, die Energieeffizienz zu verbessern und Energieeinsparungen sowie Emissionsreduzierungen zu fördern. Sie begünstigt auch die Entwicklung sauberer und erneuerbarer Energien wie Wind- und Solarenergie, verringert die Abhängigkeit von nicht erneuerbaren Energien und trägt zur Umweltschutz und nachhaltigen Entwicklung bei.

​III. Anwendungen der Smart-Meter-Datenanalyse​
​Stromlastprognose​

• ​Klassifizierung und Anwendungen: Je nach Prognosezyklus wird zwischen Langzeitprognose (jährlich, für jährliche Wartungsplanung und Betriebsführung), Mittelfristprognose (monatlich, für Wartungsplanung, Brennstoffversorgung und Einheitenwartungsplanung), Kurzfristprognose (täglich, für tägliche Generierungsplanung und kurzfristige Wartung) und Ultrakurzfristprognose (stündlich, für Echtzeit-Dispatch-Planung) unterschieden. Die Prognoseergebnisse bestimmen direkt die zukünftige regionale Stromnachfrage und die Netzkapazitätsplanung.
• ​Prognosemethoden:
• Traditionelle Methoden: Regressionsanalyse, exponentielle Glättung, gewichtete iterative kleinste Quadrate.
• Verbesserte traditionelle Methoden: adaptive Prognose, stochastische Zeitreihen, Support Vector Machines.
• Softwarealgorithmen: genetische Algorithmen, Fuzzy-Logik, neuronale Netze, Expertensysteme.
  Studien zeigen, dass Lastprognosemethoden, die auf maschinellem Lernen basieren, Haushaltskorrelationen berücksichtigen und die Genauigkeit verbessern können. Langfristprognosen erfordern eine umfassende Berücksichtigung von Faktoren wie Energieverbrauch, nationalem Einkommen und Bevölkerungswachstum.

​Erkennung ungewöhnlicher Stromverbräuche​

• ​Aktuelle Probleme: Diebstahl und illegale Stromnutzung stellen nicht-technische Verluste dar, die durch Manipulation von Zählern und unbefugte Anschlüsse implementiert werden, was zu erheblichen wirtschaftlichen Verlusten für Energieversorgungsunternehmen und erhöhten Versorgungsbelastungen führt.
• ​Erkennungsmethoden: Smart Meter können Anomalien wie Öffnung von Zählerschränken, Änderungen an Leitungen und Softwareupdates erkennen, was eine zeitnahe Diebsterkennung ermöglicht. Durch den Vergleich von Daten von Hauptzählern und Nebenzählern kann ungewöhnlicher Verbrauch effektiv identifiziert werden.
  Forschungen haben verschiedene technische Lösungen gegen Diebstahl vorgeschlagen, einschließlich DSP-Mikroprozessor-basierter Plattformen, AMIDS-Intrusion-Detection-Systeme, genetische-Algorithmus-basierte Support-Vector-Machine-Modelle und Spieltheorie-basierte Modelle für Interaktionen zwischen Energieversorgern und Dieben.

​Bedarfsreaktionsmanagement in Stromsystemen​

• ​Definition: Stromverbraucher passen ihre inhärenten Verbrauchsmuster in Reaktion auf Marktpreissignale oder Anreize der Energieversorgungsunternehmen an, wobei der Schwerpunkt auf verschiedenen Preistrategien liegt.
• ​Klassifizierung von Preistrategien:
• Zeitgesteuerte Preise: Spiegeln Kostenunterschiede in verschiedenen Zeiträumen wider, einschließlich saisonaler und Spitzen/Tagesrandzeiten-Preise.
• Echtzeitpreise: Preise werden in Echtzeit basierend auf Angebot und Nachfrage festgelegt, um die Nutzer dazu anzuregen, ihren Verbrauch in Tagesrandzeiten zu verschieben.
• Kritische Spitzenpreise: Bauen auf zeitgesteuerten und Echtzeitpreisen auf, mit zusätzlichen Spitzenpreisen, die kurzfristige Versorgungskosten widerspiegeln.
  Studien zeigen, dass angemessene Preistrategien das Nutzerverhalten wirksam steuern, Spitzen- und Tagesrandlasten ausgleichen und die Betriebswirtschaftlichkeit des Netzes verbessern können.

​Interaktives Feedbackmechanismenmanagement​

• ​Kernlogik: Energieversorgungsunternehmen nutzen statistische Mining-Methoden von Zählerdaten, um das Verbraucherverhalten detailliert zu untersuchen, vernünftige Nutzungsvorschläge zu geben und positive Interaktionen zwischen Nutzern und Energieversorgern zu fördern, die gegenseitig nützlich sind.
  Forschungen beinhalten die Quantifizierung von Nutzerhaltungen durch Umfragen, das Verständnis von Verbrauchskonzepten durch Verhaltensentscheidungsmethoden und die Lastidentifizierung basierend auf Ähnlichkeitsvergleichen. Diese Studien bieten theoretische und praktische Anleitung für die Gestaltung effektiver Nutzerinteraktionsmechanismen.

​Sicherheit und Datenschutz​

• ​Risiken: Smart Grids verwenden Kommunikation und IT, um die Stromübertragung und -verteilung zu optimieren. In AMI-Systemen können die großen Mengen an Daten, die von Smart Metern automatisch gesammelt werden, persönliche Identifikationsinformationen enthalten. Die Analyse von Lastdaten kann Geräteverbrauchsmuster erschließen, was Datenschutzrisiken darstellt.
• ​Schutzmaßnahmen und Forschung: Bestehende Studien schlagen verschiedene Datenschutzkonzepte vor, einschließlich anonymer sicherer Hochfrequenzdatentransfermethoden, Datenschutzprotokolle und Bewertungen vorhandener Lösungen basierend auf Komplexität und Effizienz. Diese Bemühungen bieten technische Lösungen, um Datenverwendung und Datenschutz auszugleichen.

​IV. Schlussfolgerung​
Mit der fortlaufenden Weiterentwicklung von smarten Energiemanagementsystemen unter Smart Grids werden Smart Meter allmählich bei Haushaltsnutzern allgegenwärtig. Ihr Wert zeigt sich besonders in der Unterstützung der Nutzer, Spitzenzeiten zu vermeiden und Kosten einzusparen, bei Unternehmen, die Produktionskosten reduzieren möchten, und bei Energieversorgungsunternehmen und Behörden, die Lastprognosen erstellen und Energieeinsparziele erreichen wollen. Während es wichtig ist, die Vorteile der Zählerdaten voll auszuschöpfen, muss der Schutz der Nutzersicherheit und -privatsphäre Priorität haben.