Análisis de Big Data de contadores inteligentes: Valor Beneficios y Perspectivas de Aplicación

 I.Introducción​
​Antecedentes de la energía y las redes inteligentes​
Desde el siglo XXI, el agotamiento creciente de las fuentes de energía no renovables y la contaminación ambiental cada vez más grave han convertido los problemas energéticos en una restricción crítica para el desarrollo de la sociedad humana. Como fuente de energía secundaria eficiente y limpia, la electricidad ocupa un lugar importante en la estructura energética. Para satisfacer la creciente demanda de electricidad y adaptarse a los diversos requisitos del desarrollo de la energía, la construcción de una red inteligente segura, confiable, limpia, ecológica, económica e interactiva se ha convertido en un punto clave de desarrollo.

​Papel central de los contadores inteligentes​
Los contadores inteligentes son componentes esenciales de las redes inteligentes. Poseen funciones centrales como la recolección de datos brutos de consumo de electricidad, el almacenamiento de información eléctrica, la medición de tarifas múltiples bidireccionales, el control del extremo del usuario y la comunicación bidireccional, formando la base para el análisis integral y la optimización de la información de consumo de electricidad. Después de su implementación, las empresas de suministro de electricidad pueden leer automáticamente los datos de consumo de electricidad cada 15 minutos. Esta recolección de alta frecuencia genera una gran cantidad de información de consumo de electricidad, constituyendo recursos de big data en la industria eléctrica. La explotación y análisis profundo de estos datos pueden proporcionar servicios innovadores para múltiples partes interesadas, lo que representa el valor central de los contadores inteligentes.

​II. Beneficios del análisis de big data de los contadores inteligentes​
​Beneficios para los consumidores de electricidad​
Los contadores inteligentes proporcionan funciones completas de intercambio de información, permitiendo la transmisión en tiempo real de la información de consumo de electricidad y los precios actuales de la electricidad. Esto ayuda a los usuarios a planificar científicamente su uso de electricidad, ajustar patrones de consumo, evitar las cargas pico de la red, lograr ahorros de energía y reducciones de emisiones, y optimizar sus estilos de vida. Los usuarios industriales y comerciales pueden organizar razonablemente sus actividades de producción y operación basándose en los datos de electricidad, reduciendo significativamente los costos de producción al cambiar los tiempos de uso.

​Beneficios para las empresas de electricidad​
Analizando los datos de consumo de electricidad, las empresas de electricidad pueden obtener con precisión las características del comportamiento de consumo de los usuarios, lograr una segmentación precisa de los usuarios, establecer sistemas de evaluación de riesgos de pago y proporcionar servicios diferenciados para usuarios con diferentes patrones de consumo. Basándose en los resultados del análisis de datos, se pueden implementar precios de electricidad diferenciados durante los períodos pico y valle, utilizando la palanca de los precios para equilibrar las fluctuaciones, optimizar la producción y distribución de electricidad, y mejorar la eficiencia energética. Además, los contadores inteligentes permiten la detección rápida de anomalías en la red, incluyendo advertencias y manejo de desastres, gestión de interrupciones, detección de robos y otros controles de seguridad.

​Beneficios para la sociedad y el medio ambiente​
El análisis del comportamiento de consumo de electricidad ayuda a organizar racionalmente el uso de electricidad, mejora la eficiencia energética y promueve la conservación de energía y la reducción de emisiones. También facilita el desarrollo de fuentes de energía limpias y renovables, como la eólica y la solar, reduciendo la dependencia de la energía no renovable y contribuyendo a la protección del medio ambiente y al desarrollo sostenible.

​III. Aplicaciones del análisis de datos de los contadores inteligentes​
​Predicción de la carga eléctrica​

• ​Clasificación y usos: Según el ciclo de predicción, se divide en predicción a largo plazo (anual, para la planificación anual de mantenimiento y gestión de utilidades), predicción a mediano plazo (mensual, para la planificación de mantenimiento, suministro de combustible y programación de mantenimiento de unidades), predicción a corto plazo (diario, para la planificación diaria de generación y mantenimiento a corto plazo) y predicción ultracorta (por hora, para la planificación de despacho en tiempo real). Los resultados de la predicción determinan directamente la demanda futura de electricidad regional y la planificación de la capacidad de la red.
• ​Métodos de predicción:
• Métodos tradicionales: análisis de regresión, suavizado exponencial, mínimos cuadrados ponderados iterativos.
• Métodos mejorados tradicionales: predicción adaptable, series temporales estocásticas, máquinas de vectores de soporte.
• Algoritmos de software: algoritmos genéticos, lógica difusa, redes neuronales, sistemas expertos.
  Las investigaciones muestran que los métodos de predicción de carga basados en técnicas de aprendizaje automático pueden tener en cuenta las correlaciones domésticas y mejorar la precisión. La predicción a largo plazo requiere una consideración comprehensiva de factores como el consumo de energía, el ingreso nacional y el crecimiento de la población.

​Detección de consumo de electricidad anormal​

• ​Problemas actuales: El robo y el uso ilegal de electricidad constituyen pérdidas no técnicas, implementadas a través de la manipulación de contadores y conexiones no autorizadas, causando pérdidas económicas significativas a las empresas de electricidad e incrementando las cargas de suministro.
• ​Métodos de detección: Los contadores inteligentes pueden detectar anomalías como aperturas de cajas de contadores, cambios en la cableación y actualizaciones de software, permitiendo la detección oportuna de robos. Comparando los datos de los contadores principales y subordinados, se puede identificar eficazmente el consumo anormal.
  Se han propuesto diversas soluciones técnicas antirrobo, incluyendo plataformas basadas en microprocesadores DSP, sistemas de detección de intrusiones AMIDS, modelos de máquinas de vectores de soporte basados en algoritmos genéticos y modelos basados en teoría de juegos para interacciones entre empresas y ladrones.

​Gestión de respuesta a la demanda en sistemas de energía​

• ​Definición: Los usuarios de electricidad ajustan sus patrones de consumo inherentes en respuesta a señales de precios de mercado o incentivos de las empresas de electricidad, con el enfoque principal en diferentes estrategias de precios.
• ​Clasificación de estrategias de precios:
• Precios por horarios: reflejan las diferencias de costos en diferentes periodos, incluyendo precios estacionales y pico/valle.
• Precios en tiempo real: los precios se fijan en tiempo real según la oferta y la demanda, guiando a los usuarios a trasladar su uso a horas de valle.
• Precios pico críticos: se basan en los precios por horarios y en tiempo real, añadiendo tarifas pico adicionales, reflejando los costos de suministro a corto plazo.
  Las investigaciones muestran que las estrategias de precios razonables pueden guiar efectivamente el comportamiento de los usuarios, equilibrar las cargas pico y valle, y mejorar la eficiencia operativa de la red.

​Gestión de mecanismos de retroalimentación interactiva​

• ​Lógica central: Las empresas de electricidad utilizan la minería estadística de los datos de los contadores para ​realizar investigaciones en profundidad sobre​ el comportamiento de consumo de los usuarios, proporcionar sugerencias razonables de uso y fomentar interacciones positivas entre los usuarios y las empresas de electricidad para beneficio mutuo.
  Las investigaciones incluyen la cuantificación de las actitudes de los usuarios a través de encuestas, la comprensión de los conceptos de consumo mediante métodos de toma de decisiones conductuales y la identificación de cargas basada en comparaciones de similitud. Estos estudios proporcionan orientación teórica y práctica para el diseño de mecanismos de interacción de usuarios efectivos.

​Protección de la seguridad y la privacidad​

• ​Riesgos: Las redes inteligentes utilizan la comunicación y las TIC para optimizar la transmisión y distribución de electricidad. En los sistemas AMI, la gran cantidad de datos recopilados automáticamente por los contadores inteligentes puede incluir información personal identificable. El análisis de los datos de carga puede inferir patrones de uso de electrodomésticos, lo que supone riesgos de privacidad.
• ​Medidas de protección e investigación: Los estudios existentes proponen diversas soluciones de protección de la privacidad, incluyendo métodos de transmisión de datos de alta frecuencia anónima y segura, diseño de protocolos de privacidad y evaluaciones de las soluciones existentes basadas en complejidad y eficiencia. Estos esfuerzos proporcionan soluciones técnicas para equilibrar la utilización de datos y la protección de la privacidad.

​IV. Conclusión​
Con el avance continuo de los sistemas de gestión de energía inteligente en las redes inteligentes, los contadores inteligentes se convertirán gradualmente en omnipresentes entre los usuarios domésticos. Su valor se ​destaca prominentemente​ en ayudar a los usuarios a evitar el uso pico y ahorrar costos, asistir a las empresas en la reducción de los gastos de producción y apoyar a las empresas de electricidad y gobiernos en la predicción de la carga y la consecución de objetivos de conservación de energía. Al aprovechar plenamente los beneficios de los datos de los contadores, es esencial priorizar la seguridad y la protección de la privacidad de los usuarios.