Suure Andmeanalüüsi intelligentsed arvutid: Väärtus Eelised ja Rakendusperspektiivid

 I.Sissejuhatus​
​Energia ja teadmistepõhised võrgud taustal​
Alates 21. sajandist on kasvavate taastumatute energiaallikate nõudluse ja halveneva ökosüsteemi saastumise tõttu muutunud energia küsimused oluliseks piirangiks inimkonna ühiskonna arengule. Kuna elekter on tõhus ja puht sekundaarne energiaallikas, on sellel energiasüsteemis oluline osa. Kasvava elektri nõudluse rahuldamiseks ja mitmekesiste elektriarendusnõudmiste vastamiseks on ohutu, usaldusväärse, puhta, keskkonnasõbraliku, majandusliku ja interaktiivse teadmistepõhise võrgu ehitamine muutunud arengu keskseks fookuseks.

​Teadmistepõhiste arvutite oluline roll​
Teadmistepõhised arvutid on teadmistepõhiste võrkude olulised komponendid. Neil on kõige olulisemad funktsioonid nagu algsed elektritöö andmed koguda, elektritöö informatsiooni säilitada, kahepoolset mitmetariifset mõõtmist, kasutajapoolset kontrolli ja kahepoolset suhtlust, mis moodustavad põhja elektritöö andmete integreeritud analüüsi ja optimeerimiseks. Järelvalvepanekud võivad automaatselt lugeda elektritöö andmeid iga 15 minutit. See kõrge sagedusega kogumine toob kaasa masinvarulise andmemahu, mis moodustab elektroenergia tööstuse andmeressursside. Selle andme sügavmine ja analüüs võivad pakkuda uusi teenuseid mitmetele osalejatele, mis esindab teadmistepõhiste arvutite põhiväärtust.

​II. Teadmistepõhiste arvutite andmeanalüüsi eelised​
​Eelistused elektri tarbijatele​
Teadmistepõhised arvutid pakuvad täielikke teabevahetuse funktsioone, lubades elektritöö andmete ja praeguste hinnade reaalajas edastamist. See aitab kasutajatel teaduslikult planeerida oma elektritöö kasutust, muuta tarbimismustrisid, vältida võrgu kulmnurgi, saavutada energia sääst ja heitkogustega seotud tasakaalu ning optimeerida elustiili. Tööstus- ja ärikasutajad saavad põhineda elektritöö andmetel, et mõõdukalt korraldada tootmis- ja operatsioonidege, oluliselt vähendades tootmiskulusid aja lülitamise kaudu.

​Eelistused elektriettevõtetele​
Elektritöö andmete analüüsimisel saavad elektriettevõtted täpselt hankida kasutajate tarbimismeelseid isikutunnuseid, saavutada täpsete segmenteerimise, luua makse riskihindamissüsteeme ja pakkuda erinevat teenust kasutajatele, kes on erinevate tarbimismustritega. Andmeanalüüsi tulemuste alusel saab rakendada erinevat hinda tipperioodil ja madalriigil, kasutades hinna levendust, et tasakaalustada lülitumisi, optimiseerida elektritöö tootmist ja levitamist ning parandada energiatõhusust. Lisaks võimaldavad teadmistepõhised arvutid kiiresti tuvastada võrgu anomalii, sealhulgas katastroofide hoiatust ja käsitsemist, katkestuse juhtimist, varaste tuvastamist ja muud turvameetmed.

​Eelistused ühiskonnale ja keskkonnale​
Elektritöö tarbimismeelseid analüüside aitab mõõdukalt korraldada elektritöö kasutust, parandada energiatõhusust, soodustada energiasäästu ja heitkogustega seotud tasakaalu. See aitab kaasa puhta ja taastuvate energiaallikate nagu tuule- ja päikeseenergia arendamisele, vähendades sõltuvust taastumatu energia allikatest ja panustades keskkonnakaitsele ja jätkusuutlikku arengu.

​III. Teadmistepõhiste arvutite andmeanalüüsi rakendused​
​Elektritöö koormuse prognoosimine​

• ​Klassifikatsioon ja kasutus: Prognoosimisperioodi põhjal jagatakse pikalaigeks (aastane, aastase hoolduse planeerimiseks ja ressursside haldamiseks), keskmiseks (kuu, hoolduse planeerimiseks, kütuse tarnimiseks ja üksuse hoolduse planeerimiseks), lühiajaks (päevane, päevane tootmise planeerimiseks ja lühiajalise hoolduseks) ja väga lühiajaks (tundiline, reaalajas üleviimiseks). Prognoosimise tulemused määravad otse tuleviku piirkondlike elektritöö nõudluse ja võrgu kapasiteedi planeerimise.
• ​Prognoosimismeetodid:
• Traditsioonilised meetodid: regressioonanalüüs, eksponentsiaalne silumine, kaalutud iteratiivsed vähima ruutude meetodid.
• Parandatud traditsioonilised meetodid: kohandatud prognoosimine, stohhastiline ajariigi, toetuv vektor mašiin.
• Tarkvara algoritmid: geenialgoritmid, suvaline loogika, neuraalvõrkud, ekspertide süsteemid.
  Uuringud näitavad, et masinõppe meetoditel põhinevad koormuse prognoosimismeetodid saavad arvesse võtta koduste korrelatsioonide ja täpsuse. Pikalaigeks prognoosimiseks on vaja arvestada faktoreid, nagu energia tarbimine, riigi tulud ja rahvaarvu kasv.

​Anomaalsed elektritöö tarbimise tuvastamine​

• ​Praegused probleemid: Varaste ja ebaseaduslik elektritöö kasutamine moodustab tehnilisest vaatepunktist mittekaotusi, mis rakendatakse arvuti segamini ja ebaseadusliku ühendamise kaudu, põhjustades elektriettevõtetele olulist majanduslikku kahju ja suurendades tarnimise koormust.
• ​Tuvastamismeetodid: Teadmistepõhised arvutid võivad tuvastada anomalii, nagu arvuti kasti avamine, joonte muutmine ja tarkvara uuendamine, võimaldades kiiret varaste tuvastamist. Arvuti põhi- ja alamandmete andmete võrdlemisel saab tõhusalt tuvastada anomaalseid tarbimispõhimõtteid.
  Uuringud on esitanud erinevaid varaste vastaseid tehnilisi lahendusi, sealhulgas DSP mikrotööriistadel põhinevaid platvorme, AMIDS intrüusionide tuvastussüsteeme, geenialgoritmil põhinevaid toetuv vektor mašiinide mudelid ja mänguteooria põhinevaid mudelid, mis hõlmavad utiliit-varaste suhteid.

​Nõudlusreageerimise haldus elektrisüsteemides​

• ​Määratlus: Elektri tarbijad muutuvad oma olemasolevaid tarbimismeelseid mustrisid vastuseks turuhindade signaalidele või utiliitide stimuleeringutele, mille põhiline fookus on erinevate hindamisstrateegiatega.
• ​Hindamisstrateegiate klassifikatsioon:
• Ajakoha hindamisstrateegiad: Reflekteerib perioodide vahelisi kulukohustusi, sealhulgas hooaeglikud ja tipperioodil/madalriigil hindamisstrateegiad.
• Reaalajas hindamisstrateegiad: Hinnad määratakse reaalajas põhinevad pakkumise ja nõudluse, juhates kasutajaid siirduma madalriigile.
• Kriitiline tipphindamisstrateegiad: Põhineb aja hindamisstrateegiate ja reaalajas hindamisstrateegiate põhjal, lisades lühiajalisi kulukohustusi, mis reflekteerib lühiajalisi tarnimiskulukohustusi.
  Uuringud näitavad, et mõõdukad hindamisstrateegiad võivad tõhusalt juhata kasutajate käitumist, tasakaalustada tipperioodil ja madalriigil koormust ja parandada võrgu töö efektiivsust.

​Interaktiivne tagasiside mehhanismi haldus​

• ​Põhiline loogika: Elektriettevõtted kasutavad andmete statistilist silumist, et ​teha sügavamat uurimist​ kasutajate tarbimismeelseid, pakkuda mõõdukaid kasutussoovitusi, ja julgustada positiivsete interaktsioonide kasutajate ja utiliitide vahel, mis annab mõlema poolt kasu.
  Uuringud hõlmavad kasutajate suhtumiste kvantifitseerimist küsitluste abil, tarbimiskeele põhiline mõistmine käitumispäringute meetodite abil, ja laadi identifitseerimine sarnaste võrdlemise alusel. Need uuringud pakuvad teoreetilist ja praktilist juhendit, et disainida tõhus kasutajate interaktsioonide mehhanismid.

​Turvalisus ja privaatsus kaitse​

• ​Riskid: Teadmistepõhised võrgud kasutavad kommunikatsiooni ja IT-tehnoloogia optimaliseerimiseks elektri tarnimist ja levitamist. AMI süsteemides võivad teadmistepõhised arvutid automaatselt koguda masinvarulist andmete, mis võivad sisaldada isiklikku identifitseerimist. Laadi andmete analüüsimine võib järeldada seadmete kasutamise mustrisid, põhjustades privaatsusriske.
• ​Kaitsemeetodid ja uuringud: Olemasolevad uuringud esitavad mitmeid privaatsuskaitse skeeme, sealhulgas anonüümne turvaline kõrge sagedusega andmete edastamise meetodid, privaatsusprotokolli disain ja olemasolevate lahenduste hindamist keerukuse ja efektiivsuse alusel. Need pinged pakuvad tehnilisi lahendusi, et tasakaalustada andme kasutamist ja privaatsuskaitse.

​IV. Lõppkokkuvõte​
Kui teadmistepõhiseid energia haldussüsteeme jätkub teadmistepõhiste võrkude all, siis teadmistepõhised arvutid hakkavad järk-järgult levinema kodumajapidamistes. Nende väärtus on ​selgelt​ näha, aidates kasutajatel vältida tipperioodil ja säästa kulukohustusi, aitades ettevõtetel vähendada tootmiskulusid, ja toetades utiliite ja valitsusi koormuse prognoosimisel ja energiasäästu eesmärkide saavutamisel. Kogu teadmistepõhiste arvutite andmete kasutamiseks on oluline prioriteediks panna kasutajate turvalisus ja privaatsuskaitse.