تحلیل داده‌های بزرگ از سنجه‌های هوشمند: ارزش، مزایا و پیش‌بینی کاربرد

 I. مقدمه​
​زمینه انرژی و شبکه‌های هوشمند​
از قرن بیست و یکم، کاهش رو به افزون منابع انرژی غیرقابل تجدید و تقویت آلودگی محیط زیست، مشکلات انرژی را به یک محدودیت مهم در توسعه جامعه انسانی تبدیل کرده است. به عنوان یک منبع انرژی دومی کارآمد و پاک، برق در ساختار انرژی موقعیت مهمی دارد. برای پاسخگویی به تقاضای روزافزون برق و تطبیق با نیازهای متنوع توسعه برق، ساخت یک شبکه هوشمند ایمن، قابل اعتماد، پاک، محیط‌زیستی، اقتصادی و تعاملی به یک نقطه کانونی توسعه تبدیل شده است.

​نقش اصلی سنترال‌های هوشمند​
سنترال‌های هوشمند اجزای ضروری شبکه‌های هوشمند هستند. آنها دارای عملکردهای اصلی مانند جمع‌آوری داده‌های خام مصرف برق، ذخیره اطلاعات برق، اندازه‌گیری چند تعرفه‌ای دوطرفه، کنترل انتهای کاربر و ارتباط دوطرفه هستند که پایه‌ای برای تحلیل و بهینه‌سازی یکپارچه اطلاعات مصرف برق را تشکیل می‌دهند. پس از نصب، شرکت‌های تأمین برق می‌توانند داده‌های مصرف برق را هر ۱۵ دقیقه یکبار به صورت خودکار بخوانند. این جمع‌آوری با فرکانس بالا مقدار عظیمی از اطلاعات مصرف برق را تولید می‌کند که منابع داده‌های بزرگ در صنعت برق را تشکیل می‌دهند. کاوش عمیق و تحلیل این داده‌ها می‌تواند خدمات نوآورانه‌ای برای چندین طرف مرتبط فراهم کند که نشان‌دهنده ارزش اصلی سنترال‌های هوشمند است.

​II. مزایای تحلیل داده‌های بزرگ سنترال‌های هوشمند​
​مزایا برای مصرف‌کنندگان برق​
سنترال‌های هوشمند توابع مبادله اطلاعات جامع را فراهم می‌کنند که انتقال زنده اطلاعات مصرف برق و قیمت‌های فعلی برق را ممکن می‌سازند. این کمک می‌کند که کاربران برنامه‌ریزی علمی مصرف برق خود را انجام دهند، الگوهای مصرف را تنظیم کنند، از بارهای پیک شبکه اجتناب کنند، صرفه‌جویی در انرژی و کاهش تولید گازهای گلخانه‌ای را به دست آورند و سبک زندگی خود را بهینه کنند. کاربران صنعتی و تجاری می‌توانند فعالیت‌های تولید و عملیاتی خود را بر اساس داده‌های برق به طور منطقی تنظیم کنند و با تغییر زمان مصرف، هزینه‌های تولید را به طور قابل توجهی کاهش دهند.

​مزایا برای شرکت‌های برق​
با تحلیل داده‌های مصرف برق، شرکت‌های برق می‌توانند ویژگی‌های رفتار مصرف کاربران را به طور دقیق به دست آورند، تقسیم‌بندی دقیق کاربران را انجام دهند، سیستم‌های ارزیابی ریسک پرداخت را ایجاد کنند و خدمات متفاوتی برای کاربران با الگوهای مصرف مختلف فراهم کنند. بر اساس نتایج تحلیل داده‌ها، می‌توان قیمت‌گذاری تفکیک‌شده را در دوره‌های پیک و غیرپیک اجرا کرد، با استفاده از دستگاه قیمت، نوسانات را متعادل کرد، تولید و توزیع برق را بهینه کرد و کارایی انرژی را بهبود بخشید. علاوه بر این، سنترال‌های هوشمند می‌توانند بازخورد سریع از ناهماهنگی‌های شبکه، شامل هشدار و مدیریت بلایا، مدیریت قطع برق، تشخیص دزدی و سایر کنترل‌های امنیتی را فراهم کنند.

​مزایا برای جامعه و محیط زیست​
تحلیل رفتار مصرف برق به ترتیب منطقی مصرف برق کمک می‌کند، کارایی انرژی را بهبود می‌بخشد و صرفه‌جویی در انرژی و کاهش تولید گازهای گلخانه‌ای را ترویج می‌دهد. همچنین این کمک می‌کند به توسعه منابع انرژی تمیز و قابل تجدید مانند باد و خورشید، کاهش وابستگی به منابع غیرقابل تجدید و حفاظت از محیط زیست و توسعه پایدار.

​III. کاربردهای تحلیل داده‌های سنترال‌های هوشمند​
​پیش‌بینی بار برق​

• ​طبقه‌بندی و کاربردها: بر اساس چرخه پیش‌بینی، به پیش‌بینی بلندمدت (سالانه، برای برنامه‌ریزی نگهداری سالانه و مدیریت خدمات)، پیش‌بینی میانمدت (ماهانه، برای برنامه‌ریزی نگهداری، تأمین سوخت و برنامه‌ریزی نگهداری واحد)، پیش‌بینی کوتاه‌مدت (روزانه، برای برنامه‌ریزی تولید روزانه و نگهداری کوتاه‌مدت) و پیش‌بینی فوق‌کوتاه‌مدت (ساعتی، برای برنامه‌ریزی پیش‌بینی زنده) تقسیم می‌شود. نتایج پیش‌بینی مستقیماً تعیین‌کننده تقاضای آینده برق منطقه‌ای و برنامه‌ریزی ظرفیت شبکه است.
• ​روش‌های پیش‌بینی:
• روش‌های سنتی: تحلیل رگرسیون، هموارسازی نمایی، کمترین مربعات تکراری وزن‌دار.
• روش‌های سنتی بهبود یافته: پیش‌بینی تطبیقی، سری زمانی تصادفی، ماشین‌های بردار پشتیبان.
• الگوریتم‌های نرم‌افزاری: الگوریتم‌های ژنتیک، منطق فازی، شبکه‌های عصبی، سیستم‌های خبره.
  تحقیقات نشان می‌دهد که روش‌های پیش‌بینی بر اساس تکنیک‌های یادگیری ماشین می‌توانند همبستگی‌های خانواری را در نظر بگیرند و دقت را بهبود بخشند. پیش‌بینی بلندمدت نیازمند در نظر گرفتن جامع عواملی مانند مصرف انرژی، درآمد ملی و رشد جمعیت است.

​تشخیص مصرف غیرعادی برق​

• ​مسائل فعلی: دزدی و استفاده غیرقانونی از برق باعث تلفات غیرفنی می‌شود که از طریق تحریف سنترال‌ها و اتصالات غیرمجاز اجرا می‌شود و تلفات اقتصادی قابل توجهی برای شرکت‌های برق و افزایش بار تأمین می‌آورد.
• ​روش‌های تشخیص: سنترال‌های هوشمند می‌توانند ناهماهنگی‌هایی مانند باز کردن جعبه سنترال، تغییرات در کابل‌بندی و به‌روزرسانی‌های نرم‌افزاری را تشخیص دهند که تشخیص زنده دزدی را ممکن می‌سازد. با مقایسه داده‌های سنترال‌های اصلی و فرعی، می‌توان مصرف غیرعادی را به طور موثر شناسایی کرد.
  تحقیقات گونه‌ای از راه‌حل‌های ضد دزدی فنی پیشنهاد کرده‌اند، از جمله پلتفرم‌های مبتنی بر میکروپروسسور DSP، سیستم‌های تشخیص نفوذ AMIDS، مدل‌های ماشین بردار پشتیبان مبتنی بر الگوریتم ژنتیک و مدل‌های مبتنی بر نظریه بازی برای تعاملات مصرف‌کننده-دزدی.

​مدیریت پاسخ تقاضا در سیستم‌های برق​

• ​تعریف: مصرف‌کنندگان برق الگوهای مصرف ذاتی خود را در پاسخ به سیگنال‌های قیمت بازار یا انگیزه‌های شرکت‌های برق تنظیم می‌کنند، با تمرکز اصلی بر استراتژی‌های قیمت‌گذاری مختلف.
• ​طبقه‌بندی استراتژی‌های قیمت‌گذاری:
• قیمت‌گذاری بر اساس زمان: تفاوت‌های هزینه‌ای را در دوره‌های مختلف نشان می‌دهد، از جمله قیمت‌گذاری فصلی و پیک/غیرپیک.
• قیمت‌گذاری زنده: قیمت‌ها بر اساس پیشنهاد و تقاضا در زمان واقعی تنظیم می‌شوند و کاربران را هدایت می‌کند تا مصرف خود را به دوره‌های غیرپیک منتقل کنند.
• قیمت‌گذاری پیک حیاتی: بر اساس قیمت‌گذاری بر اساس زمان و زنده، با اضافه کردن نرخ‌های پیک، هزینه‌های کوتاه‌مدت تأمین را منعکس می‌کند.
  تحقیقات نشان می‌دهد که استراتژی‌های قیمت‌گذاری مناسب می‌توانند رفتار کاربران را به طور موثر هدایت کنند، بارهای پیک و غیرپیک را متعادل کنند و کارایی عملیات شبکه را بهبود بخشند.

​مدیریت مکانیسم بازخورد تعاملی​

• ​منطق اصلی: شرکت‌های برق از کاوش آماری داده‌های سنترال برای ​تحقیق عمیق در​ رفتار مصرف کاربران استفاده می‌کنند، پیشنهادات استفاده منطقی ارائه می‌دهند و تعاملات مثبت بین کاربران و شرکت‌های برق را برای سودمندی متقابل فراهم می‌کنند.
  تحقیقات شامل کمی‌سازی نظرات کاربران از طریق پرسشنامه‌ها، درک مفاهیم مصرف از طریق روش‌های تصمیم‌گیری رفتاری و شناسایی بار بر اساس مقایسه‌های مشابهت می‌شود. این مطالعات راهنمایی نظری و عملی برای طراحی مکانیسم‌های تعاملی مؤثر کاربران ارائه می‌دهند.

​حفاظت از امنیت و حریم خصوصی​

• ​ریسک‌ها: شبکه‌های هوشمند از ارتباطات و فناوری اطلاعات برای بهینه‌سازی انتقال و توزیع برق استفاده می‌کنند. در سیستم‌های AMI، مقدار عظیمی از داده‌های به طور خودکار جمع‌آوری شده توسط سنترال‌های هوشمند ممکن است شامل اطلاعات شخصی شناسایی‌پذیر باشد. تحلیل داده‌های بار می‌تواند الگوهای استفاده از دستگاه‌ها را استنتاج کند که خطرات حریم خصوصی را می‌آورد.
• ​اصلاحات و تحقیقات: مطالعات موجود گونه‌ای از راه‌حل‌های محافظت از حریم خصوصی پیشنهاد کرده‌اند، از جمله روش‌های انتقال داده‌های با فرکانس بالا به صورت ناشناس و امن، طراحی پروتکل‌های حریم خصوصی و ارزیابی راه‌حل‌های موجود بر اساس پیچیدگی و کارایی. این تلاش‌ها راه‌حل‌های فنی برای توازن بین استفاده از داده‌ها و محافظت از حریم خصوصی ارائه می‌دهند.

​IV. نتیجه‌گیری​
با پیشرفت مداوم سیستم‌های مدیریت انرژی هوشمند تحت شبکه‌های هوشمند، سنترال‌های هوشمند به تدریج در میان کاربران خانگی رایج خواهند شد. ارزش آنها به طور ​برجسته​ در کمک به کاربران برای اجتناب از مصرف پیک و صرفه‌جویی در هزینه‌ها، کمک به کسب‌وکارها برای کاهش هزینه‌های تولید و پشتیبانی از شرکت‌های برق و دولت‌ها در پیش‌بینی بار و دستیابی به اهداف صرفه‌جویی در انرژی نشان داده می‌شود. در حالی که از مزایای داده‌های سنترال به طور کامل استفاده می‌شود، باید امنیت و محافظت از حریم خصوصی کاربران را در اولویت قرار داد.