Análise de Big Data de contadores inteligentes: valor beneficios e perspectivas de aplicación

 I. Introdución​
​Contexto de enerxía e redes inteligentes​
Desde o século XXI, a crecente esgotación das fontes de enerxía non renovábeis e a contaminación ecolóxica en peoría fíxeron que os problemas de enerxía se convertean nunha restrición crítica para o desenvolvemento da sociedade humana. Como unha fonte de enerxía secundaria eficiente e limpa, a electricidade ocupa unha posición significativa na estrutura de enerxía. Para satisfacer a crecente demanda de electricidade e adaptarse ás diversas necesidades do desenvolvemento da enerxía, construír unha rede eléctrica intelixente segura, fiábel, limpa, amiga do medio ambiente, económica e interactiva converteuse nun punto de enfoque clave do desenvolvemento.

​Papel central dos contadores intelixentes​
Os contadores intelixentes son compoñentes esenciais das redes eléctricas intelixentes. Posúen funcións centrais como recoller datos brutos de consumo de electricidade, almacenar información de electricidade, medir tarifas múltiples bidireccionais, control no extremo do usuario e comunicación bidireccional, formando a base para a análise integrada e a optimización da información de consumo de electricidade. Despois da implementación, as empresas de suministro eléctrico poden ler automaticamente os datos de consumo de electricidade cada 15 minutos. Esta recolección de alta frecuencia xera cantidades masivas de información de consumo de electricidade, constituinte recursos de datos grandes na industria eléctrica. A minería e análise profunda destes datos pode proporcionar servizos innovadores para múltiples interesados, o que representa o valor central dos contadores intelixentes.

​II. Beneficios da análise de datos grandes de contadores intelixentes​
​Beneficios para os consumidores de electricidade​
Os contadores intelixentes proporcionan funcións completas de intercambio de información, permitindo a transmisión en tempo real da información de consumo de electricidade e os prezos actuais de electricidade. Isto axuda aos usuarios a planificar científicamente o seu uso de electricidade, a axustar os patrones de consumo, a evitar as cargas pico da rede, a lograr ahorros de enerxía e emisións reducidas, e a optimizar os seus estilos de vida. Os usuarios industriais e comerciais poden organizar razoablemente as súas actividades de produción e operacións en función dos datos de electricidade, reducindo significativamente os custos de produción ao cambiar os horarios de uso.

​Beneficios para as empresas de electricidade​
Ao analizar os datos de consumo de electricidade, as empresas de electricidade poden obter con precisión as características do comportamento de consumo dos usuarios, lograr un segmentación precisa de usuarios, establecer sistemas de avaliación de riscos de pago e proporcionar servizos diferenciados para usuarios con diferentes patrones de consumo. En función dos resultados da análise de datos, poden implementarse prezos de electricidade diferenciados durante os períodos de punta e valle, utilizando a palanca de prezos para equilibrar as fluctuacións, optimizar a produción e distribución de enerxía e mellorar a eficiencia energética. Ademais, os contadores intelixentes permíten unha detección rápida de anomalias na rede, incluíndo advertencias e manexo de desastres, xestión de cortes, detección de hurto e outros controis de seguridade.

​Beneficios para a sociedade e o medio ambiente​
A análise do comportamento de consumo de electricidade axuda a organizar racionalmente o uso de electricidade, a mellorar a eficiencia energética e a promover a conservación de enerxía e a redución de emisións. Tamén facilita o desenvolvemento de fontes de enerxía limpas e renovables como a eólica e a solar, reducindo a dependencia de fontes de enerxía non renovables e contribuíndo á protección do medio ambiente e ao desenvolvemento sustentable.

​III. Aplicacións da análise de datos de contadores intelixentes​
​Previsión de carga eléctrica​

• ​Clasificación e usos: Basándose no ciclo de previsión, divide-se en previsión a longo prazo (anual, para a planificación de mantemento anual e xestión de utilidades), previsão a medio prazo (mensual, para a planificación de mantemento, suministro de combustible e programación de mantemento de unidades), previsión a curto prazo (diario, para a planificación de xeración diaria e mantemento a curto prazo) e previsión a ultracorto prazo (horario, para a planificación de despacho en tempo real). Os resultados da previsión determinan directamente a demanda futura de electricidade regional e a planificación da capacidade da rede.
• ​Métodos de previsión:
• Métodos tradicionais: análise de regresión, suavizado exponencial, mínimos cadrados ponderados iterativos.
• Métodos tradicionais mellorados: previsión adaptativa, series temporais estocásticas, máquinas de vectores de soporte.
• Algoritmos de software: algoritmos xenéticos, lóxica difusa, redes neuronais, sistemas expertos.
  As investigacións mostran que os métodos de previsión de carga basados en técnicas de aprendizaxe automática poden ter en conta as correlacións domésticas e mellorar a precisión. A previsión a longo prazo require unha consideración comprehensiva de factores como o consumo de enerxía, a renda nacional e o crecemento da poboación.

​Detección de consumo de electricidade anómalo​

• ​Problemas actuais: O hurto e o uso ilegal de electricidade constituírn perdas non técnicas, implementadas mediante a manipulación de contadores e conexións non autorizadas, causando perdas económicas significativas ás empresas de electricidade e aumentando a carga de suministro.
• ​Métodos de detección: Os contadores intelixentes poden detectar anomalias como apertura de caixas de contadores, cambios de cableado e actualizacións de software, permitindo a detección oportuna de hurto. Comparando os datos de contadores maiores e subordinados, pode identificarse eficazmente o consumo anómalo.
  As investigacións propuxeron varias solucións técnicas antihurto, incluíndo plataformas baseadas en microprocesadores DSP, sistemas de detección de intrusión AMIDS, modelos de máquina de vectores de soporte baseados en algoritmos xenéticos e modelos baseados en teoría de xogos para interaccións entre utilidades e hurto.

​Xestión da resposta á demanda nos sistemas eléctricos​

• ​Definición: Os usuarios de electricidade axustan os seus patrones de consumo inerentes en resposta a sinais de prezos de mercado ou incentivos de utilidades, co foco central en diferentes estratexias de prezos.
• ​Clasificación de estratexias de prezos:
• Prezos por hora de uso: Reflejan as diferenzas de custo entre períodos, incluíndo prezos sazonais e de punta/valle.
• Prezos en tempo real: Os prezos establecéense en tempo real en función da oferta e a demanda, guiando aos usuarios a desprazar o uso a horas de valle.
• Prezos de punta crítica: Constrúense sobre os prezos por hora de uso e en tempo real con tarifas adicionais de punta, refletindo os custos de suministro a curto prazo.
  As investigacións mostran que as estratexias de prezos razonables poden guiar eficazmente o comportamento do usuario, equilibrar as cargas de punta e valle e mellorar a eficiencia operativa da rede.

​Xestión do mecanismo de retroalimentación interactiva​

• ​Lóxica central: As empresas de electricidade utilizan a minería estatística de datos de contadores para ​realizar unha investigación en profundidade​ sobre o comportamento de consumo do usuario, proporcionar suxestións de uso razonables e fomentar interaccións positivas entre os usuarios e as utilidades para beneficio mutuo.
  As investigacións inclúen a cuantificación das actitudes dos usuarios a través de encuestas, a comprensión dos conceptos de consumo mediante métodos de toma de decisións de comportamento e a identificación de cargas baseada en comparacións de similitude. Estes estudos proporcionan orientación teórica e práctica para deseñar mecanismos de interacción de usuarios eficaces.

​Protección de seguridade e privacidade​

• ​Riscos: As redes eléctricas intelixentes utilizan a comunicación e a TIC para optimizar a transmisión e distribución de enerxía. Nos sistemas AMI, a gran cantidade de datos recollidos automaticamente polos contadores intelixentes pode incluír información identificable persoalmente. A análise dos datos de carga pode inferir os patrones de uso de electrodomésticos, supoñendo riscos de privacidade.
• ​Medidas de protección e investigación: As investigacións existentes propuxeron varias solucións de protección de privacidade, incluíndo métodos de transmisión de datos de alta frecuencia seguros e anónimos, deseño de protocolos de privacidade e evaluacións de solucións existentes en función da complexidade e eficiencia. Estes esforzos proporcionan solucións técnicas para equilibrar a utilización de datos e a protección da privacidade.

​IV. Conclusión​
Con o continuo avance dos sistemas de xestión intelixente de enerxía baixo as redes eléctricas intelixentes, os contadores intelixentes irán converteñose gradualmente en omnipresentes entre os usuarios domésticos. O seu valor está ​prominentemente​ demostrado en axudar aos usuarios a evitar o uso pico e a ahorrar custos, axudar ás empresas a reducir os gastos de produción e apoia as utilidades e os gobernos na previsión de carga e na consecución de obxectivos de conservación de enerxía. Mentres se aproveitan plenamente os beneficios dos datos de contadores, é esencial priorizar a seguridade e a protección da privacidade dos usuarios.