Velika analiza podataka pametnih brojila: Vrijednost prednosti i perspektive primjene

 I. Uvod​
​Pozadina energije i pametnih mreža​
Od 21. stoljeća, porast iscrpljivanja neobnovljivih izvora energije i pogoršanje ekološke zagađenosti okruženja su činili energetska pitanja ključnim ograničenjem razvoja ljudskog druствa. Kao učinkoviti i čisti sekundarni izvor energije, struja ima značajnu ulogu u energetskoj strukturi. Za ispunjavanje rastuće potražnje za električnom energijom i prilagodbu različitim zahtjevima razvoja struje, izgradnja sigurne, pouzdanog, čistog, prijateljskog prema okolišu, ekonomskog i interaktivnog pametnog sustava postala je ključni fokus razvoja.

​Glavna uloga pametnih brojila​
Pametna brojila su ključni sastojci pametnih mreža. Imaju glavne funkcije poput prikupljanja sirovih podataka o potrošnji struje, pohrane informacija o strujanju, dvosmjernog višestruko tarifiranog mjerenja, kontrola na strani korisnika i dvosmjernu komunikaciju, formirajući temelj za integrirana analiza i optimizacija informacija o potrošnji struje. Nakon implementacije, elektrane mogu automatski čitati podatke o potrošnji struje svakih 15 minuta. Ova visoka frekvencija prikupljanja generira ogromne količine podataka o potrošnji struje, čime se stvaraju veliki podaci u elektroenergetskom sektoru. Duboko iskopavanje i analiza tih podataka može pružiti inovativne usluge mnogim dionicima, što predstavlja glavnu vrijednost pametnih brojila.

​II. Prednosti analize velikih podataka pametnih brojila​
​Prednosti za potrošače struje​
Pametna brojila pružaju kompleksne funkcije razmjene informacija, omogućujući stvarno vrijeme prijenosa informacija o potrošnji struje i trenutne cijene struje. To pomaže korisnicima znanstveno planirati svoju potrošnju struje, prilagoditi modele potrošnje, izbjegavati vrhune opterećenje mreže, postići uštedu energije i smanjenje emisija, te optimizirati svoj način života. Industrijski i trgovinski korisnici mogu razumno organizirati proizvodnju i operativne aktivnosti na temelju podataka o strujanju, značajno smanjujući troškove proizvodnje pomjeranjem vremena upotrebe.

​Prednosti za elektrane​
Analizirajući podatke o potrošnji struje, elektrane mogu točno dobiti karakteristike potrošnje korisnika, postići točno segmentiranje korisnika, uspostaviti sustave procjene rizika plaćanja i pružiti diferencirane usluge korisnicima s različitim modelima potrošnje. Na temelju rezultata analize podataka, može se primijeniti diferencirane cijene struje tijekom vrhunskih i niskih perioda, koristeći cijenu kao mehanizam za balansiranje fluktuacija, optimizaciju proizvodnje i distribucije struje i poboljšanje učinkovitosti energije. Također, pametna brojila omogućuju brzo otkrivanje anomalija u mreži, uključujući upozorenja o katastrofama i obradu, upravljanje ispadima, otkrivanje krađe i druge sigurnosne kontrole.

​Prednosti za društvo i okoliš​
Analiza ponašanja potrošnje struje pomaže racionalno organizirati potrošnju struje, poboljšati učinkovitost energije i promovirati uštedu energije i smanjenje emisija. Također olakšava razvoj čistih i obnovljivih izvora energije, poput vjetra i sunca, smanjujući ovisnost o neobnovljivim izvorima energije i doprinoseći zaštiti okoliša i održivom razvoju.

​III. Primjene analize podataka pametnih brojila​
​Prognoza opterećenja mreže​

• ​Klasifikacija i primjene: Na temelju ciklusa prognoze, dijeli se na dugoročnu prognozu (godišnju, za godišnje planiranje održavanja i upravljanje javnim uslugama), srednjoročnu prognozu (mjesečnu, za planiranje održavanja, snabdijevanje gorivom i planiranje održavanja jedinica), kratkorocnu prognozu (dnevnu, za dnevno planiranje proizvodnje i kratkoročno održavanje) i ultrakratkoročnu prognozu (satnu, za stvarno vrijeme planiranja raspoređivanja). Rezultati prognoze direktno određuju buduću potražnju za strujom u regiji i planiranje kapaciteta mreže.
• ​Metode prognoze:
• Tradicionalne metode: regresijska analiza, eksponencijalno izglađivanje, ponderirana iterativna metoda najmanjih kvadrata.
• Unaprijeđene tradicionalne metode: adaptivna prognoza, stohastički vremenski nizovi, mašine vektorskih podrški.
• Softverski algoritmi: genetski algoritmi, neizrazita logika, neuronske mreže, ekspertni sustavi.
  Istraživanja pokazuju da metode prognoze opterećenja temeljene na tehnikama strojnog učenja mogu uzeti u obzir korelacije u kućanstvima i poboljšati točnost. Dugoročna prognoza zahtijeva cjelovito razmatranje faktora poput potrošnje energije, nacionalnog prihoda i rasta stanovništva.

​Otkrivanje anomalne potrošnje struje​

• ​Trenutni problemi: Krađa i nezakonita upotreba struje čine netehničke gubitke, provedene putem manipulacije s brojilima i neovlaštenih spojeva, što dovodi do značajnih ekonomskih gubitaka elektranama i povećava opterećenje snabdijevanja.
• ​Metode detekcije: Pametna brojila mogu otkriti anomalije poput otvaranja kutija za brojilo, promjena provoda i ažuriranja softvera, omogućujući pravo vrijeme detekcije krađe. Usporedbom podataka iz glavnog brojila i podređenih brojila, može se učinkovito identificirati anomalna potrošnja.
  Istraživanja su predložila razne tehničke rješenja za sprečavanje krađe, uključujući platforme temeljene na DSP mikroprocesoru, sustave za otkrivanje intruzija AMIDS, modeli mašina vektorskih podrški temeljeni na genetskim algoritmima i modeli temeljeni na teoriji igara za interakcije između elektrane i krađe.

​Upravljanje reakcijom na potražnju u sustavima struje​

• ​Definicija: Korisnici struje prilagođavaju svoje inherebte modele potrošnje u odgovoru na signale cijena na tržištu ili pobude elektrane, s fokusom na različite strategije cijenjenja.
• ​Klasifikacija strategija cijenjenja:
• Cijenjenje po vremenu: Reflektira razlike u troškovima tijekom različitih razdoblja, uključujući sezonsko i vrhunsko/niskotropsko cijenjenje.
• Stvarno-vrijeme cijenjenje: Cijene se postavljaju u stvarnom vremenu na temelju ponude i potražnje, vodeći korisnike da pomjeraju upotrebu na niskotropske sate.
• Kritično vrhunska cijenjenja: Gradi na cijenjenju po vremenu i stvarno-vrijeme cijenjenje s dodatnim vrhunskim stopama, reflektirajući kratkoročne troškove snabdijevanja.
  Istraživanja pokazuju da razumne strategije cijenjenja mogu učinkovito voditi ponašanje korisnika, balansirati vrhunska i niskotropska opterećenja i poboljšati učinkovitost radnje mreže.

​Upravljanje interaktivnim mehanizmom povratne informacije​

• ​Glavna logika: Elektrane koriste statističko rudarenje podataka iz brojila za ​dubinsku istraživanje​ ponašanja potrošnje korisnika, pružajući razumne predloške upotrebe i potiču pozitivne interakcije između korisnika i elektrane za međusobnu korist.
  Istraživanja uključuju kvantifikaciju stavova korisnika putem anketiranja, razumijevanje koncepta potrošnje putem metoda donošenja odluka o ponašanju i identifikaciju opterećenja na temelju usporedbe sličnosti. Ova istraživanja pružaju teorijska i praktična smjernica za dizajniranje učinkovitih mehanizama interakcije korisnika.

​Zaštita sigurnosti i privatnosti​

• ​Rizici: Pametne mreže koriste komunikaciju i IT za optimizaciju prijenosa i distribucije struje. U AMI sustavima, ogromna količina podataka automatski prikupljenih pametnim brojilima može uključivati osobno identificirajuće informacije. Analiza podataka o opterećenju može izvesti o modelima upotrebe uređaja, stvarajući rizike privatnosti.
• ​Mjere zaštite i istraživanja: Postojeća istraživanja predlažu razne sheme zaštite privatnosti, uključujući anonimne bezbedne metode prijenosa podataka visoke frekvencije, dizajn protokola privatnosti i procjene postojećih rješenja na temelju složenosti i učinkovitosti. Ovi naporovi pružaju tehnička rješenja za balansiranje iskorištavanja podataka i zaštite privatnosti.

​IV. Zaključak​
S nastavkom napretka pametnih sustava upravljanja energijom unutar pametnih mreža, pametna brojila će se postepeno širiti među kućanstvima. Njihova vrijednost je ​izražena​ u pomoći korisnicima da izbjegnu vrhunska opterećenja i uštede troškove, pomažu poslovima u smanjenju troškova proizvodnje i podržavaju elektrane i vlade u prognozi opterećenja i ostvarivanju ciljeva uštede energije. Dok se u potpunosti iskorištavaju prednosti podataka iz brojila, nužno je priorizirati sigurnost i zaštitu privatnosti korisnika.