Nagy adatok elemzése okos mérőkörnyezetben: Érték előnyök és alkalmazási lehetőségek

 I. Bevezetés​
​Az energia és az intelligens hálózatok háttere​
A 21. század óta a nemújuló energiaforrások egyre nagyobb kiürülése és a rosszodó ökoszisztéma környezeti szennyezése az emberi társadalom fejlődésének egyik legfontosabb korlátozójává vált. A villamos energia, mint hatékony és tiszta másodosztályú energiaforrás, jelentős helyen áll az energiaszerkezetben. Az egyre növekvő villamos energiaigények kielégítése és a sokféle energiafejlesztési igényekhez való alkalmazkodás érdekében olyan biztonságos, megbízható, tiszta, környezetbarát, gazdaságos és interaktív intelligens hálózat megépítése vált fókuszpontra a fejlesztésben.

​Az intelligens mérések alapvető szerepe​
Az intelligens mérések alapvető elemek az intelligens hálózatokban. Ők rendelkeznek olyan alapvető funkciókkal, mint a nyers energiafogyasztási adatok gyűjtése, az energia információk tárolása, a kétféle árfogalom mértékezése, a felhasználói vég irányítása és a kétféle kommunikáció, amelyek az energiafogyasztási információk integrált elemzésének és optimalizálásának alapját képezik. A telepítés után a villamosenergia-szolgáltatók minden 15 percben automatikusan olvashatják be az energiafogyasztási adatokat. Ez a magas frekvenciájú gyűjtés hatalmas mennyiségű energiafogyasztási információt generál, ami a villamosenergia-ipar big data forrásait alkotja. Ezen adatok mélyebb feldolgozása és elemzése innovatív szolgáltatásokat kínálhat többféle érdekeltek számára, ami az intelligens mérések alapvető értékét jelenti.

​II. Az intelligens mérők big data elemzésének előnyei​
​Előnyök az energiafelhasználók számára​
Az intelligens mérések teljes információcsere-funkcióval rendelkeznek, lehetővé téve az energiafogyasztási információk és a jelenlegi árfogalom valós idejű továbbítását. Ez segít a felhasználóknak tudományosan tervezni energiaszerzésüket, módosítani a fogyasztási mintákat, elkerülni a hálózat csúcsterheléseit, energiatakarékos és kibocsátás-csökkentő módon élvezni a mindennapi életüket. Az ipari és kereskedelmi felhasználók az energiaadatok alapján racionálisan elrendezhetik a termelési és üzemeltetési tevékenységeiket, jelentősen csökkentve a termelési költségeket a használat időpontjainak áthelyezésével.

​Előnyök a villamosenergia-szolgáltatók számára​
Az energiafogyasztási adatok elemzésével a villamosenergia-szolgáltatók pontosan megszerezhetik a felhasználók fogyasztási viselkedési jellemzőit, elérhetik a pontos felhasználószegmentációt, beállíthatják a fizetési kockázatelemzési rendszereket, és eltérő szolgáltatásokat nyújthatnak különböző fogyasztási mintákkal rendelkező felhasználók számára. Az adatelemzés eredményeinek alapján különböző árfogalom implementálható csúcshelyzetekben és csúcsidőkön, árként egyensúlyozva a fluktuációkat, optimalizálva az energia-termelést és -elosztást, valamint javítva az energiahatékonyságot. Ezen túlmenően az intelligens mérések lehetővé teszik a hálózati anomáliák gyors észlelését, beleértve a katasztrófa-figyelmeztetést és kezelést, a kilépéskezelést, a lopás-észlelést és más biztonsági ellenőrzéseket is.

​Társadalmi és környezeti előnyök​
Az energiafogyasztási viselkedés elemzése segít racionálisan elrendezni az energiahasználatot, javítja az energiahatékonyságot, és elősegíti az energia-takarékos és kibocsátás-csökkentő célokat. Emellett elősegíti a tiszta és megújuló energiaforrások, például a szél- és napenergia fejlesztését, csökkentve a nemújuló energiaforrásoktól való függést, és hozzájárulva a környezetvédelemhez és fenntartható fejlődéshez.

​III. Az intelligens mérő adatok elemzésének alkalmazásai​
​Villamosenergia-terhelés-előrejelzés​

• ​Oszaszok és használat: Az előrejelzési ciklus alapján osztályozva, hosszú távú előrejelzés (éves, az éves karbantartási tervezéshez és a szolgáltatáskezeléshez), középtávú előrejelzés (havi, a karbantartási tervezéshez, üzemanyagellátáshoz és egység-karbantartási ütemezéshez), rövid távú előrejelzés (napi, a napi termelési tervezéshez és rövid távú karbantartáshoz) és ultra-rövid távú előrejelzés (óránként, a valós idejű ütemezési tervezéshez). Az előrejelzési eredmények közvetlenül meghatározzák a jövőbeli regionális energiaigényt és a hálózat kapacitás-tervezését.
• ​Előrejelzési módszerek:
• Hagyományos módszerek: regressziós elemzés, exponenciális simítás, súlyozott iteratív legkisebb négyzetes.
• Javított hagyományos módszerek: adaptív előrejelzés, véletlenszerű idősor, támogató vektor gépek.
• Szoftveralgoritmusok: genetikus algoritmusok, homálós logika, neurális hálók, szakértői rendszerek.
  A kutatások szerint a gépi tanulás alapú terhelés-előrejelzési módszerek figyelembe vehetik a háztartások korrelációját, és javíthatják a pontosságot. A hosszú távú előrejelzésnek számos tényezőt kell figyelembe vennie, mint például az energiafogyasztást, a nemzeti jövedelmet és a népesség növekedését.

​Nem normális energiafogyasztás észlelése​

• ​Jelenlegi problémák: A lopás és a jogtalan energiahasználat nem technikai veszteségeket okoz, amelyeket mérőgép manipulációval és illegális kapcsolatokkal valósítanak meg, jelentős gazdasági veszteségeket okozva a villamosenergia-szolgáltatóknak, és növelve a szolgáltatási terheket.
• ​Észlelési módszerek: Az intelligens mérések képesek észlelni anomáliákat, mint például a mérődoboz megnyitása, a vezetékek változtatása és a szoftverfrissítések, lehetővé téve a lopás időben történő észlelését. A főmérők és a részmérők adatának összevetésével hatékonyan azonosíthatók a nem normális fogyasztási minták.
  A kutatások számos ellenszabályozási technikai megoldást ajánlottak fel, beleértve a DSP mikroprocesszor-alapú platformokat, AMIDS behatolásvédő rendszereket, genetikus algoritmus-alapú támogató vektor gép modelleket, és a játékelmélet alapú modelleket a szolgáltató-lopás interakciókhoz.

​A villamosenergia-rendszer igény-válasz kezelése​

• ​Definíció: Az energiafelhasználók a piaci árfogalom jelzései vagy a szolgáltató bármilyen ösztönzői reagálva módosítják a természetes fogyasztási mintáikat, amelynek központi eleme különböző árfogalom stratégiák.
• ​Árfogalom stratégiák osztályozása:
• Időszakos árfogalom: Megfelel a különböző időszakok költségeinek, beleértve az évszakos és csúcshelyzeteket.
• Valós idejű árfogalom: Az árfogalom valós időben van beállítva a kínálat és a kereslet alapján, iránymutatva a felhasználókat, hogy a csúcshelyzeteket kerülvék.
• Kritikus csúcshelyzetek: Kiegészíti az időszakos és valós idejű árfogalommal, további csúcstarifákkal, amelyek rövid távú kínálati költségeket tükröznek.
  A kutatások szerint a megfelelő árfogalom stratégiák hatékonyan irányíthatják a felhasználói viselkedést, egyensúlyozva a csúcshelyzeteket, és javítva a hálózat működési hatékonyságát.

​Interaktív visszajelzési mechanizmus kezelése​

• ​Alapvető logika: A villamosenergia-szolgáltatók statisztikai adatbányászattal vizsgálják a mérőadatokat, ​mélyebben kutatják​ a felhasználói fogyasztási viselkedést, és megfelelő használati javaslatokat adnak, elősegítve a felhasználók és a szolgáltatók közötti pozitív interakciót, ami kölcsönös előnyt hoz.
  A kutatások tartalmazzák a felhasználói attitűd kvantitatív megítélést felmérések révén, a fogyasztási fogalmak megértését viselkedési döntési módszerekkel, és a terhelésazonosítást hasonlósági összehasonlítások alapján. Ezek a tanulmányok elméleti és gyakorlati útmutatást nyújtanak a hatékony felhasználói interakciós mechanizmusok tervezéséhez.

​Biztonság és adatvédelem​

• ​Kockázatok: Az intelligens hálózatok kommunikációs és IT technológiákat használnak az energiaátviteli és -elosztási optimalizálására. Az AMI rendszerekben az intelligens mérések által automatikusan gyűjtött hatalmas mennyiségű adat személyazonosító információkat is tartalmazhat. A terhelésadatok elemzése eszközhasználati mintákat vonhat le, ami adatvédelmi kockázatokat jelent.
• ​Védelmi intézkedések és kutatások: A meglévő kutatások számos adatvédelmi megoldást ajánlottak fel, beleértve a névtelen biztonságos magasfrekvenciás adatátviteli módszereket, a biztonsági protokoll tervezését, és a meglévő megoldások értékelését összetettségük és hatékonyságuk alapján. Ezek a folyamatok technikai megoldásokat nyújtanak az adatfelhasználás és az adatvédelem közötti egyensúly megteremtéséhez.

​IV. Összefoglalás​
Az intelligens hálózatok alatt folyamatosan fejlődő intelligens energiamegoldásokkal az intelligens mérések lassanként elterjednek a háztartások között. Értékük ​jelentősen​ kifejeződik abban, hogy segítenek a felhasználóknak elkerülni a csúcshelyzeteket, és megtakarítani a költségeket, segítenek a vállalatoknak csökkenteni a termelési költségeket, és támogatják a szolgáltatókat és a kormányokat a terhelés-előrejelzésben és az energia-takarékos célkitűzések elérésében. Azonban a mérőadatok előnyeinek kihasználása mellett fontos, hogy prioritást adjunk a felhasználói biztonság és adatvédelem megőrzésének.