Մեծ տվյալների վերլուծությունը բանակալ չափիչների համար. Արժեք, перевесы և կիրառման հնարավորություններ Սխալ է ստորև ներկայացված թարգմանությունը: Համապատասխան հայերեն թարգմանությունը պետք է լինի. Մեծ տվյալների վերլուծություն բանակալ չափիչների դեպքում. Արժեք, перевесы և կիրառման հնարավորություններ Սխալ է ստորև ներկայացված թարգմանությունը: Համապատասխան հայերեն թարգմանությունը պետք է լինի. Մեծ տվյալների վերլուծություն բանակալ չափիչների դեպքում. Արժեք, օգուտներ և կիրառման հնարավորություններ

 I. Ներածություն​
​Էներգիայի և համակարգչային ցանցերի հիմքը​
21-րդ դարից սկսած, վարակալ էներգիայի պաշարների ավելի շատ կորցումը և կայանական օդաձի բանավորումը դարձրել են էներգիայի հարցերը մարդկային ընկերության զարգացման կրիտիկական սահմանափակում։ Որպես արդյունավետ և կայանական երկրորդական էներգիա, էլեկտրոէներգիան ունի մեծ դեր էներգիայի կառուցվածքում։ Էլեկտրոէներգիայի աճող պահանջի և էլեկտրոէներգիայի զարգացման բազմազան պահանջների համապատասխանելու համար անհրաժեշտ է կառուցել ապահով, հավասարակշռված, կայանական, կայանական և ինտերակտիվ համակարգչային ցանց, որը դարձրել է զարգացման կենտրոնական հատվածը։

​Սահմանադրված դերը համակարգչային հաշվիչների համար​
Համակարգչային հաշվիչները համակարգչային ցանցերի կարևոր կազմակերպություններ են։ Նրանք ունեն ստորագրության էլեկտրոէներգիայի տվյալների հավաքագրում, էլեկտրոէներգիայի տեղեկության պահպանում, երկու ուղղությամբ բազմակի արժեքավորում, օգտագործողի կողմից կառավարում և երկու ուղղությամբ կապ, որոնք կազմում են էլեկտրոէներգիայի օգտագործման տեղեկության համամիտ վերլուծության և օպտիմիզացման հիմքը։ Անդրադարձումից հետո էլեկտրոէներգիայի ընկերությունները կարող են ավտոմատ կերպով կարդալ էլեկտրոէներգիայի օգտագործման տվյալները յուրաքանչյուր 15 րոպեյում։ Այս բարձր հաճախականությամբ հավաքագրումը ստեղծում է մեծ քանակությամբ էլեկտրոէներգիայի օգտագործման տվյալներ, որոնք կազմում են էլեկտրոէներգիայի ընկերության մեծ տվյալների ռեսուրսները։ Այս տվյալների խորը հետազոտությունը և վերլուծությունը կարող են տալ նորական ծառայություններ շատ կողմերի համար, որոնք ներկայացնում են համակարգչային հաշվիչների կենտրոնական արժեքը։

​II. Մեծ տվյալների վերլուծության համակարգչային հաշվիչների առավելությունները​
​Էլեկտրոէներգիայի օգտագործողների համար առավելություններ​
Համակարգչային հաշվիչները առաջարկում են լրիվ տեղեկության փոխանցման ֆունկցիաներ, որոնք lehetővé teszik az energiafogyasztási információk és a jelenlegi árak valós idejű továbbítását. Ez segít a felhasználóknak tudományosan tervezni az energiaszerzésüket, módosítani a fogyasztási mintákat, elkerülni a hálózat csúcsbeli terheléseit, energiat takarékosan kezelni, kibocsátást csökkenteni és életmódjukat optimalizálni. Az ipari és kereskedelmi felhasználók alapján az energiaadatokon tudhatóan elrendezhetik a termelési és üzemeltetési tevékenységeket, jelentősen csökkentve a termelési költségeket a használati idők eltolásával.

​III. Smart Meter Data Analysis Applications​
​Power Load Forecasting​

• ​Classification and Uses: Based on the forecasting cycle, it is divided into long-term forecasting (annual, for annual maintenance planning and utility management), medium-term forecasting (monthly, for maintenance planning, fuel supply, and unit maintenance scheduling), short-term forecasting (daily, for daily generation planning and short-term maintenance), and ultra-short-term forecasting (hourly, for real-time dispatch planning). Forecasting results directly determine future regional electricity demand and grid capacity planning.
• ​Forecasting Methods:
• Traditional methods: regression analysis, exponential smoothing, weighted iterative least squares.
• Improved traditional methods: adaptive forecasting, stochastic time series, support vector machines.
• Software algorithms: genetic algorithms, fuzzy logic, neural networks, expert systems.
  Research shows that load forecasting methods based on machine learning techniques can account for household correlations and improve accuracy. Long-term forecasting requires comprehensive consideration of factors such as energy consumption, national income, and population growth.

​Abnormal Electricity Consumption Detection​

• ​Current Issues: Theft and illegal electricity use constitute non-technical losses, implemented through meter tampering and unauthorized connections, causing significant economic losses to power companies and increasing supply burdens.
• ​Detection Methods: Smart meters can detect anomalies such as meter box openings, wiring changes, and software updates, enabling timely theft detection. By comparing data from master meters and subordinate meters, abnormal consumption can be effectively identified.
  Research has proposed various anti-theft technical solutions, including DSP microprocessor-based platforms, AMIDS intrusion detection systems, genetic algorithm-based support vector machine models, and game theory-based models for utility-theft interactions.

​Demand Response Management in Power Systems​

• ​Definition: Electricity users adjust their inherent consumption patterns in response to market price signals or utility incentives, with the core focus on different pricing strategies.
• ​Pricing Strategy Classification:
• Time-of-use pricing: Reflects cost differences across periods, including seasonal and peak/off-peak pricing.
• Real-time pricing: Prices are set in real-time based on supply and demand, guiding users to shift usage to off-peak hours.
• Critical peak pricing: Builds on time-of-use and real-time pricing with additional peak rates, reflecting short-term supply costs.
  Studies show that reasonable pricing strategies can effectively guide user behavior, balance peak and off-peak loads, and improve grid operational efficiency.

​Interactive Feedback Mechanism Management​

• ​Core Logic: Power companies use statistical mining of meter data to ​conduct in-depth research on​ user consumption behavior, provide reasonable usage suggestions, and foster positive interactions between users and utilities for mutual benefit.
  Research includes quantifying user attitudes through surveys, understanding consumption concepts via behavioral decision-making methods, and load identification based on similarity comparisons. These studies provide theoretical and practical guidance for designing effective user interaction mechanisms.

​Security and Privacy Protection​

• ​Risks: Smart grids use communication and IT to optimize power transmission and distribution. In AMI systems, the vast amount of data automatically collected by smart meters may include personally identifiable information. Analyzing load data can infer appliance usage patterns, posing privacy risks.
• ​Protection Measures and Research: Existing studies propose various privacy protection schemes, including anonymous secure high-frequency data transmission methods, privacy protocol design, and evaluations of existing solutions based on complexity and efficiency. These efforts provide technical solutions to balance data utilization and privacy protection.

​IV. Conclusion​
With the ongoing advancement of smart energy management systems under smart grids, smart meters will gradually become ubiquitous among household users. Their value is ​prominently​ demonstrated in helping users avoid peak usage and save costs, assisting businesses in reducing production expenses, and supporting utilities and governments in load forecasting and achieving energy conservation goals. While fully leveraging the benefits of meter data, it is essential to prioritize user security and privacy protection.