დიდი მონაცემთა ანალიზი სმარტ სათვალეების: ღირებულება, სარგებელი და გამოყენების პერსპექტივები

 I. შესაძლებლობები​
​ენერგეტიკასა და სმარტ ქსელების ფონი​
XXI საუკუნის დაწყებიდან, არათანახვიერ ენერგიის რესურსების ზრდისმა და ეკოლოგიური გარემოს დაბინძურებამ ენერგეტიკის პრობლემები ხდებიან კრიტიკულ შეზღუდვად ადამიანობის განვითარებისთვის. ელექტროენერგია, როგორც ეფექტური და სუფთა მეორე ენერგიის წყარო, მიიღებს მნიშვნელოვან ადგილს ენერგეტიკულ სტრუქტურაში. ელექტროენერგიის ზრდის მოთხოვნებისა და ენერგეტიკის განვითარების რთული მოთხოვნების შესაბამისად, უსაფრთხო, დამაჯერებელი, სუფთა, ეკოლოგიურად დაბრუნებადი, ეკონომიური და ინტერაქტიული სმარტ ქსელის შექმნა გახდა განვითარების კლუჩანი ფოკუსი.

​სმარტ მეტრების ძირითადი როლი​
სმარტ მეტრები არიან სმარტ ქსელის მნიშვნელოვანი კომპონენტები. ისინი განა располагают основными функциями, такими как сбор исходных данных о потреблении электроэнергии, хранение информации об электричестве, двухсторонний учет по тарифам, управление на стороне пользователя и двусторонняя связь, что создает основу для комплексного анализа и оптимизации информации о потреблении электроэнергии. После развертывания энергетические компании могут автоматически считывать данные о потреблении электроэнергии каждые 15 минут. Эта высокочастотная коллекция генерирует огромное количество информации о потреблении электроэнергии, образуя большие данные в энергетической отрасли. Глубокое изучение и анализ этих данных могут предоставить инновационные услуги для множества заинтересованных сторон, что представляет собой ключевую ценность с умных счетчиков.

​II. Смарт-счетчики и большие данные: преимущества​
​Преимущества для потребителей электроэнергии​
Смарт-счетчики предоставляют полную функцию обмена информацией, позволяющую в режиме реального времени передавать информацию о потреблении электроэнергии и текущие цены на электроэнергию. Это помогает пользователям научно планировать свое потребление, корректировать модели потребления, избегать пиковых нагрузок на сеть, достигая экономии энергии и снижения выбросов, а также оптимизировать свой образ жизни. Промышленные и коммерческие пользователи могут рационально организовать производственные и операционные мероприятия на основе данных о потреблении электроэнергии, значительно сокращая производственные затраты за счет изменения времени использования.

​Преимущества для энергетических компаний​
Анализируя данные о потреблении электроэнергии, энергетические компании могут точно получить характеристики поведения потребителей, достичь точной сегментации пользователей, установить системы оценки рисков платежей и предоставлять дифференцированные услуги для пользователей с различными моделями потребления. На основе результатов анализа данных можно внедрять дифференцированные тарифы в пиковые и непиковые периоды, используя рычаги цен для балансировки колебаний, оптимизации производства и распределения электроэнергии и повышения энергоэффективности. Кроме того, смарт-счетчики позволяют быстро обнаруживать аномалии в сети, включая предупреждение о катастрофах и их устранение, управление авариями, обнаружение краж и другие меры безопасности.

​Преимущества для общества и окружающей среды​
Анализ поведения потребления электроэнергии помогает рационально использовать электроэнергию, повышает энергоэффективность и способствует энергосбережению и снижению выбросов. Он также способствует развитию чистых и возобновляемых источников энергии, таких как ветер и солнце, снижая зависимость от невозобновляемых источников энергии и способствуя защите окружающей среды и устойчивому развитию.

​III. Применение анализа данных смарт-счетчиков​
​Прогнозирование нагрузки на электросеть​

• ​Классификация и применение: В зависимости от прогнозируемого периода, он делится на долгосрочный прогноз (годовой, для годового обслуживания и управления), среднесрочный прогноз (месячный, для планирования обслуживания, поставки топлива и ремонта блоков), краткосрочный прогноз (суточный, для ежедневного планирования выработки и краткосрочного обслуживания) и сверхкраткосрочный прогноз (часовой, для оперативного планирования). Результаты прогнозирования напрямую определяют будущий региональный спрос на электроэнергию и планирование мощности сети.
• ​Методы прогнозирования:
• Традиционные методы: регрессионный анализ, экспоненциальное сглаживание, взвешенный итеративный метод наименьших квадратов.
• Улучшенные традиционные методы: адаптивное прогнозирование, стохастические временные ряды, машины опорных векторов.
• Программные алгоритмы: генетические алгоритмы, нечеткая логика, нейронные сети, экспертные системы.
  Исследования показывают, что методы прогнозирования нагрузки, основанные на технологиях машинного обучения, могут учитывать корреляции между домохозяйствами и улучшать точность. Долгосрочное прогнозирование требует всестороннего учета факторов, таких как потребление энергии, национальный доход и рост населения.

​Обнаружение аномального потребления электроэнергии​

• ​Текущие проблемы: Кража и незаконное использование электроэнергии составляют нетехнические потери, реализуемые через подделку счетчиков и несанкционированные подключения, вызывая значительные экономические потери для энергетических компаний и увеличивая нагрузку на поставки.
• ​Методы обнаружения: Смарт-счетчики могут обнаруживать аномалии, такие как открытие корпуса счетчика, изменение проводки и обновление программного обеспечения, что позволяет своевременно обнаруживать кражи. Сравнивая данные с главных и подчиненных счетчиков, можно эффективно идентифицировать аномальное потребление.
  Исследования предложили различные технические решения для борьбы с кражами, включая платформы на основе микропроцессоров DSP, системы обнаружения вторжений AMIDS, модели машин опорных векторов на основе генетических алгоритмов и модели взаимодействия между энергетическими компаниями и кражами на основе теории игр.

​Управление спросом в энергетических системах​

• ​Определение: Потребители электроэнергии корректируют свои собственные модели потребления в ответ на сигналы рыночных цен или стимулы со стороны энергетических компаний, с акцентом на различные стратегии ценообразования.
• ​Классификация стратегий ценообразования:
• Цены в зависимости от времени суток: Отражают различия в стоимости в различные периоды, включая сезонные и пиковые/непиковые цены.
• Реальные цены: Цены устанавливаются в реальном времени на основе спроса и предложения, направляя пользователей на использование электроэнергии в непиковые часы.
• Критические пиковые цены: Основываются на ценах в зависимости от времени суток и реальных ценах с дополнительными пиковыми тарифами, отражающими краткосрочные затраты на поставку.
  Исследования показывают, что разумные стратегии ценообразования могут эффективно направлять поведение пользователей, балансируя пиковые и непиковые нагрузки и улучшая эффективность работы сети.

​Управление интерактивным обратным связью​

• ​Основная логика: Энергетические компании используют статистическую разведку данных счетчиков для глубокого исследования поведения потребления, предоставляют разумные рекомендации по использованию, и способствуют положительному взаимодействию между пользователями и энергетическими компаниями для взаимной выгоды.
  Исследования включают количественную оценку отношения пользователей через опросы, понимание концепций потребления с помощью методов принятия решений, и идентификацию нагрузки на основе сравнения схожести. Эти исследования предоставляют теоретическое и практическое руководство для проектирования эффективных механизмов взаимодействия с пользователями.

​Безопасность и защита конфиденциальности​

• ​Риски: Смарт-сети используют коммуникационные и ИТ-технологии для оптимизации передачи и распределения электроэнергии. В системах AMI большое количество данных, автоматически собираемых смарт-счетчиками, может включать персонально идентифицируемую информацию. Анализ данных о нагрузке может привести к выводам о шаблонах использования устройств, что представляет риск конфиденциальности.
• ​Меры защиты и исследования: Существующие исследования предлагают различные схемы защиты конфиденциальности, включая анонимные безопасные методы передачи данных высокой частоты, проектирование протоколов конфиденциальности и оценку существующих решений на основе сложности и эффективности. Эти усилия предоставляют технические решения для балансировки использования данных и защиты конфиденциальности.

​IV. Заключение​
По мере продолжения развития систем умного управления энергией в рамках смарт-сетей, смарт-счетчики будут постепенно становиться повсеместными среди домашних пользователей. Их ценность ярко проявляется в помощи пользователям в избежании пикового использования и экономии затрат, помощи бизнесу в снижении производственных расходов, и поддержке энергетических компаний и государств в прогнозировании нагрузки и достижении целей энергосбережения. При полном использовании преимуществ данных счетчиков необходимо приоритетное внимание уделять безопасности и защите конфиденциальности пользователей.