Analyse Magni Datorum de Metris Intelligentibus: Valorem Beneficia et Prospecta Applicationis

 I. Introducere​
​Contextul Energetic și al Rețelelor Inteligente​
Începând cu secolul XXI, esaurirea în creștere a surselor de energie nerenovabile și deteriorarea poluării ecologice au făcut ca problemele energetice să devină o constrângere critică pentru dezvoltarea societății umane. Ca o sursă eficientă și curată de energie secundară, electricitatea ocupă o poziție semnificativă în structura energetică. Pentru a satisface cererea în creștere de electricitate și a adapta la diversele cerințe ale dezvoltării energetice, construirea unei rețele inteligente sigure, fiabile, curate, prietenoase mediului, economice și interactive a devenit un punct focal al dezvoltării.

​Rolul Central al Contoarelor Inteligente​
Contoarele inteligente sunt componente esențiale ale rețelelor inteligente. Ele posedă funcții nucleare precum colectarea datelor brute de consum de energie electrică, stocarea informațiilor despre energie, măsurarea multi-tarif bidirecțională, controlul la nivel de utilizator și comunicarea bidirecțională, formând baza pentru analiza și optimizarea integrată a informațiilor de consum de energie. După implementare, companiile furnizoare de energie pot citi automat datele de consum de energie la fiecare 15 minute. Această colectare frecventă generează cantități masive de informații de consum de energie, constituind resurse de date mari în industria energetică. Explorarea și analiza profundă a acestor date poate oferi servicii inovatoare pentru mai mulți stakeholderi, reprezentând valoarea centrală a contoarelor inteligente.

​II. Beneficiile Analizei Datelor Mari ale Contoarelor Inteligente​
​Beneficii pentru Consumatorii de Electricitate​
Contoarele inteligente oferă funcții complete de schimb de informații, permițând transmiterea în timp real a informațiilor de consum de energie și a prețurilor actuale. Acest lucru ajută utilizatorii să planifice științific consumul lor de energie, să-și ajusteze modelele de consum, să evite încărcăturile de vârf ale rețelei, să realizeze economii de energie și reducerea emisiilor, și să-și optimizeze stilul de viață. Utilizatorii industriali și comerciali pot organiza rațional activitățile de producție și operaționale pe baza datelor de energie, reducând semnificativ costurile de producție prin mutarea timpului de utilizare.

​Beneficii pentru Companiile Energetice​
Prin analiza datelor de consum de energie, companiile energetice pot obține cu acuratețe caracteristicile comportamentului de consum al utilizatorilor, să realizeze segmentarea precisă a utilizatorilor, să stabilească sisteme de evaluare a riscurilor de plată și să ofere servicii diferite pentru utilizatorii cu modele diferite de consum. Pe baza rezultatelor analizei datelor, pot fi implementate prețuri diferite pentru perioadele de vârf și de scăzută solicitare, folosind leva prețurilor pentru a echilibra fluctuațiile, a optimiza producția și distribuția energiei, și a îmbunătăți eficiența energetică. În plus, contoarele inteligente permit detectarea rapidă a anomalii în rețea, inclusiv avertismente de dezastre și gestionarea, gestionarea avarierilor, detectarea furtului, și alte controale de securitate.

​Beneficii pentru Societate și Mediu​
Analiza comportamentului de consum de energie ajută la aranjarea rațională a utilizării energiei, îmbunătățește eficiența energetică, și promovează economisirea energiei și reducerea emisiilor. De asemenea, facilitează dezvoltarea surselor de energie curate și regenerabile precum energia eoliană și solară, reducând dependența de energie nerenovabilă și contribuind la protecția mediului și dezvoltarea durabilă.

​III. Aplicații ale Analizei Datelor Contoarelor Inteligente​
​Previziunea Cărăirii Electrice​

• ​Clasificare și Utilizări: Conform ciclului de previziune, este împărțită în previziune pe termen lung (anual, pentru planificarea anuală de întreținere și gestionare), pe termen mediu (lunar, pentru planificarea de întreținere, aprovizionare cu combustibil, și programarea de întreținere a unităților), pe termen scurt (zilnic, pentru planificarea zilnică de generare și întreținere pe termen scurt), și pe termen ultrascurt (ora, pentru planificarea de dispecerizare în timp real). Rezultatele previziunii determină direct cererea viitoare de energie electrică și planificarea capacității rețelei.
• ​Metode de Previziune:
• Metode tradiționale: analiza de regresie, netezire exponențială, pătratele minime ponderate iterative.
• Metode tradiționale îmbunătățite: previziune adaptivă, seriile de timp stochastice, mașini vector suport.
• Algoritmi software: algoritmi genetici, logică fuzzy, rețele neurale, sisteme expert.
  Cercetările arată că metodele de previziune a cărăirii electrice bazate pe tehnici de învățare automată pot lua în considerare corelațiile casnice și pot îmbunătăți acuratețea. Previziunea pe termen lung necesită o luare în considerare completă a factorilor precum consumul de energie, veniturile naționale, și creșterea populației.

​Detectarea Consumului Anomal de Energie​

• ​Probleme Actuale: Furtul și utilizarea ilegală a energiei reprezintă pierderi ne-tehnice, implementate prin manipularea contoarelor și conexiuni neautorizate, cauzând pierderi economice semnificative companiilor de energie și creșterea sarcinilor de aprovizionare.
• ​Metode de Detectare: Contoarele inteligente pot detecta anomalii precum deschiderea cutiei contoarelor, modificări de cablare, și actualizări de software, permițând detectarea promptă a furilor. Prin compararea datelor de la contoarele principale și cele subordonate, consumul anormal poate fi identificat eficient.
  Cercetările au propus diverse soluții tehnice anti-furt, inclusiv platforme bazate pe microprocesoare DSP, sisteme de detectare a intruziunilor AMIDS, modele de mașini vector suport bazate pe algoritmi genetici, și modele bazate pe teoria jocurilor pentru interacțiunile dintre companii de energie și furt.

​Gestionarea Răspunsului la Cerere în Sistemele Energetice​

• ​Definiție: Utilizatorii de energie ajustează modelele lor inerente de consum în răspuns la semnale de preț de pe piață sau la stimulente din partea companiilor de energie, cu accentul pus pe strategii diferite de preț.
• ​Clasificarea Strategiilor de Preț:
• Prețuri în funcție de timp: Reflectă diferențele de cost în diferite perioade, inclusiv prețuri sezionale și de vârf/scăzută solicitare.
• Prețuri în timp real: Prețurile sunt stabilite în timp real pe baza ofertei și cererii, ghidând utilizatorii să-și mute utilizarea în perioade de scăzută solicitare.
• Prețuri critice de vârf: Se bazează pe prețurile în funcție de timp și în timp real, adăugând rate suplimentare de vârf, reflectând costurile pe termen scurt ale ofertei.
  Studii arată că strategii de preț raționale pot ghida eficient comportamentul utilizatorilor, echilibra sarcinile de vârf și de scăzută solicitare, și îmbunătăți eficiența operațională a rețelei.

​Gestionarea Mecanismelor de Feedback Interactiv​

• ​Logică Core: Companiile de energie folosesc mineritul statistic al datelor contoarelor pentru a ​conduce cercetări aprofundate​ asupra comportamentului de consum al utilizatorilor, oferind sugestii raționale de utilizare, și favorizând interacțiuni pozitive între utilizatori și companii de energie pentru beneficiul reciproc.
  Cercetările includ cantificarea atitudinilor utilizatorilor prin sondaje, înțelegerea conceptelor de consum prin metode de decizie comportamentală, și identificarea sarcinii pe baza comparațiilor de similaritate. Aceste studii oferă orientare teoretică și practică pentru proiectarea mecanismelor eficiente de interacțiune cu utilizatorii.

​Protecția Securității și a Confidențialității​

• ​Riscuri: Rețelele inteligente folosesc comunicații și IT pentru a optimiza transmisia și distribuția energiei. În sistemele AMI, cantitatea masivă de date colectate automat de contoarele inteligente poate include informații care pot identifica personal. Analiza datelor de sarcină poate inféra modele de utilizare a aparatelor, punând în pericol confidențialitatea.
• ​Măsuri de Protecție și Cercetări: Studiile existente propun diverse scheme de protecție a confidențialității, inclusiv metode de transmitere anonimă și sigură a datelor de frecvență ridicată, proiectarea protocolelor de confidențialitate, și evaluări ale soluțiilor existente pe baza complexității și eficienței. Aceste eforturi oferă soluții tehnice pentru a echilibra utilizarea datelor și protecția confidențialității.

​IV. Concluzie​
Cu avansarea continuă a sistemelor de gestionare a energiei inteligente în cadrul rețelelor inteligente, contoarele inteligente vor deveni treptat omniprezente printre utilizatorii gospodăriilor. Valoarea lor este ​prominent​ demonstrată în a ajuta utilizatorii să evite utilizarea de vârf și să economisească costuri, să ajute afacerile să-și reducă cheltuielile de producție, și să sprijine companiile de energie și guvernele în previziunea sarcinii și în realizarea obiectivelor de economisire a energiei. În timp ce se valorifică pe deplin beneficiile datelor contoarelor, este esențial să se prioritizeze securitatea și protecția confidențialității utilizatorilor.