Big Data-analyse van slimme meters: Waarde voordelen en toepassingsperspectieven

 I. Inleiding​
​Achtergrond van Energie en Slimme Netwerken​
Sinds de 21e eeuw hebben de toenemende uitputting van niet-hernieuwbare energiebronnen en het verergeren van ecologische milieuproblemen ervoor gezorgd dat energievraagstukken een cruciale beperking vormen voor de ontwikkeling van de menselijke samenleving. Als efficiënte en schone secundaire energiebron speelt elektriciteit een belangrijke rol in de energiestructuur. Om aan de groeiende vraag naar elektriciteit te voldoen en aan te sluiten bij de diverse eisen van de ontwikkeling van elektriciteit, is het bouwen van een veilig, betrouwbaar, schoon, milieuvriendelijk, economisch en interactief slim netwerk een belangrijk ontwikkelingsdoel geworden.

​Kernrol van Slimme Meters​
Slimme meters zijn essentiële componenten van slimme netwerken. Ze hebben kernfuncties zoals het verzamelen van rauwe gegevens over elektriciteitsverbruik, opslaan van elektriciteitsinformatie, bidirectionele meertariefmeting, gebruikerskantcontrol en bidirectionele communicatie, waardoor ze de basis vormen voor de geïntegreerde analyse en optimalisatie van elektriciteitsverbruiksgegevens. Na implementatie kunnen elektriciteitsbedrijven elektriciteitsverbruksgegevens automatisch elke 15 minuten lezen. Deze frequentie van verzameling genereert enorme hoeveelheden elektriciteitsverbruiksgegevens, die grote gegevensbronnen in de elektriciteitsindustrie vormen. Diepgaand onderzoek en analyse van deze gegevens kan innovatieve diensten bieden voor meerdere stakeholders, wat de kernwaarde van slimme meters vertegenwoordigt.

​II. Voordelen van Big Data-analyse van Slimme Meters​
​Voordelen voor Elektriciteitsgebruikers​
Slimme meters bieden omvattende informatie-uitwisselingsfuncties, waardoor real-time transmissie van elektriciteitsverbruiksgegevens en huidige elektriciteitsprijzen mogelijk is. Dit helpt gebruikers hun elektriciteitsgebruik wetenschappelijk te plannen, consumptiepatronen aan te passen, piekbelastingen van het netwerk te vermijden, energiebesparing en emissiereductie te bereiken en hun levensstijl te optimaliseren. Industriële en commerciële gebruikers kunnen productie- en bedrijfsactiviteiten redelijk organiseren op basis van elektriciteitsgegevens, waardoor ze aanzienlijk de productiekosten kunnen verlagen door gebruikstijden te verschuiven.

​Voordelen voor Elektriciteitsbedrijven​
Door elektriciteitsverbruiksgegevens te analyseren, kunnen elektriciteitsbedrijven de consumentengedragkenmerken nauwkeurig verkrijgen, precisievolle segmentatie van gebruikers bereiken, betalingsrisico-evaluatiesystemen opzetten en gedifferentieerde diensten bieden voor gebruikers met verschillende consumptiepatronen. Op basis van de resultaten van de gegevensanalyse kunnen gedifferentieerde elektriciteitsprijzen worden toegepast tijdens piek- en daluren, waarbij prijshefboom wordt gebruikt om fluctuaties te balanceren, de productie en distributie van elektriciteit te optimaliseren en de energie-efficiëntie te verbeteren. Bovendien stellen slimme meters snelle detectie van netwerkafwijkingen in staat, inclusief rampenwaarschuwingen en -behandeling, stroomonderbrekingmanagement, diefstalopsporing en andere beveiligingscontroles.

​Voordelen voor de Samenleving en het Milieu​
Analyse van elektriciteitsconsumptiegedrag helpt bij het rationeel plannen van elektriciteitsgebruik, verbetert de energie-efficiëntie en bevordert energiebesparing en emissiereductie. Het faciliteert ook de ontwikkeling van schone en hernieuwbare energiebronnen zoals wind- en zonne-energie, waardoor de afhankelijkheid van niet-hernieuwbare energie wordt verminderd en er wordt bijgedragen aan milieubescherming en duurzame ontwikkeling.

​III. Toepassingen van Analyse van Slimme Metergegevens​
​Voorspelling van Elektriciteitsbelasting​

• ​Classificatie en Gebruik: Op basis van de voorspellingscyclus is het ingedeeld in langetermijnvoorspelling (jaarlijks, voor jaarlijkse onderhoudsplanning en nutsbeheer), middellange termijnvoorspelling (maandelijks, voor onderhoudsplanning, brandstofvoorziening en eenheidsonderhoudsroosters), kortetermijnvoorspelling (dagelijks, voor dagelijkse generatieplanning en kortetermijnonderhoud) en ultrakortetermijnvoorspelling (uurlijk, voor real-time dispatchplanning). De voorspellingsresultaten bepalen direct de toekomstige regionale elektriciteitsvraag en netwerkcapaciteitsplanning.
• ​Voorspellingsmethoden:
• Traditionele methoden: regressieanalyse, exponentieel gladstellen, gewogen iteratieve kleinste kwadraten.
• Verbeterde traditionele methoden: adaptieve voorspelling, stochastische tijdsreeksen, support vector machines.
• Softwarealgoritmen: geneticalgoritmen, fuzzy logica, neurale netwerken, expertsystemen.
  Onderzoek laat zien dat belastingsvoorspellingsmethoden gebaseerd op machine learning-technieken rekening kunnen houden met huishoudcorrelaties en de nauwkeurigheid kunnen verbeteren. Langetermijnvoorspelling vereist een grondige beschouwing van factoren zoals energieverbruik, nationaal inkomen en bevolkingsgroei.

​Detectie van Afwijkend Elektriciteitsverbruik​

• ​Huidige Problemen: Diefstal en illegaal elektriciteitsgebruik vormen niet-technische verliezen, die worden uitgevoerd door metermanipulatie en ongeautoriseerde aansluitingen, waardoor elektriciteitsbedrijven aanzienlijke economische verliezen lijden en de leveringslasten toenemen.
• ​Detectiemethoden: Slimme meters kunnen anomalieën detecteren zoals het openen van meterkasten, veranderingen in bedrading en software-updates, waardoor diefstal op tijd kan worden opgespoord. Door gegevens van hoofdmeters en subordinante meters te vergelijken, kan afwijkend verbruik effectief worden geïdentificeerd.
  Onderzoek heeft verschillende anti-diefstaltechnische oplossingen voorgesteld, waaronder DSP-microprocessor-gebaseerde platforms, AMIDS-inbraakdetectiesystemen, geneticalgoritme-gebaseerde support vector machinemodellen en speltheorie-gebaseerde modellen voor nuts-diefstalinteracties.

​Beheer van Vraagrespons in Elektriciteitsystemen​

• ​Definitie: Elektriciteitsgebruikers passen hun inherente consumptiepatronen aan op marktprijsignalen of stimulansen van de nutsbedrijven, met als kernfocus verschillende prijsstrategieën.
• ​Classificatie van Prijsstrategieën:
• Tijdsgebonden tarieven: Weerspiegelen kostenverschillen over periodes, inclusief seizoens- en piek/daltarieven.
• Realtime tarieven: Prijzen worden in realtime vastgesteld op basis van aanbod en vraag, waardoor gebruikers worden gestimuleerd om hun gebruik te verplaatsen naar daltijden.
• Kritieke piektarieven: Gebaseerd op tijdsgebonden en realtietarieven met extra piekprijzen, weerspiegelen korte-termijn aanbodkosten.
  Studies laten zien dat redelijke prijsstrategieën effectief gebruikersgedrag kunnen leiden, piek- en dallocaties kunnen balanceren en de operationele efficiëntie van het netwerk kunnen verbeteren.

​Interactieve Feedback Mechanisme Beheer​

• ​Kernlogica: Elektriciteitsbedrijven gebruiken statistische mining van metergegevens om ​diepgaand onderzoek te doen naar​ het verbruiksgegedrag van gebruikers, redelijke gebruiksaanbevelingen te geven en positieve interacties tussen gebruikers en nutsbedrijven te bevorderen voor wederzijdse voordelen.
  Onderzoek omvat het kwantificeren van gebruikersattitude via enquêtes, begrip van consumptieconcepten via gedragsbeslissingsmethoden en belastingsidentificatie op basis van gelijkenisvergelijkingen. Deze studies bieden theoretische en praktische richtlijnen voor het ontwerpen van effectieve gebruikersinteractiemechanismen.

​Veiligheid en Privacybescherming​

• ​Risico's: Slimme netwerken gebruiken communicatie en IT om de elektriciteitsverdeling en -distributie te optimaliseren. In AMI-systemen kan de grote hoeveelheid gegevens die automatisch door slimme meters wordt verzameld, persoonlijk identificeerbare informatie bevatten. Analyse van belastingsgegevens kan apparatuurgebruikpatronen afleiden, wat privacyrisico's met zich meebrengt.
• ​Beschermingsmaatregelen en Onderzoek: Bestaande studies stellen verschillende privacybeschermingsoplossingen voor, waaronder anonieme beveiligde high-frequency datatransmissiemethoden, privacyprotocolontwerp en evaluaties van bestaande oplossingen op basis van complexiteit en efficiëntie. Deze inspanningen bieden technische oplossingen om datautilisatie en privacybescherming in evenwicht te brengen.

​IV. Conclusie​
Met de voortdurende vooruitgang van slimme energiebeheersystemen binnen slimme netwerken zullen slimme meters geleidelijk alomtegenwoordig worden bij huishoudelijke gebruikers. Hun waarde wordt ​prominent​ gedemonstreerd in het helpen van gebruikers bij het vermijden van piekgebruik en kostenbesparingen, het helpen van bedrijven bij het verminderen van productiekosten en het ondersteunen van nutsbedrijven en overheden bij belastingsvoorspellingen en het bereiken van energiebesparingsdoelen. Terwijl de voordelen van metergegevens volledig worden benut, is het essentieel om de veiligheid en privacybescherming van gebruikers voorop te stellen.