Stor dataanalyse av smarte målere: Verdi fordel og anvendelsesmuligheter

 I.Introduksjon​
​Bakgrunn for energi og smart netter​
Siden det 21. århundre har den økende uttømmingen av ikke-fornybare energikilder og versemndringen av økologisk miljøforurensning gjort energispørsmål til en kritisk begrensning for menneskesamfunnets utvikling. Som en effektiv og ren sekundær energikilde spiller elektrisitet en betydelig rolle i energistrukturen. For å møte den økende etterspørselen etter elektrisitet og tilpasse de mangfoldige kravene til kraftutviklingen, har bygging av trygge, pålitelige, rene, miljøvennlige, økonomiske og interaktive smart nett blitt en nøkkelfokus for utviklingen.

​Kjernefunksjonen til smartmålere​
Smartmålere er grunnleggende komponenter i smart nett. De har kjernefunksjoner som innsamling av rådata om strømforbruk, lagring av strøminformasjon, toveis flerprisfaktor måling, brukerside kontroll og toveis kommunikasjon, som danner grunnlaget for integrert analyse og optimalisering av strømforbrukinformasjon. Etter implementering kan kraftselskaper automatisk lese strømforbrukdata hvert 15. minutt. Denne høyfrekvensinnsamlingen genererer store mengder strømforbruksinformasjon, som utgjør big data ressurser i kraftindustrien. Dypgående graving og analyse av disse dataene kan gi innovativ tjeneste for flere interessenter, noe som representerer kjerneverdien av smartmålere.

​II. Fordeler med analyse av smartmålerbig data​
​Fordeler for strømforbrukere​
Smartmålere gir omfattende informasjonsutvekslingsfunksjoner, som gjør det mulig med sanntidsoverføring av strømforbrukinformasjon og nåværende strømpriser. Dette hjelper brukerne med å planlegge strømforbruket sitt vitenskapelig, justere forbruksmønstre, unngå toppbelastning på nettet, oppnå energibesparelser og reduksjon av utslipp, og optimalisere livsstilen sin. Industrielle og kommersielle brukere kan fornuftig organisere produksjon og driftsaktiviteter basert på strømdata, noe som reduserer produktionskostnadene betraktelig ved å flytte bruksperioder.

​Fordeler for kraftselskaper​
Ved å analysere strømforbrukdata kan kraftselskaper nøyaktig få tak i forbrukerbeteatferdskarakteristika, oppnå presis brukersegmentering, etablere betalingsrisiko vurderingssystemer, og tilby differensierte tjenester for brukere med ulike forbruksmønstre. Basert på resultater fra dataanalyse kan differensierte strømpriser implementeres under topp- og lavbelastede perioder, bruke prishevelse for å balansere fluktueringer, optimalisere strømproduksjon og distribusjon, og forbedre energieffektiviteten. I tillegg lar smartmålere hurtig oppdage nettanomalier, inkludert katastrofevarsler og håndtering, strømnedbrytselshåndtering, tyverioppdagelse og andre sikkerhetskontroller.

​Fordeler for samfunnet og miljøet​
Analyse av strømforbrukbeteatferd bidrar til fornuftig organisering av strømforbruk, forbedrer energieffektiviteten, og fremmer energibesparelse og reduksjon av utslipp. Det fremmer også utviklingen av rene og fornybare energikilder som vind- og solkraft, reduserer avhengigheten av ikke-fornybare energikilder, og bidrar til miljøvern og bærekraftig utvikling.

​III. Anvendelser av smartmålerdataanalyse​
​Strømbelastningsprognose​

• ​Klassifisering og bruksområder: Basert på prognosecyklus, er det delt inn i langtidsprognoser (årlig, for årlig vedlikeholdsplanlegging og driftsledelse), mellomlangtidsprognoser (månedlig, for vedlikeholdsplanlegging, drivstofforsyning, og enhetsvedlikeholdsplanlegging), korttidsprognoser (daglig, for daglig produksjonsplanlegging og korttidsvedlikehold), og ultrakorttidsprognoser (timevis, for sanntidsplassenplanlegging). Prognoseresultater bestemmer direkte fremtidig regionalt strømetterspørsel og nettettkapasitetsplanlegging.
• ​Prognosemetoder:
• Tradisjonelle metoder: regresjonsanalyse, eksponentialglatter, vektet iterativ minste kvadrater.
• Forbedrede tradisjonelle metoder: adaptive prognoser, stokastiske tidsserier, støttevektormaskiner.
• Programvarealgoritmer: genetiske algoritmer, fuzzy logikk, nevrale nettverk, ekspertsystemer.
  Forskning viser at belastningsprognosemetoder basert på maskinlæringsteknikker kan ta hensyn til husholdningskorrelasjoner og forbedre nøyaktigheten. Langtidsprognoser krever omfattende vurdering av faktorer som energiforbruk, nasjonal inntekt, og befolkningsvekst.

​Oppdaging av uvanlig strømforbruk​

• ​Nåværende utfordringer: Tyveri og ulovlig strømforbruk utgjør ikke-tekniske tap, implementert gjennom manipulasjon av målere og uautoriserte koblinger, som fører til betydelige økonomiske tap for kraftselskaper og øker leveringsbyrden.
• ​Oppdagelsesmetoder: Smartmålere kan oppdage anomalier som åpning av måleboks, endring av ledninger, og programvareoppdateringer, som gjør det mulig med tidlig tyverioppdagelse. Ved å sammenligne data fra hovedmålere og underordnede målere, kan uvanlig forbruk effektivt identifiseres.
  Forskning har foreslått ulike antityveritekniske løsninger, inkludert DSP-mikroprosessorbaserte plattformer, AMIDS-intrusjonsdeteksjonssystemer, støttevektormodeller basert på genetiske algoritmer, og spillteori-baserte modeller for samspill mellom kraftselskap og tyveri.

​Efterfragesvarbehandling i kraftsystemer​

• ​Definisjon: Strømforbrukere justerer sine innebygde forbruksmønstre i respons til markedspris signaler eller kraftselskapsincentiver, med fokus på ulike prissetningsstrategier.
• ​Klassifisering av prissetningsstrategier:
• Tidsbasert prising: Reflekterer kostnadskillinger over perioder, inkludert sesongmessig og topp/lavbelasted prising.
• Sanntidspising: Priser settes sanntid basert på tilbud og etterspørsel, veileder brukere til å flytte bruksperioder til lavbelastede tider.
• Kritisk toppbelasted prising: Bygger på tidsbasert og sanntidspising med ytterligere toppsatser, reflekterer korttidige tilbudskostnader.
  Studier viser at fornuftige prissetningsstrategier kan effektivt veilede brukeroppførsel, balansere topp- og lavbelasted belastning, og forbedre nettets driftseffektivitet.

​Interaktiv tilbakemeldingsmekanismehåndtering​

• ​Kjerne logikk: Kraftselskaper bruker statistisk graving av målerdata til ​utføre dypgående forskning på​ forbrukerbeteatferd, gi fornuftige bruksforslag, og fremme positivt samspill mellom brukere og kraftselskaper for gensidig fordel.
  Forskning inkluderer kvantifisering av brukerholdninger gjennom undersøkelser, forståelse av forbrukerkonsepter gjennom adferdsbeslutningsmetoder, og belastningsidentifisering basert på likhetssammenligninger. Disse studiene gir teoretisk og praktisk veiledning for design av effektive brukersammenstillingsmekanismer.

​Sikkerhet og personvern​

• ​Risikoer: Smart nett bruker kommunikasjon og IT for å optimalisere strømoverføring og -distribusjon. I AMI-systemer kan de store mengdene data som automatisk innsamlers av smartmålere inkludere personlig identifiserbar informasjon. Analyse av belastningsdata kan indikere apparatbruksmønstre, som stiller personvernrisker.
• ​Beskyttelsesforanstaltninger og forskning: Eksisterende studier foreslår ulike personvernskjems, inkludert anonym sikker høyfrekvensdataoverføring, personvernprotokoll design, og evaluering av eksisterende løsninger basert på kompleksitet og effektivitet. Disse tiltakene gir tekniske løsninger for å balansere datautnyttelse og personvern.

​IV. Konklusjon​
Med den pågående fremgangen av smart energibehandlingssystemer i smart nett, vil smartmålere gradvis bli vanlige blant husholdningsbrukere. Deres verdi er ​sterkt​ demonstrert i å hjelpe brukere unngå toppbelasted bruksperiode og spare kostnader, hjelpe bedrifter med å redusere produksjonskostnader, og støtte kraftselskaper og myndigheter med belastningsprognoser og oppnå energibesparelsesmål. Mens man fullt ut utnytter fordeler av målerdata, er det essensielt å prioritere brukersikkerhet og personvern.