Analiza Big Data inteligentnych liczników: Wartość korzyści i perspektywy zastosowania

 I. Wstęp​
​Tło energetyczne i inteligentne sieci elektroenergetyczne​
Od XXI wieku, zwiększające się wyczerpywanie źródeł energii niestanowionawalnych oraz pogarszanie się zanieczyszczenia ekologicznego środowiska sprawiły, że problemy energetyczne stały się kluczowym ograniczeniem rozwoju społeczeństwa ludzkiego. Jako skuteczny i czysty drugi rodzaj energii, prąd elektryczny odgrywa znaczącą rolę w strukturze energetycznej. Aby spełnić rosnące zapotrzebowanie na energię elektryczną i dostosować się do różnorodnych wymagań rozwoju energetycznego, budowanie bezpiecznej, niezawodnej, czystej, przyjaznej dla środowiska, ekonomicznej i interaktywnej inteligentnej sieci elektroenergetycznej stało się kluczowym punktem koncentracji rozwoju.

​Kluczowa rola inteligentnych liczników​
Inteligentne liczniki są niezbędne elementy inteligentnych sieci elektroenergetycznych. Posiadają one kluczowe funkcje takie jak gromadzenie surowych danych o zużyciu energii elektrycznej, przechowywanie informacji o energii, dwukierunkowe wielotarifowe pomiar, kontrola na poziomie użytkownika i komunikacja dwustronna, tworząc podstawę do kompleksowej analizy i optymalizacji informacji o zużyciu energii. Po wdrożeniu firmy dystrybucyjne mogą automatycznie odczytywać dane o zużyciu energii co 15 minut. To wysokoczęstotliwościowe zbieranie generuje ogromne ilości informacji o zużyciu energii, stanowiąc zasoby danych wielkich w przemyśle energetycznym. Głębokie wydobywanie i analiza tych danych może zapewnić innowacyjne usługi dla wielu interesariuszy, co reprezentuje kluczową wartość inteligentnych liczników.

​II. Korzyści z analizy danych wielkich z inteligentnych liczników​
​Korzyści dla konsumentów energii​
Inteligentne liczniki zapewniają kompleksowe funkcje wymiany informacji, umożliwiając transmisję w czasie rzeczywistym informacji o zużyciu energii i bieżących cenach energii. To pomaga użytkownikom naukowo planować swoje zużycie energii, dostosowywać wzorce zużycia, unikać szczytowych obciążeń sieci, osiągać oszczędności energii i redukcję emisji, a także optymalizować swój styl życia. Użytkownicy przemysłowi i handlowi mogą racjonalnie organizować działalność produkcyjną i operacyjną na podstawie danych o energii, znacznie obniżając koszty produkcji poprzez przesunięcie czasów zużycia.

​Korzyści dla firm energetycznych​
Analizując dane o zużyciu energii, firmy energetyczne mogą dokładnie uzyskać charakterystykę zachowania konsumentów, osiągnąć precyzyjne segmentowanie użytkowników, ustalić systemy oceny ryzyka płatniczego i zapewnić zróżnicowane usługi dla użytkowników o różnych wzorcach zużycia. Na podstawie wyników analizy danych można wprowadzać zróżnicowane ceny energii w okresach szczytowych i pozaszczytowych, wykorzystując dźwignię cenową do bilansowania fluktuacji, optymalizacji produkcji i dystrybucji energii oraz zwiększenia efektywności energetycznej. Ponadto inteligentne liczniki umożliwiają szybkie wykrywanie anomalii w sieci, w tym ostrzeżenia przed katastrofami, zarządzanie awariami, wykrywanie kradzieży i inne kontrole bezpieczeństwa.

​Korzyści dla społeczeństwa i środowiska​
Analiza zachowania w zakresie zużycia energii pomaga racjonalnie organizować jej użycie, zwiększa efektywność energetyczną i wspiera oszczędzanie energii oraz redukcję emisji. Sprzyja również rozwojowi czystych i odnawialnych źródeł energii, takich jak energia wiatrowa i słoneczna, zmniejszając zależność od niestanowionawalnych źródeł energii i przyczyniając się do ochrony środowiska i zrównoważonego rozwoju.

​III. Zastosowania analizy danych z inteligentnych liczników​
​Prognozowanie obciążeń energetycznych​

• ​Klasyfikacja i zastosowania: Na podstawie cyklu prognozowania, dzieli się na prognozowanie długoterminowe (roczne, do planowania rocznego utrzymania i zarządzania usługami), średniookresowe (miesięczne, do planowania utrzymania, dostawy paliwa i harmonogramu utrzymania jednostek), krótkoterminowe (dzienny, do planowania generacji dziennych i krótkoterminowego utrzymania) i ultrakrótkoterminowe (godzinowe, do planowania realnego dyspozycji). Wyniki prognoz bezpośrednio określają przyszłe regionowe zapotrzebowanie na energię i planowanie zdolności sieci.
• ​Metody prognozowania:
• Tradycyjne metody: analiza regresji, wygładzanie wykładnicze, ważona iteracyjna metoda najmniejszych kwadratów.
• Ulepszone tradycyjne metody: adaptacyjne prognozowanie, stochastyczne szeregi czasowe, maszyny wektorów nośnych.
• Algorytmy oprogramowania: algorytmy genetyczne, logika rozmyta, sieci neuronowe, systemy ekspertów.
  Badania pokazują, że metody prognozowania obciążeń oparte na technikach uczenia maszynowego mogą uwzględniać korelacje domowe i zwiększać dokładność. Prognozowanie długoterminowe wymaga kompleksowego rozważenia czynników takich jak zużycie energii, narodowy dochód i wzrost populacji.

​Wykrywanie anomalii w zużyciu energii​

• ​Aktualne problemy: Kradzieże i nielegalne użycie energii stanowią straty nietechniczne, realizowane poprzez manipulację licznikami i nieuprawnione połączenia, powodując istotne straty ekonomiczne dla firm energetycznych i zwiększając obciążenie dostaw.
• ​Metody wykrywania: Inteligentne liczniki mogą wykrywać anomalie takie jak otwarcie skrzynki licznika, zmiany kablowe i aktualizacje oprogramowania, umożliwiając szybkie wykrycie kradzieży. Poprzez porównanie danych z głównych liczników i podległych liczników, można skutecznie identyfikować anomalne zużycie.
  Badania zaproponowały różne techniczne rozwiązania antywłamaniowe, w tym platformy oparte na mikroprocesorach DSP, systemy wykrywania włamań AMIDS, modele maszyn wektorów nośnych oparte na algorytmach genetycznych i modele oparte na teorii gier dla interakcji między dostawcami a złodziejami energii.

​Zarządzanie odpowiedzią na zapotrzebowanie w systemach energetycznych​

• ​Definicja: Użytkownicy energii elektrycznej dostosowują swoje naturalne wzorce zużycia w odpowiedzi na sygnały cen rynkowych lub bodźce dostawców, z głównym naciskiem na różne strategie cenowe.
• ​Klasyfikacja strategii cenowych:
• Ceny godzin szczytu: Odbijają różnice kosztów w różnych okresach, w tym sezonowe i szczytowe/pozaszczytowe ceny.
• Ceny w czasie rzeczywistym: Ceny są ustalane w czasie rzeczywistym na podstawie popytu i podaży, kierując użytkowników do przesunięcia zużycia na godziny pozaszczytowe.
• Ceny krytycznego szczytu: Budują na cenach godzin szczytu i cenach w czasie rzeczywistym z dodatkowymi stawkami szczytowymi, odbijając krótkoterminowe koszty dostawy.
  Badania pokazują, że rozsądne strategie cenowe mogą skutecznie kierować zachowaniami użytkowników, bilansować obciążenia szczytowe i pozaszczytowe, a także poprawiać efektywność działania sieci.

​Zarządzanie mechanizmem interaktywnego feedbacku​

• ​Główne założenie: Firmy energetyczne wykorzystują statystyczną eksplorację danych z liczników, aby ​przeprowadzać głębokie badania​ nad zachowaniami użytkowników, dostarczać rozsądne sugestie dotyczące korzystania, a także wspierać pozytywne interakcje między użytkownikami a dostawcami dla wzajemnej korzyści.
  Badania obejmują kwantyfikację postaw użytkowników poprzez ankiety, zrozumienie koncepcji zużycia poprzez metody podejmowania decyzji behawioralnych i identyfikację obciążeń na podstawie porównań podobieństwa. Te badania dostarczają teoretycznych i praktycznych wskazówek dotyczących projektowania skutecznych mechanizmów interakcji użytkowników.

​Ochrona bezpieczeństwa i prywatności​

• ​Ryzyko: Inteligentne sieci elektroenergetyczne wykorzystują komunikację i IT do optymalizacji przesyłu i dystrybucji energii. W systemach AMI, ogromne ilości danych automatycznie zbieranych przez inteligentne liczniki mogą zawierać osobiste informacje identyfikujące. Analiza danych obciążeń może wnioskować o wzorcach użycia urządzeń, narażając na ryzyko naruszenia prywatności.
• ​Miary ochrony i badania: Istniejące badania proponują różne schematy ochrony prywatności, w tym anonimowe bezpieczne metody transmisji danych wysokiej częstotliwości, projektowanie protokołów prywatności i oceny istniejących rozwiązań na podstawie złożoności i efektywności. Te wysiłki dostarczają technicznych rozwiązań do bilansowania wykorzystania danych i ochrony prywatności.

​IV. Podsumowanie​
Z ciągłym postępem w inteligentnych systemach zarządzania energią w ramach inteligentnych sieci elektroenergetycznych, inteligentne liczniki stopniowo stają się powszechne wśród użytkowników gospodarstw domowych. Ich wartość jest ​widoczna​ w pomaganiu użytkownikom unikać szczytowego zużycia i oszczędzaniu kosztów, wspieraniu firm w obniżaniu kosztów produkcji, a także wspieraniu dostawców i rządów w prognozowaniu obciążeń i osiąganiu celów oszczędzania energii. Przy pełnym wykorzystaniu korzyści z danych z liczników, należy priorytetowo traktować bezpieczeństwo i ochronę prywatności użytkowników.