د سمارت میټرونو د لوی دېټا تحلیل: قیمت، فوایدو او اپلیکیشن پراспектس

 I. معرفی​
​پسوند انرژی و شبکه‌های هوشمند​
از قرن بیستم، افزایش استفاده از منابع انرژی غیرقابل تجدید و تشدید آلودگی محیط زیست، مشکلات انرژی را به یک محدودیت مهم در توسعه جامعه انسانی تبدیل کرده است. به عنوان یک منبع انرژی دومی کارآمد و پاک، برق در ساختار انرژی نقش مهمی دارد. برای تأمین تقاضای رو به افزایش برای برق و تطبیق با نیازهای متنوع توسعه برق، ساخت یک شبکه هوشمند که ایمن، قابل اعتماد، پاک، محیط زیست دوستانه، اقتصادی و تعاملی باشد، به یک کانون مهم توسعه تبدیل شده است.

​نقش اصلی شمارنده‌های هوشمند​
شمارنده‌های هوشمند مولفه‌های ضروری شبکه‌های هوشمند هستند. آنها عملکردهای اصلی مانند جمع‌آوری داده‌های خام مصرف برق، ذخیره اطلاعات برق، اندازه‌گیری قیمت‌های چندگانه دوطرفه، کنترل کاربری و ارتباط دوطرفه را دارند، که پایه‌ای برای تجزیه و تحلیل یکپارچه و بهینه‌سازی اطلاعات مصرف برق تشکیل می‌دهند. پس از نصب، شرکت‌های تأمین برق می‌توانند داده‌های مصرف برق را هر ۱۵ دقیقه یکبار به صورت خودکار بخوانند. این جمع‌آوری با فرکانس بالا مقدار عظیمی از اطلاعات مصرف برق را تولید می‌کند که منابع داده‌های بزرگ در صنعت برق را تشکیل می‌دهند. کاوش عمیق و تحلیل این داده‌ها می‌تواند خدمات نوآورانه‌ای برای مشارکت‌کنندگان متعدد ارائه دهد که نشان‌دهنده ارزش اصلی شمارنده‌های هوشمند است.

​II. مزایای تحلیل داده‌های بزرگ شمارنده‌های هوشمند​
​مزایا برای مصرف‌کنندگان برق​
شمارنده‌های هوشمند عملکردهای جامع مبادله اطلاعات را فراهم می‌کنند که انتقال زنده اطلاعات مصرف برق و قیمت‌های فعلی برق را ممکن می‌سازد. این کمک می‌کند که کاربران برنامه‌ریزی علمی مصرف برق خود را انجام دهند، الگوهای مصرف را تنظیم کنند، از بارهای اوج شبکه پرهیز کنند، صرفه‌جویی در انرژی و کاهش تولید گازهای گلخانه‌ای را انجام دهند و سبک زندگی خود را بهینه کنند. کاربران صنعتی و تجاری می‌توانند فعالیت‌های تولید و عملیاتی خود را بر اساس داده‌های برق منطقی تنظیم کنند و با جابجایی زمان‌های مصرف، هزینه‌های تولید را به طور قابل توجهی کاهش دهند.

​مزایا برای شرکت‌های برق​
با تحلیل داده‌های مصرف برق، شرکت‌های برق می‌توانند ویژگی‌های رفتار مصرف کاربران را به صورت دقیق به دست آورند، تقسیم‌بندی دقیق کاربران را انجام دهند، سیستم‌های ارزیابی ریسک پرداخت را ایجاد کنند و خدمات متفاوتی برای کاربران با الگوهای مصرف مختلف ارائه دهند. بر اساس نتایج تحلیل داده‌ها، قیمت‌های متفاوت برق در دوره‌های اوج و غیر اوج می‌توانند اجرا شوند و با استفاده از دستگاه قیمت، نوسانات را متعادل کنند، تولید و توزیع برق را بهینه کنند و کارایی انرژی را بهبود بخشند. علاوه بر این، شمارنده‌های هوشمند شناسایی سریع ناهماهنگی‌های شبکه را ممکن می‌سازند، از جمله هشدارهای بلایای طبیعی و مدیریت آنها، مدیریت قطع برق، شناسایی دزدی و سایر کنترل‌های امنیتی.

​مزایا برای جامعه و محیط زیست​
تحلیل رفتار مصرف برق کمک می‌کند که مصرف برق به صورت منطقی تنظیم شود، کارایی انرژی را بهبود بخشد و صرفه‌جویی در انرژی و کاهش تولید گازهای گلخانه‌ای را ترویج دهد. این همچنین توسعه منابع انرژی پاک و قابل تجدید مانند باد و خورشید را تسهیل می‌کند، که وابستگی به منابع انرژی غیرقابل تجدید را کاهش می‌دهد و به حفاظت از محیط زیست و توسعه پایدار کمک می‌کند.

​III. کاربردهای تحلیل داده‌های شمارنده‌های هوشمند​
​پیش‌بینی بار برق​

• ​طبقه‌بندی و کاربردها: بر اساس چرخه پیش‌بینی، به پیش‌بینی بلندمدت (سالانه، برای برنامه‌ریزی نگهداری و مدیریت خدمات)، پیش‌بینی میانمدت (ماهانه، برای برنامه‌ریزی نگهداری، تأمین سوخت و برنامه‌ریزی نگهداری واحد)، پیش‌بینی کوتاهمدت (روزانه، برای برنامه‌ریزی تولید و نگهداری کوتاهمدت) و پیش‌بینی فوق کوتاهمدت (ساعته، برای برنامه‌ریزی تخصیص زنده) تقسیم می‌شود. نتایج پیش‌بینی مستقیماً تعیین‌کننده تقاضای آینده منطقه‌ای برای برق و برنامه‌ریزی ظرفیت شبکه است.
• ​روش‌های پیش‌بینی:
• روش‌های سنتی: تحلیل رگرسیون، هموارسازی نمایی، کمترین مربعات تکراری وزن‌دار.
• روش‌های بهبود یافته سنتی: پیش‌بینی تطبیقی، سری زمانی تصادفی، ماشین‌های بردار پشتیبان.
• الگوریتم‌های نرم‌افزاری: الگوریتم‌های ژنتیک، منطق فازی، شبکه‌های عصبی، سیستم‌های خبره.
  تحقیقات نشان می‌دهد که روش‌های پیش‌بینی بار برق مبتنی بر تکنیک‌های یادگیری ماشین می‌توانند همبستگی‌های خانواری را در نظر بگیرند و دقت را بهبود ببخشند. پیش‌بینی بلندمدت نیاز به در نظر گرفتن عوامل مانند مصرف انرژی، درآمد ملی و رشد جمعیت دارد.

​تشخیص مصرف برق ناهماهنگ​

• ​مسائل موجود: دزدی و استفاده غیرقانونی از برق شامل زیان‌های غیرفنی است که از طریق تغییرات در شمارنده‌ها و اتصالات غیرمجاز انجام می‌شود، که به شرکت‌های برق زیان‌های اقتصادی قابل توجهی وارده می‌کند و بار تأمین را افزایش می‌دهد.
• ​روش‌های تشخیص: شمارنده‌های هوشمند می‌توانند ناهماهنگی‌هایی مانند باز شدن جعبه شمارنده، تغییرات در سیم‌کشی و به‌روزرسانی نرم‌افزار را تشخیص دهند، که تشخیص دزدی را به موقع ممکن می‌سازد. با مقایسه داده‌های شمارنده‌های اصلی و فرعی، مصرف ناهماهنگ می‌تواند به طور موثر شناسایی شود.
  تحقیقات راه‌حل‌های مختلف ضد دزدی را پیشنهاد کرده‌اند، از جمله پلتفرم‌های مبتنی بر میکروپروسسور DSP، سیستم‌های تشخیص نفوذ AMIDS، مدل‌های ماشین بردار پشتیبان مبتنی بر الگوریتم‌های ژنتیک و مدل‌های مبتنی بر نظریه بازی برای تعاملات دزدی-خدمات.

​مدیریت پاسخ تقاضا در سیستم‌های برق​

• ​تعریف: مصرف‌کنندگان برق الگوهای مصرف ذاتی خود را در پاسخ به سیگنال‌های قیمت بازار یا انگیزه‌های خدماتی تنظیم می‌کنند، با تمرکز اصلی بر استراتژی‌های قیمت‌گذاری مختلف.
• ​طبقه‌بندی استراتژی‌های قیمت‌گذاری:
• قیمت‌گذاری بر اساس زمان: تفاوت‌های هزینه‌ای در دوره‌های مختلف را منعکس می‌کند، از جمله قیمت‌های فصلی و اوج/غیر اوج.
• قیمت‌گذاری زنده: قیمت‌ها بر اساس عرضه و تقاضا در زمان واقعی تنظیم می‌شوند، که کاربران را هدایت می‌کند تا مصرف خود را به ساعات غیر اوج منتقل کنند.
• قیمت‌گذاری اوج بحرانی: بر اساس قیمت‌گذاری بر اساس زمان و زنده با افزودن نرخ‌های اوج کوتاهمدت، هزینه‌های کوتاهمدت عرضه را منعکس می‌کند.
  تحقیقات نشان می‌دهند که استراتژی‌های قیمت‌گذاری مناسب می‌توانند به طور مؤثر رفتار کاربران را هدایت کنند، بارهای اوج و غیر اوج را متعادل کنند و کارایی عملیاتی شبکه را بهبود بخشند.

​مدیریت مکانیسم بازخورد تعاملی​

• ​منطق اصلی: شرکت‌های برق با استفاده از داده‌کاوی آماری داده‌های شمارنده، ​تحقیقات عمیقی درباره​ رفتار مصرف کاربران انجام می‌دهند، پیشنهادات مصرف منطقی ارائه می‌دهند و تعاملات مثبت بین کاربران و خدمات برق را برای سودمندی متقابل تقویت می‌کنند.
  تحقیقات شامل کمی‌سازی نگرش‌های کاربران از طریق نظرسنجی‌ها، درک مفاهیم مصرف از طریق روش‌های تصمیم‌گیری رفتاری و شناسایی بار بر اساس مقایسه‌های تشابهی می‌شود. این مطالعات راهنمایی‌های نظری و عملی برای طراحی مکانیزم‌های تعامل کاربر مؤثر ارائه می‌دهند.

​حفاظت از امنیت و حریم خصوصی​

• ​ریسک‌ها: شبکه‌های هوشمند از ارتباطات و فناوری اطلاعات برای بهینه‌سازی انتقال و توزیع برق استفاده می‌کنند. در سیستم‌های AMI، مقدار عظیمی از داده‌های توسط شمارنده‌های هوشمند به صورت خودکار جمع‌آوری شده می‌تواند شامل اطلاعات شناسایی شخصی باشد. تحلیل داده‌های بار می‌تواند الگوهای استفاده از دستگاه‌ها را استنتاج کند، که ریسک‌های حریم خصوصی را به وجود می‌آورد.
• ​اصلاحات و تحقیقات: تحقیقات موجود راه‌حل‌های مختلف حفاظت از حریم خصوصی را پیشنهاد کرده‌اند، از جمله روش‌های انتقال داده‌های با فرکانس بالا به صورت ناشناس و امن، طراحی پروتکل‌های حریم خصوصی و ارزیابی راه‌حل‌های موجود بر اساس پیچیدگی و کارایی. این تلاش‌ها راه‌حل‌های فنی برای توازن بین استفاده از داده‌ها و حفاظت از حریم خصوصی ارائه می‌دهند.

​IV. نتیجه‌گیری​
با پیشرفت مداوم سیستم‌های مدیریت انرژی هوشمند تحت شبکه‌های هوشمند، شمارنده‌های هوشمند به تدریج در میان کاربران خانگی رایج خواهند شد. ارزش آنها به طور ​جلوه‌گر​ در کمک به کاربران برای اجتناب از مصرف در ساعات اوج و صرفه‌جویی در هزینه‌ها، کمک به کسب و کارها برای کاهش هزینه‌های تولید و حمایت از خدمات برق و دولت در پیش‌بینی بار و دستیابی به اهداف صرفه‌جویی در انرژی نشان داده می‌شود. در حالی که از مزایای داده‌های شمارنده به طور کامل استفاده می‌شود، امنیت و حفاظت از حریم خصوصی کاربران باید مقدم باشد.