Análise de Big Data de Contadores Inteligentes: Valor Benefícios e Perspetivas de Aplicação

 I.Introdução​
​Contexto Energético e Redes Inteligentes​
Desde o século XXI, a crescente escassez de fontes de energia não renováveis e a piora da poluição ambiental tornaram as questões energéticas uma restrição crítica para o desenvolvimento da sociedade humana. Como uma fonte de energia secundária eficiente e limpa, a eletricidade ocupa uma posição significativa na estrutura energética. Para atender à crescente demanda por eletricidade e adaptar-se às diversas exigências do desenvolvimento de energia, a construção de uma rede inteligente segura, confiável, limpa, ambientalmente amigável, econômica e interativa tornou-se um foco chave de desenvolvimento.

​Papel Central dos Medidores Inteligentes​
Os medidores inteligentes são componentes essenciais das redes inteligentes. Eles possuem funções centrais como coletar dados brutos de consumo de eletricidade, armazenar informações de eletricidade, medição tarifária bidirecional, controle no lado do usuário e comunicação bidirecional, formando a base para a análise integrada e otimização das informações de consumo de eletricidade. Após a implementação, as empresas de fornecimento de energia podem ler automaticamente os dados de consumo de eletricidade a cada 15 minutos. Esta coleta de alta frequência gera grandes quantidades de informações de consumo de eletricidade, constituindo recursos de big data no setor de energia. A mineração e análise profunda desses dados podem fornecer serviços inovadores para múltiplos interessados, representando o valor central dos medidores inteligentes.

​II. Benefícios da Análise de Big Data dos Medidores Inteligentes​
​Benefícios para os Consumidores de Eletricidade​
Os medidores inteligentes fornecem funções completas de troca de informações, permitindo a transmissão em tempo real de informações de consumo de eletricidade e preços atuais de eletricidade. Isso ajuda os usuários a planejar cientificamente seu uso de eletricidade, ajustar padrões de consumo, evitar picos de carga na rede, alcançar economia de energia e redução de emissões, e otimizar seus estilos de vida. Os usuários industriais e comerciais podem organizar razoavelmente suas atividades de produção e operacionais com base nos dados de eletricidade, reduzindo significativamente os custos de produção ao deslocar os horários de uso.

​Benefícios para as Empresas de Energia​
Através da análise de dados de consumo de eletricidade, as empresas de energia podem obter com precisão as características do comportamento de consumo dos usuários, realizar segmentação precisa de usuários, estabelecer sistemas de avaliação de risco de pagamento e fornecer serviços diferenciados para usuários com diferentes padrões de consumo. Com base nos resultados da análise de dados, podem ser implementados preços de eletricidade diferenciados durante períodos de pico e fora de pico, utilizando a alavancagem de preços para equilibrar flutuações, otimizar a produção e distribuição de energia, e melhorar a eficiência energética. Além disso, os medidores inteligentes permitem a detecção rápida de anomalias na rede, incluindo avisos de desastres e gestão, gerenciamento de interrupções, detecção de furto e outros controles de segurança.

​Benefícios para a Sociedade e o Meio Ambiente​
A análise do comportamento de consumo de eletricidade ajuda a organizar racionalmente o uso de eletricidade, melhora a eficiência energética e promove a conservação de energia e a redução de emissões. Também facilita o desenvolvimento de fontes de energia limpas e renováveis, como a eólica e a solar, reduzindo a dependência de fontes de energia não renováveis e contribuindo para a proteção ambiental e o desenvolvimento sustentável.

​III. Aplicações da Análise de Dados dos Medidores Inteligentes​
​Previsão de Carga Elétrica​

• ​Classificação e Usos: Com base no ciclo de previsão, é dividido em previsão a longo prazo (anual, para planejamento de manutenção anual e gestão de utilidade), previsão a médio prazo (mensal, para planejamento de manutenção, fornecimento de combustível e programação de manutenção de unidades), previsão a curto prazo (diário, para planejamento de geração diária e manutenção a curto prazo) e previsão ultra-curta (horária, para planejamento de despacho em tempo real). Os resultados da previsão determinam diretamente a demanda futura de eletricidade regional e o planejamento de capacidade da rede.
• ​Métodos de Previsão:
• Métodos tradicionais: análise de regressão, suavização exponencial, mínimos quadrados ponderados iterativos.
• Métodos tradicionais aprimorados: previsão adaptativa, séries temporais estocásticas, máquinas de vetores de suporte.
• Algoritmos de software: algoritmos genéticos, lógica fuzzy, redes neurais, sistemas especialistas.
  Estudos mostram que métodos de previsão de carga baseados em técnicas de aprendizado de máquina podem levar em conta correlações domésticas e melhorar a precisão. A previsão a longo prazo requer consideração abrangente de fatores como consumo de energia, renda nacional e crescimento populacional.

​Detecção de Consumo Anormal de Eletricidade​

• ​Problemas Atuais: O furto e o uso ilegal de eletricidade constituem perdas não técnicas, implementadas através da manipulação de medidores e conexões não autorizadas, causando perdas econômicas significativas para as empresas de energia e aumentando o ônus de fornecimento.
• ​Métodos de Detecção: Os medidores inteligentes podem detectar anomalias como abertura de caixas de medidores, alterações de fiação e atualizações de software, permitindo a detecção oportuna de furto. Ao comparar dados de medidores principais e subordinados, pode-se identificar efetivamente o consumo anormal.
  Estudos propuseram várias soluções técnicas antifurto, incluindo plataformas baseadas em microprocessadores DSP, sistemas de detecção de intrusão AMIDS, modelos de máquinas de vetores de suporte baseados em algoritmos genéticos e modelos baseados em teoria dos jogos para interações entre utilidades e furto.

​Gestão de Resposta à Demanda em Sistemas de Energia​

• ​Definição: Os usuários de eletricidade ajustam seus padrões de consumo inerentes em resposta a sinais de preço de mercado ou incentivos de utilidade, com o foco central em estratégias de preços diferenciados.
• ​Classificação de Estratégias de Preços:
• Preços de uso de tempo: refletem diferenças de custo em diferentes períodos, incluindo preços sazonais e de pico/fora de pico.
• Preços em tempo real: os preços são definidos em tempo real com base na oferta e demanda, orientando os usuários a deslocar o uso para horas fora de pico.
• Preços de pico crítico: constrói sobre os preços de uso de tempo e em tempo real com taxas adicionais de pico, refletindo custos de fornecimento a curto prazo.
  Estudos mostram que estratégias de preços razoáveis podem orientar efetivamente o comportamento do usuário, equilibrar as cargas de pico e fora de pico, e melhorar a eficiência operacional da rede.

​Gestão de Mecanismos de Feedback Interativo​

• ​Lógica Central: As empresas de energia utilizam a mineração estatística de dados de medidores para ​realizar pesquisas aprofundadas​ sobre o comportamento de consumo do usuário, fornecer sugestões de uso razoáveis e promover interações positivas entre usuários e utilidades para benefício mútuo.
  As pesquisas incluem a quantificação das atitudes dos usuários através de pesquisas, a compreensão dos conceitos de consumo através de métodos de tomada de decisão comportamental e a identificação de carga com base em comparações de similaridade. Esses estudos fornecem orientação teórica e prática para o design de mecanismos de interação de usuários eficazes.

​Proteção de Segurança e Privacidade​

• ​Riscos: As redes inteligentes utilizam comunicação e TI para otimizar a transmissão e distribuição de energia. Nos sistemas AMI, a grande quantidade de dados coletados automaticamente pelos medidores inteligentes pode incluir informações pessoais identificáveis. A análise de dados de carga pode inferir padrões de uso de aparelhos, apresentando riscos de privacidade.
• ​Medidas de Proteção e Pesquisa: Estudos existentes propõem várias soluções de proteção de privacidade, incluindo métodos de transmissão anônima e segura de dados de alta frequência, design de protocolos de privacidade e avaliações de soluções existentes com base em complexidade e eficiência. Esses esforços fornecem soluções técnicas para equilibrar a utilização de dados e a proteção de privacidade.

​IV. Conclusão​
Com o avanço contínuo dos sistemas de gestão inteligente de energia nas redes inteligentes, os medidores inteligentes se tornarão gradualmente onipresentes entre os usuários domésticos. Seu valor é ​prominentemente​ demonstrado em ajudar os usuários a evitar o uso de pico e economizar custos, auxiliar as empresas a reduzir os custos de produção e apoiar as utilidades e governos na previsão de carga e na consecução de metas de conservação de energia. Ao aproveitar plenamente os benefícios dos dados dos medidores, é essencial priorizar a segurança e a proteção da privacidade dos usuários.