Большой анализ данных умных счетчиков: ценность преимущества и перспективы применения

 I. Введение​
​Фон в области энергетики и умных сетей​
С 21-го века, истощение невозобновляемых источников энергии и ухудшение экологической ситуации превратили энергетические вопросы в критическое ограничение развития человеческого общества. Электроэнергия, как эффективный и чистый вторичный источник энергии, занимает значительное место в энергетической структуре. Для удовлетворения растущего спроса на электроэнергию и адаптации к разнообразным требованиям развития энергетики, строительство безопасной, надежной, чистой, экологически дружественной, экономичной и интерактивной умной сети стало ключевым направлением развития.

​Основная роль умных счетчиков​
Умные счетчики являются важными компонентами умных сетей. Они обладают основными функциями, такими как сбор первичных данных о потреблении электроэнергии, хранение информации об электроэнергии, двунаправленное многотарифное измерение, управление со стороны пользователя и двунаправленная связь, формируя основу для комплексного анализа и оптимизации информации о потреблении электроэнергии. После внедрения энергоснабжающие компании могут автоматически считывать данные о потреблении электроэнергии каждые 15 минут. Этот высокочастотный сбор генерирует огромное количество информации о потреблении электроэнергии, составляя большие данные в энергетической отрасли. Глубокий анализ этих данных может предоставлять инновационные услуги для различных заинтересованных сторон, что представляет собой основную ценность умных счетчиков.

​II. Преимущества анализа больших данных умных счетчиков​
​Преимущества для потребителей электроэнергии​
Умные счетчики предоставляют полные функции обмена информацией, позволяя в реальном времени передавать информацию о потреблении электроэнергии и текущие цены на электроэнергию. Это помогает пользователям научно планировать свое потребление электроэнергии, корректировать модели потребления, избегать пиковых нагрузок на сеть, достигать экономии энергии и снижения выбросов, а также оптимизировать свой образ жизни. Промышленные и коммерческие пользователи могут рационально организовывать производственные и операционные мероприятия на основе данных о потреблении электроэнергии, значительно снижая производственные затраты за счет изменения времени использования.

​Преимущества для энергетических компаний​
Анализируя данные о потреблении электроэнергии, энергетические компании могут точно получать характеристики потребления пользователей, осуществлять точное сегментирование пользователей, создавать системы оценки рисков платежей и предоставлять дифференцированные услуги для пользователей с различными моделями потребления. На основе результатов анализа данных можно реализовать дифференцированные тарифы на электроэнергию в периоды пикового и непикового спроса, используя рычаги цен для балансировки колебаний, оптимизации производства и распределения электроэнергии, а также повышения энергоэффективности. Кроме того, умные счетчики позволяют быстро обнаруживать аномалии в сети, включая предупреждение о стихийных бедствиях и их ликвидацию, управление аварийными отключениями, обнаружение краж и другие меры безопасности.

​Преимущества для общества и окружающей среды​
Анализ поведения потребления электроэнергии помогает рационально организовать использование электроэнергии, повышает энергоэффективность, способствует энергосбережению и сокращению выбросов. Он также способствует развитию чистых и возобновляемых источников энергии, таких как ветровая и солнечная, снижая зависимость от невозобновляемых источников энергии и способствуя охране окружающей среды и устойчивому развитию.

​III. Применение анализа данных умных счетчиков​
​Прогнозирование нагрузки на электрическую сеть​

• ​Классификация и применение: В зависимости от цикла прогнозирования, он делится на долгосрочный (годовой, для годового планирования технического обслуживания и управления), среднесрочный (месячный, для планирования технического обслуживания, поставки топлива и планирования технического обслуживания блоков), краткосрочный (дневной, для планирования выработки и краткосрочного технического обслуживания) и сверхкраткосрочный (часовой, для планирования оперативного диспетчерского управления). Результаты прогнозирования напрямую определяют будущий региональный спрос на электроэнергию и планирование мощности сети.
• ​Методы прогнозирования:
• Традиционные методы: регрессионный анализ, экспоненциальное сглаживание, взвешенный итеративный метод наименьших квадратов.
• Улучшенные традиционные методы: адаптивное прогнозирование, стохастические временные ряды, машины опорных векторов.
• Программные алгоритмы: генетические алгоритмы, нечеткая логика, нейронные сети, экспертные системы.
  Исследования показывают, что методы прогнозирования нагрузки, основанные на технологиях машинного обучения, могут учитывать корреляции между домохозяйствами и повышать точность. Долгосрочное прогнозирование требует всестороннего учета факторов, таких как потребление энергии, национальный доход и рост населения.

​Обнаружение аномального потребления электроэнергии​

• ​Текущие проблемы: Кража и незаконное использование электроэнергии представляют собой нетехнические потери, реализуемые через подделку счетчиков и несанкционированные подключения, вызывая значительные经济损失。这部分内容似乎被意外地翻译成了中文，让我重新翻译成俄语。

  ​Обнаружение аномального потребления электроэнергии​

  • ​Текущие проблемы: Кража и незаконное использование электроэнергии представляют собой нетехнические потери, реализуемые через подделку счетчиков и несанкционированные подключения, вызывая значительные экономические потери для энергетических компаний и увеличивая нагрузку на поставки.
  • ​Методы обнаружения: Умные счетчики могут обнаруживать аномалии, такие как открытие шкафа счетчика, изменение проводки и обновление программного обеспечения, что позволяет своевременно обнаруживать кражи. Сравнивая данные от главных и подчиненных счетчиков, можно эффективно выявить аномальное потребление.
    Исследования предлагают различные технические решения против краж, включая платформы на основе микропроцессоров DSP, системы обнаружения вторжений AMIDS, модели поддержки векторных машин на основе генетических алгоритмов и модели взаимодействия между энергетическими компаниями и кражами на основе теории игр.

  ​Управление спросом в энергетических системах​

  • ​Определение: Потребители электроэнергии корректируют свои собственные модели потребления в ответ на сигналы рыночных цен или стимулы энергетических компаний, с акцентом на различные стратегии ценообразования.
  • ​Классификация стратегий ценообразования:
  • Цены, зависящие от времени: Отражают различия в затратах в различные периоды, включая сезонные и пиковые/непиковые цены.
  • Цены в реальном времени: Цены устанавливаются в реальном времени на основе предложения и спроса, направляя пользователей на использование электроэнергии в непиковые часы.
  • Критические пиковые цены: Дополняют цены, зависящие от времени, и цены в реальном времени, добавляя дополнительные пиковые тарифы, отражающие краткосрочные затраты на поставку.
    Исследования показывают, что разумные стратегии ценообразования могут эффективно направлять поведение пользователей, балансировать нагрузку в пиковые и непиковые часы, а также повышать эффективность работы сети.

  ​Управление интерактивным механизмом обратной связи​

  • ​Основная логика: Энергетические компании используют статистический анализ данных счетчиков для проведения глубоких исследований поведения потребления пользователей, предоставления разумных рекомендаций по использованию и содействия положительным взаимодействиям между пользователями и энергетическими компаниями для взаимной выгоды.
    Исследования включают количественную оценку отношения пользователей через опросы, понимание концепций потребления с помощью методов принятия решений и идентификацию нагрузки на основе сравнения сходства. Эти исследования предоставляют теоретическое и практическое руководство для проектирования эффективных механизмов взаимодействия с пользователями.

  ​Защита безопасности и конфиденциальности​

  • ​Риски: Умные сети используют коммуникации и ИТ для оптимизации передачи и распределения электроэнергии. В системах AMI большое количество данных, автоматически собираемых умными счетчиками, может включать персонально идентифицируемую информацию. Анализ данных о нагрузке может позволить сделать выводы о моделях использования бытовых приборов, что представляет собой риск для конфиденциальности.
  • ​Меры защиты и исследования: Существующие исследования предлагают различные схемы защиты конфиденциальности, включая анонимные и безопасные методы передачи данных высокой частоты, проектирование протоколов конфиденциальности и оценку существующих решений на основе сложности и эффективности. Эти усилия предоставляют технические решения для балансировки использования данных и защиты конфиденциальности.

  ​IV. Заключение​
  С постоянным развитием систем умного управления энергией в рамках умных сетей, умные счетчики будут постепенно становиться все более распространенными среди домашних пользователей. Их ценность особенно проявляется в помощи пользователям в избегании пикового использования и экономии затрат, снижении производственных расходов для бизнеса, а также поддержке энергетических компаний и государственных органов в прогнозировании нагрузки и достижении целей энергосбережения. При полном использовании преимуществ данных счетчиков необходимо приоритетно уделять внимание безопасности и защите конфиденциальности пользователей.