Velika analiza podatkov pametnih merilnikov: Vrednost prednosti in uporabniške perspektive

 I.Uvod​
​Pozadje energije in pametnih omrežij​
Od 21. stoletja naprej se zmanjševanje neobnovljivih virov energije in poslabšanje ekološke onesnaženosti okolja postavljata kot ključni omejujoči faktorji za razvoj človeške družbe. Električna energija, ki je učinkovit in čist sekundarni vir energije, igra pomembno vlogo v strukturi energije. Za zadostitev naraščajočega povpraševanja po električni energiji in prilagoditev raznolikim zahtevam energetskega razvoja je bila izgradnja varnega, zanesljivega, čistega, prijaznega do okolja, gospodarsko učinkovitega in interaktivnega pametnega omrežja postala ključna prednostna naloga.

​Osrednja vloga pametnih merilnikov​
Pametni merilniki so bistveni sestavni deli pametnih omrežij. Imajo osrednje funkcije, kot so zbiranje surovih podatkov o porabi električne energije, shranjevanje informacij o električni energiji, dvosmerna večtarifna meritve, nadzor na strani uporabnika in dvosmerna komunikacija, kar tvori temelj za integrirano analizo in optimizacijo informacij o porabi električne energije. Po namestitvi lahko elektrarne samodejno bereta podatke o porabi električne energije vsakih 15 minut. Ta visokofrekvenčna zbirka ustvarja obsežne zbirke podatkov o porabi električne energije, ki predstavljajo velike podatkovne vire v električnem sektorju. Globoko iskanje in analiza teh podatkov lahko zagotovi inovativne storitve za več interesnih skupin, kar predstavlja osrednjo vrednost pametnih merilnikov.

​II. Prednosti analize velikih podatkov pametnih merilnikov​
​Prednosti za potrošnike električne energije​
Pametni merilniki zagotavljajo popolne funkcije za izmenjavo informacij, omogočajoč realnočasno prenos informacij o porabi električne energije in trenutnih cenah električne energije. To pomaga uporabnikom znanstveno načrtovati svojo porabo električne energije, prilagoditi vzorce porabe, izogibati se vrhunskim obremenitvam omrežja, doseči ušparjenje energije in zmanjšanje emisij ter optimizirati svoj način življenja. Industrijski in trgovinski uporabniki lahko na podlagi podatkov o električni energiji razumno organizirajo proizvodnjo in operativne dejavnosti, kar zelo zniža stroške proizvodnje premeščanjem časov uporabe.

​Prednosti za elektrarne​
S pomočjo analize podatkov o porabi električne energije lahko elektrarne natančno pridobijo lastnosti vedenja potrošnikov, dosežejo natančno segmentacijo uporabnikov, ustanovijo sisteme za oceno tveganj plačil in zagotavljajo različne storitve za uporabnike z različnimi vzorci porabe. Na podlagi rezultatov analize podatkov lahko med vrhunskimi in nerazgibnimi obdobji uvedejo različne cene električne energije, uporabljajo cene kot mehanizem za uravnavanje fluktuacij, optimizirajo proizvodnjo in distribucijo električne energije ter izboljšajo učinkovitost energije. Poleg tega omogočajo pametni merilniki hitro zaznavanje anomalij v omrežju, vključno s predupravišči in obvladovanjem katastrof, upravljanjem odrezov, zaznavanjem krajev in drugih varnostnih kontrol.

​Prednosti za družbo in okolje​
Analiza vedenja pri porabi električne energije pomaga razumno organizirati porabo električne energije, izboljša učinkovitost energije in spodbuja ušparjenje energije in zmanjšanje emisij. Spodbuja tudi razvoj čistih in obnovljivih virov energije, kot so vetreni in sončni viri, zmanjšuje odvisnost od neobnovljivih virov energije in prispeva k zaščiti okolja in trajnostnemu razvoju.

​III. Uporabe analize podatkov pametnih merilnikov​
​Prognose obremenitve​

• ​Klasifikacija in uporaba: Glede na cikel prognose se razdeli na dolgoročne prognose (letne, za letne načrte vzdrževanja in upravljanje), srednjeročne prognose (mesečne, za načrte vzdrževanja, dobavo goriva in načrte vzdrževanja enot), kratkoročne prognose (dnevne, za dnevne načrte proizvodnje in kratkoročno vzdrževanje) in ultrakratkoročne prognose (urovne, za načrte usmerjanja v realnem času). Rezultati prognoz neposredno določajo prihodnje regionalne povpraševanje po električni energiji in načrte zmogljivosti omrežja.
• ​Metode prognoziranja:
• Tradicionalne metode: regresijska analiza, eksponentno gladenje, uteženi iterativni najmanjši kvadrati.
• Izboljšane tradicionalne metode: prilagodljivo prognoziranje, stohastične časovne vrste, podporni vektorski stroji.
• Programske algoritme: genetski algoritmi, nejasna logika, nevronski mreži, stroji strokovnjakov.
  Raziskave kažejo, da metode prognoziranja obremenitve, temeljene na tehnologijah strojnega učenja, lahko upoštevajo povezanosti med domačili in izboljšajo natančnost. Dolgoročne prognose zahtevajo celosten pogled na dejavnike, kot so poraba energije, nacionalni dohodek in rast prebivalstva.

​Zaznavanje nenormalne porabe električne energije​

• ​Trenutni problemi: Kradljivost in nezakonito rabo električne energije predstavljata netehnične izgube, izvedene prek manipulacij z merilniki in nezakonitih povezav, kar povzroča znatne gospodarske izgube elektrarne in povečuje bremena oskrbe.
• ​Metode zaznavanja: Pametni merilniki lahko zaznajo anomalije, kot so odpiranje škatel merilnikov, spremembe v žiceh in posodobitve programske opreme, omogočajoč hiter zazov krade. Z primerjanjem podatkov glavnih in podrejenih merilnikov se lahko učinkovito zazna nenormalna poraba.
  Raziskave so predlagale različne tehnološke rešitve proti kradljivosti, vključno z platformami, temeljicimi na DSP mikroprocesorjih, sistemom AMIDS za zaznavanje ugriza, modeli podpornih vektorskih strojev, temeljicimi na genetskih algoritmih, in modeli za interakcije med utility in kradljivostjo, temeljicimi na teoriji iger.

​Upravljanje odziva povpraševanja v električnih sistemih​

• ​Definicija: Potrošniki električne energije prilagajajo svoje notranje vzorce porabe v odgovoru na signale tržnih cen ali pobude elektrarn, z osrednjim fokusom na različne strategije cijen.
• ​Razvrščanje strategij cijen:
• Cenovne strategije glede na čas: Odražajo razlike v stroških v različnih obdobjih, vključno s sezonskimi in vrhunskimi/nervrhunskimi cenami.
• Cene v realnem času: Cene so nastavljene v realnem času glede na ponudbo in povpraševanje, ki usmerjajo uporabnike k premiku uporabe v nerazgibna obdobja.
• Kritične vrhunske cene: Gradijo na cenovnih strategijah glede na čas in v realnem času z dodatnimi vrhunskimi stopnjami, ki odražajo kratkoročne stroške oskrbe.
  Raziskave kažejo, da lahko razumni censki sistemi učinkovito usmerjajo vedenje uporabnikov, uravnavajo vrhunska in nerazgibna obremenitev in izboljšajo učinkovitost delovanja omrežja.

​Upravljanje interaktivnega mehanizma povratne informacije​

• ​Osrednja logika: Elektrarne uporabljajo statistično rudarjenje podatkov merilnikov za ​globoko raziskovanje​ vedenja potrošnikov, zagotavljajo razumne predloge za uporabo in spodbujajo pozitivne interakcije med uporabniki in elektrarnami za vzajemno korist.
  Raziskave vključujejo kvantificiranje mnenj uporabnikov preko ankete, razumevanje konceptov porabe preko metod odločanja o vedenju in identifikacijo obremenitve na podlagi primerjav podobnosti. Te raziskave pružajo teoretične in praktične smernice za oblikovanje učinkovitih mehanizmov interakcije z uporabniki.

​Varnost in zaščita zasebnosti​

• ​Tveganja: Pametna omrežja uporabljata komunikacijske in IT tehnologije za optimizacijo prenosa in distribucije električne energije. V sistemih AMI lahko obsežni podatki, ki jih samodejno zbirajo pametni merilniki, vključujejo osebno identificirane informacije. Analiza podatkov o obremenitvi lahko sklepa o vzorceh uporabe naprav, kar predstavlja tveganje za zasebnost.
• ​Varnostne mere in raziskave: Obstajajoče raziskave predlagajo različne sheme za zaščito zasebnosti, vključno z anonimnimi varnimi metodi prenosa visokofrekvenčnih podatkov, načrtovanjem zasebnostnih protokolov in ocenami obstoječih rešitev glede na kompleksnost in učinkovitost. Ti prizadevanja pružajo tehnične rešitve za uravnavanje uporabe podatkov in zaščite zasebnosti.

​IV. Zaključek​
S stalnim napredkom pametnih sistemov upravljanja energije v pametnih omrežjih bodo pametni merilniki postali vedno bolj pogosti med gospodinjstvi. Njihova vrednost je ​razkošno​ prikazana pri pomaganju uporabnikom, da izogneta vrhunskim obremenitvam in prihranijo stroške, pomagajo podjetjem pri zmanjševanju stroškov proizvodnje in podpirajo elektrarne in vlade pri prognoziranju obremenitve in dosegu ciljev ušparjenja energije. Medtem ko se polnoma izkoristijo prednosti podatkov merilnikov, je ključnega pomena, da se prednostno obravnava varnost in zaščita zasebnosti uporabnikov.