Big podaci analiza pametnih brojila: vrednost prednosti i perspektive primene

 I. Uvod​
​Pozadina energetike i pametnih mreža​
Od 21. veka, rastući iscrpljivanje navedivih izvora energije i pogoršanje ekološke okružne zagađenja su činile pitanja energije ključnim ograničenjem razvoja ljudskog druствa. Kao učinkovit i čist sekundarni izvor energije, električna energija zauzima značajnu poziciju u strukturi energije. Da bi se zadovoljila rastuća potreba za električnom energijom i prilagođena raznovrsna zahteva za razvojem elektroenergetske industrije, izgradnja sigurne, pouzdane, čiste, ekološki prihvatljive, ekonomične i interaktivne pametne mreže postala je ključni fokus razvoja.

​Temeljna uloga pametnih brojila​
Pametna brojila su ključni sastojci pametnih mreža. Ona poseduju temeljne funkcije poput sakupljanja sirovih podataka o potrošnji električne energije, čuvanja informacija o električnoj energiji, dvosmernog višetarifnog merenja, kontrola na strani korisnika i dvosmernog komunikacije, formirajući osnovu za integralnu analizu i optimizaciju informacija o potrošnji električne energije. Nakon implementacije, električne kompanije mogu automatski čitati podatke o potrošnji električne energije svakih 15 minuta. Ova visokofrekventna skupljačka generiše ogromne količine podataka o potrošnji električne energije, čineći veliku bazu podataka u elektroenergetske industriji. Duboko iskopavanje i analiza ovih podataka može pružiti inovativne usluge mnogim interesovanim stranama, što predstavlja temeljnu vrednost pametnih brojila.

​II. Prednosti analize velikih podataka pametnih brojila​
​Prednosti za potrošače električne energije​
Pametna brojila pružaju kompleksne funkcije razmene informacija, omogućavajući stvarno-vremensku prenos informacija o potrošnji električne energije i trenutne cene električne energije. To pomaže korisnicima da znanstveno planiraju svoju potrošnju električne energije, prilagode modele potrošnje, izbegnu vrhunske opterećenja mreže, dostignu uštedu energije i smanjenje emisija, te optimiziraju svoj način života. Industrijski i trgovinski korisnici mogu razumno organizovati proizvodnju i operativne aktivnosti na osnovu podataka o električnoj energiji, znatno smanjujući troškove proizvodnje pomerenjem vremena upotrebe.

​Prednosti za električne kompanije​
Analizirajući podatke o potrošnji električne energije, električne kompanije mogu tačno dobiti karakteristike ponašanja potrošača, ostvariti preciznu segmentaciju korisnika, uspostaviti sisteme procene rizika plaćanja i pružiti diferencirane usluge korisnicima sa različitim modelima potrošnje. Na osnovu rezultata analize podataka, mogu se primeniti diferencirane cene električne energije tokom vrhunskih i nevrhunskih perioda, koristeći cenu kao mehanizam za balansiranje fluktuacija, optimizaciju proizvodnje i distribucije električne energije, i poboljšanje efikasnosti energije. Takođe, pametna brojila omogućavaju brzo otkrivanje anomalija u mreži, uključujući upozorenja o katastrofama i njihovo rešavanje, upravljanje ispadima, otkrivanje krađe i drugih bezbednosnih kontrole.

​Prednosti za društvo i okruženje​
Analiza ponašanja potrošnje električne energije pomaže racionalno organizovanju potrošnje električne energije, poboljšava efikasnost energije i promoviše uštedu energije i smanjenje emisija. Takođe podstiče razvoj čistih i obnovljivih izvora energije, poput vjetra i sunca, smanjujući zavisnost od navedivih izvora energije i doprinoseći zaštiti okruženja i održivom razvoju.

​III. Primene analize podataka pametnih brojila​
​Prognoza opterećenja mreže​

• ​Klasifikacija i upotreba: Na osnovu ciklusa prognoze, deli se na dugoročnu prognozu (godišnju, za godišnje planiranje održavanja i upravljanje), srednjerocnu prognozu (mesečnu, za planiranje održavanja, snabdevanje gorivom i planiranje održavanja jedinica), kratkorocnu prognozu (dnevnu, za dnevno planiranje proizvodnje i kratko održavanje) i ultrakratkorocnu prognozu (satnu, za stvarno-vremensko planiranje raspoređivanja). Rezultati prognoze direktno određuju buduće regionalne potrebe za električnom energijom i planiranje kapaciteta mreže.
• ​Metode prognoze:
• Tradicionalne metode: regresiona analiza, eksponencijalno izgladjivanje, ponderisana iterativna najmanja kvadrata.
• Unapređene tradicionalne metode: adaptivna prognoza, stohastički vremenski nizovi, mašine sa potpornim vektorima.
• Softverski algoritmi: genetski algoritmi, neizrazita logika, neuronske mreže, ekspertni sistemi.
  Istraživanja pokazuju da metode prognoze opterećenja bazirane na tehnologijama mašinskog učenja mogu uzeti u obzir korelacije u kućanstvima i poboljšati tačnost. Dugoročna prognoza zahteva kompletan pregled faktora kao što su potrošnja energije, nacionalni prihod i rast populacije.

​Otkrivanje anormalne potrošnje električne energije​

• ​Trenutni problemi: Krađa i nezakonito korišćenje električne energije predstavljaju netehničke gubitke, implementirane kroz manipulaciju brojila i neautorizovane veze, koje dovode do značajnih ekonomskih gubitaka električnim kompanijama i povećavaju opterećenje snabdevanja.
• ​Metode detekcije: Pametna brojila mogu detektovati anomalije poput otvaranja kutije brojila, promena vezanja i ažuriranja softvera, omogućavajući pravo vreme detekcije krađe. Uspoređivanjem podataka glavnih brojila i podređenih brojila, anormalna potrošnja može biti efikasno identifikovana.
  Istraživanja su predložila razne tehničke rešenja za prevenciju krađe, uključujući platforme bazirane na DSP mikroprocesoru, AMIDS sisteme za detekciju intruzija, modeli bazirani na genetskim algoritmima i modeli bazirani na teoriji igara za interakcije između kompanija i krađe.

​Upravljanje odzivom potražnje u sistemima električne energije​

• ​Definicija: Korisnici električne energije prilaze svojim prirodnim modelima potrošnje u odgovoru na signale tržišnih cena ili stimulativa kompanija, sa fokusom na različite strategije cijenjenja.
• ​Klasifikacija strategija cijenjenja:
• Vremensko cijenjenje: Reflektuje razlike u troškovima tokom različitih perioda, uključujući sezonsko i vrhunsko/nevrhunsko cijenjenje.
• Stvarno-vremensko cijenjenje: Cene se postavljaju u stvarnom vremenu na osnovu ponude i potražnje, vodeći korisnike da pomere svoju upotrebu u nevrhunske periode.
• Kritično vrhunsko cijenjenje: Zasnovano na vremenskom i stvarno-vremenskom cijenjenju, sa dodatnim vrhunskim stopama, reflektujući kratkoročne troškove snabdevanja.
  Istraživanja pokazuju da razumne strategije cijenjenja mogu efikasno voditi ponašanje korisnika, balansirati vrhunske i nevrhunske opterećenja i poboljšati efikasnost operacije mreže.

​Upravljanje interaktivnim mehanizmom povratne informacije​

• ​Temeljna logika: Električne kompanije koriste statističko iskopavanje podataka brojila da ​provedu duboka istraživanja​ o ponašanju potrošača, pruže razumne savete o upotrebi i podsticu pozitivne interakcije između korisnika i kompanija za zajedničku korist.
  Istraživanja uključuju kvantifikaciju stavova korisnika putem anketiranja, razumevanje koncepta potrošnje putem metoda odlučivanja o ponašanju, i identifikaciju opterećenja na osnovu upoređivanja sličnosti. Ova istraživanja pružaju teorijska i praktična uputstva za dizajniranje efikasnih mehanizama interakcije sa korisnicima.

​Zaštita bezbednosti i privatnosti​

• ​Rizici: Pametne mreže koriste komunikaciju i IT da optimizuju prenos i distribuciju električne energije. U AMI sistemima, ogroman broj podataka automatski sakupljenih pametnim brojilima može uključivati lično identifikabilne informacije. Analiza podataka o opterećenju može izvesti na modele korišćenja uređaja, stvarajući rizike privatnosti.
• ​Mere zaštite i istraživanja: Postojeća istraživanja predlažu razne sheme zaštite privatnosti, uključujući anonimne bezbedne metode visokofrekventnog prenosa podataka, dizajn privatnih protokola i procene postojećih rešenja na osnovu složenosti i efikasnosti. Ovi naporovi pružaju tehnička rešenja za balansiranje korišćenja podataka i zaštite privatnosti.

​IV. Zaključak​
Sa nastavkom napretka sistema pametnog upravljanja energijom u pametnim mrežama, pametna brojila će postepeno postati ubiquitous među kućanstvima. Njihova vrednost je ​izražena​ u pomoći korisnicima da izbegnu vrhunske opterećenja i uštede troškove, pomoći poslovima da smanje troškove proizvodnje, i podržati kompanije i vlade u prognozi opterećenja i ostvarivanju ciljeva uštede energije. Dok se potpuno iskorišćavaju prednosti podataka brojila, neophodno je prioritet dati bezbednosti i zaštiti privatnosti korisnika.