Stor Dataanalys av Smarta Mätare: Värde Befintliga Fördelar och Tillämpningsmöjligheter

 I.Introduktion​
​Bakgrund till energi och smarta nät​
Sedan det 21:a århundradet har den ökande utarmningen av förnybara energikällor och den försämrade ekologiska miljöföroreningen gjort energifrågor till en viktig begränsning för mänsklighetens utveckling. Som en effektiv och ren sekundär energikälla spelar el en betydande roll i energistrukturen. För att möta den växande efterfrågan på el och anpassa sig till de mångsidiga kraven på kraftutveckling, har byggandet av ett säkert, tillförlitligt, rent, miljövänligt, ekonomiskt och interaktivt smart nät blivit en nyckelfokus för utvecklingen.

​Kärnrollen för smarta mätare​
Smarta mätare är viktiga komponenter i smarta nät. De har kärnfunktioner som insamling av rådata om elförbrukning, lagring av elektricitetsinformation, tvåvägsmätning med flera tariffer, användarkontroll och tvåvägskommunikation, vilket skapar grundvalen för integrerad analys och optimering av elförbrukningsinformation. Efter distribution kan elbolag automatiskt läsa elförbrukningsdata var 15:e minut. Denna högfrekventa insamling genererar massiva mängder elförbrukningsinformation, vilket utgör stordataresurser inom elkraftsindustrin. Djupgrävande och analys av dessa data kan erbjuda innovativa tjänster för flera intressenter, vilket representerar den kärnvärde som smarta mätare har.

​II. Fördelar med analys av stordata från smarta mätare​
​Fördelar för elanvändare​
Smarta mätare erbjuder omfattande informationsutbytestjänster, vilket möjliggör realtidsöverföring av elförbrukningsinformation och aktuella elpriser. Detta hjälper användare att vetenskapligt planera sin elförbrukning, justera konsumtionsmönster, undvika toppbelastningar i nätet, uppnå energibesparingar och emissionssänkning samt optimera livsstilen. Industriella och kommersiella användare kan rimligt arrangera produktion och verksamhet baserat på eldata, vilket ger en signifikant minskning av produktionskostnader genom att flytta användningstider.

​Fördelar för elbolag​
Genom att analysera elförbrukningsdata kan elbolag exakt erhålla karaktäristiska egenskaper hos användares konsumtionsbeteende, uppnå noggrann användarsegmentering, etablera riskbedömningsystem för betalning och erbjuda differentierade tjänster för användare med olika konsumtionsmönster. Baserat på resultaten av dataanalys kan differentierade elpriser implementeras under topp- och dalperioder, vilket balanserar svängningar genom prissättning, optimerar produktion och distribution av el samt förbättrar energieffektiviteten. Dessutom möjliggör smarta mätare snabb identifiering av nätanomalier, inklusive katastrofvarningar och hantering, strömavbrottshantering, stöldidentifiering och andra säkerhetskontroller.

​Fördelar för samhälle och miljö​
Analys av elförbrukningsbeteende bidrar till att rimligt arrangera elförbrukning, förbättra energieffektiviteten och främja energibesparingar och emissionssänkning. Det underlättar också utvecklingen av rena och förnybara energikällor som vind- och solenergi, minskar beroendet av icke-förnybara energikällor och bidrar till miljöskydd och hållbar utveckling.

​III. Tillämpningar av analys av smarta mätardata​
​Elbelastningsprognos​

• ​Klassificering och användning: Baserat på prognoscykeln delas det upp i långsiktig prognos (årlig, för årlig underhållsplanering och drift), mellansiktig prognos (månadsvis, för underhållsplanering, bränsleleverans och enhetsunderhåll), kort sikt (dagligen, för daglig generationsplanering och korttidsunderhåll) och ultrakort sikt (timvis, för realtidsprioritering). Prognosresultaten avgör direkt framtida regional elförbrukning och nätets kapacitetsplanering.
• ​Prognosmetoder:
• Traditionella metoder: regressionsanalys, exponentiell utjämning, viktad iterativ minsta kvadrater.
• Förbättrade traditionella metoder: adaptiv prognos, stokastiska tidsserier, stödvektormaskiner.
• Programvarualgoritmer: genetiska algoritmer, oskarpa logik, neuronnät, expertsystem.
  Forskning visar att belastningsprognosmetoder baserade på maskininlärningsteknik kan ta hänsyn till hushållskorrelationer och förbättra noggrannheten. Långsiktig prognos kräver en omfattande övervägande av faktorer som energiförbrukning, nationell inkomst och befolkningsökning.

​Identifiering av avvikande elförbrukning​

• ​Aktuella problem: Stöld och olaglig elförbrukning utgör tekniska förluster, genomförs genom manipulering av mätare och obehöriga kopplingar, vilket orsakar betydande ekonomiska förluster för elbolag och ökar leveransbördan.
• ​Identifieringsmetoder: Smarta mätare kan identifiera avvikelser som öppning av mätarkassett, ändringar i ledning och programuppdateringar, vilket möjliggör snabb identifiering av stöld. Genom att jämföra data från huvudmätare och underordnade mätare kan avvikande förbrukning effektivt identifieras.
  Forskning har föreslagit olika lösningar för stöldbekämpning, inklusive plattformar baserade på DSP-mikroprocessorer, AMIDS-intrusionsskyddssystem, stödvektormodeller baserade på genetiska algoritmer och modeller baserade på spelteori för interaktioner mellan elbolag och stöld.

​Hanteringen av efterfrågerespons i elkraftsystem​

• ​Definition: Elförbrukare anpassar sina inbyggda konsumtionsmönster i respons till marknadspris signaler eller incitament från elbolag, med fokus på olika prissättningsstrategier.
• ​Prissättningsstrategiklassificering:
• Tidigare prissättning: Reflekterar kostnads skillnader över perioder, inklusive säsong och topp/dalpriser.
• Real tids prissättning: Priser fastställs i realtid baserat på efterfråge och tillgång, leder användare att flytta användning till daltider.
• Kritiska topp priser: Bygger på tidigare och real tids prissättning med ytterligare topp takster, reflekterar korttids tillhandahållnings kostnader.
  Studier visar att rimliga prissättningsstrategier effektivt kan leda användarbeteende, balansera topp och dal belastningar, och förbättra nätets driftseffektivitet.

​Hanteringen av interaktiv feedback mekanism​

• ​Kärnlogik: Elbolag använder statistisk gruvdrift av mätardata för att ​utföra djupgående forskning om​ användarnas konsumtionsbeteende, erbjuda rimliga användningstips och främja positiva interaktioner mellan användare och elbolag för gemensam fördel.
  Forskning inkluderar kvantisering av användarattityder genom enkäter, förståelse för konsumtionskoncept via beteendebaserade beslutsmetoder, och lastidentifiering baserad på likhetsjämförelser. Dessa studier ger teoretisk och praktisk vägledning för design av effektiva användarinteraktionsmekanismer.

​Säkerhet och integritetsskydd​

• ​Risker: Smarta nät använder kommunikation och IT för att optimera eltransmission och -distribution. I AMI-system kan de stora mängderna data som automatiskt samlas in av smarta mätare inkludera personligt identifierbar information. Analyser av belastningsdata kan ge antydningar om apparaturanvändningsmönster, vilket innebär integritetsrisker.
• ​Skyddsåtgärder och forskning: Existerande studier föreslår olika integritetsskyddslösningar, inklusive anonyma säkra frekvensdataöverföringsmetoder, design av integritetsprotokoll och utvärderingar av befintliga lösningar baserade på komplexitet och effektivitet. Dessa ansträngningar ger tekniska lösningar för att balansera dataanvändning och integritetsskydd.

​IV. Sammanfattning​
Med den fortsatta utvecklingen av smarta energihanteringssystem under smarta nät kommer smarta mätare gradvis att bli allmänt förekommande bland hushållsanvändare. Deras värde är ​framträdande​ demonstrerat i att hjälpa användare undvika toppanvändning och spara kostnader, hjälpa företag att minska produktionskostnader, och stödja elbolag och myndigheter i belastningsprognoser och uppnå energibesparingsmål. Samtidigt som man fullt ut utnyttjar fördelarna med mätardata, är det viktigt att prioritera användarsäkerhet och integritetsskydd.