Аналіз великих даних інтелектуальних лічильників: цінність перевага та перспективи застосування

 I.Вступ​
​Позад інергетики та розумних електромереж​
З 21-го століття, зростання вичерпування невідновлюваних джерел енергії та погіршення екологічного забруднення стали критичними обмеженнями для розвитку людського суспільства. Як ефективне та чисте вторинне джерело енергії, електроенергія має значну роль у структурі енергетики. Для задоволення зростаючого попиту на електроенергію та адаптації до різноманітних потреб розвитку енергетики, будівництво безпечних, надійних, чистих, екологічно дружніх, економічних та інтерактивних розумних електромереж стало ключовим напрямком розвитку.

​Основна роль розумних лічильників​
Розумні лічильники є важливими компонентами розумних електромереж. Вони мають основні функції, такі як збирання необроблених даних про споживання електроенергії, зберігання інформації про електроенергію, двостороннє багатотарифне облікування, контроль на стороні користувача та двосторонню комунікацію, формуючи основу для комплексного аналізу та оптимізації інформації про споживання електроенергії. Після впровадження, енергетичні компанії можуть автоматично зчитувати дані про споживання електроенергії кожні 15 хвилин. Це часте збирання генерує велику кількість інформації про споживання електроенергії, що становить великі дані в енергетичній галузі. Глибоке викопування та аналіз цих даних може надавати інноваційні послуги для багатьох зацікавлених сторін, що представляє основну цінність розумних лічильників.

​II. Переваги аналізу великих даних розумних лічильників​
​Переваги для споживачів електроенергії​
Розумні лічильники надають повні функції обміну інформацією, що дозволяє реальний час передачі інформації про споживання електроенергії та поточні ціни на електроенергію. Це допомагає користувачам науково планувати своє споживання електроенергії, регулювати шаблони споживання, уникати пікових навантажень мережі, досягати економії енергії та зменшення викидів, та оптимізовувати свій спосіб життя. Промислові та комерційні користувачі можуть раціонально організовувати виробничі та операційні діяльності на основі даних про електроенергію, значно зменшуючи виробничі витрати шляхом перенесення часу використання.

​Переваги для енергетичних компаній​
Аналізуючи дані про споживання електроенергії, енергетичні компанії можуть точно отримати характеристики поведінки споживачів, досягти точного сегментування користувачів, встановити системи оцінки ризиків оплати та надавати диференційовані послуги для користувачів з різними моделями споживання. На основі результатів аналізу даних, можна впровадити диференційовані ціни на електроенергію під час пікових та не пікових періодів, використовуючи ціновий механізм для балансування коливань, оптимізації виробництва та розподілу електроенергії, та покращення енергоефективності. Крім того, розумні лічильники дозволяють швидке виявлення аномалій у мережі, включаючи попередження про надзвичайні ситуації та управління ними, управління відключеннями, виявлення крадіжок та інших заходів безпеки.

​Переваги для суспільства та середовища​
Аналіз поведінки споживання електроенергії допомагає раціонально організовувати її використання, покращує енергоефективність, та сприяє енергозбереженню та зменшенню викидів. Це також сприяє розвитку чистих та відновлюваних джерел енергії, таких як вітрові та сонячні, зменшує залежність від невідновлюваних джерел енергії та сприяє захисту середовища та сталому розвитку.

​III. Застосування аналізу даних розумних лічильників​
​Прогнозування навантаження електроенергії​

• ​Класифікація та застосування: На основі прогнозування циклу, воно поділяється на довгострокове прогнозування (річне, для планування річного технічного обслуговування та управління), середньострокове прогнозування (щомісячне, для планування технічного обслуговування, поставки палива та планування технічного обслуговування одиниць), короткострокове прогнозування (щоденне, для планування щоденного виробництва та короткострокового технічного обслуговування) та надкороткострокове прогнозування (годинне, для планування реального часу). Результати прогнозування безпосередньо визначають майбутній регіональний попит на електроенергію та планування капасітету мережі.
• ​Методи прогнозування:
• Традиційні методи: регресійний аналіз, експоненціальне згладжування, вагові ітеративні найменші квадрати.
• Вдосконалений традиційні методи: адаптивне прогнозування, стохастичні часові ряди, машини опорних векторів.
• Програмні алгоритми: генетичні алгоритми, нечітка логіка, нейронні мережі, експертні системи.
  Дослідження показують, що методи прогнозування навантаження, базовані на технологіях машинного навчання, можуть враховувати кореляції домогосподарств та покращити точність. Довгострокове прогнозування вимагає комплексного врахування факторів, таких як споживання енергії, національний дохід та зростання населення.

​Виявлення аномального споживання електроенергії​

• ​Поточні проблеми: Крадіжки та незаконне використання електроенергії становлять нетехнічні втрати, які реалізуються через маніпуляції з лічильниками та несанкціоновані підключення, що призводить до значних економічних втрат для енергетичних компаній та збільшення навантаження на постачання.
• ​Методи виявлення: Розумні лічильники можуть виявити аномалії, такі як відкриття коробок лічильників, зміни проводки та оновлення програмного забезпечення, що дозволяє своєчасне виявлення крадіжок. Шляхом порівняння даних головних та підпорядкованих лічильників, можна ефективно виявити аномальне споживання.
  Дослідження запропонували різні технічні рішення проти крадіжок, включаючи платформи на основі мікропроцесора DSP, системи виявлення вторгнень AMIDS, моделі машин опорних векторів на основі генетичних алгоритмів та моделі взаємодії енергетичних компаній та крадіжок на основі теорії ігор.

​Управління реакцією попиту в електроенергетичних системах​

• ​Визначення: Споживачі електроенергії змінюють свої внутрішні моделі споживання відповідно на сигнали ринкових цін або стимули енергетичних компаній, з основним фокусом на різних стратегіях ціноутворення.
• ​Класифікація стратегій ціноутворення:
• Ціни залежно від часу доби: Відображають різницю вартості в різні періоди, включаючи сезонні та пікові/не пікові ціни.
• Ціни в реальному часі: Ціни встановлюються в реальному часі на основі пропозиції та попиту, що направляє користувачів на перенесення використання на не пікові години.
• Критичні пікові ціни: Базуються на цінах залежно від часу доби та в реальному часі з додатковими піковими ставками, що відображають короткострокові витрати на постачання.
  Дослідження показують, що розумні стратегії ціноутворення можуть ефективно направляти поведінку користувачів, балансувати пікові та не пікові навантаження, та покращити ефективність операційної роботи мережі.

​Управління інтерактивними зворотними зв'язками​

• ​Основна логіка: Енергетичні компанії використовують статистичне видобування даних з лічильників, щоб ​провести глибокі дослідження​ поведінки споживання, надати раціональні рекомендації щодо використання та створити позитивні взаємодії між користувачами та енергетичними компаніями для взаємної вигоди.
  Дослідження включають кількісну оцінку ставлення користувачів через опитування, розуміння концепцій споживання за допомогою методів прийняття рішень, та ідентифікацію навантаження на основі порівняння подібності. Ці дослідження надають теоретичні та практичні рекомендації для проектування ефективних механізмів взаємодії з користувачами.

​Безпека та захист приватності​

• ​Ризики: Розумні електромережі використовують комунікаційні та ІТ-технології для оптимізації передачі та розподілу електроенергії. У системах AMI велика кількість даних, автоматично зібраних розумними лічильниками, може включати особисто визначальну інформацію. Аналіз даних про навантаження може вказувати на шаблони використання приладів, що створює ризики приватності.
• ​Захисні заходи та дослідження: Існуючі дослідження запропонували різні схеми захисту приватності, включаючи анонімні безпечні методи передачі високочастотних даних, дизайн протоколів приватності та оцінки існуючих рішень на основі складності та ефективності. Ці зусилля надають технічні рішення для балансування використання даних та захисту приватності.

​IV. Висновок​
З постійним розвитком систем розумного енергетичного управління в рамках розумних електромереж, розумні лічильники поступово стануть поширеними серед домогосподарств. Їхня цінність ​особливо​ проявляється в допомозі користувачам уникати пікового використання та зменшувати витрати, допомагати бізнесу зменшувати виробничі витрати, та підтримувати енергетичні компанії та уряди у прогнозуванні навантаження та досягненні цілей енергозбереження. При повному використанні переваг даних лічильників, важливо приділити пріоритет безпеці та захисту приватності користувачів.