Tehnologija velikih podatkov
in napovedovanje obremenitve
Tehnologija velikih podatkov in napovedovanje obremenitve
Tehnologija velikih podatkov je nastajajoča tehnologija, ki se uporablja za nize podatkov, kjer je velikost podatkov tako velika in je običajna tehnološka orodja, povezana s podatki, težko zajeti in upravljati. Običajna tehnologija, povezana s podatki, uporablja dosleden, enoten, tradicionalen okvir za upravljanje podatkov, ki je primeren le za podatke z nizko raznolikostjo in obsegom. Če prihajajo iz različnih nizov podatkov, podatki ne bodo korelirani v prostoru in času, poleg tega jih je težko povezati z enotnim in posplošenim modelom elektroenergetskega sistema. Zato tradicionalna tehnologija ne bo več zagotavljala zanesljivega upravljanja podatkov. Na ta način tehnologija velikih podatkov zagotavlja integrirane arhitekture za kompleksno električno omrežje, učinkovito analizo podatkov za vnaprejšnje zavedanje neugodne situacije in različne metode obdelave podatkov. Izboljšana in varna dvosmerna komunikacija in upravljanje povezanih velikih podatkov sta potrebna za pretvorbo obremenitev v vire.
Pametni števci in sistemi za upravljanje z energijo so orodja, ki pomagajo pri učinkovitem upravljanju in nadzoru nad porabo električne energije. Pametni števci so digitalni števci, ki omogočajo merjenje in prenos podatkov o porabi električne energije v realnem času. Sistemi za upravljanje z energijo pa so programi in naprave, ki pomagajo pri nadzoru, analizi in optimizaciji porabe električne energije v gospodinjstvih, podjetjih in industriji. Pametni števci lahko zagotavljajo natančne in zanesljive podatke o porabi električne energije, kar omogoča boljšo kontrolo nad stroški in bolj učinkovito upravljanje z energijo. Poleg tega lahko pametni števci omogočajo tudi upravljanje s porabo električne energije z oddaljene lokacije, kar omogoča boljši nadzor in prilagajanje porabe na podlagi trenutnih potreb. Sistemi za upravljanje z energijo pa omogočajo še naprednejše funkcije, kot so nadzor porabe energije na posameznih napravah in sistemih, avtomatsko prilagajanje porabe na osnovi zunanjih dejavnikov, kot so vreme in poraba drugih naprav ter možnosti spremljanja porabe s pametnimi telefoni in drugimi mobilnimi napravami. Skupaj lahko pametni števci in sistemi za upravljanje z energijo pomagajo pri zmanjševanju porabe energije, prihranku denarja in izboljšanju učinkovitosti uporabe energije.
S pomočjo pametnih števcev in različnih aplikacij za pametne telefone lahko potrošniki spremljajo svoje dnevne, tedenske in mesečne stroške, ter ugotovijo, katere naprave v njihovem domu porabijo največ električne energije, in tako izboljšajo energetsko učinkovitost svojega gospodinjstva.
Pametni števci in sistemi za upravljanje z energijo so orodja, ki pomagajo pri učinkovitem upravljanju in nadzoru nad porabo električne energije. Pametni števci so digitalni števci, ki omogočajo merjenje in prenos podatkov o porabi električne energije v realnem času. Sistemi za upravljanje z energijo pa so programi in naprave, ki pomagajo pri nadzoru, analizi in optimizaciji porabe električne energije v gospodinjstvih, podjetjih in industriji. Pametni števci lahko zagotavljajo natančne in zanesljive podatke o porabi električne energije, kar omogoča boljšo kontrolo nad stroški in bolj učinkovito upravljanje z energijo. Poleg tega lahko pametni števci omogočajo tudi upravljanje s porabo električne energije z oddaljene lokacije, kar omogoča boljši nadzor in prilagajanje porabe na podlagi trenutnih potreb. Sistemi za upravljanje z energijo pa omogočajo še naprednejše funkcije, kot so nadzor porabe energije na posameznih napravah in sistemih, avtomatsko prilagajanje porabe na osnovi zunanjih dejavnikov, kot so vreme in poraba drugih naprav ter možnosti spremljanja porabe s pametnimi telefoni in drugimi mobilnimi napravami. Skupaj lahko pametni števci in sistemi za upravljanje z energijo pomagajo pri zmanjševanju porabe energije, prihranku denarja in izboljšanju učinkovitosti uporabe energije.
S pomočjo pametnih števcev in različnih aplikacij za pametne telefone lahko potrošniki spremljajo svoje dnevne, tedenske in mesečne stroške, ter ugotovijo, katere naprave v njihovem domu porabijo največ električne energije, in tako izboljšajo energetsko učinkovitost svojega gospodinjstva.
Milijon podatkov pametnih števcev je simuliranih za dostop do posameznih domov. S pomočjo različnih pripomočkov se izvajajo analize obremenitve potrošnikov. To pomaga javnim službam pri zagotavljanju natančnejše predstavitve količine energije, ki jo porabijo potrošniki, z večjo natančnostjo. Poizvedbe, osredotočene na potrošnike in komunalne storitve, so razvite za ustvarjanje spletnega sistema za upravljanje porabe energije v realnem času, predstavljenega v obliki grafov in poročil, do katerih lahko potrošniki in ponudniki storitev dostopajo na daljavo. Lastnikom gospodinjstev bo vizualizacija porabe energije na ravni naprave omogočila boljše upravljanje naprav za nižje račune za energijo.
Veliko dela je bilo opravljenega na področju analitike podatkov pametnih števcev, ki vključuje napovedovanje obremenitve, odkrivanje nepravilnosti, strategijo oblikovanja obremenitve in dinamično določanje cen. Vendar pa odjemalci prejemajo informacije o porabi energije le preko računov ali programov, kjer so podatki zastareli in nedostopni. Tradicionalne tehnike skladiščenja podatkov se soočajo z izzivi pri podpiranju shranjevanja velikih podatkov z energijo za monetizacijo teh podatkov.
Z omogočanjem množičnega shranjevanja podatkov o energiji in analitike, je mogoče s sinergijo potrošnikov in javnih služb doseči naslednje rezultate:
- boljše sodelovanje javnih služb s potrošniki v zelo velikem obsegu,
- s pomočjo podatkov pametnih števcev velike populacije lahko javne službe natančneje zagotovijo rezultate monetizacije in usmerijo politike varčevanja z energijo, da bi pomagale širši skupini potrošnikov,
- potrošniki lahko sprejemajo povratne informacije in izboljšanje varčevanja z energijo s kasnejšim zmanjšanjem ogljičnega odtisa.
Delitev dela odgovornosti za delovanje in monetizacijo električnega omrežja med različne zainteresirane strani, tj. lastnike stanovanj, lastnike skupnosti in državne lastnike, bo zmanjšalo veliko obremenitev nadzornega centra glavnega komunalnega podjetja, ne da bi pri tem ogrozila njihovo glavno vlogo pri razvoju in delovanju omrežja.
Napovedovanje obremenitve
Eden od glavnih problemov, s katerimi se soočajo elektrogospodarstva, je neznano prihodnje povpraševanje po električni energiji, ki ga je treba pravilno oceniti. Da bi se izognili prekinitvam v oskrbi z električno energijo zaradi obveznosti izpolnjevanja potreb po obremenitvi, je treba pravilno oceniti prihodnje potrebe po energiji in konične potrebe. Napovedane vrednosti bi lahko nato vključili v načrtovanje elektroenergetskega sistema. Tako je napovedovanje potreb po obremenitvi eno od temeljnih meril, na katerih temelji načrtovanje proizvodnje, prenosa in distribucije električne energije.
Zanima nas, kako je mogoče uporabiti podatke, zbrane preko pametnega merjenja, za napovedovanje povpraševanja po energiji. Pomemben del razvoja pametnih omrežij je namestitev in uporaba porazdeljene proizvodnje v električnih omrežjih.
Regulacija napetosti in frekvence je bistvenega pomena za stabilnost omrežja, povečana sončna fotonapetostna proizvodnja pa vpliva na regulacijo teh lastnosti omrežja. Neuspešno upravljanje regulacije omrežja lahko povzroči prekinitev dobave, poškodbe opreme ali denarne kazni zaradi neizpolnjevanja regulativnih zahtev. Porazdeljena fotonapetostna generacija prav tako ustvarja tveganje otočenja.
Problem rekonfiguracije omrežja se rešuje tako, da se za določitev optimalne topologije omrežja z najmanjšimi izgubami v prihodnosti stalno uporablja napovedana obremenitev. Konfiguracija omrežja spreminja topologijo distribucijskega omrežja, da se izboljša zmogljivost distribucijskega sistema, ne da bi pri tem kršili obratovalne omejitve sistema. Izboljšanje distribucijskega sistema pomeni zmanjšanje izgub energije in izboljšanje napetostnih profilov. Tradicionalna rekonfiguracija distribucijskega omrežja je enkratna operacija za doseganje najmanjših izgub s preoblikovanjem omrežja iz ene topologije v drugo, vendar z vse večjim prodiranjem obnovljivih virov energije, kar prinaša vse bolj stohastična odstopanja v profilih obremenitve in večje izzive pri rekonfiguraciji distribucijskega sistema. Če je mogoče napovedovati profil obremenitve distribucijskega sistema, je lahko dinamično preoblikovanje distribucijskega sistema učinkovitejše in uspešnejše.
Problem rekonfiguracije omrežja se rešuje tako, da se za določitev optimalne topologije omrežja z najmanjšimi izgubami v prihodnosti stalno uporablja napovedana obremenitev. Konfiguracija omrežja spreminja topologijo distribucijskega omrežja, da se izboljša zmogljivost distribucijskega sistema, ne da bi pri tem kršili obratovalne omejitve sistema. Izboljšanje distribucijskega sistema pomeni zmanjšanje izgub energije in izboljšanje napetostnih profilov. Tradicionalna rekonfiguracija distribucijskega omrežja je enkratna operacija za doseganje najmanjših izgub s preoblikovanjem omrežja iz ene topologije v drugo, vendar z vse večjim prodiranjem obnovljivih virov energije, kar prinaša vse bolj stohastična odstopanja v profilih obremenitve in večje izzive pri rekonfiguraciji distribucijskega sistema. Če je mogoče napovedovati profil obremenitve distribucijskega sistema, je lahko dinamično preoblikovanje distribucijskega sistema učinkovitejše in uspešnejše.
Nekatere tehnike za napovedovanje porabe električne energije:
- Za napovedovanje povpraševanja po električni obremenitvi se uporablja umetna nevronska mreža. Velika prednost te metode nad ostalimi tehnologijami je, da omrežje omogoča takojšnjo odločitev z minimalnim izračunom za dane vhodne podatke, medtem ko klasične tehnike zahtevajo zapletene matematične izračune za napovedovanje prihodnjih vrednosti obremenitve. Učinkovitost predlagane metode je bila primerjana z nekaterimi tradicionalnimi metodami napovedovanja obremenitve, rezultat pa je pokazal, da je ta pristop boljši.
- Linearna regresija je metoda, ki se uporablja, ko je očiten trend v preteklih podatkih napovedi.
- Linearna regresija je model, ki omogoča poznavanje razmerja med spremenljivko odziva (poraba energije) in spremenljivkami povratka (druge spremenljivke). Cilj regresijske analize kot vzročne metode je napovedovanje povpraševanja po energiji iz enega ali več vzrokov (neodvisnih spremenljivk), ki so lahko na primer dan v tednu, cena energije, prisotnost v stanovanju ali druge spremenljivke.
Varnostni vidiki
Nobena rešitev ni popolna brez nekaterih robustnih varnostnih mehanizmov. Dejstvo, da naprave pogosto uporabljajo poceni strojno opremo nižjega cenovnega razreda za komunikacijo po zraku in jih je mogoče namestiti na oddaljenih območjih z minimalnim nadzorom, so glavni cilji kibernetskih napadov. Vsaka prej omenjena omrežna tehnologija ponuja lastne varnostne mehanizme za prenose po zraku, razlikujejo se glede na raven zaščite, ki jo ponujajo. Vse naprave morajo zagotavljati zaščito pred napadi.