Aplikácia inteligentných meračov v oblasti energetického marketingu čelí mnohým výzvam, ako je nepresný zber údajov, neosobetné služby a neefektívne prideľovanie zdrojov energie. Prostredníctvom vysokofrekvenčného zberu údajov, technológie prenosu v reálnom čase a hĺbkovej analýzy údajov sa dáta inteligentných meračov môžu použiť na zlepšenie kvality služieb energetických spoločností a na dosiahnutie personalizovaného marketingu. Hĺbková aplikácia multifunkčnej technológie inteligentných meračov vrátane diaľkového ovládania a viacriadeného merania významne zlepšila flexibilitu a efektívnosť správy energetických sietí. Tieto technické riešenia môžu efektívne optimalizovať pridelenie zdrojov energie, zlepšiť spokojnosť používateľov a stabilitu systému.
1 Aktuálny stav a výzvy údajov inteligentných meračov v marketingu energie
1.1 Aktuálny stav vývoja technológií v energetickom marketingu
Ako dôležité terminálové zariadenie inteligentnej mriežky hrá inteligentný meter základnú úlohu pri zbere, prenose a analýze údajov. Technológia moderného marketingu Power Marketing. Na základe funkcie zberu údajov v reálnom čase v reálnom čase realizuje komplexné monitorovanie správania spotreby elektrickej energie pomocou technológie internetu vecí a kombinuje technológiu cloud computingu a technológiu veľkých dát, aby sa preskúmalo personalizované potreby používateľov. V súčasnosti sa technológia Power Marketing pokrýva viaceré aspekty, ako je správa klasifikácie používateľov, analýza vzorov spotreby energie, predpovedanie záťaže a návrhy na úsporu energie, ktoré podporujú energetické spoločnosti, aby sa posunuli smerom k rafinovanej správe a službám. Zároveň inteligentné merače podporujú viacriadené meranie, predplatenie, obojsmernú komunikáciu a ďalšie funkcie, čo používateľom poskytuje transparentnejšiu a flexibilnejšiu metódu fakturácie. Tieto technické prostriedky nielen zlepšujú prevádzkovú efektívnosť energetických spoločností, ale tiež výrazne zlepšujú skúsenosti používateľov. Hĺbka a šírka technologickej aplikácie sa stále musí ďalej rozširovať, aby sa úplne preskúmal potenciál údajov o inteligentných meračoch.
1.2 Výzvy, ktorým čelí tradičný energetický marketing
Tradičný model sa príliš spolieha na manuálne čítanie a manuálne služby, čo vedie k predčasnému a nepresnému zbere údajov o spotrebe energie, čo je ťažké splniť požiadavky moderných energetických systémov pre reálny čas a presnosť. Analýza dopytu používateľov je založená hlavne na rozsiahlych metódach klasifikácie, chýbajúca personalizácia a diferenciácia, čo sťažuje marketingovým službám efektívne uspokojenie hlavných potrieb používateľov. Okrem toho tradičným modelom marketingu energie nemá dynamické monitorovanie a predpoveď správania sa energie a spotreby energie, čo sťažuje poskytovanie presných odporúčaní spotreby energie a riešenia úspory energie. V prípade energetických spoločností má tento model aj skryté nebezpečenstvo odpadu z energetiky a straty príjmov, ako napríklad neschopnosť efektívne monitorovať a zabrániť krádeži energie. Najdôležitejšie je, že tradičný marketing moci nemá inteligentné prostriedky vo svojej interakcii s používateľmi, čo má za následok zlé skúsenosti zákazníkov a nízku lojalitu.
2 Technická aplikácia údajov inteligentných meračov v presných službách
2.1 Implementácia zberu údajov a technológie prenosu v reálnom čase
Zariadenie Smart Meter automaticky zaznamenáva spotrebu energie, napätia, prúdu, výkonového faktora a ďalších parametrov každých pár minút prostredníctvom vysokofrekvenčného vzorkovacieho modulu. Po šifrovaní a kompresii sa tieto údaje bezdrôtovo prenášajú do dátového centra pomocou zabudovaného komunikačného modulu. Aby sa zabezpečila bezpečnosť a integrita prenosu údajov, komunikačný protokol prijíma viacvrstvovú šifrovaciu stratégiu vrátane šifrovania v vrstve dátového spojenia a bezpečnostných protokolov v transportnej vrstve. Na konci dátového centra sa vysokovýkonné servery a databázové systémy používajú na ukladanie a predbežné spracovanie prijatých údajov.
Počas tohto procesu bude systém správy údajov vykonať analýzu kvality údajov na identifikáciu a korekciu chýb, ktoré sa môžu vyskytnúť počas prenosu, napríklad straty údajov alebo chyby formátu. Dátové centrum okrem toho využíva technológiu spracovania dátových tokov v reálnom čase (ako napríklad Apache Kafka a Apache Storm) na analýzu zozbieraných údajov v reálnom čase, aby sa zabezpečila včasná reakcia na mimoriadne udalosti, ako je detekcia abnormálneho správania spotreby energie. Prostredníctvom tohto komplexného zberu údajov a prenosového systému v reálnom čase môžu energetické spoločnosti účinne pochopiť stav spotreby energie a režim každého používateľa, čím poskytujú solídny základ pre ďalšiu analýzu údajov a služby používateľov.
2.2 Analýza správania spotreby elektrickej energie a konštrukcia portrétov používateľov založené na inteligentných meračoch
Dáta sú vyčistené a integrované prostredníctvom krokov predbežného spracovania údajov vrátane odstránenia odľahlých hodnôt, vyplnenia chýbajúcich údajov a normalizácie údajov, aby sa zabezpečila presnosť a spoľahlivosť následnej analýzy. Algoritmy zhlukovania, ako sú K-prostriedky alebo DBSCAN, sa používajú na klasifikáciu používateľov podľa ich vzorcov spotreby elektrickej energie a každá kategória predstavuje typický model správania v oblasti spotreby elektrickej energie. Prostredníctvom tejto klasifikácie je možné identifikovať rôzne typy používateľov, ako sú používatelia vysokých síl, používatelia úspory energie a bežní používatelia, a potom pre rôzne typy používateľov môžu byť navrhnuté primerané marketingové stratégie a optimalizované služby.
Zriadenie portrétov používateľov zahŕňa aj inžinierstvo funkcií, tj extrahovanie kľúčových faktorov, ktoré ovplyvňujú správanie spotreby elektrickej energie používateľov z veľkého množstva údajov o spotrebe elektrickej energie, ako je čas spotreby elektrickej energie, bežné typy elektrických zariadení a stabilita spotreby elektrickej energie. Používatelia dohliadaných vzdelávacích algoritmov, ako sú rozhodovacie stromy, náhodné lesy alebo podporné vektorové stroje, môžu byť používatelia starostlivejšie klasifikované alebo ich budúce trendy spotreby elektrickej energie možno predpovedať na základe týchto funkcií. Prostredníctvom tejto série analýzy a budovania modelov sa konečne vytvárajú podrobné portréty používateľov, ktoré poskytujú vedecký základ pre presný marketing a personalizované služby.