Алгоритмы обработки данных АСКУЭ

Автоматизированные системы коммерческого учета электроэнергии (АСКУЭ) предназначены для сбора, передачи, хранения и обработки данных о потреблении электроэнергии различными абонентами. Для эффективной ее работы при проектировании АСКУЭ необходимо использовать оптимальные алгоритмы и структуры данных, которые обеспечивают быстроту, точность и надежность обработки информации.
Алгоритмы и структуры данных — это способы организации и преобразования данных в процессе решения задач на ЭВМ. Существует множество различных алгоритмов и структур данных, которые подходят для разных типов задач и данных. Выбор алгоритма и структуры данных зависит от таких факторов, как объем, характер и формат данных, требуемая скорость и точность обработки, доступная память и процессорная мощность ЭВМ.

Анализ и разработка алгоритмов обработки данных для АСКУЭ

Одним из основных критериев оценки алгоритмов является сложность алгоритма — это функция, которая характеризует зависимость ресурсов (времени или памяти), необходимых для выполнения алгоритма, от размера входных данных. Сложность алгоритма может быть оценена в лучшем, среднем или худшем случаях работы алгоритма на разных наборах входных данных. Обычно используется асимптотическая оценка сложности алгоритма — это оценка поведения функции сложности при стремлении размера входных данных к бесконечности.
Для обработки данных в АСКУЭ часто используются такие структуры данных, как массивы, списки, деревья и графы. Массив — это упорядоченная последовательность однотипных элементов, к которым можно обратиться по индексу. Список — это упорядоченная последовательность элементов произвольного типа, к которым можно обратиться по указателю. Дерево — это иерархическая структура данных, состоящая из узлов и связей между ними. Граф — это структура данных, состоящая из вершин и ребер между ними.
Для обработки данных в АСКУЭ часто используются такие аллгоритмы обработки данных в АСКУЭ, как алгоритмы поиска, сортировки, хеширования, кластеризации, регрессии и другие.
Алгоритм поиска — это алгоритм, который позволяет найти элемент в структуре данных по заданному условию или ключу.
Алгоритм сортировки — это алгоритм, который позволяет упорядочить элементы структуры данных по заданному критерию.
Алгоритм хеширования — это алгоритм, который позволяет преобразовать элементы структуры данных в уникальные идентификаторы (хеш-коды), которые упрощают поиск и сравнение элементов.
Алгоритм кластеризации — это алгоритм, который позволяет разбить множество элементов на группы (кластеры) по заданному признаку сходства или близости. Алгоритм регрессии — это алгоритм, который позволяет построить математическую модель зависимости одной или нескольких переменных от других переменных на основе имеющихся данных.

Специфика алгоритмов АСКУЭ

Для выбора и реализации алгоритмов обработки данных в АСКУЭ необходимо учитывать специфику данных интеллектуального учета элетроэнергии, которые поступают от приборов учета электроэнергии. Такие данные имеют следующие особенности:

• они являются пространственно-распределенными, то есть относятся к различным точкам потребления и передачи электроэнергии;
• они являются временными рядами, то есть представляют собой последовательность значений, измеренных в определенные моменты времени;
• они являются многомерными, то есть содержат различные параметры электроэнергии, такие как напряжение, ток, мощность, частота и другие;
• они подвержены ошибкам измерения, помехам, потерям и искажениям при передаче.

Для обработки таких данных необходимо использовать алгоритмы, которые обладают следующими свойствами:

• они должны быть быстрыми и эффективными с точки зрения затрат времени и памяти;
• они должны быть точными и надежными с точки зрения качества получаемых результатов;
• они должны быть адаптивными и гибкими с точки зрения возможности изменения параметров и условий работы для аналитики данных учета;
• они должны быть простыми и понятными с точки зрения реализации и использования.

 Российские алгоритмы АСКУЭ

В работе “Анализ и разработка алгоритмов обработки данных для АСКУЭ” авторы С.В. Баранова, В.В. Кузнецова и А.В. Чернышева представляют свои разработки в области алгоритмов обработки данных для АСКУЭ.

Они рассматривают различные аспекты обработки данных в АСКУЭ, такие как:

• моделирование и анализ потоков данных в АСКУЭ;
• разработка и оптимизация алгоритмов сбора, передачи и хранения данных в АСКУЭ;
• разработка и оптимизация алгоритмов обработки, анализа и визуализации данных в АСКУЭ;
• разработка и оптимизация алгоритмов контроля качества и безопасности данных в АСКУЭ;
• разработка и оптимизация алгоритмов управления и регулирования потребления электроэнергии в АСКУЭ.

Вопросы безопасности данных АСКУЭ

В частности, о разработке и оптимизации алгоритмов контроля качества и безопасности данных в АСКУЭ авторы пишут следующее:

• контроль качества данных в АСКУЭ направлен на обеспечение достоверности, полноты, своевременности и согласованности данных, получаемых от приборов учета электроэнергии;
• контроль безопасности данных в АСКУЭ направлен на защиту данных от несанкционированного доступа, изменения, уничтожения или раскрытия;

для контроля качества и безопасности данных в АСКУЭ необходимо использовать комплекс алгоритмов, включающих следующие этапы:

• проверка корректности формата и структуры данных;
• проверка соответствия данных заданным ограничениям и правилам;
• проверка наличия и устранение пропусков, дубликатов, выбросов и аномалий в данных;
• проверка согласованности данных между различными источниками и уровнями АСКУЭ;
• проверка актуальности и свежести данных;
• проверка целостности и подлинности данных;
• проверка наличия и устранение ошибок измерения, передачи и обработки данных;
• проверка наличия и устранение потерь и мошенничества с электроэнергией;

• стандартизация и нормализация данных;
• шифрование и цифровая подпись данных;
• аутентификация и авторизация пользователей и устройств;
• применение интеллектуальных методов анализа данных, таких как машинное обучение, нейронные сети, экспертные системы и другие

для оценки эффективности алгоритмов контроля качества и безопасности данных в АСКУЭ необходимо использовать специальные метрики и показатели, такие как:

• точность, полнота, чувствительность, специфичность, F-мера и другие метрики качества классификации данных;
• средняя абсолютная ошибка, среднеквадратичная ошибка, коэффициент детерминации и другие метрики качества регрессии данных;
• энтропия, дисперсия, корреляция, коэффициент вариации и другие метрики качества распределения данных;
• информационный критерий Акаике, информационный критерий Шварца, логарифмическая функция правдоподобия и другие метрики качества моделирования данных;

 Авторы подробно описывают свои алгоритмы контроля качества и безопасности данных в АСКУЭ на примере системы Orwell-R. Они приводят блок-схемы, формулы, таблицы и графики, иллюстрирующие работу и результаты своих алгоритмов. Также авторы сравнивают свои алгоритмы с другими существующими методами и показывают преимущества своего подхода.
Некоторые из алгоритмов, которые авторы описывают, следующие:

• алгоритм проверки корректности формата и структуры данных, основанный на использовании контрольных сумм и кодов коррекции ошибок;
• алгоритм проверки соответствия данных заданным ограничениям и правилам, основанный на использовании логических выражений и фильтров;
• алгоритм проверки наличия и устранения пропусков, дубликатов, выбросов и аномалий в данных, основанный на использовании статистических методов и кластеризации;
• алгоритм проверки согласованности данных между различными источниками и уровнями АСКУЭ, основанный на использовании методов синхронизации и сравнения;
• алгоритм проверки актуальности и свежести данных, основанный на использовании методов датирования и контроля времени;
• алгоритм проверки целостности и подлинности данных, основанный на использовании методов шифрования и цифровой подписи;
• алгоритм проверки наличия и устранения ошибок измерения, передачи и обработки данных, основанный на использовании методов калибровки, интерполяции и коррекции;
• алгоритм проверки наличия и устранения потерь и мошенничества с электроэнергией, основанный на использовании методов детектирования и локализации.

Один из алгоритмов контроля качества и безопасности данных - алгоритм проверки наличия и устранения потерь и мошенничества с электроэнергией, основанный на использовании методов детектирования и локализации. Этот алгоритм позволяет выявлять и устранять случаи незаконного подключения к электросетям, несанкционированного отключения или изменения параметров приборов учета электроэнергии, а также различные виды технических потерь электроэнергии в сетях. Для этого алгоритм использует следующие методы:

• метод сравнения показаний приборов учета на разных уровнях АСКУЭ;
• метод анализа профилей потребления электроэнергии по времени и по типам потребителей;
• метод определения коэффициентов потерь электроэнергии в сетях по типам напряжения и по сезонам;
• метод вычисления нормативных значений потребления электроэнергии по типам потребителей и по видам деятельности;
• метод определения местоположения источников потерь или мошенничества с помощью географической информационной системы для снижения потерь в электросетях.

Алгоритм проверки наличия и устранения потерь и мошенничества с электроэнергией позволяет повышать качество и безопасность данных в АСКУЭ, а также экономить ресурсы и защищать интересы потребителей и производителей электроэнергии.
Алгоритм проверки наличия и устранения пропусков, дубликатов, выбросов и аномалий в данных, основанный на использовании статистических методов и кластеризации, в свою очередь, например позволяет повысить качество и достоверность данных в системе. Этот алгоритм использует следующие методы:

• метод удаления или замены пропусков в данных с помощью средних, медиан, мод или других статистик;
• метод удаления или исправления дубликатов в данных с помощью сравнения значений по ключевым атрибутам;
• метод выявления и удаления выбросов в данных с помощью статистических тестов, таких как Z-тест, T-тест, градусник Тьюки или других;
• метод выявления и исправления аномалий в данных с помощью кластеризации, такой как K-средних, DBSCAN или других.
  

Алгоритм проверки наличия и устранения пропусков, дубликатов, выбросов и аномалий в данных позволяет улучшить точность и надежность работы системы, а также избежать ошибок измерения, передачи и обработки данных.

Оптимизация алгоритмов безопасности данных АСКУЭ

Авторы также описывают способы оптимизации своих алгоритмов контроля качества и безопасности данных в АСКУЭ, такие как:

• выбор оптимальных параметров работы алгоритмов в зависимости от условий окружающей среды, типа целей, характеристик датчиков и требований заказчика;
• использование параллельных вычислений для ускорения обработки больших объемов данных;
• использование адаптивных методов для учета изменений в поведении целей, состоянии датчиков и качестве каналов связи;
• использование обучаемых методов для улучшения точности и чувствительности алгоритмов на основе накопленного опыта.

Авторы приводят примеры реализации своих алгоритмов на различных объектах АСКУЭ, таких как:

• электросетевые компании;
• промышленные предприятия;
• жилищно-коммунальные хозяйства;
• бизнес-центры и торговые комплексы.

Авторы делают следующие выводы:

• разработанные отечественные алгоритмы обработки данных для АСКУЭ позволяют повысить эффективность и надежность работы системы коммерческого учета электроэнергии;
• разработанные алгоритмы АСКУЭ позволяют снизить затраты на обслуживание и эксплуатацию системы коммерческого учета электроэнергии;
• авторские алгоритмы обработки данных для АСКУЭ позволяют улучшить качество и безопасность данных, а также предотвратить потери и мошенничество с электроэнергией;
• разработанные алгоритмы позволяют получать актуальную и полезную информацию о потреблении электроэнергии, а также прогнозировать и регулировать его в соответствии с потребностями и возможностями.

ООО «Комета» предлагает облачные решения АСКУЭ с надежными и эффективными алгоритмами защиты и обработки данных от приборов учета (умных счетчиков) АСКУЭ.