ENERGYTICS: Demonstrasjon av Big Data Analytics i distribusjonssystemet

ENERGYTICS has demonstrated how machine learning and data science can increase the value of the new smart meters that has been installed in all Norwegian homes. The smart metering infrastructure itself constitute a comprehensive investment for both network companies and for the society. The smart meters are primarily considered a tool for automatic billing and reading, presenting hourly consumption data. However, the meters also provide additional smart functions. The smart meter infrastructure will enable other benefits from AMS-data, network data, failure data, coupling of data and contribute to the construction of databases for important historical data from the distribution network. Such data will offer a basis for better decisions for operation and investment. This is essential for the development of a smarter, more flexible and more environmentally friendly energy system, and for ensuring network investments that are efficient and optimal for the society. Several demonstrators, using different data sources, have been developed in the project. In one demonstrator machine learning was used to detect electrical cars in smart meter data, while in another demonstrator dealt with the optimal switching in the distribution network. Another demonstrator investigated typical loads for customers (clustering) based on smart meter data, while high resolution PQ-data is used in one demonstrator to detect periodic events, like earth faults on street lightning. Other demonstrators in the project were prediction of weather-related failures, voltage quality (complaints from customers and violation of voltage quality regulations), earth faults (identification of cause of earth fault) and detection and reporting of faults in the low voltage network. The project has arranged a hackathon for students using data from, among other sources, the HAN-gate of the smart meters https://blogg.sintef.no/sintefenergy-nb/hackathon-55-timer-a-komme-pa-en-god-ide-basert-pa-energidata/. The project has disseminated results on national conference like Smartgridkonferansen, Brukerforum for spenningskvalitet and FASIT-dagene. The project has also worked with issues related to privacy and depersonalization of data. NVE RME arranged, in behalf of the project, an open closing seminar where results were presented recording and presentations from the seminar can be found here: https://www.nve.no/reguleringsmyndigheten/nytt-fra-rme/nyheter-reguleringsmyndigheten-for-energi/energy-analytics-hva-har-vi-laert/

Prosjektets hovedmål var å validere og demonstrere at Big Data analytics kan bidra til at AMS-målere gir reell merverdi. Dette har vi lykkes med. I tillegg har vi vist merverdi fra andre data, som feildata, værdata og PQ målinger. Nettselskapene som er med i prosjektet har fått (eller vil få) merverdi fra sine AMS-målere ved å ta i bruk resultater fra prosjektet. Prosjektet har presentert resultater på mange arrangementer og gitt nettselskaper utenom prosjektet ideer og initiativ til å få merverdi ut av sine målere. Vi håper også at resultatene er såpass spredt at leverandører kan plukke opp ideene og tilby tjenester til nettselskapene. Involvering av studenter i masteroppgaver og hackaton tror vi også vil inspirere studenter til å jobbe med big data analyics i energibransjen. Det er fremdeles mye som må gjøres og FoU-prosjekter vil trolig bli startet som viderefører Energytics-demonstratorer. Arbeidet med AMS-målere i Smartgridlab vil, eksempelvis, bli videreført i FME CINELDI.

ENERGYTICS (ENERGY analyTICS) skal utvikle og demonstrere bruksområder av analyseteknologi fra Big Data og data science for energiområdet ved å fullt utnytte AMS-funksjoner i reelle driftssituasjoner, det vil si med en stor mengde målere og dermed store mengder reelle datasett, innhentet og prosessert i sanntid. Prosjektet skal også demonstrere hvordan teknologi for beslutningsstøtte kan brukes i forskjellige anvendelser for å maksimere nytteverdien av disse dataene. Resultater fra tidligere prosjekter, der løsningen er konseptuelt beskrevet, skal testes og valideres på reelle data, og bidra til å fylle gapet mellom de rene forskningsprosjektene og implementasjon av bruksverdige og verdiskapende løsningene. ENERGYTICS vil ta for seg fire utvalgte nytteområder i distribusjonsnettet. Det er lagt vekt på verdiskaping og utnyttelse av avansert funksjonalitet knyttet til de moderne AMS-målerne, samt evaluering av arkitekturer for helhetlig håndtering og utnyttelse av store mengder av strukturerte og ustrukturerte data hos nettselskap. Nytteområdene er: 1. Drift av AMS og tilleggstjenester 2. Sanntidsanalyse av feil- og avbruddshendelser i distribusjonsnettet 3. Analyse av spenningskvalitet og forbruksdata 4. Vedlikehold og reinvesteringsbeslutninger