A-Z di analisi della griglia intelligente

Le reti intelligenti fondono lo sviluppo energetico con i progressi tecnologici. Utilizzando sensori, IoT e altri dispositivi informatici, c'è una disposizione per la comunicazione bidirezionale tra i consumatori e i fornitori di servizi in una smart grid. Essendo un sistema artificialmente intelligente, un'enorme quantità di dati proviene da varie fonti, ad esempio i contatori intelligenti. Tutti i dati non strutturati raccolti da queste fonti possono essere preziosi solo con la smart grid analytics.Smart grid analytics sono analisi computazionali sistematiche dei dati prodotti nelle reti. Con queste analisi, si può ottenere un'interpretazione più precisa, la comunicazione e l'identificazione delle tendenze dei dati o dei modelli significativi dai dati che arrivano. Quindi, è essenziale per migliorare le operazioni di rete e prevedere il prossimo corso d'azione.

Una breve storia

A partire dagli anni '90, i tentativi di misurazione, controllo e monitoraggio elettronici si sono evoluti in smart grid. Dalle letture automatizzate dei contatori negli anni '80 alle infrastrutture di misurazione avanzate negli anni '90, sono stati fatti tentativi per andare oltre la misurazione dell'uso dell'energia per massimizzare le informazioni.[caption id="attachment_8591" align="aligncenter" width="940"]

Image by Gerd Altmann from Pixabay[/caption]I concetti di analitica possono essere fatti risalire al XIX secolo con gli esercizi di gestione del tempo di Frederick Winslow Taylor e le misurazioni di Henry Ford sulle velocità delle catene di montaggio. Vi interesserebbe sapere che l'analitica predittiva (che ora è di grande importanza nelle reti intelligenti) è iniziata negli anni '40. Tuttavia, non ha attirato l'attenzione fino agli anni '60, quando i sistemi di supporto alle decisioni sono diventati popolari. Entro il 2005, le aziende hanno applicato l'analitica per fare esplorazioni iterative sulle attività passate e prendere decisioni per pianificare il futuro.Applicare l'analitica ai dati delle smart grid è ciò che ha fatto nascere l'analitica delle smart grid. Il problema dei big data (come lo chiamava Roger Magoulas nel 2005) è sempre esistito da quando esiste internet. Intorno all'inizio del 2012, i big data nei sistemi di smart grid hanno dato il via alla collaborazione tra le aziende di integrazione di smart grid e le start-up di data analytics.Man mano che le griglie sono diventate più intelligenti, si è sviluppata anche la grid data analytics, utilizzando le tecnologie disponibili come le tecniche di machine learning. Tecniche di calcolo come la statistica, l'apprendimento automatico (nell'ambito dell'intelligenza artificiale) e l'analisi dei dati vengono ora applicate in vari aspetti, e il settore dell'energia non ne è escluso. Come vedremo, la smart grid analytics fornisce informazioni rilevanti che aiutano a impostare il corso delle prossime attività per la distribuzione efficace dell'energia.

Tre cose che dovreste sapere sulle tendenze attuali nelle analisi di Smart Grid

Per esempio, il mercato dell'analisi delle reti intelligenti in Europa è stato proiettato nel 2019 per crescere al tasso composto dell'11-12,7% entro il 2025. Questa crescita si basa su come le tecnologie di rete avanzate sono abbracciate su una scala più ampia. Tuttavia, ho osservato queste tendenze;

1. Attualmente c'è una rapida crescita degli investimenti in progetti di reti intelligenti e, di conseguenza, di analisi delle reti intelligenti.

Molti paesi dell'Unione europea hanno investito in progetti di reti intelligenti e stanno registrando dei successi. Dei progetti, fino al 59% sono progetti dimostrativi, il 32% sono per la diffusione, mentre il 9% sono progetti di ricerca e sviluppo. Un punto di forza significativo è il roll-out dei contatori intelligenti in Italia, che occupa il 71% di questi progetti di cui sopra.

I contatori intelligenti sono installati in tutti questi progetti, e per ottenere informazioni rilevanti dai dati, devono essere impiegate le analisi delle reti intelligenti. Questi progetti sono il risultato di un interesse crescente e di iniziative incanalate verso la trasformazione energetica in corso e gli obiettivi di sostenibilità.

2. L'analitica delle smart grid lavora con dati in tempo reale anche con l'aumento della velocità e della varietà dei requisiti.

Questo facile adattamento è dovuto al fatto che sono interamente computerizzate e sono costruite sui blocchi di tecnologie avanzate. L'analitica delle reti intelligenti può ora generare informazioni da dati ad alta velocità di varie forme necessarie per il funzionamento delle reti e la conoscenza preventiva di cosa mettere come risorse.

3. Le tecnologie digitali e il cloud computing continueranno a migliorare e permetteranno un maggior numero di calcoli di dati.

I dati digitali, la cui massima memorizzazione era costituita da terabyte, sono ora accessibili su scale più grandi come exabyte e zettabyte. I metodi manuali e i modi precedenti di analizzare questi dati stanno diventando ridondanti. Inoltre, con l'inclusione dell'energia rinnovabile nelle reti convenzionali, l'adattamento dei sistemi intelligenti sta aumentando, e la necessità di analisi dei dati di rete seguirà questa tendenza.

Sfide dell'analisi della griglia intelligente

Nonostante gli enormi vantaggi e le tecnologie migliorate, ci sono ancora alcune sfide. Alcune includono:

1. Implicazioni di costo - i costi iniziali della creazione di reti intelligenti rendono molti operatori di rete scettici sull'uso dell'analisi delle reti intelligenti. Anche per la rete, di solito include i costi dei sensori e di altri componenti per renderla efficace. L'analitica stessa è parte di ciò che rende la smart grid un sistema elettrico moderno. Tuttavia, vale la pena investire per favorire un'economia a basse emissioni di carbonio e un mondo più verde.
2. Problemi di sicurezza - il fatto che le reti intelligenti permettano una comunicazione bidirezionale è una preoccupazione perché i dati sono soggetti ad attacchi informatici. Nonostante questo, la sicurezza informatica ha continuato a migliorare e sta sviluppando soluzioni migliori utilizzando codici e dati criptati.
3. Domanda dei clienti - la domanda necessaria per un uso efficace dell'analitica delle smart grid è più alta di quella che esiste ora. Non abbastanza operatori di rete hanno adottato l'analitica, e l'uso su bassa scala non è ottimale. Più aziende di fornitura e distribuzione di energia su larga scala devono abbracciare le nuove tecnologie in questo momento.

Portata delle analisi delle reti intelligenti

Poiché le reti intelligenti comportano una misurazione più frequente delle tariffe e dell'uso dell'energia e le nuove tecnologie di generazione dell'energia come l'energia rinnovabile sono integrate, i dati vengono raccolti di volta in volta. Questa misurazione non viene fatta manualmente, ma tramite contatori intelligenti e altre fonti di raccolta dati, aiutando così le utility e i loro clienti a gestire le bollette e i tassi di utilizzo dell'energia. Per interpretare tutte queste forme di dati che entrano nella rete, la smart grid analytics lavora in un ampio ambito, come illustrato nella tabella sottostante.Smart Grid Analytics ScopeOverviewAspectsOperationsanalyticsQuesto coinvolge le funzioni che gestiscono gli aspetti operativi della smart grid, cioè come viene gestito l'intero sistema.

1. Gestire le energie rinnovabili
2. Gestione della rete
3. Prestazioni del sistema
4. Analisi adattiva
5. Efficacia operativa
6. Visualizzazione
7. Analisi di resilienza

Signal analyticsSignal analytics sfrutta al massimo lo stato dei segnali che si ottengono dai sensori dell'infrastruttura di misurazione avanzata.

1. Dati del contatore
2. Segnali del sensore
3. Forme d'onda della sottostazione
4. Forme d'onda del sensore di linea

State analyticsQuesto comporta varie analisi e interpretazioni dello stato della rete, anche geograficamente.

1. Stati elettrici
2. Identificazione parametrica
3. Identificazione della topologia
4. Utilizzo delle risorse

Enterprise analyticsQuesto analizza le aspettative di business e i valori economici dell'intero sistema di gestione della rete.

1. Risposta alla domanda
2. Previsione dell'energia
3. Analisi dell'energia
4. Gestione delle risorse
5. Analisi dinamica dei prezzi

Customer use analyticsQuesta analitica fa uso dei dati operativi dei clienti, della loro domanda e delle loro reazioni.

1. Segmentazione del cliente
2. Analisi del sentimento
3. Gestione dell'energia domestica
4. Fatturazione migliorata
5. Comunicazione di utilità
6. Parametri di carico non lineare
7. Profilo della domanda
8. Aumentare il valore del cliente

Analitica degli eventiNel caso di eventi senza precedenti, così come in quelli pianificati, l'analitica fa spazio anche all'organizzazione dei programmi energetici.

1. Identificazione
2. Classificazione
3. Filtrare
4. Correlazione di eventi

Opportunità per le analisi delle reti intelligenti

Secondo un rapporto sull'analisi di mercato, le tendenze e le previsioni sulla smart grid analytics, le dinamiche che influenzano quanto la smart grid analytics può fare, cambiano di volta in volta. Questi fattori, a parte i fattori macroeconomici e le forze interne del mercato, includono:

1. Accettazione e impegno del cliente

Più consumatori di energia elettrica sono venuti ad accettare le griglie intelligenti distribuite in progetti di aziende private e istituzioni pubbliche, anche se non così tanti hanno impegnato le impostazioni. Più di quelli che si sono impegnati nelle prove sono stati tipici volontari, secondo un rapporto dopo un sondaggio.

Nello stesso studio, il 55% dei finanziamenti dei progetti di smart grid in Europa proveniva dall'UE e da altre agenzie governative, mentre il 45% proveniva da investimenti privati. L'87% dei progetti di smart grid in Europa ha ricevuto finanziamenti nonostante l'incertezza del business case che ha limitato molte aziende private a investire nei progetti in corso. Nel frattempo, solo 65 dei 112 clienti hanno risposto al sondaggio.

2. Politiche di regolamentazione

I regolamenti cambiano di volta in volta e, recentemente, sono state messe in atto politiche che supportano la crescita delle energie rinnovabili e delle reti intelligenti. In particolare, l'Unione europea ha giocato un ruolo significativo nel rendere efficaci le reti intelligenti attraverso politiche come l'agenda strategica di ricerca per il 2007-2035

3. Strutture innovative

Le strutture disponibili sono fattori chiave per quanto l'analitica smart grid possa prosperare. Più sistemi innovativi vengono implementati, più innovazioni come questa collaborazione tra i progressi tecnologici e la rete elettrica migliorerebbero. Quindi, ci sono opportunità per la smart grid analytics di prosperare quando questi fattori sono a favore e tutti lavorano per raggiungere gli obiettivi prefissati.

Altri fattori che contribuiscono.

Sono stati fatti investimenti in molti progetti di reti intelligenti in tutto il mondo. Questi investimenti sono avvenuti nel tempo perché le reti abilitate con tecnologie intelligenti garantiscono una gestione affidabile, sicura ed efficiente dell'elettricità, soddisfacendo gli obiettivi di qualsiasi rete elettrica.

Mentre queste caratteristiche attraenti sono di grande importanza, non posso fermarmi a loro senza menzionare che l'unico modo per sostenere quella gestione della qualità dell'alimentazione e la corretta comunicazione, pianificazione e gestione dei dati derivati in modo intelligente dai contatori intelligenti è l'uso di analisi di smart grid.

Il costante sviluppo delle smart grid ha fornito una piattaforma per l'analisi delle smart grid. Accoppiato con il fatto che le griglie intelligenti utilizzano infrastrutture di comunicazione cablate e wireless, sistemi di informazione, sistema di gestione della risposta alla domanda, SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition), GIS (Geographical Information System), CIS (Customer Information System), e infrastrutture di misurazione avanzate. Ogni piattaforma in una smart grid fornisce un'opportunità per la smart grid analytics. Questo è dovuto alla complessità che deriva dai dati dei sistemi energetici decentralizzati.

Ancora di più, questi problemi di gestione dei dati sono quelli che danno una possibilità all'analitica delle smart grid. Per esempio, vari standard (come i modelli) sono stati messi in atto a causa delle differenze tra reti e dispositivi in termini di vincoli di larghezza di banda, vincoli energetici, dati continui e non continui, e simili. Inoltre, la necessità di gestire dati massicci e garantire la privacy dei dati ha portato a sempre più opportunità per l'analitica delle smart grid.

Il futuro dell'analisi delle reti intelligenti

Credo fermamente che possiamo ottenere molto con l'analitica delle smart grid. Gli esperti si aspettano che il mercato cresca a un CAGR del 25% tra il 2019 e il 2024, dato l'aumento dell'IoT e dei big data analytics. Inoltre, le nuove tecnologie dell'informazione e della comunicazione continuano a penetrare nella rete, il che è sufficiente per far crescere la smart grid analytics più forte a livello globale.Parlando di luoghi globali, si prevede che la regione Asia-Pacifico sarà probabilmente testimone della crescita più rapida, in particolare nei due paesi che dominano la regione - India e Cina. Questa crescita è prevista perché il consumo di energia in India dal 2000 è raddoppiato, e c'è potenziale per di più. È interessante notare che l'attuale mercato dell'analisi delle smart grid è anche molto competitivo in Europa e nel mondo, e questo è un driver per la crescita.

L'IoT è una tecnologia che probabilmente porterà le reti ad un altro livello, nonostante le sfide previste di cyberattacchi, impersonificazione, la necessità di più infrastrutture IT, manomissione dei dati, sicurezza e problemi di privacy. Mentre queste sfide vengono già combattute utilizzando tecniche di sicurezza informatica e la tecnologia blockchain come database sicuro e distribuito, più ricercatori e sviluppatori stanno creando modi migliori per gestirle. Di conseguenza, il futuro dell'analisi delle smart grid includerebbe l'IoT, più di quanto non lo sia ora, nel modo in cui operano le smart grid. Tuttavia, l'infrastruttura IT esistente ha portato alla scoperta e all'applicazione di alcune tecnologie utilizzate per la smart grid analytics.

Le migliori tecnologie per l'analisi delle reti intelligenti

La smart grid analytics si è evoluta nel corso degli anni e consiste in varie tecniche che coinvolgono l'integrazione dei dati dalle fonti di energia elettrica, l'analisi, l'elaborazione e la visualizzazione. Ci sono generalmente quattro tipi di analisi. In ordine di complessità, sono

• descrittivo,
• diagnostico,
• predittivo e
• prescrittivo.

C'è anche l'analitica cognitiva, anche se è un progresso recente che combina molte funzioni. Dei quattro, gli operatori di smart grid danno la priorità all'analitica predittiva per scoprire cosa potrebbe accadere in qualsiasi momento.Tuttavia, le migliori tecnologie che si sono evolute anche per l'analitica smart grid includono la Business Intelligence e l'Analisi dei Dati (BI&DA), o big data analytics. I due termini sono stati introdotti nelle aziende intorno al 2009-2010 e sono stati unificati in quanto lavorano insieme per formare la tecnologia più rilevante per la smart grid analytics.

1. Business Intelligence (BI) e analisi dei dati

Business intelligence è un termine ampio che comprende diverse attività volte ad aiutare le aziende a fare un uso migliore dei dati a loro disposizione. Inoltre, la data analytics è usata per trarre conclusioni dai dati grezzi tramite analisi computazionale. La business intelligence e la data analytics si fondono insieme per massimizzare i benefici della smart grid applicando metodologie business-centriche per ottenere informazioni utili dalla smart grid. La BI fa uso di strumenti e software per estrarre i dati, elaborarli e ricavarne un significato utilizzando strumenti come fogli di calcolo, OLAP (Online Analytical Processing), strumenti di data mining e software di visualizzazione e reporting dei dati. Alla fine, i dati raccolti vengono valutati, ottimizzati e rivalutati.

BI e DA eseguono anche alcuni processi per gestire e creare dati centralizzati da varie fonti continuamente. Alcuni di questi processi che si verificano prima di qualsiasi forma di analisi includono il pattern mining (cioè l'identificazione di modelli e disposizioni simili), la classificazione, l'associazione di rule mining, il clustering, la realizzazione di regressioni e il rilevamento di outlier.

2. Altre tecnologie che formano il quadro - Basi di dati come Apache Hadoop, MapReduce, SQL

A parte le tecniche e le tecnologie utilizzate per analizzare i dati, un database adeguato è necessario per l'analisi delle smart grid. I database attualmente disponibili formano framework software che sono open source e diffondono i dati offline su cluster e nodi per una facile elaborazione. Sono migliorati con il tempo, quindi i nuovi hanno funzioni più specifiche dei precedenti. Per esempio, anche se Apache Hadoop è un database popolare e di base, c'è la necessità di usare MapReduce a causa dell'indicizzazione in background. Inoltre, per i problemi di query ad-hoc, è stato introdotto SQL.Il database NoSQL permette le nuove tecnologie di gestione dei dati che sono più facili da scalare ed eseguire in modo ottimale rispetto alle sue controparti. Alcuni dei tipi di database open source NoSQL includono Cassandra, Elastic Search, MongoDB e Hbase. Hbase e Cassandra sono entrambi negozi a colonne basati sul concetto di BigTable. Tuttavia, Hbase si basa anche su Apache Hadoop, mentre Cassandra si basa su DynamoDB.

Il ruolo importante dei grandi dati nell'analisi delle reti intelligenti

I big data si riferiscono all'enorme quantità di dati che un'istituzione, un'unità o un sistema deve gestire per utilizzarli in modo efficiente. La quantità di dati che entra nella smart grid attraverso i contatori intelligenti, gli aggiornamenti meteo, i social media, il termostato programmabile, gli aggiornamenti sul traffico, le unità terminali remote e così via può essere schiacciante e difficile da valutare utilizzando i metodi tradizionali esistenti. Naturalmente, i big data vanno oltre la dimensione, ma il formato dei dati è solitamente diversificato nella rete elettrica.[caption id="attachment_8614" align="aligncenter" width="940"]

Immagine da mohamed Hassan da Pixabay[/caption]L'analitica dei grandi dati è di estrema importanza nella smart grid in quanto le informazioni rilevanti devono essere estratte dai dati disponibili.

In un giorno, ci possono essere 30GB di dati PMU e 120GB di misure di contatori intelligenti, per non parlare di 16GB di dati meteorologici da satelliti, radar e modelli di previsione del tempo, e fino a 2,7GB di dati di vegetazione e topografia.

Arrivano tutti ad alta velocità e danno aggiornamenti a intervalli di circa 1-15 minuti. Con la varietà e le complessità coinvolte, i big data giocano un ruolo significativo.Alcuni modi in cui i big data analytics giocano un ruolo nell'analisi delle smart grid includono:

• analisi della generazione di energia
• gestione del carico con la domanda
• analisi delle prestazioni del consumo di energia
• previsione e programmazione dei carichi
• valutazione degli effetti economici e dei vincoli.

La big data analytics gioca il suo ruolo nella smart grid e motiva tutto ciò che ha a che fare con la smart grid analytics.

Analisi di mercato della tecnologia Smart Grid Analytics in Europa

Senza dubbio, c'è molto che possiamo ottenere con la smart grid analytics. Gli esperti prevedono che il mercato globale della smart grid analytics crescerà a un CAGR del 25% tra il 2019 e il 2024, dato lo sviluppo dell'Internet of Things (IoT) e dei big data analytics. Mentre per l'Europa, la crescita del mercato prevista è un CAGR del 10,38% entro il 2028.

Nonostante il Nord America e l'Europa guidino il mercato in modo significativo, gli esperti prevedono che la regione Asia-Pacifico sarà probabilmente testimone della crescita più rapida, in particolare nei due paesi che dominano la regione - India e Cina. Con l'aumento del consumo di energia dell'India (oltre il 100% negli ultimi 21 anni), queste previsioni sono sulla buona strada.Dall'osservazione del mercato dell'analitica smart grid dell'Europa, queste cose sono degne di nota;

• Ci sono fattori chiave che spingono il mercato, come l'aumento degli investimenti in ricerca e piloti nel Regno Unito, la crescita delle energie rinnovabili in Francia, Austria, Paesi Bassi e simili, e la predominanza dell'uso dell'IoT in Italia.
• Ci sono stati costanti progressi tecnologici nell'IoT, migliorando di conseguenza la sua applicazione alle reti intelligenti.
• C'è un crescente interesse per i sistemi di smart grid che hanno portato a maggiori finanziamenti e investimenti da parte della Commissione dell'Unione Europea e di altri enti chiave.
• Si stanno integrando più fonti di energia rinnovabile per soddisfare le richieste di energia della crescita industriale.

Come risultato dei fattori evidenziati sopra, le aziende di analisi di rete più avanzate in Europa come Hive Power, ERIGrid, GridCure e simili sono sulla strada per rendere le reti efficaci con le loro soluzioni.

Casi d'uso di Smart Grid Analytics in Europa

Di seguito sono riportati tre casi d'uso e progetti sull'analitica delle smart grid in Europa.

1. DrainSpotter

Per rendere i clienti parte attiva nel loro risparmio energetico, Hive Power, in collaborazione con AEM (Azienda Elettrica di Masagno), ha creato un'applicazione che aggiorna i clienti con informazioni sul loro uso dell'elettricità chiamata Drainspotter.

In un'indagine preliminare su 9.000 abitazioni a Lugano, abbiamo analizzato i dati ottenuti da profili di carico campionati di 15 minuti. I contatori utilizzati per ottenere questi dati erano L+G E450. DrainSpotter permette agli utenti di monitorare il loro modello di utilizzo dell'energia, così come i riassunti del comportamento del cliente. Una caratteristica interessante di DrainSpotter è la sua capacità di notificare ai clienti le anomalie nei loro modelli di consumo energetico. Per esempio, Hive Power ha capito che se gli utenti residenziali di AEM avessero eliminato un'eccessiva potenza di standby superiore a 200W oltre i 14 giorni, il 5% di loro avrebbe ridotto il proprio consumo energetico di almeno il 20%. Inoltre, per un anno e mezzo, il 4,2% dei clienti risparmierebbe fino a 500 CHF (546,49 dollari) sull'energia. In tutto, il DrainSpotter fornisce un sistema che supporta l'inclusione degli utenti nella loro gestione dei costi energetici e supporta i DSO nel fornire consigli esperti sugli utenti finali.

2. Enexis ESMR5.0

Enexis Netbeheer, un operatore di rete nei Paesi Bassi, ha iniziato a fare una smart grid ispirata all'internet delle cose nel 2016. Avevano 900.000 contatori intelligenti già installati per cominciare e cercavano di aumentarli con il tempo fino a 2,8 milioni entro il 2020. Una motivazione per questo progetto era che più parti interessate erano interessate a rendere le reti più flessibili, quindi l'installazione di contatori intelligenti nel loro numero. Per arrivare al numero desiderato di contatori, 7.700 contatori sono stati installati settimanalmente e gradualmente aumentati a 10.000 contatori a settimana. Con un numero così grande di contatori intelligenti, è necessaria un'adeguata gestione dei dati.

Inoltre, un passo futuristico che hanno messo in atto è stato il piano di installare sensori in tutte le loro 50.000 sottostazioni per conoscere i dettagli delle loro attività. Allo stesso modo, i contatori che erano già installati e avevano solo 2G sono stati aggiornati con la creazione di schede sim che li hanno aiutati a funzionare con dispositivi abilitati 4G. Utilizzando un display in casa per mostrare in tempo reale l'utilizzo di energia da parte dei clienti, Enexis e le aziende partner sono state in grado di raggiungere la consapevolezza di cui i clienti avevano bisogno per capire le implicazioni di costo del loro utilizzo di un dispositivo elettronico o dell'altro.

3. EU-SysFlex

Questo è un progetto horizon 2020 in corso da BRIDGE, e questo è l'ultimo anno del progetto. Secondo EU-SysFlex, il loro nome sta per "Sistema paneuropeo con un uso efficiente e coordinato delle flessibilità per integrare una grande quota di FER". L'obiettivo è quello di fornire nuovi servizi per sostenere i sistemi con più del 50% di fonti di energia rinnovabile e trovare problemi associati all'integrazione delle energie rinnovabili e soluzioni.Con 34 partner, tra cui TSO, DSO, ricercatori, e 20 milioni di euro dai fondi dell'Unione europea horizon 2020, questo progetto è riconosciuto a livello globale come molto innovativo. Dimostrazioni di questo progetto esistono in Germania, Finlandia, Italia, Estonia, Francia e Portogallo. EU-SysFlex applica la Smart Grid Analytics nell'aspetto della gestione dei dati di rete, la gestione della flessibilità e le previsioni. La dimostrazione in Brandeburgo, Sassonia e Sassonia-Anhalt in Germania ha ripreso il funzionamento dal vivo all'inizio di quest'anno (2021). Attualmente sono gestiti fino a 100 impianti solari fotovoltaici e impianti eolici. Inoltre, questo progetto ha fornito in modo innovativo soluzioni flessibili per la gestione dei dati in tempo reale per sistemi energetici simili.

Conclusione.

Da tutto ciò che ho discusso in questa serie, è evidente che la smart grid analytics è di grande vantaggio per il settore energetico in Europa e nel mondo. Il modo migliore per mantenerla in crescita è che più operatori di rete e fornitori di energia la esplorino maggiormente e la applichino a vari aspetti delle loro operazioni.