Az előrejelzés szerint az idei 1,6 milliárd dolláros forgalom a vizsgált időszak végére – 13,4 százalékos összetett éves növekedési ráta (CAGR) mellett – mintegy 5,4 milliárd dollárra nőhet. A piacot az Egyesült Államok, Kína és Nyugat-Európa vezetik.

A felmérés szerint az amerikai háztartások 65 százalékában már intelligens merőeszköz működik. A szakemberek arra számítanak, hogy a penetráció 2030-ig akár 95 százalékosra is nőhet azáltal, hogy a szolgáltatók egyre inkább az elosztott energiaforrások menedzselésének optimalizációjára törekszenek. Mindez pedig nemcsak a befektetők tulajdonolta közműcégekre, hanem a közepes méretű szolgáltatókra is igaz az „AI at the Grid Edge: How Inside-the-Meter Analytics Drive Value at the Grid Edge” címet kapott jelentés szerint.

Az okosmérési koncepció egy évtizeddel ezelőtti elterjedése a közműszolgáltatók azon igyekezetéhez kapcsolódott, hogy pontos és automatizált fogyasztásmérésekkel csökkentsék a nem kifizetett áramot. A technológiai fejlődéssel azonban a hálózatmodernizációhoz társuló új üzleti modellek és felhasználási területek is létrejöttek.

Manapság az okosmérőkből kinyert növekvő adatmennyiséget a munkaerő-menedzsment optimalizálására, a pontosabb számlázásra és a hálózati funkciók automatizálására használják. Az ezek hatására létrejövő energiahatékonyság, a digitális kereskedelmi terek, az automatizált hálózatok vagy a fogyasztók szegmentálása lehetővé teszik, hogy a vállalatok javítani tudják az ügyfélszolgálatok színvonalát, képesek legyenek az energiarendszer átalakítására, valamint fejlesszék a hálózat klímaváltozással szembeni rugalmasságát.

Személyesebbé tehetők a fogyasztóknak kínált szolgáltatások is: ha például egy háztartási készülék túl sok energiát használ, a mérőadatok alapján a szolgáltató energiamegtakarítási javaslatokat tehet.

Ingadozó termelés és fogyasztás

A nagy energiacégek egyre többet invesztálnak a mesterséges intelligencián és a gépi tanuláson alapuló elemzésekbe, hogy még több hasznos információt tudjanak kinyerni az okosmérőórákból származó adathalmazokból. Ezekre alapozva például valós időben működtethető az elosztott energiatermelés (DER), vagyis a helyi, kisméretű berendezésekkel termelt elektromos energia integrálása az országos hálózatba.

Az adatok elemzésével kapcsolatos befektetéseket a fogyasztói oldal menedzselését és az energiahatékonyságot érintő megoldások vezetik, írja a tanulmány. Ebből az is kiderül, hogy a költések összhangban vannak az elosztott energiarendszerek terjedését célzó erőfeszítésekkel, melyek révén felgyorsulhat a hálózatok dekarbonizációja és a fogyasztók megfizethető energiához juttatása.

Példaként az elektromos autók következő években való elterjedését említik. Ahhoz, hogy ezen járművek töltése ne terhelje túl a rendszert, a hálózatot működtetőknek az adatelemzésre is nagymértékben kell támaszkodniuk. De a napelem-technológia térhódításával gondot okozhat az energiatermelés fluktuációja is, éppen ezért a cégek a fogyasztók áramhasználatát valós időben mutató adatok révén optimalizálhatják az erőművek termelését és orvosolhatják a problémát.

Itt is sokat segít a gépi intelligencia

A kutatócég úgy véli, a digitalizáció mellett nagy szükség van a mesterséges intelligencia (MI) vezérelte tervezésre is. A változó fogyasztói trendek és az újabb és újabb okosmérők beépítése miatt rohamosan növekvő, akár tera- vagy petabájtnyi mennyiségben érkező adathalmaz feldolgozása érdekében a közművállalatoknak új adatkezelési módszerekre van szükségük.

Az olyan technológiák, mint az algoritmusok és a gépi tanulás, segítenek ezek kezelésében, processzálásában és használatában. A fejlesztéseknek köszönhetően pedig a korábban naponta érkező számokat az energiacégek már szinte valós időben láthatják - írja az iotzona.hu.