"إطلاق العنان لقوة البيانات: توقعات الطاقة والتحليلات تحدث ثورة في قطاع الطاقة العالمي"
توقعات الطاقة هي طريقة لتطبيق الإحصائيات لعمل تنبؤات حول مستويات استهلاك الطاقة وتكاليف المرافق المرتبطة بها على المدى القصير والطويل. تعتبر توقعات الطاقة حاسمة في صياغة السياسات المتعلقة بسوق الطاقة العالمي، بما في ذلك العرض والطلب. وتحقيقًا لهذه الغاية، تحظى التحليلات المستندة إلى البيانات بأهمية في قطاع الطاقة العالمي، بما في ذلك تمويل واقتصاديات الطاقة.
من المتوقع أن ينمو سوق تحليلات البيانات الضخمة في قطاع الطاقة بمعدل نمو سنوي مركب قدره 11.28٪ خلال الفترة المتوقعة من 2022 إلى 2027. ويشمل تأثير تحليلات البيانات الضخمة تحسين كفاءة الطاقة وتقليل استهلاك الطاقة.
الحاجة إلى توقعات وتحليلات الطاقة–
أجبر ندرة الوقود الأحفوري وتأثيره البيئي والارتفاع المستمر في استهلاك الطاقة الحكومات والشركات على تعزيز الكفاءة وتحسين العمليات وإيجاد مصادر بديلة للطاقة مثل الطاقة الشمسية وطاقة الأمواج وتوربينات الرياح.
يؤدي التقلب في أسعار النفط إلى ارتفاع النفقات على المشاريع المتعلقة بالطاقة. وترتبط العديد من المشكلات الأخرى بتعزيز الكفاءة وتوزيع الأحمال والتحسين. يساعد تطبيق تحليلات البيانات في التنبؤ بالطلب على المنتج، ويقلل من عدم اليقين، ويفسح المجال لتخطيط الموارد، وتحسين تجارب العملاء، والامتثال التنظيمي.
تعتبر تحليلات البيانات مكونًا مهمًا لأنها توفر البيانات اللازمة لإجراء التنبؤات وإجراء التحليلات الإحصائية و توفر بيانات مُجهزة لإنشاء نماذج تنبؤية.
نماذج التعلم الآلي-
• الشبكة العصبية الاصطناعية (ANN)- نموذج حسابي مستوحى من الشبكات العصبية البيولوجية التي تحاكي الطريقة التي تعمل بها الخلايا العصبية في الدماغ البشري. يستخدم خوارزميات يمكنها إجراء تعديلات أو تعلم بشكل مستقل أثناء تلقيها مدخلات جديدة، مما يجعلها أداة فعالة لنمذجة البيانات الإحصائية غير الخطية.
• آلة المتجهات الداعمة (SVM)- نوع من خوارزمية التعلم العميق التي تجري تعلمًا خاضعًا للإشراف لتصنيف أو تجميع مجموعات البيانات. يوفر التصنيف أساسًا تعليميًا لمعالجة البيانات في المستقبل. تفصل الخوارزميات المجموعات وفقًا للأنماط.
تطبيقات التعلم الآلي لتوقعات وتحليلات الطاقة-
- التنبؤ بأسعار الطاقة بدقة- يساعد على التنبؤ بالتغيرات في أسعار الطاقة عن طريق تحليل التغيرات الطفيفة في آلاف العوامل التي تؤثر على أسعار الطاقة
- التنبؤ بالطلب على الطاقة بدقة- يمكنه التنبؤ بالطلب على الطاقة عن طريق تحليل العوامل المختلفة التي تؤثر عليه، مثل يوم الأسبوع والوقت والحدث الرياضي الرئيسي ودرجة حرارة الهواء والطلب السابق ومتوسط الطلب
- تحسين استهلاك الطاقة- بمساعدة العدادات الذكية وأجهزة إنترنت الأشياء والمراقبة غير التدخلية لحمل الأجهزة (NIALM)، يمكن استخدام خوارزمية التعلم الآلي لتحديد استهلاك الطاقة على مستوى الجهاز المحدد
- توقع القيمة الدائمة للعميل- تساعد القيمة الدائمة للعميل أسواق المرافق على تحديد المبلغ الذي سينفقه أي عميل معين خلال مدة عقده. يمكن للتعلم الآلي التنبؤ بالقيمة الإجمالية للعميل الفردي
- تحسين الأسعار من خلال تداول أفضل- للبقاء في المنافسة، حيث يكون لدى العملاء خيار في مزود الكهرباء الخاص بهم، يمكن للتعلم الآلي توفير معلومات تؤثر على أسعار الطاقة وتوفر الطاقة عند الشراء والبيع
- تقليل معدل دوران العملاء- لتجنب تحول العملاء إلى مزود آخر، يصبح من الضروري تحديد ومنع معدل دوران العملاء. يمكن استخدام تقنيات التعلم الآلي مثل العملية القياسية متعددة الصناعات لتعدين البيانات
- التنبؤ الاحتمالي- يلخص الآراء وما هو معروف والأحداث المستقبلية. بدلًا من تقديم توقعات ذات قيمة واحدة، يخصص التنبؤ الاحتمالي احتمالًا لنتائج مختلفة، وتمثل المجموعة الكاملة توقعًا احتماليًا
- توقع الأحمال- هي تقنية تستخدم للتنبؤ باستهلاك الطاقة المستقبلي لتلبية الطلب
- توقع أسعار الكهرباء- فرع من فروع توقعات الطاقة يركز على الأسعار الفورية والآجلة في أسواق الكهرباء
- توقع طاقة الرياح- يوفر هذا بيانات عن مقدار طاقة الرياح المتوقعة في لحظة معينة من الوقت في الأيام القادمة
- توقع الطاقة الشمسية- عملية جمع وتحليل البيانات للتنبؤ بتوليد الطاقة الشمسية في آفاق زمنية مختلفة
الخلاصة-
أصبح التعلم الآلي أداة لقطاع الطاقة قادرة على حل المشكلات وتزويد القطاع بالحلول والمعلومات من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات، مما يمس كل جانب من جوانب الصناعة تقريبًا من تحسين الأسعار وزيادة الكفاءة وتقليل أوجه عدم اليقين وتحديد وتوقع الطلب وعوامل أخرى مختلفة، مما يسمح لقطاع الطاقة بإعداد نفسه للمتطلبات والتحديات الحالية والمستقبلية التي يواجهها القطاع وتقديم الدعم لقطاع الطاقة المتجددة أيضًا.
المؤلف: Abhishek Saini