“إطلاق العنان لقوة البيانات: التنبؤ بالطاقة والتحليلات تُحدث ثورة في قطاع الطاقة العالمي”
التنبؤ بالطاقة هو أسلوب لتطبيق الإحصائيات لإجراء تنبؤات حول مستويات استهلاك الطاقة وتكاليف المرافق المرتبطة بها على المديين القصير والطويل. يعد التنبؤ بالطاقة أمرًا بالغ الأهمية في صياغة السياسات المتعلقة بسوق الطاقة العالمية، بما في ذلك العرض والطلب. تحقيقًا لهذه الغاية، تُمنح التحليلات المستندة إلى البيانات أهمية في قطاع الطاقة العالمي، بما في ذلك التمويل والاقتصاد في مجال الطاقة.
من المتوقع أن ينمو سوق تحليلات البيانات الضخمة في قطاع الطاقة بمعدل نمو سنوي مركب قدره 11.28٪ خلال الفترة المتوقعة من 2022-2027. يشمل تأثير تحليلات البيانات الضخمة تحسين كفاءة الطاقة وتقليل استهلاك الطاقة.
الحاجة إلى التنبؤ بالطاقة والتحليلات–
أجبر ندرة الوقود الأحفوري، وتأثيرها البيئي، والزيادة المستمرة في استهلاك الطاقة الحكومات والشركات على تعزيز الكفاءة، وتحسين العمليات، وإيجاد مصادر بديلة للطاقة مثل توربينات الطاقة الشمسية والأمواج والرياح.
يؤدي التقلب في أسعار النفط إلى ارتفاع النفقات على المشاريع المتعلقة بالطاقة. ترتبط العديد من المشاكل الأخرى بتعزيز الكفاءة وتوزيع الأحمال والتحسين. يساعد تطبيق تحليلات البيانات في التنبؤ بطلب المنتج، ويقلل من عدم اليقين، ويفسح المجال لتخطيط الموارد، وتحسين تجارب العملاء، والامتثال التنظيمي.
تعد تحليلات البيانات بمثابة مكون مهم لأنها توفر البيانات اللازمة لإجراء التنبؤات وإجراء التحليل الإحصائي ويوفر بيانات مُعدة لتوليد نماذج تنبؤية.
نماذج التعلم الآلي-
•الشبكة العصبية الاصطناعية (ANN)-نموذج حسابي مستوحى من الشبكات العصبية البيولوجية التي تحاكي طريقة عمل الخلايا العصبية في الدماغ البشري. يستخدم الخوارزميات التي يمكنها إجراء تعديلات بشكل مستقل أو التعلم أثناء تلقي مدخلات جديدة، مما يجعلها أداة فعالة للنمذجة الإحصائية للبيانات غير الخطية.
•آلة المتجهات الداعمة (SVM)-نوع من خوارزمية التعلم العميق التي تجري تعلمًا خاضعًا للإشراف لتقدير أو تصنيف مجموعات البيانات. يوفر التصنيف أساسًا للتعلم لمعالجة البيانات المستقبلية. تقوم الخوارزميات بفصل المجموعات وفقًا للأنماط.
تطبيقات التعلم الآلي للتنبؤ بالطاقة والتحليلات-
- التنبؤ الدقيق بأسعار الطاقة-يساعد على التنبؤ بتغيرات أسعار الطاقة عن طريق تحليل التغييرات الصغيرة في آلاف العوامل التي تؤثر على أسعار الطاقة
- التنبؤ بدقة بطلب الطاقة-يمكن أن يتنبأ بطلب الطاقة عن طريق تحليل العوامل المختلفة التي تؤثر عليه، مثل يوم الأسبوع والوقت والأحداث الرياضية الكبرى ودرجة حرارة الهواء والطلب السابق ومتوسط الطلب
- تحسين استهلاك الطاقة-بمساعدة العدادات الذكية وأجهزة إنترنت الأشياء ومراقبة الحمل غير التدخلية للأجهزة (NIALM)، يمكن استخدام خوارزمية التعلم الآلي لتحديد استهلاك الطاقة على مستوى جهاز معين
- التنبؤ بقيمة العميل مدى الحياة-تساعد CLV أسواق المرافق في تحديد مقدار ما سينفقه أي عميل معين على مدار مدة عقده. يمكن للتعلم الآلي التنبؤ بالقيمة الإجمالية للعميل الفردي
- تحسين الأسعار من خلال تداول أفضل-للحفاظ على القدرة التنافسية، حيث يتاح للعملاء الاختيار في مزود الكهرباء، يمكن للتعلم الآلي توفير معلومات تؤثر على أسعار الطاقة ويوفر الطاقة عند شرائها وبيعها
- تقليل فقدان العملاء-لتجنب تحول العملاء إلى مزود آخر، يصبح من الضروري تحديد ومنع فقدان العملاء. يمكن استخدام تقنيات التعلم الآلي مثل عملية الصناعة القياسية لاستخراج البيانات
- التنبؤ الاحتمالي-يلخص الآراء والمعروف والأحداث المستقبلية. بدلاً من توفير تنبؤات ذات قيمة واحدة، يخصص التنبؤ الاحتمالي احتمالًا لنتائج مختلفة، وتمثل المجموعة الكاملة تنبؤًا بالاحتمالات
- التنبؤ بالأحمال-هي تقنية تستخدم للتنبؤ باستهلاك الطاقة في المستقبل لتلبية الطلب
- التنبؤ بأسعار الكهرباء-فرع من التنبؤ بالطاقة يركز على أسعار العقود الفورية والآجلة في أسواق الكهرباء
- التنبؤ بطاقة الرياح-يوفر هذا بيانات حول كمية طاقة الرياح المتوقعة في لحظة معينة من الزمن في الأيام المقبلة
- التنبؤ بالطاقة الشمسية-عملية جمع وتحليل البيانات للتنبؤ بتوليد الطاقة الشمسية في آفاق زمنية مختلفة
الخاتمة-
أصبح التعلم الآلي أداة لقطاع الطاقة قادرة على حل المشكلات وتسليح القطاع بالحلول والمعلومات من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات، مما يمس تقريبًا كل جانب من جوانب الصناعة من تحسين الأسعار وزيادة الكفاءة وتقليل أوجه عدم اليقين وتحديد الطلب والتنبؤ به وعوامل أخرى متنوعة، مما يسمح لقطاع الطاقة بإعداد نفسه لمتطلبات وتحديات الحاضر والمستقبل التي يواجهها القطاع وتقديم الدعم لقطاع الطاقة المتجددة أيضًا.
المؤلف: أبهيشيك سيني