"إطلاق قوة البيانات: التنبؤ بالطاقة وتحليلات تحدث ثورة في قطاع الطاقة العالمي"
التنبؤ بالطاقة هو طريقة تطبيق الإحصاءات لعمل 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 العالمي، بما في ذلك العرض والطلب. تحقيقا لهذه الغاية، تحظى التحليلات القائمة على البيانات بأهمية في قطاع الطاقة العالمي، بما في ذلك تمويل واقتصاديات الطاقة.
من المتوقع أن ينمو سوق تحليلات البيانات الكبيرة في قطاع الطاقة بمعدل نمو سنوي مركب قدره 11.28٪ خلال الفترة المتوقعة من 2022 إلى 2027. يشمل تأثير تحليلات البيانات الكبيرة تحسين كفاءة الطاقة وتقليل استهلاك الطاقة.
الحاجة إلى التنبؤ بالطاقة والتحليلات–
إن ندرة الوقود الأحفوري وتأثيره البيئي والارتفاع المستمر في استهلاك الطاقة قد أجبر 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. ترتبط العديد من المشكلات الأخرى بتعزيز الكفاءة وتوزيع الأحمال والتحسين. يساعد تطبيق تحليلات البيانات في التنبؤ بالطلب على المنتج، ويقلل من عدم اليقين، ويمهد الطريق لتخطيط الموارد، وتحسين تجارب العملاء، والامتثال التنظيمي.
تعمل تحليلات البيانات كمكون مهم لأنها توفر البيانات اللازمة لعمل التنبؤات وإجراء التحليلات الإحصائية و توفر بيانات جاهزة 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 أدمغة الإنسان. يستخدم خوارزميات يمكنها إجراء تعديلات أو تعلم بشكل مستقل عند تلقي مدخلات جديدة، مما يجعلها أداة فعالة لنمذجة البيانات الإحصائية غير الخطية.
• آلة المتجهات الداعمة (SVM)- نوع من خوارزمية التعلم العميق التي تؤدي التعلم الخاضع للإشراف لانحدار أو تصنيف مجموعات البيانات. يوفر التصنيف أساسًا تعليميًا لمعالجة البيانات المستقبلية. تفصل الخوارزميات المجموعات وفقًا للأنماط.
تطبيقات التعلم الآلي للتنبؤ بالطاقة والتحليلات-
- التنبؤ بدقة بأسعار الطاقة- يساعد على التنبؤ بالتغيرات في أسعار الطاقة من خلال تحليل التغيرات الطفيفة في آلاف العوامل التي تؤثر على أسعار الطاقة
- التنبؤ بدقة بالطلب على الطاقة- يمكن أن يتنبأ بالطلب على الطاقة من خلال 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 خاص بالجهاز
- توقع القيمة الدائمة للعميل- يساعد CLV أسواق المرافق على تحديد المبلغ الذي سينفقه أي عميل معين على مدار مدة عقده. يمكن للتعلم الآلي أن يتنبأ بالقيمة الإجمالية للعميل الفردي
- تحسين الأسعار من خلال تداول أفضل- للبقاء في المنافسة، حيث يكون لدى العملاء خيار في مزود الكهرباء الخاص بهم، يمكن أن يوفر التعلم الآلي معلومات تؤثر على أسعار الطاقة ويوفر الطاقة عند شرائها وبيعها
- 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 لاستخراج البيانات
- التنبؤ الاحتمالي- يلخص الآراء وما هو معروف والأحداث المستقبلية. بدلاً من تقديم تنبؤات بقيمة واحدة، فإن التنبؤ الاحتمالي يعين احتمالًا لنتائج مختلفة، وتمثل المجموعة الكاملة تنبؤًا احتماليًا
- توقع الأحمال- هو أسلوب يستخدم للتنبؤ باستهلاك الطاقة المستقبلي لتلبية الطلب
- توقع أسعار الكهرباء- فرع من فروع التنبؤ بالطاقة يركز على الأسعار الفورية والأسعار الآجلة في أسواق الكهرباء
- توقع طاقة الرياح- يوفر هذا بيانات حول مقدار طاقة الرياح المتوقع في لحظة معينة من الوقت في الأيام القادمة
- توقع الطاقة الشمسية- عملية جمع وتحليل البيانات للتنبؤ بتوليد الطاقة الشمسية على نطاقات زمنية مختلفة
الخلاصة-
لقد أصبح التعلم الآلي أداة لقطاع الطاقة قادرة على حل المشكلات وتسليح القطاع بالحلول والمعلومات من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات، ولمس كل جانب تقريبًا من جوانب الصناعة من تحسين الأسعار وزيادة الكفاءة وتقليل حالات عدم اليقين وتحديد الطلب والتنبؤ به، والعديد من العوامل الأخرى، مما يسمح لقطاع الطاقة بإعداد نفسه للمتطلبات والتحديات الحالية والمستقبلية التي يواجهها القطاع وتقديم الدعم لقطاع الطاقة المتجددة أيضًا.
المؤلف: Abhishek Saini