"إطلاق قوة البيانات: ثورة توقعات الطاقة وتحليلاتها في قطاع الطاقة العالمي"
توقعات الطاقة هي طريقة لتطبيق الإحصائيات لتقديم تنبؤات حول مستويات استهلاك الطاقة وتكاليف المرافق المرتبطة بها على المديين القصير والطويل. تعتبر توقعات الطاقة أمرًا بالغ الأهمية في صياغة السياسات المتعلقة بسوق الطاقة العالمي، بما في ذلك العرض والطلب. وتحقيقًا 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 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. ترتبط العديد من المشاكل 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.
تعمل تحليلات البيانات كمكون مهم لأنها توفر البيانات الضرورية اللازمة لعمل التنبؤات وإجراء التحليل الإحصائي وتوفر بيانات مُجهزة لإنشاء 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 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 المستقبلية. تفصل الخوارزميات المجموعات وفقًا للأنماط.
تطبيقات التعلم الآلي في توقعات الطاقة وتحليلاتها-
- 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- يمكنه التنبؤ بالطلب على الطاقة من خلال تحليل العوامل المختلفة التي تؤثر عليه، مثل يوم الأسبوع والوقت والحدث الرياضي الكبير ودرجة حرارة الهواء والطلب السابق ومتوسط الطلب
- تحسين استهلاك الطاقة- بمساعدة العدادات الذكية وأجهزة إنترنت الأشياء والمراقبة غير التدخلية لأحمال 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 على مدار مدة عقده. يمكن للتعلم الآلي التنبؤ بالقيمة الإجمالية للعميل الفردي
- تحسين الأسعار من خلال تحسين التداول- للبقاء في المنافسة، حيث يكون للعملاء خيار في مزود الكهرباء الخاص بهم، يمكن للتعلم الآلي توفير معلومات تؤثر على أسعار الطاقة وتوفر الطاقة عند شرائها وبيعها
- تقليل فقد العملاء- لتجنب انتقال العملاء إلى مزود آخر، يصبح من الضروري تحديد ومنع فقد العملاء. يمكن استخدام تقنيات التعلم الآلي مثل العملية القياسية عبر 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 للاحتمالات
- توقع الأحمال- هي تقنية تستخدم للتنبؤ باستهلاك الطاقة في المستقبل لتلبية الطلب
- توقع أسعار الكهرباء- فرع من فروع توقعات الطاقة يركز على الأسعار الفورية والآجلة في أسواق الكهرباء
- توقع طاقة الرياح- يوفر هذا بيانات حول مقدار طاقة الرياح المتوقعة في لحظة معينة من الوقت في الأيام المقبلة
- توقع الطاقة الشمسية- عملية جمع وتحليل البيانات للتنبؤ بتوليد الطاقة الشمسية على نطاقات زمنية مختلفة
الخلاصة-
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 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