„Die Macht der Daten freisetzen: Energievoraussage und -analyse revolutionieren den globalen Energiesektor“
Energievoraussage ist die Methode der Anwendung von Statistiken, um Vorhersagen über den Energieverbrauch und die damit verbundenen Energiekosten kurz- und langfristig zu treffen. Energievoraussagen sind entscheidend für die Gestaltung von Strategien im Zusammenhang mit dem globalen Energiemarkt, einschließlich Angebot und Nachfrage. Zu diesem Zweck werden datengesteuerte Analysen im globalen Energiesektor, einschließlich Energiefinanzierung und -wirtschaft, immer wichtiger.
Es wird erwartet, dass der Markt für Big-Data-Analysen im Energiesektor im Prognosezeitraum 2022–2027 mit einer CAGR von 11,28 % wachsen wird. Die Auswirkungen von Big-Data-Analysen umfassen die Verbesserung der Energieeffizienz und die Reduzierung des Energieverbrauchs.
Notwendigkeit von Energievoraussage und -analyse–
Die Knappheit fossiler Brennstoffe, ihre Umweltauswirkungen und der kontinuierliche Anstieg des Energieverbrauchs haben Regierungen und Unternehmen gezwungen, die Effizienz zu steigern, Prozesse zu optimieren und alternative Energiequellen wie Solar-, Wellen- und Windkraftanlagen zu finden.
Die Volatilität der Ölpreise führt zu hohen Ausgaben für energiebezogene Projekte. Viele andere Probleme hängen mit der Steigerung der Effizienz, der Lastverteilung und der Optimierung zusammen. Die Implementierung von Datenanalysen hilft bei der Vorhersage der Produktnachfrage, reduziert Unsicherheiten und ebnet den Weg für Ressourcenplanung, verbesserte Kundenerlebnisse und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
Die Datenanalyse dient als wichtiger Bestandteil, da sie die notwendigen Daten für Vorhersagen, statistische Analysen und bereitgestellte Daten für die Erstellung von Vorhersagemodellen liefert.
Modelle für maschinelles Lernen -
• Künstliches neuronales Netzwerk (KNN)- Ein von biologischen neuronalen Netzen inspiriertes Rechenmodell, das die Funktionsweise von Nervenzellen im menschlichen Gehirn nachahmt. Es verwendet Algorithmen, die unabhängig Anpassungen vornehmen oder lernen können, wenn sie neue Eingaben erhalten, was es zu einem effektiven Werkzeug für die nichtlineare statistische Datenmodellierung macht.
• Support Vector Machine (SVM)- Eine Art Deep-Learning-Algorithmus, der überwachtes Lernen zur Regression oder Klassifizierung von Datengruppen durchführt. Die Klassifizierung bietet eine Lerngrundlage für die zukünftige Datenverarbeitung. Algorithmen trennen Gruppen nach Mustern.
Anwendungen des maschinellen Lernens für Energievoraussage und -analyse-
- Genaue Vorhersage der Energiepreise- Es hilft, Energiepreisänderungen vorherzusagen, indem es winzige Änderungen in den Tausenden von Faktoren analysiert, die die Energiepreise beeinflussen
- Genaue Vorhersage des Energiebedarfs- Es könnte den Energiebedarf vorhersagen, indem es verschiedene Faktoren analysiert, die ihn beeinflussen, wie z. B. Wochentag, Uhrzeit, großes Sportereignis, Lufttemperatur, vergangener Bedarf und durchschnittlicher Bedarf
- Energieverbrauch optimieren- Mithilfe von intelligenten Zählern, IOT-Geräten und der nicht-intrusiven Überwachung des Geräteverbrauchs (NIALM) kann ein Algorithmus für maschinelles Lernen verwendet werden, um den Energieverbrauch auf gerätespezifischer Ebene zu identifizieren
- Vorhersage des Customer Lifetime Value- CLV hilft Versorgungsunternehmen zu erkennen, wie viel ein bestimmter Kunde über die Laufzeit seines Vertrags ausgeben wird. Maschinelles Lernen kann den Gesamtwert eines einzelnen Kunden vorhersagen
- Preise durch besseren Handel optimieren- Um wettbewerbsfähig zu bleiben, wo Kunden die Wahl des Stromanbieters haben, kann maschinelles Lernen Informationen liefern, die die Energiepreise beeinflussen und die Energie bereitstellen, wann sie gekauft und verkauft werden soll
- Kundenabwanderung reduzieren- Um zu vermeiden, dass Kunden zu einem anderen Anbieter wechseln, ist es unerlässlich, die Kundenabwanderung zu erkennen und zu verhindern. Es können Techniken des maschinellen Lernens wie der Cross-Industry Standard Process for Data Mining verwendet werden
- Probabilistische Vorhersage- Fasst Meinungen, Bekanntes und zukünftige Ereignisse zusammen. Anstatt Einzelwertprognosen bereitzustellen, weist die probabilistische Prognose verschiedenen Ergebnissen eine Wahrscheinlichkeit zu, und die Gesamtheit stellt eine Wahrscheinlichkeitsprognose dar
- Lastvorhersage- Ist eine Technik, die verwendet wird, um den zukünftigen Energieverbrauch vorherzusagen, um den Bedarf zu decken
- Strompreisprognose- Ein Zweig der Energievoraussage, der sich auf die Spot- und Terminpreise in Strommärkten konzentriert
- Windkraftprognose- Dies liefert Daten darüber, wie viel Windkraft zu einem bestimmten Zeitpunkt in den kommenden Tagen erwartet wird
- Solarenergieprognose- Prozess des Sammelns und Analysierens von Daten, um die Solarenergieerzeugung über verschiedene Zeithorizonte vorherzusagen
Fazit-
Maschinelles Lernen ist zu einem Werkzeug für den Energiesektor geworden, das in der Lage ist, Probleme zu lösen und den Sektor mit Lösungen und Informationen auszustatten, indem es große Datenmengen analysiert und fast jeden Aspekt der Branche berührt, von der Optimierung der Preise über die Steigerung der Effizienz bis hin zur Reduzierung von Unsicherheiten, der Identifizierung und Vorhersage des Bedarfs und verschiedenen anderen Faktoren, die es dem Energiesektor ermöglichen, sich auf die gegenwärtigen und zukünftigen Anforderungen und Herausforderungen des Sektors vorzubereiten und auch den Sektor der erneuerbaren Energien zu unterstützen.
Autor: Abhishek Saini