“Die Macht der Daten entfesseln: Energieprognosen und -analysen revolutionieren den globalen Energiesektor”

“Die Macht der Daten entfesseln: Energieprognosen und -analysen revolutionieren den globalen Energiesektor”

Energieprognosen ist die Methode, Statistik anzuwenden, um Vorhersagen über den Energieverbrauch und die damit verbundenen Versorgungskosten kurz- und langfristig zu treffen. Energieprognosen sind entscheidend für die Gestaltung von Richtlinien im Zusammenhang mit dem globalen Energiemarkt, einschließlich Angebot und Nachfrage. Zu diesem Zweck wird datengesteuerten Analysen im globalen Energiesektor, einschließlich Energiefinanzierung und -wirtschaft, eine wichtige Bedeutung beigemessen.

Der Markt für Big-Data-Analysen im Energiesektor wird während des Prognosezeitraums 2022–2027 voraussichtlich mit einer CAGR von 11,28 % wachsen. Die Auswirkungen von Big-Data-Analysen umfassen die Verbesserung der Energieeffizienz und die Reduzierung des Energieverbrauchs.

Bedarf an Energieprognosen und -analysen–

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 Windturbinen zu finden.

Die Volatilität der Ölpreise führt zu hohen Ausgaben für energiebezogene Projekte. Viele andere Probleme stehen im Zusammenhang mit der Steigerung der Effizienz, der Lastverteilung und der Optimierung. Die Implementierung von Datenanalysen hilft bei der Vorhersage der Produktnachfrage, reduziert Unsicherheiten und ebnet den Weg für die Ressourcenplanung, verbesserte Kundenerlebnisse und die Einhaltung von Vorschriften.

Datenanalysen dienen als wichtiger Bestandteil, da sie die notwendigen Daten für Vorhersagen, statistische Analysen undbereitgestellte Daten zur Erstellung prädiktiver Modelle bereitstellt.

Machine-Learning-Modelle-

•Künstliches neuronales Netz (KNN)-Ein Rechenmodell, das von biologischen neuronalen Netzen inspiriert ist und die Funktionsweise von Nervenzellen im menschlichen Gehirn nachahmt. Es verwendet Algorithmen, die sich unabhängig anpassen 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 von Deep-Learning-Algorithmus, der überwachtes Lernen für die Regression oder Klassifizierung von Datengruppen durchführt. Die Klassifizierung bietet eine Lernbasis für die zukünftige Datenverarbeitung. Algorithmen trennen Gruppen nach Mustern.

Anwendungen des maschinellen Lernens für Energieprognosen und -analysen-

• Energiepreise präzise vorhersagen-Es hilft, Energiepreisänderungen vorherzusagen, indem es winzige Änderungen in den Tausenden von Faktoren analysiert, die die Energiepreise beeinflussen
• Energiebedarf präzise vorhersagen-Es könnte den Energiebedarf vorhersagen, indem es verschiedene Faktoren analysiert, die ihn beeinflussen, wie z. B. der Wochentag, die Tageszeit, ein großes Sportereignis, die Lufttemperatur, die vergangene Nachfrage und die durchschnittliche Nachfrage
• Energieverbrauch optimieren-Mit Hilfe von intelligenten Zählern, IoT-Geräten und nicht-intrusiver Gerätebelastungsüberwachung (NIALM) kann ein Machine-Learning-Algorithmus verwendet werden, um den Energieverbrauch auf Geräteebene zu identifizieren
• Customer Lifetime Value vorhersagen-CLV hilft Versorgungsunternehmen zu ermitteln, 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 Machine Learning Informationen liefern, die sich auf die Energiepreise auswirken, 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 identifizieren und zu verhindern. Machine-Learning-Techniken wie der Cross-Industry Standard Process for Data Mining können verwendet werden
• Probabilistische Prognose-Fasst Meinungen, Bekanntes und zukünftige Ereignisse zusammen. Anstatt Einzelwertprognosen bereitzustellen, weist die probabilistische Prognose verschiedenen Ergebnissen eine Wahrscheinlichkeit zu, und der vollständige Satz stellt eine Wahrscheinlichkeitsprognose dar
• Lastprognose-Ist eine Technik zur Vorhersage des zukünftigen Energieverbrauchs, um die Nachfrage zu decken
• Strompreisprognose-Ein Zweig der Energieprognose, der sich auf die Spot- und Terminpreise auf den Strommärkten konzentriert
• Windkraftprognose-Dies liefert Daten darüber, wie viel Windenergie zu einem bestimmten Zeitpunkt in den kommenden Tagen erwartet wird
• Solarstromprognose-Prozess des Sammelns und Analysierens von Daten zur Vorhersage der Solarstromerzeugung über verschiedene Zeithorizonte

Fazit-

Maschinelles Lernen hat sich zu einem Werkzeug für den Energiesektor entwickelt, das in der Lage ist, Probleme zu lösen und den Sektor mit Lösungen und Informationen zu versorgen, indem es große Datenmengen analysiert und dabei fast jeden Aspekt der Branche berührt, von der Optimierung der Preise über die Steigerung der Effizienz und die Reduzierung von Unsicherheiten bis hin zur Identifizierung und Prognose der Nachfrage und verschiedener anderer Faktoren, so dass sich der Energiesektor auf die gegenwärtigen und zukünftigen Anforderungen und Herausforderungen des Sektors vorbereiten und auch den Sektor der erneuerbaren Energien unterstützen kann.

Autor: Abhishek Saini