„Die Macht der Daten freisetzen: Energiewirtschaftliche Prognosen und Analysen revolutionieren den globalen Energiesektor“
Unter Energiewirtschaftlichen Prognosen versteht man die Anwendung von Statistiken, um kurz- und langfristig Vorhersagen über den Energieverbrauch und die damit verbundenen Kosten für Versorgungsleistungen zu treffen. Energiewirtschaftliche Prognosen sind entscheidend für die Gestaltung von Strategien im Zusammenhang mit dem globalen Energiemarkt, einschließlich Angebot und Nachfrage. Zu diesem Zweck werden datengestützte 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 durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 11,28 % wachsen wird. Die Auswirkungen von Big-Data-Analysen umfassen die Verbesserung der Energieeffizienz und die Reduzierung des Energieverbrauchs.
Bedarf an Energiewirtschaftlichen Prognosen und Analysen–
Die Verknappung 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 Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
Die Datenanalyse dient als wichtige Komponente, da sie die notwendigen Daten für die Erstellung von Vorhersagen und die Durchführung statistischer Analysen liefert und aufbereitete Daten für die Erstellung von Vorhersagemodellen bereitstellt.
Modelle für maschinelles Lernen –
• Künstliches neuronales Netzwerk (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 voneinander 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 Deep-Learning-Algorithmus, der überwachtes Lernen für die 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 Energiewirtschaftliche Prognosen und Analysen –
- 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. den Wochentag, die Uhrzeit, ein großes Sportereignis, die Lufttemperatur, den bisherigen Bedarf und den durchschnittlichen Bedarf
- Optimierung des Energieverbrauchs - 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 ermitteln
- 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
- Optimierung der Preise durch besseren Handel - Um wettbewerbsfähig zu bleiben, wenn 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
- Reduzierung der Kundenabwanderung - Um zu vermeiden, dass Kunden zu einem anderen Anbieter wechseln, ist es unerlässlich, die Kundenabwanderung zu erkennen und zu verhindern. Maschinelle Lerntechniken wie der Cross-Industry Standard Process for Data Mining können eingesetzt werden
- Probabilistische Prognose - Fasst Meinungen, Fakten und zukünftige Ereignisse zusammen. Anstatt Einzelwertprognosen zu erstellen, weist die probabilistische Prognose verschiedenen Ergebnissen eine Wahrscheinlichkeit zu, und die Gesamtheit stellt eine Wahrscheinlichkeitsprognose dar
- Lastprognose - Ist eine Technik, die verwendet wird, um den zukünftigen Energieverbrauch zu prognostizieren, um den Bedarf zu decken
- Strompreisprognose - Ein Zweig der Energiewirtschaftlichen Prognose, der sich auf die Spot- und Terminpreise in den Strommärkten konzentriert
- Windkraftprognose - Diese liefert Daten darüber, wie viel Windkraft zu einem bestimmten Zeitpunkt in den kommenden Tagen erwartet wird
- Solarenergieprognose - Prozess der Sammlung und Analyse von Daten zur Vorhersage der Solarenergieerzeugung über verschiedene Zeithorizonte
Schlussfolgerung -
Maschinelles Lernen hat sich zu einem Werkzeug für den Energiesektor entwickelt, mit dem Probleme gelöst und der Sektor mit Lösungen und Informationen ausgestattet werden kann, indem große Datenmengen analysiert werden, die fast jeden Aspekt der Branche berühren, von der Optimierung der Preise über die Steigerung der Effizienz, die Reduzierung von Unsicherheiten, die Identifizierung und Vorhersage der Nachfrage bis hin zu 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