„Die Macht der Daten freisetzen: Energievoraussagen und -analysen revolutionieren den globalen Energiesektor“
Energievoraussage ist die Methode, Statistiken anzuwenden, um kurz- und langfristig Vorhersagen über den Energieverbrauch und die damit verbundenen Versorgungskosten zu treffen. Energievoraussagen sind entscheidend für die Formulierung von Richtlinien in Bezug auf den globalen Energiemarkt, einschließlich Angebot und Nachfrage. Zu diesem Zweck werden datengestützte Analysen im globalen Energiesektor, einschließlich Energiefinanzierung und -wirtschaft, immer wichtiger.
Der Markt für Big-Data-Analysen im Energiesektor wird im Prognosezeitraum 2022–2027 voraussichtlich mit einer jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 11,28 % wachsen. Die Auswirkungen von Big-Data-Analysen umfassen die Verbesserung der Energieeffizienz und die Reduzierung des Energieverbrauchs.
Notwendigkeit von Energievoraussagen und -analysen–
Die Verknappung fossiler Brennstoffe, ihre Auswirkungen auf die Umwelt 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 ermöglicht Ressourcenplanung, verbesserte Kundenerlebnisse und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
Datenanalysen sind eine wichtige Komponente, da sie die notwendigen Daten für Vorhersagen, statistische Analysen und bereitgestellte Daten für die Erstellung von Vorhersagemodellen liefern.
Modelle des maschinellen Lernens-
• 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 selbstständig 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 Energievoraussagen und -analysen-
- Energiekosten genau vorhersagen- Es hilft, Änderungen der Energiepreise vorherzusagen, indem es winzige Änderungen in den Tausenden von Faktoren analysiert, die die Energiepreise beeinflussen
- Energienachfrage genau vorhersagen- Es könnte die Energienachfrage vorhersagen, indem es verschiedene Faktoren analysiert, die sie beeinflussen, wie z. B. Wochentag, Uhrzeit, großes Sportereignis, Lufttemperatur, vergangene Nachfrage und durchschnittliche Nachfrage
- Energieverbrauch optimieren- Mithilfe von intelligenten Zählern, IOT-Geräten und der nicht-intrusiven Geräte-Lastüberwachung (NIALM) kann ein Algorithmus für maschinelles Lernen verwendet werden, um den Energieverbrauch auf gerätespezifischer Ebene zu identifizieren
- Customer Lifetime Value vorhersagen- 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 zum Kaufen und Verkaufen bereitstellen
- Kundenabwanderung reduzieren- Um zu vermeiden, dass Kunden zu einem anderen Anbieter wechseln, ist es unerlässlich, die Kundenabwanderung zu erkennen und zu verhindern. Techniken des maschinellen Lernens wie der Cross-Industry Standard Process for Data Mining können verwendet werden
- Probabilistische Vorhersage- Fasst Meinungen, das, was bekannt ist, und zukünftige Ereignisse zusammen. Anstatt Einzelwertprognosen bereitzustellen, weist die probabilistische Prognose verschiedenen Ergebnissen eine Wahrscheinlichkeit zu, und die Gesamtheit stellt eine Wahrscheinlichkeitsprognose dar
- Lastprognose- Ist eine Technik, mit der der zukünftige Energieverbrauch vorhergesagt wird, um den Bedarf zu decken
- Strompreisprognose- Ein Zweig der Energievoraussage, der sich auf die Spot- und Terminpreise auf den Strommärkten konzentriert
- Windkraftprognose- Diese 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 auf verschiedenen Zeithorizonten vorherzusagen
Schlussfolgerung-
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 der Nachfrage und verschiedener anderer Faktoren, die es dem Energiesektor ermöglichen, sich auf die gegenwärtigen und zukünftigen Anforderungen und Herausforderungen des Sektors vorzubereiten und den erneuerbaren Energiesektor zu unterstützen.
Autor: Abhishek Saini