“Desatando el Poder de los Datos: Pronóstico Energético y Análisis Revolucionando el Sector Energético Global”
El pronóstico energético es el método de aplicación de estadísticas para realizar predicciones sobre los niveles de consumo de energía y los costos de los servicios asociados a ellos a corto y largo plazo. El pronóstico energético es crucial para la formulación de políticas relacionadas con el mercado energético global, incluyendo la demanda y el suministro. Con este fin, los análisis basados en datos son de gran importancia en el sector energético mundial, incluyendo las finanzas y la economía de la energía.
Se espera que el mercado de análisis de big data en el sector energético crezca a una CAGR del 11.28% durante el período de pronóstico de 2022–2027. El impacto del análisis de big data incluye la mejora de la eficiencia energética y la reducción del consumo de energía.
Necesidad del pronóstico y análisis de energía–
La escasez de combustibles fósiles, su impacto ambiental y el continuo aumento del consumo de energía han obligado a los gobiernos y corporaciones a mejorar la eficiencia, optimizar los procesos y encontrar fuentes alternativas de energía como la solar, las turbinas de olas y las turbinas eólicas.
La volatilidad de los precios del petróleo conduce a altos gastos en proyectos relacionados con la energía. Muchos otros problemas están relacionados con la mejora de la eficiencia, la distribución de la carga y la optimización. La implementación del análisis de datos ayuda a predecir la demanda de productos, reduce la incertidumbre y da paso a la planificación de recursos, la mejora de las experiencias de los clientes y el cumplimiento normativo.
El análisis de datos sirve como un componente importante, ya que proporciona los datos necesarios para hacer predicciones, realizar análisis estadísticos yproporciona datos preparados para generar modelos predictivos.
Modelos de Aprendizaje Automático-
•Red Neuronal Artificial (RNA)-Un modelo computacional inspirado en las redes neuronales biológicas que imita la forma en que funcionan las células nerviosas en el cerebro humano. Utiliza algoritmos que pueden realizar ajustes o aprender de forma independiente a medida que reciben nuevas entradas, lo que lo convierte en una herramienta eficaz para el modelado de datos estadísticos no lineales.
•Máquina de Vectores de Soporte (SVM)-Un tipo de algoritmo de aprendizaje profundo que realiza un aprendizaje supervisado para la regresión o la clasificación de grupos de datos. La clasificación ofrece una base de aprendizaje para el procesamiento de datos futuros. Los algoritmos separan los grupos según patrones.
Aplicaciones del Aprendizaje Automático al Pronóstico y Análisis Energético-
- Predecir con precisión los precios de la energía-Ayuda a predecir los cambios en los precios de la energía analizando pequeños cambios en los miles de factores que afectan los precios de la energía
- Predecir con precisión la demanda de energía-Podría predecir la demanda de energía analizando varios factores que la afectan, como el día de la semana, la hora, un evento deportivo importante, la temperatura del aire, la demanda pasada y la demanda media
- Optimizar el consumo de energía-Con la ayuda de medidores inteligentes, dispositivos IoT y la monitorización de la carga de aparatos no intrusiva (NIALM), se puede utilizar un algoritmo de aprendizaje automático para identificar el consumo de energía a nivel de dispositivo específico
- Predecir el valor de vida del cliente-El CLV ayuda a los mercados de servicios públicos a identificar cuánto va a gastar un cliente determinado durante la vigencia de su contrato. El aprendizaje automático puede predecir el valor general de un cliente individual
- Optimizar los precios a través de un mejor comercio-Para seguir siendo competitivos, donde los clientes tienen la opción de elegir el proveedor de su electricidad, el aprendizaje automático puede proporcionar información que afecta a los precios de la energía y proporciona la energía cuando comprarla y venderla
- Reducir la pérdida de clientes-Para evitar que los clientes cambien a otro proveedor, es imperativo identificar y prevenir la pérdida de clientes. Se pueden utilizar técnicas de aprendizaje automático como el Proceso Estándar Interindustria para la Minería de Datos
- Pronóstico Probabilístico-Resume opiniones, lo que se sabe y eventos futuros. En lugar de proporcionar pronósticos de un solo valor, el pronóstico probabilístico asigna una probabilidad a varios resultados, y el conjunto completo representa un pronóstico de probabilidad
- Pronóstico de Carga-Es una técnica utilizada para predecir el consumo futuro de energía para satisfacer la demanda
- Pronóstico de Precios de la Electricidad-Una rama del pronóstico energético centrada en los precios al contado y a plazo en los mercados de la electricidad
- Pronóstico de Energía Eólica-Esto proporciona datos sobre cuánta energía eólica se espera en un instante de tiempo concreto en los días venideros
- Pronóstico de Energía Solar-Proceso de recopilación y análisis de datos para predecir la generación de energía solar en diferentes horizontes temporales
Conclusión-
El aprendizaje automático se ha convertido en una herramienta para el sector energético que es capaz de resolver problemas y armar al sector con soluciones e información mediante el análisis de grandes cantidades de datos, tocando casi todos los aspectos de la industria, desde la optimización de precios, el aumento de la eficiencia, la reducción de las incertidumbres, la identificación y la previsión de la demanda, y varios otros factores, lo que permite al sector energético prepararse para los requisitos y desafíos presentes y futuros que enfrenta el sector y brindar apoyo al sector de las energías renovables también.
Autor: Abhishek Saini