“Liberando el Poder de los Datos: La Predicción Energética y la Analítica Revolucionan el Sector Energético Global”
La predicción energética es el método de aplicar estadísticas para hacer predicciones sobre los niveles de consumo de energía y los costes de los servicios públicos asociados a ellos a corto y largo plazo. La predicción energética es crucial en la formación de políticas relacionadas con el mercado energético global, incluyendo la demanda y la oferta. Con este fin, la analítica basada en datos recibe 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 previsión 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 de la predicción energética y la analítica–
La escasez de combustibles fósiles, su impacto ambiental y el continuo aumento del consumo de energía han obligado a los gobiernos y a las empresas a mejorar la eficiencia, optimizar los procesos y encontrar fuentes alternativas de energía, como la solar, las 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 de la analítica 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 de la normativa.
La analítica de datos sirve como un componente importante, ya que proporciona los datos necesarios para hacer predicciones, realizar análisis estadísticos y proporciona 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 las células nerviosas trabajan en el cerebro humano. Utiliza algoritmos que pueden hacer ajustes o aprender independientemente a medida que reciben nuevas entradas, lo que la convierte en una herramienta eficaz para el modelado estadístico de datos no lineales.
• Máquina de Vectores de Soporte (SVM)- Un tipo de algoritmo de aprendizaje profundo que realiza el aprendizaje supervisado para la regresión o la clasificación de grupos de datos. La clasificación ofrece una base de aprendizaje para el procesamiento futuro de datos. Los algoritmos separan los grupos según los patrones.
Aplicaciones del Aprendizaje Automático a la Predicción Energética y la Analítica-
- Predecir con precisión los precios de la energía- Ayuda a predecir los cambios en los precios de la energía mediante el análisis de pequeños cambios en los miles de factores que afectan a 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, los principales eventos deportivos, la temperatura del aire, la demanda pasada y la demanda media
- Optimizar el consumo de energía- Con la ayuda de los medidores inteligentes, los dispositivos IOT y la monitorización no intrusiva de la carga de los aparatos (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 duración de su contrato. El aprendizaje automático puede predecir el valor global de un cliente individual
- Optimizar los precios a través de un mejor comercio- Para seguir siendo competitivos, donde los clientes pueden elegir el proveedor de su electricidad, el aprendizaje automático puede proporcionar información que afecte a los precios de la energía y proporcionar la energía cuándo comprarla y venderla
- Reducir la pérdida de clientes- Para evitar que los clientes se cambien a otro proveedor, se hace imprescindible identificar y prevenir la pérdida de clientes. Se pueden utilizar técnicas de aprendizaje automático como el Proceso Estándar de la Industria Cruzada para la Minería de Datos
- Previsión Probabilística- Resume las opiniones, lo que se conoce y los eventos futuros. En lugar de proporcionar previsiones de un solo valor, la previsión probabilística asigna una probabilidad a varios resultados, y el conjunto completo representa una previsión de probabilidad
- Previsión de Carga- Es una técnica utilizada para predecir el consumo futuro de energía para satisfacer la demanda
- Previsión de Precios de la Electricidad- Una rama de la previsión energética centrada en los precios al contado y a plazo en los mercados de electricidad
- Previsión de la Energía Eólica- Esto proporciona datos sobre la cantidad de energía eólica que se espera en un instante particular de tiempo en los próximos días
- Previsión de la 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 los 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 a los que se enfrenta el sector y proporcionar apoyo también al sector de las energías renovables.
Autor: Abhishek Saini