« Libérer la puissance des données : les prévisions énergétiques et l’analyse révolutionnent le secteur mondial de l’énergie »
La prévision énergétique est la méthode qui consiste à appliquer des statistiques pour faire des prédictions sur les niveaux de consommation d’énergie et les coûts des services publics qui y sont associés à court et à long terme. La prévision énergétique est essentielle à l’élaboration de politiques relatives au marché mondial de l’énergie, y compris la demande et l’offre. À cette fin, l’analyse axée sur les données est privilégiée dans le secteur mondial de l’énergie, y compris la finance et l’économie de l’énergie.
Le marché de l’analyse des mégadonnées dans le secteur de l’énergie devrait croître à un TCAC de 11,28 % au cours de la période de prévision de 2022 à 2027. L’incidence de l’analyse des mégadonnées comprend l’amélioration de l’efficacité énergétique et la réduction de la consommation d’énergie.
Nécessité de prévisions et d’analyses énergétiques–
La rareté des combustibles fossiles, leur impact environnemental et l’augmentation continue de la consommation d’énergie ont contraint les gouvernements et les entreprises à améliorer l’efficacité, à optimiser les processus et à trouver d’autres sources d’énergie telles que l’énergie solaire, houlomotrice et éolienne.
La volatilité des prix du pétrole entraîne des dépenses élevées pour les projets liés à l’énergie. De nombreux autres problèmes sont liés à l’amélioration de l’efficacité, à la répartition de la charge et à l’optimisation. La mise en œuvre de l’analyse des données permet de prévoir la demande de produits, de réduire l’incertitude et d’ouvrir la voie à la planification des ressources, à l’amélioration de l’expérience client et à la conformité réglementaire.
L’analyse des données constitue un élément important, car elle fournit les données nécessaires pour faire des prédictions, effectuer des analyses statistiques et fournit des données préparées pour générer des modèles prédictifs.
Modèles d’apprentissage automatique -
• Réseau neuronal artificiel (RNA) - Un modèle computationnel inspiré des réseaux neuronaux biologiques qui imite la façon dont les cellules nerveuses fonctionnent dans le cerveau humain. Il utilise des algorithmes qui peuvent effectuer des ajustements ou apprendre de manière indépendante à mesure qu’ils reçoivent de nouvelles entrées, ce qui en fait un outil efficace pour la modélisation statistique non linéaire des données.
• Machine à vecteurs de support (MVS) - Un type d’algorithme d’apprentissage profond qui effectue un apprentissage supervisé pour la régression ou la classification des groupes de données. La classification offre une base d’apprentissage pour le traitement futur des données. Les algorithmes séparent les groupes selon des modèles.
Applications de l’apprentissage automatique aux prévisions et à l’analyse énergétiques -
- Prédire avec précision les prix de l’énergie - Il permet de prédire les variations des prix de l’énergie en analysant les infimes changements dans les milliers de facteurs qui influent sur les prix de l’énergie
- Prédire avec précision la demande d’énergie - Il pourrait prédire la demande d’énergie en analysant divers facteurs qui l’influent, comme le jour de la semaine, l’heure, un événement sportif majeur, la température de l’air, la demande passée et la demande moyenne
- Optimiser la consommation d’énergie - À l’aide de compteurs intelligents, d’appareils IdO et de la surveillance non intrusive de la charge des appareils électroménagers (NIALM), un algorithme d’apprentissage automatique peut être utilisé pour identifier la consommation d’énergie au niveau de l’appareil
- Prédire la valeur à vie du client - La CLV aide les marchés des services publics à déterminer combien un client donné dépensera pendant la durée de son contrat. L’apprentissage automatique peut prédire la valeur globale d’un client individuel
- Optimiser les prix grâce à de meilleures transactions - Pour rester compétitif, lorsque les clients ont le choix du fournisseur d’électricité, l’apprentissage automatique peut fournir des informations qui influent sur les prix de l’énergie et indiquer quand acheter et vendre l’énergie
- Réduire le taux de désabonnement des clients - Pour éviter que les clients ne passent à un autre fournisseur, il devient impératif d’identifier et de prévenir le taux de désabonnement des clients. Des techniques d’apprentissage automatique telles que le processus standard intersectoriel pour l’exploration de données peuvent être utilisées
- Prévisions probabilistes - Résume les opinions, ce qui est connu et les événements futurs. Au lieu de fournir des prévisions à valeur unique, les prévisions probabilistes attribuent une probabilité à divers résultats, et l’ensemble complet représente une prévision de probabilité
- Prévision de la charge - Est une technique utilisée pour prédire la consommation future d’énergie afin de répondre à la demande
- Prévision des prix de l’électricité - Une branche de la prévision énergétique axée sur les prix au comptant et à terme sur les marchés de l’électricité
- Prévision de l’énergie éolienne - Fournit des données sur la quantité d’énergie éolienne attendue à un moment précis dans les jours à venir
- Prévision de l’énergie solaire - Processus de collecte et d’analyse de données pour prédire la production d’énergie solaire sur différents horizons temporels
Conclusion -
L’apprentissage automatique est devenu un outil pour le secteur de l’énergie qui est capable de résoudre des problèmes et de doter le secteur de solutions et d’informations en analysant de grandes quantités de données, touchant presque tous les aspects de l’industrie, de l’optimisation des prix à l’augmentation de l’efficacité, en passant par la réduction des incertitudes, l’identification et la prévision de la demande, et divers autres facteurs, permettant au secteur de l’énergie de se préparer aux exigences et aux défis actuels et futurs auxquels il est confronté, et en fournissant également un soutien au secteur des énergies renouvelables.
Auteure : Abhishek Saini