“Libérer la puissance des données : la prévision énergétique et l'analyse révolutionnent le secteur énergétique mondial”
La prévision énergétique est la méthode d'application 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 cruciale pour la formulation de politiques liées au marché mondial de l'énergie, y compris la demande et l'offre. À cette fin, l'analyse basée sur les données est importante dans le secteur énergétique mondial, 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 2022-2027. L'impact de l'analyse des mégadonnées comprend l'amélioration de l'efficacité énergétique et la réduction de la consommation d'énergie.
Nécessité de la prévision énergétique et de l'analyse–
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 des sources d'énergie alternatives telles que les turbines solaires, houlomotrices et éoliennes.
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 distribution de la charge et à l'optimisation. La mise en œuvre de l'analyse des données permet de prédire 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 de données est un composant important car elle fournit les données nécessaires pour faire des prédictions, effectuer des analyses statistiques etfournit 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 capables d'effectuer des ajustements ou d'apprendre de manière indépendante lorsqu'ils reçoivent de nouvelles entrées, ce qui en fait un outil efficace pour la modélisation de données statistiques non linéaires.
•Machine à vecteurs de support (SVM)-Un type d'algorithme d'apprentissage profond qui effectue un apprentissage supervisé pour la régression ou la classification de groupes de données. La classification offre une base d'apprentissage pour le traitement futur des données. Les algorithmes séparent les groupes en fonction de modèles.
Applications de l'apprentissage automatique à la prévision énergétique et à l'analyse-
- Prédire avec précision les prix de l'énergie-Il permet de prédire les changements de prix de l'énergie en analysant de minuscules changements dans les milliers de facteurs qui affectent 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'affectent, comme le jour de la semaine, l'heure, les événements sportifs majeurs, la température de l'air, la demande passée et la demande moyenne
- Optimiser la consommation d'énergie-Avec l'aide de compteurs intelligents, d'appareils IoT et de la surveillance non intrusive de la charge des appareils (NIALM), un algorithme d'apprentissage automatique peut être utilisé pour identifier la consommation d'énergie au niveau spécifique de l'appareil
- Prédire la valeur à vie du client-La CLV aide les marchés des services publics à identifier combien un client donné va dépenser sur la durée de son contrat. L'apprentissage automatique peut prédire la valeur globale d'un client individuel
- Optimiser les prix grâce à un meilleur trading-Pour rester compétitif, là où les clients ont le choix du fournisseur de leur électricité, l'apprentissage automatique peut fournir des informations qui affectent les prix de l'énergie et fournit l'énergie quand l'acheter et la vendre
- 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 désabonnement des clients. Des techniques d'apprentissage automatique telles que le processus standard inter-industries pour l'exploration de données peuvent être utilisées
- Prévision probabiliste-Résume les opinions, ce que l'on sait et les événements futurs. Au lieu de fournir des prévisions à valeur unique, la prévision probabiliste attribue une probabilité à divers résultats, et l'ensemble complet représente une prévision de probabilité
- Prévision de charge-Est une technique utilisée pour prédire la consommation d'énergie future 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-Cela fournit des données sur la quantité d'énergie éolienne attendue à un instant 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 d'armer le secteur avec des solutions et des informations en analysant de grandes quantités de données, touchant presque tous les aspects de l'industrie, de l'optimisation des prix, de l'augmentation de l'efficacité, de la réduction des incertitudes, de l'identification et de la prévision de la demande et de divers autres facteurs, permettant au secteur de l'énergie de se préparer aux exigences et aux défis présents et futurs auxquels le secteur est confronté et en apportant également un soutien au secteur des énergies renouvelables.
Auteur : Abhishek Saini