“Sfruttare la potenza dei dati: previsioni e analisi energetiche che rivoluzionano il settore energetico globale”
Le previsioni energetiche sono il metodo di applicazione della statistica per fare previsioni sui livelli di consumo energetico e sui costi dei servizi associati a breve e lungo termine. Le previsioni energetiche sono cruciali nella formulazione di politiche relative al mercato energetico globale, compresa la domanda e l'offerta. A tal fine, l'analisi basata sui dati assume importanza nel settore energetico mondiale, compresa la finanza e l'economia energetica.
Si prevede che il mercato dell'analisi dei big data nel settore energetico crescerà a un CAGR dell'11,28% durante il periodo di previsione 2022-2027. L'impatto dell'analisi dei big data include il miglioramento dell'efficienza energetica e la riduzione del consumo energetico.
Necessità di previsioni e analisi energetiche–
La scarsità di combustibili fossili, il loro impatto ambientale e il continuo aumento del consumo energetico hanno costretto i governi e le aziende a migliorare l'efficienza, ottimizzare i processi e trovare fonti di energia alternative come turbine solari, ondulate ed eoliche.
La volatilità dei prezzi del petrolio porta a elevate spese per progetti legati all'energia. Molti altri problemi sono legati al miglioramento dell'efficienza, alla distribuzione del carico e all'ottimizzazione. L'implementazione dell'analisi dei dati aiuta a prevedere la domanda di prodotti, riduce l'incertezza e apre la strada alla pianificazione delle risorse, al miglioramento delle esperienze dei clienti e alla conformità normativa.
L'analisi dei dati funge da componente importante in quanto fornisce i dati necessari per fare previsioni, eseguire analisi statistiche efornisce dati preparati per la generazione di modelli predittivi.
Modelli di apprendimento automatico-
•Rete neurale artificiale (ANN)-Un modello computazionale ispirato alle reti neurali biologiche che imita il modo in cui le cellule nervose funzionano nel cervello umano. Utilizza algoritmi in grado di apportare autonomamente modifiche o imparare man mano che ricevono nuovi input, rendendolo uno strumento efficace per la modellazione statistica di dati non lineari.
•Support Vector Machine (SVM)-Un tipo di algoritmo di deep learning che esegue l'apprendimento supervisionato per la regressione o la classificazione di gruppi di dati. La classificazione offre una base di apprendimento per l'elaborazione dei dati futuri. Gli algoritmi separano i gruppi in base ai modelli.
Applicazioni di machine learning per le previsioni e l'analisi energetica-
- Prevedere con precisione i prezzi dell'energia-Aiuta a prevedere le variazioni dei prezzi dell'energia analizzando le minuscole variazioni delle migliaia di fattori che influenzano i prezzi dell'energia
- Prevedere con precisione la domanda di energia-Potrebbe prevedere la domanda di energia analizzando vari fattori che la influenzano, come il giorno della settimana, l'ora, i principali eventi sportivi, la temperatura dell'aria, la domanda passata e la domanda media
- Ottimizzare il consumo di energia-Con l'aiuto di contatori intelligenti, dispositivi IOT e monitoraggio del carico degli elettrodomestici non intrusivo (NIALM), è possibile utilizzare un algoritmo di machine learning per identificare il consumo di energia a livello di dispositivo specifico
- Prevedere il valore del ciclo di vita del cliente-CLV aiuta i mercati dei servizi pubblici a identificare quanto un determinato cliente spenderà nel corso del suo contratto. Il machine learning può prevedere il valore complessivo di un singolo cliente
- Ottimizzare i prezzi attraverso un migliore trading-Per rimanere competitivi, dove i clienti hanno la possibilità di scegliere il fornitore di energia elettrica, il machine learning può fornire informazioni che influenzano i prezzi dell'energia e fornisce l'energia quando acquistarla e venderla
- Ridurre l'abbandono dei clienti-Per evitare che i clienti passino a un altro fornitore, diventa indispensabile identificare e prevenire l'abbandono dei clienti. Possono essere utilizzate tecniche di machine learning come il processo standard intersettoriale per il data mining
- Previsioni probabilistiche-Riassume opinioni, ciò che è noto e gli eventi futuri. Invece di fornire previsioni a valore singolo, le previsioni probabilistiche assegnano una probabilità a vari risultati e l'insieme completo rappresenta una previsione di probabilità
- Previsione del carico-È una tecnica utilizzata per prevedere il futuro consumo energetico per soddisfare la domanda
- Previsione dei prezzi dell'elettricità-Un ramo delle previsioni energetiche incentrato sui prezzi spot e forward nei mercati dell'elettricità
- Previsioni sull'energia eolica-Questo fornisce dati sulla quantità di energia eolica prevista in un determinato momento nei giorni a venire
- Previsioni sull'energia solare-Processo di raccolta e analisi dei dati per prevedere la produzione di energia solare su diversi orizzonti temporali
Conclusione-
Il machine learning è diventato uno strumento per il settore energetico in grado di risolvere i problemi e fornire al settore soluzioni e informazioni analizzando grandi quantità di dati, toccando quasi ogni aspetto del settore, dall'ottimizzazione dei prezzi, all'aumento dell'efficienza, alla riduzione delle incertezze, all'identificazione e alla previsione della domanda e a vari altri fattori, consentendo al settore energetico di prepararsi ai requisiti e alle sfide presenti e future affrontate dal settore e fornendo supporto anche al settore delle energie rinnovabili.
Autore: Abhishek Saini