“Sfruttare la potenza dei dati: previsioni energetiche e analisi che rivoluzionano il settore energetico globale”
La previsione energetica è il metodo di applicazione della statistica per fare previsioni sui livelli di consumo energetico e sui costi delle utenze ad essi associati nel breve e nel lungo periodo. La previsione energetica è fondamentale per la formulazione di politiche relative al mercato energetico globale, compresa la domanda e l'offerta. A tal fine, l'analisi guidata dai dati è considerata importante nel settore energetico mondiale, compresi la finanza e l'economia dell'energia.
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 di energia.
Necessità di previsioni e analisi energetiche–
La scarsità di combustibili fossili, il loro impatto ambientale e il continuo aumento del consumo di energia hanno costretto governi e aziende a migliorare l'efficienza, ottimizzare i processi e trovare fonti di energia alternative come l'energia solare, quella delle onde e le turbine 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 e fornisce dati preparati per la generazione di modelli predittivi.
Modelli di Machine Learning-
• Rete neurale artificiale (ANN)- Un modello computazionale ispirato alle reti neurali biologiche che imita il modo in cui le cellule nervose lavorano nel cervello umano. Utilizza algoritmi che possono apportare modifiche in modo indipendente o apprendere man mano che ricevono nuovi input, rendendolo uno strumento efficace per la modellazione di dati statistici non lineari.
• Macchina a vettori di supporto (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 futura dei dati. Gli algoritmi separano i gruppi in base a modelli.
Applicazioni di Machine Learning alle previsioni e all'analisi energetiche-
- Prevedere accuratamente i prezzi dell'energia- Aiuta a prevedere le variazioni dei prezzi dell'energia analizzando piccoli cambiamenti nelle migliaia di fattori che influenzano i prezzi dell'energia
- Prevedere accuratamente 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 della durata del cliente- Il CLV aiuta i mercati delle utenze a identificare quanto spenderà un determinato cliente durante la durata del suo contratto. Il machine learning può prevedere il valore complessivo di un singolo cliente
- Ottimizzare i prezzi attraverso un trading migliore- Per rimanere competitivi, laddove 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 fornire l'energia quando acquistarla e venderla
- Ridurre l'abbandono dei clienti- Per evitare che i clienti passino a un altro fornitore, diventa imperativo identificare e prevenire l'abbandono dei clienti. È possibile utilizzare tecniche di machine learning come il Cross-Industry Standard Process for Data Mining
- Previsione probabilistica- Riassume le opinioni, ciò che è noto e gli eventi futuri. Invece di fornire previsioni a valore singolo, la previsione probabilistica assegna una probabilità a vari risultati e l'insieme completo rappresenta una previsione di probabilità
- Previsione del carico- È una tecnica utilizzata per prevedere il consumo di energia futuro per soddisfare la domanda
- Previsione dei prezzi dell'elettricità- Una branca della previsione energetica incentrata sui prezzi spot e forward nei mercati dell'elettricità
- Previsione dell'energia eolica- Fornisce dati su quanta energia eolica è prevista in un particolare istante di tempo nei giorni a venire
- Previsione dell'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 alle esigenze e alle sfide presenti e future affrontate dal settore e fornendo supporto anche al settore delle energie rinnovabili.
Autore: Abhishek Saini