“データ活用の力：世界のエネルギーセクターに革命を起こすエネルギー予測と分析”
エネルギー予測とは、統計を応用して、短期および長期のエネルギー消費量レベルとそれに関連する公共料金コストを予測する方法です。エネルギー予測は、需要と供給を含む、世界のエネルギー市場に関連する政策を策定する上で非常に重要です。この目的のために、データ主導の分析は、エネルギー金融や経済を含む、世界のエネルギーセクターで重要視されています。
エネルギーセクターにおけるビッグデータ分析市場は、2022〜2027年の予測期間中に11.28％のCAGRで成長すると予想されています。ビッグデータ分析の影響には、エネルギー効率の向上とエネルギー消費の削減が含まれます。
エネルギー予測と分析の必要性–
化石燃料の不足、環境への影響、およびエネルギー消費の継続的な増加により、政府や企業は効率を高め、プロセスを最適化し、太陽光、波力、風力タービンなどの代替エネルギー源を見つけることを余儀なくされています。
原油価格の変動により、エネルギー関連プロジェクトへの支出が高額になります。効率の向上、負荷分散、最適化に関連する他の多くの問題があります。データ分析を実装することで、製品の需要を予測し、不確実性を減らし、リソース計画、顧客体験の向上、および規制遵守への道が開かれます。
データ分析は、予測の作成、統計分析の実行、および予測モデルを生成するための準備されたデータを提供するため、重要なコンポーネントとして機能します。
機械学習モデル–
• 人工ニューラルネットワーク（ANN）–人間の脳における神経細胞の働きを模倣した、生物学的ニューラルネットワークに触発された計算モデル。新しい入力の受信時に独立して調整または学習できるアルゴリズムを使用し、非線形統計データモデリングのための効果的なツールになります。
• サポートベクターマシン（SVM）–データグループの回帰または分類のために教師あり学習を実行する、深層学習アルゴリズムの一種。分類は、将来のデータ処理のための学習基盤を提供します。アルゴリズムは、パターンに従ってグループを分離します。
エネルギー予測と分析への機械学習の応用–
- エネルギー価格を正確に予測–エネルギー価格に影響を与える数千の要因のわずかな変化を分析することにより、エネルギー価格の変動を予測するのに役立ちます
- エネルギー需要を正確に予測–曜日、時刻、主要なスポーツイベント、気温、過去の需要、平均需要など、エネルギー需要に影響を与えるさまざまな要因を分析することにより、エネルギー需要を予測できます
- エネルギー消費を最適化–スマートメーター、IOTデバイス、および非侵入型アプライアンス負荷監視（NIALM）の助けを借りて、機械学習アルゴリズムを使用して、デバイス固有のレベルでエネルギー消費を特定できます
- 顧客生涯価値を予測–CLVは、公益事業市場が特定の顧客が契約期間中にどれだけ費やすかを特定するのに役立ちます。機械学習は、個々の顧客の全体的な価値を予測できます
- より良い取引を通じて価格を最適化–顧客が電気のプロバイダーを選択できる競争力を維持するために、機械学習はエネルギー価格に影響を与える情報を提供し、エネルギーをいつ売買するかを提供できます
- 顧客の解約を減らす–顧客が別のプロバイダーに切り替えるのを避けるために、顧客の解約を特定して防止することが不可欠になります。データマイニングのクロスインダストリー標準プロセスなどの機械学習手法を使用できます
- 確率的予測–意見、知られていること、および将来のイベントを要約します。単一の値の予測を提供する代わりに、確率的予測はさまざまな結果に確率を割り当て、完全なセットは確率予測を表します
- 負荷予測–需要を満たすために将来のエネルギー消費を予測するために使用される手法です
- 電力価格予測–電力市場におけるスポット価格と先渡価格に焦点を当てたエネルギー予測のブランチ
- 風力発電予測–これは、これから数日後の特定の瞬間にどれだけの風力発電が予想されるかに関するデータを提供します
- 太陽光発電予測–さまざまな時間軸で太陽光発電量を予測するためのデータを収集および分析するプロセス
結論–
機械学習は、エネルギーセクターの問題を解決し、価格の最適化、効率の向上、不確実性の削減、需要の特定と予測、およびその他さまざまな要因など、業界のほぼすべての側面を分析することにより、ソリューションと情報でセクターを武装できるツールになりました。これにより、エネルギーセクターは現在および将来の要件とセクターが直面する課題に備え、再生可能エネルギーセクターへのサポートを提供できます。
著者：Abhishek Saini