“データの力を解き放つ：エネルギー予測と分析が世界のエネルギーセクターを変革”
エネルギー予測は、短期および長期において、エネルギー消費量とその関連する光熱費を予測するために統計を適用する方法です。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形成する上で不可欠です。この目的のために、データ駆動型分析がエネルギー金融や経済など、世界のエネルギーセクターにおいて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年から2027年の予測期間中に年平均成長率11.28％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、それらの環境への影響、およびエネルギー消費の継続的な増加により、政府や企業は効率性を向上させ、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。
原油価格の変動は、エネルギー関連プロジェクトへの多額の支出につながります。他の多くの問題は、効率性の向上、負荷配分、および最適化に関連しています。データ分析の実装は、製品需要の予測、不確実性の軽減に役立ち、資源計画、顧客体験の向上、および規制遵守への道を開きます。
データ分析は、予測を行い、統計分析を実行するために必要なデータを提供する重要な要素として機能し、予測モデルを生成するための準備されたデータを提供します。
機械学習モデル-
•人工ニューラルネットワーク（ANN）-人間の脳内の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です。新しい入力を受け取ると、自律的に調整または学習できるアルゴリズムを使用しており、非線形統計データモデリングに効果的なツールとなっています。
•サポートベクターマシン（SVM）-データの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です。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する-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する-週の日、時間、主要なスポーツイベント、気温、過去の需要、平均需要など、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する-スマートメーター、IoTデバイス、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のエネルギー消費を特定できます
- 顧客生涯価値を予測する-CLVは、公共事業市場が、特定の顧客が契約期間中にどれだけ支出する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する-顧客が電力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、いつエネルギーを売買するかに関する情報を提供できます
- 顧客解約を減らす-顧客が別のプロバイダーに切り替わるのを防ぐために、顧客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Cross-Industry Standard Processなどの機械学習技術を使用できます
- 確率的予測-意見、既知のこと、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、完全なセットが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量を予測するために使用される技術です
- 電力価格予測-電力市場におけるスポット価格と先物価格に焦点を当てたエネルギー予測の一分野
- 風力発電予測-これは、今後数日間の特定の瞬間にどの程度の風力発電が期待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の太陽光発電量を予測するためのデータの収集と分析のプロセス
結論-
機械学習は、エネルギーセクターにとって、大量のデータを分析することにより、問題を解決し、セクターにソリューションと情報を提供するツールとなり、価格の最適化、効率性の向上、不確実性の軽減、需要の特定と予測など、業界のほぼすべての側面に触れており、エネルギーセクターが現在および将来の要件と課題に備え、再生可能エネルギーセクターも支援することを可能にしています。
著者：Abhishek Saini