「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に革命を起こす」
エネルギー予測とは、エネルギー消費量と、それに関連する光熱費の短期および長期的な予測を行う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策定する上で非常に重要です。この目的のために、データ駆動型分析は、エネルギー金融や経済学を含む、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CAGR 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量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量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。
原油価格の変動は、エネルギー関連プロジェクトへの高額な支出につながります。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。データ分析の実装は、製品需要の予測、不確実性の軽減に役立ち、リソース計画、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、予測を行うため、統計分析を実行するため、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に必要なデータを提供する重要な要素として機能します。
機械学習モデル-
• 人工ニューラルネットワーク (ANN)- 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、神経細胞が人間の脳内で機能する方法を模倣します。新しい入力を受信すると、独立して調整または学習できるアルゴリズムを使用するため、非線形統計データモデリング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ディープラーニング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の基礎を提供します。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何千も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化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- 曜日、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、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する- 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する- CLVは、ユーティリティ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
- 顧客離れを減らす- 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、顧客離れ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ため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、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、完全なセットは確率的予測を表します
- 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分野
- 風力発電予測- これは、今後数日間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に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ツールになり、大量のデータを分析することで問題解決を可能にし、価格の最適化、効率の向上、不確実性の軽減、需要の特定と予測、その他さまざまな要因など、業界のほぼすべての側面を網羅し、エネルギーセクターが現在および将来の要件、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るようにします。
著者: Abhishek Saini