"데이터의 힘을 활용: 글로벌 에너지 부문에 혁명을 일으키는 에너지 예측 및 분석"
에너지 예측은 단기 및 장기적으로 에너지 소비 수준과 관련된 유틸리티 비용에 대한 예측을 위해 통계를 적용하는 방법입니다. 에너지 예측은 수요와 공급을 포함하여 글로벌 에너지 시장과 관련된 정책을 수립하는 데 매우 중요합니다. 이를 위해 에너지 금융 및 경제를 포함한 세계 에너지 부문에서 데이터 기반 분석이 중요하게 여겨지고 있습니다.
에너지 부문의 빅데이터 분석 시장은 2022~2027년 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 11.28%로 성장할 것으로 예상됩니다. 빅데이터 분석의 영향으로는 에너지 효율성 향상과 에너지 소비 감소가 있습니다.
에너지 예측 및 분석의 필요성–
화석 연료의 부족, 환경에 미치는 영향, 지속적인 에너지 소비 증가는 정부와 기업이 효율성을 높이고 프로세스를 최적화하며 태양열, 파도 및 풍력 터빈과 같은 대체 에너지원을 찾도록 강요했습니다.
유가 변동성은 에너지 관련 프로젝트에 대한 높은 지출로 이어집니다. 효율성 향상, 부하 분산 및 최적화와 관련된 다른 많은 문제도 있습니다. 데이터 분석을 구현하면 제품 수요를 예측하고 불확실성을 줄이며 리소스 계획, 개선된 고객 경험 및 규정 준수를 가능하게 합니다.
데이터 분석은 예측, 통계 분석 수행, 예측 모델 생성을 위해 준비된 데이터를 제공하는 데 필요한 데이터를 제공하므로 중요한 구성 요소 역할을 합니다.
머신러닝 모델-
• 인공 신경망(ANN)- 인간 두뇌에서 신경 세포가 작동하는 방식을 모방하는 생물학적 신경망에서 영감을 받은 계산 모델입니다. 새로운 입력을 받을 때 독립적으로 조정하거나 학습할 수 있는 알고리즘을 사용하여 비선형 통계 데이터 모델링에 효과적인 도구입니다.
• 서포트 벡터 머신(SVM)- 데이터 그룹의 회귀 또는 분류를 위해 지도 학습을 수행하는 심층 학습 알고리즘 유형입니다. 분류는 향후 데이터 처리를 위한 학습 기반을 제공합니다. 알고리즘은 패턴에 따라 그룹을 분리합니다.
에너지 예측 및 분석에 대한 머신러닝 애플리케이션-
- 에너지 가격을 정확하게 예측- 에너지 가격에 영향을 미치는 수천 가지 요인의 미세한 변화를 분석하여 에너지 가격 변화를 예측하는 데 도움이 됩니다.
- 에너지 수요를 정확하게 예측- 요일, 시간, 주요 스포츠 이벤트, 기온, 과거 수요, 평균 수요 등 에너지 수요에 영향을 미치는 다양한 요인을 분석하여 에너지 수요를 예측할 수 있습니다.
- 에너지 소비 최적화- 스마트 미터, IOT 장치 및 비침입적 가전 제품 부하 모니터링(NIALM)을 통해 머신러닝 알고리즘을 사용하여 장치별 수준에서 에너지 소비를 식별할 수 있습니다.
- 고객 생애 가치 예측- CLV는 유틸리티 시장이 특정 고객이 계약 기간 동안 얼마나 지출할 것인지 식별하는 데 도움이 됩니다. 머신러닝은 개별 고객의 전체 가치를 예측할 수 있습니다.
- 더 나은 거래를 통해 가격 최적화- 고객이 전기 공급 업체를 선택할 수 있는 경쟁력을 유지하기 위해 머신러닝은 에너지 가격에 영향을 미치는 정보를 제공하고 에너지를 사고 팔 시기를 제공할 수 있습니다.
- 고객 이탈 감소- 고객이 다른 공급 업체로 전환하는 것을 방지하기 위해 고객 이탈을 식별하고 방지하는 것이 필수적입니다. 데이터 마이닝을 위한 교차 산업 표준 프로세스와 같은 머신러닝 기술을 사용할 수 있습니다.
- 확률적 예측- 의견, 알려진 내용 및 미래 사건을 요약합니다. 단일 값 예측을 제공하는 대신 확률적 예측은 다양한 결과에 확률을 할당하고 전체 집합은 확률 예측을 나타냅니다.
- 부하 예측- 수요를 충족하기 위해 미래의 에너지 소비를 예측하는 데 사용되는 기술입니다.
- 전기 가격 예측- 전기 시장의 현물 및 선도 가격에 초점을 맞춘 에너지 예측의 한 분야
- 풍력 발전 예측- 이는 앞으로 며칠 동안 특정 시점에 예상되는 풍력 발전량에 대한 데이터를 제공합니다.
- 태양광 발전 예측- 다양한 시간 범위에서 태양광 발전량을 예측하기 위해 데이터를 수집하고 분석하는 프로세스
결론-
머신러닝은 대량의 데이터를 분석하여 가격 최적화, 효율성 증가, 불확실성 감소, 수요 식별 및 예측, 기타 다양한 요인 등 산업의 거의 모든 측면을 다루어 문제 해결이 가능하고 솔루션 및 정보를 제공하여 에너지 부문을 준비할 수 있는 에너지 부문의 도구가 되었습니다. 현재와 미래의 요구 사항과 과제에 직면하고 재생 에너지 부문에도 지원을 제공합니다.
작성자: Abhishek Saini