“데이터의 힘 발휘: 에너지 예측 및 분석, 글로벌 에너지 부문 혁신”
에너지 예측은 단기 및 장기적으로 에너지 소비 수준과 관련 유틸리티 비용을 예측하기 위해 통계를 적용하는 방법입니다. 에너지 예측은 수요 및 공급을 포함하여 글로벌 에너지 시장과 관련된 정책을 형성하는 데 중요합니다. 이를 위해 데이터 기반 분석은 에너지 금융 및 경제학을 포함하여 세계 에너지 부문에서 중요성을 부여받고 있습니다.
에너지 부문의 빅 데이터 분석 시장은 2022년부터 2027년까지 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 11.28%로 성장할 것으로 예상됩니다.. 빅 데이터 분석의 영향에는 에너지 효율성 향상 및 에너지 소비 감소가 포함됩니다.
에너지 예측 및 분석의 필요성–
화석 연료의 부족, 환경 영향, 에너지 소비의 지속적인 증가는 정부와 기업이 효율성을 높이고, 프로세스를 최적화하며, 태양광, 파력, 풍력 터빈과 같은 대체 에너지원을 찾도록 강요했습니다.
유가 변동성은 에너지 관련 프로젝트에 대한 높은 지출로 이어집니다. 많은 다른 문제는 효율성 향상, 부하 분배 및 최적화와 관련이 있습니다. 데이터 분석의 구현은 제품 수요를 예측하고 불확실성을 줄이며 자원 계획, 개선된 고객 경험 및 규정 준수를 가능하게 합니다.
데이터 분석은 예측을 수행하고, 통계 분석을 수행하는 데 필요한 데이터를 제공하므로 중요한 구성 요소 역할을 합니다.예측 모델 생성을 위해 준비된 데이터를 제공합니다.
머신 러닝 모델-
•인공 신경망 (ANN)-인간 두뇌에서 신경 세포가 작동하는 방식을 모방한 계산 모델입니다. 새로운 입력을 받을 때 자체적으로 조정하거나 학습할 수 있는 알고리즘을 사용하여 비선형 통계 데이터 모델링에 효과적인 도구입니다.
•서포트 벡터 머신 (SVM)-데이터 그룹의 회귀 또는 분류를 위해 감독 학습을 수행하는 딥 러닝 알고리즘 유형입니다. 분류는 향후 데이터 처리를 위한 학습 기반을 제공합니다. 알고리즘은 패턴에 따라 그룹을 분리합니다.
에너지 예측 및 분석에 대한 머신 러닝 응용 프로그램-
- 에너지 가격 정확하게 예측-에너지 가격에 영향을 미치는 수천 가지 요인의 미세한 변화를 분석하여 에너지 가격 변동을 예측하는 데 도움이 됩니다.
- 에너지 수요 정확하게 예측-주중, 시간, 주요 스포츠 이벤트, 기온, 과거 수요 및 평균 수요와 같이 에너지 수요에 영향을 미치는 다양한 요인을 분석하여 에너지 수요를 예측할 수 있습니다.
- 에너지 소비 최적화-스마트 미터, IOT 장치 및 비침입형 가전 부하 모니터링(NIALM)을 통해 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 장치별 수준에서 에너지 소비를 식별할 수 있습니다.
- 고객 생애 가치 예측-CLV는 유틸리티 시장에서 특정 고객이 계약 기간 동안 얼마나 지출할지 파악하는 데 도움이 됩니다. 머신 러닝은 개별 고객의 전체 가치를 예측할 수 있습니다.
- 더 나은 거래를 통해 가격 최적화-고객이 전력 제공업체를 선택할 수 있는 경쟁력을 유지하기 위해 머신 러닝은 에너지 가격에 영향을 미치는 정보를 제공하고 에너지를 구매하고 판매할 시기를 제공할 수 있습니다.
- 고객 이탈 감소-고객이 다른 제공업체로 전환하는 것을 방지하려면 고객 이탈을 식별하고 방지하는 것이 필수적입니다. 데이터 마이닝을 위한 교차 산업 표준 프로세스와 같은 머신 러닝 기술을 사용할 수 있습니다.
- 확률적 예측-의견, 알려진 사항 및 미래 이벤트를 요약합니다. 단일 값 예측을 제공하는 대신 확률적 예측은 다양한 결과에 확률을 할당하며, 전체 세트는 확률 예측을 나타냅니다.
- 부하 예측-수요를 충족하기 위해 미래 에너지 소비를 예측하는 데 사용되는 기술입니다.
- 전기 가격 예측-전력 시장의 현물 가격 및 선물 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 시간대에 태양광 발전량을 예측하기 위해 데이터를 수집하고 분석하는 과정
결론-
머신 러닝은 에너지 부문에 문제를 해결하고, 가격 최적화, 효율성 증가, 불확실성 감소, 수요 식별 및 예측, 다양한 기타 요소를 분석하여 방대한 양의 데이터를 분석함으로써 부문에 솔루션과 정보를 제공할 수 있는 도구가 되었습니다. 에너지 부문이 현재와 미래의 요구 사항과 부문이 직면한 과제에 대비할 수 있도록 하고, 재생 에너지 부문도 지원할 수 있습니다.
작성자: Abhishek Saini