„Wykorzystanie Potęgi Danych: Prognozowanie Energii i Analityka Rewolucjonizują Globalny Sektor Energetyczny”
Prognozowanie energii to metoda wykorzystywania statystyki do tworzenia prognoz dotyczących poziomów zużycia energii i związanych z nimi kosztów mediów w perspektywie krótko- i długoterminowej. Prognozowanie energii ma kluczowe znaczenie dla kształtowania polityki związanej z globalnym rynkiem energii, w tym popytu i podaży. W tym celu analityka oparta na danych zyskuje na znaczeniu w światowym sektorze energetycznym, w tym w finansach i ekonomii energii.
Oczekuje się, że rynek analizy dużych zbiorów danych w sektorze energetycznym będzie rósł w tempie złożonej rocznej stopy wzrostu (CAGR) na poziomie 11,28% w okresie prognozowania 2022–2027. Wpływ analizy dużych zbiorów danych obejmuje poprawę efektywności energetycznej i zmniejszenie zużycia energii.
Potrzeba prognozowania i analizy energii–
Niedobór paliw kopalnych, ich wpływ na środowisko i ciągły wzrost zużycia energii zmusiły rządy i korporacje do zwiększenia efektywności, optymalizacji procesów i znalezienia alternatywnych źródeł energii, takich jak energia słoneczna, falowa i turbiny wiatrowe.
Zmienność cen ropy naftowej prowadzi do wysokich wydatków na projekty związane z energią. Wiele innych problemów wiąże się ze zwiększeniem efektywności, dystrybucją obciążenia i optymalizacją. Wdrożenie analizy danych pomaga w przewidywaniu popytu na produkty, zmniejsza niepewność i toruje drogę do planowania zasobów, poprawy doświadczeń klientów i zgodności z przepisami.
Analityka danych stanowi ważny element, ponieważ dostarcza niezbędnych danych potrzebnych do tworzenia prognoz, przeprowadzania analiz statystycznych i dostarcza przetworzone dane do generowania modeli predykcyjnych.
Modele Uczenia Maszynowego-
• Sztuczna Sieć Neuronowa (ANN)- Model obliczeniowy inspirowany biologicznymi sieciami neuronowymi, który naśladuje sposób działania komórek nerwowych w ludzkim mózgu. Wykorzystuje algorytmy, które mogą samodzielnie dokonywać regulacji lub uczyć się w miarę otrzymywania nowych danych wejściowych, co czyni go skutecznym narzędziem do nieliniowego modelowania danych statystycznych.
• Maszyna Wektorów Nośnych (SVM)- Rodzaj algorytmu uczenia głębokiego, który wykonuje uczenie nadzorowane do regresji lub klasyfikacji grup danych. Klasyfikacja oferuje podstawę uczenia się do przyszłego przetwarzania danych. Algorytmy oddzielają grupy zgodnie ze wzorcami.
Zastosowania Uczenia Maszynowego do Prognozowania i Analizy Energii-
- Dokładne przewidywanie cen energii- Pomaga przewidywać zmiany cen energii, analizując niewielkie zmiany w tysiącach czynników wpływających na ceny energii
- Dokładne przewidywanie zapotrzebowania na energię- Może przewidywać zapotrzebowanie na energię, analizując różne czynniki, które na nie wpływają, takie jak dzień tygodnia, godzina, ważne wydarzenie sportowe, temperatura powietrza, przeszłe zapotrzebowanie i średnie zapotrzebowanie
- Optymalizacja zużycia energii- Za pomocą inteligentnych liczników, urządzeń IoT i nieinwazyjnego monitorowania obciążenia urządzeń (NIALM) można użyć algorytmu uczenia maszynowego do identyfikacji zużycia energii na poziomie poszczególnych urządzeń
- Przewidywanie wartości klienta w całym okresie użytkowania- CLV pomaga rynkom mediów zidentyfikować, ile dany klient wyda w okresie obowiązywania umowy. Uczenie maszynowe może przewidzieć całkowitą wartość indywidualnego klienta
- Optymalizacja cen poprzez lepszy handel- Aby zachować konkurencyjność, gdy klienci mają możliwość wyboru dostawcy energii elektrycznej, uczenie maszynowe może dostarczyć informacji, które wpływają na ceny energii i określić, kiedy kupować i sprzedawać energię
- Redukcja rezygnacji klientów- Aby uniknąć przechodzenia klientów do innego dostawcy, konieczne staje się identyfikowanie i zapobieganie rezygnacji klientów. Można użyć technik uczenia maszynowego, takich jak Cross-Industry Standard Process for Data Mining
- Prognozowanie Probabilistyczne- Podsumowuje opinie, to, co wiadomo, i przyszłe wydarzenia. Zamiast dostarczać prognozy o pojedynczej wartości, prognozowanie probabilistyczne przypisuje prawdopodobieństwo różnym wynikom, a kompletny zestaw reprezentuje prognozę prawdopodobieństwa
- Prognozowanie Obciążenia- To technika używana do przewidywania przyszłego zużycia energii w celu zaspokojenia popytu
- Prognozowanie Cen Energii Elektrycznej- Gałąź Prognozowania Energii Skupiona na Cenach Spot i Forward na Rynkach Energii Elektrycznej
- Prognozowanie Mocy Wiatru- Dostarcza danych o tym, ile mocy wiatru oczekuje się w danej chwili w nadchodzących dniach
- Prognozowanie Energii Słonecznej- Proces gromadzenia i analizowania danych w celu przewidywania generowania energii słonecznej w różnych horyzontach czasowych
Wnioski-
Uczenie maszynowe stało się narzędziem dla sektora energetycznego, które jest w stanie rozwiązywać problemy i uzbrajać sektor w rozwiązania i informacje poprzez analizę dużych ilości danych, dotykając prawie każdego aspektu branży, od optymalizacji cen, zwiększania efektywności, redukcji niepewności, identyfikacji i prognozowania popytu oraz różnych innych czynników, pozwalając sektorowi energetycznemu przygotować się na obecne i przyszłe wymagania i wyzwania stojące przed sektorem oraz zapewniając wsparcie sektorowi energii odnawialnej.
Autor: Abhishek Saini