„Uwolnienie mocy danych: Prognozowanie energii i analityka rewolucjonizują globalny sektor energetyczny”
Prognozowanie energii to metoda wykorzystywania statystyk do prognozowania poziomu zużycia energii i kosztów mediów z tym związanych w perspektywie krótko- i długoterminowej. Prognozowanie energii ma kluczowe znaczenie w tworzeniu polityki związanej z globalnym rynkiem energii, w tym popytu i podaży. W tym celu w światowym sektorze energetycznym, w tym w finansach i ekonomii energii, przywiązuje się wagę do analityki opartej na danych.
Oczekuje się, że rynek analizy dużych zbiorów danych w sektorze energetycznym będzie rósł w tempie CAGR wynoszącym 11,28% w okresie prognozy 2022–2027. Wpływ analizy dużych zbiorów danych obejmuje poprawę efektywności energetycznej i zmniejszenie zużycia energii.
Potrzeba prognozowania energii i analityki–
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 prowadzi do wysokich wydatków na projekty związane z energią. Wiele innych problemów związanych jest 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 służy jako ważny element, ponieważ dostarcza niezbędnych danych do tworzenia prognoz, przeprowadzania analiz statystycznych i dostarcza przygotowane 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 niezależnie dokonywać korekt 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 głębokiego uczenia, który wykonuje uczenie nadzorowane w celu regresji lub klasyfikacji grup danych. Klasyfikacja oferuje podstawę uczenia się do przyszłego przetwarzania danych. Algorytmy oddzielają grupy według wzorców.
Zastosowania uczenia maszynowego do prognozowania energii i analiz-
- Dokładne przewidywanie cen energii – Pomaga przewidywać zmiany cen energii poprzez analizę drobnych zmian w tysiącach czynników wpływających na ceny energii
- Dokładne przewidywanie popytu na energię – Może przewidywać popyt na energię, analizując różne czynniki, które na nią wpływają, takie jak dzień tygodnia, pora, ważne wydarzenie sportowe, temperatura powietrza, przeszły popyt i średni popyt
- Optymalizacja zużycia energii – Za pomocą inteligentnych liczników, urządzeń Internetu Rzeczy i nieinwazyjnego monitorowania obciążenia urządzeń (NIALM) można użyć algorytmu uczenia maszynowego do identyfikacji zużycia energii na poziomie specyficznym dla urządzenia
- Przewidywanie wartości klienta w całym okresie użytkowania – CLV pomaga rynkom mediów zidentyfikować, ile dany klient wyda w okresie obowiązywania umowy. Uczenie maszynowe może przewidzieć ogólną wartość pojedynczego klienta
- Optymalizacja cen poprzez lepszy handel – Aby zachować konkurencyjność, tam gdzie klienci mają wybór dostawcy energii elektrycznej, uczenie maszynowe może dostarczyć informacji wpływających na ceny energii oraz informować, kiedy kupować i sprzedawać energię
- Redukcja rezygnacji klientów – Aby uniknąć przechodzenia klientów do innego dostawcy, konieczne jest identyfikowanie i zapobieganie rezygnacjom klientów. Można zastosować techniki uczenia maszynowego, takie jak Cross-Industry Standard Process for Data Mining
- Prognozowanie probabilistyczne – Podsumowuje opinie, to, co jest znane, i przyszłe wydarzenia. Zamiast dostarczać prognozy o pojedynczej wartości, prognozowanie probabilistyczne przypisuje prawdopodobieństwo różnym wynikom, a cały zestaw reprezentuje prognozę prawdopodobieństwa
- Prognozowanie obciążenia – Technika używana do przewidywania przyszłego zużycia energii w celu zaspokojenia popytu
- Prognozowanie cen energii elektrycznej – Gałąź prognozowania energii koncentrująca się na cenach spot i terminowych na rynkach energii elektrycznej
- Prognozowanie energii wiatrowej – Dostarcza danych o tym, ile energii wiatrowej oczekuje się w danym momencie w nadchodzących dniach
- Prognozowanie energii słonecznej – Proces gromadzenia i analizowania danych w celu przewidywania wytwarzania energii słonecznej w różnych horyzontach czasowych
Wniosek-
Uczenie maszynowe stało się narzędziem dla sektora energetycznego, które jest w stanie rozwiązywać problemy i wyposażać ten sektor w rozwiązania i informacje poprzez analizę dużych ilości danych, dotykając niemal 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, a także zapewniając wsparcie sektorowi energii odnawialnej.
Autor: Abhishek Saini