“Uwolnienie potencjału danych: Prognozowanie energetyczne i analityka rewolucjonizują globalny sektor energetyczny”
Prognozowanie energetyczne to metoda stosowania statystyki do prognozowania poziomów zużycia energii i związanych z nimi kosztów mediów w perspektywie krótko- i długoterminowej. Prognozowanie energetyczne ma kluczowe znaczenie dla kształtowania polityki związanej z globalnym rynkiem energii, w tym popytem i podażą. W tym celu analityka danych jest traktowana z dużą uwagą w światowym sektorze energetycznym, w tym w finansach i ekonomii energetycznej.
Oczekuje się, że rynek analityki dużych zbiorów danych w sektorze energetycznym będzie rósł ze średnioroczną stopą wzrostu (CAGR) na poziomie 11,28% w okresie prognozy 2022–2027. Wpływ analityki dużych zbiorów danych obejmuje poprawę efektywności energetycznej i redukcję zużycia energii.
Potrzeba prognozowania energetycznego 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 turbiny słoneczne, falowe i wiatrowe.
Zmienność cen ropy prowadzi do wysokich wydatków na projekty związane z energią. Wiele innych problemów dotyczy zwiększania efektywności, dystrybucji obciążenia i optymalizacji. Wdrożenie analityki 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 komponent, ponieważ dostarcza niezbędnych danych potrzebnych do tworzenia prognoz, przeprowadzania analiz statystycznych idostarcza przygotowane dane do generowania modeli predykcyjnych.
Modele uczenia maszynowego -
•Sztuczna Sieć Neuronowa (ANN) -Model obliczeniowy zainspirowany biologicznymi sieciami neuronowymi, który naśladuje sposób działania komórek nerwowych w ludzkich mózgach. Wykorzystuje algorytmy, które mogą samodzielnie wprowadzać poprawki lub uczyć się w miarę otrzymywania nowych danych wejściowych, co czyni go skutecznym narzędziem do nieliniowego modelowania danych statystycznych.
•Maszyna Wektorów Nośnych (SVM) -Typ algorytmu głębokiego uczenia, który wykonuje uczenie nadzorowane dla regresji lub klasyfikacji grup danych. Klasyfikacja oferuje podstawę uczenia dla przyszłego przetwarzania danych. Algorytmy oddzielają grupy zgodnie ze wzorcami.
Zastosowania uczenia maszynowego w prognozowaniu energetycznym i analityce -
- Dokładnie przewidywać ceny energii -Pomaga przewidywać zmiany cen energii, analizując drobne zmiany w tysiącach czynników, które wpływają na ceny energii
- Dokładnie przewidywać zapotrzebowanie na energię -Może przewidywać zapotrzebowanie na energię, analizując różne czynniki, które na nie wpływają, takie jak dzień tygodnia, pora dnia, ważne wydarzenie sportowe, temperatura powietrza, dotychczasowy popyt i średni popyt
- Optymalizacja zużycia energii -Za pomocą inteligentnych liczników, urządzeń IOT i nieinwazyjnego monitorowania obciążenia urządzeń (NIALM), algorytm uczenia maszynowego może być użyty do zidentyfikowania zużycia energii na poziomie specyficznym dla urządzenia
- Przewidywanie wartości klienta w całym okresie trwania kontraktu -CLV pomaga rynkom użyteczności publicznej zidentyfikować, ile dany klient wyda w okresie trwania umowy. Uczenie maszynowe może przewidzieć ogólną wartość indywidualnego klienta
- Optymalizacja cen poprzez lepszy handel -Aby pozostać konkurencyjnym, tam gdzie klienci mają wybór dostawcy energii elektrycznej, uczenie maszynowe może dostarczyć informacji, które wpływają na ceny energii i zapewnia energię, kiedy ją kupić i sprzedać
- Redukcja odpływu klientów -Aby uniknąć przechodzenia klientów do innego dostawcy, konieczne jest zidentyfikowanie i zapobieganie odpływowi klientów. Można zastosować techniki uczenia maszynowego, takie jak standardowy proces branżowy dla eksploracji danych
- 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 służąca do przewidywania przyszłego zużycia energii w celu zaspokojenia popytu
- Prognozowanie cen energii elektrycznej -Gałąź prognozowania energetycznego skupiona na cenach spot i terminowych na rynkach energii elektrycznej
- Prognozowanie mocy wiatru -Dostarcza danych o tym, ile mocy wiatru jest oczekiwane w danym momencie w nadchodzących dniach
- Prognozowanie mocy słonecznej -Proces gromadzenia i analizowania danych w celu przewidywania wytwarzania 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 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, przed którymi stoi sektor, oraz zapewniając wsparcie również dla sektora energii odnawialnej.
Autor: Abhishek Saini