„Wykorzystanie potęgi danych: Prognozowanie energii i analityka rewolucjonizują globalny sektor energetyczny”
Prognozowanie energii to metoda stosowania statystyk do przewidywania 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 w światowym sektorze energetycznym przywiązuje się wagę do analityki opartej na danych, w tym do finansów i ekonomii energetyki.
Oczekuje się, że rynek analizy dużych zbiorów danych w sektorze energetycznym będzie rósł w tempie 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 energii i analityki–
Niedobór paliw kopalnych, ich wpływ na środowisko i ciągły wzrost zużycia energii zmusiły rządy i korporacje do zwiększenia wydajności, optymalizacji procesów i poszukiwania 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 związanych jest ze zwiększeniem wydajności, dystrybucją obciążenia i optymalizacją. Wdrożenie analizy danych pomaga w przewidywaniu popytu na produkty, zmniejsza niepewność i toruje drogę do planowania zasobów, poprawy komfortu klientów i zgodności z przepisami.
Analityka danych służy jako ważny element, ponieważ dostarcza niezbędnych danych potrzebnych do dokonywania 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 stanowi podstawę uczenia się dla przyszłego przetwarzania danych. Algorytmy oddzielają grupy według wzorców.
Zastosowania uczenia maszynowego w prognozowaniu energii i analityce –
- Dokładne przewidywanie cen energii – pomaga przewidywać zmiany cen energii poprzez analizę drobnych zmian 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 wykorzystać algorytm uczenia maszynowego do identyfikacji zużycia energii na poziomie specyficznym dla urządzenia
- Przewidywanie wartości życiowej klienta – CLV pomaga rynkom mediów określić, ile dany klient wyda w okresie obowiązywania umowy. Uczenie maszynowe może przewidzieć ogólną wartość indywidualnego klienta
- Optymalizacja cen poprzez lepszy handel – aby zachować konkurencyjność, gdzie klienci mają wybór dostawcy energii elektrycznej, uczenie maszynowe może dostarczyć informacji, które wpływają na ceny energii i zapewniają energię, kiedy ją kupować i sprzedawać
- Redukcja rezygnacji klientów – aby uniknąć przechodzenia klientów do innego dostawcy, konieczne staje się identyfikowanie i zapobieganie rezygnacji klientów. Można zastosować techniki uczenia maszynowego, takie 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 cały zbiór 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 energii wiatrowej – dostarcza danych o tym, ile energii wiatrowej oczekuje się w danej chwili 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 zaopatrywać sektor w rozwiązania i informacje poprzez analizę dużych ilości danych, dotykając niemal każdego aspektu branży, od optymalizacji cen, zwiększania wydajności, zmniejszania niepewności, identyfikacji i prognozowania popytu oraz różnych innych czynników, umożliwiając sektorowi energetycznemu przygotowanie się na obecne i przyszłe wymagania i wyzwania stojące przed sektorem oraz zapewniając wsparcie również dla sektora energii odnawialnej.
Autor: Abhishek Saini