“Раскрытие силы данных: прогнозирование и аналитика в энергетике, революционизирующие мировой энергетический сектор”
Прогнозирование энергопотребления — это метод применения статистики для прогнозирования уровней энергопотребления и связанных с ними затрат на коммунальные услуги в краткосрочной и долгосрочной перспективе. Прогнозирование энергопотребления имеет решающее значение при формировании политики, связанной с мировым энергетическим рынком, включая спрос и предложение. С этой целью аналитике на основе данных придается важное значение в мировом энергетическом секторе, включая энергетические финансы и экономику.
Ожидается, что рынок аналитики больших данных в энергетическом секторе будет расти со среднегодовым темпом роста (CAGR) 11,28% в течение прогнозируемого периода 2022–2027 годов.. Влияние аналитики больших данных включает в себя повышение энергоэффективности и снижение энергопотребления.
Необходимость прогнозирования и аналитики в энергетике–
Дефицит ископаемого топлива, его воздействие на окружающую среду и постоянный рост энергопотребления вынудили правительства и корпорации повышать эффективность, оптимизировать процессы и находить альтернативные источники энергии, такие как солнечные, волновые и ветряные турбины.
Волатильность цен на нефть приводит к высоким расходам на проекты, связанные с энергетикой. Многие другие проблемы связаны с повышением эффективности, распределением нагрузки и оптимизацией. Внедрение анализа данных помогает прогнозировать спрос на продукцию, снижает неопределенность и открывает путь к планированию ресурсов, улучшению клиентского опыта и соблюдению нормативных требований.
Аналитика данных служит важным компонентом, поскольку она предоставляет необходимые данные для прогнозирования, выполнения статистического анализа ипредоставляет подготовленные данные для создания прогностических моделей.
Модели машинного обучения-
•Искусственная нейронная сеть (ИНС)-Вычислительная модель, вдохновленная биологическими нейронными сетями, которая имитирует работу нервных клеток в человеческом мозге. Она использует алгоритмы, которые могут самостоятельно вносить корректировки или обучаться по мере получения новых входных данных, что делает ее эффективным инструментом для нелинейного статистического моделирования данных.
•Машина опорных векторов (МОВ)-Тип алгоритма глубокого обучения, который выполняет контролируемое обучение для регрессии или классификации групп данных. Классификация предлагает основу для обучения для будущей обработки данных. Алгоритмы разделяют группы в соответствии с шаблонами.
Применение машинного обучения для прогнозирования и аналитики в энергетике-
- Точное прогнозирование цен на электроэнергию-Это помогает предсказывать изменения цен на электроэнергию, анализируя незначительные изменения в тысячах факторов, влияющих на цены на электроэнергию
- Точное прогнозирование спроса на электроэнергию-Оно может прогнозировать спрос на электроэнергию путем анализа различных факторов, которые влияют на него, таких как день недели, время, крупные спортивные мероприятия, температура воздуха, прошлый спрос и средний спрос
- Оптимизация энергопотребления-С помощью интеллектуальных счетчиков, устройств IoT и неинтрузивного мониторинга нагрузки приборов (NIALM) алгоритм машинного обучения можно использовать для определения энергопотребления на уровне конкретного устройства
- Прогнозирование пожизненной ценности клиента-CLV помогает рынкам коммунальных услуг определить, сколько потратит данный клиент в течение срока действия своего контракта. Машинное обучение может предсказать общую ценность отдельного клиента
- Оптимизация цен за счет улучшения торговли-Чтобы оставаться конкурентоспособными, когда у клиентов есть выбор поставщика электроэнергии, машинное обучение может предоставить информацию, влияющую на цены на электроэнергию, и предоставить энергию, когда ее покупать и продавать
- Сокращение оттока клиентов-Чтобы избежать переключения клиентов на другого поставщика, становится необходимым выявлять и предотвращать отток клиентов. Могут использоваться методы машинного обучения, такие как отраслевой стандартный процесс для интеллектуального анализа данных.
- Вероятностное прогнозирование-Обобщает мнения, известные факты и будущие события. Вместо предоставления прогнозов с одним значением вероятностное прогнозирование присваивает вероятность различным результатам, и полный набор представляет собой прогноз вероятности
- Прогнозирование нагрузки-Техника, используемая для прогнозирования будущего энергопотребления для удовлетворения спроса
- Прогнозирование цен на электроэнергию-Раздел прогнозирования энергетики, ориентированный на спотовые и форвардные цены на рынках электроэнергии
- Прогнозирование выработки электроэнергии ветром-Предоставляет данные о том, сколько энергии ветра ожидается в определенный момент времени в ближайшие дни
- Прогнозирование выработки солнечной энергии-Процесс сбора и анализа данных для прогнозирования выработки солнечной энергии в разные временные горизонты
Заключение-
Машинное обучение стало инструментом для энергетического сектора, который способен решать проблемы и вооружать сектор решениями и информацией, анализируя большие объемы данных, почти затрагивая каждый аспект отрасли, от оптимизации цен, повышения эффективности, снижения неопределенности, выявления и прогнозирования спроса и различных других факторов, позволяя энергетическому сектору подготовиться к текущим и будущим требованиям и вызовам, стоящим перед сектором, и также оказывая поддержку сектору возобновляемой энергетики.
Автор: Абхишек Саини