"Раскрытие потенциала данных: прогнозирование энергетики и аналитика, революционизирующие мировой энергетический сектор"
Прогнозирование энергетики - это метод применения статистики для прогнозирования уровней потребления энергии и связанных с ними затрат на коммунальные услуги в краткосрочной и долгосрочной перспективе. Прогнозирование энергетики имеет решающее значение для формирования политики, связанной с мировым энергетическим рынком, включая спрос и предложение. С этой целью в мировом энергетическом секторе, включая энергетические финансы и экономику, большое значение придается аналитике на основе данных.
Ожидается, что рынок аналитики больших данных в энергетическом секторе будет расти со среднегодовым темпом роста 11,28% в течение прогнозируемого периода 2022–2027 гг. Влияние аналитики больших данных включает повышение энергоэффективности и снижение энергопотребления.
Потребность в прогнозировании энергетики и аналитике–
Дефицит ископаемого топлива, его воздействие на окружающую среду и непрерывный рост потребления энергии вынуждают правительства и корпорации повышать эффективность, оптимизировать процессы и искать альтернативные источники энергии, такие как солнечные, волновые и ветряные турбины.
Нестабильность цен на нефть приводит к высоким затратам на проекты, связанные с энергетикой. Многие другие проблемы связаны с повышением эффективности, распределением нагрузки и оптимизацией. Внедрение аналитики данных помогает прогнозировать спрос на продукцию, снижает неопределенность и открывает путь к планированию ресурсов, улучшению качества обслуживания клиентов и соблюдению нормативных требований.
Аналитика данных является важным компонентом, поскольку предоставляет необходимые данные для составления прогнозов, проведения статистического анализа и предоставляет подготовленные данные для создания прогнозных моделей.
Модели машинного обучения-
• Искусственная нейронная сеть (ИНС)- Вычислительная модель, вдохновленная биологическими нейронными сетями, имитирующая работу нервных клеток в мозге человека. В ней используются алгоритмы, которые могут самостоятельно вносить коррективы или обучаться по мере поступления новых входных данных, что делает ее эффективным инструментом для нелинейного статистического моделирования данных.
• Метод опорных векторов (SVM)- Тип алгоритма глубокого обучения, который выполняет обучение с учителем для регрессии или классификации групп данных. Классификация предлагает основу для обучения будущей обработки данных. Алгоритмы разделяют группы в соответствии с закономерностями.
Применение машинного обучения для прогнозирования и анализа энергетики-
- Точное прогнозирование цен на энергоносители- Это помогает прогнозировать изменения цен на энергоносители, анализируя мельчайшие изменения в тысячах факторов, влияющих на цены на энергоносители
- Точное прогнозирование спроса на электроэнергию- Он может прогнозировать спрос на электроэнергию, анализируя различные факторы, которые влияют на него, такие как день недели, время, крупное спортивное мероприятие, температура воздуха, прошлый спрос и средний спрос
- Оптимизация потребления энергии- С помощью интеллектуальных счетчиков, устройств Интернета вещей и неинтрузивного мониторинга нагрузки приборов (NIALM) алгоритм машинного обучения может использоваться для определения потребления энергии на уровне конкретного устройства
- Прогнозирование пожизненной ценности клиента- CLV помогает рынкам коммунальных услуг определить, сколько каждый конкретный клиент собирается потратить в течение срока действия своего контракта. Машинное обучение может предсказать общую ценность отдельного клиента
- Оптимизируйте цены за счет улучшения торговли- Чтобы оставаться конкурентоспособными, когда у клиентов есть выбор поставщика электроэнергии, машинное обучение может предоставить информацию, которая влияет на цены на электроэнергию и предоставляет энергию, когда ее покупать и продавать
- Сокращение оттока клиентов- Чтобы избежать переключения клиентов на другого провайдера, становится крайне важно выявлять и предотвращать отток клиентов. Могут использоваться методы машинного обучения, такие как межотраслевой стандартный процесс для интеллектуального анализа данных
- Вероятностное прогнозирование- Обобщает мнения, то, что известно, и будущие события. Вместо предоставления одноточечных прогнозов вероятностное прогнозирование присваивает вероятность различным результатам, и весь набор представляет собой вероятностный прогноз
- Прогнозирование нагрузки- Это метод, используемый для прогнозирования будущего потребления энергии для удовлетворения спроса
- Прогнозирование цен на электроэнергию- Раздел энергетического прогнозирования, посвященный спотовым и форвардным ценам на рынках электроэнергии
- Прогнозирование ветровой энергии- Это предоставляет данные о том, сколько ветровой энергии ожидается в конкретный момент времени в ближайшие дни
- Прогнозирование солнечной энергии- Процесс сбора и анализа данных для прогнозирования выработки солнечной энергии на различных временных горизонтах
Заключение-
Машинное обучение стало инструментом для энергетического сектора, который способен решать проблемы и вооружать сектор решениями и информацией путем анализа больших объемов данных, почти касаясь каждого аспекта отрасли, от оптимизации цен, повышения эффективности, снижения неопределенностей, выявления и прогнозирования спроса, и различные другие факторы, позволяющие энергетическому сектору подготовиться к настоящим и будущим требованиям и вызовам, стоящим перед сектором, и оказать поддержку сектору возобновляемой энергетики.
Автор: Абхишек Саини