«Раскрытие силы данных: прогнозирование и аналитика в энергетике, совершающие революцию в мировом энергетическом секторе»
Прогнозирование в энергетике - это метод применения статистики для прогнозирования уровней потребления энергии и связанных с ними затрат на коммунальные услуги в краткосрочной и долгосрочной перспективе. Прогнозирование в энергетике имеет решающее значение для формирования политики, связанной с мировым энергетическим рынком, включая спрос и предложение. С этой целью аналитике, основанной на данных, придается большое значение в мировом энергетическом секторе, включая энергетическое финансирование и экономику.
Ожидается, что рынок аналитики больших данных в энергетическом секторе будет расти со среднегодовым темпом роста 11,28% в течение прогнозируемого периода 2022–2027 годов. Влияние аналитики больших данных включает повышение энергоэффективности и снижение энергопотребления.
Необходимость прогнозирования и аналитики в энергетике–
Дефицит ископаемого топлива, его воздействие на окружающую среду и постоянный рост потребления энергии вынуждают правительства и корпорации повышать эффективность, оптимизировать процессы и искать альтернативные источники энергии, такие как солнечные, волновые и ветряные турбины.
Волатильность цен на нефть приводит к высоким затратам 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 обслуживания клиентов и соблюдению нормативных требований.
Анализ данных служит важным компонентом, поскольку он предоставляет необходимые данные для прогнозирования, выполнения статистического анализа и предоставляет подготовленные данные для создания прогнозных моделей.
Модели машинного обучения-
• Искусственная нейронная сеть (ANN)- вычислительная модель, вдохновленная биологическими нейронными сетями, которая имитирует работу нервных клеток в мозге человека. Она использует алгоритмы, которые могут самостоятельно вносить коррективы или обучаться по мере получения 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 для будущей обработки данных. Алгоритмы разделяют группы в соответствии с закономерностями.
Применение машинного обучения для прогнозирования и аналитики в энергетике-
- Точно прогнозировать цены на энергию- Это помогает прогнозировать изменения цен на энергию, анализируя незначительные изменения в тысячах факторов, влияющих на цены на энергию
- Точно прогнозировать спрос на энергию- Это может прогнозировать спрос на энергию, анализируя различные факторы, влияющие на него, такие как день недели, время, крупное спортивное мероприятие, температура воздуха, прошлый спрос и средний спрос
- Оптимизировать потребление энергии- С помощью интеллектуальных счетчиков, устройств IOT и неинтрузивного мониторинга нагрузки приборов (NIALM) алгоритм машинного обучения может использоваться для определения энергопотребления на уровне конкретного устройства
- Прогнозировать пожизненную ценность клиента- CLV помогает коммунальным рынкам определить, сколько каждый данный клиент собирается потратить в течение срока действия своего контракта. Машинное обучение может предсказать общую ценность отдельного клиента
- Оптимизировать цены за счет улучшения торговли- Чтобы оставаться конкурентоспособными, там, где у клиентов есть выбор поставщика электроэнергии, машинное обучение может предоставить информацию, которая влияет на цены на энергию, и сообщить, когда покупать и продавать энергию
- Сократить отток клиентов- Чтобы избежать перехода клиентов к другому поставщику, становится крайне важным выявлять и предотвращать отток клиентов. Можно использовать методы машинного обучения, такие как Cross-Industry Standard Process for Data Mining
- Вероятностное прогнозирование- Обобщает мнения, то, что известно, и будущие события. Вместо предоставления однопараметрических прогнозов, вероятностное прогнозирование присваивает вероятность различным исходам, и полный 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 энергии ветра- Это предоставляет данные о том, сколько энергии ветра ожидается в определенный 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, анализируя большие объемы данных, почти касаясь каждого аспекта отрасли, от оптимизации цен, повышения эффективности, снижения неопределенностей, выявления и прогнозирования спроса и различных других факторов, позволяя энергетическому сектору подготовиться к настоящим и будущим требованиям и вызовам, стоящим перед сектором, и оказывая поддержку сектору возобновляемых источников энергии.
Автор: Абхишек Саини