“Раскрытие силы данных: прогнозирование энергетики и аналитика, коренным образом меняющие глобальный энергетический сектор”
Прогнозирование энергетики — это метод применения статистики для прогнозирования уровней потребления энергии и связанных с ними коммунальных расходов в краткосрочной и долгосрочной перспективе. Прогнозирование энергетики имеет решающее значение для формирования политики, связанной с глобальным энергетическим рынком, включая спрос и предложение. С этой целью аналитике, основанной на данных, придается большое 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 11,28% в течение прогнозируемого периода 2022–2027 гг.. Влияние аналитики больших данных включает повышение энергоэффективности и снижение энергопотребления.
Необходимость прогнозирования энергетики и аналитики–
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.
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 является 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 (ИНС)- вычислительная модель, вдохновленная биологическими нейронными сетями, которая имитирует работу нервных клеток в человеческом мозге. 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 контролируемое обучение 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 энергетики и аналитики-
- Точное прогнозирование цен на энергию- Это помогает прогнозировать изменения цен на энергию путем анализа мельчайших изменений в тысячах факторов, влияющих на цены на энергию.
- Точное прогнозирование спроса на энергию- Можно прогнозировать спрос на энергию, анализируя различные факторы, влияющие на него, такие как день недели, время, крупное спортивное событие, температура воздуха, прошлый спрос и средний спрос.
- Оптимизация энергопотребления- С помощью интеллектуальных счетчиков, устройств IOT и неинтрузивного мониторинга нагрузки приборов (NIALM) можно использовать алгоритм машинного обучения для определения энергопотребления на уровне конкретного устройства.
- Прогнозирование пожизненной ценности клиента- CLV помогает коммунальным рынкам определить, сколько любой конкретный клиент собирается потратить 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, которая влияет на цены на энергию и предоставляет энергию, когда ее покупать и продавать.
- Сокращение оттока клиентов- Чтобы избежать перехода клиентов к другому поставщику, крайне важно выявлять и предотвращать отток клиентов. Можно использовать методы машинного обучения, такие как межотраслевой стандартный процесс для интеллектуального анализа данных.
- Вероятностное прогнозирование- Обобщает мнения, то, что известно, и будущие события. Вместо предоставления одно-значных прогнозов, вероятностное прогнозирование присваивает вероятность различным результатам, 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 прогнозирования энергетики, посвященный спотовым и форвардным ценам на рынках электроэнергии.
- Прогнозирование энергии ветра- Это предоставляет данные о том, сколько энергии ветра 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.
Вывод-
Машинное обучение стало инструментом для энергетического сектора, который способен решать проблемы и вооружать сектор решениями и информацией путем анализа больших объемов данных, затрагивая почти все аспекты отрасли, от оптимизации цен, повышения эффективности, уменьшения неопределенностей, выявления и прогнозирования спроса, а также различных других факторов, позволяя энергетическому сектору подготовиться к настоящим и будущим потребностям и вызовам, стоящим перед сектором, и оказывая поддержку сектору возобновляемой энергетики.
Автор: Абхишек Саини