“Khai phá Sức mạnh của Dữ liệu: Dự báo Năng lượng và Phân tích Cách mạng hóa Ngành Năng lượng Toàn cầu”
Dự báo năng lượng là phương pháp áp dụng thống kê để đưa ra dự đoán về mức tiêu thụ năng lượng và chi phí tiện ích liên quan đến chúng trong ngắn hạn và dài hạn. Dự báo năng lượng là rất quan trọng trong việc hình thành các chính sách liên quan đến thị trường năng lượng toàn cầu, bao gồm cả cung và cầu. Để đạt được mục tiêu này, phân tích dựa trên dữ liệu được coi trọng trong ngành năng lượng thế giới, bao gồm tài chính và kinh tế năng lượng.
Thị trường phân tích dữ liệu lớn trong ngành năng lượng dự kiến sẽ tăng trưởng với CAGR là 11,28% trong giai đoạn dự báo 2022–2027. Tác động của phân tích dữ liệu lớn bao gồm cải thiện hiệu quả năng lượng và giảm tiêu thụ năng lượng.
Sự cần thiết của dự báo và phân tích năng lượng–
Sự khan hiếm của nhiên liệu hóa thạch, tác động môi trường của chúng và sự gia tăng liên tục trong tiêu thụ năng lượng đã buộc các chính phủ và tập đoàn phải tăng cường hiệu quả, tối ưu hóa quy trình và tìm kiếm các nguồn năng lượng thay thế như năng lượng mặt trời, sóng và tuabin gió.
Sự biến động của giá dầu dẫn đến chi phí cao cho các dự án liên quan đến năng lượng. Nhiều vấn đề khác liên quan đến việc nâng cao hiệu quả, phân phối tải và tối ưu hóa. Việc triển khai phân tích dữ liệu giúp dự đoán nhu cầu sản phẩm, giảm sự không chắc chắn và mở đường cho lập kế hoạch nguồn lực, cải thiện trải nghiệm khách hàng và tuân thủ quy định.
Phân tích dữ liệu đóng vai trò là một thành phần quan trọng vì nó cung cấp dữ liệu cần thiết để đưa ra dự đoán, thực hiện phân tích thống kê và cung cấp dữ liệu đã chuẩn bị để tạo ra các mô hình dự đoán.
Các Mô hình Học Máy-
• Mạng Nơ-ron Nhân tạo (ANN)- Một mô hình tính toán lấy cảm hứng từ mạng nơ-ron sinh học, mô phỏng cách các tế bào thần kinh hoạt động trong não người. Nó sử dụng các thuật toán có thể tự điều chỉnh hoặc học hỏi khi chúng nhận được các đầu vào mới, làm cho nó trở thành một công cụ hiệu quả để mô hình hóa dữ liệu thống kê phi tuyến tính.
• Máy Vector Hỗ trợ (SVM)- Một loại thuật toán học sâu thực hiện học có giám sát để hồi quy hoặc phân loại các nhóm dữ liệu. Phân loại cung cấp cơ sở học tập cho quá trình xử lý dữ liệu trong tương lai. Các thuật toán tách các nhóm theo các mẫu.
Ứng dụng Học Máy cho Dự báo và Phân tích Năng lượng-
- Dự đoán chính xác giá năng lượng- Nó giúp dự đoán những thay đổi về giá năng lượng bằng cách phân tích những thay đổi nhỏ trong hàng nghìn yếu tố ảnh hưởng đến giá năng lượng
- Dự đoán chính xác nhu cầu năng lượng- Nó có thể dự đoán nhu cầu năng lượng bằng cách phân tích các yếu tố khác nhau ảnh hưởng đến nó, như ngày trong tuần, thời gian, sự kiện thể thao lớn, nhiệt độ không khí, nhu cầu trong quá khứ và nhu cầu trung bình
- Tối ưu hóa mức tiêu thụ năng lượng- Với sự trợ giúp của đồng hồ thông minh, các thiết bị IOT và giám sát tải thiết bị không xâm lấn (NIALM), một thuật toán học máy có thể được sử dụng để xác định mức tiêu thụ năng lượng ở cấp độ cụ thể của thiết bị
- Dự đoán giá trị trọn đời của khách hàng- CLV giúp các thị trường tiện ích xác định số tiền mà bất kỳ khách hàng nào sẽ chi trong thời hạn hợp đồng của họ. Học máy có thể dự đoán giá trị tổng thể của một khách hàng cá nhân
- Tối ưu hóa giá thông qua giao dịch tốt hơn- Để duy trì tính cạnh tranh, nơi khách hàng có quyền lựa chọn nhà cung cấp điện, học máy có thể cung cấp thông tin ảnh hưởng đến giá năng lượng và cung cấp năng lượng khi nào nên mua và bán
- Giảm tỷ lệ khách hàng rời bỏ- Để tránh khách hàng chuyển sang nhà cung cấp khác, việc xác định và ngăn chặn tình trạng khách hàng rời bỏ trở nên bắt buộc. Các kỹ thuật học máy như Quy trình Tiêu chuẩn Liên ngành để Khai thác Dữ liệu có thể được sử dụng
- Dự báo Xác suất- Tóm tắt ý kiến, những gì đã biết và các sự kiện trong tương lai. Thay vì cung cấp các dự báo một giá trị, dự báo xác suất gán một xác suất cho các kết quả khác nhau và toàn bộ tập hợp đại diện cho một dự báo xác suất
- Dự báo Tải- Là một kỹ thuật được sử dụng để dự đoán mức tiêu thụ năng lượng trong tương lai để đáp ứng nhu cầu
- Dự báo Giá Điện- Một nhánh của Dự báo Năng lượng Tập trung vào Giá Giao ngay và Giá Kỳ hạn trên Thị trường Điện
- Dự báo Năng lượng Gió- Điều này cung cấp dữ liệu về lượng năng lượng gió dự kiến vào một thời điểm cụ thể trong những ngày tới
- Dự báo Năng lượng Mặt trời- Quá trình thu thập và phân tích dữ liệu để dự đoán sản lượng điện mặt trời theo các khoảng thời gian khác nhau
Kết luận-
Học máy đã trở thành một công cụ cho ngành năng lượng, có khả năng giải quyết các vấn đề và trang bị cho ngành các giải pháp và thông tin bằng cách phân tích số lượng lớn dữ liệu, gần như chạm đến mọi khía cạnh của ngành từ tối ưu hóa giá cả, tăng hiệu quả, giảm sự không chắc chắn, xác định và dự báo nhu cầu và các yếu tố khác, cho phép ngành năng lượng chuẩn bị cho các yêu cầu và thách thức hiện tại và tương lai mà ngành phải đối mặt và cung cấp hỗ trợ cho cả ngành năng lượng tái tạo.
Tác giả: Abhishek Saini