“Khai thác 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 ứng 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 rất quan trọng trong việc hình thành các chính sách liên quan đến thị trường năng lượng toàn cầu, bao gồm cung và cầu. Hướng tới 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 lĩnh vực năng lượng dự kiến sẽ tăng trưởng với tốc độ CAGR là 11,28% trong giai đoạn dự báo từ năm 2022–2027. Tác động của phân tích dữ liệu lớn bao gồm cải thiện hiệu quả năng lượng và giảm tiêu thụ năng lượng.
Nhu cầu về Dự báo và Phân tích Năng lượng–
Sự khan hiếm nhiên liệu hóa thạch, tác động môi trường của chúng và sự gia tăng liên tục của mức tiêu thụ năng lượng đã buộc các chính phủ và tập đoàn phải nâng cao hiệu quả, tối ưu hóa quy trình và tìm các nguồn năng lượng thay thế như tuabin năng lượng mặt trời, sóng và gió.
Sự biến động về 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 tạo điều kiện cho việc lập kế hoạch tài nguyên, cải thiện trải nghiệm của 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 vàcung cấp dữ liệu đã chuẩn bị để tạo ra các mô hình dự đoán.
Mô hình học máy-
•Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN)-Một mô hình tính toán lấy cảm hứng từ mạng nơ-ron sinh học bắt chước cách các tế bào thần kinh hoạt động trong bộ não con người. Nó sử dụng các thuật toán có thể tự điều chỉnh hoặc học hỏi khi chúng nhận được đầu vào mới, khiến nó trở thành một công cụ hiệu quả để mô hình hóa dữ liệu thống kê phi tuyến tính.
•Máy véc-tơ 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. Việc phân loại cung cấp cơ sở học tập để xử lý dữ liệu trong tương lai. Thuật toán phân 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 sự thay đổi 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, chẳng hạn 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, thiết bị IOT và giám sát tải thiết bị không xâm lấn (NIALM), 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 thị trường tiện ích xác định khách hàng cụ thể sẽ chi tiêu bao nhiêu trong thời hạn hợp đồng của họ. Học máy có thể dự đoán tổng giá trị của một khách hàng cá nhân
- Tối ưu hóa giá cả 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 mua và bán nó
- Giảm sự rời bỏ của khách hàng-Để tránh khách hàng chuyển sang nhà cung cấp khác, điều bắt buộc là phải xác định và ngăn chặn sự rời bỏ của khách hàng. Các kỹ thuật học máy như Quy trình tiêu chuẩn chéo cho khai thác dữ liệu có thể được sử dụng
- Dự báo xác suất-Tóm tắt các ý kiến, những gì đã biết và các sự kiện trong tương lai. Thay vì cung cấp các dự báo giá trị đơn lẻ, dự báo xác suất gán xác suất cho các kết quả khác nhau và tập hợp đầy đủ đại diện cho 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 điện gió-Điều này cung cấp dữ liệu về lượng điện gió dự kiến tại một thời điểm cụ thể trong những ngày tới
- Dự báo điện mặt trời-Quá trình thu thập và phân tích dữ liệu để dự đoán sản lượng điện mặt trời trên các khung thời gian khác nhau
Kết luận-
Học máy đã trở thành một công cụ cho ngành năng lượng có thể giải quyết các vấn đề và trang bị cho ngành các giải pháp và thông tin bằng cách phân tích một 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 nhau, 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 hỗ trợ cho cả ngành năng lượng tái tạo.
Tác giả: Abhishek Saini