“释放数据力量：能源预测与分析革新全球能源行业”
能源预测是将统计学应用于预测短期和长期能源消耗水平以及与之相关的公用事业成本的方法。能源预测对于制定与全球能源市场相关的政策（包括需求和供应）至关重要。为此，数据驱动的分析在全球能源领域（包括能源金融和经济学）中受到重视。
预计能源领域的大数据分析市场在 2022-2027 年的预测期内将以 11.28% 的复合年增长率增长。大数据分析的影响包括提高能源效率和降低能源消耗。
能源预测与分析的需求–
化石燃料的稀缺性、其环境影响以及能源消耗的持续增长迫使政府和企业提高效率、优化流程，并寻找替代能源，如太阳能、波浪能和风力涡轮机。
石油价格的波动导致能源相关项目支出高昂。许多其他问题与提高效率、负载分配和优化有关。数据分析的实施有助于预测产品需求，减少不确定性，并为资源规划、改善客户体验和法规遵从让路。
数据分析作为一个重要组成部分，因为它提供了进行预测、执行统计分析和为生成预测模型提供准备好的数据所需的必要数据。
机器学习模型-
• 人工神经网络 (ANN)- 一种受生物神经网络启发的计算模型，它模仿神经细胞在人脑中的工作方式。它使用可以独立进行调整或在接收到新输入时进行学习的算法，使其成为非线性统计数据建模的有效工具。
• 支持向量机 (SVM)- 一种深度学习算法，可执行监督学习以对数据组进行回归或分类。分类为未来数据处理提供学习基础。算法根据模式分离组。
机器学习在能源预测和分析中的应用-
- 准确预测能源价格- 它通过分析影响能源价格的数千个因素中的微小变化来帮助预测能源价格变化
- 准确预测能源需求- 它可以通过分析影响能源需求的各种因素（如星期几、时间、重大体育赛事、气温、过去的需求和平均需求）来预测能源需求
- 优化能源消耗- 借助智能电表、物联网设备和非侵入式电器负载监控 (NIALM)，可以使用机器学习算法来识别设备特定级别的能源消耗
- 预测客户生命周期价值- CLV 帮助公用事业市场确定任何给定客户在其合同期限内将花费多少。机器学习可以预测单个客户的总体价值
- 通过更好的交易优化价格- 为了保持竞争力，在客户可以选择电力供应商的情况下，机器学习可以提供影响能源价格的信息，并提供何时购买和出售能源的信息
- 减少客户流失- 为了避免客户转换到其他提供商，必须识别和防止客户流失。可以使用机器学习技术，例如用于数据挖掘的跨行业标准流程
- 概率预测- 总结观点、已知信息和未来事件。概率预测不是提供单值预测，而是为各种结果分配概率，并且完整的集合代表概率预测
- 负荷预测- 是一种用于预测未来能源消耗以满足需求的技术
- 电力价格预测- 能源预测的一个分支，专注于电力市场的现货和远期价格
- 风力发电预测- 这提供了有关未来几天特定时间预计有多少风力发电的数据
- 太阳能发电预测- 收集和分析数据以预测不同时间范围内的太阳能发电量的过程
结论-
机器学习已成为能源行业的一种工具，能够通过分析大量数据来解决问题并为该行业提供解决方案和信息，几乎触及行业的各个方面，从优化价格、提高效率、减少不确定性、识别和预测需求以及各种其他因素，使能源行业能够为当前和未来该行业面临的要求和挑战做好准备，并为可再生能源行业提供支持。
作者：Abhishek Saini