“释放数据力量：能源预测和分析正在彻底改变全球能源行业”
能源预测是一种应用统计学来预测短期和长期能源消耗水平以及相关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，数据驱动型分析在全球能源领域（包括能源金融和经济学）中受到重视。
预计能源行业的大数据分析市场在 2022-2027 年预测期内的复合年增长率为 11.28%。大数据分析的影响包括提高能源效率和减少能源消耗。
能源预测和分析的需求–
化石燃料的稀缺性、其对环境的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，例如太阳能、波浪能和风力涡轮机。
石油价格的波动导致能源相关项目的高额支出。许多其他问题与提高效率、负载分配和优化有关。实施数据分析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性让路。
数据分析是一个重要的组成部分，因为它提供了进行预测、执行统计分析和提供用于生成预测模型的必要数据。
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，它执行监督学习，用于回归或数据组分类。分类为未来的数据处理提供了学习基础。算法根据模式分隔组。
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来预测能源需求，例如星期几、时间、重大体育赛事、气温、过去的需求和平均需求
- 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，并提供购买和销售能源的时间
- 减少客户流失- 为了避免客户转换到其他供应商，识别和防止客户流失变得势在必行。可以使用机器学习技术，例如数据挖掘的跨行业标准流程
- 概率预测- 总结观点、已知内容和未来事件。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
- 电价预测- 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- 这提供了关于未来几天特定时刻预期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的过程
结论-
机器学习已成为能源行业的一种工具，它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，几乎触及该行业的方方面面，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，使能源行业能够为行业面临的当前和未来需求和挑战做好准备，并为可再生能源行业提供支持。
作者：Abhishek Saini