“释放数据力量：能源预测与分析革新全球能源领域”
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及其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至关重要，包括需求和供应。为此，数据驱动的分析在世界能源领域，包括能源金融和经济学中被赋予重要性。
预计能源行业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，如太阳能、波浪能和风力涡轮机。
油价的波动导致能源相关项目的高支出。许多其他问题与提高效率、负荷分配和优化有关。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铺平道路。
数据分析作为重要组成部分，因为它提供了做出预测、执行统计分析所需的数据，并且为生成预测模型提供预处理数据。
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学习的算法，因为它们接收新的输入，这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，用于对数据组进行回归或分类的监督学习。分类为未来的数据处理提供了学习基础。算法根据模式对组进行分隔。
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成千上万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、主要体育赛事、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荷监测 (NIALM)，机器学习算法可用于识别设备级别的能源消耗
- 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，在客户可以选择其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，并在何时买卖能源方面提供信息
- 减少客户流失-为了避免客户转向另一家供应商，识别和防止客户流失变得至关重要。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-总结意见、已知信息和未来事件。概率预测不是提供单一值的预测，而是为各种结果分配概率，整个集合代表一个概率预测
- 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，侧重于电力市场的现货和远期价格
- 风力发电预测-这提供了关于在未来几天内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领域的一种工具，它能够通过分析大量数据来解决问题，并为该领域提供解决方案和信息，几乎涉及该行业的各个方面，从优化价格、提高效率、降低不确定性、识别和预测需求，以及各种其他因素，使能源行业能够为该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