“釋放數據的力量：能源預測與分析革新全球能源產業”
能源預測是一種應用統計方法，用於預測短期和長期能源消耗水平以及與之相關的公用事業成本。能源預測對於制定與全球能源市場相關的政策至關重要，包括需求和供應。為此，以數據驅動的分析在全球能源產業中得到重視，包括能源金融和經濟學。
能源產業中的大數據分析市場預計在2022-2027年的預測期內將以11.28%的複合年增長率增長。大數據分析的影響包括提高能源效率和降低能源消耗。
能源預測與分析的需求–
化石燃料的稀缺性、其對環境的影響以及能源消耗的持續上升，迫使各國政府和企業提高效率、優化流程，並尋找替代能源，例如太陽能、波浪能和風力渦輪機。
石油價格的波動導致能源相關項目的高支出。許多其他問題與提高效率、負載分配和優化有關。數據分析的實施有助於預測產品需求，減少不確定性，並為資源規劃、改善客戶體驗和法規遵從讓路。
數據分析作為一個重要組成部分，它提供了進行預測、執行統計分析所需的必要數據，並提供準備好的數據以生成預測模型。
機器學習模型-
• 人工神經網路 (ANN)- 一種受生物神經網路啟發的計算模型，模仿神經細胞在人腦中的工作方式。它使用可以獨立進行調整或隨著接收新輸入而學習的演算法，使其成為非線性統計數據建模的有效工具。
• 支援向量機 (SVM)- 一種深度學習演算法，它執行監督學習，用於數據組的回歸或分類。分類為未來的數據處理提供學習基礎。演算法根據模式分離組。
機器學習在能源預測和分析中的應用-
- 準確預測能源價格- 它有助於透過分析影響能源價格的數千個因素中的微小變化來預測能源價格變化
- 準確預測能源需求- 它可以透過分析影響它的各種因素來預測能源需求，例如星期幾、時間、重大體育賽事、氣溫、過去的需求和平均需求
- 優化能源消耗- 借助智慧電錶、物聯網設備和非侵入式設備負載監控 (NIALM)，可以使用機器學習演算法來識別設備特定級別的能源消耗
- 預測客戶終身價值- CLV 有助於公用事業市場確定任何給定客戶在其合約期限內將花費多少。機器學習可以預測個人客戶的整體價值
- 透過更好的交易來優化價格- 為了保持競爭力，在客戶可以選擇電力供應商的情況下，機器學習可以提供影響能源價格的資訊，並提供何時購買和出售能源
- 減少客戶流失- 為了避免客戶轉換到其他供應商，識別和預防客戶流失變得至關重要。可以使用機器學習技術，例如數據挖掘的跨產業標準流程
- 機率預測- 總結觀點、已知情況和未來事件。機率預測不是提供單一數值預測，而是為各種結果分配機率，完整的集合代表機率預測
- 負載預測- 是一種用於預測未來能源消耗以滿足需求的技術
- 電力價格預測- 能源預測的一個分支，專注於電力市場中的即期和遠期價格
- 風力發電預測- 這提供了有關未來幾天特定時間點預期產生多少風力發電量的數據
- 太陽能發電預測- 收集和分析數據以預測不同時間範圍內太陽能發電的過程
結論-
機器學習已成為能源產業的工具，能夠透過分析大量數據來解決問題並為該產業提供解決方案和資訊，幾乎觸及該產業的每個方面，從優化價格、提高效率、減少不確定性、識別和預測需求以及各種其他因素，使能源產業能夠為當前和未來該產業面臨的需求和挑戰做好準備，並為再生能源產業提供支援。
作者：Abhishek Saini