“釋放數據的力量：能源預測與分析正在徹底改變全球能源產業”
能源預測是一種應用統計方法，用於預測短期和長期的能源消耗水平以及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，數據驅動的分析在全球能源產業中越來越重要，包括能源金融和經濟學。
預計能源產業中的大數據分析市場在 2022 年至 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減少能源消耗。
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、海浪和風力渦輪機。
石油價格的波動導致能源相關專案的支出居高不下。還有許多其他問題與提高效率、負載分配和優化有關。實施數據分析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開闢道路。
數據分析是一個重要的組成部分，因為它提供了進行預測、執行統計分析以及提供用於生成預測模型的預備數據所需的必要數據。
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，它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到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。
• 支持向量機 (SVM)- 一種深度學習演算法，可執行監督學習，用於對數據組進行迴歸或分類。該分類為未來的數據處理提供了學習基礎。演算法根據模式分離群組。
機器學習在能源預測和分析中的應用-
- 準確預測能源價格- 它有助於通過分析影響能源價格的數千個因素的微小變化來預測能源價格變化
- 準確預測能源需求- 它可以通過分析影響能源需求的各種因素（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）來預測能源需求
- 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層面的能源消耗
- 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別客戶的整體價值
- 通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信息，並提供何時購買和出售能源的信息
- 降低客戶流失率- 為了避免客戶轉換到其他供應商，必須識別並防止客戶流失。可以使用機器學習技術，例如數據挖掘的跨產業標準流程
- 概率預測- 總結觀點、已知內容和未來事件。概率預測不是提供單一值預測，而是為各種結果分配概率，完整的集合代表概率預測
- 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
- 電價預測- 能源預測的一個分支，專注於電力市場的現貨和遠期價格
- 風力發電預測- 這提供了關於未來幾天在特定時間點預期有多少風力發電的數據
- 太陽能發電預測- 收集和分析數據以預測不同時間範圍內的太陽能發電量的過程
結論-
機器學習已成為能源產業的一種工具，能夠解決問題並通過分析大量數據為該產業提供解決方案和信息，幾乎觸及產業的各個方面，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，使能源產業能夠為產業面臨的當前和未來需求和挑戰做好準備，並為可再生能源產業提供支持。
作者：Abhishek Saini