“釋放數據的力量：能源預測和分析徹底改變全球能源產業”
能源預測是一種應用統計學的方法，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，在世界能源領域（包括能源金融和經濟學）中，數據驅動型分析備受重視。
能源領域的大數據分析市場預計在 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降低能源消耗。
能源預測和分析的需求–
化石燃料的稀缺、它們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與能源相關的項目支出高昂。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，因為它提供了進行預測、執行統計分析和提供準備好的數據以生成預測模型所需的必要數據。
機器學習模型-
• 人工神經網絡 (ANN)- 一種受生物神經網絡啟發的計算模型，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在收到新輸入時進行學習的算法，使其成為非線性統計數據建模的有效工具。
• 支持向量機 (SVM)- 一種類型的深度學習算法，它執行監督學習以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。算法根據模式分離組別。
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- 借助智能電錶、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 幫助公用事業市場確定任何給定客戶在其合同期限內將花費多少。機器學習可以預測單個客戶的總體價值
- 通過更好的交易優化價格- 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
- 減少客戶流失- 為了避免客戶轉換到另一個供應商，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，例如數據挖掘的跨行業標準流程
- 概率預測- 總結意見、已知信息和未來事件。概率預測不是提供單個值的預測，而是為各種結果分配概率，而完整集代表概率預測
- 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
- 電力價格預測- 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- 這提供了有關未來幾天內特定時刻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的過程
結論-
機器學習已成為能源行業的一種工具，它能夠通過分析大量數據來解決問題並為該行業提供解決方案和信息，幾乎觸及了該行業的各個方面，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，從而使能源行業能夠為當前和未來行業面臨的需求和挑戰做好準備，並為可再生能源行業提供支持。
作者：Abhishek Saini