“釋放數據的力量：能源預測與分析革新全球能源產業”
能源預測是應用統計方法來預測短期和長期能源消耗量及其相關的公用事業成本的方法。 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，數據驅動的分析在世界能源部門中佔據重要地位，包括能源金融和經濟學。
預計能源行業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，迫使政府和企業提高效率、優化流程，並尋找替代能源，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。 實施數據分析有助於預測產品需求，降低不確定性，並為資源規劃、改善客戶體驗和合規性鋪平道路。
數據分析是一個重要組成部分，因为它提供了做出预测、执行统计分析和所需的必要数据提供準備好的數據用於生成預測模型。
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，模仿神經細胞在人腦中的工作方式。它使用可以在接收新輸入時獨立進行調整或學習的算法，使其成為非線性統計數據建模的有效工具。
•支持向量機 (SVM)-一種深度學習算法，用於對數據組進行迴歸或分類的監督學習。分類為未來數據處理提供了學習基礎。 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-它通過分析影響能源價格的成千上萬個因素的微小變化來幫助預測能源價格變化
- 準確預測能源需求-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，例如一周中的哪一天、时间、重大体育赛事、气温、过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測 (NIALM)，可以使用機器學習算法來識別設備級別的能源消耗
- 預測客戶生命週期價值-CLV 幫助公用事業市場識別任何特定客戶在其合約期限內將花費多少。 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，當客戶可以選擇其電力供應商時，機器學習可以提供影響能源價格的信息，並提供何時買賣能源
- 減少客戶流失-為了避免客戶轉向其他供應商，識別和防止客戶流失變得至關重要。 可以使用機器學習技術，例如用於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值預測，而是為各種結果分配概率，整個集合代表一個概率預測
- 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，側重於電力市場中的即期價格和遠期價格
- 風電預測-這提供了在未來的幾天中，在特定時刻預計有多少風能的數據
- 太陽能預測-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行業的一種工具，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，幾乎涉及該行業的各個方面，從優化價格、提高效率、降低不確定性、識別和預測需求以及其他各種因素，使能源行業能夠為行業面臨的當前和未來需求和挑戰做好準備，並為可再生能源行業提供支持。
作者：Abhishek Saini