释放数据的力量：能源预测和分析全球能源行业革命”。

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维卡斯·库马尔 2023 年 6 月 22 日  学生用品、博客 能源预测和分析中的机器学习应用,能源预测和分析中的机器学习应用,能源预测和测量分析中的机器学习应用,能源预测和趋势分析中的机器学习应用  0 条评论
能源预测是应用统计数据来预测短期和长期能源消耗水平以及与之相关的能源成本的过程。能源预测对于制定与全球能源市场（包括需求和供应）相关的政策非常重要。为此，基于数据的分析受到全球能源部门的重视，包括能源金融和经济。

预计2022-2027年期间，能源领域的大 亚洲电话号码 数据分析市场将以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减少能源消耗。


能源预测和分析的需求-

化石燃料的稀缺、其对环境的影响以及能源消耗的持续增加迫使政府和企业提高效率、改进流程并寻找太阳能、波浪和风力涡轮机等替代能源。

石油价格波动导致能源相关项目成本上升。许多其他问题都与提高效率、负载分配和优化有关。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、改善客户体验和监管合规性铺平道路。

数据分析是一个重要的组成部分，因为它提供了进行预测、执行统计分析所需的数据，并提供了生成预测模型的现成数据。

机器学习模型-

•    人工神经网络(ANN) -受生物神经网络启发的数学模型，模仿神经元在人脑中的工作方式。它使用的算法可以在发现新事物时独立进行更改或学习，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，用于执行监督学习以对数据组进行回归或分类。分类为未来的数据处理提供了学习基础。算法根据模式将它们分类。

机器学习在能源预测和分析中的应用

准确预测能源价格 -通过分析影响能源价格的数千个因素的微小变化，帮助您预测能源价格变化。
准确预测能源需求——通过分析星期几、时间、重大体育赛事、气温、历史需求、平均需求等多种影响因素，预测能源需求。
优化能源消耗——在智能电表、物联网设备和非侵入式设备负载监控（NIALM）的帮助下，机器学习算法可用于识别单个设备级别的能源消耗。
预测客户终生价值 - CLV 帮助能源市场了解任何特定客户在合同期内将支付多少费用。机器学习可以预测单个客户的整体价值
通过更好的业务提高价格——为了保持竞争力，消费者可以选择电力供应商，机器学习可以提供影响能源价格的信息，并在购买和出售能源时提供能源。
减少客户流失——为了避免客户转向其他提供商，识别和防止客户流失变得势在必行。可以使用机器学习技术，例如跨行业采矿方法
逻辑预测 -总结想法、已知情况和未来事件。概率预测不是提供单值预测，而是为不同结果分配概率。
负荷预测 -这是一种用于预测未来能源使用以满足需求的技术
电价预测 -能源预测的一部分，重点关注电力市场的位置和远期价格
风力发电预测 -这为您提供有关未来几天特定时间预计风力发电量的信息
太阳能预测 -收集和分析数据以预测不同时间太阳能输出的过程。
结论-

机器学习已成为能源行业的一种工具，能够通过分析大量数据来解决问题并为该行业提供解决方案和信息，几乎触及该行业的各个方面，提高效率，减少不确定性，识别和预测需求。以及各种其他因素，使能源部门能够为该部门当前和未来的要求和挑战做好准备，并为可再生能源部门提供支持。