Сайт использует файлы cookie. Подробная информация в правилах по обработке персональных данных. Вы можете запретить сохранение cookie в настройках своего браузера.

Главная / Машинное обучение в энергетике

Машинное обучение в энергетике

Для множества предприятий ТЭК автоматизация прогнозирования и машинное обучение становятся необходимостью. Сегодня прогнозированием на энергопредприятиях занимается сотрудник аналитического отдела, который чаще всего показывает высокий процент точности прогноза. Если же в исследовании много объектов и вариантов сценария прогноза, добиться нужного результата не просто сложно, а часто невозможно. Человек не сможет сформировать оптимальное количество вариаций, сопоставить модели и использовать различные условия, влияющие на достоверность этих моделей. Также человек не может обрабатывать огромное количество внешних данных в очень короткие промежутки времени. Не следует исключать человеческий фактор в части ошибок, особенно при обработке большого количества информации. Всё перечисленное снижает процент точности.

Внедрение решений с предиктивной аналитикой помогает существенно сокращать расходы компаний на анализ информации, повысить точность и скорость прогнозов и минимизировать появление критических ситуаций.

Возможности предиктивной аналитики:

  • прогнозирование потребления электроэнергии(сделаем контекстное меню);
  • прогноз изменения технического состояния оборудования;
  • прогнозирование вероятности отказа и остаточного ресурса оборудования;
  • моделирование сценариев технологических воздействий ТЭА (технико-экономический анализ);
  • формирование прогнозного баланса электроэнергии и мощности;
  • прогноз ценовых характеристик рынка на сутки вперед и балансирующего рынка;
  • расчет прогнозных технико-экономических показателей;
  • прогнозирование динамики изменения объема дебиторской задолженности в зависимости от способов воздействия на должников.

Результаты внедрения (в зависимости от выбранной модели предиктивной аналитики):

Обеспечение надежного энергоснабжения потребителей

  • сокращение операционных затрат
  • сокращение издержек, связанных с анализом баланса/потерь и управления энергетическими данными

Минимизация затрат на производство и поставку электроэнергии (мощности)

  • ежегодная экономия оборотных средств;
  • с помощью баланса можно оценить суммарную стоимость электричества, которое поставляется и отпускается на оптовый рынок.

Повышение качества финансового планирования и снабжения

  • высокое качество данных прогнозного баланса энергосистемы обеспечивает точные решения руководства при планировании деятельности;
  • стандартизация и ускорение процессов закупки, снижение остатков на складах

В целом, игроки российского энергетического рынка не потеряют долю рынка и не проиграют борьбу за пользователя, но повышение эффективности и снижение издержек, полученные благодаря инструментам предиктивной аналитики, позволят перенаправить средства на развитие и перевооружение.

Прогнозирование потребления электроэнергии

Решение позволяет повысить качество и скорость принятия управленческих решений за счет более точного предсказания потребления электроэнергии.

Модель предиктивного анализа формирует точный прогноз потребления, основываясь на следующих факторах:

  • выполнение статистического анализа данных, формирование тенденций, выявление зависимостей и ключевых переменных;
  • работа с различными источниками внутренних и внешних данных;
  • применение математических моделей для прогнозных сценариев;
  • преднастроенных прогнозных моделях, основанные на различных методах анализа и их совмещении;
  • автоматическом перестроение прогнозных моделей при корректировке предикторов;
  • технологии машинного обучения.

В качестве данных могут выступать:

  • данные о фактическом потреблении за предшествующие периоды;
  • внешние данные: прогноз погоды, расписание выходных и праздничных дней, график работы крупных производственных компаний;
  • данные о техническом потреблении в разрезе узлов учета;
  • динамика фактических потерь электроэнергии;
  • изменение спроса;
  • наличие программ энергоэффективности и сбережения в области;
  • базовый прогноз развития (ввод-вывод из эксплуатации) генерирующих мощностей;
  • риск-анализ балансов мощности для дополнительных вероятностных вариантов электропотребления.

Перед тем, как выстраивать прогнозный баланс, нужно импортировать в систему доступные исторические данные, интегрировать сервисы по получению внешних данных, сформировать сетевую топологию и автоматизировать технический и коммерческий учет.

Модель помогает:

  1. Повысить прибыль компании за счет более точного предсказания потребления электроэнергии;
  2. Делать точные заявки, что приводит к значительному снижению штрафов;
  3. Обеспечивает эффективную оптимизацию объема генерации;
  4. Удерживать частоты переменного тока в установленном диапазоне.

Другие клиенты

Нужна консультация? Оставьте свой телефон и мы вам перезвоним