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.

Стоимость услуги рассчитывается индивидуально и начинается от 500 000 рублей. Финальная цена проекта формируется в зависимости от объёма работ: разработка ИТ‑стратегии, подготовка технического задания, формирование ФТТ, оценка эффективности бизнес‑процессов, аудит внедрённых решений и контроль качества реализации.

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.

 Стек технологий