От способността на Facebook да подрежда избрано съдържание за съответния потребител до възможността да разчетем човешкия геном, модерният data analytics има много приложения. Една от областите, в които това се случва е енергийния сектор.
Бизнесите използват аналитичното прогнозиране, за да стигнат до късчета информация, чрез които да оптимизират своите процеси. Започвайки с по-добре управлявани наличности при търговците и стигайки до умните мрежи, умните домове, възобновяемата енергия и т.н. Тъй като сме изкушени от всичко, що се отнася до data analytics, в тази блог пубилкация разказваме за реалните приложения на аналитичното прогнозиране в енергетиката.
Прогнозиране на потреблението
Големите консуматори на електричество като индустриалните производства разчитат на специфични договори за доставка на електроенергия, където точните товари са ключова променлива. Схемите „Вземи или плати“ често пъти се използват от енергийните доставчици, но те могат да бъдат твърде скъпи за бизнеса, ако той се нуждае от по-малко енергия от предварително договореното. Ето тук идва data analytics, който лесно постига по-висока точност от линейното и експоненциално прогнозиране на тенденциите. Благодарение на това, аналитичното прогнозиране оптимизира разходите на големите консуматори на електричество.
Подобрено клиентско обслужване
Mercury Energy, американска компания от ютилити сектора създаде програма, чрез която прогнозира необичайно високи сметки при своите клиенти, за да им изпрати предупреждения много преди фактурата да е издадена. В допълнение, компанията изпраща съвети за спестяване на енергия при потребители, за които смята, че има възможност да повишат енергийната си ефективност. Този подход води до 9% по-малко клиентски обаждания, което в крайна сметка означава по-добро клиентско обслужване. Тази инициатива, базирана на data analytics намалява отказващите се от доставчика клиенти с 10 на сто, което е директен принос към финансовите резултати на Mercury Energy.
Предотвратяване на измами
С използването на data analytics в реално време, ютилити компаниите могат да се борят с измамите, казва Скот Золди в статия, публикувана в Information Management. Това е голям проблем за енергийните компании, които само в САЩ губят по $6 млрд. годишно от кражби на електричество. Подобни измами лесно могат да бъдат установени чрез моделиране на консуматорите при даден клиент, реалната консумация и фактурираната такава.
Прогнозиране на повреди
В бизнеса с електричество има различни флуктуации в количествата, волтажа, атмосферните условия и други параметри, подсказващи кога мрежата може да претърпи авария. Това се отнася не само за електроразпределителните дружества, но и за потребителите. Ако електрически консуматор, например електромотор покаже необичайно високо потребление на енергия, това може да е сигнал, че лагер, ремък или друг елемент са износени и генерират по-голямо съпротивление от планираното. Така чрез моментално идентифициране на отклоненията от зададените стойности може да се прогнозира повреда.
Автоматизация
Интелигентните технологии за ефективност, постоянния поток от данни и data analytics в реално време правят автоматизацията в енергетиката не само възможна, но и препоръчителна. Френската компания Schneider Electric обяви в проучване, цитирано от Greentech Media, че 1 от 4 лидери в енергетиката споделят, че изграждането на автоматизация е сред основните им подходи за постигането на енергийна ефективност. Всъщност, автоматизираните решения могат да генерират между 10 и 30 на сто годишно спестяване в потреблението при средни до големи потребители.
