Машинное обучение в энергетике

Для множества предприятий ТЭК автоматизация прогнозирования и машинное обучение становятся необходимостью.

Автоматизация прогнозирования и ML — необходимость для большинства предприятий топливно-энергетического комплекса. IT-решения обеспечивают большую точность прогнозов и их достоверность, чем человек.

Решения на базе предиктивной аналитики помогает сократить расходы бизнеса на анализ, и повышает точность и скорость прогнозирования.

Возможности решения:

• Прогнозирование потребления электроэнергии.
• Прогноз изменения технического состояния оборудования.
• Прогнозирование вероятности отказа и остаточного ресурса оборудования.
• Моделирование сценариев технологических воздействий ТЭА.
• Формирование прогнозного баланса электроэнергии и мощностей.
• Прогноз ценовых характеристик ранка на сутки вперед и балансирующего рынка.
• Расчёт прогнозных технико-экономических показателей.
• Прогнозирование динамики изменения объема дебиторской задолженности в зависимости от способов воздействия.
  

Основные факторы анализа и прогнозирования:

• Статистический анализ данных, выявление тенденций, поиск зависимостей и ключевых переменных.
• Изучение и активация различных источников внутренних и внешних данных.
• Использование математических моделей для прогнозных сценариев.
• Внедрение преднастроенных прогнозных моделей на основе различных методов анализа и их совмещении.
• Автоматическое перестроение прогнозных моделей в момент корректировки предикторов.
• ML-технологии.

Данные для анализа и прогнозирования:

• Фактическое потребление электроэнергии.
• Внешние факторы — погода, производственный календарь, график работы и запланированные остановки крупных производственных предприятий.
• Техническое потребление в разрезе узлов учёта.
• Фактические потери и их динамика.
• Изменения рыночной ситуации и спроса.
• Прогноз развития генерирующих мощностей.
• Анализ рисков.

   Бесперебойное энергоснабжение:

• Сокращение операционных затрат.
• Сокращение издержек при анализе баланса и потерь.
• Сокращение издержек при управлении энергетическими данными.

   Производство и поставка электроэнергии:

• Ежегодная экономия оборотных средств.
• Оценка суммарной стоимости электричества (оптовый рынок).

   Финансовое планирование и снабжение:

• Эффективное планирование на основе точных прогнозируемых данных.
• Стандартизация и ускорение всех закупочных процессов.
• Снижение остатков на складах.