OPTIMIZACIÓN DEL RENDIMIENTO ENERGÉTICO

Mediante machine learning es posible optimizar la generación de secuencias de recursos para alcanzar tasas máximas de rendimiento en comparación con las operaciones y costes. Esto puede aumentar la eficiencia del sistema, ya que el proceso puede aprender a lo largo del tiempo cómo se comportan los diferentes subsistemas de rendimiento, para que el proceso de generación de energía se adapte automáticamente.

PREDICCIÓN DE APAGONES EN TIEMPO REAL

Este modelo lleva el concepto de red inteligente a un nuevo nivel, proporcionando la capacidad de predecir los peligros meteorológicos, la vulnerabilidad de las redes eléctricas y el impacto económico de los daños potenciales. Al analizar el impacto de una vulnerabilidad potencial y los impactos del clima en los apagones del sistema eléctrico, los investigadores pueden predecir dónde y cuándo pueden ocurrir los apagones.

PRECIO DINÁMICO

Optimizar los precios y las promociones es una gran oportunidad. La optimización de los precios puede mejorar los ingresos entre un 5 y un 10%. El mapeo granular del valor de la vida útil de los dispositivos, tarifas y canales; el cálculo de la elasticidad del precio en la intersección del dispositivo, los canales y el plan de precios; y la posterior combinación de estos conocimientos en simulaciones para evaluar cómo el precio y las promociones afectan los volúmenes y los ingresos futuros. La aplicación de este enfoque puede proporcionar información clave para informar las acciones, como la fijación de precios y las promociones.

Mejora los ingresos
entre un 5-10%

PREDICCIÓN DE FALLOS EN LA RED

Mediante el análisis de registros históricos y sistemas de registro que contienen información sobre datos de predicción meteorológica, datos de observación, predicción de fallos y datos de fallos reales, es posible predecir fallos importantes utilizando näive bayes, regresión logística y otros clasificadores de aprendizaje profundo.

ENGAGEMENT DEL CONSUMIDOR

Al adoptar grandes datos, análisis predictivos, IO y otras tecnologías EIoT, los proveedores de servicios de energía aumentarán el compromiso con sus clientes. Es posible predecir (y reducir) los cargos por demanda u obtener ingresos a través de la participación en los mercados energéticos u otros programas de flexibilidad de la red. Al involucrar a los clientes como participantes activos en la cadena de valor de la energía, en lugar de como tomadores pasivos de precios, los proveedores de servicios de energía pueden utilizar las tecnologías EIoT para proporcionar a sus clientes beneficios significativos, a la vez que fortalecen sus relaciones con los clientes.

PREDICCIÓN DE DEMANDA Y SUMINISTRO

Uno de los casos de uso más interesantes para el aprendizaje automático en las empresas es la predicción de la demanda y la oferta. Los diferentes algoritmos de regresión como ordinal, poisson, cuantiles de bosque rápido, lineal, bayesiano, red neuronal, bosque de decisión pueden producir predicciones muy precisas con respecto a la planificación de la capacidad tanto para la generación como para la distribución de energía, especialmente energías renovables.