Klant RESA gebruikt de cloud en machine learning om de vraag naar energie te voorspellen

Application web Cloud personnalisée visualisant des modèles ML pour la prévision de la demande d'énergie.

Om de transformatie van zijn gegevens beter te benutten, heeft de beheerder van de energiecentrale RESA een beroep gedaan op de expertise van Micropole om een webapplicatie ML sur mesure te ontwikkelen waarmee de prognoses van de vraag naar energie kunnen worden gevisualiseerd.

Contexte

Micropole heeft onlangs op de infrastructuurcloud (AWS-SAP) een persoonlijke webapplicatie gebouwd met een model voor het voorspellen van de energievraag dat is aangepast aan de behoeften van bedrijven, gebaseerd op algoritmes voor machinaal leren die gebruikmaken van gegevens over het energierooster, socio-démografische en cartografische gegevens en modellen voor het verbruik van energie die gebaseerd zijn op wetenschappelijk onderzoek.

Enjeux

Modellen voor het voorspellen van de vraag naar energie aangepast aan ondernemingen voor een betere besluitvorming

La société RESA, gespecialiseerd in energienetwerken, werd geconfronteerd met een aantal belangrijke problemen om de vraag naar energie in haar hele verzorgingsgebied nauwkeurig te voorspellen.

Elle s'appuyait sur des méthodes traditionnelles qui prenaient du temps et manquaient de précision, ce qui entraînait des inefficacités dans la gestion de son réseau énergétique et dans ses opérations de distribution.

RESA heeft er rekening mee gehouden dat de integratie van een webapplicatie voor transparante planning op basis van automatische algoritmen voor automatische leerprocessen (ML) zijn operationele en commerciële beslissingen kan verbeteren, waardoor het zijn activiteiten kan optimaliseren, zijn kosten kan verlagen en dus de tevredenheid van zijn klanten kan verbeteren.

Het RESA beschikt echter niet over de deskundigheid en de interne middelen die nodig zijn voor de ontwikkeling van geavanceerde algoritmen voor lineaire modellering die nodig zijn voor een nauwkeurige prognose van de vraag naar energie. Ze heeft ook erkend dat de integratie van sociodémografische en cartografische gegevens en wetenschappelijke onderzoeksmodellen haar prognosemodellen aanzienlijk kan verbeteren. Zij hebben daarom besloten om de hulp in te roepen van het Finance Transformation & Performance team van Micropole BeLux, dat bekend staat om zijn expertise op het gebied van cloud, ML en de analyse van gegevens.

Werkwijzen en oplossingen

Het bouwen van een aangepaste webapplicatie die ML-energievoorspellingsmodel visualiseert

L'équipe Finance Transformation & Performance van Micropole BeLux heeft een oplossing voorgesteld die een antwoord biedt op deze problemen. Ze hebben een persoonlijke webapplicatie ontwikkeld die algoritmes ML bevat op basis van de gegevens van het energiereservoir van RESA, sociodémografische gegevens, cartografische gegevens en wetenschappelijke modellen voor energieverbruik. L'application a permis à la RESA de saisir des données en temps réel sur la charge énergétique du réseau et de produire des prévisions précises de la demande d'énergie pour différents horizons temporels, avec un égré élevé de précision.

L'application web développée par l'équipe Finance Transformation & Performance de Micropole BeLux a fourni à RESA une plateforme complète et conviviale pour accéder et analyser les prévisions de demande énergétique en temps réel. L'application a également intégré des visualisations et des tableaux de bord qui ont permis à RESA de mieux comprendre les modèles de demande d'énergie, d'identifier les tendances et de prendre des décisions éclairées pour optimiser ses opérations.

Resultaten

De ontwikkeling van een visualisatietoepassing voor het voorspellen van het energieverbruik is zeer interessant voor bedrijven met energiereservoirs die hun energie-efficiëntie en duurzaamheid willen verbeteren. Een strategie die zich concentreert op gegevens, gebaseerd op moderne technologieën en automatische algoritmes voor het aanleren van energie, maakt het mogelijk om op een prettige manier toegang te krijgen tot een persoonlijke toepassing, te anticiperen op toekomstige kosten en in real time informatie te verschaffen over het gebruik van energie.

Les entreprises de réseaux énergétiques peuvent bénéficier de cette technologie en obtenant des informations précieuses sur les schémas d'utilisation de l'énergie et la demande, ce qui leur permet de gérer plus efficacement la distribution de l'énergie et de planifier les investissements futurs dans l'infrastructure.

Dans l'ensemble, le développement d'applications prédictives pour la consommation d'énergie pourrait changer la donne pour le secteur de l'énergie, en permettant la mise en place d'un réseau énergétique plus durable et plus efficace. Toekomstige onderzoeken op dit gebied zouden zich kunnen concentreren op de verkenning van de eigenschappen en de functionaliteit van aanvullende energiebronnen, evenals op het potentieel van de integratie van hernieuwbare energiebronnen in de toepassing.