×
Aangepaste Cloud webapplicatie die ML-modellen visualiseert voor het voorspellen van de energievraag.
Om de transformatie van zijn gegevens optimaal te benutten, deed de energienetwerkbeheerder RESA een beroep op de expertise van Micropole om een aangepaste ML-webtoepassing te ontwikkelen om de voorspellingen van de energievraag te visualiseren.
Context
Micropole heeft op de onlangs geïmplementeerde cloud-infrastructuur (AWS-SAP) een aangepaste webapplicatie gebouwd die een aan de behoeften van bedrijven aangepast voorspellingsmodel voor de energievraag presenteert, gebaseerd op Machine Learning-algoritmen die gebruik maken van gegevens van het energienetwerk, sociaal-demografische en cartografische gegevens en op wetenschappelijk onderzoek gebaseerde modellen voor energieverbruik.
Diensten
Aan bedrijven aangepaste prognosemodellen voor de vraag naar energie voor een betere besluitvorming
RESA, een bedrijf dat gespecialiseerd is in energienetwerken, had grote problemen met het nauwkeurig voorspellen van de energievraag in zijn verzorgingsgebied.
Het vertrouwde op traditionele methoden die tijdrovend en onnauwkeurig waren, wat leidde tot inefficiëntie in het beheer van het energienetwerk en de distributieactiviteiten.
RESA realiseerde zich dat de integratie van een gebruiksvriendelijke webgebaseerde prognosetoepassing op basis van machine learning (ML) algoritmen zijn operationele en zakelijke beslissingen zou kunnen verbeteren, waardoor het zijn activiteiten zou kunnen optimaliseren, de kosten zou kunnen verlagen en daardoor de klanttevredenheid zou kunnen verbeteren.
RESA beschikte echter niet over de interne deskundigheid en middelen om de verfijnde lineaire modelalgoritmen te ontwikkelen die nodig zijn voor een nauwkeurige voorspelling van de energievraag. Het erkende ook dat de integratie van socio-demografische en cartografische gegevens en wetenschappelijke onderzoeksmodellen zijn prognosemodellen verder zou kunnen verbeteren. Daarom besloten ze de hulp in te roepen van het Finance Transformation & Performance-team van Micropole BeLux, dat bekend staat om zijn expertise in cloud, ML en gegevensanalyse.
Methoden en oplossingen
Het bouwen van een aangepaste webapplicatie voor het visualiseren van het ML-model voor het voorspellen van de energievraag
Het Finance Transformation & Performance team van Micropole BeLux stelde een oplossing voor die deze uitdagingen aanging. Zij ontwikkelden een op maat gemaakte webapplicatie die ML-algoritmen bevatte op basis van RESA's energienetwerkgegevens, sociaal-demografische gegevens, kaartgegevens en wetenschappelijke energieverbruiksmodellen. De applicatie stelde RESA in staat om realtime energiebelastinggegevens van het net vast te leggen en met een hoge mate van nauwkeurigheid nauwkeurige prognoses van de energievraag te maken voor verschillende tijdshorizonten.
De webapplicatie ontwikkeld door het Finance Transformation & Performance team van Micropole BeLux voorzag RESA van een uitgebreid en gebruiksvriendelijk platform om in real time de prognoses van de energievraag in te zien en te analyseren. De applicatie bevatte ook visualisaties en dashboards waarmee RESA de patronen in de energievraag beter kon begrijpen, trends kon identificeren en geïnformeerde beslissingen kon nemen om zijn activiteiten te optimaliseren.
Resultaten
De ontwikkeling van een visualisatietoepassing voor energievoorspellingen houdt een grote belofte in voor energienetwerkbedrijven die hun energie-efficiëntie en duurzaamheid willen verbeteren. Een datacentrische strategie, gebaseerd op moderne technologieën en algoritmen voor machinaal leren, biedt gebruikersvriendelijke toegang tot een applicatie op maat, anticipeert op toekomstige kosten en verschaft real-time informatie over energiegebruikspatronen.
Energienetwerkbedrijven kunnen van deze technologie profiteren doordat zij waardevolle informatie krijgen over energiegebruikspatronen en de vraag, waardoor zij de energiedistributie effectiever kunnen beheren en toekomstige investeringen in de infrastructuur kunnen plannen.
In het algemeen kan de ontwikkeling van voorspellende toepassingen voor energieverbruik een revolutie betekenen voor de energiesector en een duurzamer en efficiënter energienet mogelijk maken. Toekomstig onderzoek op dit gebied zou zich kunnen richten op het verkennen van aanvullende functies en functionaliteiten, alsmede op het potentieel voor de integratie van hernieuwbare energiebronnen in de toepassing.
Het project
Slimmere, datagestuurde beslissingen nemen op basis van ML-voorspellingen
Verbeterde nauwkeurigheid van prognoses
Verbeterde gegevensintegratie en governance
Bedrijfsvriendelijke interface
Schaalbaarheid en flexibiliteit
Door het combineren van cloud technologieën (AWS, Azure, GCP) en SAP,
leggen wij een essentiële link tussen bedrijfsprocessen en de wereld van de gegevens en leggen wij de basis voor een digitale toekomst die zowel innovatief als efficiënt is.
Dankzij verfijnde prognoses zijn de planning en toewijzing van middelen geoptimaliseerd, met als resultaat aanzienlijke besparingen en een betere anticipatie op energieschommelingen voor een snelle en doeltreffende reactie op tekorten of overschotten.
Hyperscaler Manager
Technologische oplossingen
