×
Aangepaste cloudwebtoepassing die ML-modellen visualiseert voor het voorspellen van de energievraag.
Om de transformatie van zijn data optimaal te benutten, deed netwerkbeheerder RESA een beroep op de expertise van Micropole om een ML-webapplicatie op maat te ontwikkelen waarmee de prognoses van de energievraag gevisualiseerd konden worden.
Context
Micropole heeft op basis van de onlangs geïmplementeerde cloudinfrastructuur (AWS-SAP) een webapplicatie op maat gebouwd met een model voor het voorspellen van de energievraag, afgestemd op de behoeften van het bedrijf. Dit model is gebaseerd op algoritmen voor machinaal leren, met behulp van gegevens uit het energienet, sociaal-demografische en geografische gegevens en energieverbruikmodellen op basis van wetenschappelijk onderzoek.
Uitdagingen
Op bedrijven toegesneden modellen voor het voorspellen van de energievraag voor betere besluitvorming
“RESA, een bedrijf dat gespecialiseerd is in energienetwerken, had te maken met grote uitdagingen om de vraag naar energie in het gehele verzorgingsgebied nauwkeurig te voorspellen.
Het bedrijf baseerde zich op traditionele methoden die tijdrovend en onnauwkeurig waren, wat leidde tot inefficiënties in het beheer van het energienetwerk en de distributieactiviteiten.
RESA realiseerde zich dat de integratie van een gebruiksvriendelijke prognose-webapplicatie op basis van algoritmen voor machine learning (ML) de operationele en zakelijke beslissingen van het bedrijf zou kunnen verbeteren. Hierdoor kon het bedrijf zijn activiteiten optimaliseren, kosten verlagen en daarmee de klanttevredenheid vergroten.
RESA beschikte echter niet over de interne expertise en middelen om de geavanceerde lineaire modelleringsalgoritmen te ontwikkelen die nodig zijn voor nauwkeurige voorspellingen van de energievraag. Het bedrijf realiseerde zich ook dat de integratie van sociaal-demografische en geografische gegevens en wetenschappelijke onderzoeksmodellen de prognosemodellen verder zou kunnen verbeteren. Daarom besloten ze de hulp in te schakelen van het Finance Transformation & Performance-team van Micropole BeLux, dat bekendstaat om zijn expertise in cloud, machine learning en data-analyse.
Methoden en oplossingen
Het bouwen van een aangepaste webapplicatie die ML-energievoorspellingsmodel visualiseert
Het Finance Transformation & Performance-team van Micropole BeLux stelde een oplossing voor die deze uitdagingen aanpakte. Ze ontwikkelden een webapplicatie op maat die machine learning-algoritmen integreert op basis van RESA's energienetwerkgegevens, sociaal-demografische gegevens, geografische gegevens en wetenschappelijke energieverbruiksmodellen. De applicatie stelde RESA in staat om realtime gegevens over de netwerkenergiebelasting in te voeren en nauwkeurige prognoses van de energievraag te produceren voor verschillende tijdhorizonten, met een hoge mate van precisie.
De webapplicatie, ontwikkeld door het Finance Transformation & Performance-team van Micropole BeLux, bood RESA een uitgebreid en gebruiksvriendelijk platform voor toegang tot en analyse van realtime prognoses van de energievraag. De applicatie integreerde ook visualisaties en dashboards waarmee RESA de patronen in de energievraag beter kon begrijpen, trends kon identificeren en weloverwogen beslissingen kon nemen om haar activiteiten te optimaliseren.
Resultaten
De ontwikkeling van een applicatie voor visualisatie van energieverbruiksvoorspellingen is veelbelovend voor energienetwerkbedrijven die de energie-efficiëntie en duurzaamheid willen verbeteren. Een datacentrische strategie, gebaseerd op moderne technologieën en machine learning-algoritmen, biedt gebruikersvriendelijke toegang tot een applicatie op maat, anticipeert op toekomstige kosten en biedt realtime inzicht in energieverbruikspatronen.
Energienetwerkbedrijven kunnen profiteren van deze technologie doordat ze waardevolle inzichten krijgen in energieverbruikspatronen en -vraag. Hierdoor kunnen ze de energiedistributie efficiënter beheren en toekomstige investeringen in infrastructuur plannen.
Al met al kan de ontwikkeling van voorspellende applicaties voor energieverbruik een revolutie teweegbrengen in de energiesector, doordat hiermee een duurzamer en efficiënter energienetwerk kan worden gerealiseerd.
Toekomstig onderzoek op dit gebied zou zich kunnen richten op het verkennen van aanvullende eigenschappen en functionaliteiten, evenals de mogelijkheid om hernieuwbare energiebronnen in de toepassing te integreren.
Het project
Neem slimmere, datagestuurde beslissingen op basis van voorspellingen via Machine Learning.
Verbeterde voorspellingsnauwkeurigheid
Verbeterde data-integratie en governance
Een interface speciaal voor zakenmensen
Schaalbaar en flexibel
Door cloudtechnologieën (AWS, Azure, GCP) en SAP te combineren,
Wij leggen een essentiële verbinding tussen bedrijfsprocessen en de datawereld en leggen zo de basis voor een digitale toekomst die zowel innovatief als efficiënt is.
Door verfijnde prognoses zijn de planning en toewijzing van middelen geoptimaliseerd, wat resulteert in aanzienlijke besparingen en een betere anticipatie op energieschommelingen. Zo kan er snel en efficiënt worden gereageerd op tekorten of overschotten.
Hyperscaler manager
De gebruikte technologie
