Spletno mesto uporablja piškotke za boljšo uporabniško izkušnjo.Z uporabo strani soglašate z uporabo piškotkov. Več o piškotkih.
Strinjam se

Preko družabnih omrežij do stanja na energetskih trgih

Hvala za vaše glasove!

Podjetje: Inštitut Jožefa Stefana
Modra praksaProjekt NRG4Cast –»Nowcasting« pri napovedovanju porabe energije
Področje modre prakse: Učinkovita raba energije
Odlike modre prakse: Projekt je inovativen v naslednjih točkah: (1) Samodejno pridobivanje predlog iz velike baze podatkov (N-Grams); (2) Poravnava predlog s splošno bazo znanja (CYC); (3) Pridobivanje različnih dejstev o energetskih trgih v realnem času iz globalnih medijev; (4) Pridobivanje dejstev, ki se nanašajo na energetske trge in omogočajo sklepanje; (5) Prikaz s pomočjo sistema vprašanj in odgovorov (Q & A sistem); (6) Uporaba dejstev za izboljšanje napovedovalnih (predikcijskih) modelov.

Cilj:Razvoj naprednih rešitev za napovedovanje vedenja večjih energetskih omrežij

Cilj projekta NRG4Cast je razvoj naprednih rešitev za napovedovanje vedenja večjih energetskih omrežij za tri temeljne scenarije:

  • napovedovanje energetskega povpraševanja na različnih stopnjah (regija, država, distributer električne energije, mesto, podjetje, gospodinjstvo);
  •  napovedovanje okvar  energetske mreže na mednarodni, nacionalni ter lokalni mreži;
  • odkrivanje kratkoročnih gibanj cen energentov in dolgoročnih gibanj nacionalnih energetskih politik.

Napovedovalni (predikcijski) modeli, ki napovedujejo potrebo po energiji in ceno energije, so pogosto neposredno odvisni od različnih ekonomskih kazalcev (kupna moč, indeks cen življenjskih potrebščin ipd.). Takšni kazalci se lahko natančno izračunajo le za pretekla obdobja z večjim ali manjšim zamikom in niso uporabni za napovedovanje v realnem času.

»Nowcasting« je tehnika, ki nam omogoča, da ekonomske kazalce ocenimo na podlagi virov v realnem času prek novic in z družbenih omrežij (npr. Twitter). Takšne ocene lahko predstavljajo odločilno informacijo, ki bistveno izboljša natančnost napovedovanja potreb po energiji.

Znanje o obnašanju energetskih trgov se zaenkrat večinoma zbira »ročno«. Domenski strokovnjaki iz različnih virov pridobivajo dejstva in jih ročno vpisujejo v baze znanja. Tak sistem je mogoče precej dobro avtomatizirati in s tem zmanjšati ceno pridobljene informacije. Namen projekta je izdelati energetske profile porabniških točk in centrov. S pomočjo teh profilov bi želeli narediti dvoje:

  • zmanjšati porabo električne energije (npr. določiti profil osvetljenosti ulic pri javni razsvetljavi, ki se bo prilagajal trenutnim razmeram in ne bo odvisen zgolj od klasifikacije določene ulice);
  • zmanjšati razlike med produkcijo in dejansko porabo energije, kar pomeni izboljšati modele za napovedovanje uporabe in večjim uporabnikom omogočiti boljši nadzor nad zakupom energetskih virov; boljši nadzor pa pomeni manjše kazni v primeru presežka porabe ali naročila energije.

Razvita analitična orodja bodo testirana na 4 pilotnih projektih:

  • Kampus Nacionalne tehniške univerze v Atenah;
  • Javna razsvetljava v občini Miren-Kostanjevica;
  • Javne zgradbe v Torinu;
  • Električna vozila v Aachnu.

Naredili smo: Izluščili smo bistvene rezultate

V projektu smo na podlagi Yahoo Finance analizirali glavne akterje v energetiki. S pomočjo obsežne baze najpogostejših zaporedij besed, ki se pojavljajo na spletu (Google N-grams), smo izluščili najpogostejše fraze, ki so povezane z akterji v energetiki. Podobne fraze smo združili v predloge (template). Primer tipične predloge bi bil: [Podjetje1] je kupilo [Podjetje2]. Pojavitve teh vzorcev smo zaznavali na obsežnem toku novic (100.000 do 150.000 novic dnevno) in tvitov. Poleg frekvenc smo izluščili tudi trditve, ki smo jih umestili v sistem za sklepanje in splošno bazo znanja (CYC) in s tem dopolnjevali bazo dejstev o energetskih trgih.


Rezultati so predstavljeni s pomočjo sistema vprašanj in odgovorov (Q & A), programskega vmesnika (API) in nadzorne plošče (dashboard). Rezultati predstavljajo tudi vhodni podatek za izboljšane napovedovalne (predikcijske) modele za porabo in ceno energije v različnih okoljih (lokalne skupnosti, toplarne, energetske borze, gospodinjstva, ulična razsvetljava, distribucija plina, sistemi za gretje in hlajenje ipd.).

Rezultati projekta je dvojen: 

  1. Sistem vprašanj/odgovorov (Q & A sistem), ki omogoča poizvedbe o stanju na energetskih trgih v realnem času ;
  2. Dodaten nabor značilnosti (features), ki omogočajo boljše rezultate napovedovalnih   (predikcijskih) modelov za porabo in ceno energije

Leto izvedbe: 2012-2015

Naučili smo se


S tehniko »Nowcasting«, ki nam omogoča, da ekonomske kazalce ocenimo na podlagi virov v realnem času, se lahko bistveno izboljša natančnost napovedovanja potreb po energiji – s tem pa lahko zmanjšamo razlike med produkcijo in dejansko porabo energije, kar pomeni izboljšati modele za napovedovanje uporabe in večjim uporabnikom omogočiti boljši nadzor nad zakupom energetskih virov; boljši nadzor pa pomeni manjše kazni v primeru presežka porabe ali naročila energije.  

 

 

Pobudnik spletne strani

V sodelovanju s

Projekt je sofinanciran v okviru Petrolovega programa za izboljšanje energetske učinkovitosti.