Współczesne przedsiębiorstwa energetyczne funkcjonują w otoczeniu przesyconym danymi niosącymi ogromne ilości przeróżnych informacji. Dane pochodzą zarówno z urządzeń będących własnością samych firm, ale w przeważającej mierze z otoczenia w jakim działa firma. Ponadto za sprawą transformacji sektora energii, w którym pojawiają się nowe, zdecentralizowane zasoby energii, rosnące wymagania klientów, a presja regulacyjna na łagodzenie zmian klimatu jest większa niż kiedykolwiek, znaczenia nabiera kwestia możliwości pozyskiwania informacji oraz właściwego ich przetwarzania w ciągle zmieniającym się otoczeniu. Posiadając tak ogromne ilości danych, których skatalogowanie wydaje się niemożliwe, firma nie będzie funkcjonowała efektywnie bez wsparcia ze strony nowych technologii. Takie wsparcie z pewnością przyniosą techniki i algorytmy sztucznej inteligencji. Opracowanie uczących się modeli, ukierunkowanych na rozwiązanie konkretnych zagadnień, problemów można docelowo połączyć w jedną kompletną platformę, która w sposób automatyczny (również nadążny) będzie identyfikowała i rozwiązywała pojawiające się problemy. Poniższa analiza ma na celu przybliżenie zagadnień związanych z wykorzystaniem różnych metod uczenia maszynowego we wsparciu wybranych procesów funkcjonujących na rynku energii. Przedstawione w niej rozwiązania są w dużej części autorskimi przykładami tego, w jaki sposób można próbować podejść do istniejących w sektorze oczekiwań.
Pełna i bezpłatna wersja analizy 2/2020 – “Nowa era technologii w sektorze energii” (otwórz pdf) dr Ewa Mataczyńska, Cyprian Mataczyński
30.04.2020 r.
