人工智能创造更智能能源运营的三种方式

  参与能源市场和制定战略需要处理海量数据,无论是发电,出售还是购买电力,这已经不是什么秘密了。考虑一家贸易和营销公司,例如DTE,Exelon或Vistra,它们几乎参与了北美及其他地区的所有市场。

  为了将数据转化为可以提高生产率并降低成本的见解,能源公司(从新兴可再生能源公司到大型公用事业巨头)正在转向人工智能(AI),以改善能源市场的可及性和效率。近年来,在能源运营中使用AI的步伐有所加快,现在已经从后台自动化转移到了为前台生成有用信息的项目。借助大数据,云和机器学习等基础技术,人工智能可以通过三种关键方式创建更智能(和更简化)的能源运营:

  借助正确的机器学习和AI技术,可以预测负载,价格,风速,云量或任何其他气象指标。最好的部分是,一旦技术监测了这些趋势或“教训”,它便可以根据所学历史提供战略,快速,分析性的决策。该机器可以保留更长的时间,更快地计算,并可以根据过去做出更好的决策,并将其应用于未来。

  对于能源交易者来说,这是个好消息。这些指标与交易策略之间的相关性可以为前台开发,而常见差异的自动化和学习可以节省后台的时间和金钱。

  不可靠的手动流程会降低性能和盈利能力。在团队中的能源交易员分道扬after之后,许多次我们看到公司争先恐后地重组。它所花费的时间可能比任何能源交易员所花的时间都要多,尤其是在夏季。

  但是,有了合适的AI技术,交易者和经验水平之间的转换会更加有效。通过添加AI应用程序以简化前台和后台应用程序,能源公司可以实现稳定的学习解决方案,该解决方案可以在理解不断变化的客户需求的同时提供自动建议。

  能源贸易和管理的复杂性,特别是在当今瞬息万变的市场中可再生能源的贸易和管理中,需要强大的端到端集成,以更好地预测和预测间歇性资源。通过将后台办公室和前台办公室连接到进一步的智能交易策略,这是圣杯,而通过AI和机器学习分析的预测分析和相关性,一切皆有可能。

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