Ajankohtaista

Energiankulutuksen joustosta

Kohteen riippuvuus lämpötilasta

Yksittäisen kohteen energiankulutuksen aikasarjat ovat useimmiten omasta välittömästä historiastaan, vuodenajasta sekä ulkolämpötilasta riippuvia. Monilla yhtiöillä on mahdollisuus tarkastella yksittäisiä aikasarjoja graafisesti, mutta miten ottaa haltuun koko mittaustietojen kokonaisuus?

Ready Solutions Oy:n näkemyksen mukaan avainasemassa on mittausdatan mahdollisimman automaattinen hyödyntäminen, esimerkiksi koneoppimismenetelmien tuottamien ennusteiden avulla. Ennusteet ja mittausdatassa oleva informaatio täytyisi tiivistää muutamaan keskeiseen tunnuslukuun, joista yhden käsittelemme tässä kirjoituksessa.

 

 

Käyttötapaukset

 

Suoran sähkölämmityksen kohteen tapauksessa erilaiset riippuvuuden tunnusluvut tarjoavat sähkön myyjälle ja miksei myös verkkopalveluita tarjoavalle yhtiölle mahdollisuuden esimerkiksi riskiperusteiseen hinnoitteluun.

Kaukolämmön liiketoiminnassa, jossa hinnoittelu perustuu tyypillisesti muutamaan julkisen hinnaston mukaiseen komponenttiin, tällaisten tunnuslukujen avulla voitaisiin hinnoitella verkostokohtaisesti perusmaksuja. Tausta-ajatuksena on, että asiakas maksaa optiosta käyttää energiaa.

Olemme  rakentaneet kaukolämmön liiketoiminnoille automatisoidut prosessit, jotka tuottavat tapauksesta riippuen sopimusvesivirran tai tehon ennusteet.

Näiden suoraan liiketoimintaan liittyvien tapausten lisäksi mittausdatan laadunvarmistuksen näkökulmasta voi käydä läpi erityisen poikkeavia tunnuslukuja.

 

Kaarijousto – Arc Elasticity

 

Kaarijousto on tunnusluku, joka kohteen energiankulutuksen volyymista riippumattomasti pyrkii tiivistämään lämpötilariippuvuuden.

Jos käytetään yksinkertaista regressiomallia, niin jousto voidaan saada suoraan mallin kertoimia käyttäen. Muussa tapauksessa voidaan tuottaa paikalliset ennusteet ja laskea tulos auki niiden avulla. Molemmat esimerkit on esitetty kaavoina alla olevassa kuvassa.

Kulutuksen jousto

Yllä olevassa kuvassa E on energiakulutus ja T on lämpötila, indeksoinneilla kuvataan paikallisuutta tai keskiarvoa tietyllä havaintoalueella.

Erityisesti pienten kulutuskohteiden tapauksessa ennusteiden tuottamisessa käytettyjen muuttujien arvojen vaihtelu voi olla suurta ja tuloksia täytyy tarkastella kriittisemmin.

 

Kiinnostaako koneoppiminen ja data-analytiikka energiatoimialalla?

 

Tilaa alta uutiskirjeemme! 

Lisää ajankohtaisia julkaisuja:

Avoimen datan hyödyntäminen automaattisesti Power BI:tä käyttäen
Tutustu tarinaan
Onko tekoälyn hyödyntämisestä vielä(kään) konkreettista hyötyä kilpailukyvylle?
Jo vuosia on puhuttu, että tekoälyn (AI) hyödyntäminen mullistaisi teollisen tuotannon ja palvelut lisäämällä tehokkuutta ja tuottavuutta. Missä ne konkreettiset hyödyntämismahdollisuudet sitten oikein piilevät?
Tutustu tarinaan
Johdatko toimintaasi tietoon perustuen?
Tutustu tarinaan
The effect of preconceptions on the results of machine learning
The use of machine learning and artificial intelligence offers many possibilities, such as the improvement of medical treatment and diagnosis, identifying potential safety hazards, and advancing scientific research. However, when used inappropriately, data models can also perpetuate inequality or cause people and companies to focus on improving metrics to the detriment of actual performance.
Tutustu tarinaan
Organisaation hierarkian hallintaratkaisu Microsoft Power Platformia hyödyntäen 
Yleinen tilanne varsinkin suuremmissa yrityksissä on se, että olemassa olevat ERP-, henkilöstö- taikka taloushallinnon ohjelmistot tarjoavat mahdollisuuksia hierarkioiden luomiseen ja ylläpitämiseen. Mutta entä jos valmiit ratkaisut eivät tue yrityksen tarvetta, taikka toimivat turhan kankeasti käyttötarkoitukseen?
Tutustu tarinaan

Lisää ajankohtaisia julkaisuja:

Avoimen datan hyödyntäminen automaattisesti Power BI:tä käyttäen
Tutustu tarinaan
Onko tekoälyn hyödyntämisestä vielä(kään) konkreettista hyötyä kilpailukyvylle?
Jo vuosia on puhuttu, että tekoälyn (AI) hyödyntäminen mullistaisi teollisen tuotannon ja palvelut lisäämällä tehokkuutta ja tuottavuutta. Missä ne konkreettiset hyödyntämismahdollisuudet sitten oikein piilevät?
Tutustu tarinaan
Johdatko toimintaasi tietoon perustuen?
Tutustu tarinaan
The effect of preconceptions on the results of machine learning
The use of machine learning and artificial intelligence offers many possibilities, such as the improvement of medical treatment and diagnosis, identifying potential safety hazards, and advancing scientific research. However, when used inappropriately, data models can also perpetuate inequality or cause people and companies to focus on improving metrics to the detriment of actual performance.
Tutustu tarinaan
Organisaation hierarkian hallintaratkaisu Microsoft Power Platformia hyödyntäen 
Yleinen tilanne varsinkin suuremmissa yrityksissä on se, että olemassa olevat ERP-, henkilöstö- taikka taloushallinnon ohjelmistot tarjoavat mahdollisuuksia hierarkioiden luomiseen ja ylläpitämiseen. Mutta entä jos valmiit ratkaisut eivät tue yrityksen tarvetta, taikka toimivat turhan kankeasti käyttötarkoitukseen?
Tutustu tarinaan