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Pourquoi les services publics utilisent des solutions numériques AI pour la prévision des prix

Alors que le marché de l'énergie est devenu plus complexe, les producteurs d'énergie, les gestionnaires de réseau et les consommateurs ont besoin de plus d'intelligence et d'une analyse de données plus rapide pour interpréter les modèles de prix. Les producteurs doivent savoir comment et quand maximiser leur production d'énergie à des moments de la journée et de la semaine où les prix fonctionneront le plus à leur avantage. Les consommateurs doivent effectuer avec précision des prévisions à court terme de leur consommation et de leurs prix pour optimiser leur pouvoir d'achat.

La première partie de cette série de blogs en deux parties intitulée «Les changements dans les comportements du marché des ressources énergétiques inaugurent une nouvelle ère de prévision des prix basée sur l'IA» passe en revue les raisons pour lesquelles le marché a évolué et explique comment les nouvelles tendances énergétiques affectent la complexité des prix dans l'industrie. Ce billet de blog (partie 2) met en évidence certains des avantages que les services publics et les autres parties prenantes de l'énergie peuvent tirer lorsqu'ils déploient un modèle de solutions numériques de prévision basé sur l'IA.

Comparés aux modèles mathématiques classiques de prévision, les modèles d'IA automatisés peuvent prévoir la consommation et la production avec une précision de 20 à 30% supérieure, ce qui permet de réaliser des économies directes. De plus, les études sur le terrain déterminent également que les modèles d'IA empêchent des erreurs plus importantes que les modèles classiques.

équipe de professionnels examinant les solutions numériques d'IA

Les capacités uniques des outils de solutions numériques AI agissent comme des différenciateurs précis

Chez Predictive Layer, un partenaire de Schneider Electric Energy Management Technology, nous avons développé un système d'IA pour aider les grandes entreprises, les services publics traditionnels et les producteurs de ressources énergétiques renouvelables à mieux prévoir la consommation d'énergie et les prix afin que les clients puissent économiser de l'argent grâce à des choix énergétiques plus intelligents.

Voici quelques-unes des raisons pour lesquelles les acteurs de l'énergie investissent dans de telles solutions numériques de prévision basées sur l'IA:

Application globale

De nombreux pays ont aujourd'hui créé leurs propres règles spécifiques en matière de demande, d'approvisionnement et de prix de l'énergie. En plus de fournir des prévisions de l'offre et de la demande d'énergie, les outils d'IA peuvent également apprendre les caractéristiques uniques des modèles de tarification de chacun de ces marchés locaux. Les gens qui comprennent ces modèles de tarification locaux sont très difficiles à remplacer lorsqu'ils prennent leur retraite. Le modèle d'IA fournit une police d'assurance que les connaissances sur les prix sont conservées et utilisées à bon escient.

Accès à un pool de données plus riche

Les modèles d'intelligence artificielle accèdent directement à plusieurs sources d'information, y compris les informations de référence d'équilibrage énergétique du gestionnaire de réseau de transport (TSO), de multiples prévisions météorologiques, des alertes de prix, les prix du marché publiés en temps réel, les plans d'activité des clients publiés (par exemple, vacances, vacances, événements majeurs) et tout signal publié sur des forums de plate-forme ouverts comme Schneider Electric Exchange (visitez la plate-forme Schneider Electric Exchange). Cette collecte de données permet une précision unique et fournit aux parties prenantes suffisamment de temps de réponse pour s'adapter aux changements du marché.

Économies accrues

Les modèles d'IA prennent en compte toutes les variables en jeu et proposent le meilleur plan d'achat ou d'échange pour les semaines, mois et trimestres à venir. Cela permet des économies de 5% à 10% par rapport à l'exercice d'une approche de plan d'achat standard. Ces gains sont possibles parce que les aspects d'apprentissage automatique de l'outil AI recalculent les modèles et s'adaptent automatiquement aux nouveaux modèles sur le marché beaucoup plus rapidement et beaucoup plus précisément qu'un remodelage humain, en particulier, si l'individu doit gérer plusieurs prévisions simultanément.

Capacités d'autosurveillance

Les modèles d'IA surveillent constamment la santé et la précision de leur propre modèle de prévision. Ils suggèrent également l'intégration d'entrées supplémentaires qui peuvent continuer à améliorer la précision du modèle, réduisant ainsi davantage le risque d'erreur au fil du temps.

Les organisations qui ont déployé notre solution d'IA sur le terrain au cours des 18 derniers mois ont acquis suffisamment de confiance dans l'outil pour qu'elles s'appuient désormais sur celui-ci comme principale ressource pour les décisions liées aux prix. Seules les alertes automatisées entourant les anomalies sont envoyées à un responsable humain. Une telle automatisation permet à l'équipe de prévision d'être libérée à la fois pour faire évoluer davantage ses systèmes de prévision et pour renforcer sa résilience afin de pouvoir répondre à de nouvelles opportunités.

Ressources sur les outils d'intelligence artificielle

Pour en savoir plus sur la façon dont les outils d'intelligence artificielle peuvent mieux gérer les prévisions de consommation du réseau, lisez la partie 1 de cette série de blogs «Les changements dans les comportements du marché des ressources énergétiques inaugurent une nouvelle ère de prévision des prix basée sur l'IA» ou consultez notre site Web Predictive Layer. Vous pouvez également nous retrouver sur la plateforme Schneider Electric Exchange, un réseau mondial d'experts et de pairs dans la gestion et l'automatisation de l'énergie.

Accédez également à Schneider Electric Exchange pour collaborer et co-innover sur des sujets tendances comme l'IA et les solutions innovantes en rejoignant l'une des centaines de communautés Exchange.

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