Työskenteletkö energiasektorilla? Sinun kannattaa lukea tämä. Artikkeli antaa tietoa siitä, kuinka datatiedettä sovelletaan älymittaukseen ja miten siitä saadaan välittömiä etuja. Myös energian kulutuksestaan huolestuneen kuluttajan on syytä jatkaa lukemista!
Datatiedesovellukset kuten varhainen vian havaitseminen, asiakassegmentointi, kysynnän ennustaminen, luonnollisen kielen käsittely, kulutusdatan analysointi ja ei-häiritsevä kuormitusvalvonta tulevat tekemään älymittauksesta ratkaisevan osan energian siirtymässä kohti kestävämpää ja tehokkaampaa tulevaisuutta.
Energiasiirtymästä älymittaukseen
Teollisuudessa ja energiasektorilla on käynnissä vahva energiasiirtymä kohti puhtaampia ja kestävämpiä energiamuotoja. Siirtymäprosessin aikana energiatoimintojen kompleksisuus ja sähköverkon monimutkaisuus kasvavat uusien alajärjestelmien kuten; energiavarastoinnin, hajautetun tuotannon ja sähköautojen, lisääntyessä (Katso kuva alla).
Tämän monimutkaisuuden vuoksi perinteiset tavat tuottaa ja jakaa energiaa eivät enää riitä, vaan on ajateltava uusia ja tehokkaampia tapoja hallita koko järjestelmää. Uuden sukupolven sähkömittareiden asentaminen ja niistä saadun tarkemman tiedon analysointi ovat avainasemassa energiasiirtymätavoitteiden saavuttamisessa, perustuen perusperiaatteeseen; se mitä ei mitata, ei voida hallita ja siten parantaa.
Entä sitten, kun uudet älykkäät mittarit on asennettu, kuinka hyödynnämme niiden tuomat mahdollisuudet? Mietitäänpä ensin mitä energia-alalla toimivat tahot niistä hakevat. Sähköyhtiöt pyrkivät parantamaan palvelun luotettavuutta, vähentämään kustannuksia ja parantamaan asiakastyytyväisyyttä. Loppuasiakkaat puolestaan haluavat säästää energiaa ja pienentää energialaskuaan. Yhä useammat kuluttajat haluavat myös pienentää hiilijalanjälkeään. Molemmat sidosryhmät tarvitsevat raakadatan jalostamista parempien päätösten tueksi. Ratkaisu molemmille on datatieteen soveltaminen ja raakadatan muuntaminen hyödylliseksi käyttötiedoksi.
Datatieteen rooli älymittauksessa
Data-analytiikkaa käytetään yhä enemmän älykkääseen energiamittaukseen ja sen hallintaan. Yleisesti ottaen älykkäät algoritmit voivat tunnistaa energiakulutuksen trendejä, havaita poikkeamia ja vikoja, ennustaa tulevaa kysyntää sekä mahdollistavat asiakkaiden ryhmittelyn. Kaikki tämä voi hyödyttää energia-alan toimijoita, esimerkiksi:
Parantaa palvelun luotettavuutta ja vähentää kustannuksia
Koneoppimisen soveltaminen mittaustiedoille mahdollistaa poikkeamien tai viallisten laitteiden aikaisen havaitsemisen. Tämä puolestaan vähentää seisokkeja, estää vikojen syntymistä ja parantaa koko järjestelmän suosituskykyä.
Asiakassegmentointi on yleinen käytäntö energia-alalla. Uusilla älykkäillä mittareilla syntyy suuri määrä tietoa, jota voidaan käyttää esimerkiksi kiinteistöjen ryhmittelyyn asiakkaiden kulutusprofiilin mukaan. Mikäli tietyllä maantieteellisellä alueella havaitaan erityinen kulutusmalli, voidaan ylläpitotoimia soveltaa keskeytysten välttämiseksi. Kustannusten vähentäminen on edellä mainittujen tekniikoiden epäsuora hyöty. Vikojen varhainen havaitseminen vähentää vikojen korjauskustannuksia. Asiakassegmentointi puolestaan parantaa kysynnän ennustamisen tarkkuutta mahdollistaen infrastruktuurin optimoinnin sekä johtaen investointikustannusten säästöihin.
Parantaa asiakastyytyväisyyttä
Pelkkä mittarilukeman tarjoaminen kuluttajille ei enää riitä. Jotkut asiakkaat odottavat energian tarjoajilta tarkempaa tietoa ja etsivät henkilökohtaisia suosituksia energiatehokkuuden ja kustannussäästöjen saavuttamiseksi. Miksemme siis tarjoaisi heille räätälöityä etäkonsultointipalvelua perustuen luonnollisen kielen käsittelyyn ja kulutustietojen analysointiin? Samaan ryhmään kuuluvia asiakkaita voidaan esimerkiksi kannustaa vähentämään kulutustaan ajanjaksoina, jolloin kysyntä on korkeimmillaan.
Kylmän ilmanalan maissa, kuten Suomessa, lämmitys on suurin energiankuluttaja, tehden siitä tärkeän energiansäästökohteen. Tämän tyyppisissä tilanteissa asiakkaille olisi hyödyllistä saada lisätietoa siitä, kuinka säästää energiaa lämmitysasioissa. Näille asiakkaille kulutuksen ja ympäristön lämpötilan välinen analyysi on tärkeää tietoa. Uusimpien tekniikoiden, kuten non-instructive load monitoring (NILM), avulla voidaan havaita esimerkiksi saunojen, lämminvesivaraajien ja sähköautojen huomattavat kuormat ja ehdottaa näiden laitteiden kuluttajille kustannussäästöstrategioita.
Yhteenvetona todettakoon, että tilastotieteellisten menetelmien ja koneoppimisen käyttö älymittareiden keräämän datan analysoinnissa on hyödyllistä energiajärjestelmän eri sidosryhmille. Saatu tieto auttaa päätöksenteossa energiasektorilla ja parantaa kuluttajien elämänlaatua.
Wapicella on suuri kokemus energialiiketoiminnasta
Wapicella on suuri kokemus energialiiketoiminnasta. Yritys on ollut EcoReaction- ja IoT-TICKET® -tuotteillaan mukana useassa energia-alan projektissa. Energiasiirtymän toteuttamisessa kuluttajakeskeisestä energiaraportoinnista kattavaan energiatiedon hallintaan EcoReaction-työkalu on osoittautunut Suomen suosituimmaksi energiaseuranta- ja raportointityökaluksi. IoT-TICKET® -alusta puolestaan on osoittautunut tehokkaaksi energiaprosessien seuranta-alustaksi.
Helenin, UPM Energyn, Loimuan, Grandlundin, Afry asiakastarinoistamme.
Wapice kehittyy jatkuvasti vastaamaan asiakkaidensa kasvavaa datan analysointitarvetta. Yritys on jopa kehittänyt energiakulutuksen yhteyteen ja aikasarjadatan ryhmittelyyn liittyviä omia tekoälyä hyödyntäviä algoritmejaan. Nyt kaikki tieto ja kokemus voidaan soveltaa älykkääseen mittaamiseen ja viedä osaaminen seuraavalle tasolle.
Haluatko tietää asiasta enemmän? Ota yhteyttä meihin. Vastaamme mielellämme kaikkiin asiasta nousseisiin kysymyksiisi.