能源部门

能源产业在不断发展,更重要的发现和突破还在后面。长期以来,能源使用一直是包括制造业、运输业和农业在内的各种行业的一个因素。

公用事业和能源行业的快速发展直接影响社会发展。智慧能源管理与消费、可再生能源利用、环境保护等问题正摆在人们面前。

数据科学在预测、动态能源管理、中断检测等方面发挥着至关重要的作用。数据科学课程的需求量很大,因此对每个专业人士都至关重要。

失效概率建模

故障概率建模已在能源领域建立起来。毫无疑问,机器学习算法在预测故障方面是有效的。

概率建模被积极应用于提高性能、预测偶发故障和节省维护成本。能源公司为其设备的维护和正确运行提供了大量资金。

由于业务中的意外失败,他们遭受了巨大的经济损失。此外,对于那些依赖这些业务作为能源来源的人来说,情况变得紧迫。因此,能源供应商的声誉和可靠性可能会下降。

中断检测和预测

尽管能源部门的企业做出了努力,但仍然有停电导致相当多的人没有电。从这个意义上说,人们经常将停电归咎于电网的崩溃。但由于自动保护系统的运行,停电是一种预防措施。

能源系统工程师以前依赖静态算法和模型,而不是实时解决方案。许多能源和公用事业相关企业正在积极更新他们的系统,以加强停电检测和预测。当今的智能停电通信系统可以:

估计天气将如何影响电网

估计电网将如何受到短期资产价值的影响

使用智能电表事件来识别潜在的中断

停电输入的实时过滤、停电类型的识别、停电的确认以及目标位置的停电通信。

动态能源管理

大数据分析很重要,因为它支持智能电网的动态管理系统。这大大有助于改善供应商和消费者之间的能量流动。反过来,负荷预测和可再生能源会影响能源管理系统的有效性。

智能能源终端设备、智能分布式能源、尖端控制系统和集成通信架构通常构成动态能源管理组件。

智能电网安全和盗窃检测

最昂贵的盗窃类型之一可能是能源盗窃。结果,能源公司竭尽全力避免它。在智能电网中,能源盗窃经常采取直接接入配电电缆的形式。

大型能源公司和企业监控能源流,以快速响应任何可疑情况,以预测和避免能源盗窃,从而造成经济损失。出于这个原因,企业主经常求助于先进的计量基础设施,这些基础设施能够远程控制和报告特定的能源使用情况。

预防性设备维护

在典型操作条件下监控当前设备状态和性能水平对于预防性设备维护至关重要。通过根据指定参数预测潜在的设备故障,这种监控用于避免设备故障。

几十年来,涉及能源分配和公用事业的公司一直在使用预防性设备维护来最大限度地提高投资回报 (ROI) 并尽可能充分地利用复杂的机械和设备。

智能数据解决方案、传感器和跟踪器用于收集指定的指标、处理和评估数据。根据输出,智能系统会警告停电和性能不佳的流程,并敦促个人立即做出明智的决定。

需求响应管理

在不断寻找可再生能源和有效利用能源的需要中,智能能源管理正处于其流行的高度。为了有效的能源管理,供需必须保持平衡。对于能源供应商和用户来说,高低需求率会导致若干问题和费用。

需求响应是一种策略,随着时间的推移已证明其有效性。特别是用于实时管理的应用程序和解决方案能够监控能源使用指标、选择活动以及根据需求率调整能源流。

实时客户计费

希望提高客户满意度和增强客户服务的企业并不少见。公用事业和能源公司不会落后于竞争对手。他们致力于提高计费和支付流程的透明度,提高质量,并消除任何延误或模棱两可或有争议的情况。

企业利用广泛的软件和应用程序来管理许多客户、计费、支付和发票。客户也有机会自行决定关注交易。

结论

能源和公用事业公司不断受到压力,需要以具有竞争力的价格提供不间断的高质量服务。在日常互动和工作中,人们依赖能源。

利用数据科学和实时预测分析解决方案需要大量的财务承诺,以及承担新问题、学习和实施复杂程序的意愿。然而,在能源和公用事业领域应用数据科学有几个优势。通过在班加罗尔完成流行的数据科学课程并在数据驱动的世界中工作,可以成为一名有抱负的数据科学家。