透過分析供需需求，資料驅動的解決方案可以幫助能源供應商，實現最佳生產水準。
能源需求並不總是符合預期。但預測分析正在幫助公司減少能源足跡，並改善對特定時間所需電力的預測。藉助資料驅動的工具，公司可以更細緻地瞭解其能源使用。
去年早些時候，與公司合作分析其消費模式的非營利組織 Fency Vermont 的工程經理 Abiodun Iwayemi 告訴 BizTech：「有時，他們認為正在發生的事情和實際發生的事情是兩回事。」超過或不足能源預測，對能源供應商本身來說可能成本特別高。
做出更好的預測始於預測分析，預測分析可以根據歷史資料的分析，來確定未來事件的可能性。這是一門已經實踐了幾十年的學科。但今天，能源供應商正在使用資料探勘技術，和機器學習能力佈署預測分析，以幫助預測和滿足未來的能源需求。
預測供需對能源非常重要
在天氣、入住率、步行、業務工作量等變化之間，消費者的能源需求可能會大幅波動。這使得能源供應商，難以確保供應能夠滿足需求。例如，如果能源供應商產生的能源，比需要更多的能源，那就浪費了時間和金錢。相反，如果它不能滿足消費者的需求，客戶可能會失去對供應商的信任。
這就是為什麼許多能源供應商轉向預測分析，以從幾十個變數中抽取並保持目標。根據 Popmodo 的一份 2022 年報告，這些分析有助於預測消費，並提高公司實現永續性目標的機會。
預測分析如何在預測中發揮作用
預測分析預測分析使用過去發生的事情的數據，來對未來可能發生的事情做出有根據的猜測。更具體地說，預測分析通常透過使用統計模型、機器學習演算法，和其他資料分析技術，來發現歷史資料中的模式，以辨識風險和機會並預測潛在場景。透過這種方式，預測分析有助於推動策略決策。
對於能源公司來說，由於存在眾多變量，包括能源來源、天氣條件和不一致的工作負載，因此在沒有預測分析的情況下，進行預測可能特別令人畏懼。預測分析工作大大提高了這些預測的準確性，特別是當它們涉及迴歸分析時。
Abiodun Iwayemi 工程經理，效率佛蒙特州
迴歸分析是一種對因素進行排序的數學方法，例如哪些變數最重要，哪些可以忽略，變數如何相互作用，以及你如何確定所有變數。它透過確定兩個或多個變數之間的關係來工作。這些關係被寫成一個數學方程，如果變數發生變化，可以幫助預測結果。
Janice H說：「迴歸使我們能夠深入瞭解該關係的結構，並提供資料適合度的衡量標準。」 哈佛商學院製造業教授哈蒙德在哈佛商學院的線上報導中。
「事實證明，這種見解對於分析歷史趨勢和制訂預測是非常有價值的。」
使用預測分析解決方案來預測能源需求
希望利用預測分析的能源和公用事業公司，可以佈署來自亞馬遜網路服務和 IBM 等供應商的工具。例如，使用機器學習，亞馬遜預測已經在幫助能源供應商準確預測和滿足客戶的需求。
此外，IBM 的規劃分析工作區允許使用者，使用模擬時間相關資料的自動化工具進行預測，即使他們不熟悉時間序列建模或迴歸分析，也可以輕鬆進行預測。
透過對預測分析預測供需，能源供應商可以顯著節省時間、金錢和其他資源。
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