نقش چشم‌گیر علم داده در بهبود صنعت انرژی

در چند سال اخیر، کلان داده‌ یا بیگ دیتا به‌عنوان یک عامل یا مولفه اساسی و اصلی در صنعت انرژی (Energy Industry) وارد شده‌اند. صنعت انرژی از دیتا ساینتیست‌ها استفاده می‌کند تا به کاهش وابستگی خود به سوخت‌های فسیلی (مانند نفت و گاز) و ترویج پایداری کمک کند.
تحلیل داده‌ها برای شناسایی راهکارهایی جهت بهبود کارایی و افزایش پایداری در این صنعت استفاده می‌شود. این کار به کاهش هزینه‌ها، بهینه‌سازی فرآیند تصمیم‌گیری و سرمایه‌گذاری‌ها، و بهبود نظارت کلی صنعت انرژی کمک می‌کند. بهبود کارایی به‌معنای افزایش بهره‌وری و کاهش هزینه‌ها، بهینه‌سازی تصمیم‌گیری‌ها به‌معنای انجام تصمیمات بهتر و سازنده‌تر، و بهبود کلی نظارت به‌معنای دقیق‌تر و کارآمدتر کنترل بر فرآیندهای صنعت است.
در این مقاله توضیح می‌دهیم که چگونه علم داده تأثیر مثبتی بر صنعت انرژی می‌گذارد.

تأثیر علوم داده بر صنعت انرژی

شرکت‌های انرژی به‌منظور بهترین مدیریت و حفظ انرژی، علم داده را در استراتژی‌های مدیریت انرژی خود به‌کار می‌گیرند. از پایش لرزه‌ای تا اندازه‌گیری دما و جمع‌آوری اطلاعات باد، یک جریان مداوم از داده‌های انرژی وجود دارد که باید کشف، بررسی و تجزیه و تحلیل شوند.
امید این است که علم داده در مدیریت انرژی، به انتخاب‌های هوشمندانه‌تری برای هر دو شرکت‌های انرژی و مصرف‌کنندگان منجر شود.

بهبود تجربه مشتری

شرکت‌های انرژی از تجزیه و تحلیل مشتری برای بهبود تجربه مشتریان و افزایش سود بیشتر استفاده می‌کنند. دانشمندان داده از نرم‌افزارهای تحلیل مشتری استفاده می‌کنند تا اطلاعات ارزشمندی را درباره رفتار مصرف‌کنندگان، از جمله الگوهای مصرف انرژی آن‌ها، جمع‌آوری کنند.
تحلیل داده به ارائه دهندگان انرژی امکان می‌دهد نیازهای مشتریان را درک کنند و راهکارهای انرژی مناسبی را برای تامین این نیازها بهینه‌سازی کنند.

تعادل عرضه و تقاضا

در صنعت انرژی، تعادل بین عرضه و تقاضا امری حیاتی است. اگر تقاضای انرژی بسیار بالا باشد و عرضه آن به‌طور متناسب افزایش پیدا نکند، هزینه‌های بالایی برای تأمین این تقاضا ایجاد می‌شود. برعکس، اگر عرضه انرژی بیش از تقاضا باشد، منجر به ضایعات مالی و عدم بهره‌وری می‌شود.
علم داده به شرکت‌های انرژی کمک می‌کند تا با استفاده از تحلیل داده‌های بزرگ، استراتژی‌های مناسبی را برای مدیریت بهتر عرضه و تقاضا توسعه دهند. برنامه‌های مدیریت به‌هنگام از تحلیل داده‌های در زمان واقعی استفاده می‌کنند تا عملکرد شبکه انرژی را بهبود بخشند و تعادلی بین عرضه شرکت و تقاضای بازار ایجاد کنند.
به علاوه، با استفاده از ابزارها و تحلیل‌های هوشمند مکانی، شرکت‌های انرژی می‌توانند مصرف انرژی را در مناطق مختلف نظارت کنند و با استفاده از بینش‌های به دست آمده، استراتژی‌های تامین انرژی را تنظیم کنند. 

بهبود پیش‌بینی قطعی برق

هزاران کسب و کار تحت تأثیر قطعی برق قرار می‌گیرند. این اتفاق، تهدیدی برای بهره‌وری و عملکرد کسب و کارها در نظر گرفته می‌شوند. شرایط غیرمنتظره و شرایط آب و هوایی غیرقابل پیش‌بینی می‌توانند منجر به قطعی ناگهانی و طولانی مدت برق شوند و فعالیت‌های کسب و کار را متوقف کنند.
شرکت‌های انرژی از راهکارهای علم داده برای مقابله با این چالش استفاده می‌کنند. آن‌ها از تحلیل داده‌های بزرگ (کلان داده) برای پیش‌بینی و تشخیص قطعی برق استفاده می‌کنند. ابزارها و فناوری‌های تحلیل داده به شرکت‌های انرژی امکان می‌دهند تا بینش‌های ارزشمندی درباره شرایط آب و هوا و تأثیر آنها بر شبکه‌های برق کسب کنند، که به آن‌ها کمک می‌کند مناطقی که احتمال قطعی در آنها وجود دارد را تعیین کنند.
تجزیه و تحلیل داده همچنین می‌تواند به ارائه‌دهندگان انرژی کمک کند تا علت‌های قطعی‌های برق در مناطق مختلف را شناسایی کنند. آنها می‌توانند از معیارهای انرژی برای توسعه و اجرای تدابیر جدیدی برای حفظ جریان پایدار انرژی و آگاه‌سازی مردم از قطعی‌های برق آتی استفاده کنند.

اجرای امنیت شبکه هوشمند

پیروی از افزایش تقاضای انرژی به معنای مواجهه با چالش دیگری نیز است: دزدی انرژی! چندین فرد و شرکت برای دستیابی به برق از راه‌های غیرقانونی استفاده می‌کنند. طبق آمار اخیر، شرکت‌های انرژی سالانه 89.3 میلیارد دلار را به علت سرقت انرژی از دست می‌دهند.
علم داده به شرکت‌های انرژی در پیشگیری از سرقت انرژی کمک می‌کند. مهندسان داده می‌توانند با استفاده از ابزارها و تجزیه و تحلیل آماری و رفتار مشتریان الگوهای مصرف انرژی در مناطق خاص را نظارت کنند. این امر به آن‌ها اجازه می‌دهد حوادث سرقت انرژی یا تلاش‌های مشابه را تشخیص دهند. 
آن‌ها می‌توانند فردی که در سرقت انرژی دست دارد را شناسایی کنند و تصمیمات تجاری موثری را اتخاذ کنند. همچنین آنها می‌توانند از زیرساخت‌های سنجش جدیدتر برای گزارش استفاده انرژی استفاده کنند که به آن‌ها امکان می‌دهد جریان انرژی را نظارت کرده و ناهنجاری‌ها را تشخیص دهند.

علم داده در کشف و اکتشاف انرژی

یکی از مثال‌های استفاده از علم داده در حوزه انرژی، استفاده از لرزه‌شناسی (seismology) است. شرکت‌های انرژی از مانیتورینگ زمین‌لرزه یا بررسی‌های زمین لرزه برای کشف مناطق جدید غنی از نفت استفاده می‌کنند. با استفاده از ابزارهای نظارتی، شرکت‌های انرژی قادرند سودآوری نفتی کشف شده جدید را با استفاده از پلتفرم‌های پردازشی بزرگ و همزمان ارزیابی کنند.
علم داده به طور گسترده برای تخمین مقدار نفت یا گازی که هنوز از یک چاه استخراج نشده است، تعیین کیفیت خاک، بررسی هرگونه ناهنجاری زمین‌شناسی و مقایسه داده‌های تولید تاریخی، تاریخچه حفاری نفت محلی، تغییرات آب و هوا و زیست‌محیطی استفاده می‌شود تا حفاری و تولید بهتری را تسهیل کند.
با یکپارچه‌سازی علم داده در مدیریت انرژی، شرکت‌های انرژی می‌توانند از هر قطره نفت استخراج شده سود ببرند در حالی که هزینه‌ها را کاهش می‌دهند.
به گفته شرکت چوورون (Chevron)، با دیجیتالی کردن تولید میدان نفتی، نرخ تولید می‌تواند تا 8 درصد افزایش یابد در حالی که نرخ کشف منابع نفتی نیز می‌تواند تا 6 درصد افزایش پیدا کند. افزایش نرخ تولید به‌معنای افزایش میزان نفتی که از یک میدان استخراج می‌شود و در نتیجه افزایش درآمد و سود شرکت است. همچنین، افزایش نرخ کشف منابع نفتی به‌معنای توانایی شناسایی و کشف منابع جدید نفتی است که می‌تواند منجر به افزایش ذخایر و پتانسیل استخراج در آینده شود.

خلاصه کلام

شرکت‌های انرژی و خدمات عمومی تحت فشار مداومی هستند تا خدمات با کیفیت بالا را بدون تأخیر و خطا به قیمتی مقرون به‌صرفه در طول شبانه‌روز ارائه دهند. مردم در امور روزانه و کاری خود به منابع انرژی اعتماد دارند. به‌دلیل توسعه سریع و بهبود فناوری‌ها، این صنعت روز به‌روز با فرصت‌ها و چالش‌های جدیدی روبه‌رو می‌شود.
الگوریتم‌های یادگیری ماشین، مدل‌های تحلیلی و راهکارهای کلان داده به شرکت‌ها کمک می‌کنند تا منابع خود را مدیریت کرده و به طور مؤثر از آنها استفاده کنند، جریان‌های انرژی را کنترل کنند، شبکه‌ها را تنظیم کنند، کار را بهینه‌سازی کنند و از اشتباهاتی که ممکن است هزینه‌های زیادی به همراه داشته باشند، جلوگیری کنند.
استفاده از تحلیل بلادرنگ و پیش‌بینی و راهکارهای علم داده نیازمند سرمایه‌گذاری قابل توجهی و آمادگی برای مواجهه با چالش‌ها، یادگیری و معرفی عملیات پیچیده جدید است. با این حال، مزایای کاربرد علم داده در صنعت انرژی و خدمات عمومی بسیار زیاد است.