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Lösungsarchitektur: Prognostizieren des Energie- und Strombedarfs für die Energieversorgung

Erfahren Sie, wie Microsoft Azure dabei helfen kann, Nachfragespitzen bei Energieprodukten und -diensten zu prognostizieren – und Ihrem Unternehmen so einen Wettbewerbsvorteil verschafft.

Diese Lösung basiert auf diesen verwalteten Azure-Diensten: Stream Analytics, Event Hubs, Machine Learning Studio, Azure SQL-Datenbank, Data Factory und der Power BI. Diese Dienste werden in einer Hochverfügbarkeitsumgebung ausgeführt, gepatcht und unterstützt, sodass Sie sich auf die Lösung konzentrieren können, anstatt auf die Umgebung, in der sie ausgeführt wird.

Forecast energy and power demand for utilitiesLearn how Microsoft Azure can help accurately forecast spikes in demand for energy products and services to give your company a competitive advantage.Azure Data FactoryEnergy Demand Forecast(SQL)Energy Demand Forecast(Machine Learning)Geography Data(Blob Storage)Power BISample DataRaw event data queue(Event Hubs)Stream Analysis and Data Movement(Stream Analytics)

Implementierungsleitfaden

Produkte/Beschreibung Dokumentation

Stream Analytics

Stream Analytics aggregiert Energieverbrauchsdaten in nahezu Echtzeit, um sie an Power BI zu schreiben.

Event Hubs

Event Hubs erfasst Energieverbrauchsdaten und übergibt diese an Stream Analytics.

Machine Learning Studio

Machine Learning prognostiziert den Energiebedarf einer bestimmten Region anhand der erhaltenen Eingaben.

Azure SQL-Datenbank

SQL-Datenbank speichern die Vorhersageergebnisse, die es vom Azure Machine Learning-Dienst erhalten hat. Diese Ergebnisse werden dann im Dashboard von Power BI verwendet.

Data Factory

Data Factory kümmert sich um die Orchestrierung und zeitliche Planung des erneuten Trainierens eines Modells im Stundentakt.

Power BI

Power BI visualisiert Energiebedarfsdaten aus Stream Analytics sowie vorhergesagten Energiebedarf aus SQL-Datenbank.

Zugehörige Lösungsarchitekturen