Omitir navegación

Arquitectura de solución: Previsión de la demanda energética para servicios públicos

Vea cómo Microsoft Azure puede ayudar a prever picos de demanda de productos y servicios energéticos, y dar así una ventaja competitiva a su empresa.

Esta solución está creada en los servicios administrados de Azure: Stream Analytics, Event Hubs, Machine Learning Studio, Azure SQL Database, Data Factory y Power BI. Estos servicios se ejecutan en un entorno de alta disponibilidad, revisado y compatible, lo que permite al usuario centrarse en la solución, en lugar de en el entorno en el que se ejecutan.

公共設備向けのエネルギーと電力需要の予測Microsoft Azure によって、エネルギー製品およびサービスの急激な需要の高まりをどのようにして正確に予測できるかをご覧になり、御社の競争力の強化にお役立てください。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)

Guía sobre la implementación

Productos/descripción Documentación

Stream Analytics

Stream Analytics agrega los datos de consumo energético casi en tiempo real para escribirlos en Power BI.

Event Hubs

Event Hubs ingiere datos de consumo energético sin procesar y se los pasa a Stream Analytics.

Machine Learning Studio

Machine Learning prevé la demanda de energía de una región determinada en función de los datos recibidos.

Azure SQL Database

SQL Database almacena los resultados de predicción recibidos del servicio Azure Machine Learning. Estos resultados los consume después el panel de Power BI.

Data Factory

Data Factory controla la orquestación y programación del reciclaje de los modelos cada hora.

Power BI

Power BI visualiza los datos de consumo energético procedentes de Stream Analytics y la demanda energética prevista de SQL Database.

Arquitecturas de soluciones relacionadas