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, 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.

Implementar en Azure

Utilizar la siguiente plantilla predefinida para implementar esta arquitectura en Azure

Implementar en Azure

Visualización de la solución implementada

Azure Data Factory Energy Demand Forecast(SQL) Energy Demand Forecast(Machine Learning) Geography Data(Blob Storage) Power BI Sample Data Raw 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.

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.

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