Architettura della soluzione: Prevedere la domanda di consumo energetico per le utilità

Scopri in che modo Microsoft Azure può contribuire alla previsione accurata di picchi di domanda per prodotti e servizi relativi al settore energetico, per offrire alla tua azienda un vantaggio competitivo.

Questa soluzione è basata sui servizi gestiti di Azure: Analisi di flusso, Hub eventi, Machine Learning Studio, Database SQL, Data Factory e Power BI. Questi servizi vengono eseguiti in un ambiente a disponibilità elevata, con patch e supportato, per permetterti di concentrarti sulla tua soluzione invece che sull'ambiente di esecuzione.

Distribuisci in Azure

Usa il modello predefinito seguente per distribuire questa architettura in Azure

Distribuisci in Azure
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)

Linee guida di implementazione

Prodotti Documentazione

Analisi di flusso

Analisi di flusso aggrega i dati relativi al consumo energetico in tempo quasi reale per la scrittura in Power BI.

Hub eventi

Hub eventi inserisce dati non elaborati relativi al consumo energetico e li passa ad Analisi di flusso.

Machine Learning Studio

Machine Learning prevede la domanda energetica di un'area specifica in base agli input ricevuti.

Database SQL

Il database SQL archivia i risultati delle previsioni ricevuti dal servizio Azure Machine Learning. Questi risultati vengono quindi utilizzati nel dashboard di Power BI.

Data Factory

Data Factory gestisce l'orchestrazione e la pianificazione della ripetizione del training del modello ogni ora.

Power BI

Power BI visualizza i dati relativi al consumo energetico da Analisi di flusso, oltre alla domanda energetica prevista dal database SQL.

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Previsione della domanda e ottimizzazione dei prezzi per il marketing

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