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機械学習を利用してエネルギーと電力の需要を予測する

Azure Machine Learning
Azure Data Factory
Power BI

ソリューションのアイデア

このアーティクルはソリューションのアイデアです。 このコンテンツにさらに多くの情報 (想定されるユース ケース、代替サービス、実装に関する考慮事項、価格ガイダンスなど) の掲載をご希望の方は、GitHub のフィードバックでお知らせください。

Azure Machine Learning を使用して、エネルギー製品やサービスに対する需要の急増を予測する方法について説明します。

アーキテクチャ

Architecture diagram: using Azure services like Machine Learning in a solution that forecasts energy and power demand.

このアーキテクチャの Visio ファイルをダウンロードします。

データフロー

  1. 時系列データは、元のソースに応じて、さまざまな形式で格納されています。 データは、Azure Data Lake Storage 内にファイルとして、あるいは Azure Synapse または Azure SQL Database に表形式で格納されている可能性があります。
  2. 読み取り: Azure Machine Learning (ML) は、このようなソースに接続して、読み取ることができます。 時系列データを Azure Machine Learning に取り込むと、自動機械学習 (AutoML) によって前処理され、モデルがトレーニングされて登録されます。
  3. AutoML の最初のステップは、時系列データの構成と前処理です。 このステップでは、提供されたデータをトレーニング用に準備します。 データによって次の特徴量と予測される構成が駆動します。
    • 欠損値の補完
    • 休日と DateTime の特徴エンジニアリング
    • ラグとローリング ウィンドウ
    • ローリング オリジン クロス検証
  4. トレーニング ステージでは、AutoML は前処理されたデータセットを使用して、最適な予測モデルをトレーニング、選択、および説明します。
    • モデルトレーニング: 従来の予測、ディープ ニューラル ネットワーク、回帰モデルなど、さまざまな機械学習モデルを使用できます。
    • モデルの評価: モデルの評価により、AutoML ではトレーニング済みの各モデルのパフォーマンスを評価し、ユーザーは展開に最適なモデルを選択できます。
    • 説明可能性: AutoML により、選択したモデルに対する説明可能性が提供されます。これにより、モデルの結果を駆動している特徴量をより詳しく理解できます。
  5. 最高のパフォーマンスを発揮するモデルは、AutoML を使用する Azure Machine Learning に登録され、デプロイできるようになります。
  6. デプロイ: Azure Machine Learning に登録されたモデルは、デプロイできます。これにより、推論を実行するために公開できるライブ エンドポイントが提供されます。
  7. デプロイは、Azure Container Registry に格納されているイメージからコンテナーがデプロイされる Kubernetes マネージド クラスターを実行しながら、Azure Kubernetes Service (AKS) を通じて実行できます。 または、AKS の代わりAzure Container Instances を使用することもできます。
  8. 推論: モデルがデプロイされると、使用可能なエンドポイントを介して新しいデータの推論を実行できます。 バッチと凖リアルタイムの予測がサポートされます。 推論結果は、Azure Data Lake Storage 内にドキュメントとして、あるいは Azure Synapse または Azure SQL Database に表形式で格納されている可能性があります。
  9. 視覚化: 保存されたモデルの結果は、Power BI ダッシュボードなどのユーザー インターフェイス、またはカスタム ビルド Web アプリケーションを介して使用できます。 結果は、ファイル形式または表形式でストレージ オプションに書き込むことができ、その後、Azure Cognitive Search によって適切にインデックスを付けることができます。 モデルはバッチ推論として実行され、それぞれのデータストアに結果が格納されます。

Components

シナリオの詳細

エネルギー消費量とエネルギー需要は時間とともに変化します。 時間の経過に伴うこの変化を監視することで、パターンを把握し、将来的な変化を予測するのに利用できる時系列が得られます。 Azure Machine Learning を使用して、エネルギー製品やサービスに対する需要の急増を予測することができます。

このソリューションは、以下の Azure で管理されるサービスに基づいて構築されています。

これらのサービスは高可用性環境で実行され、パッチが適用され、サポートされているので、実行される環境ではなく、ソリューションに注力できます。

考えられるユース ケース

このソリューションは、エネルギー業界に最適です。

共同作成者

この記事は、Microsoft によって保守されています。 当初の寄稿者は以下のとおりです。

プリンシパル作成者:

  • Dr. Carlos Santos | シニア クラウド ソリューション アーキテクト - AI およびデータ サイエンス

次のステップ

次の製品ドキュメントを参照してください。

詳細情報: