ソリューションのアーキテクチャ: 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。

このソリューションは、Azure マネージ サービス (Stream Analytics, Event Hubs, Machine Learning, SQL Database, Data Factory 」と「 Power BI) 上に構築します。これらのサービスは高可用性環境で実行、修正、サポートされるため、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。

エネルギーと電力需要の予測 | Microsoft Azure アイコンで表された 8 つの製品およびサービスの関係を示す図。一番左にはサンプル データを表すアイコンがあります。このアイコンは右向き矢印で 2 つのアイコンにつながっています。1 つは Event Hubs、もう 1 つは SQL Database です。Event Hubs はデータを受け取り、それを Stream Analytics に渡します。右向きの矢印で表されています。Stream Analytics はさらに、Azure Blob Storage から地理的なデータを受け取ります。これは下から上への矢印で表されています。Stream Analytics はこれを Power BI に書き込みます。Power BI は図の一番右にあります。前に戻ります。サンプル データは SQL Database にも送信されます。これは、予測モデルを生成する Azure Machine Learning との双方向の矢印で表されています。SQL Database は Azure Data Factory とも直線で結ばれています。Data Factory はモデルの再トレーニングを調整し、スケジュールを設定します。SQL Database は Power BI にも書き込みます。Power BI は前述の通り、一番右に表示されています。 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)

実装ガイダンス

製品 ドキュメント

Stream Analytics

Stream Analytics はエネルギー消費データをほぼリアルタイムで集計し、Power BI に書き込みます。

Event Hubs

Event Hubs は、未加工のエネルギー消費データを取り込み、Stream Analytics に送信します。

Machine Learning

Machine Learning は受け取った入力データに基づいて、特定の地域でのエネルギー需要量を予測します。

SQL Database

SQL Database は Azure Machine Learning サービスから受け取った予測結果を格納します。その後、この結果は Power BI ダッシュボードで使用されます。

Data Factory

Data Factory は 1 時間ごとのモデル再トレーニングの調整とスケジュール設定を処理します。

Power BI

Power BI は Stream Analytics から受け取るエネルギー消費データと、SQL Database から受け取るエネルギー需要予測とを視覚化します。

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