Architectuur voor de oplossing:Energie voorspellen en vraag naar stroom voor nutsbedrijven

Leer hoe Microsoft Azure kan helpen pieken in de vraag naar energieproducten en -services nauwkeurig te voorspellen om een concurrentievoordeel voor uw bedrijf te creëren.

Deze oplossing is gebouwd op de beheerde services van Azure: Stream Analytics, Event Hubs, Machine Learning, SQL Database, Data Factory en de Power BI. De services worden in een omgeving met hoge beschikbaarheid uitgevoerd, gepatcht en ondersteund zodat u zich op de oplossing kunt concentreren en u niet hoeft bezig te houden met de omgeving waarin de services worden uitgevoerd.

Energie voorspellen en vraag naar stroom | Microsoft Azure Diagram dat de relatie weergeeft tussen acht producten en services die worden voorgesteld door pictogrammen. Uiterst links bevindt zich een pictogram voor voorbeeldgegevens. Het pictogram is met pijlen in één richting verbonden met twee andere pictogrammen: één voor Event Hubs en één voor SQL Database. Event Hubs ontvangt de gegevens en geeft deze door aan Stream Analytics, dat rechts ervan wordt weergegeven via een pijl in één richting. Stream Analytics gebruikt ook geografische gegevens van Azure Blob Storage dat vanaf de onderkant is verbonden met een pijl in één richting. Stream Analytics schrijft de gegevens vervolgens naar Power BI, wat uiterst rechts in het diagram wordt weergegeven. Teruggaand stromen de gegevens ook in SQL Database dat wordt weergegeven in een tweerichtingenverbinding met Azure Machine Learning om voorspellende modellen te genereren. SQL Database is ook met een rechte lijn verbonden met Azure Data Factory waarmee het opnieuw trainen van modellen wordt geregisseerd en gepland. SQL Database schrijft ook gegevens naar Power BI, dat zoals gezegd uiterst rechts wordt weergegeven. 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)

Begeleiding bij implementatie

Producten Documentatie

Stream Analytics

Stream Analytics voegt de gegevens over energieverbruik in bijna realtime samen om naar Power BI te schrijven.

Event Hubs

Event Hubs neemt onbewerkte gegevens over energieverbruik op en geeft deze door aan Stream Analytics.

Machine Learning

Machine Learning voorspelt de energievraag van een bepaalde regio aan de hand van de ontvangen invoer.

SQL Database

SQL Database slaat de voorspellingsresultaten op die worden ontvangen van de Azure Machine Learning-service. Deze resultaten worden vervolgens gebruikt voor het Power BI-dashboard.

Data Factory

Data Factory regisseert en plant het om het uur opnieuw trainen van modellen.

Power BI

Power BI visualiseert de gegevens over energieverbruik van Stream Analytics evenals de voorspelde vraag naar energie van SQL Database.

Gerelateerde architecturen voor oplossingen