Pomiń nawigację

Architektura rozwiązania: Prognozowanie popytu na energię i prąd na potrzeby mediów

Dowiedz się, jak platforma Microsoft Azure może ułatwić dokładne prognozowanie wzrostów popytu na produkty i usługi związane z energią, aby dać firmie przewagę konkurencyjną.

To rozwiązanie zostało utworzone w oparciu o usługi zarządzane Azure: Stream Analytics, Event Hubs, Machine Learning Studio, Azure SQL Database, Data Factory oraz Power BI. Usługi te działają w środowisku o wysokiej dostępności, zapewniającym poprawki i pomoc techniczną, co pozwala na koncentrację na rozwiązaniu, a nie środowisku, w którym działają usługi.

Forecast energy and power demand for utilitiesLearn how Microsoft Azure can help accurately forecast spikes in demand for energy products and services to give your company a competitive advantage.Azure Data FactoryEnergy Demand Forecast(SQL)Energy Demand Forecast(Machine Learning)Geography Data(Blob Storage)Power BISample DataRaw event data queue(Event Hubs)Stream Analysis and Data Movement(Stream Analytics)

Wytyczne dotyczące implementacji

Produkty/opis Dokumentacja

Stream Analytics

Usługa Stream Analytics agreguje dane zużycia energii w czasie zbliżonym do rzeczywistego w celu zapisania ich w usłudze Power BI.

Event Hubs

Usługa Event Hubs pozyskuje pierwotne dane zużycia energii i przekazuje je do usługi Stream Analytics.

Machine Learning Studio

Usługa Machine Learning prognozuje popyt na energię w danym regionie na podstawie otrzymanych danych.

Azure SQL Database

Usługa SQL Database przechowuje przewidywane wyniki otrzymane z usługi Azure Machine Learning. Te wyniki są następnie używane na pulpicie nawigacyjnym usługi Power BI.

Data Factory

Usługa Data Factory obsługuje aranżację i planowanie ponownego szkolenia modelu godzinowego.

Power BI

Usługa Power BI wizualizuje dane zużycia energii z usługi Stream Analytics oraz przewidywany popyt na energię na podstawie usługi SQL Database.

Powiązane architektury rozwiązań