Visão geral
A previsão exata de picos na demanda por produtos e serviços pode oferecer uma vantagem competitiva a uma empresa. Quanto melhor for a previsão, mais a empresa poderá dimensionar conforme a demanda aumentar, e menos riscos ela terá de manter um inventário desnecessário. Os casos de uso incluem a previsão de uma demanda por um produto em uma loja de varejo/online, previsões de visitas hospitalares e antecipação do consumo de energia.
Esta solução se concentra na previsão da demanda dentro do setor de energia. O armazenamento de energia não é economicamente viável. Portanto, os serviços públicos e os geradores de energia precisam prever o consumo de energia futuro para que possam equilibrar o fornecimento com a demanda de maneira eficiente. Durante o horário de pico, um fornecimento insuficiente pode resultar em quedas de energia. Por outro lado, um fornecimento excessivo pode resultar em desperdício de recursos. As técnicas avançadas de previsão de demanda detalham a demanda por hora e o horário de pico para um determinado dia, permitindo que um provedor de energia otimize o processo de geração de energia. Esta solução que utiliza o Cortana Intelligence permite que as empresas de energia introduzam rapidamente uma tecnologia de previsão poderosa em seus negócios.
Detalhes
O Cortana Intelligence Suite fornece ferramentas de análise avançadas por meio do Microsoft Azure — ingestão de dados, armazenamento de dados, processamento de dados e componentes de análise avançados — todos os elementos essenciais para criar uma previsão de demanda para soluções de energia.
Esta solução combina vários serviços do Azure para oferecer vantagens impressionantes. Os Hubs de Eventos coletam dados de consumo em tempo real. O Stream Analytics agrega os dados de streaming e os torna disponíveis para visualização. O SQL do Azure armazena e transforma os dados de consumo. O Machine Learning implementa e executa o modelo de previsão. O Power BI visualiza o consumo de energia em tempo real, bem como os resultados da previsão. Por fim, o Data Factory orquestra e agenda o fluxo de dados completo.
O botão “Implantar” inicializará um fluxo de trabalho que implantará uma instância da solução no Grupo de Recursos na assinatura do Azure que você especificar. A solução inclui vários serviços do Azure (descritos abaixo), juntamente com um trabalho da Web que simula dados para que você tenha uma solução de trabalho de ponta a ponta logo após a implantação. Os dados de amostra desta solução são simulados com base nos dados publicamente disponíveis do NYISO.
Detalhes técnicos e fluxo de trabalho
- Os dados de exemplo são transmitidos por Trabalhos da Web do Azure implantados recentemente.
- Estes dados sintéticos abastecem os Hubs de Eventos do Azure e o serviço como pontos ou eventos de dados do SQL do Azure, que serão usados no restante fluxo da solução.
- O Stream Analytics do Azure analisa os dados para fornecer uma análise praticamente em tempo real sobre o fluxo de entrada do hub de eventos e a publica diretamente no Power BI para visualização.
- O Azure Machine Learning é usado para prever a demanda de energia de uma região específica considerando as informações recebidas.
- O Banco de Dados SQL do Azure é usado para armazenar os resultados de previsão recebidos do Azure Machine Learning. Em seguida, esses resultados são consumidos no dashboard do Power BI.
- O Azure Data Factory manipula a orquestração e o agendamento da reciclagem de modelos horários.
- Por fim, o Power BI é utilizado na visualização de resultados, para que os usuários possam monitorar o consumo de energia de uma região em tempo real e usar a demanda prevista para otimizar o processo de geração ou de distribuição de energia.
Informações Sobre Preços
Sua assinatura do Azure usada para a implantação estará sujeita aos encargos de consumo sobre os serviços utilizados nesta solução. Para obter detalhes de preços, visite a Página de Preços do Azure.
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