Arquitetura de soluções: Prever a procura energética e de potência para empresas de serviços públicos

Saiba como é que o Microsoft Azure o pode ajudar a prever com exatidão picos na procura de produtos e serviços energéticos e dê à sua empresa uma vantagem competitiva.

Esta solução baseia-se nos serviços geridos do Azure: Stream Analytics, Hubs de Eventos, Machine Learning, Base de Dados SQL, Gestor de Dados e em Power BI. Estes serviços são executados num ambiente de elevada disponibilidade, corrigido e suportado, que lhe permite concentrar-se na sua solução em vez de no ambiente em que é executada.

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)

Orientações de implementação

Produtos Documentação

Stream Analytics

O Stream Analytics agrega os dados de consumo energético em tempo quase real, para escrevê-los no Power BI.

Hubs de Eventos

Os Hubs de Eventos ingerem dados de consumo de energia não processados e transmitem-nos para o Stream Analytics.

Machine Learning

O Machine Learning prevê a procura energética de uma determinada região com base nas informações recebidas.

Base de Dados SQL

A Base de Dados SQL armazena os resultados da predição recebidos do serviço Azure Machine Learning. Depois, estes resultados são consumidos no dashboard do Power BI.

Gestor de Dados

O Data Factory processa a orquestração e o agendamento da reparametrização do modelo à hora.

Power BI

O Power BI visualiza os dados de consumo energético do Stream Analytics, bem como a energia prevista da Base de Dados SQL.

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