Gezintiyi Atla

Çözüm mimarisi: Kamu hizmetleri için enerji ve güç talebini tahmin etme

Microsoft Azure, enerji ürünlerine ve hizmetlerine yönelik ani talep artışlarını doğru şekilde tahmin etmenize yardımcı olur.

Bu çözüm, şu Azure yönetilen hizmetleri temel alınarak oluşturulmuştur: Stream Analytics, Event Hubs, Machine Learning Studio, Azure SQL Veritabanı, Data Factory 'nı ve Power BI. Bu hizmetler, düzeltme eki uygulanan, desteklenen ve kullanılabilirlik düzeyi yüksek olan bir ortamda çalıştırıldığından, hizmetlerin çalıştırıldığı ortam yerine çözümünüzün kendisine odaklanabilirsiniz.

Kamu hizmetleri için enerji ve güç talebini tahmin etmeMicrosoft Azure, enerji ürünlerine ve hizmetlerine yönelik ani talep artışlarını doğru şekilde tahmin etmenize yardımcı olur.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)

Uygulama kılavuzu

Ürünler/Açıklamalar Belgeler

Stream Analytics

Stream Analytics, enerji tüketimi verilerini neredeyse gerçek zamanlı olarak toplar ve Power BI hizmetine yazar.

Event Hubs

Event Hubs ham enerji tüketimi verilerini alır ve Stream Analytics’e geçirir.

Machine Learning Studio

Machine Learning, girilen verilere bağlı olarak belirli bir bölgenin enerji talebini tahmin eder.

Azure SQL Veritabanı

SQL Veritabanı, Azure Machine Learning hizmetinden alınan tahmin sonuçlarını depolar. Bu sonuçlar daha sonra Power BI panosunda kullanılır.

Data Factory

Data Factory, modeli saatlik olarak yeniden eğitme sürecinin düzenleme ve zamanlama işlemlerini yapar.

Power BI

Power BI, Stream Analytics’ten alınan enerji tüketimi verilerinin yanı sıra SQL Veritabanı tarafından sağlanan tahmini enerji talebini de görselleştirir.

İlgili çözüm mimarileri