解決方案架構:預測公用事業的能源及電力需求

了解 Microsoft Azure 如何有助於精確地預測能源產品及服務需求的峰值,使您的公司能夠獲得競爭優勢。

這個解決方案建基於 Azure 受管理的服務:串流分析, 事件中樞, 機器學習服務, SQL Database, Data FactoryPower BI。這些服務是在高可用性環境中執行,並經過修補與支援,可讓您專注於解決方案,而無須操心解決方案的執行環境。

預測能源與電源需求 | Microsoft Azure 圖表顯示八項產品與服務之間的關聯,以圖示呈現。最左方的圖示代表範例資料。該圖示透過單向箭號分別與其他兩個圖示相連,分別連到事件中樞及 SQL Database。事件中樞會接收資料,並將其傳遞至其右方以單向箭號相連的串流分析。串流分析也會擷取來自於 Azure Blob 儲存體的地理資料,其從下方以單向箭號相連。串流分析接著會寫入 Power BI,其位於圖表的最右方。回到開頭,範例資料也會流向 SQL Database,其與 Azure Machine Learning 相連以產生預測性模型。SQL Database 也以直線相連到 Azure Data Factory,其能夠為重新訓練模型協調流程及排程。SQL Database 也會寫入 Power BI,前文有提到其位於最右方。 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)

實作指南

產品 文件

串流分析

串流分析會以接近即時的方式,彙總能源耗用資料,以寫入 Power BI。

事件中樞

事件中樞會內嵌未經處理的能源取用資料,並將其傳遞至串流分析。

機器學習服務

若有收到輸入,機器學習服務即可預測特定區域的的能源需求。

SQL Database

SQL Database 可儲存接收自 Azure Machine Learning 服務的預測結果。Power BI 儀表板中隨後會取用這些結果。

Data Factory

Data Factory 能夠處理每小時重新訓練模型的協調流程與排程。

Power BI

Power BI 能夠將串流分析的能源取用資料及 SQL Database 的預測能源需求視覺化。

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