能源

探索Prevision.io的自动化机器学习平台如何帮助能源管理者在日常经营中利用预测分析数据。

挑战

使能源公司变得更具有可预测性

在能源部门实施预测性分析能够向客户提供更优质的服务,以及提高赢利能力。利用电子传感器收集客户数据可以使公司收集有关能源需求、负荷预测、设备缺陷等信息。但是,对于那些受不断变化的需要和天气等外部条件影响严重的因素来说,则很难预测。

机会

利用机器学习模型

通过利用机器学习模型,可以根据客户需求来估算产量、能源分配和维护工作。智能城市也希望能够预测电力和天然气消耗情况,以便更好的预估所需的维护工作量和划拨的资源量。从事能源产业的组织机构正在建造更加智能的能源供应网络,以及遵从改进的能源管理方式。

为什么选择prevision.io

为什么Prevision.io用于能源?

我们相信,没有数据科学背景的用户也可以创建能够立即部署、可以缩放、可以访问的高效预测模型。Prevision.io 可以帮助能源管理者使用机器学习模型,并节省在实施上耗费的时间,从而帮助能源公司加速完成数据科学项目。

开始在你的经营中使用机器学习模型

能源消耗预测

能源消耗预测

大规模预测分析对于将原始消费数据转化为可操作性见解,从而优化天然气和电力消费来说至关重要。我们的平台可以自动生产各种模型,帮助管理者利用现代化的机器学习执行能源消耗预测。管理者从分析预测中获得新的见解,并且能够更好地确定维护作业的范围。 查看用例

负荷预测

负荷预测

负荷预测需要实时客户数据以及改进的能源管理方式。能源公司已经开始利用自动化机器学习平台执行负荷预测,因此能够减少浪费。Prevision.io可以利用楼宇的消耗矩阵来创建精确的预测模型,从而可以预测能源负荷情况。 查看用例

预见性维护

预见性维护

预见性维修电子设备是根据设备实际情况而不是预定计划执行。Prevision.io的预见性维修解决方案执行维护作业的时间正是维修活动可以实现最大利润的时间。因此可以更好地发现系统故障,使操作员能够更加快速地进行干预。 查看用例

Prevision.io使我们能够整合我们拥有的全部数据流, 从而精确地预测在我们服务范围内的不同楼宇的能源消耗情况。这些楼宇的机器学习平台迅速成为我们经营团队的一个有效工具。

– 信息技术项目副主管,法国电力公司 –
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成为你所在公司的首位公民数据科学家