Enerji
Bu rapor enerji sektörü bağlamında talep tahminine dayalıdır. Görünümler, operasyonların iyileştirilmesi için bölge düzeyinde enerji kullanım durumunu ve gelecekteki kullanıma ilişkin tahmini verir.
Enerji
Enerji depolamak maliyet açısından verimli olmadığından altyapı hizmetlerinin ve elektrik üreticilerinin, arz ve talebi verimli bir şekilde dengelemek için gelecekteki enerji tüketimini tahmin edebilmesi gerekir. Yoğun saatlerde yetersiz arz elektrik kesintilerine neden olabilir. Fazla arz ise kaynak israfıyla sonuçlanabilir. Gelişmiş talep tahmini teknikleri saatlik olarak talebe ve belirli bir gün için yoğun saatlere ilişkin ayrıntılar sunarak bir enerji tedarikçisinin elektrik üretme sürecini iyileştirmesini sağlar. Bu rapor enerji sektörü bağlamında talep tahminine dayalıdır. Rapor, operasyonların iyileştirilmesi için bölge düzeyinde enerji kullanım durumunu ve gelecekteki kullanımın tahminini verir.
“Energy Solution Status Summary” (Enerji Çözümü Durum Özeti) sayfası her bölgenin enerji talebine ilişkin genel durumu gösterir. Kullanıcılar bir bölgenin durumunu incelemek için sol taraftaki filtreye tıklayarak söz konusu bölgeyi seçebilir.
“Energy Solution Forecast” (Enerji Çözümü Tahmini) sayfası Azure Machine Learning modelinden talep tahmini sonuçlarını gösterir ve kullanıcının model kalitesini belirlemesi için farklı hata ölçümleri sunar. Sıcaklık ve sıcaklığa ilişkin tahminler makine öğrenimi modelinde bir özellik olarak kullanılır.
Kuruluşunuzun özel bir BI çözümüne mi ihtiyacı var?
İş ortaklarımızın Power BI ile sorunları nasıl çözdüğünü ve verimliliği nasıl artırdığını görmek için İş Ortağı Çözümü Gösterimimizi ziyaret edin.