Egy hipermarket villamosenergia-fogyasztásának negyedórás időközönként történő elemzése önmagában is komoly kihívást jelent, azonban mi történik akkor, ha az előrejelzés pontosságát kívánjuk növelni? Obádovics Csilla és Szabados Levente tanulmánya pontosan erre a kérdésre keresi a választ, bemutatva egy módszertani kísérletet, amely a hagyományos előrejelzési eljárások és a legmodernebb mesterséges intelligencia alapú modellek összehasonlítására fókuszál.
A kutatás háttere
A szerzők egy magyarországi hipermarket 2007 szeptembere és 2008 júliusa közötti részletes fogyasztási adatait vizsgálták, amelyeket negyedórás bontásban rögzítettek. A cél az volt, hogy időjárási adatok, látogatószám és egyéb változók figyelembevételével 48 órára előre jelezzék az ipari fogyasztók villamosenergia-felhasználását. A kutatás egyik fő célkitűzése egy szabványosítható energiagazdálkodási irányítási rendszer alapjainak lefektetése.
Az előrejelzés gazdasági jelentősége
A pontos energiafogyasztási előrejelzések kiemelt szerepet játszanak a villamosenergia-beszerzés optimalizálásában. Az előrejelzési modellek nem csupán költségcsökkentéshez járulnak hozzá, hanem növelik a piaci hatékonyságot és a hálózat stabilitását is. Emellett az AI alkalmazása lehetővé teszi az energiacégek számára a berendezések meghibásodásának előrejelzését, amely csökkenti az állásidőt és optimalizálja a karbantartási költségeket.
Meglepő összefüggések az energiafogyasztásban
A kutatás során számos érdekességre derült fény:
- Nappal magasabb az energiafogyasztás, különösen egy hipermarket esetében.
- Nyáron a hűtés miatt jelentősen megugrik a fogyasztás, míg télen az ingadozás kisebb mértékű.
- A hónap és a hét napjai is befolyásolják az üzletek forgalmát és így az energiaigényt.
- A hőmérséklet hatása nem azonnal, hanem kb. 2 órás késleltetéssel jelentkezik.
- A 14 Celsius-fok feletti hőmérséklet már jelentős befolyással van az energiafelhasználásra, míg alatta nem mutatható ki erős kapcsolat.
A hagyományos és a mesterséges intelligencia alapú modellek
A kutatók többféle modellt alkalmaztak, beleértve a lineáris regressziót és a legmodernebb deep learning (mélytanulási) megoldásokat, például a TiDE és Lag-Llama modelleket. A klasszikus modellek előnye a stabilitás és az átláthatóság, míg a mélytanulási rendszerek kiemelkedőek a nemlineáris idősorok modellezésében és a komplex interakciók kezelésében.
A vizsgálatok során kiderült, hogy a TiDE-modell hatékonyabban alkalmazkodik a változékony energiaigényhez. Ugyanakkor a Lag-Llama előtanított változata kimagasló teljesítményt nyújtott, felülmúlva a hagyományos módszereket és a TiDE-modellt is.
A kutatás rámutat arra, hogy a mesterséges intelligencia alkalmazása az energiagazdálkodás területén nem csupán technológiai előrelépés, hanem gazdasági szempontból is komoly megtakarításokat eredményezhet.
Érdekli, hogyan lehet a mesterséges intelligencia segítségével hatékonyabbá tenni az energiagazdálkodást? A Statisztikai Szemle legújabb számában megjelent tanulmány részletes diagramok segítségével mutatja be, hogyan lehet a hagyományos módszerek és a legmodernebb deep learning modellek segítségével előre jelezni a villamosenergia-fogyasztást. A cikk gyakorlati megoldásokat kínál az energiaköltségek csökkentésére és a hálózat stabilitásának növelésére. Fedezze fel, hogyan járulhat hozzá a mesterséges intelligencia az éghajlati kihívások kezeléséhez, miközben gazdasági előnyöket is teremt!
A teljes cikket ezen a linken érheti el:
https://www.ksh.hu/statszemle_archive/all/2025/2025_01/2025_01_021.pdf
Ne maradjon le a mesterséges intelligencia legújabb megoldásairól!
Kérje blogértesítőnket, és legyen mindig naprakész korunk legfontosabb technológiájával kapcsolatban!
