Si prevede che il mercato Energy and Utility Analytics assisterà a una crescita del 16,20% nel periodo di previsione dal 2021 al 2029. Il rapporto di ricerca di Data Bridge fornisce analisi e approfondimenti sui vari fattori che dovrebbero essere prevalenti per tutto il periodo di previsione, fornendo al contempo i loro impatti sulla crescita del mercato. L'analisi dell'energia e delle utenze si riferisce a soluzioni di dati che influenzano direttamente le prestazioni aziendali in quanto riducono i costi, rilevano i rischi, migliorano i servizi e supportano il coinvolgimento dei clienti in modo efficiente.
Clean Power Research e Integral Analytics hanno annunciato oggi una partnership che aiuta le aziende elettriche ad avere una maggiore visibilità sull'impatto dei Distributed Energy Resource (DER) sulle loro previsioni di carico. La partnership utilizza soluzioni basate su cloud convenienti, flessibili e scalabili per fornire approfondimenti DER innovativi che modellano la propensione all'adozione da parte dei clienti e smascherano le curve di carico lordo.
L’Utility Giant, EDF, voleva trovare un modo per sfruttare l’immensa fonte di dati che possiede per creare servizi pionieristici per i suoi clienti, utilizzando gli analytics e la tecnologia di apprendimento automatico. La risposta a questa difficile sfida sta nel passare da una raccolta disparata di input ad una strategia di raccolta del dato rigorosa e basata sull'uso tattico dei servizi cloud.
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Le utility, ancora una volta, si trovano a dover reinventare un ecosistema elettrico sufficientemente progressivo da supportare la decarbonizzazione ma allo stesso tempo affidabile e conveniente per sostenere l'elevata domanda di energia delle società. Secondo il World Economic Forum, il 99,9% di tutte le imprese statunitensi si qualifica come piccola impresa. Diventa quindi fondamentale che utility inviino report energetici personalizzati e basati sui dati che permettano alle PMI di prendere decisioni energetiche più intelligenti.
L'analisi dei big data calcola le previsioni future attraverso simulazioni di impianti industriali, portando a operazioni autonome e produzione snella per il settore energetico. I produttori di energia possono raccogliere dati storici completi per eseguire repliche intelligenti delle condizioni attuali dell'impianto e generare molteplici scenari predittivi, consentendo loro di selezionare la scelta ottimale per l'azione. Questo tipo di analisi si ottiene sfruttando l'analisi descrittiva, predittiva e prescrittiva.