Énergie

Le présent rapport se concentre sur la prévision de la demande dans le secteur de l’énergie. Les différents affichages indiquent l’état de la consommation d’énergie par région et des prévisions de la consommation à venir afin d’optimiser les opérations.

Énergie

Le stockage de l’énergie n’est pas rentable. De ce fait, les services publics et les générateurs électriques doivent prévoir la consommation d’énergie future de façon à pouvoir équilibrer efficacement l’offre en fonction de la demande. Aux heures de pointe, un approvisionnement limité risque d’entraîner des pannes de courant. À l’inverse, un approvisionnement trop important peut être à l’origine du gaspillage des ressources. Les techniques avancées de prévision de la demande détaillent la demande heure par heure et les heures de pointe d’un jour spécifique, ce qui permet à un fournisseur d’énergie d’optimiser le processus de production d’électricité. Le présent rapport se concentre sur la prévision de la demande dans le secteur de l’énergie. Il indique l’état de la consommation d’énergie par région et prévoit la consommation à venir afin d’optimiser les opérations.

La page « Résumé de l’état de la solution énergétique » indique l’état global de la consommation d’énergie pour chaque région. Pour connaître l’état de la consommation d’énergie de chaque région, l’utilisateur peut sélectionner la région concernée en cliquant sur le filtre, dans le volet de gauche.

La page « Prévision de la solution énergétique » indique les résultats relatifs à la prévision de la demande provenant du modèle Azure Machine Learning, ainsi que différentes mesures d’erreur permettant à l’utilisateur d’identifier la qualité du modèle. La température et ses prévisions servent de fonction dans le modèle Azure Machine Learning.

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