在过去的25年中, Bonnie Brandreth帮助政府和商业组织收集, 分析, 并利用数据来制定组织战略, 驱动决策, 优化能源领域的绩效.
作为她角色的一部分, 邦妮带领团队进行数据收集, 管理, 以及能源利益相关者的分析项目. 她领导的数据科学家团队专注于能源行业服务，拥有独特的研究全球最大体育平台专长, 包括一个内部调查呼叫中心. Ms. Brandreth学习研究方法和数据分析，并拥有威斯康星大学麦迪逊分校社会学硕士学位.
数据分析在过去几年中发生了怎样的变化?
公司正在从描述发生了什么事情的简单指标转向使用 先进的分析 诊断当前和过去的表现，并预测未来的表现. 参数可以告诉我们过去发生了什么, 但分析有助于揭示关键绩效指标实现或未实现的原因. 通过能源效率措施量化节约与通过确定最有节能潜力的设备或过程减少未来能源消耗之间的差异就证明了这一点.
在过去的几年中，还有其他一些变化支持更多地使用分析. 传感器和连接技术的改进使收集更多有用的操作数据能够帮助公司做出决策. 基于云的分析使我们能够利用连接的服务器来获得大量的计算能力. 使用开源脚本语言和统计工具使我们能够利用库来借用和共享应用程序编程和解决方案. 机器学习技术使更多的操作流程自动化，并使我们更好地预测结果.
利乐全球最大体育平台帮助公司实施数据分析解决方案，帮助他们了解能源使用情况并预测性能.
拥有更多的数据意味着更好的决策吗?
拥有大量的数据是不够的. 数据越相关, 分析得越好, 洞察力越强, 决策就越有效. 利乐全球最大体育平台不是收集最多的数据，而是帮助组织找到最有效的方法 正确的 data. 例如, 我们通过收集现场气象数据，然后在比较实际和预期性能之前，根据天气条件调整测量功率输出的分析模型，帮助太阳能开发商评估整个站点的性能. 因此，分析更准确，更贴近现实世界的情况. 技术全球最大体育平台员可以更准确地识别性能较差的太阳能站点, 主动调整, 并帮助亚洲最大体育平台在选址方面做出更好的决策.
数据的准确性和集成也很重要. 数据集成是公司在制定有凝聚力和可扩展的可持续性计划时面临的最大挑战之一. 环境的感知, 社会, ESG已经从优先考虑的特征转变为影响能源行业亚洲最大体育平台的必要特征. 公司正在寻找ESG数据集，以帮助他们准确识别降低风险的方法, 进行操作改进, 展示营销差异化. 开发适合目的的分析可能需要跨多个设施集成数据, 部门, 以及目前处于独立孤岛中的操作系统.
数据分析还如何改变能源行业?
数据分析在油气行业的应用正在迅速增长&G)行业. 数据记录传感器的创新分析变得越来越普遍，记录传感器可以用于捕获关键操作变量（如流体温度）的数据, 压力, 以及制作过程中的构图. 例如, 利乐全球最大体育平台正与一家综合能源公司合作，利用无线设备传感器生成数据，以管理其业务中的资产. 传感器数据在现场生成，并使用嵌入式微处理器和代码实时分析, 这对…有帮助&G公司的运营更加可持续，效率也更高.
在可再生能源方面，我们也看到了更多的现场数据收集和分析. 利乐全球最大体育平台最近安装了一个 状态监测系统 在一个公用事业规模的风力发电场，使用数据记录传感器和微处理器嵌入设备, 包括加速度计, 检测振动异常. 它们为风力涡轮机传动系统部件故障的根本原因分析提供了关键的统计数据. 这些警报有助于减少停机时间并防止灾难性故障, 这可能导致昂贵的更换传动系统.
数据分析如何帮助客户实现脱碳和能源优化方面的目标?
当公司拥有基于可验证数据的先进报告和分析工具时，他们可以更好地了解他们的环境影响和脱碳进展. 例如, 我们使用机器学习技术来检测能源消耗模式，以帮助公司确定哪些变化可以减少排放并提高能源效率.
数据分析可以帮助企业规划未来的能源需求. 分析模型使公司能够评估和应对气候变化的不确定性, 可再生能源和补偿的竞争, 以及去中心化能源对市场的影响. 随着越来越多的风力涡轮机, 太阳能电池阵列, 其他可再生能源设施也被整合在一起, 它们在电网中产生更大比例的能量. 然而, 可再生资源的可用性及其有效性取决于地理位置等因素, 天气, 和一天的时间. 当可再生能源系统不发电时，电池或其他储能系统可以储存电力，保持电网正常运行. 可再生能源和电池性能改善的假设速率应该成为综合资源预测和分布式能源模型的一部分. 这些变化和未知因素为规划未来的电力需求和必须确保电力可靠性的系统带来了更多的不确定性, 系统安全, 减少排放, 实现积极的可持续发展目标. 数据分析帮助我们为未知的事情做计划.