Sääntely, digitalisaatio, hajautettu energiantuotanto ja asiakasodotusten muutos painostavat sähköverkkoyhtiöitä uudistumaan. Muutoksen keskiössä on data ja sen älykäs hyödyntäminen. Käytännön esimerkit osoittavat, miten data ja analytiikka voivat tukea verkkoyhtiöiden strategisia päätöksiä, operatiivista tehokkuutta sekä asiakaskokemusta. Esittelemme 10 konkreettista käyttötapausta kolmella eri osa-alueella: analytiikka ja datahallinta, asiakaskokemuksen kehittäminen sekä tekoälyn hyödyntäminen.

Perustan rakentaminen – datan hallinta ja analytiikka

1. Data Governance eli datan hallintamalli

Monilla verkkoyhtiöillä ei ole yhtenäistä datan hallinnan kokonaisuutta. Datan siiloutuminen, epäselvät omistajuudet ja puutteelliset laatumittarit estävät tehokkaan analytiikan ja automaation hyödyntämisen. Datan hallintamalli varmistaa esimerkiksi optimaalisen data-arkkitehtuurin, selkeät vastuut ja omistajuudet, datan laadun systemaattisen seurannan sekä mahdollisuuden automaatioon.

2. Ilmoittamatta jääneiden aurinkopaneelien tunnistaminen

Aurinkopaneelien asentamisesta ei aina ilmoiteta verkkoyhtiöille. Tämä voidaan tunnistaa vertaamalla mittausdataa ja auringonsäteilytietoja. Menetelmää voidaan soveltaa myös muihin odottamattomiin verkkomuutoksiin, kuten häviöihin sähköverkon tietyissä osissa.

3. Kuormapiikkien ennakointi muuntoasemilla

Analysoimalla sähköasemien ja jakelumuuntamoiden kuormitusprofiileja sekä lämpötilatietoja voidaan tunnistaa asemat, joissa kuorma lähenee todellista tehokapasiteettia. Datan avulla voidaan tunnistaa toistuvat piikit ja niihin johtaneet olosuhteet, mikä on arvokasta tietoa tulevaisuuden verkostosuunnittelua varten.

4. Viallisten mittareiden tunnistaminen

Ongelmia ei synny ainoastaan, kun mittari ei lähetä dataa. Myös kerroinvirheitä ja pienempiä virheitä voidaan havaita analytiikan avulla, vaikka mittari näyttäisi toimivan normaalisti. Tämä mahdollistaa ennakoivan huollon ja paremman datalaadun mittarienvaihtoprojekteissa.

5. Tariffisuunnittelu ja skenaariotarkastelut

Tehopohjaisten tariffien suunnittelu on entistä tärkeämpää. Kun verkkoyhtiöllä on käytössään kattava datapohja, voidaan mm. simuloida tariffimuutosten vaikutuksia liikevaihtoon ja asiakasryhmien kokemiin kokonaishinnan muutoksiin sekä ennakoida kulutuksen kehitystä eri asiakasryhmissä. Tariffisuunnittelusta kannattaa tehdä jatkuvaa ja aina samalla tavalla toistettavaa dataohjautuvaa työtä yksittäisten projektien sijaan.

Asiakaskokemuksen parantaminen datan avulla

6. Sulakekoon ja tuotteen sopivuuden arviointi

Analytiikan avulla voidaan tunnistaa asiakkaat, jotka voisivat hyötyä pienemmästä sulakekoosta tai joille kannattaisi suositella eri siirtotuotetta. Tällä voi olla huimat vaikutukset asiakastyytyväisyyteen.

7. Reaaliaikaiset datapalvelut asiakkaille

Asiakkaat haluavat entistä enemmän tietoa omasta kulutuksestaan, mieluiten reaaliaikaisesti. Kun data saadaan mittarilta mobiililaitteeseen asti, asiakas ymmärtää paremmin omaa kulutustaan ja voi reagoida siihen. Tämä vaatii saumattoman dataketjun suunnittelua ja modernia data-arkkitehtuuria.

8. Asiakasdatan syventäminen ja rikastaminen

Asiakasdata ei ole pelkästään asiakastietojärjestelmien dataa. Se voi sisältää asiakaskysely-, kiinteistö- ja rakennustietoa tai dataa sähköautojen määrän alueellisesta kehityksestä ulkoisista lähteistä. Kerätyn tiedon avulla voidaan tunnistaa asiakaskunnan muutostrendejä, esimerkiksi lisääntyvä sähköautoilu tietyillä alueilla, ja reagoida niihin proaktiivisesti.

Tekoälyn soveltaminen

9. Piikkitehojen syy-seurausanalyysi ja ennakointi

Tekoälymalleilla voidaan helpommin analysoida isoa massaa historiatietoa, esimerkiksi olosuhteita, jotka johtavat piikkitehoihin. Tämä vahvistaa asiantuntijoiden hypoteeseja, mutta paljastaa myös uusia syy-seuraussuhteita. Mallien avulla voidaan esimerkiksi optimoida verkostosuunnittelua, simuloida tulevia kehityspolkuja ja ennakoida kriittisiä kuormatilanteita.

10. Kysyntäjouston mallintaminen

Äkilliset sähkönhinnan nousut saattavat aiheuttaa kulutuksen joustoa. Tekoälyn avulla voidaan rakentaa malleja, jotka ennustavat kysyntäjouston määrää eri hintatasoilla ja eri asiakassegmenteissä. Tämä auttaa arvioimaan, miten verkko kuormittuu eri skenaarioissa – ei vain äärimmäisissä tilanteissa, vaan myös arkisemmissa hintapiikeissä.

Webinaari: Data jakeluverkkoyhtiöiden strategian keskiössä

Data strategian ajurina

Verkkoyhtiöillä on nyt poikkeuksellinen mahdollisuus nostaa data strategiansa keskiöön; ei ainoastaan sääntelyn ja tehokkuuden vuoksi, vaan myös asiakaskokemuksen ja liiketoiminnan ennakoinnin takia. Systemaattinen datanhallinta ja älykäs analytiikka voivat synnyttää kilpailuetua myös perinteisesti monopolitoimialalla. Kyse ei ole yksittäisistä projekteista, vaan jatkuvasta kehittämisestä ja kyvykkyyden rakentamisesta – datan, teknologian ja asiakasymmärryksen varaan.

Olemme Advianilla erikoistuneet energia-alan data- sekä AI-ratkaisuihin. Kokeneet asiantuntijamme tuottavat datasta arvoa tehokkaasti tarpeenne mukaan.