Digitalisaatio, säävaihtelut, energiakriisit ja sähköistyminen muovaavat energiayhtiöiden toimintaympäristöä, mikä vaatii toimijoilta yhä tarkempaa ennakointia ja reagointikykyä. Aikasarja-analytiikka nousee keskeiseksi työkaluksi tukemaan liiketoimintaa, sillä sen avulla voidaan mallintaa, ennustaa ja optimoida kulutusta, tuotantoa ja verkonhallintaa eri energialiiketoimintojen tarpeisiin.

Tässä artikkelissa tarkastelemme aikasarja-analytiikan keskeisiä menetelmiä ja niiden käyttöesimerkkejä sekä sähköverkko- että kaukolämpöyhtiöiden näkökulmasta.

Yleiset lähtökohdat

Energialiiketoiminnassa dataa syntyy jatkuvasti ajan funktiona. Näin muodostuu aikasarjoja, esimerkiksi kulutus-, teho- tai tuotantotietoja, joihin liittyy aikaleima. Nämä tietosarjat tarjoavat valtavan potentiaalin toiminnan tehostamiseen, tulevaisuuden ennakointiin ja asiakasymmärryksen kasvattamiseen.

Monipuoliset mallinnusmenetelmät, kuten tilastolliset mallit, koneoppiminen ja neuroverkot, mahdollistavat datan täysimääräisen hyödyntämisen eri liiketoiminnan osa-alueilla. Ennustaminen voi tapahtua yksimuuttujaisista (esim. sähkönkulutus) tai monimuuttujaisista aikasarjoista, joissa huomioidaan selittäviä tekijöitä kuten sääolosuhteet, rakennustyyppi tai kulutusprofiili.

Menetelmät

Aikasarjojen analysoinnissa hyödynnetään useita eri mallinnusmenetelmiä. Malleista tunnetuin lienee tilastollinen ARIMA-malli (tai ARIMAX, jossa mukana on selittäviä muuttujia). ARIMA soveltuu ainoastaan stabiilien aikasarjojen mallintamiseen. Aikasarja stabiloidaan poistamalla siitä erikseen mallinnetut trendit ja kausivaihtelu (esim. Fourier-sarjoilla) ennen varsinaista ARIMA-mallin sovitusta.

Toinen suosittu ja helppokäyttöinen työkalu on Facebookin kehittämä Prophet. Sen ytimessä on additiivinen spline-trendimalli, joka mukautuu aikasarjan suunnanmuutoksiin. Se ei kuitenkaan sovellu tilanteisiin, jossa aikasarjan trendiin littyy useita monimutkaisia tai epälineaarisia tekijöitä. Yleensä Prophetilla saadaan nopeita tuloksia ennustetarkkuuden kustannuksella.

Päätöspuupohjaisista koneoppimismalleista tehokkaimpiin kuuluu XGBoost, jota suositaan erityisesti silloin, kun halutaan korkea ennustetarkkuus. Koneoppimismallit vaativat kuitenkin enemmän valmistelua, kuten manuaalisesti luotuja muuttujia. Päätöspuissa ei oteta ekstrapolaation mahdollisuutta huomioon, mikä tekee niihin perustuvista algoritmeista epätarkkoja joissakin käyttökohteissa.

Neuroverkkopohjaisista menetelmistä sekä LSTM (Long Short-Term Memory) -mallit että GRU (Gated Recurrent Units) -mallit ovat hyviä erityisesti pitkän aikavälin ja epälineaaristein riippuvuuksien mallinnuksessa. LSTM ja GRU kykenevät suoraan käsittelemään raakaa aikasarjadataa minimaalisella esivalmisteluilla. Syväoppimismenetelmien käyttö vaatii käyttäjältä erityisosaamista koulutuksen monimutkaisuuden takia. Ne vaativat lisäksi paljon dataa, eikä päätöksentekoprosessi ole helposti ymmärrettävissä. Siksi neuroverkkoja kutsutaan usein "mustiksi laatikoiksi".

Asiakassegmentointi ja profiilimallinnus: parempaa ymmärrystä käyttäytymisestä

Yksi merkittävimmistä sovelluksista aikasarja-analytiikassa on asiakassegmentointi kulutuskäyttäytymisen perusteella. Segmentointi aloitetaan datan siivouksella ja normalisoinnilla esimerkiksi lämpötilan suhteen, jotta kulutustiedot olisivat vertailukelpoisia. Tämän jälkeen käytetään klusterointia tai muita ohjaamattomia (unsupervised) koneoppimisalgoritmeja löytämään kulutuskäyttäytymiseltään samankaltaisia asiakasryhmiä.

Lopputuloksena saadaan ryhmäkohtaisia kulutusprofiileja, jotka heijastavat todellista käyttöpaikkakohtaista käyttäytymistä. Suurimmille asiakkaille kannattaa kuitenkin mallintaa yksilölliset profiilinsa. Vanhoihin liittymäperusteisiin asiakasluokituksiin verrattuna aikasarja-analytiikkaa hyödyntävä lähestymistapa tarjoaa ajantasaisempaa, tarkempaa ja paremmin todellista käyttäytymistä vastaavaa tietoa.

Kulutus- ja tuontantoennusteet: ennakointia eri aikajänteillä

Aikasarja-analytiikka tarjoaa mahdollisuuden tehdä kulutus- ja tuotantoennusteita eri aikajänteille profiilien perusteella.

Sähköverkkoyhtiöissä:

0–24 tuntia: Kuormituksen ennakointi
1–7 vuorokautta: Joustojen hankinta ja käyttö
Useita kuukausia: Liiketoiminnan kehityksen arviointi ja budjetointi

Lisäksi ennusteita voidaan hyödyntää verkon käytön ohjauksessa, kytkentätilojen ja kuormituspisteiden hallinnassa, komponenttien kuormitus- ja lämpötilaseurannassa, häviöiden ja sähkönkulutuksen ennustamisessa sekä energiankäytön optimoinnissa erityisesti joustonäkökulmasta.

Kaukolämpöyhtiöissä:

0–24 tuntia: Tuotannon ja verkon operatiivinen optimointi
1–7 vuorokautta: Tuotannonsuunnittelu ja sähkömarkkinaoptimointi
Useita kuukausia: Energian hankinta ja suojaus, budjetointi ja laskutusennusteet
Pidemmät jaksot: Simulointiin perustuvat investointitarpeiden arvioinnit eri alueilla

Laskutusennuste: tuki taloushallinnolle

Laskutusennuste on konkreettinen esimerkki analytiikan hyödyistä. Tarkempaan kulutusennusteeseen perustuva laskutusennuste auttaa arvioimaan kassavirran kehitystä, esimerkiksi poikkeuksellisen leudon talven vaikutusta liikevaihtoon voidaan ennakoida paremmin. Tämä tuo talousjohtamiselle työkalun, jolla voidaan reagoida ajoissa varautua proaktiivisesti ja tehdä tietoon perustuvia päätöksiä.

Sovellukset sähköverkkoyhtiöissä

Verkkoyhtiöiden näkökulmasta aikasarja-analytiikka toimii erityisesti operatiivisen tehokkuuden, kustannusoptimoinnin ja riskienhallinnan välineenä.

Yksi keskeinen sovelluskohde on verkon valvonta ja kunnonhallinta, jossa aikasarjoista tunnistetaan poikkeamia ja trendejä. Näiden avulla voidaan havaita esimerkiksi komponenttien kulumista tai vikaantumisriskiä. Toinen käyttötapa liittyy topologia-analyysiin, jossa paikkatiedon ja aikasarjan yhdistäminen mahdollistaa muun muassa sähkölinjojen kuormituksen tai jakelukeskeytysten ennakoinnin.

Aikasarja-analytiikka tukee myös verkkoinvestointien ajoitusta: kun tiedetään, missä kuormitus kasvaa tai missä esiintyy toistuvia häiriöitä, investoinnit voidaan kohdentaa tehokkaammin. Lisäksi analytiikkaa hyödynnetään sääriippuvuuden mallinnuksessa, jossa ennusteet voivat perustua esimerkiksi lämpötila- ja tuulitietoihin. Näin voidaan arvioida huipputehotarpeita ja kuormitushuippuja ennakoivasti.

Sovellukset kaukolämpöyhtiöissä

Kaukolämpöyhtiöissä aikasarja-analytiikka on keskeinen tuotannon suunnittelun, asiakasluokittelun ja markkinaosallistumisen tukityökalu. Tässä kontekstissa erityisesti asiakasprofiilien luonti ja kulutusennusteet nousevat tärkeään rooliin.

Lämmöntuotannon sähköistyessä myös optimointitarve kasvaa. Aikasarjoihin perustuvat mallit voidaan yhdistää sähkömarkkinoiden hintaennusteisiin, teknisiin rajoitteisiin ja operatiivisiin kustannuksiin. Näin syntyy älykkäitä ohjausmalleja tuotantosuunnitelmien ja sähkömarkkinatarjousten tueksi.

Mistä liikkeelle?

Ennen mallien rakentamista on tärkeää tunnistaa liiketoimintatarve, arvioida potentiaaliset hyödyt sekä varmistaa datan laatu ja saatavuus. Ensiaskeleina voivat toimia hyvin valmistellut työpajat tai haastattelut, pilottiprojektit, tai esimerkiksi asiakasprofiilien kokeellinen mallinnus. Hyvin suunnitellut ja toteutetut analytiikkaratkaisut tuottavat mitattavaa hyötyä niin operatiivisesti kuin strategisestikin.

Aikasarja-analytiikka ei ole enää vain tekninen työkalu, vaan siitä on tullut keskeinen osa energia-alan johtamista. Verkkoyhtiöt ja kaukolämpöyhtiöt hyödyntävät samaa teknologista pohjaa, mutta eri painotuksin. Yksi asia on niitä kuitenkin yhdistää: tarve ennakoida tulevaa ja reagoida nopeasti, mikä erottaa tehokkaat toimijat muista.