A National Grid analisa o Clima 40% melhor na Oracle Cloud
Na Oracle Cloud Infrastructure, o aprendizado de máquina da National Grid para analisar fontes de energia renováveis é 40% mais preciso do que as soluções anteriores e reduz o tempo de consulta de horas para minutos.
“A Oracle Cloud Infrastructure nos permite processar dezenas de milhares de modelos para que possamos treinar nossos algoritmos muito rapidamente. É uma das melhores plataformas do mundo para o tipo de trabalho que fazemos.”
Os desafios dos negócios
Todos na Grã-Bretanha têm energia quando precisam. A empresa está trabalhando para reduzir as emissões de carbono do país, com o objetivo de ser capaz, até 2025, de operar sem qualquer energia baseada em carbono, pelo menos em parte do tempo. Isso exigirá o uso de muito mais energia renovável de fontes como eólica e solar, cujo volume é difícil de prever porque essas fontes dependem das condições climáticas.
A National Grid ESO precisava de modelos de aprendizado de máquina para lidar com a complexidade de prever com precisão a energia renovável disponível em qualquer momento. Por exemplo, em vez de estimar a energia de apenas algumas centenas de grandes usinas, existem agora milhões de fontes de geração, com cada painel solar e turbina eólica exibindo seu próprio comportamento distinto. A National Grid ESO precisava de um poder de computação muito rápido (para picos muito curtos) a fim de executar esses complexos modelos de aprendizado de máquina.
A Oracle simplesmente funciona. Você pode confiar nela. Não cai, simplesmente faz o seu trabalho, e realmente faz bem.
Por que a National Grid escolheu a Oracle
A National Grid ESO teve uma longa história em desenvolvimento usando o Oracle Database e conjuntos de ferramentas. Assim, a equipe confiou na Oracle para cargas de trabalho e dados essenciais. Usando a Oracle Cloud Infrastructure, a equipe pode criar um supercomputador virtual, que chama Mildred, capaz de executar os modelos de aprendizado de máquina necessários para prever a oferta e a demanda de energia da Grã-Bretanha.
Resultados
A National Grid ESO está vendo melhorias de desempenho de até 40% em modelos executados na Oracle Cloud Infrastructure. Quando a equipe executou seu primeiro modelo de aprendizado de máquina na Oracle Cloud Infrastructure, ele era cerca de 40% mais preciso do que o modelo anterior em produção nesse momento. A equipe esperava que a carga de trabalho levasse algumas horas para ser executada, mas em vez disso, ela foi executada em minutos.
A execução de modelos de aprendizado de máquina na Oracle Cloud Infrastructure permite que a equipe veja padrões nos dados que não podiam antes, padrões não óbvios para os humanos. E a National Grid ESO pode se concentrar em projetos estratégicos em vez de ter que gerenciar a infraestrutura.
A Oracle Cloud Infrastructure oferece uma plataforma aberta para aprendizado de máquina, permitindo que a National Grid ESO use mais de 21.000 modelos de aprendizado de máquina, apenas para prever e gerenciar o fornecimento de energia solar.
Usando a Oracle Cloud Infrastructure para prever o suprimento de energia, a Grã-Bretanha atingiu um marco histórico da produção de 48,5% de sua eletricidade de fontes renováveis nos 12 meses encerrados em dezembro de 2019.