Wetteranalysen von National Grid mit Oracle Cloud um 40 % verbessert
Auf Oracle Coud Infrastructre ist das maschinelle Lernen, das National Grid verwendet, um die Quellen für erneuerbare Energien zu analysieren, um 40 % präziser als bei früheren Lösungen. Außerdem hat sich die Abfragezeit von einigen Stunden auf einige Minuten verkürzt.
“Oracle Cloud Infrastructure ermöglicht uns die Verarbeitung Tausender Modelle, sodass wir unsere Algorithmen sehr schnell trainieren können. Für die Art von Arbeit, die wir durchführen, ist es einfach eine der besten Plattformen der Welt.”
Herausforderungen
Jeder in Großbritannien erhält Strom, wenn er ihn benötigt. Das Unternehmen arbeitet daran, die CO2-Emissionen des Landes zu senken. Dabei verfolgt es das Ziel, bis 2025 zumindest zeitweilig nicht mehr auf kohlenstoffbasierte Energie angewiesen zu sein. Dafür ist wesentlich mehr erneuerbare Energie aus Quellen wie Windkraft oder Sonnenenergie erforderlich. Deren Volumen ist jedoch schwer vorherzusehen, da diese Quellen wetterabhängig sind.
National Grid ESO benötigte Modelle für maschinelles Lernen, um die Komplexität präziser Prognosen in Bezug auf erneuerbare Energien, die jeden Augenblick zur Verfügung stehen sollten, zu bewältigen. Zum Beispiel muss jetzt die Energieversorgung durch Millionen von Erzeugerquellen geschätzt werden, anstatt nur in Bezug auf einige hundert große Kraftwerke. Dabei weist jedes Solarpanel und jede Windkraftturbine ihr eigenes individuelles Verhaltensmuster auf. National Grid ESO benötigte deswegen eine blitzschnelle Rechenleistung, die auf sehr kurze, intensive Anwendungen ausgelegt war, um diese komplexen Modelle für maschinelles Lernen auszuführen.
Oracle funktioniert einfach. Man kann darauf vertrauen. Es fällt nicht aus, sondern erledigt einfach seine Arbeit. Und das sehr, sehr gut.
Warum National Grid sich für Oracle entschieden hat
National Grid ESO blickt auf eine lange Geschichte mit Entwicklungen mithilfe von Oracle Database und Toolsets von Oracle zurück. Deswegen hatte das Team in Bezug auf kritische Workloads und Daten vollstes Vertrauen zu Oracle. Mit Oracle Cloud Infrastructure konnte das Team einen virtuellen Supercomputer erstellen, den es Mildred nannte. Dieser war in der Lage, Modelle für maschinelles Lernen auszuführen, die benötigt wurden, um die Energieversorgung und den Energiebedarf von Großbritannien zu prognostizieren.
Ergebnisse
National Grid ESO erzielte bei Modellen, die auf Oracle Cloud Infrastructure ausgeführt werden, Leistungsverbesserungen von bis zu 40 %. Als das Team sein erstes Modell für maschinelles Lernen auf Oracle Cloud Infrastructure ausführte, war dieses um etwa 40 % präziser als das damals in Produktion befindliche vorherige Modell. Das Team erwartete, dass die Ausführung des Workloads einige Stunden in Anspruch nehmen würde. Stattdessen wurde dieser aber innerhalb von Minuten ausgeführt.
Die Ausführung von Modellen für maschinelles Lernen auf Oracle Cloud Infrastructure ermöglicht es dem Team, in den Daten Muster zu erkennen, die zuvor verborgen waren – Muster, die einem Menschen nicht auffallen würden. Und National Grid ESO kann sich nun auf strategische Projekte konzentrieren, anstatt Zeit für die Verwaltung von Infrastruktur aufwenden zu müssen.
Oracle Cloud Infrastructure stellt eine offene Plattform für das maschinelle Lernen bereit, dies es National Grid ESO ermöglicht, mehr als 21.000 Modelle für maschinelles Lernen nur für die Prognose und Verwaltung der Versorgung mit Solarenergie auszuführen.
Durch die Verwendung von Oracle Cloud Infrastructure zur Vorhersage seiner Energieversorgung erreichte Großbritannien einen historischen Meilenstein, bei dem für die zwölf Monate bis Dezember 2019 48,5 % seiner Elektrizität aus erneuerbaren Energiequellen stammten.