Data-analytiikan hyödyntäminen uusiutuvan energian voimalaitosinvestoinneissa

Abstract

Tutkimuksen tavoitteena on tutkia data-analytiikan hyödyntämistä epävarmuuden vähentämiseksi tuuli- ja aurinkoenergian investointipäätöksissä sekä ennustaa näiden investointien kannattavuutta ja analytiikan tuomia hyötyjä. Tutkimus pohjautuu teoriakirjallisuuden ja tieteellisten julkaisujen systemaattiseen kirjallisuuskatsaukseen.

Epävarmuuden vähentämiseksi investoinneissa käytettiin monikriteerisen päätöksenteon työkaluja, kuten analyyttistä hierarkiaprosessia, reaalioptioita ja Monte Carlo -simulaatiota. Tuuli- ja aurinkoenergian investointien kannattavuuteen vaikuttavat pääasiassa kaksi tekijää: toteutuva tuotanto ja keskimääräinen sähkönhinta. Näiden tekijöiden ennustamisessa käytettiin numeerisia ja tilastollisia menetelmiä ekonometrisien ja säämallien tukena.

Tutkimuksessa havaittiin, että tuuli- ja aurinkovoiman kannattavuuden tekijöitä voidaan ennustaa kohtuullisella tarkkuudella, mutta edelleen tarvitaan kehitystä. Ennustamisen hyödyt korostuvat päätöksentekoon liittyvän tiedon lisääntymisessä sekä voimalaitoksen tuotannon optimoinnissa. Energia-alalla tarvitaan lisää tutkimusta pitkän aikavälin ennustamisen osalta, erityisesti tukemaan jatkuvasti kasvavia uusiutuvan energian investointeja.