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Big Data para llegar a la «Energía Libre»

3 abril 2020
| Bloque de Anuncios |

En el sector de la energía se recogen continuamente enormes volúmenes de datos. Hoy en día, tenemos sensores, redes de comunicación, redes inalámbricas, computación en nube y mucho más, esto genera un tremendo volumen de datos en el lado de la oferta y la demanda.

Con la llegada de la SMART Grid, la cantidad de datos sólo va a aumentar a un ritmo asombroso.

Para darnos una idea de la cantidad de datos que se generarán: 1 millón de hogares y empresas que usan medidores SMART recogen 2920 Terabytes de datos en 1 año. La integración de otros dispositivos inteligentes como termostatos y sensores permitirá la expansión hacia el exterior.El problema en la industria de la energía y los servicios públicos fue que los datos no se utilizaron hasta ahora. Las empresas ahora hacen un uso eficiente de las tecnologías y soluciones de Big Data.

Los grandes datos provienen de 4 fuentes principales: medidores inteligentes, datos de gestión de activos, datos de terceros y equipos de red. Sumerjámonos en cómo la industria de la energía y los servicios públicos está haciendo uso de los grandes datos y del análisis de grandes datos para mejorar la eficiencia operativa, reducir las emisiones y disminuir los costes.

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El efecto Big Data

La optimización y planificación de la generación de energía puede hacerse a través de grandes análisis de datos. Cuando se trata de la generación de energía, el despacho y la planificación de la carga económica son los procesos de decisión más críticos. Esto se hace teniendo en cuenta las restricciones de distribución y transmisión al menor costo posible. Los grandes análisis de datos juegan un papel muy importante en la adecuación de la oferta y la demanda de forma efectiva.

Aprovechando los grandes datos y las técnicas de análisis de grandes datos, se puede mejorar la eficiencia en la producción de energía y se puede lograr una reducción de los costos de producción. El análisis de grandes datos puede resultar muy ventajoso para otro componente de la red que es la energía renovable. En la Red Inteligente, las dos principales fuentes de energía renovable son la energía eólica y la solar. Las condiciones meteorológicas y otros factores externos seguro que afectan a su producción con respecto a la generación de energía.

El análisis de los datos meteorológicos permite una previsión precisa y eficiente de la generación de energía renovable. La previsión comprende múltiples factores como los datos de consumo, los datos meteorológicos, los datos de los SIG y la producción de energía. El análisis de todos estos factores también dicta la ubicación geográfica de estos dispositivos.

Los datos de los SIG ayudan a la planificación espacial al utilizar imágenes satelitales de la geografía. Esto se hace mediante análisis topográficos, cálculo de la distancia a las masas de agua, zonas de radiación, etc. El hecho de ser intensivo en activos define la industria de la energía y los servicios públicos. Esta industria se enfrenta a menudo a desafíos de gestión de activos.

Estos pueden incluir la gestión de inventarios, la supervisión de las adquisiciones, la supervisión de la retirada de activos y el mantenimiento. El análisis de grandes datos puede ayudar a mejorar la eficiencia de la gestión de activos.

Gestión efectiva de esta energía

«No puedes manejar, lo que no puedes medir»

La tarea de gestionar el consumo de energía está automatizada hoy en día, gracias a grandes servicios de análisis de datos que facilitan la vida de los gestores de energía. Si observamos los avances realizados en el frente de la energía sostenible, todo ha sido por el lado de la demanda.

Hoy en día se utilizan aparatos eléctricos de bajo consumo que reducen las necesidades de energía.

La reducción de las emisiones globales de efecto invernadero puede hacerse siendo eficiente en el uso de la energía. La principal prioridad de las empresas hoy en día es la reducción de los costos de la energía y el uso de energía sostenible.

Grandes análisis de datos les permiten hacer esto. Los datos obtenidos de las operaciones de los activos, las políticas empresariales, los datos meteorológicos, los medidores SMART, los costes de producción, etc., una vez integrados pueden ser analizados durante un largo período de tiempo, descubriendo así patrones ocultos en el uso, la demanda, la oferta y los costes.

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