Taula de continguts:
- Eficiència energètica de grans dades i consumidor
- Retallant residus d’energia industrial
- The Flip Side: Centres de dades i residus d’energia
Les dades grans són novetats a diversos nivells. Si bé la majoria de les empreses pensen en grans dades en termes de com pot augmentar la seva línia de fons, les dades grans poden tenir molt més que crear publicitat més orientada. De fet, les dades grans podrien resoldre alguns dels majors problemes que tenim a escala mundial, inclosos els residus d’energia.
Quan es tracta de tecnologia neta, les grans dades han superat les fonts d’energia alternatives i els cotxes elèctrics en termes del seu potencial. La capacitat de recollir i interpretar quantitats massives de dades sobre l’ús d’energia ja ha suposat innovacions innovadores d’estalvi energètic tant per als consumidors com per als proveïdors d’energia, i aquestes tecnologies estan preparades per ser més sofisticades i generalitzades en un futur proper.
Eficiència energètica de grans dades i consumidor
L’eficiència energètica és un tema important per a molts consumidors i empreses. Com menys energia utilitzi, més diners estalviaran, de manera que es paga literalment per reduir el malbaratament energètic. A banda dels hàbits quotidians d’estalvi energètic d’apagar llums, electrodomèstics i ordinadors domèstics quan no s’utilitzen, els consumidors s’orienten cap a models d’eficiència energètica per a tot, des d’obertors de portes de garatge fins a sistemes de calefacció i refrigeració d’habitatges.
El problema històric de l'eficiència energètica de les cases i les empreses ha estat la manca de dades detallades sobre el consum d'energia. La calefacció i la refrigeració representen aproximadament el 50 per cent de tot el consum d’energia als Estats Units, però fins i tot que l’ús d’energia és estacional i l’altre 50% no es descompon massa. Les factures mensuals de serveis només indiquen quina energia total ha consumit una llar en 30 dies, no com es va utilitzar o on es pot malgastar.
És allà on entren les dades grans. Els sensors intel·ligents poden subministrar dades precises per a l’ús d’energia domèstica, el seguiment i l’informació no només de la quantitat d’energia que s’utilitza, sinó quan es produeix l’ús, o fins i tot del que et costa deixar l’escriptori a casa per vuit hores mentre aneu a la feina. Aquestes dades es poden presentar a través de plataformes web i mòbils, permetent als consumidors localitzar els residus d’energia i controlar l’ús d’energia fins i tot quan no són a casa.
Un dels exemples més populars és el termòstat intel·ligent Nest. Dissenyat per antics enginyers d'Apple, el dispositiu aconsegueix els termostats programables, però mai no va aconseguir que sigui prou fàcil d'utilitzar. Us permet mantenir el termòstat marcat en cap moment quan ningú necessita calor o refrigeració addicional i permet que es giri a la temperatura adequada quan ho desitgeu, com ara abans que s’apagui l’alarma del matí o quan torneu a casa de la feina. . A més, el termòstat Nest "aprèn" les vostres preferències i fa ajustaments automatitzats en funció de la vostra configuració històrica.
Aquest tipus de tecnologia es pot utilitzar per a llums més intel·ligents, refrigeradors, portes de garatge, climatitzadors, vaixelles, aspersores de gespa i molt més. També mostra el potencial de les grans dades per crear llars intel·ligents completes amb la màxima eficiència energètica. (Això és part del que s'anomena Internet de les coses. Més informació en Què és el $ # @! Internet of Things ?!)
Retallant residus d’energia industrial
A més de l'eficiència energètica del consumidor, les dades grans poden ajudar a que les empreses utilitzin una gestió energètica més intel·ligent. Amb les dades adequades, les utilitats poden maximitzar l'eficiència per a les xarxes sobrecàrregues i mantenir-les en bon funcionament, sense necessitat de sumar diners a les noves plantes.
Les utilitats mantenen la potència funcionant les 24 hores del dia. Tanmateix, les exigències fluctuants de potència requereixen que tinguin capacitat de recanvi per satisfer els picos de la demanda, com ara al mig d’un calorós dia d’estiu o durant les glaçades nits d’hivern. La solució actual per a la majoria de serveis és l'ús de "plantes en punta". Dormant durant la major part de l’any i costosa d’activar-se, les plantes punta poden costar fins a vuit vegades el nombre de megavatios / hora que l’energia fora del pic, sense oblidar-nos de la contaminació addicional que creen durant el funcionament.
Les dades grans poden reduir o eliminar la dependència de les utilitats en les plantes punta. Mitjançant comptadors intel·ligents i algoritmes que aborden factors exteriors com el clima, les utilitats poden canviar l’ús elèctric no essencial a hores no punta, reduint els picos de demanda màxima i mantenint tot l’ús d’energia a les principals xarxes.
Amb una gestió energètica més intel·ligent, els serveis públics també podrien obtenir valor real de fonts d’energia alternatives com el vent i el solar. Els fluxos de dades grans poden ajudar les utilitats a compensar automàticament els períodes en què no s’està generant energia natural. El modelat predictiu amb big data pot permetre als serveis públics calcular amb exactitud els patrons eòlics i solars i optimitzar el disseny i la ubicació dels aerogeneradors i plaques solars.
The Flip Side: Centres de dades i residus d’energia
Una de les qüestions clau que poden dificultar el potencial de les grans dades per resoldre problemes de malbaratament energètic rau en les dades grans en si, o almenys, en la forma en què es generen les dades grans. Aquestes quantitats inimaginables de dades són produïdes per centres de dades, que per descomptat requereixen energia per funcionar. I molts centres de dades estan gastant més energia del que fan servir.
Igual que les utilitats, els centres de dades estan en funcionament les 24 hores del dia. La calor és un problema greu. Amb centenars de servidors massius que generen calor, les instal·lacions s’han de refrigerar constantment per evitar un desglaç físic de la infraestructura. No obstant això, la majoria de centres de dades no funcionen amb eficiència energètica. De fet, un informe del New York Times de 2012 va comprovar que, en lloc de compensar la demanda canviant, la majoria de centres de dades funcionaven amb la màxima eficàcia 24 hores, i malgastaven el 90% o més de l’energia extreta de la xarxa.
Els centres de dades i l'economia digital consumeixen actualment al voltant del 10% de l'energia mundial. Si es tracta de grans dades per resoldre el problema del malbaratament energètic, la indústria ha de fer pràctiques abans que prediqui i en primer lloc capgirar les seves eines d’eficiència i trobar maneres de reduir els consums d’energia i millorar l’ús general d’energia sense arriscar un lapse d’oferta.
Malgrat aquests obstacles, però, el potencial "verd" de big data és enorme. Potenciar-se en un món més ecològic i més eficient en l’energia pot ser només una qüestió de comprendre millor com fem servir l’energia i on la desaprofitem més sovint.
