El mundo de la energía, en todos sus sentidos, sin excepción, está estrechamente vinculado a los temas de la innovación digital y se enfrenta a lógicas que conducen a una energía impulsada por los datos. Ya se trate de productores, distribuidores, organizaciones, ciudadanos privados o empresas de servicios, lo digital está entrelazado de muchas maneras diferentes con la gestión de la energía.
El objetivo de que más que otros haya visto crecer y difundirse el papel de la innovación digital lo representa, sin duda, la eficiencia energética. El logro de este objetivo, que tomamos por simplicidad, por ejemplo, es el resultado de una recopilación de datos amplia y precisa y de un análisis e interpretación igualmente cuidadosos que permiten entregar a las personas (o a los propios sistemas, según sea el caso) aquellas indicaciones que permiten reducir el consumo de energía con los mismos objetivos (es decir, cumpliendo con los estándares de capacidad de producción de las empresas o la necesidad de confort en los hogares, etc.).
El camino iniciado gracias a los temas y objetivos de la eficiencia energética y los objetivos de la descarbonización ha permitido acumular una riqueza de datos extraordinaria y, gracias al análisis de estos datos, se ha desarrollado una riqueza igualmente importante de modelos interpretativos que permiten a las empresas, organizaciones e individuos aumentar sus conocimientos en relación con los mejores métodos de uso de la energía.
Análisis para energía o energía basada en datos
La analítica para la energía debe entenderse como la metodología que ha permitido transformar la forma en que las empresas operan en el sector energético y representa, ante todo, una herramienta para recopilar y analizar datos y para disponer, gracias al papel de la Inteligencia Artificial, de los conocimientos que permiten optimizar el rendimiento operativo, reducir los costes y mejorar la sostenibilidad, tanto en las empresas de fabricación como entre los usuarios de energía.
Analytics for Energy se refiere principalmente a un enfoque tecnológico que, gracias a las técnicas de aprendizaje automático e inteligencia artificial, permite predecir el comportamiento futuro en términos de capacidad de producción y consumo, lo que permite tomar decisiones estratégicas más confiables y optimizaciones operativas más precisas.
Cómo funciona la energía basada en datos
La energía impulsada por datos representa un enfoque proactivo de la gestión de la energía que hace hincapié en la sostenibilidad.
El factor propicio viene determinado por el análisis de grandes volúmenes de datos, de los que se extraen las evidencias y los conocimientos que se ponen directamente a disposición de un proceso de toma de decisiones que, por lo tanto, está en condiciones de actuar con precisión para optimizar la producción, la distribución y el consumo de energía.
Este enfoque se basa en varios factores clave y diferentes tecnologías que determinan su eficacia y potencial de transformación.
El papel del Internet de las cosas
La recopilación de datos en tiempo real a través de sensores y dispositivos IoT de Internet de las cosas instalados en plantas de producción, redes de distribución y en los consumidores finales, permite una lectura detallada y actualizada en tiempo real de las dinámicas que rigen la demanda y el suministro de energía.
Gracias a estos datos, es posible alimentar sistemas basados en algoritmos de análisis predictivo mediante los cuales se pueden predecir (y gestionar) los picos de consumo, identificar las ineficiencias y planificar las intervenciones de mantenimiento, todo ello con beneficios claramente medibles en términos de reducción de residuos y reducción de los costes operativos.
El análisis de macrodatos como base de la energía impulsada por los datos
El análisis de grandes volúmenes de datos, en el sentido del análisis de macrodatos, permite a las empresas del sector energético monitorizar los flujos de energía en tiempo real, formular previsiones de demanda y optimizar el suministro.
Estos objetivos permiten no solo mejorar los resultados económicos y reducir los residuos, sino también mejorar la estabilidad y la fiabilidad de la red e integrar eficazmente las fuentes de energía renovables, teniendo en cuenta que se trata de una producción sujeta a un gran número de variables que dependen en gran medida de las condiciones meteorológicas.
Un trabajo cuidadoso en el análisis de Big Data permite identificar y reducir las pérdidas de energía a lo largo de la cadena de distribución, permite detectar ineficiencias y fallas en tiempo real, reducir los tiempos de intervención y mejorar el mantenimiento y el rendimiento de las infraestructuras.
Por lo tanto, el análisis de macrodatos desempeña un papel clave también en términos de conocer las preferencias y los hábitos de los consumidores finales. Gracias a un análisis eficaz de los datos procedentes de la demanda, es posible actuar a nivel de personalización de la experiencia del cliente.
Mediante el análisis de los patrones de consumo (resultado del trabajo de la Inteligencia Artificial), es posible ofrecer tarifas dinámicas y soluciones personalizadas que fomenten un uso más eficiente y consciente de la energía, contribuyendo a reducir la carga en la red durante los picos de demanda y creando las condiciones para un desarrollo sostenible en el campo energético.
Energía impulsada por datos: gestión de datos a gran escala
La gestión de los datos energéticos a gran escala abre la puerta a nuevas formas de innovación en términos de servicios energéticos. En el caso específico de la gestión de la demanda y el almacenamiento de energía, es posible definir con precisión las formas de optimización gracias a la previsión precisa de los flujos de energía. Un camino que permite no solo aumentar la eficiencia del sistema energético, sino también facilitar la adopción de tecnologías limpias y renovables.
Otro aspecto importante que surge gracias al análisis de macrodatos se refiere a la contribución que puede proporcionar a la sostenibilidad y, más precisamente, a la reducción de la huella de carbono del sistema energético, respaldando los objetivos globales de reducir las emisiones de gases de efecto invernadero y combatir el cambio climático.
Inteligencia artificial y aprendizaje automático
La Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático son, a su vez, tecnologías habilitantes para el procesamiento e interpretación de los datos disponibles para las empresas. La IA, en particular, permite identificar patrones, modelos o principios en los que se basan las intuiciones mediante los cuales se modifican el consumo y la producción. Gracias a estas tecnologías, la eficiencia de las redes de energía se puede mejorar significativamente, desde la generación hasta la distribución y el consumo final.
La personalización de las tarifas de energía representa otro aspecto fundamental sobre el que la Inteligencia Artificial ofrece una contribución que se suma a la del Big Data Analytics. El análisis cada vez más preciso de los datos de consumo y la identificación de patrones cada vez más refinados permiten ofrecer a los consumidores tarifas dinámicas que fomenten el uso de energía en momentos de menor demanda, contribuyendo al equilibrio de la red y promoviendo un consumo más consciente y sostenible.
Gracias también a estos factores, el análisis de datos masivos y la Inteligencia Artificial permiten crear las condiciones para una integración real de las diversas fuentes de energía renovables en la combinación energética. La variabilidad intrínseca de fuentes como la solar y la eólica exige una supervisión y una gestión de datos cada vez más sofisticadas para optimizar la producción en función de las condiciones meteorológicas y la demanda.
Como se indica en el gráfico de la inauguración del servicio, el uso de la Inteligencia Artificial en el mundo de la energía está creciendo significativamente, con tasas de crecimiento de la CAGR que alcanzan el 25 % en la zona de Asia Pacífico y superan el 23 % en Norteamérica.
Ciberseguridad: preste atención a las amenazas que acompañan a la energía impulsada por los datos
Las oportunidades que ofrece la energía impulsada por los datos son decididamente importantes y están aportando muchas ventajas importantes a las empresas y al planeta.
Sin embargo, además de estas ventajas, como en todas las vías de digitalización y desmaterialización, también existen una serie de riesgos y amenazas. Este es un tema que se relaciona en particular con la ciberseguridad. Este es un tema que abarca la protección de los datos recopilados y analizados, la protección de las infraestructuras críticas y la privacidad de los consumidores.
La transición a un sistema energético basado en los datos no puede separarse de un análisis cuidadoso de la gestión de riesgos, que incluya el análisis de las tecnologías avanzadas, las estrategias innovadoras de gestión de datos y un compromiso continuo con la protección y la seguridad de los datos.
Energía basada en datos y energías renovables
El enfoque de la gestión de la energía basado en los datos es absolutamente decisivo para la gestión específica de las energías renovables. La gestión y la optimización de las numerosas variables que caracterizan a las fuentes de energía renovables, como la solar y la eólica, solo son posibles gracias a la capacidad de predecir con mayor precisión la disponibilidad de energía renovable y de adaptar la producción y la distribución en consecuencia.
Pero la energía impulsada por datos, gracias a la inteligencia artificial, abre sobre todo nuevas perspectivas para el desarrollo de sistemas tarifarios dinámicos, que alientan a los consumidores a utilizar energía renovable en momentos de mayor disponibilidad, contribuyendo, con su participación directa, a un uso más equilibrado y sostenible de los recursos energéticos.
Las ventajas de Analytics for Energy para las empresas
En el caso del mundo de la fabricación, gracias a la digitalización de los sistemas de producción y la disponibilidad de sensores IoT, las empresas pueden generar una gran cantidad de datos relacionados con el consumo de energía en tiempo real.
Los modelos de energía basados en datos, mediante algoritmos avanzados, permiten disponer de modelos de consumo, mejorar los procesos en función del consumo detectado, predecir las tendencias futuras y conocer con precisión el peso de los costes de energía y las emisiones de CO2 por unidad de producto.
Además de fomentar un uso más racional de la energía, el modelo de energía basada en datos contribuye, junto con otras formas de fabricación inteligente, a optimizar la producción en función de la demanda prevista. A largo plazo, se traduce en la posibilidad de crear procesos de producción sostenibles con una reducción de los costes operativos y una mayor competitividad en el mercado.
Fábrica impulsada por datos y energía impulsada por datos
La energía impulsada por los datos representa un factor propicio para la transformación industrial en general y para el mundo de la fabricación en la dirección trazada por los modelos de la Industria 5.0.
Si la transformación industrial, basada en la cuarta revolución industrial o la Industria 4.0, se basó en la integración de tecnologías digitales avanzadas, como el Internet de las cosas, el análisis de datos y la inteligencia artificial en los procesos de producción, uno de los próximos pasos lo representan las cuestiones de la sostenibilidad y los conceptos que forman parte de la energía impulsada por los datos. Es decir, a todos aquellos puntos que hacen del análisis de datos el punto de apoyo para optimizar el uso de la energía, especialmente la que proviene de fuentes renovables.
El verdadero factor clave ya no es solo la eficiencia energética, sino la optimización responsable de los procesos industriales para contribuir a reducir tanto la huella de carbono industrial como la de cada producto individual.
Se trata de una transformación industrial mucho más compleja que abre la puerta no solo a las formas de mejora de los modelos tradicionales, sino también a la experimentación e implementación de nuevos modelos de negocio, como en el caso de la servitización.
Además, la posibilidad de implementar sistemas de energía como un servicio, o como energía como servicio (EaaS), permite a las empresas acceder a nuevas soluciones energéticas personalizadas y flexibles que son funcionales a los modelos de producción basados a su vez en la prestación de servicios. Los resultados pueden tener repercusiones diferentes, como en el caso del desarrollo de infraestructuras energéticas inteligentes dentro de las instalaciones de producción. Estas son perspectivas en las que se configuran soluciones de autoproducción y consumo capaces de autorregularse en función de los objetivos de producción de la planta y las posibilidades de producción de energía, creando las condiciones, basadas en datos, para un camino que conduzca a la creación de fábricas sostenibles y de impacto cero.
Fuente: ESG360.it, Network Digital360
