Is het verminderen van energieverspilling een probleem dat big data kan oplossen?

Big data is groot nieuws op meerdere niveaus. Terwijl de meeste bedrijven denken aan big data in termen van hoe het hun bedrijfsresultaten kan verbeteren, kan big data veel meer doen dan gerichter adverteren. Big data zou zelfs een aantal van de grootste problemen op wereldschaal kunnen oplossen, waaronder energieverspilling.

Als het gaat om schone technologie, heeft big data alternatieve energiebronnen en elektrische auto's overtroffen in termen van hun potentieel. De mogelijkheid om enorme hoeveelheden gegevens over energieverbruik te verzamelen en te interpreteren, heeft al geleid tot baanbrekende energiebesparende innovaties voor zowel consumenten als energieleveranciers - en deze technologieën staan ​​op het punt om in de nabije toekomst meer verfijnd en wijdverbreid te worden.

Big data en consumentenefficiëntie

Energie-efficiëntie is een belangrijke kwestie voor veel consumenten en bedrijven. Hoe minder energie ze gebruiken, hoe meer geld ze besparen, dus het loont letterlijk om energieverspilling te verminderen. Afgezien van de dagelijkse energiebesparende gewoonten van het uitschakelen van lichten, apparaten en thuiscomputers wanneer ze niet in gebruik zijn, wenden consumenten zich tot energie-efficiënte modellen voor alles, van garagedeuropeners tot verwarmings- en koelsystemen voor thuis.

Het historische probleem met energie-efficiëntie thuis en op het bedrijfsleven is het ontbreken van gedetailleerde gegevens over energieverbruik. Verwarming en koeling zijn goed voor ongeveer 50 procent van al het energieverbruik in de Verenigde Staten, maar zelfs dat energieverbruik is seizoensgebonden, en de andere 50 procent is niet te ver uitgesplitst. Maandelijkse energierekeningen geven alleen aan hoeveel totale energie een huishouden in 30 dagen heeft verbruikt - niet hoe het is gebruikt of waar het kan worden verspild.

Dat is waar big data binnenkomt. Slimme sensoren kunnen precieze gegevens leveren voor huishoudelijk energieverbruik, volgen en rapporteren niet alleen hoeveel energie wordt gebruikt, maar ook wanneer het gebruik plaatsvindt - of zelfs hoeveel het u kost om uw desktop thuis te laten voor acht uur terwijl je naar je werk gaat. Deze gegevens kunnen worden gepresenteerd via internet en mobiele platforms, zodat consumenten energieverspilling kunnen herkennen en het energieverbruik kunnen beheersen, zelfs als ze niet thuis zijn.

Een populair voorbeeld is de slimme thermostaat van Nest. Ontworpen door voormalige Apple-ingenieurs, bereikt het apparaat wat programmeerbare thermostaten zouden moeten zijn, maar het is nooit gelukt om gebruiksvriendelijk genoeg te maken. Hiermee kunt u de thermostaat ingedrukt houden wanneer niemand extra warmte of koeling nodig heeft en instellen dat deze zichzelf op de juiste temperatuur zet wanneer u dat wilt, zoals net voordat uw ochtendalarm afgaat of wanneer u thuiskomt van het werk . Bovendien "leert" de Nest-thermostaat je voorkeuren en voert hij automatische aanpassingen uit op basis van je historische instellingen.

Dit type technologie kan worden gebruikt voor slimmere lichten, koelkasten, garagedeuren, airconditioners, crock-potten, gazonsproeiers en meer. Het toont ook het potentieel van big data voor het creëren van complete slimme huishoudens met maximale energie-efficiëntie. (Dat is onderdeel van wat het Internet of Things wordt genoemd. Meer informatie in Wat de $ # @! Is het Internet of Things ?!)

Industrieel energieafval verminderen

Naast energie-efficiëntie voor consumenten, kan big data nutsbedrijven helpen slimmer energiebeheer te realiseren. Met de juiste gegevens kunnen nutsbedrijven de efficiëntie van overbelaste netten maximaliseren en soepel laten werken, zonder dat geld in nieuwe fabrieken hoeft te worden gestort.

Hulpprogramma's houden de stroom 24/7 actief. Schommelende stroomvereisten vereisen echter dat ze over reservecapaciteit beschikken om aan de vraag naar pieken te voldoen, zoals in het midden van een warme zomerdag of tijdens ijskoude winternachten. De huidige oplossing voor de meeste hulpprogramma's is het gebruik van "peaking plants". Het grootste deel van het jaar sluimerend en kostbaar om te activeren, kunnen piekende fabrieken tot acht keer het aantal megawatt / uur kosten dan dalurenergie, om nog maar te zwijgen van de extra vervuiling die ze tijdens bedrijf veroorzaken.

Big data kan de afhankelijkheid van nutsbedrijven van peaking plants verminderen of elimineren. Via slimme meters en algoritmen die externe factoren zoals het weer aanpakken, kunnen nutsbedrijven niet-essentieel elektriciteitsgebruik verschuiven naar niet-piektijden, piekpiekpieken verminderen en al het energieverbruik op de hoofdnetwerken houden.

Met slimmer energiebeheer kunnen nutsbedrijven ook echte waarde halen uit alternatieve energiebronnen zoals wind en zon. Big data-feeds kunnen nutsbedrijven helpen automatisch te compenseren voor periodes waarin geen natuurlijke energie wordt gegenereerd. Met voorspellende modellen met big data kunnen nutsbedrijven wind- en zonnepatronen nauwkeuriger berekenen en het ontwerp en de locatie van windturbines en zonnepanelen optimaliseren.

De keerzijde: datacenters en energieverspilling

Een van de belangrijkste problemen die het potentieel van big data om problemen met energieverspilling op te lossen kan belemmeren, ligt in big data zelf, of in ieder geval de manier waarop big data wordt gegenereerd. Deze onvoorstelbare hoeveelheden gegevens worden geproduceerd door datacenters, die natuurlijk energie nodig hebben om te werken. En veel datacenters verspillen meer energie dan ze gebruiken.

Net als hulpprogramma's zijn datacenters 24/7 operationeel. Warmte is een serieus probleem. Met honderden enorme servers die warmte genereren, moeten de faciliteiten constant worden gekoeld om een ​​fysieke ineenstorting van de infrastructuur te voorkomen. Toch draaien de meeste datacenters niet met energie-efficiëntie in gedachten. Uit een rapport van de New York Times uit 2012 bleek zelfs dat in plaats van de veranderende vraag te compenseren, de meeste datacenters 24 uur per dag op maximale efficiëntie draaien - en 90% of meer van de energie verspillen die uit het net wordt gehaald.

Datacenters en de digitale economie verbruiken momenteel ongeveer 10% van de energie in de wereld. Als big data het probleem van energieverspilling wil oplossen, moet de industrie oefenen voordat ze predikt en eerst haar efficiëntietools op zichzelf zetten, en manieren vinden om stroomverbruik te verminderen en het algehele energieverbruik te verbeteren zonder het risico te lopen dat het aanbod uitvalt.

Ondanks deze obstakels is het "groene" potentieel van big data echter enorm. Het aanboren van een groenere, meer energie-efficiënte wereld kan gewoon een kwestie zijn van een beter begrip van hoe we energie gebruiken en waar het meestal wordt verspild.