Является ли сокращение затрат энергии проблемой, которую могут решить большие данные?

Большие данные - это большие новости на разных уровнях. В то время как большинство компаний думают о больших данных с точки зрения того, как они могут повысить их итоги, большие данные могут сделать гораздо больше, чем создавать более целенаправленную рекламу. Фактически, большие данные могут решить некоторые из самых больших проблем, с которыми мы сталкиваемся в глобальном масштабе, включая потери энергии.

Когда дело доходит до чистых технологий, большие данные превзошли альтернативные источники энергии и электромобили с точки зрения своего потенциала. Возможность собирать и интерпретировать огромные объемы данных об использовании энергии уже привела к прорывным инновациям в области энергосбережения как для потребителей, так и для поставщиков энергии, и эти технологии должны стать более сложными и широко распространенными в ближайшем будущем.

Большие данные и энергоэффективность на стороне потребителя

Энергоэффективность является важной проблемой для многих потребителей и предприятий. Чем меньше энергии они используют, тем больше денег они экономят, поэтому это буквально выгодно для сокращения потерь энергии. Помимо повседневных энергосберегающих привычек выключения света, приборов и домашних компьютеров, когда они не используются, потребители обращаются к энергосберегающим моделям для всего - от открывателей гаражных ворот до систем отопления и охлаждения дома.

Историческая проблема энергоэффективности дома и бизнеса заключалась в отсутствии подробных данных о потреблении энергии. На отопление и охлаждение приходится примерно 50 процентов всего потребления энергии в Соединенных Штатах, но даже это потребление энергии носит сезонный характер, а остальные 50 процентов не разбиваются слишком далеко. Ежемесячные счета за коммунальные услуги указывают только на то, сколько всего энергии было использовано домохозяйством за 30 дней, а не на то, как оно использовалось или где оно могло бы быть потрачено впустую.

Именно здесь поступают большие данные. Интеллектуальные датчики могут предоставлять точные данные для потребления энергии в домашних условиях, отслеживая и сообщая не только о том, сколько энергии используется, но и когда это происходит - или даже о том, сколько вам стоит оставить свой рабочий стол дома для восемь часов, пока вы идете на работу. Эти данные могут быть представлены через веб-сайты и мобильные платформы, что позволяет потребителям обнаруживать потери энергии и контролировать использование энергии, даже когда они не дома.

Одним из популярных примеров является интеллектуальный термостат Nest. Разработанное бывшими инженерами Apple, устройство выполняет то, что предполагалось программировать термостаты, но так и не смогло сделать его достаточно удобным для пользователя. Он позволяет держать термостат в выключенном состоянии, когда никому не требуется дополнительное тепло или охлаждение, и устанавливать его на нужную температуру, когда вы этого хотите, например, перед тем, как сработает утренний будильник или когда вы вернетесь с работы домой., Кроме того, термостат Nest «изучает» ваши предпочтения и выполняет автоматические настройки на основе ваших исторических настроек.

Этот тип технологии может быть использован для более интеллектуального освещения, холодильников, гаражных ворот, кондиционеров, мультиварок, разбрызгивателей для газонов и многого другого. Это также показывает потенциал больших данных для создания полноценных умных домохозяйств, работающих с максимальной энергоэффективностью. (Это часть того, что называется Интернетом вещей. Узнайте больше в разделе Что такое $ # @! Что такое Интернет вещей ?!)

Сокращение промышленных отходов энергии

В дополнение к энергоэффективности потребителей большие данные могут помочь коммунальным предприятиям реализовать более рациональное управление энергопотреблением. Имея правильные данные, коммунальные службы могут максимизировать эффективность перегруженных энергосистем и поддерживать их бесперебойную работу без необходимости вкладывать деньги в новые заводы.

Коммунальные службы работают круглосуточно. Тем не менее, колебания спроса на электроэнергию требуют от них наличия резервных мощностей для удовлетворения пиков спроса, например, в середине жаркого летнего дня или в морозные зимние ночи. Современным решением для большинства коммунальных предприятий является использование «пиковых растений». Неактивные в течение большей части года и дорогостоящие в эксплуатации пиковые установки могут стоить в восемь раз больше мегаватт / час, чем непиковая энергия, не говоря уже о дополнительном загрязнении, которое они создают во время работы.

Большие данные могут уменьшить или устранить зависимость коммунальных предприятий от пиковых растений. С помощью интеллектуальных счетчиков и алгоритмов, учитывающих внешние факторы, такие как погода, коммунальные службы могут перенести ненужное потребление электроэнергии на непиковое время, уменьшив пики пикового спроса и сохранив все энергопотребление в главных сетях.

При более рациональном управлении энергией коммунальные услуги могут также получить реальную выгоду от альтернативных источников энергии, таких как ветер и солнечная энергия. Большие потоки данных могут помочь коммунальным службам автоматически компенсировать периоды, когда природная энергия не генерируется. Прогнозирующее моделирование с большими данными может позволить коммунальным предприятиям более точно рассчитывать характеристики ветра и солнца, а также оптимизировать конструкцию и расположение ветровых турбин и солнечных панелей.

Обратная сторона: центры обработки данных и энергетические отходы

Одна из ключевых проблем, которая может препятствовать потенциалу больших данных для решения проблем энергетических потерь, заключается в самих больших данных или, по крайней мере, в способе генерирования больших данных. Эти невообразимые объемы данных производятся центрами обработки данных, которые, конечно, требуют энергии для работы. И многие центры обработки данных тратят больше энергии, чем используют.

Как и коммунальные услуги, дата-центры работают круглосуточно и без выходных. Тепло это серьезная проблема. Сотни огромных серверов, вырабатывающих тепло, должны постоянно охлаждаться, чтобы предотвратить физическое разрушение инфраструктуры. Однако большинство центров обработки данных работают не с учетом эффективности использования энергии. Фактически, в отчете New York Times за 2012 год было установлено, что вместо компенсации изменяющегося спроса большинство центров обработки данных работают с максимальной эффективностью круглосуточно и тратят 90% или более энергии, потребляемой сетью.

Центры обработки данных и цифровая экономика в настоящее время потребляют около 10% мировой энергии. Если большие данные предназначены для решения проблемы потерь энергии, отрасль должна практиковаться, прежде чем проповедовать и сначала включить свои инструменты эффективности на себя, а также находить способы уменьшить потребление энергии и улучшить общее потребление энергии, не рискуя при этом прекратить поставки.

Однако, несмотря на эти препятствия, «зеленый» потенциал больших данных огромен. Прикосновение к более экологичному, более энергоэффективному миру может стать вопросом лучшего понимания того, как мы используем энергию и где она чаще всего расходуется впустую.