Чи може вирішити великі дані розрізання енергетичних відходів?

Великі дані - це великі новини на кількох рівнях. Хоча більшість підприємств думають про великі дані з точки зору того, як це може збільшити їхні нижчі рядки, великі дані можуть зробити набагато більше, ніж створювати більш цілеспрямовану рекламу. Насправді великі дані можуть вирішити деякі найбільші проблеми, з якими ми стикаємось у світовому масштабі, включаючи енергетичні відходи.

Що стосується чистої технології, то великі дані перевершили альтернативні джерела енергії та електричні машини за своїм потенціалом. Можливість збирати та інтерпретувати величезну кількість даних про використання енергії вже призвела до проривних енергозберігаючих нововведень як для споживачів, так і для постачальників енергоресурсів - і ці технології можуть стати більш досконалими та широко розповсюдженими в найближчому майбутньому.

Великі дані та енергоефективність на базі споживачів

Енергоефективність є важливим питанням для багатьох споживачів та бізнесу. Чим менше енергії вони використовують, тим більше грошей вони заощаджують, тому це буквально платить за зменшення енерговитрат. Окрім повсякденних звичок енергозбереження вимкнення ліхтарів, приладів та домашніх комп'ютерів, коли вони не використовуються, споживачі звертаються до енергоефективних моделей для всього - від відкриваючих дверей гаражних дверей до систем опалення та охолодження будинку.

Історичною проблемою енергоефективності для дому та бізнесу була відсутність детальних даних щодо споживання енергії. Опалення та охолодження становлять приблизно 50 відсотків всього енергоспоживання у Сполучених Штатах, але навіть це енергоспоживання є сезонним, а інші 50 відсотків не надто розбиті. Щомісячні рахунки за комунальні послуги лише вказують, скільки загальної енергії спожило домогосподарство за 30 днів - а не як воно було використано або де його можна витратити.

Ось тут надходять великі дані. Смарт-датчики можуть надати точні дані для використання енергії в побуті, відстежуючи та повідомляючи не тільки про те, скільки енергії використовується, але і коли відбувається її використання, або навіть скільки коштує вам залишити робочий стіл вдома для вісім годин, поки ви йдете на роботу. Ці дані можуть бути представлені через веб-та мобільні платформи, що дозволяє споживачам помічати відходи енергії та контролювати споживання енергії навіть тоді, коли їх немає вдома.

Один із популярних прикладів - розумний термостат Nest. Пристрій, розроблений колишніми інженерами Apple, реалізує те, що передбачалося програмувати термостатами, але так і не встиг зробити достатньо зручним для користувачів. Це дозволяє тримати набір термостата, коли нікому не потрібно зайвого тепла чи охолодження, і налаштувати його, щоб він перетворився на потрібну температуру, коли ви цього хочете, наприклад, перед тим, як згасне ранковий сигнал тривоги або коли ви повернетесь додому з роботи . Крім того, термостат Nest "вивчає" ваші вподобання та робить автоматичні налаштування на основі ваших історичних налаштувань.

Цей тип технології може бути використаний для розумніших ліхтарів, холодильників, гаражних дверей, кондиціонерів, горщиків, газонних дощовиків тощо. Це також показує потенціал великих даних для створення повноцінних розумних домогосподарств, які працюють на максимальній енергоефективності. (Це частина того, що називається Інтернет речей. Докладніше про те, що $ # @! Інтернет речей ?!)

Різання відходів промислової енергії

Окрім споживчої енергоефективності, великі дані можуть допомогти комунальним підприємствам реалізувати розумніший енергоменеджмент. За допомогою правильних даних, утиліти можуть досягти максимальної ефективності для перевантажених мереж і безперебійно працювати, без необхідності занурювати гроші в нові установки.

Утиліти підтримують живлення 24/7. Однак коливальні вимоги до потужності вимагають, щоб вони мали запасну ємність для задоволення шипів попиту, наприклад, в середині спекотного літнього дня або через морозні зимові ночі. Поточним рішенням для більшості комунальних підприємств є використання «пікових рослин». Спокійні протягом більшої частини року та дорогі до їх активації пікові установки можуть коштувати в вісім разів більше мегаватт / годину, ніж енергія поза піком, не кажучи вже про додаткове забруднення, яке вони створюють під час експлуатації.

Великі дані можуть знизити або усунути надійність комунальних підприємств на максимум рослин. Завдяки розумним лічильникам та алгоритмам, що стосуються зовнішніх факторів, таких як погода, комунальні підприємства можуть перенести несуттєве споживання електроенергії на не пікові часи, зменшуючи пікові вимоги попиту та зберігаючи все споживання енергії на основних мережах.

Завдяки розумнішому управлінню енергією, комунальні послуги також можуть отримати реальну цінність від альтернативних джерел енергії, таких як вітер та сонячна енергія. Великі канали даних можуть допомогти комунальним підприємствам автоматично компенсувати періоди, коли природна енергія не виробляється. Прогностичне моделювання з великими даними може дозволити комунальним підприємствам точніше обчислювати вітрові та сонячні структури та оптимізувати дизайн та розташування вітрогенераторів та сонячних батарей.

Зворотний бік: центри обробки даних та енергетичні відходи

Одне з ключових питань, яке може перешкоджати потенціалу великих даних для вирішення проблем енерговитрат, полягає в самих великих даних або, принаймні, у створенні великих даних. Ці немислимі обсяги даних виробляються центрами обробки даних, які, звичайно, потребують енергії для роботи. І багато центрів обробки даних витрачають більше енергії, ніж вони використовують.

Як і утиліти, центри обробки даних працюють і працюють цілодобово. Тепло - серйозне питання. Завдяки сотням масивних серверів, що виробляють тепло, споруди повинні постійно охолоджуватися, щоб запобігти фізичному краху інфраструктури. Однак більшість центрів обробки даних не мають на увазі енергоефективності. Насправді, у звіті New York Times за 2012 рік було встановлено, що замість компенсації зміщення попиту більшість центрів обробки даних працюють з максимальною ефективністю цілодобово - і витрачають 90% або більше енергії, виведеної з електромережі.

В даний час центри обробки даних та цифрова економіка споживають близько 10% світової енергії. Якщо великі дані мають вирішити проблему енерговитрат, промисловість повинна практикуватись, перш ніж вона проповідує і спочатку перетворить інструменти ефективності на себе, а також знайти способи зменшити енергозатрати та покращити загальне споживання енергії, не ризикуючи простроченням постачання.

Однак, незважаючи на ці перешкоди, "зелений" потенціал великих даних є величезним. Потрапити в екологічно чистий, енергоефективніший світ може бути просто питанням кращого розуміння того, як ми використовуємо енергію і де вона найчастіше витрачається.