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Big data y predicción de energía


Que el Big Data tiene infinitas aplicaciones no es algo novedoso como tampoco lo es el hecho de que puede aportar grandes beneficios al sector de las Utilities. Hablamos en concreto de la industria de la energía. Los beneficios son aplicables a las diferentes etapas de producción.

En cuanto a la primera de ellas, destacamos que una de las principales conclusiones que se extraen de los estudios del mercado energético es que uno de los aspectos a mejorar en toda la industria es el uso o la implementación de las nuevas tecnologías y claro, una de ellas es el famoso Big Data.

Todas las instalaciones, independientemente del tipo de energía que usen, generan una gran cantidad de datos pues hablamos de monitoreo, sensores, datos climatológicos y un largo etcétera. Todo ello nos viene a indicar que el Big Data tiene uso en cuanto a lograr una mayor eficiencia en la producción de energía y su optimización en la fase de comercialización e intercambio de energía.

En realidad, todos nosotros intentamos hacer un ejercicio de Big Data doméstico cuando por ejemplo llega el verano, suben las temperaturas y notamos un aumento en nuestro gasto energético pues el número de dispositivos que conectamos es mayor. La clave estaría en poder saber cuánto gasta cada uno de ellos y cómo podríamos ahorrar en la factura.

Hay técnicas que está claro que contribuyen al ahorro, como puede ser apagar los dispositivos cuando no se utilicen o establecer una temperatura estable para ser más eficientes, no obstante, medir el consumo parece una tarea más complicada.

Esta tarea que a nosotros nos resulta casi imposible es algo ya común para las compañías pues cuentan con contadores eléctricos que registran con todo detalle el gasto de cada dispositivo, es decir, recopilan enormes cantidades de información que guardan los patrones de comportamiento en cuanto al consumo de energía que realizamos.

Así damos un paso más en el proceso de producción. Hoy en día, es posible (y de hecho así es) medir y analizar esos datos que se quedan registrados en los dispositivos y que llegan a las compañías de energía, que utilizan herramientas de Big Data para optimizar la comprar de energía.

Esto lo consiguen desarrollando modelos matemáticos y técnicas de data mining para extraer información relevante y predecir el consumo. Además con técnicas de machine learning se pueden automatizar estos procesos y aprender de los resultados siendo cada vez más eficientes.

Aquí llegamos a un punto esencial, el proceso de compra. El proceso de compra de energía es vital para las compañías eléctricas porque adquieren la energía en base a las predicciones de consumo. Cuanto mayor sea la precisión más podrán ajustar la compra. Como consecuencia de una mayor eficiencia en toda la cadena de suministro todos esperamos que el uso de la tecnología traiga consigo un mayor ajuste en la factura de los consumidores finales.

RESUMEN

El Big Data y el uso de técnicas como el Data Mining o Machine Learning no son novedad ni tampoco que sea algo de lo que el sector de las Utilities pueda aprovecharse, como es el caso de la industria de la energía. En este sector, las empresas utilizan herramientas de Big Data en las diferentes etapas del proceso productivo, desde la producción energía hasta la predicción con advance analytics y forecasting para la compra de energía.
Cuanto mayor sea la precisión de estas técnicas más podrán ajustar la compra. Como consecuencia de una mayor eficiencia en toda la cadena de suministro todos esperamos que el uso de la tecnología traiga consigo un mayor ajuste en la factura de los consumidores finales.

 

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

Msmk, (2015), 19 de agosto de 2015, Predecir el consumo de luz mediante el uso de big data.

R. Rodríguez Marcía, 29 de Enero de 2016, Big Data en las energías renovables.

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