Álvaro Romero, Data Scientist en el área de Health and Energy Predictive Analytics del IIC, habló sobre la realidad del Big Data en el sector de la Energía y las utilities durante la celebración del I CMS Energy & Utilities Forum Credit & Costumer Connection, evento del que el Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC) ha sido colaborador
El Big Data se favorece de un conjunto de técnicas algorítmicas pensadas para obtener información de valor de los datos. Estas técnicas de tratamiento de grandes volúmenes de datos, más allá de los análisis y herramientas clásicas, pueden aplicarse a cualquier tipo de entorno, pero son especialmente interesantes en el sector energético. ¿Por qué?
Big Data para cubrir las necesidades del sector energético
Las utilities o compañías de servicios energéticos públicos de electricidad, gas o agua conviven en un entorno sumamente competitivo. Usar tecnología Big Data para analizar y exprimir los datos del sector energético es buscar una solución innovadora a los retos actuales que plantea la naturaleza de sus actividades.
Adaptar estas técnicas Big Data al entorno energético es fundamental para ofrecer una solución personalizada a los distintos problemas que tiene el sector eléctrico. En resumen estas son sus necesidades:
- Las empresas productoras tienen que ir al mercado y necesitan predicciones precisas de la generación de sus parques eólicos.
- Los operadores del sistema tiene que conseguir casar la oferta y la demanda en todo momento y, por ello, necesitan predicciones tanto de generación como de demanda.
- Las empresas de transporte, distribución y generación incurren en gastos, por lo general recurrentes y muy altos, para el mantenimiento de sus activos (líneas, transformadores, etc. ―para las dos primeras― y aerogeneradores, placas, etc. ―para las últimas―).
- Las empresas de distribución necesitan detectar el fraude energético y las pérdidas no técnicas que tienen en sus líneas.
El Big Data permite cubrir estas necesidades optimizando sus procesos y rentabilizando la inversión.
Cómo rentabilizar la realidad del Big Data en Energía
Usar algoritmos avanzados permite integrar las tecnologías de la información con las infraestructuras eléctricas actuales de todos los agentes conectados a ellas. Gracias a estas redes inteligentes es posible mejorar la gestión energética para proporcionar un suministro de electricidad seguro, económico y sostenible, que mire por los usuarios y por el medioambiente.
El panorama actual del sector energético necesita conocer en profundidad a sus clientes, sus hábitos de consumo y el tipo de servicio que demandan. La sensorización y digitalización de los procesos aporta una gran cantidad de datos que también es necesario analizar. Conocer la regulación del sistema y adaptarse a su normativa es imprescindible para tener éxito en el sector de la energía y las utilities.
Los nuevos avances tecnológicos (tanto en producción como en almacenamiento), la necesidad de explotar energías renovables, el auge del vehículo eléctrico y el uso cada vez más generalizado de contadores inteligentes nos acercan cada día más a las tan deseadas y eficientes Smart Cities.
Para convertir en realidad las Smart Cities, primero debemos obtener el mayor valor posible de la información, y para ello es necesario aplicar técnicas de análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo.
Implantar una estrategia tecnológica basada en estas y otras técnicas Big Data en Energía consiste en analizar datos, identificar patrones de consumo real, realizar predicciones de demanda y de generación, llevar a cabo mantenimientos predictivos o detectar acciones fraudulentas de manera temprana.
Pensar en el cliente es la clave para rentabilizar el sector energético, tal y como han dejado patente los participantes en el I CMS Energy & Utilities Forum,al que estaban invitadas las comercializadoras de energía y utilities interesadas en rentabilizar el sector implantando una estrategia tecnológica basada en la aplicación de técnicas Big Data.