No es un secreto que la generación de energía constituye una de las mayores preocupaciones de las actuales economías. En la escena global, sobresalen políticas en torno a energías renovables, como las existentes en la Unión Europea. Pero asistimos a importantes paradojas geopolíticas, donde las industrias tradicionales (como el petróleo) se mantienen y profundizan de la mano de los nuevos paradigmas tecnológicos. ¿Cómo participa el análisis de datos en la generación de energías?
Naturalmente, la generación de energía renovable también utiliza sistemas creados sobre analítica de datos. Por ejemplo, en un parque eólico, el estudio de los datos es muy importante para generar predicciones sobre la cantidad de energía que se producirá en un X período de tiempo. Recordemos que en los modelos productivos actuales, conocer la cantidad de energía que va a generarse tiene una relación directa con el precio de la misma y el comportamiento del mercado.
La estimación de producción por horas es un criterio aplicado en las energías renovables dentro de la Unión Europea. Esto también tiene un impacto en los programas de trabajo: Big Data, Data Science e inteligencia artificial están permitiendo predecir en qué puntos de la red eléctrica pueden producirse incidencias o demandas de mantenimiento.
Respecto al propio funcionamiento de la red, la implantación de contadores inteligentes está permitiendo estimaciones muy detalladas y avisos sobre aumentos extraños del consumo respecto al tamaño real. Los contadores inteligentes son, sencillamente, recolectores de datos susceptibles de ser analizados. Datos en tiempo real + algoritmos de inteligencia artificial ubican la planificación de la producción y su control en un umbral totalmente nuevo.
Una de las cosas que ha permitido la acelerada digitalización, con el análisis de datos inteligente en el centro, es la construcción de modelos virtuales, simulaciones, etc. Esto ha facultado a los analistas para explorar a una mayor profundidad el funcionamiento de cualquier proceso industrial, la generación de energías es uno de los ámbitos donde se utilizan estas tecnologías propias del Big Data y el Data Science. Cuando ocurre cualquier incidencia en la realidad y los datos se transmiten a la modelización digital, se abre uno de los principales fines del pensamiento científico: la predicción acerca de los cambios y evolución del sistema en el tiempo.
BIG DATA EN LA GENERACIÓN DE ENERGÍA
Big Data y Data Science tienen cierta aplicabilidad obvia en la obtención de energías, por ejemplo, análisis de datos para encontrar patrones de comportamiento y, como antes hemos nombrado, crear modelos predictivos. Esto se engrana, claramente, con la gestión y eficiencia en la utilización de recursos.
Pero todo lo anterior tiene ramificaciones de segundo y tercer nivel, donde los profesionales 100% enfocados al análisis de datos, han venido a marcar un antes y un después. En efecto, hablamos de aplicabilidad matemática y estadística en la optimización de procesos. Después de todo, el gran esfuerzo de la digitalización se vaciará de sentido si no se traduce en eficiencia.
Esto también involucra sostenibilidad y mantenimiento, tenemos un ejemplo de gran relevancia actual en el diagnóstico por imagen, desprendido de herramientas y metodologías inherentes al Big Data y el Data Science. Igualmente, debe nombrarse el mantenimiento predictivo, naturalmente, alcanzado gracias al análisis de datos.
En conclusión, el sector energético es muy sensible a los procesos de digitalización, a la vez que uno de los nichos más interesantes y prometedores para desarrollo profesional ligado al Big Data y el Data Science.
Experto, Especialista y Máster en Big Data y Data Science de la UNED:
CONVOCATORIA 2024 - MATRÍCULA ABIERTA