Big Data e Electric Utilities

Uma área onde big data tem feito um impacto sobre empresas de energia elétrica é o desenvolvimento de medidores inteligentes. Os medidores inteligentes fornecer uma medida mais precisa do uso de energia, dando muito leituras mais frequentes que os medidores tradicionais. Um medidor inteligente pode dar várias leituras por dia, e não apenas uma vez por mês ou uma vez por trimestre.

A informação recolhida por estes medidores ajudar os clientes a economizar eletricidade (fornecendo-lhes uma imagem mais precisa de seus padrões de consumo). Ele também pode permitir-lhes planejar melhor seu uso de eletricidade para evitar as horas de ponta e economizar dinheiro.

Os medidores inteligentes também fornecem utilitários com várias vantagens:

  • previsões mais precisas sobre a procura de energia no futuro

  • Melhoria na programação de manutenção

  • Aumento da capacidade de detectar a fraude

  • Redução de falhas de energia

  • Melhor conformidade com os requisitos regulamentares

Com medidores inteligentes, serviços públicos pode determinar não só quanta eletricidade está sendo usada, mas a que horas do dia ele está sendo usado. Esta informação é fundamental na previsão da procura de electricidade nas horas de pico. Porque a electricidade não pode ser armazenada, a capacidade deve coincidir com o uso no horário de pico - o resto do tempo, grande parte desta capacidade permanece inativo. Como resultado, os utilitários mais precisão pode medir a demanda de pico, mais eficientemente eles podem planejar para as necessidades de capacidade.

O maior desafio para os utilitários que usam medidores inteligentes é que a quantidade de dados sendo gerados é dramaticamente maior que o valor gerado por medidores tradicionais. Este facto exige uma atualização maciça nas capacidades de muitos utilitários de hardware e software. Outro problema é que os dados a serem recolhidas podem ser provenientes de muitas fontes diferentes, levando a problemas de compatibilidade.

No longo prazo, os investimentos que estão sendo feitos por utilitários em recursos de dados grandes podem acabar economizando dinheiro usando os recursos existentes de forma mais eficiente, reduzindo assim a necessidade de construir nova capacidade.

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