Big Data en las energías renovables.

El estudio de las energías renovables tradicionalmente se enfoca en el estudio del recurso, mejoras de eficiencia en los equipos, discusión sobre las políticas y primas que corresponden y al diseño de las instalaciones que trabajaran con estas tecnologías. Todos estas prácticas han logrado que en los últimos años se incremente el conocimiento sobre las energías renovables y el porcentaje de energía que se obtiene de estas en cada país, sin embargo, la industria de las renovables como toda industria, tiene áreas de mejora y de implementación de las nuevas tecnologías, una de ellas es el uso de Big Data.

Todas las instalaciones generadoras, independientes de la tecnología que utilicen (solar fotovoltaica, térmica, eólica, hidráulica, geotérmica) trabajan con una gran cantidad de datos; la empresa Par-Stream, utiliza estos registros de terabytes o petabytes para realizar análisis en tiempo real de las variables de funcionamiento de los equipos en uso en la instalación, datos meteorológicos, información de consumo eléctrico actual en la red y logra analizar estos datos para dar medidas de optimización en la producción, realizar mantenimientos predictivos para reducir tiempos de paro y costes de producción.Otra aplicación de Big Data en las renovables es la de proveer una herramienta que mejore la capacidad de predicción de los recursos como el sol o el viento. IBM ha desarrollado una aplicación llamada The Hybrid Renewable Energy Forecasting Solution  (HyRef) que utiliza datos de equipos de monitoreo como cámaras que siguen el movimiento de las nubes, datos meteorológicos, sensores en aerogeneradores para monitorear velocidad, dirección y temperatura del viento, y realizar una predicción de condiciones hasta un mes en adelantado, este mejor uso del recurso supone una aprovechamiento de un 10% extra de energía.

 

big data

En el mismo ámbito de la predicción de condiciones un grupo de investigadores ha desarrollado el llamado Vi-POC (Virtual Power Operating Center) que recopila variables de instalaciones fotovoltaicas, eólicas, cogeneración, biomasa y predicción del clima. El módulo de análisis utiliza:

  1. Mondrian as OLAP Server
  2. Hive as Query Executor on Hadoop MapReduce
  3. HBase as NoSQL Data Storage

Para generar resultados que pueden ser utilizados en los mercados eléctricos, bolsa y balanceo del mercado eléctrico. En conclusión, las aplicaciones que tiene el uso de Big Data en las energías renovables pueden colaborar en gran manera a la mejora de las eficiencias en producción, desarrollo de tecnologías y optimización en la comercialización e intercambio de energía en las redes.


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