Comunicación presentada al III Congreso Ciudades Inteligentes:
Autor
Carlos Pequerul Herrero, Responsable Área Smartbuilding y Eficiencia Energética, CIC Consulting Informático de Cantabria
Resumen
La Energía se ha convertido en uno de los principales asuntos de interés a nivel mundial y uno de los pilares esenciales del actual desarrollo económico de nuestra sociedad. En un escenario marcado por la dependencia energética, la seguridad del suministro y la sostenibilidad, el ahorro y la eficiencia energética se convierten en una premisa de la política energética de un país. La dependencia energética de los combustibles fósiles es una de las grandes lacras del siglo XXI en el marco del desarrollo económico, político y social de un país con escasez de estas fuentes de energía. De ahí, la necesidad de invertir esfuerzos en la re-estructuración de un nuevo modelo energético que mejore la eficiencia operativa en toda la cadena de valor, desde la generación energética hasta el análisis de la demanda de consumo energético pasando por la distribución y comercialización. Existe una enorme disyuntiva entre el inminente crecimiento de la demanda de la energía (crecimiento de la población mundial y desarrollo económico y social de países super-poblados) y la escasez de recursos energéticos para afrontar dicha demanda, esto es una realidad y la tecnología puede ofrecer soluciones capaces de paliar esta disyuntiva. La tecnología Big Data permite analizar grandes volúmenes de datos de orígenes de información heterogéneos con el objetivo de ofrecer estrategias optimizadas en la toma de decisiones claves para obtener un objetivo específico, “Reducir el consumo energético y mejorar la eficiencia del uso de la energía”.
Palabras clave
Big Data, Modelo Energético, Eficiencia Energética, Energías Renovables, Dependencia Energética
Introducción – Situación energética actual
Según el centro de noticias de la ONU (Centro de Noticias de la ONU,2014), el 54% de la población mundial reside en zonas urbanas y la perspectiva a futuro es que en el año 2050 pase a ser un 66%. La tendencia imparable que experimenta la sociedad de residir en las ciudades marca una nueva realidad que hay que afrontar desde todos los ámbitos. La filosofía de cualquier ciudad inteligente es crear un entorno sostenible e innovador que funcione de forma eficiente a todos los niveles.
En este sentido, surge una disyuntiva real que se presenta como primer foco a tratar en el marco de todo modelo energético: ¿Será posible cubrir la demanda energética inminente que se espera en los próximos años asegurando una calidad de suministro y sin dañar el medioambiente? Con el actual modelo energético basado en un elevado porcentaje en fuentes de energía fósiles y sin centrar la atención en el análisis en profundidad de la demanda energética, la respuesta es no.
Se incrementa la demanda de energía porque se incrementa la población mundial, pero sin embargo cada vez es mayor la escasez de fuentes de energía fósil que sean capaces de cubrir esta demanda.
En este marco, la tecnología juega un papel primordial poniendo al servicio de la ciudadanía, herramientas de gestión que permiten lograr la mejora del rendimiento y la eficiencia operativa continua en los procesos y servicios de consumo energético (demanda de los hogares, el funcionamiento de su industria, la movilidad de sus ciudadanos, la tranquilidad de sus calles o la fiabilidad de sus comunicaciones).
Las variables de nuestro entorno se incrementan conforme aumenta la densidad de población y el desarrollo económico de una urbe y por ende, la necesidad de analizar y monitorizar nuestro entorno para hacer más eficientes los procesos de consumo energético.
Por lo tanto, parece una ecuación en la que las variables están claramente identificadas (Producción energética, fuentes de energía, demanda energética). El objetivo es reducir la demanda energética sin perder el confort que la energía aporta en nuestra sociedad, para ello se debe definir un consumo energético sostenible y racional identificando y analizando patrones de consumo, consumos anómalos y la influencia de las variables del entorno en dicho consumo. De nada sirve utilizar fuentes de energía sostenibles y renovables que alimentan un sistema de calefacción si se tiene la “ventana abierta”.
Si bien es cierto que en el actual modelo energético, cada vez más se van incorporando nuevos modelos de generación energética basados en fuentes de energía renovables conformando como tal un mix energético variado, es necesario que cada vez más se invierta en este tipo de fuentes de energía renovable construyendo políticas y legislaciones que favorezcan dicha implantación.
Tan importante es trabajar y aunar esfuerzos en la línea de generación energética como en la línea de conseguir hacer más eficiente todos los procesos de la cadena de valor del modelo energético. La tecnología permite trabajar en ambas líneas ofreciendo herramientas capaces de hacer más eficientes todos los procesos, esta tecnología es el Big Data.
Reestructuración del modelo energético
Por tanto, las líneas de trabajo para re-estructurar el modelo energético que deberá ser de capaz de dar cobertura al aumento de la demanda energética que se espera en un futuro y que además deberá hacerlo de una forma sostenible y comprometida con el medioambiente son las siguientes:
- Implantación más intensiva de las fuentes de energía renovables.
- Obtener la máxima eficiencia operativa en todos los sectores de la cadena de valor energética.
- Análisis de la demanda energética (el consumidor final y su entorno).
En las tres fases existe un denominador común “Hacer más eficientes los procesos operativos en todos los sectores de la cadena de valor energética”. Conseguir la máxima eficiencia en Generación, Distribución, Comercialización y en la demanda energética (consumidor final). ¿Cómo se consigue esto?, en primer lugar, hay que saber de dónde se parte, es decir, cual es la situación actual en cada una de estas fases, cómo se está operando en cada una de ellas y cuáles son los objetivos marcados. A partir de aquí, conociendo en profundidad la situación actual, se presenta necesario analizar la información obtenida, crear nuevas estrategias a partir de dicha información, conocer cómo se consume y porque se consume de cierta manera, establecer patrones de consumo, analizar el entorno que nos rodea (económico, social y medioambiental) y cómo éste influye en nuestros patrones de consumo energético. “Lo que no se mide no se puede mejorar”, es un principio básico de la metodología de mejora de procesos.
Todo esto se consigue a través de herramientas que permiten primero Integrar las múltiples variables heterogéneas del entorno, variables de todo tipo, como se comentaba anteriormente del entorno económico, social, medioambiental, etc, segundo Procesar los datos medidos, es decir, herramientas con la capacidad de mostrar datos en tiempo real, elaborar modelos matemáticos sobre los datos históricos, sistemas o herramientas capaces de adaptarse a cualquier arquitectura de red desplegada. Tenemos que tener en cuenta que estas herramientas deben estar presentes en diferentes modelos de negocio con diferentes niveles de criticidad, que siguen reglas de negocio diversas y distintas entre ellos, por tanto, estas herramientas deben ser Flexibles, Escalables y Versátiles. Y además deben ser sistemas que dispongan de unas herramientas avanzadas de tratamiento de datos que permitan crear a los usuarios sesiones de Análisis en tiempo real e históricos con capacidades de graficación y monitorización de datos de forma ágil e intuitiva.
Esta tecnología capaz de ofrecer información útil y estratégica para el negocio a partir de un análisis detallado y avanzado de la información capturada es la Tecnología Big Data.
Como se muestra en la imagen anterior, la tecnología BIG DATA ofrece una herramienta potente que permitirá analizar la demanda energética en profundidad, apostando por un modelo energético personalizado para cada consumidor y por tanto, más eficiente y sostenible, que sea capaz de informar de las estrategias adecuadas y ofrecer mecanismos de ayuda a la toma de decisiones.
Con la tecnología BIG DATA se pretende caracterizar a los perfiles consumidores de energía, prediciendo sus comportamientos en base a todas las variables del entorno que tengan una influencia significativa en su consumo.
La tecnología BIG DATA también aporta un valor clave y estratégico en el resto de agentes de la cadena de valor, las UTILITIES pueden apoyarse en la tecnología BIG DATA para optimizar la producción en el negocio de la GENERACIÓN, para optimizar los procesos de transporte y distribución de energía en el negocio de la DISTRIBUCIÓN y de esta forma incluso modificar los hábitos de consumo en los perfiles de cliente consumidores de energía, lo que se traduce en mayor eficiencia a través de la red eléctrica, disminución de costes y reducir el impacto medioambiental.
Solución
La solución que describe la capacidad de analizar y gestionar las variables del entorno y que pueda ofrecer información útil y estratégica para cada uno de los negocios del sector energético es una plataforma basada en tecnología BIG DATA. ¿Qué tiene que tener una plataforma de inteligencia operacional basada en tecnología BIG DATA? A continuación se describen los pilares básicos de este tipo de plataformas.
La estructura básica que sigue este tipo de plataformas se resume en los siguientes bloques (CIC CONSULTING INFORMÁTICO, 2017):
El bloque de integración se basa en la capacidad del sistema para integrar datos, señales o variables del entorno (sea cual sea el entorno) que se definen como datos brutos (datos que por sí solos no ofrecen información útil para el negocio) que provienen de orígenes de información heterogéneos. Además el sistema debe ser capaz de adquirir y procesar datos brutos con frecuencias de adquisición del orden de milisegundos con el fin de asegurar la monitorización de datos en tiempo real en entornos de negocio que así lo requieran.
El bloque de procesamiento, almacenamiento y persistencia de los datos. La plataforma BIG DATA debe permitir operar con BBDD relacionales y no relacionales perfectamente optimizadas para procesar volúmenes ingentes de información, realizar modelos matemáticos de las señales, hacer cálculos estadísticos de las mismas y generar bases de datos de históricos que servirán para analizar el comportamiento de las señales a lo largo del tiempo.
Debe contar con diferentes métodos de compresión de los datos con el fin de asegurar el proceso eficiente de almacenamiento de la información y persistencia de la misma.
Además debe ser un sistema lo suficientemente flexible como para poder implantarse en diferentes modelos de arquitecturas de red, desde las redes más sencillas a las redes donde la seguridad es primordial.
El bloque de análisis. Se trata por así decirlo de la “cabeza visible” de la herramienta, la interfaz del sistema con el usuario. El aspecto más importante de este bloque se refiere a todas las herramientas y funciones de análisis y tratamiento de datos avanzado, capaz de generar sesiones de análisis que permiten obtener conclusiones claras y argumentadas para establecer el conjunto de estrategias operativas que aportarán valor al negocio y eficiencia en cada uno de los procesos del mismo.
Herramientas de graficación que permiten analizar la tendencia de los consumos energéticos en diferentes periodos de tiempo histórico, establecer comparativas, predicciones, patrones de consumo, detectar consumos anómalos, definir patrones de comportamiento en los usuarios finales consumidores de energía, definir líneas base de referencia energética, regresiones, etc
Herramientas de monitorización que permitan generar dashboards de forma ágil y sencilla, configurando indicadores de referencia energética, indicadores de desempeño energético, establecer límites de consumo. Generar sinópticos de monitorización de referencia, geoposicionar señales en mapas, que permita la posibilidad de definir y configurar informes energéticos personalizados, etc.
Caso de uso
Mejora de la Ampacidad
A continuación se detalla un caso de uso de la aplicación de la plataforma IDbox (Plataforma de Inteligencia Operacional basada en tecnología BIG DATA) para la compañía VIESGO en el negocio de la Distribución eléctrica.
El proyecto surge de la necesidad de analizar la posibilidad de aumentar el nivel de ampacidad de las líneas de distribución eléctrica de Alta Tensión en VIESGO. El nivel de ampacidad define la máxima intensidad de corriente que puede circular por un conductor de manera continua sin que éste sufra daños en su estructura.
El proyecto consistió en la implantación de la plataforma IDbox (tecnología BIG DATA) con el fin de integrar todas las variables del entorno que influyen de manera directa en mayor o menor medida en el algoritmo de cálculo del nivel de ampacidad. La plataforma IDbox, integra y analiza todo este conjunto de variables ofreciendo resultados en tiempo real del nivel de ampacidad a implementar en las líneas de distribución eléctrica de Alta Tensión de forma dinámica, es decir, en el tiempo.
Los logros obtenidos en el análisis de una de las líneas de Alta Tensión, se basan en datos de la compañía donde han se ha podido incrementar el nivel de ampacidad hasta en un 70% en 2016 respecto a sus valores teóricos. Por lo tanto, se ha conseguido incrementar el rendimiento de carga de estas líneas, haciendo el proceso más eficiente. Otro dato interesante es que antes de implementar la gestión dinámica de la ampacidad en Viesgo en 2015, se registraron más de 1900h/año de energía renovable no transportada a causa de sobrecarga en la red 132kV… tras la implantación de la gestión dinámica, este tiempo de indisponiblidad, se ha reducido a 20h en 2016.
Telefónica
Monitorización Energética
A continuación se detalla un caso de uso de la aplicación de la plataforma IDbox (Plataforma de Inteligencia Operacional basada en tecnología Big Data) para la compañía Telefónica en el sector de la Demanda Energética.
El proyecto surge de la necesidad de analizar en detalle y en tiempo real, los consumos energéticos de un consumidor de energía de alto volumen, como es el caso de la compañía Telefónica, con el fin de implantar un sistema de monitorización energética que permita implantar el protocolo de medida y verificación IPMVP (International Performance Measurement and Verification Protocol) y que sirva como modelo de datos para la implementación de la ISO 50001.
El objetivo de la implantación de la plataforma IDbox (Big Data) en Telefónica, es monitorizar en tiempo real los consumos energéticos y disponer de una herramienta capaz de analizar las mediciones realizadas y ofrecer al usuario un conjunto de herramientas de análisis que le permitan optimizar sus consumos energéticos de forma dinámica en el tiempo, ofreciendo información útil para implementar estrategias de ahorro y MAE´s (Medidas de Ahorro Energético) que reduzcan su consumo energético.
Conclusiones
El aumento de la población mundial y la escasez de recursos de fuentes de energía fósil, hace indispensable pensar en una re-estructuración del actual modelo energético por un modelo eficiente y sostenible que sea capaz de cubrir la demanda energética que se espera en los próximos años de una forma sostenible.
Herramientas como las plataformas de monitorización y gestión energética basadas en tecnología BIG DATA para crear una inteligencia operacional en los todos los procesos y sectores de la cadena de valor del sector energético, son determinantes para alcanzar los objetivos de ese nuevo modelo energético. El objetivo de estas herramientas es hacer más eficientes todos los procesos operativos en el marco energético, encaminar la demanda energética a un consumo racional de energía, conocer las variables del entorno que influyen en el consumo energético y crear una caracterización personalizada del perfil del consumidor energético que permita
La tecnología BIG DATA aplicada al sector energético junto con la implantación más intensiva de fuentes de energía renovable son los factores clave para asegurar una calidad del suministro energético, reducir la dependencia energética y crear un modelo energético más sostenible en un futuro próximo.
Referencias
- Centro de Noticias de la ONU,10 de Julio de 2014
- CIC CONSULTING INFORMÁTICO DE CANTABRIA, Plataforma IDbox, 2017.
- World Urbanization Prospects
- IDbox