Turinys:
- Pagrindiniai duomenys ir energijos vartojimo efektyvumas vartotojams
- Pramoninių energijos atliekų pjaustymas
- Pasvirusi pusė: duomenų centrai ir energijos švaistymas
Dideli duomenys yra didžiulė naujiena keliais lygiais. Nors dauguma įmonių galvoja apie didelius duomenis, kiek tai gali padėti pagerinti jų esmę, dideli duomenys turi galią nuveikti daug daugiau, nei sukurti tikslingesnę reklamą. Iš tikrųjų dideli duomenys galėtų išspręsti kai kurias didžiausias problemas, su kuriomis susiduriame pasauliniu mastu, įskaitant energijos švaistymą.
Kalbant apie švarią technologiją, dideli duomenys pagal savo galimybes pralenkė alternatyvius energijos šaltinius ir elektrinius automobilius. Galimybė rinkti ir interpretuoti didžiulį kiekį duomenų apie energijos suvartojimą jau sukūrė proveržias energijos taupymo naujoves tiek vartotojams, tiek energijos tiekėjams - ir šios technologijos gali tapti sudėtingesnės ir plačiau naudojamos artimiausioje ateityje.
Pagrindiniai duomenys ir energijos vartojimo efektyvumas vartotojams
Energijos vartojimo efektyvumas yra svarbus klausimas daugeliui vartotojų ir įmonių. Kuo mažiau energijos sunaudojama, tuo daugiau pinigų sutaupoma, todėl tiesiogine prasme reikia sumažinti energijos švaistymą. Be kasdienių energijos taupymo įpročių išjungti šviesas, prietaisus ir namų kompiuterius, kai jie nenaudojami, vartotojai kreipiasi į energiją taupančius modelius, skirtus viskam, pradedant garažo durų atidarytuvais ir baigiant namų šildymo ir vėsinimo sistemomis.
Istorinė namų ir verslo energijos vartojimo efektyvumo problema buvo tai, kad trūksta išsamių duomenų apie energijos suvartojimą. Šildymas ir vėsinimas sudaro maždaug 50 procentų visos JAV sunaudojamos energijos, tačiau net ir tai, kad energija sunaudojama sezoniškai, kiti 50 procentų nėra suskirstyti per toli. Mėnesiniai komunaliniai mokesčiai parodo tik tai, kiek energijos namų ūkis sunaudojo per 30 dienų - ne kaip jis buvo sunaudotas, ar kur jis galėjo būti iššvaistytas.
Čia pateikiami dideli duomenys. Išmanieji jutikliai gali pateikti tikslius buitinės energijos naudojimo duomenis, sekti ir pranešti ne tik apie tai, kiek sunaudojama energijos, bet ir tada, kai sunaudojama - ar net kiek jums kainuoja palikti darbalaukį namuose. aštuonias valandas, kol eini į darbą. Šiuos duomenis galima pateikti per internetines ir mobiliąsias platformas, kad vartotojai galėtų pastebėti energijos švaistymą ir kontroliuoti energijos naudojimą net nebūdami namuose.
Vienas populiarių pavyzdžių yra „Nest“ išmanusis termostatas. Buvusių „Apple“ inžinierių suprojektuotas prietaisas įvykdo tai, kas turėjo būti programuojami termostatai, tačiau niekada negalėjo padaryti jo pakankamai patogaus vartotojui. Tai leidžia palaikyti telefono termostatą, kai niekam nereikia papildomo šilumos ar aušinimo, ir nustatyti, kad jis pasisuktų iki tinkamos temperatūros, kai to norite, pavyzdžiui, prieš pat ryto žadintuvo išjungimą ar grįžus namo iš darbo. . Be to, „Nest“ termostatas „sužino“ apie jūsų pageidavimus ir atlieka automatizuotus pritaikymus pagal jūsų istorinius parametrus.
Šios rūšies technologija galėtų būti naudojama sumanesnėms lempoms, šaldytuvams, garažo durims, oro kondicionieriams, vazonams, vejos purkštuvams ir dar daugiau. Tai taip pat rodo didelį duomenų potencialą kuriant išmaniuosius namų ūkius, kuriuose maksimalus energijos vartojimo efektyvumas. (Tai yra dalis to, kas vadinama daiktų internetu. Sužinokite daugiau, kas yra „$ # @!“ Yra daiktų internetas?!)
Pramoninių energijos atliekų pjaustymas
Be energijos vartojimo efektyvumo, dideli duomenys taip pat gali padėti komunalinėms įmonėms išmaniau valdyti energiją. Turėdami reikiamus duomenis, komunalinės paslaugos gali maksimaliai padidinti perkrautų tinklų efektyvumą ir užtikrinti sklandų jų veikimą, nereikia investuoti pinigų į naujas gamyklas.
Komunalinės paslaugos palaiko elektros energiją visą parą. Dėl kintančių galios poreikių jie turi turėti nepanaudotų pajėgumų, kad patenkintų paklausos smaigalį, pavyzdžiui, karštą vasaros dieną ar per šaltas žiemos naktis. Dabartinis daugelio komunalinių paslaugų sprendimas yra „aukščiausio lygio augalų“ naudojimas. Miegantys didžiąją metų dalį, o brangiai kainuojantys aktyvinimai, aukščiausio lygio augalai gali kainuoti net aštuonis kartus daugiau megavatų per valandą nei energijos, gaunamos ne piko metu, jau nekalbant apie papildomą taršą, kurią jie sukuria eksploatacijos metu.
Dideli duomenys gali sumažinti arba panaikinti komunalinių paslaugų įmonių priklausomybę nuo didžiausių augalų. Naudodamiesi išmaniaisiais skaitikliais ir algoritmais, kurie atkreipia dėmesį į išorinius veiksnius, tokius kaip orai, komunalinės paslaugos gali perkelti neesminę elektros energiją į ne piko laiką, sumažindamos piko paklausos smailę ir išlaikydamos energijos suvartojimą pagrindiniuose tinkluose.
Taikant protingesnį energijos valdymą, komunalinės paslaugos taip pat galėtų įgyti realios naudos iš alternatyvių energijos šaltinių, tokių kaip vėjas ir saulė. Didelės informacijos santraukos gali padėti komunalinėms įmonėms automatiškai kompensuoti laikotarpius, kai gaminama energija negeneruojama. Numatomasis modeliavimas naudojant didelius duomenis gali padėti komunalinėms įmonėms tiksliau apskaičiuoti vėjo ir saulės struktūrą ir optimizuoti vėjo jėgainių ir saulės kolektorių dizainą ir vietą.
Pasvirusi pusė: duomenų centrai ir energijos švaistymas
Viena iš pagrindinių problemų, galinčių sutrukdyti didžiųjų duomenų galimybes išspręsti energijos švaistymo problemas, yra patys dideli duomenys arba bent jau tai, kaip generuojami dideli duomenys. Tokius neįsivaizduojamus duomenų kiekius sukuria duomenų centrai, kuriems, žinoma, reikalinga energija. Daugelis duomenų centrų eikvoja daugiau energijos nei sunaudoja.
Kaip ir komunalinės paslaugos, duomenų centrai veikia ir veikia visą parą. Šiluma yra rimta problema. Kai šimtai masinių serverių generuoja šilumą, įrenginiai turi būti nuolat vėsinami, kad būtų išvengta fizinio infrastruktūros subyrėjimo. Vis dėlto dauguma duomenų centrų veikia ne pagal energijos vartojimo efektyvumą. Iš tikrųjų 2012 m. „The New York Times“ ataskaitoje nustatyta, kad užuot kompensuoti paklausos pokyčius, dauguma duomenų centrų veikė maksimaliai efektyviai ištisą parą ir švaisto 90% ar daugiau energijos, paimtos iš tinklo.
Duomenų centrai ir skaitmeninė ekonomika šiuo metu sunaudoja apie 10% pasaulio energijos. Jei norint išspręsti energijos švaistymo problemą reikia didelių duomenų, pramonė, prieš pradėdama skelbti skelbimą, turi pasimokyti ir pirmiausia paversti savo efektyvumo didinimo priemones ir rasti būdų, kaip sumažinti energijos sąnaudas ir pagerinti bendrą energijos vartojimą, nerizikuojant nutraukti energijos tiekimą.
Nepaisant šių kliūčių, vis dėlto didelis duomenų „žaliasis“ potencialas yra didžiulis. Jei norite geriau suprasti, kaip mes naudojame energiją ir kur ji dažniausiai eikvojama, reikia pasirinkti ekologiškesnį, efektyvesnį energijos vartojimą.
