Big Data Streaming in de Energy Industry - dummies

Het verminderen van het energieverbruik, het vinden van nieuwe bronnen van hernieuwbare energie en het verhogen van de energie-efficiëntie zijn allemaal belangrijke big data-doelen voor het beschermen van het milieu en het ondersteunen van economische groei. Grote hoeveelheden gegevens die in beweging zijn, worden in toenemende mate in realtime gemonitord en geanalyseerd om deze doelen te helpen bereiken.

Veel grote organisaties gebruiken verschillende maatregelen om ervoor te zorgen dat ze de energiebronnen hebben die ze nu en in de toekomst nodig hebben. Niet-traditionele energiebronnen, zoals windturbines, zonnecentrales en golfenergie, worden realistischere opties omdat de prijs en de schaarste aan fossiele brandstoffen nog steeds zorgen baren.

Deze organisaties genereren en slaan hun eigen energie op en hebben behoefte aan goede real-time informatie om het aanbod aan de vraag aan te passen. Ze gebruiken streaminggegevens om de vraag naar en het aanbod van energie te meten en te monitoren om hun begrip van hun energiebehoeften te verbeteren en om real-time beslissingen te nemen over het energieverbruik.

Gebruik big data om de energie-efficiëntie te verhogen

Organisaties beginnen streaminggegevens te gebruiken om de energie-efficiëntie te verhogen, zoals wordt aangegeven door de volgende twee voorbeelden:

• Een grote universiteit bewaakt streaminggegevens over zijn energieverbruik en integreert deze met weergegevens om realtime aanpassingen in energieverbruik en productie aan te brengen.

• Leden van een bedrijfsgemeenschap delen en analyseren gezamenlijk gegevens over het gebruik van energiegebruik. Hierdoor kunnen bedrijven in deze community efficiënter energie verbruiken en energiekosten verlagen. Met streaminggegevens kunnen ze vraag en aanbod monitoren en ervoor zorgen dat veranderingen in de vraag worden verwacht en in evenwicht met het aanbod worden gehouden.

Gebruik big data om de productie van alternatieve energiebronnen te bevorderen

Organisaties beginnen ook streaming-gegevens te gebruiken om onderzoek en efficiënte productie van alternatieve energiebronnen te bevorderen, zoals blijkt uit de volgende twee voorbeelden:

• Een onderzoeksinstelling gebruikt streaminggegevens om de haalbaarheid te begrijpen van het gebruik van golfenergie als een bron van hernieuwbare energie. Veel verschillende parameters, zoals temperatuur, geospatiale gegevens en maan- en getijgegevens, moeten worden verzameld. De organisatie gebruikt bewakingsapparatuur, communicatietechnologie, cloud computing en stroomanalyses om het geluid en de impact op het zeeleven van de golfenergietechnologie te bewaken en te analyseren.

• Een windparkbedrijf gebruikt streaminggegevens om voorspellingen te doen over energieproductie.Het bedrijf verzamelt turbinegegevens, temperatuur, barometrische druk, vochtigheid, neerslag, windrichting en snelheid van grondniveau tot 300 voet. De gegevens zijn afkomstig van meteorologische stations over de hele wereld. Het creëert een model van windstroom om het begrip van windpatronen en turbulentie te verbeteren. De analyses worden gebruikt om locaties voor windturbines te selecteren en de kosten te verlagen.