Introducción
La Analítica Avanzada es un conjunto de técnicas y herramientas que permiten procesar y analizar grandes cantidades de datos complejos con el fin de obtener información valiosa para la toma de decisiones. Se trata de un enfoque que combina la estadística, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para descubrir patrones y relaciones ocultas en los datos, lo que permite a las empresas obtener perspectivas y conocimientos que les ayudan a mejorar su eficiencia, tomar decisiones más informadas y mejorar su rendimiento en general.
Los datos y análisis digitales pueden ayudar a lograr mayores eficiencias a través de una mejor planificación, una mejor eficiencia de la combustión en las centrales eléctricas y una menor pérdida.
La aplicación de este conjunto de técnicas se refiere a la aplicación de métodos estadísticos y cuantitativos avanzados para extraer información de los datos. Implica el uso de algoritmos matemáticos, aprendizaje automático y otras técnicas y métodos analíticos que incluye Big Data, Inteligencia Artificial (AI) y Machine Learning, para analizar grandes volúmenes de datos y complejos para descubrir patrones, correlaciones y tendencias que pueden ayudar a las empresas a tomar decisiones más informadas.
Las técnicas de análisis avanzado incluyen modelado predictivo, aprendizaje automático, inteligencia artificial y procesamiento de lenguaje natural, entre otras. Igualmente aborda cómo la ejecución de análisis en datos de IoT puede ayudar a controlar la producción, controlar la posible inundación de datos e impulsar el valor comercial de una empresa.
¿Cómo la analítica avanzada está permitiendo la predicción y el control de la demanda de energía en tiempo real?
Dentro de la analítica avanzada de datos, se pueden diferenciar tres tipos principales: analítica descriptiva, analítica de diagnóstico y analítica predictiva.
El análisis descriptivo implica crear un resumen de datos históricos para proporcionar información útil y prepararla para un análisis posterior.
El análisis de diagnóstico es la fase en la que se procesan los datos para llegar a la raíz de un problema después de encontrar una determinada falla o anomalía. Se puede escribir un informe que describa la falla y sus posibles soluciones, o se pueden aplicar análisis predictivos o prescriptivos.
El análisis predictivo proporciona herramientas para determinar datos desconocidos o inciertos sobre un negocio que requiere un proceso manual o costoso.
¿Cómo se está utilizando la analítica avanzada para integrar la energía renovable en las redes de energía existentes?
Las redes inteligentes son sistemas de energía modernizados que utilizan tecnologías de comunicación digital para administrar la generación, distribución y consumo de electricidad de manera inteligente y eficiente. Estas redes están diseñadas para optimizar el uso de la energía, reducir los costos y aumentar la confiabilidad del suministro de energía.
Uno de los principales impulsores de la necesidad de transformación digital en las redes inteligentes es la creciente complejidad del sistema de energía. Esta conectividad inteligente se compone de una variedad de recursos energéticos distribuidos, como paneles solares, turbinas eólicas y sistemas de almacenamiento de baterías.
Estos recursos se pueden ubicar en cualquier lugar de la red y se pueden conectar a la red a través de varias tecnologías de comunicación.
Las redes inteligentes están impulsando la necesidad de una transformación digital y el análisis de datos es una herramienta fundamental para los esfuerzos de modernización de la red. Al aprovechar el análisis de datos, las empresas de servicios públicos pueden introducir resiliencia en el ecosistema energético y abordar las vulnerabilidades, al mismo tiempo que optimizan el uso de energía y reducen los costos.
¿Qué papel desempeña la analítica avanzada en la identificación y la mitigación de riesgos en la transición energética?
La transición energética es un proceso complejo que implica la adopción de nuevas tecnologías y la integración de fuentes de energía renovable en la red eléctrica existente. Este proceso conlleva un cierto grado de incertidumbre y riesgo, lo que hace que la identificación y la mitigación de riesgos sean una parte crítica de la transición energética.
Al aplicar la analítica avanzada en la transición energética, se pueden identificar y mitigar diversos riesgos, como:
Riesgos operacionales: La adopción de nuevas tecnologías y la integración de fuentes de energía renovable en la red eléctrica existente pueden aumentar la complejidad del sistema y la probabilidad de fallos. La analítica avanzada puede utilizarse para monitorear y analizar datos de operación en tiempo real para detectar patrones inusuales y prevenir fallas y errores.
Riesgos regulatorios: Esta transformación energética implica cambios en los marcos regulatorios y políticos, lo que puede generar incertidumbre y riesgos para los inversores y los operadores del sistema. La analítica avanzada puede ayudar a monitorear y analizar los cambios regulatorios y políticos para identificar posibles riesgos y oportunidades.
Riesgos financieros: Esa metamorfosis energética conlleva un alto costo inicial y un cierto grado de incertidumbre en cuanto a la rentabilidad de las inversiones. La aplicación de la analítica evolucionada puede utilizarse para evaluar la viabilidad financiera de los proyectos y reducir la incertidumbre en cuanto a la rentabilidad de las inversiones.
Riesgos climáticos: La transición energética tiene como objetivo reducir las emisiones de gases de efecto invernadero y mitigar el cambio climático. Sin embargo, el cambio climático también puede generar nuevos riesgos para la red eléctrica, como el aumento de las temperaturas y la intensidad de las tormentas.
¿Cómo pueden los ingenieros utilizar la analítica avanzada para crear soluciones personalizadas y adaptativas para la Transición Energética?
A continuación, se presentan algunas de las principales formas en que los ingenieros energéticos logran utilizar la analítica avanzada para crear soluciones personalizadas y adaptativas:
Modelado de sistemas energéticos: Los expertos energéticos pueden utilizar la analítica avanzada para modelar y simular sistemas energéticos. Esto les permite identificar áreas problemáticas y crear soluciones personalizadas para abordar los desafíos específicos de cada sistema.
El modelado de sistemas de T&D (Transmisión y Distribución) se refiere al proceso de construcción de modelos matemáticos que representan los componentes y el comportamiento de los sistemas eléctricos de transmisión y distribución de energía.
Estos modelos pueden ser utilizados para simular el comportamiento de los sistemas eléctricos y predecir su respuesta a diferentes condiciones operativas, como variaciones en la demanda de energía, fallas en los componentes del sistema, fluctuaciones en la generación de energía, entre otros.
Los modelos de T&D pueden ser extremadamente complejos, ya que incluyen múltiples componentes, como transformadores, líneas de transmisión, subestaciones, interruptores, protecciones, etc. Los modelos también pueden incorporar datos geográficos, topográficos y meteorológicos, lo que permite simular las condiciones ambientales en las que operan los sistemas eléctricos.
Optimización de la energía renovable: Este procesamiento de eventos complejos, puede utilizarse para optimizar la generación y el almacenamiento de energía renovable. Los ingenieros energéticos pueden utilizar técnicas de aprendizaje automático y de inteligencia artificial para predecir la producción de energía renovable y optimizar la operación de las instalaciones de almacenamiento de energía.
Gestión de la demanda: Algunas de estas estadísticas multivariadas pueden utilizarse para gestionar la demanda de energía de los consumidores. Los ingenieros en energía, pueden utilizar técnicas de análisis de datos para analizar los patrones de consumo de energía y desarrollar soluciones singularizadas para reducir el consumo de energía en momentos de alta demanda.
Monitoreo y mantenimiento predictivo: Los expertos energéticos pueden utilizar la analítica avanzada para monitorear el rendimiento de los sistemas energéticos y predecir cuándo se necesitan aplicar algún mantenimiento o hacer reparaciones.
Esto permite a los ingenieros energéticos intervenir antes de que se produzcan fallas en el sistema y reducir los costos de mantenimiento.
Gestión de riesgos: Ese análisis sofisticado de data, puede utilizarse para gestionar los riesgos asociados con la transición energética. Los especialistas en ingeniería energética pueden utilizar técnicas de análisis de datos para identificar posibles riesgos y desarrollar soluciones personalizadas para mitigarlos.
¿Qué oportunidades surgen para la innovación en el campo de la energía a medida que se recopilan y analizan cada vez más datos en tiempo real?
A medida que crece la automatización, los científicos de datos se centrarán más en las necesidades comerciales, el monitoreo estratégico y el aprendizaje profundo. Tendrán que centrarse más en las operaciones del proceso de aprendizaje automático, también llamadas MLOps.
MLOps es un término que se refiere a las prácticas y herramientas utilizadas para administrar y automatizar el ciclo de vida de los modelos de aprendizaje automático (Machine Learning) en producción, desde su desarrollo y entrenamiento hasta su implementación, monitoreo y mantenimiento continuo.
MLOps se enfoca en la automatización y el control de versiones de los modelos, así como en la gestión y el monitoreo de su rendimiento en producción. También se ocupa de la integración de los modelos en sistemas y aplicaciones empresariales y de la colaboración entre equipos de desarrollo, ciencia de datos y operaciones.
Conclusión
El futuro del análisis de datos está preparado para un crecimiento significativo, impulsado por los avances tecnológicos, el auge de Big Data y la creciente importancia de la IA. Constantemente surgen nuevas herramientas y técnicas, como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la computación perimetral, lo que hace que el análisis de datos sea más eficiente y efectivo. Se necesitan expertos en ciencia de datos en prácticamente todos los sectores laborales, no solo en tecnología.
Referencias
Fuente propia
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