Avatar Tomasz Dziarmakowski Business Development Director, S&T

Postęp w zakresie analityki danych w globalnym sektorze energetycznym związany jest z wykorzystaniem inteligentnych liczników, urządzeń pomiarowych i oprogramowania do zarządzania siecią i przesyłem.

Dane dostarczone przez urządzenia mogą zostać wykorzystane w celu zdobycia wiedzy w jaki sposób poprawiać efektywność kosztową i energetyczną. Jakie korzyści dla sektora niesie ze sobą analityka danych i jakie metodyki współcześnie się do niej stosuje?

Według International Energy Agency digitalizacja stanowi potencjał do budowy nowej architektury współpołączonych systemów energetycznych, w tym zerwania klasycznych granic pomiędzy popytem i podażą. Główne korzyści wypływające z tego trendu i analityki danych to przede wszystkim wsparcie dostawców energii w nadzorze i optymalizacji wskaźników takich jak koszty produkcji, zużycie czy dystrybucja.

img

Z prognoz raportu Mordor Intelligence, wynika, że w latach 2020–2025 rynek danych w światowym przemyśle energetycznym może urosnąć nawet o 10,22% CAGR (średnia roczna stopa zwrotu z inwestycji). Z kolei zdaniem Energy Department’s Electricity Advisory Comittee (komisji doradzającej Departamentowi Energii Stanów Zjednoczonych) lepsza analityka big data jest niezbędna do nadążania za ogromną ilością generowanych w branży utilities danych. Jednocześnie wyniki raportu State of Dark Data 2019 pokazują, że ponad dwie trzecie organizacji (71%) oczekuje, że dane staną się jeszcze ważniejsze i cenniejsze w ciągu następnej dekady, również w sektorze energetycznym.

Ciemną stroną wzrostu produkcji danych jest gwałtowne poszerzanie się zasobów tzw. dark data, czyli danych nieustrukturyzowanych. Dane te mogą być źródłem szeregu ryzyk oraz niepotrzebnych kosztów.

Energetyka – jakie dane podlegają analizie?

Obszary analityki danych w energetyce pokrywają się z głównymi ogniwami łańcucha wartości sektora energetycznego. Są to:

  • Wytwarzanie energii w elektrowniach konwencjonalnych oraz z OZE,
  • Przesył i rozdział energii elektrycznej,
  • Rozliczenia zużycia energii elektrycznej,
  • Prognozowanie wielkości zużycia energii elektrycznej,
  • Zapotrzebowanie na energię elektryczną związane z jej bieżącą konsumpcją,
  • Efektywność systemu energetycznego, jego niezawodność, awaryjność i rozwój.

Wiele podejść, jeden cel

Spośród aktualnie stosowanych metod analitycznych najpopularniejsze są sieci neuronowe, szeregi czasowe, klasteryzacja oraz podejścia hybrydowe. Jeszcze w latach 2005–2009 metoda sieci neuronowych stanowiła ponad 60% badań analityki danych w sektorze energetycznym. Na przestrzeni lat 2010–2019 stopniowo ustępuje ona metodzie klastrowania. Sieci neuronowe służą m.in. do uzyskania dokładnego prognozowania popytu w sieci smart grid. Szeroko wykorzystywanym sposobem na analizę danych pochodzących z inteligentnego pomiaru jest także uczenie maszynowe.

Rozjaśnienie dark data = lepszy monitoring i kontrola

Klastrowanie, czyli grupowanie danych o podobnych własnościach, w sektorze energetycznym służy do zredukowania dark data poprzez klasyfikację i systematyzację. Wskazuje też, które grupy danych mogą posłużyć do rozpoznawania wzorców, badań rynku, zagrożeń bezpieczeństwa oraz odnajdywania nowych potencjałów biznesowych. Wyniki i wnioski wyciągnięte z badań służą także do skuteczniejszego monitoringu i kontroli, czyli procesu obserwacji oraz wdrażania działań naprawczych, gdy są one konieczne. Monitoring wzmocniony analityką danych pozwala zminimalizować ryzyka awarii i kosztownych przerw w dostawie energii elektrycznej, a przez to zaoszczędzić ogromne sumy pieniędzy firmom dystrybucyjnym, odbiorcom energii oraz… firmom ubezpieczeniowym.

img

Główne korzyści z analityki danych – wzrost dokładności procesu przewidywania

W narzędziach analitycznych dane uzyskane ze szczegółowych pomiarów stają się materiałem do analizy predykcyjnej, czyli przewidywań dotyczących m.in. zużycia energii w różnych okresach dnia, obciążenia sieci, popytu i podaży. Na tej podstawie powstają modele prognozowania zużycia energii, które uwzględniają takie czynniki jak pogoda, wzorce aktywności konsumentów, inflacja, krajowe statystyki dotyczące energii i dane demograficzne. Na metodach predykcyjnych zyskuje także konserwacja sieci energetycznej.

Prognozowanie szczególnie ważne w OZE

Niestabilność procesu pozyskiwania energii słonecznej i wiatrowej jest ogromnym wyzwaniem dla skutecznego zrównoważenia podaży i popytu w sieciach energetycznych. Rosnąca ilość energii pochodząca ze źródeł odnawialnych uczyniła prognozowanie kluczowym tematem badań naukowych w sektorze.

Zakres prognozowania obejmuje m.in.:

  • Przewidywanie odchyleń od planowego wytwarzania i zużycia energii,
  • Automatyczne rozpoznawanie optymalnych wzorców przełączania w celu uniknięcia zatorów i przeciążeń sieci.

Postęp w metodach prognozowania, wzrost mocy obliczeniowej komputerów analitycznych ale przede wszystkim świadome wykorzystanie danych generowanych przez inteligentne liczniki przyczynia się do ogólnej stabilności systemu dystrybucji energii i umożliwia operatorom obniżenie kosztów produkcji i przesyłu.

Zobacz podobne

23.09.2021

Jak wybrać system ERP?

W dzisiejszych czasach niemal każda organizacja wykorzystuje jakiś rodzaj oprogramowania komputerowego, które w mniejszym lub większym stopniu (w zależności od posiadanych funkcji) ułatwia codzienne funkcjonowanie firmy i jej pracowników.
24.08.2021

Dzień Windowsa

Jaki jest najpopularniejszy system operacyjny na świecie? Co do tego chyba nikt nie ma wątpliwości, a ewentualne dyskusje na ten temat zakończy fakt, że w kalendarzu umieszczone zostało jego święto.
01.08.2021

Mikroinstalacje w fotowoltaice – znaczenie i rola inteligentnych liczników

Globalna energetyka przechodzi bezprecedensową transformację. Wraz z rozpowszechnianiem OZE i rozwojem technologii magazynowania energii rosną wyzwania stawiane operatorom systemów dystrybucyjnych. Rozwój fotowoltaiki odgrywa w tym procesie znaczącą rolę.

Zapisz się na newsletter S&T

    Dane są podawane dobrowolnie. Podanie danych oznaczonych gwiazdką (*) jest obowiązkowe do otrzymania newslettera.
    Zgoda oznacza możliwość otrzymywania informacji handlowych dotyczących produktów i usług promowanych przez spółki z grupy S&T AG, jak również informacji marketingowych powstałych we współpracy z naszymi partnerami technologicznymi. Mają Państwo prawo do cofnięcia wyrażonej zgody w dowolnym momencie. Wycofanie zgody nie ma wpływu na zgodność z prawem przetwarzania Państwa danych, którego dokonano na podstawie udzielonej zgody przed jej cofnięciem.
    Jeśli chcą Państwo wycofać zgodę, mogą Państwo tego dokonać tutaj.

    Administratorem Państwa danych osobowych jest właściwa spółka z grupy S&T AG, mająca siedzibę w Polsce. Podane dane osobowe będą przetwarzane w celu prowadzenia działań marketingowych, co jest prawnie uzasadnionym interesem Administratora. Więcej informacji o przetwarzaniu danych osobowych, w tym o przysługujących Państwu prawach, znajduje się w Polityce prywatności.