Stor dataströmning i energibranschen - dummies

Att minska energiförbrukningen, hitta nya källor till förnybar energi och öka energieffektiviteten är viktiga stora data mål för att skydda miljön och upprätthålla ekonomisk tillväxt. Stora datavolymer övervakas alltmer och analyseras i realtid för att uppnå dessa mål.

Många stora organisationer använder en mängd olika åtgärder för att säkerställa att de har de energiresurser de behöver nu och i framtiden. Nontraditionella energikällor, som vindkraftverk, solkraftverk och vågenergi, blir mer realistiska alternativ eftersom priset och bristen på fossila bränslen fortsätter att vara oroande.

Dessa organisationer genererar och lagrar sin egen energi och behöver bra information i realtid för att matcha utbudet till efterfrågan. De använder strömmande data för att mäta och övervaka energibehovet och utbudet för att förbättra deras förståelse för sina energibehov och att fatta beslut om realtid om energiförbrukning.

Använd stora data för att öka energieffektiviteten

Organisationer börjar använda strömdata för att öka energieffektiviteten, vilket framgår av följande två exempel:

• Ett stort universitet övervakar strömdata om sin energiförbrukning och integrerar det med väderdata för att göra realtidsjusteringar i energianvändning och produktion.

• Medlemmar i ett näringsliv dela och analysera gemensamt strömningsanvändningsdata. På så sätt kan företagen i denna gemenskap konsumera mer energi och minska energikostnaderna. Streaming data gör det möjligt för dem att övervaka utbud och efterfrågan och se till att förändringar i efterfrågan förväntas och hålls i balans med utbudet.

Använd stora data för att öka produktionen av alternativa energikällor

Organisationer börjar också använda strömmande data för att främja forskning och effektiv produktion av alternativa energikällor, vilket framgår av följande två Exempel:

• En forskningsinstitution använder streamingdata för att förstå lönsamheten att använda vågenergi som en källa till förnybar energi. Många olika parametrar, såsom temperatur, geospatial data och mån och tidvattendata måste samlas in. Organisationen använder övervakningsenheter, kommunikationsteknik, cloud computing och strömanalys för att övervaka och analysera bullret och påverkan på det marina livet som tillverkas av vågenergiteknik.

• Ett vindkraftföretag använder strömningsdata för att skapa förutsägelser om energiproduktion.Företaget samlar in turbindata, temperatur, barometertryck, fuktighet, nederbörd, vindriktning och hastighet från marknivå till 300 fot. Uppgifterna kommer från meteorologiska stationer runt om i världen. Det skapar en modell av vindflöde för att förbättra förståelsen av vindmönster och turbulens. Analyserna används för att välja platser för vindkraftverk och minska kostnaderna.