Dane jako nowy surowiec energetyczny

Rozwiązania Big Data obejmują cały łańcuch wartości w energetyce, a ich potencjał ilustrują opisane poniżej przykładowe zastosowania oraz wynikające z nich korzyści.
Kluczową role odgrywa tu predykcyjna analityka danych, obejmująca innowacyjne i zaawansowane metody prognozowania, które ułatwiają zarządzanie zmiennością w branży energetycznej. Przetwarzane masowe dane to zwykle dane z szeregów czasowych, w tym odczyty z liczników oraz inne dane dotyczące obciążenia, cenniki czy dane pogodowe.
Ponadto działy sprzedaży i obsługi klienta w różnych firmach mają również dostęp do dużej ilości nieuporządkowanych i uporządkowanych danych, które mogą zostać uzupełnione danymi z innych źródeł (wewnętrznych i zewnętrznych), a następnie wykorzystane w analizach Big Data.

Wytwarzanie:

W przypadku wszystkich technicznych instalacji wytwórczych istotne jest jak najszybsze ustalenie potencjalnego ryzyka operacyjnego, co pozwoli uniknąć przestojów. Analizy Big Data oraz przede wszystkim konserwacja zapobiegawcza zapewniają przegląd bieżących i historycznych danych operacyjnych instalacji wytwórczych. Pozwala to na wczesne wykrycie anomalii oraz przewidywanie sytuacji ekstremalnych spowodowanych czynnikami zewnętrznymi, a tym samym podjęcie odpowiednich środków zaradczych.

Sieci przesyłowe:

Rosnące zasilanie sieci przesyłowych energią ze źródeł odnawialnych sprawia, że są one bliskie osiągnięcia swoich granic fizycznej przepustowości. Pociąga to za sobą konieczność wprowadzenia systemów kompleksowego zarządzania zasilaniem oraz koszty związane z obowiązkiem kompensacji zgodnie z przepisami ustawy o energii ze źródeł odnawialnych (ustawa EEG). Analiza danych dotyczących zasilania i ograniczeń przesyłowych w sieci, a także połączenie danych sieciowych z danymi pogodowymi pozwala na zastosowanie praktycznych rozwiązań alternatywnych i ogranicza konieczność drogiej rozbudowy sieci.

Obrót energią:

Kwestia prognozowania zużycia oraz cen odgrywa bardzo istotną rolę szczególnie w sektorze energetycznym.  Czynniki kształtujące obciążenie oraz scenariusze cenowe można z łatwością przeanalizować z perspektywy czasu. Po ustaleniu tych zależności można je następnie wykorzystać w celu opracowania wiarygodnych prognoz i analiz trendu.
Najprostszym i najbardziej znanym przykładem jest prognozowanie metodą „podobnego dnia”.  Analiza dużych zbiorów danych uwzględnia znacznie większą liczbę czynników i może posłużyć do identyfikacji wczesnych sygnałów.
Metody sztucznej inteligencji, takie jak Deep Learning, są już wykorzystywane z powodzeniem do prognozowania  zużycia energii elektrycznej w budynkach oraz sieciach ciepłowniczych.

Zarządzanie ryzykiem:

Analiza ogromnej ilości różnorodnych danych może być źródłem nowych informacji na temat ryzyka, na jakie narażone jest dane przedsiębiorstwo. Poza powszechnie znanymi wskaźnikami ryzyka takimi jak VAR (wartość narażona na ryzyko), możliwe jest ustalenie innych korelacji statystycznych, a w rezultacie szersza analiza ryzyka.
Typowym przykładem jest ryzyko kredytowe, gdzie ocena wiarygodności kredytowej dokonywana jest przez agencje ratingowe na podstawie dużego zbioru danych.

Sprzedaż:

Rozwiązania Big Data oferują nowe formy analizy danych klienta w celu wczesnego ustalenia jego potrzeb i zachowań w oparciu o dane z inteligentnych liczników, jego dane podstawowe, a nawet dane ogólnodostępne,  które można połączyć w ramach jednej analizy.

W większości wypadków analiza predykcyjna to proces odbywający się na bieżąco. Stała optymalizacja modeli analitycznych w faktycznym środowisku roboczym zwiększa również precyzyjność prognoz, co ma znaczenie szczególnie w branży energetycznej, gdzie wymogi dotyczące zapobiegania przestojom oraz niezawodności dostaw energii elektrycznej są szczególnie wyśrubowane.