Ang pag-aaksaya ba ng enerhiya ay isang problema na maaaring malutas ng malaking data?

Ang malaking data ay malaking balita sa maraming mga antas. Habang ang karamihan sa mga negosyo ay nag-iisip ng malaking data sa mga tuntunin kung paano ito mapalakas ang kanilang mga ilalim na linya, ang malaking data ay may lakas na gumawa ng higit pa kaysa sa paglikha ng mas naka-target na advertising. Sa katunayan, ang malalaking data ay maaaring malutas ang ilan sa mga pinakamalaking problema na kinakaharap natin sa isang global scale, kabilang ang basura ng enerhiya.

Pagdating sa malinis na teknolohiya, ang malaking data ay lumampas sa mga kahaliling mapagkukunan ng enerhiya at mga de-koryenteng kotse sa mga tuntunin ng potensyal nito. Ang kakayahang mangolekta at bigyang kahulugan ang napakalaking halaga ng data sa paggamit ng enerhiya ay nagresulta sa mga pambagsak na mga makabagong pag-save ng enerhiya para sa kapwa mga consumer at nagbibigay ng enerhiya - at ang mga teknolohiyang ito ay hinanda upang maging mas sopistikado at laganap sa malapit na hinaharap.

Malaking Data at Kakayahang Enerhiya-Side Enerhiya

Ang kahusayan ng enerhiya ay isang mahalagang isyu para sa maraming mga mamimili at negosyo. Ang mas kaunting enerhiya na ginagamit nila, mas maraming pera na nai-save nila, kaya literal na nagbabayad upang mabawasan ang basura ng enerhiya. Bukod sa pang-araw-araw na mga gawi sa pag-save ng enerhiya sa pag-off ng mga ilaw, kagamitan at mga computer sa bahay kapag hindi ginagamit, ang mga mamimili ay bumabaling sa mga modelo na mahusay sa enerhiya para sa lahat mula sa mga garahe ng mga bukas na pinto sa garahe sa mga pagpainit ng bahay at mga sistema ng paglamig.

Ang makasaysayang problema sa kahusayan ng enerhiya sa bahay at negosyo ay isang kakulangan ng detalyadong data para sa pagkonsumo ng enerhiya. Ang pag-init at paglamig account ay halos 50 porsyento ng lahat ng paggamit ng enerhiya sa Estados Unidos, ngunit kahit na ang paggamit ng enerhiya ay pana-panahon, at ang iba pang 50 porsyento ay hindi nasira masyadong malayo. Ang buwanang mga bill ng utility ay nagpapahiwatig lamang kung magkano ang kabuuang lakas na ginamit ng isang sambahayan sa loob ng 30 araw - hindi kung paano ito ginamit, o kung saan maaari itong masayang.

Iyon ay kung saan nagmula ang malaking data. Ang mga sensor ng Smart ay maaaring magbigay ng tumpak na data para sa paggamit ng enerhiya ng sambahayan, pagsubaybay at pag-uulat hindi lamang kung magkano ang ginagamit ng enerhiya, ngunit kapag naganap ang paggamit - o kahit magkano ang gastos sa iyo na iwanan ang iyong desktop sa bahay para sa walong oras habang nagtatrabaho ka. Ang data na ito ay maaaring iharap sa pamamagitan ng Web at mobile platform, na nagpapahintulot sa mga mamimili na makita ang basura ng enerhiya at kontrolin ang paggamit ng enerhiya kahit na wala sila sa bahay.

Ang isang tanyag na halimbawa ay ang Nest smart thermostat. Dinisenyo ng dating mga inhinyero ng Apple, ang aparato ay nakumpleto kung ano ang maaaring ma-program na mga thermostat, ngunit hindi kailanman pinamamahalaang upang gumawa ng sapat na madaling gamitin. Hinahayaan ka nitong panatilihing naka-dial down ang thermostat kapag walang nangangailangan ng labis na init o paglamig, at itakda ito upang i-on ang sarili nito sa tamang temperatura kapag nais mo ito, tulad ng bago ang iyong alarma sa umaga ay umalis, o pag-uwi mo mula sa trabaho . Bilang karagdagan, natututo ng "thermalat" ang iyong mga kagustuhan at gumagawa ng mga awtomatikong pagsasaayos batay sa iyong mga setting sa makasaysayang.

Ang ganitong uri ng teknolohiya ay maaaring magamit para sa mas matalinong ilaw, refrigerator, pintuan ng garahe, air conditioner, crock-kaldero, damn sprinkler at iba pa. Nagpapakita rin ito ng potensyal ng malaking data para sa paglikha ng kumpletong matalinong mga sambahayan na tumatakbo sa maximum na kahusayan ng enerhiya. (Iyon ay bahagi ng tinatawag na Internet ng mga Bagay. Dagdagan ang nalalaman sa Ano ang $ # @! Ang Internet ng mga bagay!)

Pagputol ng Enerhiya ng Basura ng Pang-industriya

Bilang karagdagan sa kahusayan ng enerhiya ng consumer, ang malaking data ay may potensyal na makakatulong sa mga kagamitan na mapagtanto ang mas matalinong pamamahala ng enerhiya. Gamit ang tamang data, ang mga utility ay maaaring i-maximize ang kahusayan para sa labis na labis na grids at mapanatili ang mga ito nang maayos, nang walang pangangailangan na lumubog ang pera sa mga bagong halaman.

Ang mga gamit ay nagpapanatili ng lakas na tumatakbo 24/7. Gayunpaman, ang pag-fluctuating na hinihingi ng lakas ay nangangailangan sa kanila na magkaroon ng ekstrang kakayahan upang matugunan ang mga spike na hinihiling, tulad ng sa gitna ng isang mainit na araw ng tag-araw o sa pamamagitan ng pagyeyelo ng mga gabi ng taglamig. Ang kasalukuyang solusyon para sa karamihan ng mga utility ay ang paggamit ng "mga halaman ng pagtatanim." Napakalaking para sa karamihan ng taon, at magastos upang maisaaktibo, ang mga halaman ng pagtatanim ay maaaring nagkakahalaga ng hanggang walong beses ang bilang ng mga megawatts / oras kaysa sa enerhiya ng off-peak, hindi babanggitin ang karagdagang polusyon na nilikha nila sa panahon ng operasyon.

Maaaring mabawasan o maalis ng malaking data ang pag-asa sa mga utility sa mga halaman ng pagtatanim. Sa pamamagitan ng mga matalinong metro at algorithm na tumutugon sa mga panlabas na kadahilanan tulad ng panahon, ang mga utility ay maaaring magbago ng di-mahahalagang paggamit ng kuryente sa mga di-rurok na panahon, binabawasan ang mga peak demand na peak at pinapanatili ang lahat ng paggamit ng enerhiya sa pangunahing grids.

Sa mas matalinong pamamahala ng enerhiya, ang mga utility ay maaari ring makakuha ng tunay na halaga mula sa mga alternatibong mapagkukunan ng enerhiya tulad ng hangin at solar. Ang mga malaking feed ng data ay maaaring makatulong sa mga utility na awtomatikong makaganti para sa mga panahong hindi nabuo ang natural na enerhiya. Ang mahuhulaan na pagmomolde na may malaking data ay maaaring magpapahintulot sa mga utility na makalkula ang mga pattern ng hangin at solar na mas tumpak, at mai-optimize ang disenyo at lokasyon ng mga turbine ng hangin at solar panel.

Ang Side Flip: Mga Sentro ng Data at Enerhiya ng Basura

Ang isa sa mga pangunahing isyu na maaaring hadlangan ang potensyal ng malaking data upang malutas ang mga problema sa basura ng enerhiya ay namamalagi sa malaking data mismo, o hindi bababa sa, kung paano nabuo ang malaking data. Ang hindi maiisip na halagang ito ng data ay ginawa ng mga sentro ng data, na syempre ay nangangailangan ng enerhiya upang mapatakbo. At maraming mga sentro ng data ang nag-aaksaya ng mas maraming enerhiya kaysa sa ginagamit nila.

Tulad ng mga utility, ang mga sentro ng data ay tumatakbo at tumatakbo 24/7. Ang init ay isang seryosong isyu. Sa daan-daang mga napakalaking server na bumubuo ng init, ang mga pasilidad ay dapat na pinalamig nang palagi upang maiwasan ang isang pisikal na paglubog ng imprastraktura. Ngunit ang karamihan sa mga sentro ng data ay hindi tumatakbo na may kahusayan ng enerhiya sa isip. Sa katunayan, natagpuan ng isang ulat ng 2012 ng New York Times na sa halip na mabayaran ang pangangailangan ng paglilipat, ang karamihan sa mga sentro ng data ay tumatakbo sa maximum na kahusayan sa paligid ng orasan - at pag-aaksaya ng 90% o higit pa ng enerhiya na iginuhit mula sa grid.

Ang mga data center at ang digital na ekonomiya ay kasalukuyang kumokonsulta sa halos 10% ng enerhiya sa mundo. Kung ang malalaking data ay upang malutas ang problema sa basura ng enerhiya, ang industriya ay dapat magsanay bago ito mangaral at unang iikot ang mga tool ng kahusayan sa sarili nito, at makahanap ng mga paraan upang mabawasan ang lakas ng draw at pagbutihin ang pangkalahatang paggamit ng enerhiya nang walang panganib ng isang pagkakahawak sa supply.

Sa kabila ng mga hadlang na ito, gayunpaman, ang potensyal na "berde" ng malaking data ay napakalaking. Ang pag-tap sa isang greener, mas maraming enerhiya na mahusay na mundo ay maaaring maging isang bagay ng mas mahusay na pag-unawa kung paano namin ginagamit ang enerhiya at kung saan ito ay madalas na nasayang.