Är det att klippa av avfall i energi ett problem som stor data kan lösa?

Big data är stora nyheter på flera nivåer. Medan de flesta företag tänker på big data i termer av hur de kan öka deras slutlinjer, har big data kraften att göra mycket mer än att skapa mer riktad reklam. Faktum är att stora data skulle kunna lösa några av de största problemen vi står inför på global skala, inklusive energiavfall.

När det gäller ren teknik har big data överträffat alternativa energikällor och elbilar när det gäller dess potential. Möjligheten att samla in och tolka enorma mängder data om energianvändning har redan resulterat i banbrytande energibesparande innovationer för både konsumenter och energileverantörer - och denna teknik är beredd att bli mer sofistikerad och utbredd i en nära framtid.

Big Data och energieffektivitet från konsumenten

Energieffektivitet är en viktig fråga för många konsumenter och företag. Ju mindre energi de använder, desto mer pengar sparar de, så det lönar sig bokstavligen att minska energiavfallet. Bortsett från de vardagliga energibesparande vanorna att stänga av lampor, apparater och hushållsdatorer när de inte används, vänder sig konsumenter till energieffektiva modeller för allt från garageportöppnare till uppvärmnings- och kylsystem i hemmet.

Det historiska problemet med energieffektivitet i hemmet och företaget har varit en brist på detaljerad information om energiförbrukning. Uppvärmning och kylning står för ungefär 50 procent av all energianvändning i USA, men till och med den energianvändningen är säsongsbetonad, och de andra 50 procenten är inte uppdelade för långt. Månadsräkningsräkningar anger bara hur mycket energi som ett hushåll har använt på 30 dagar - inte hur det användes eller var det kan slösas bort.

Det är där stor data kommer in. Smarta sensorer kan leverera exakta data för hushållens energianvändning, spåra och rapportera inte bara hur mycket energi som används, utan när användningen sker - eller till och med hur mycket det kostar dig att lämna skrivbordet hemma för åtta timmar medan du går på jobbet. Denna information kan presenteras via webb- och mobilplattformar, vilket gör det möjligt för konsumenterna att upptäcka energiavfall och kontrollera energianvändningen även om de inte är hemma.

Ett populärt exempel är Nest smart termostat. Enheten är designad av tidigare Apple-ingenjörer och gör det som programmerbara termostater skulle, men lyckades aldrig göra användarvänliga nog. Den låter dig hålla termostaten avstängd när ingen behöver extra värme eller kyla, och ställa in den för att vrida sig till rätt temperatur när du vill ha den, till exempel precis innan ditt morgonlarm går av, eller när du kommer hem från jobbet . Dessutom "lär" Nest-termostaten dina inställningar och gör automatiserade justeringar baserade på dina historiska inställningar.

Denna typ av teknik kan användas för smartare lampor, kylskåp, garageportar, luftkonditioneringsapparater, crock-potter, gräsmatta sprinklers och mer. Det visar också stora datapotential för att skapa kompletta smarta hushåll med maximal energieffektivitet. (Det är en del av det som kallas tingenes internet. Läs mer om vad $ # @! Är tingenes internet ?!)

Skär industriellt energiavfall

Förutom konsumenternas energieffektivitet har big data potential att hjälpa verktyg förverkliga smartare energihantering. Med rätt data kan verktyg maximera effektiviteten för överbelastade rutnät och hålla dem igång smidigt, utan att behöva sjunka pengar i nya anläggningar.

Verktyg håller kraften igång 24/7. Men fluktuerande kraftbehov kräver att de har ledig kapacitet för att möta spikar i efterfrågan, till exempel mitt i en varm sommardag eller genom frysande vinternätter. Den nuvarande lösningen för de flesta verktyg är användningen av "toppväxter." Sovande under större delen av året, och kostsamt att aktivera, kan toppanläggningar kosta upp till åtta gånger antalet megawatt / timme än energi utanför topp, för att inte tala om den extra föroreningen de skapar under drift.

Big data kan minska eller eliminera verktygens beroende av toppverk. Genom smarta mätare och algoritmer som hanterar yttre faktorer som väder, kan verktyg flytta icke-nödvändig elanvändning till icke-topptider, minska toppbehovspikar och hålla all energianvändning på huvudnätet.

Med smartare energihantering kan verktyg också få verkligt värde från alternativa energikällor som vind och sol. Big data feeds kan hjälpa verktyg kompensera automatiskt för perioder då naturlig energi inte genereras. Förutsägbar modellering med big data kan göra det möjligt för verktyg att beräkna vind- och solmönster mer exakt och optimera utformningen och platsen för vindkraftverk och solpaneler.

The Flip Side: Data Centers and Energy Waste

En av de viktigaste frågorna som kan hindra big data potential för att lösa problem med energiavfall ligger i själva big data, eller åtminstone, hur stor data genereras. Dessa otänkbara mängder data produceras av datacenter, som naturligtvis kräver energi för att fungera. Och många datacentra slösar mer energi än de använder.

Liksom verktyg är datacenter igång dygnet runt. Värme är en allvarlig fråga. Med hundratals massiva servrar som genererar värme måste anläggningarna kylas ständigt för att förhindra en fysisk nedbrytning av infrastrukturen. Ändå kör de flesta datacentra inte med energieffektivitet i åtanke. I själva verket konstaterade en rapport från New York Times från 2012 att i stället för att kompensera för skiftande efterfrågan körde de flesta datacentra med maximal effektivitet dygnet runt - och slösade bort 90% eller mer av energin från nätet.

Datacenter och den digitala ekonomin förbrukar för närvarande cirka 10% av världens energi. Om big data ska lösa energiavfallsproblemet måste branschen öva innan den predikar och först vänder sina effektivitetsverktyg på sig själv och hitta sätt att minska kraftdragen och förbättra den totala energianvändningen utan att riskera att leverans faller bort.

Trots dessa hinder är emellertid bigdatas "gröna" potential enorm. Att utnyttja en grönare, mer energieffektiv värld kan bara vara en fråga om bättre förståelse för hur vi använder energi och var den ofta slösas bort.