Video: Transforming Manufacturing, Energy & Utilities industries with Azure Stream Analytics : Build 2018 2025
Ein Bereich, in dem sich Big Data auf Stromversorger ausgewirkt hat, ist die Entwicklung intelligenter Stromzähler. Intelligente Messgeräte liefern eine genauere Messung des Energieverbrauchs, indem sie weitaus häufigere Messwerte als herkömmliche Messgeräte liefern. Ein Smart Meter kann mehrere Messwerte pro Tag geben, nicht nur einmal im Monat oder einmal pro Quartal.
Die von diesen Messgeräten gesammelten Informationen helfen den Kunden, Strom zu sparen (indem sie ihnen ein genaueres Bild ihrer Verbrauchsmuster liefern). Es kann ihnen auch ermöglichen, ihren Stromverbrauch besser zu planen, um Spitzenzeiten zu vermeiden und Geld zu sparen.
Intelligente Zähler bieten den Versorgern auch mehrere Vorteile:
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Genauere Prognosen des zukünftigen Energiebedarfs
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Verbesserung der Wartungsplanung
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Steigerung der Fähigkeit, Betrug zu erkennen
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Reduzierung bei Stromausfällen
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Bessere Einhaltung behördlicher Auflagen
Mit intelligenten Stromzählern können Stromversorger nicht nur bestimmen, wie viel Strom verbraucht wird, sondern zu welcher Tageszeit es genutzt wird. Diese Information ist entscheidend für die Prognose des Strombedarfs zu Stoßzeiten. Da Strom nicht gespeichert werden kann, muss die Kapazität zu Spitzenzeiten dem Verbrauch entsprechen - in der restlichen Zeit bleibt ein Großteil dieser Kapazität ungenutzt. Infolgedessen können Dienstprogramme die Spitzennachfrage genauer messen, je effizienter sie Kapazitätsbedarf planen können.
Die größte Herausforderung für die Versorger, die intelligente Zähler verwenden, ist, dass die Menge der erzeugten Daten dramatisch größer ist als die Menge, die von traditionellen Zählern erzeugt wird. Diese Tatsache erfordert eine massive Verbesserung der Hardware- und Softwarefunktionen vieler Dienstprogramme. Ein weiteres Problem besteht darin, dass die gesammelten Daten aus vielen verschiedenen Quellen stammen können, was zu möglichen Kompatibilitätsproblemen führen kann.
Auf lange Sicht können die Investitionen von Dienstleistern in Big-Data-Funktionen dazu führen, dass Geld eingespart wird, indem bestehende Ressourcen effizienter genutzt werden, wodurch die Notwendigkeit zum Aufbau neuer Kapazitäten reduziert wird.
