Big Data Streaming in der Energiewirtschaft - Dummies

Den Energieverbrauch zu senken, neue erneuerbare Energiequellen zu finden und die Energieeffizienz zu steigern sind wichtige Big-Data-Ziele zum Schutz der Umwelt und zur Erhaltung des Wirtschaftswachstums. Große Datenmengen in Bewegung werden zunehmend in Echtzeit überwacht und analysiert, um diese Ziele zu erreichen.

Viele große Organisationen nutzen eine Vielzahl von Maßnahmen, um sicherzustellen, dass sie über die Energieressourcen verfügen, die sie jetzt und in Zukunft benötigen. Nichttraditionelle Energiequellen wie Windturbinen, Solarparks und Wellenenergie werden immer realistischer, da der Preis und die Knappheit fossiler Brennstoffe weiterhin Anlass zu Besorgnis geben.

Diese Organisationen erzeugen und speichern ihre eigene Energie und benötigen gute Echtzeitinformationen, um das Angebot an die Nachfrage anzupassen. Sie nutzen Streaming-Daten zur Messung und Überwachung des Energiebedarfs und -angebots, um ihr Verständnis für ihren Energiebedarf zu verbessern und Entscheidungen über den Energieverbrauch in Echtzeit zu treffen.

Verwenden Sie Big Data, um die Energieeffizienz zu steigern

Organisationen beginnen, Streaming-Daten zu verwenden, um die Energieeffizienz zu erhöhen, wie die folgenden zwei Beispiele zeigen:

• Eine große Universität überwacht Streaming-Daten über ihren Energieverbrauch und integriert sie mit Wetterdaten, um Echtzeitanpassungen bei Energieverbrauch und Produktion vorzunehmen.

• Mitglieder einer Geschäftsgemeinschaft teilen und analysieren gemeinsam Streaming-Energieverbrauchsdaten. Dies ermöglicht es den Unternehmen in dieser Gemeinschaft, Energie effizienter zu nutzen und Energiekosten zu senken. Streaming-Daten ermöglichen es ihnen, Angebot und Nachfrage zu überwachen und sicherzustellen, dass Nachfrageänderungen erwartet und im Gleichgewicht mit dem Angebot gehalten werden.

Nutzen Sie Big Data, um die Produktion alternativer Energiequellen voranzutreiben

Organisationen nutzen Streaming-Daten auch, um die Forschung und effiziente Produktion alternativer Energiequellen voranzutreiben, wie die folgenden zwei zeigen: Beispiele:

• Eine Forschungsinstitution verwendet Streaming-Daten, um die Durchführbarkeit der Nutzung von Wellenenergie als erneuerbare Energiequelle zu verstehen. Viele verschiedene Parameter wie Temperatur, Geodaten und Mond- und Gezeitendaten müssen gesammelt werden. Die Organisation verwendet Überwachungsgeräte, Kommunikationstechnologie, Cloud-Computing und Stream-Analysen, um den Lärm und die Auswirkungen von Wellenenergietechnologie auf Meereslebewesen zu überwachen und zu analysieren.

• Ein Windparkunternehmen verwendet Streaming-Daten, um Vorhersagen über die Energieproduktion zu treffen.Das Unternehmen sammelt Turbinendaten, Temperatur, Luftdruck, Luftfeuchtigkeit, Niederschlag, Windrichtung und Geschwindigkeit vom Boden bis zu 300 Fuß. Die Daten stammen von meteorologischen Stationen auf der ganzen Welt. Es erstellt ein Modell der Windströmung, um das Verständnis von Windmustern und Turbulenzen zu verbessern. Die Analysen werden verwendet, um Standorte für Windkraftanlagen auszuwählen und Kosten zu reduzieren.