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La presencia del Big Data en el sector energético

Cada día, las empresas del sector Energía generan una gran cantidad de datos, la que -con el procesamiento adecuado- se puede transformar en información valiosa para gestionar sus procesos.

Cualquier empresa con un gran número de activos y clientes, tendrá una gran cantidad de datos recogidos desde el momento en que comience su negocio. Este problema de datos se conoce como “volumen”, lo que provoca el término “Big Data”. Sin embargo, con las redes inteligentes, haciendo uso de sensores que generan datos automáticamente cada pocos minutos -o incluso segundos-, el tema de la velocidad de los datos ha cobrado importancia, en especial cuando los datos múltiples se generan demasiado rápido como para que cualquier persona pueda darle sentido. Debido a la velocidad, el volumen de datos recibidos por el negocio continúa aumentando exponencialmente.

Además, en cualquier empresa los datos se almacenan, generalmente, en varios sistemas, creando silos de datos en toda la compañía. Cuando se requiere algún reporte de un activo, el procesamiento manual de datos se hace tedioso y complicado: es necesario ordenar datos de múltiples fuentes; validar y limpiar los datos para asegurar su exactitud; transformar los datos en el formato que requiera el informe; consolidar los datos que faltan para asegurar que toda la información necesaria para el informe haya sido incluida y, finalmente, visualizar la información en herramientas gráficas adecuadas.

El procesamiento manual de datos se llama “curación de datos”. No obstante, para cualquier empresa eléctrica que necesita asegurarse de que la electricidad se suministre a los consumidores, el proceso manual lleva demasiado tiempo. Sin almacenamiento de energía, las leyes de la física dictan que la entrega de electricidad desde una planta de energía tiene que llegar a los consumidores en cuestión de nanosegundos. Por ello, una empresa eléctrica no puede permitirse el lujo de esperar la larga curación de datos si necesita restaurar su red desde un corte de luz.

En la actualidad existe una fuerte tendencia hacia la implementación de infraestructuras computacionales automáticas avanzadas en el sector de la energía. Ejemplos de tales infraestructuras son el Sistema de Gestión de Distribución Avanzada (ADMS, por sus siglas en inglés) y el Sistema de Gestión de Áreas Amplias (WAMS, por sus siglas en inglés). La infraestructura computacional realiza el cálculo en tiempo real para apoyar la rápida toma de decisiones que requiere un servicio de utilidad pública.

Para cualquier empresa eléctrica que desee embarcarse en redes inteligentes, el tema del Big Data será una consideración clave. Con la multitud de opciones tecnológicas inteligentes disponibles en la actualidad, las empresas eléctricas necesitan pensar cuidadosamente acerca de las aplicaciones de datos.


La necesidad de una estandarización internacional

Los sistemas corporativos que manejan los datos de las empresas eléctricas también están altamente especializados en sus funciones. Un sistema que se encarga de las operaciones de la Sala de Control no hace un seguimiento necesariamente al costo asociado al abordar una falla. El formato de datos en un sistema no está necesariamente alineado con otros, lo que aumenta significativamente la duración de cualquier actividad de curación de datos. Con muchos empleados doblando esfuerzos en el manejo de datos, la pérdida en términos de tiempo y dinero se multiplica en toda la empresa. Aquí es donde la estandarización juega un papel clave: la estandarización de modelos, como el modelo de información común de sistemas de una empresa, permitirá que los datos se compartan e intercambien automáticamente.


Artículo cortesía del Comité Nacional Chileno de la IEC. Original de la Dra. Thahirah Jalal, Unison Networks Limited, New Zealand IEC, 2014 Young Professional Leader. www.cornelec.cl
Noviembre 2016
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