Ist das Reduzieren von Energieverschwendung ein Problem, das Big Data lösen kann?

Big Data ist auf mehreren Ebenen eine große Neuigkeit. Während die meisten Unternehmen über Big Data nachdenken, um ihr Geschäftsergebnis zu steigern, kann Big Data viel mehr als nur zielgerichtete Werbung erstellen. Tatsächlich könnten Big Data einige der größten Probleme lösen, mit denen wir weltweit konfrontiert sind, einschließlich Energieverschwendung.

Wenn es um saubere Technologie geht, hat Big Data die alternativen Energiequellen und Elektroautos hinsichtlich ihres Potenzials übertroffen. Die Fähigkeit, riesige Mengen an Daten zum Energieverbrauch zu erfassen und zu interpretieren, hat bereits zu bahnbrechenden Innovationen im Bereich der Energieeinsparung für Verbraucher und Energieversorger geführt. Diese Technologien werden in naher Zukunft noch komplexer und weiter verbreitet sein.

Big Data und verbraucherseitige Energieeffizienz

Energieeffizienz ist für viele Verbraucher und Unternehmen ein wichtiges Thema. Je weniger Energie sie verbrauchen, desto mehr Geld sparen sie. Es lohnt sich also buchstäblich, Energieverschwendung zu reduzieren. Abgesehen von den alltäglichen Energiespargewohnheiten beim Ausschalten von Lichtern, Haushaltsgeräten und Heimcomputern bei Nichtgebrauch greifen die Verbraucher auf energieeffiziente Modelle zurück, von Garagentoröffnern bis zu Heiz- und Kühlsystemen für Privathaushalte.

Das historische Problem bei der Energieeffizienz von Privathaushalten und Unternehmen war der Mangel an detaillierten Daten zum Energieverbrauch. Heizen und Kühlen machen ungefähr 50 Prozent des gesamten Energieverbrauchs in den USA aus, aber selbst dieser Energieverbrauch ist saisonal bedingt, und die anderen 50 Prozent sind nicht allzu stark unterteilt. Monatliche Stromrechnungen geben nur an, wie viel Energie ein Haushalt in 30 Tagen verbraucht hat - nicht, wie es verbraucht wurde oder wo es möglicherweise verschwendet wird.

Hier kommen große Datenmengen ins Spiel. Intelligente Sensoren können präzise Daten für den Energieverbrauch im Haushalt liefern und protokollieren und melden, nicht nur, wie viel Energie verbraucht wird, sondern auch, wann der Verbrauch auftritt - oder wie viel es Sie kostet, Ihren Desktop zu Hause zu lassen acht Stunden, während Sie zur Arbeit gehen. Diese Daten können über Web- und mobile Plattformen bereitgestellt werden, sodass Verbraucher Energieverschwendung erkennen und den Energieverbrauch kontrollieren können, auch wenn sie nicht zu Hause sind.

Ein beliebtes Beispiel ist der Nest Smart Thermostat. Das Gerät wurde von ehemaligen Apple-Ingenieuren entwickelt und erfüllt die Anforderungen programmierbarer Thermostate, war jedoch nie benutzerfreundlich genug. Damit können Sie den Thermostat gedrückt halten, wenn niemand zusätzliche Wärme oder Kühlung benötigt, und ihn so einstellen, dass er sich bei Bedarf auf die richtige Temperatur einstellt, z. B. kurz bevor der Morgenalarm ausgelöst wird oder wenn Sie von der Arbeit nach Hause kommen . Darüber hinaus "lernt" der Nest-Thermostat Ihre Vorlieben und nimmt anhand Ihrer historischen Einstellungen automatische Anpassungen vor.

Diese Art von Technologie kann für intelligentere Leuchten, Kühlschränke, Garagentore, Klimaanlagen, Topftöpfe, Rasensprinkler und mehr verwendet werden. Es zeigt auch das Potenzial von Big Data, komplette intelligente Haushalte mit maximaler Energieeffizienz zu schaffen. (Dies ist ein Teil des so genannten Internet der Dinge. Weitere Informationen finden Sie unter Was ist das Internet der Dinge ?!)

Industrielle Energieverschwendung reduzieren

Neben der Energieeffizienz der Verbraucher bietet Big Data auch das Potenzial, Energieversorgungsunternehmen bei der Umsetzung eines intelligenteren Energiemanagements zu unterstützen. Mit den richtigen Daten können Energieversorger die Effizienz überlasteter Netze maximieren und einen reibungslosen Betrieb gewährleisten, ohne Geld in neue Anlagen investieren zu müssen.

Dienstprogramme sorgen dafür, dass der Strom rund um die Uhr läuft. Aufgrund des schwankenden Energiebedarfs müssen sie jedoch über Kapazitätsreserven verfügen, um den Nachfragespitzen gerecht zu werden, z. B. an heißen Sommertagen oder in eiskalten Winternächten. Die derzeitige Lösung für die meisten Versorgungsunternehmen ist die Verwendung von "Peaking-Anlagen". Während des größten Teils des Jahres ruhend und kostspielig zu aktivieren, können Peaking-Anlagen bis zu achtmal so viel Megawatt pro Stunde kosten wie Off-Peak-Energie, ganz zu schweigen von der zusätzlichen Umweltverschmutzung, die sie während des Betriebs verursachen.

Durch Big Data kann die Abhängigkeit der Versorger von Spitzenanlagen verringert oder beseitigt werden. Durch intelligente Zähler und Algorithmen, die externe Faktoren wie das Wetter berücksichtigen, können Versorgungsunternehmen den nicht wesentlichen Stromverbrauch auf Zeiten außerhalb der Spitzenzeiten verlagern, Spitzenlastspitzen reduzieren und den gesamten Energieverbrauch in den Hauptnetzen beibehalten.

Mit einem intelligenteren Energiemanagement könnten Versorgungsunternehmen auch echte Werte aus alternativen Energiequellen wie Wind und Sonne ziehen. Big-Data-Feeds können den Versorgungsunternehmen dabei helfen, Zeiträume, in denen keine natürliche Energie erzeugt wird, automatisch zu kompensieren. Die prädiktive Modellierung mit Big Data kann es den Versorgern ermöglichen, Wind- und Sonnenmuster genauer zu berechnen und das Design und den Standort von Windkraftanlagen und Sonnenkollektoren zu optimieren.

Die Kehrseite: Rechenzentren und Energieverschwendung

Eines der Hauptprobleme, die das Potenzial von Big Data zur Lösung von Energieverschwendungsproblemen beeinträchtigen könnten, ist Big Data selbst oder zumindest die Art und Weise, wie Big Data generiert wird. Diese unvorstellbaren Datenmengen werden von Rechenzentren erzeugt, für deren Betrieb natürlich Energie erforderlich ist. Und viele Rechenzentren verschwenden mehr Energie als sie verbrauchen.

Rechenzentren sind wie Versorgungsunternehmen rund um die Uhr in Betrieb. Hitze ist ein ernstes Problem. Bei Hunderten von massiven Servern, die Wärme erzeugen, müssen die Einrichtungen ständig gekühlt werden, um einen physischen Zusammenbruch der Infrastruktur zu verhindern. Die meisten Rechenzentren arbeiten jedoch nicht mit Blick auf die Energieeffizienz. In einem Bericht der New York Times aus dem Jahr 2012 wurde sogar festgestellt, dass die meisten Rechenzentren rund um die Uhr mit maximaler Effizienz betrieben wurden und 90% oder mehr der aus dem Netz entnommenen Energie verschwendeten, anstatt die veränderte Nachfrage auszugleichen.

Rechenzentren und die digitale Wirtschaft verbrauchen derzeit rund 10% der weltweiten Energie. Wenn Big Data das Problem der Energieverschwendung lösen soll, muss die Branche vor dem Predigen üben und zuerst ihre Effizienzwerkzeuge auf sich selbst stellen und Wege finden, um den Stromverbrauch zu reduzieren und den Gesamtenergieverbrauch zu verbessern, ohne das Risiko eines Versorgungsausfalls einzugehen.

Trotz dieser Hindernisse ist das "grüne" Potenzial von Big Data enorm. Der Einstieg in eine umweltfreundlichere und energieeffizientere Welt ist möglicherweise nur eine Frage des besseren Verständnisses, wie wir Energie verwenden und wo sie am häufigsten verschwendet wird.