Big data y energía: el poder de los datos en la revolución energética

En un mundo donde el desperdicio energético y los elevados costes operativos generan pérdidas millonarias, las empresas del sector de la energía enfrentan desafíos cada vez más complejos. La presión por ser más eficientes y sostenibles es cada vez mayor, y la búsqueda de soluciones innovadoras se ha convertido en una necesidad. Un ejemplo destacado de esta tendencia es el “Proyecto Natick” de Microsoft, que recurre a centros de datos submarinos en el Mar del Norte para mejorar la eficiencia energética y repensar las infraestructuras digitales en un contexto que demanda una transición hacia la sostenibilidad.

Ante este escenario, el binomio entre big data y energía se posiciona como la herramienta clave para transformar la gestión de los recursos energéticos al impulsar la transición hacia un modelo más sostenible, digital y eficiente. Y es que, gracias al análisis predictivo y la optimización de datos, las empresas pueden reducir desperdicios, mejorar la gestión de recursos y potenciar el uso de energías renovables.

¿Sabes en qué consiste exactamente esta alianza entre big data y energía? Sigue leyendo y descubre cómo el big data está cambiando el panorama energético para transicionar hacia el modelo del futuro: más sostenible (alimentado por fuentes renovables), digital (respaldado por redes inteligentes) y eficiente.

Big data y energía: ¿qué es el big data energético?

El sector energético genera una gran cantidad de datos, desde el consumo en hogares e industrias hasta la producción en plantas de energía y la distribución en redes eléctricas. En este sentido, el big data permite recopilar, procesar y analizar esta información para optimizar la gestión de los recursos energéticos. 

De esta manera, mediante algoritmos avanzados y modelos predictivos, gracias a la convergencia entre big data y energía, es posible identificar patrones, mejorar la eficiencia y reducir desperdicios.

Su impacto es significativo: en España, alrededor del 10% de la energía generada se pierde por ineficiencias en la red o su uso inadecuado, pero el análisis de datos puede reducir los costes operativos de las empresas hasta en un 15%. Estas cifras demuestran la necesidad de adoptar el big data energético para optimizar la producción y el consumo de energía.

¿Cómo funciona el big data energético?

El proceso comienza con la recolección de datos a través de sensores y medidores inteligentes conectados al Internet de las Cosas (IoT). Estos dispositivos transmiten información en tiempo real sobre el consumo y la producción energética.

Una vez recopilados, los datos se almacenan en plataformas especializadas para su análisis. Aquí, los algoritmos avanzados procesan estos grandes volúmenes de información para buscar patrones y tendencias que pueden ser difíciles de identificar a simple vista. Este análisis permite predecir la demanda energética futura y ajustar la producción y distribución de energía de manera más precisa, reduciendo el desperdicio y mejorando la eficiencia en toda la red energética.

Principales aplicaciones del big data energético

La cooperación entre big data y energía no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también facilita una gestión más inteligente y sostenible de los recursos. Estas son algunas de sus principales aplicaciones:

• Gestión de la demanda. El análisis en tiempo real facilita la identificación de picos y momentos de baja demanda, lo que permite optimizar la generación y distribución de energía según la demanda real. Esto reduce el desperdicio y garantiza un suministro de energía más fiable y resiliente.
• Optimización de la producción y distribución. En relación con lo anterior, mediante el análisis de datos, se detectan oportunidades para mejorar la eficiencia en la generación y distribución energética, reduciendo costos operativos y asegurando un uso óptimo de los recursos.
• Mantenimiento predictivo. Los algoritmos predictivos pueden detectar averías antes de que ocurran, mejorando la fiabilidad del suministro y reduciendo los costes de reparación.
• Integración de energías renovables. Facilita la gestión eficiente de fuentes renovables, como la solar y la eólica, al ajustar su producción a la demanda real y a las condiciones climáticas previstas. Esto promueve el uso de energías limpias y reduce la dependencia de combustibles fósiles.
• Predicción del mercado de compra y venta de energía. Analiza tendencias de precios y fluctuaciones del mercado, ayudando a las empresas a tomar decisiones estratégicas y optimizar sus inversiones.
• Detección de fraudes y anomalías. Detecta patrones de consumo irregulares que pueden indicar fraudes, fallos en la red o pérdidas energéticas. Esto mejora la seguridad y transparencia del sistema.
• Personalización de servicios. Permite ofrecer tarifas personalizadas y soluciones adaptadas a las necesidades de cada usuario, mejorando la experiencia del cliente y fomentando un consumo más eficiente.

¿Cómo contribuye el big data a la sostenibilidad y a la eficiencia energética en las ciudades?

El big data es clave en el desarrollo de ciudades inteligentes, ya que facilita la integración de sensores, redes inteligentes y dispositivos IoT para monitorear y gestionar en tiempo real el consumo energético en edificios, alumbrado público, transporte y otras infraestructuras. Esto permite una distribución más eficiente de la energía, minimizando pérdidas y maximizando el uso de fuentes renovables.

Sin embargo, estas ciudades del futuro deben construirse sobre el modelo de las 4D (Descarbonización, Descentralización, Digitalización y Democratización) para afrontar los desafíos del crecimiento urbano y el cambio climático. En este punto, el big data también juega un papel muy importante al optimizar el consumo de energía, reducir desperdicios y mejorar la planificación urbana, favoreciendo una gestión más sostenible y eficiente.

Sin ir más lejos, el big data energético contribuye a la transición hacia este modelo energético del futuro:

• Descarbonización: facilita la integración de energías renovables mediante análisis predictivos que equilibran la oferta y la demanda. 
• Descentralización: mejora la gestión de redes distribuidas y microgrids, permitiendo que comunidades energéticas y hogares generen y consuman su propia energía de manera eficiente (autoconsumo). 
• Digitalización: impulsa el desarrollo de redes inteligentes y de sistemas de automatización, optimizando la eficiencia operativa y anticipando fallos en la infraestructura energética. 
• Democratización: permite acceder a datos en tiempo real, empoderando a ciudadanos y empresas para tomar decisiones informadas sobre su consumo y fomentar el autoconsumo energético.

En definitiva, gracias a estas aplicaciones, la sinergia entre big data y energía no solo mejora la sostenibilidad y la eficiencia energética en las ciudades, sino que también acelera la transición hacia un modelo energético más limpio, descentralizado y accesible para todos.

La nueva era de la gestión energética

El futuro del sector energético es renovable, digital y eficiente, y el big data se posiciona como una herramienta clave para transformar el sector, ya que permite optimizar toda la cadena de valor, desde la generación hasta la distribución de la energía. 

Gracias al análisis avanzado de datos, es posible reducir desperdicios, mejorar la estabilidad del suministro, garantizar un uso más sostenible de los recursos energéticos y, lo más importante, poner al usuario en el centro para comprender y responder a sus necesidades presentes y futuras.

En Cuerva llevamos más de 80 años entendiendo la energía como un canal para ofrecer soluciones útiles y relevantes. Ponemos a las personas en el centro y aprendemos del dato para poder conocer la relación del usuario con la energía. 

Nuestra apuesta por la innovación nos permite mejorar nuestro servicio. Con este objetivo, buscamos crear modelos que respondan a la nueva demanda eléctrica y optimizar procesos a partir de la digitalización de nuestras redes. Estamos comprometidos con un presente y un futuro sostenible donde la tecnología esté al servicio de las personas. ¿Hablamos?