Edge computing y energía: un viaje hacia la innovación responsable

edge computing
José Manuel Robles, Tech Lead en Cuerva
Escrito el 26 de diciembre de 2023
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Millones de datos vinculados al consumo por hora en hogares y negocios. Lecturas de sensores eléctricos sobre voltajes, corrientes y frecuencias. Datos de mercado sobre precios y demanda eléctrica, así como información meteorológica para pronosticar la generación de energías renovables. Y más. Muchos más. El sector energético genera diariamente cientos de terabytes de datos

Este flujo masivo de información requiere un análisis rápido y seguro para gestionar eficazmente el sistema eléctrico. ¿Cómo es posible procesar, distribuir y almacenar esta ingente información de manera eficiente? ¿Es la gestión centralizada en centros de datos la mejor opción?

La experiencia nos está demostrando que los modelos tradicionales basados en la computación en la nube centralizada carecen de eficiencia para gestionar estos procesos, especialmente en un entorno energético marcado por la conectividad y la generación distribuida. La solución a esta problemática es el Edge Computing, una arquitectura informática que procesa la información en la proximidad de su origen, mejorando la velocidad, seguridad y eficiencia en todos los procesos de la gestión de datos.

¿Cómo nos ayuda esta innovación a transformar el panorama energético? ¿En qué medida facilita la integración de energías renovables en el mix energético, reduce las emisiones y avanza hacia un futuro más sostenible?

Qué es Edge Computing 

Edge Computing, también conocido como “Computación de Borde”, es una arquitectura informática que procesa y calcula datos cerca de sus dispositivos de origen , en lugar de enviar toda la información a la nube. Esto permite una menor latencia*, mayor privacidad de datos y respuestas más rápidas.

* La latencia es el tiempo transcurrido entre el momento en que se transmite un paquete de datos hasta el momento en que alcanza su destino (ida) y regresa (ida y vuelta) (Carlini, S. (2016). Factores impulsores y ventajas del edge computing. Biblioteca de White Papers de Schneider Electric.)

La tecnología Edge Computing surge ante la necesidad de manejar grandes volúmenes de datos generados por el crecimiento de la humanidad y los procesos productivos . Desde llamadas telefónicas hasta tecnologías disruptivas como el Internet de las Cosas (IoT), la utilización de tecnologías digitales nos ha traído un aumento exponencial en la generación y tráfico de datos en el ciberespacio.

Con todas las ventajas que supone el acceso a los datos, también plantea el problema de su gestión. No estamos hablando de cantidades pequeñas. Según Cisco, el tráfico de datos en Internet en España se ha multiplicado por 3,4 entre 2017 y 2022, alcanzando los 81 Terabytes por segundo. Frente a esta creciente demanda y generación de data, los modelos tradicionales de Computación en la Nube centralizada presentan limitaciones en eficiencia que son necesarias superar. Para ello, Edge Computing propone el procesamiento de los datos cerca de los dispositivos para una ejecución eficiente de todos los procesos digitales, logrando, al mismo tiempo, una mayor eficiencia y rentabilidad.

Ventajas de procesar los datos cerca del punto de origen

El Edge computing es aplicable a una amplia gama de sectores que generan y analizan grandes volúmenes de datos, especialmente cuando se requiere una baja latencia y análisis en tiempo real. 

Está presente en industrias tan variadas como la de la automoción (sistemas avanzados de asistencia al conductor), en las telecomunicaciones (optimización de las redes 5G) o en la agricultura (análisis de datos procedentes de la instalación de sensores para medir las condiciones del suelo o pronósticos climáticos).

Y, cómo no, también se utiliza en el sector energético para la implementación de redes eléctricas inteligentes o para acelerar la transición hacia energías renovables, entre otras muchas posibilidades. En nuestra industria, las principales ventajas que tiene almacenar y procesar los datos cerca del punto de origen son:

Baja latencia (Velocidad)

La proximidad de los datos a su origen, sin depender exclusivamente de la nube centralizada, reduce significativamente la latencia, permitiendo respuestas más rápidas, incluso en tiempo real. Por decirlo de alguna manera, la información no tiene que “viajar”, se aceleran las “respuestas” y se agiliza la toma de decisiones basada en datos generados localmente.

Eficiencia energética

Son varios los puntos y las formas sobre las que el Edge Computing mejora la eficiencia energética. Al reducir el tráfico a la red, el consumo asociado al movimiento de grandes volúmenes de datos disminuye. También, permite detectar ineficiencias e identificar oportunidades de ahorro energético que no serían visibles con la mayor latencia que tiene el uso de una nube central.

Integración de energías renovables

La menor latencia permite monitorear en tiempo real la generación de energías renovables, como solar y eólica, actuando de manera inmediata para evitar desperdicios, planificar la transmisión y distribución de electricidad , y adaptarla a la oferta y demanda requerida en cada momento.

Reducción de emisiones y menor huella de carbono

Esta mayor integración de energías renovables que conseguimos gracias al Edge Computing nos ayuda a reducir el uso de fuentes fósiles y compensa la mayor utilización de las fuentes más contaminantes. Además, al no depender de grandes centros de datos, se reducen las emisiones por refrigeración y transporte de electricidad a largas distancias.

Gestión de la demanda

Procesar datos cerca de los usuarios finales, junto con la IoT y el uso de medidores inteligentes, permite analizar detalladamente el consumo energético en tiempo real. Con el uso de algoritmos de última generación e Inteligencia Artificial (IA), podemos ajustar dinámicamente los perfiles de carga según las condiciones de la red, incentivando cambios en el comportamiento de los consumidores.

Seguridad

Los grandes volúmenes de datos relacionados con la generación, distribución o el propio consumo energéticos se han convertido en los últimos años en un claro objetivo por parte de delincuentes. Sin embargo, el Edge Computing minimiza los riesgos de ciberataques al distribuir el procesamiento de datos en varios puntos, lo que evita que haya un blanco obvio para atacar

En caso de fallo o ataque en un nodo, no se compromete todo el sistema al no propagarse el daño. Además, la implementación de controles de seguridad como son la encriptación, autenticación, autorización y auditoría es más fácil y eficaz, reduciendo también los riesgos de filtración de datos privados.

Todos estas ventajas son muy difíciles de conseguir con otras tecnologías, como la Computación en la Nube Centralizada, con la que sufrimos demoras que impiden el análisis y la respuesta en tiempo real, aumentan las interrupciones y exigen unos requisitos de ancho de banda muy altos que ponen en duda su capacidad de gestión. Y, además, implica unos mayores costes al tener que invertir en la infraestructura en la nube.

Casos de uso en el sector energético 

La implementación de Edge Computing en el sector energético está acelerando la transición hacia energías renovables y optimizando la gestión de los recursos energéticos. A través del almacenamiento y procesamiento de datos en puntos cercanos a su origen, se han desarrollado y mejorado aplicaciones concretas que generan beneficios importantes. Algunos casos de uso destacados son:

Desarrollo y mejora de las redes inteligentes (Smart Grids) 

Las redes inteligentes no solo transportan electricidad, sino que también la monitorean y gestionan utilizando otras tecnologías avanzadas para mejorar la eficiencia, fiabilidad, sostenibilidad y seguridad. La baja latencia proporcionada por Edge Computing permite un análisis en tiempo real, suministrando información, tanto al distribuidor como al usuario final, para un uso más responsable de la energía.

Microrredes inteligentes

El cambio hacia un modelo energético distribuido implica la generación de energía eléctrica mediante múltiples fuentes cercanas a los puntos de consumo. Ya sea en forma instalaciones domésticas, comunidades energéticas locales o para autoconsumo industrial, con la gestión de datos cerca de estas instalaciones basadas en energías renovables, vamos a mejorar y operar de forma autónoma en áreas específicas y mantener el suministro en funcionamiento.

Equilibrio de la oferta y la demanda en tiempo real

La instalación de sensores inteligentes y contadores en las redes de distribución eléctrica, junto con el procesamiento de datos cercano, optimiza el equilibrio entre oferta y demanda en tiempo real. El resultado: medimos de una forma inteligente el uso eléctrico y mejoramos la eficiencia de la red.

Mejorar del rendimiento y estabilidad en parques eólicos o plantas solares 

Edge Computing se está utilizando para monitorear parques eólicos y plantas solares, detectando y anticipándose a fallas (mantenimiento predictivo), y optimizando el rendimiento de manera rápida. Al mismo tiempo, el análisis en tiempo real contribuye a mantener la estabilidad y aumentar la resiliencia energética, evitando que las averías afecten la producción de energías renovables.

Ciudades inteligentes y movilidad sostenible

Sin ninguna duda, el éxito de las ciudades inteligentes (smart cities) dependerá del uso del Edge Computing. Sin esta tecnología, será imposible gestionar eficientemente la vasta cantidad de datos generados continuamente. Los municipios que la utilizan son ya numerosos. 

Por ejemplo, Barcelona está implementando sensores y dispositivos IoT con computación en el “borde” para monitorear la calidad del aire, el tráfico, el uso de energía y los patrones de los ciudadanos desplegando una red privada 5G autónoma. Málaga, por su parte, está desplegando redes de iluminación inteligente con nodos de computación en los puntos de origen para regular los niveles de iluminación según las necesidades y ahorrar energía. Y nosotros, por ejemplo, la utilizamos en los edificios junto con los smart meters para medir el consumo energético de los usuarios y comunicar toda la información generada a través de telecontadores.

Todos los casos prácticos de Edge Computing en el sector energético que acabamos de ver tienen un impacto ambiental positivo gracias al procesamiento local. 

Gracias a la gestión en estos espacios digitales cercanos, no enviamos un dato que no hace falta a un centro de datos centralizado. Y esta es, sin ninguna duda, la principal ventaja de esta tecnología. 

La reducción de costes en comunicaciones, en almacenamiento y en el proceso de la información en remoto, que además puede ser ruidoso, son algunas de las ventajas que ya hemos visto y que es importante recordar. 

Superando los desafíos de implementación

Todo lo anterior es muy alentador. Sin embargo, el Edge Computing también implica un reto de vital importancia. ¿Cómo sabemos qué datos requieren una acción inmediata o que son críticos para el funcionamiento local? ¿Y cuáles necesitan un análisis más complejo o no son urgentes y pueden enviarse al centro de datos centralizado para un procesamiento más exhaustivo?

Aquí es donde entra la Inteligencia Artificial (IA), especialmente los modelos machine learning basados en análisis de series temporales para poder aprender, que nos van a ayudar a tomar estas decisiones de manera eficiente.

Esta distinción, lamentablemente, no es el único desafío al que nos enfrentamos desde el sector para escalar una tecnología que, a pesar de que está ganando impulso en los últimos años, aún es incipiente. Su implementación tiene unos costes elevados, particularmente en la inversión dirigida a desarrollar una infraestructura digital regada de sensores que capten datos. Y aquí surge la pregunta de si este esfuerzo debe recaer únicamente en el sector privado o la administración pública debería desempeñar un papel más activo a la hora de mejorar un servicio esencial como es el energético.

La falta de estándares comunes y la integración con sistemas heredados, propios de otra época donde la tecnología era más obsoleta, es un escollo que dificulta la interoperabilidad entre soluciones de diferentes proveedores. En la misma línea, los marcos regulatorios actuales deben evolucionar para permitir nuevos modelos de negocio basados en datos y la penetración de las tecnologías renovables. Estos marcos aún hoy siguen dominados por las reglas marcadas por un modelo centralizado que benefician a las grandes compañías energéticas en detrimento de nuevos competidores que, como nosotros, apostamos por la generación eléctrica sostenible.

Una mayor y mejor conectividad tanto entre nodos remotos como entre sistemas centralizados, posiblemente basada en la tecnología 5G, y la necesidad de contar con personal capacitado son otros dos de los desafíos a los que nos enfrentamos para poder mejorar la gestión de la red eléctrica.

Hacia un futuro energético híbrido y más inteligente

¿Todo esto significa que el almacenamiento centralizado de los datos desaparecerá? No. Ni mucho menos. El sector energético está evolucionando hacia un modelo híbrido que combina Edge Computing con otro tipo de arquitecturas para aprovechar al máximo el potencial de cada una de ellas.

De este modo, tendríamos servidores potentes en los Centro de Transformación (CT) para el almacenamiento masivo de datos históricos, el entrenamiento de modelos de IA y el análisis de grandes tendencias, mientras que utilizaríamos pequeños chips con capacidad "neuronal" en el propio contador del Punto de Suministro (PS) para el análisis de datos que sean críticos y sensibles en tiempo real, y donde necesitemos tiempos de respuesta rápidos.

El Edge Computing está transformando el panorama energético, acercándonos cada día más a un futuro sostenible alimentado por fuentes renovables y respaldado por redes inteligentes y digitales. Y todo de forma segura y auditada. 

Gracias a esta tecnología y otras complementarias como blockchain o 5G, desde nuestros hogares, podremos intercambiar energía solar con nuestros vecinos. Los conductores de vehículos eléctricos, gracias a los datos analizados de forma local y cercana, podremos optimizar en tiempo real nuestras rutas y paradas de carga teniendo en cuenta el tráfico, condiciones climáticas y disponibilidad de cargadores. Las fábricas organizarán su consumo energético de forma cooperativa ante cualquier eventualidad. 

Estas utopías tecnológicas que parecen lejanas aún podrían llegar más pronto que tarde. El futuro de la energía, de lo que no cabe duda, será renovable, digital y eficiente. Un futuro energético inteligente en el que los datos jugarán un papel vital y que no será posible sin una colaboración público-privada que facilite y acelere la adopción de renovables, el autoconsumo, la eficiencia y la gestión de la demanda . Pero, aún más importante si cabe, es implicar a la ciudadanía de una forma activa. 

El cambio empieza con nuestras decisiones individuales y tenemos que concienciarnos sobre los beneficios de digitalizar nuestros sistemas eléctricos. Esta transformación nos compete a todos: empresas, consumidores, reguladores y la sociedad en su conjunto. Trabajando unidos y entendiendo el rol de cada uno de nosotros, podremos construir un futuro energético más sostenible, competitivo y centrado en las personas.

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Sobre el autor

José Manuel Robles, Tech Lead en Cuerva
La tecnología siempre ha sido su pasión. Jose Manuel es Ingeniero Software por la Universidad de Granada, y además de Tech Lead en Cuerva, ejerciendo su labor como desarrollador de soluciones tecnológicas, compagina su día a día con la formación y divulgación, colaborando con la Universidad de Granada y Cámara de Comercio de Granada, compartiendo su experiencia y expertise para inspirar a las mentes emergentes. Además de sus contribuciones notables en el ámbito académico y empresarial, Jose Manuel ha demostrado ser un emprendedor visionario. Como fundador de startups como "Digitalilusion" y "Outbarriers", ha canalizado su creatividad e innovación con un claro propósito: mejorar la calidad de vida de las personas a través de soluciones tecnológicas innovadoras.
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