Table des matières:
- Big Data et efficacité énergétique côté consommateur
- Réduction des déchets énergétiques industriels
- Le revers de la médaille: centres de données et gaspillage d'énergie
Le Big Data est une grande nouvelle à plusieurs niveaux. Alors que la plupart des entreprises pensent aux mégadonnées en termes de la façon dont elles peuvent augmenter leurs résultats, les mégadonnées ont le pouvoir de faire bien plus que de créer des publicités plus ciblées. En fait, les mégadonnées pourraient résoudre certains des plus gros problèmes auxquels nous sommes confrontés à l'échelle mondiale, y compris le gaspillage d'énergie.
En ce qui concerne les technologies propres, le big data a dépassé les sources d'énergie alternatives et les voitures électriques en termes de potentiel. La capacité de collecter et d'interpréter des quantités massives de données sur la consommation d'énergie a déjà débouché sur des innovations révolutionnaires d'économie d'énergie pour les consommateurs et les fournisseurs d'énergie - et ces technologies sont en passe de devenir plus sophistiquées et plus répandues dans un avenir proche.
Big Data et efficacité énergétique côté consommateur
L'efficacité énergétique est un enjeu important pour de nombreux consommateurs et entreprises. Moins ils utilisent d'énergie, plus ils économisent d'argent, donc cela paie littéralement pour réduire le gaspillage d'énergie. Outre les habitudes d'économie d'énergie quotidiennes consistant à éteindre les lumières, les appareils électroménagers et les ordinateurs domestiques lorsqu'ils ne sont pas utilisés, les consommateurs se tournent vers des modèles écoénergétiques pour tout, des ouvre-portes de garage aux systèmes de chauffage et de climatisation domestiques.
Le problème historique de l'efficacité énergétique des maisons et des entreprises est le manque de données détaillées sur la consommation d'énergie. Le chauffage et le refroidissement représentent environ 50% de toute la consommation d'énergie aux États-Unis, mais même cette consommation d'énergie est saisonnière, et les 50% restants ne sont pas trop ventilés. Les factures mensuelles de services publics indiquent uniquement la quantité totale d'énergie consommée par un ménage en 30 jours - et non la façon dont elle a été utilisée, ni où elle pourrait être gaspillée.
C'est là que les mégadonnées entrent en jeu. Les capteurs intelligents peuvent fournir des données précises sur la consommation d'énergie des ménages, suivre et signaler non seulement la quantité d'énergie utilisée, mais aussi quand cela se produit - ou même combien il vous en coûte de laisser votre ordinateur de bureau à la maison pour huit heures pendant que vous allez au travail. Ces données peuvent être présentées via des plateformes Web et mobiles, permettant aux consommateurs de repérer les déchets énergétiques et de contrôler leur consommation d'énergie même lorsqu'ils ne sont pas à la maison.
Un exemple populaire est le thermostat intelligent Nest. Conçu par d'anciens ingénieurs d'Apple, l'appareil accomplit ce que les thermostats programmables étaient censés faire, mais n'a jamais réussi à le rendre suffisamment convivial. Il vous permet de garder le thermostat baissé lorsque personne n'a besoin de chaleur ou de refroidissement supplémentaire et de le régler pour qu'il se règle à la bonne température quand vous le souhaitez, comme juste avant le déclenchement de votre alarme matinale ou lorsque vous rentrez du travail . De plus, le thermostat Nest "apprend" vos préférences et effectue des ajustements automatisés en fonction de vos paramètres historiques.
Ce type de technologie pourrait être utilisé pour des éclairages plus intelligents, des réfrigérateurs, des portes de garage, des climatiseurs, des mijoteuses, des arroseurs de pelouse et plus encore. Il montre également le potentiel des mégadonnées pour créer des ménages intelligents complets fonctionnant à une efficacité énergétique maximale. (Cela fait partie de ce qu'on appelle l'Internet des objets. Pour en savoir plus, consultez l'article Qu'est-ce que le $ # @! Est l'Internet des objets?!)
Réduction des déchets énergétiques industriels
En plus de l'efficacité énergétique des consommateurs, les mégadonnées peuvent aider les services publics à réaliser une gestion plus intelligente de l'énergie. Avec les bonnes données, les services publics peuvent maximiser l'efficacité des réseaux surchargés et les faire fonctionner sans problème, sans avoir à investir de l'argent dans de nouvelles usines.
Les utilitaires maintiennent l'alimentation 24/7. Cependant, les fluctuations de la demande d'électricité nécessitent qu'elles aient une capacité inutilisée pour répondre aux pics de demande, comme au milieu d'une chaude journée d'été ou à travers des nuits d'hiver glaciales. La solution actuelle pour la plupart des services publics est l'utilisation de «centrales de pointe». En dormance pendant la majeure partie de l'année et coûteuses à activer, les installations de pointe peuvent coûter jusqu'à huit fois le nombre de mégawatts / heure que l'énergie hors pointe, sans parler de la pollution supplémentaire qu'elles créent pendant le fonctionnement.
Les mégadonnées peuvent réduire ou éliminer la dépendance des services publics à l'égard des centrales de pointe. Grâce à des compteurs intelligents et à des algorithmes qui traitent de facteurs extérieurs tels que les conditions météorologiques, les services publics peuvent transférer la consommation d'électricité non essentielle aux heures creuses, réduisant ainsi les pics de demande et gardant toute la consommation d'énergie sur les réseaux principaux.
Grâce à une gestion de l'énergie plus intelligente, les services publics pourraient également tirer une valeur réelle de sources d'énergie alternatives comme l'éolien et le solaire. Les flux de données volumineuses peuvent aider les services publics à compenser automatiquement les périodes pendant lesquelles l'énergie naturelle n'est pas générée. La modélisation prédictive avec les mégadonnées peut permettre aux services publics de calculer plus précisément les modèles éoliens et solaires et d'optimiser la conception et l'emplacement des éoliennes et des panneaux solaires.
Le revers de la médaille: centres de données et gaspillage d'énergie
L'un des principaux problèmes qui pourraient entraver le potentiel des mégadonnées à résoudre les problèmes de gaspillage d'énergie réside dans les mégadonnées elles-mêmes, ou du moins, la façon dont les mégadonnées sont générées. Ces quantités inimaginables de données sont produites par des centres de données, qui ont bien sûr besoin d'énergie pour fonctionner. Et de nombreux centres de données gaspillent plus d'énergie qu'ils n'en utilisent.
Comme les utilitaires, les centres de données sont opérationnels 24h / 24 et 7j / 7. La chaleur est un problème grave. Avec des centaines de serveurs massifs générant de la chaleur, les installations doivent être constamment refroidies pour éviter un effondrement physique de l'infrastructure. Pourtant, la plupart des centres de données ne fonctionnent pas dans l'optique de l'efficacité énergétique. En fait, un rapport publié en 2012 par le New York Times a révélé qu'au lieu de compenser le déplacement de la demande, la plupart des centres de données fonctionnaient à une efficacité maximale 24 heures sur 24 - et gaspillaient 90% ou plus de l'énergie tirée du réseau.
Les centres de données et l'économie numérique consomment actuellement environ 10% de l'énergie mondiale. Si le Big Data doit résoudre le problème du gaspillage d'énergie, l'industrie doit s'entraîner avant de prêcher et d'abord tourner ses outils d'efficacité sur elle-même, et trouver des moyens de réduire les consommations d'énergie et d'améliorer la consommation globale d'énergie sans risquer une interruption de l'approvisionnement.
Malgré ces obstacles, cependant, le potentiel «vert» des mégadonnées est énorme. Exploiter un monde plus vert et plus économe en énergie peut simplement être une question de mieux comprendre comment nous utilisons l'énergie et où elle est le plus souvent gaspillée.
