Dữ liệu lớn đang thay đổi ngành năng lượng tái tạo như thế nào?

Điều này đã cho phép các công ty trong lĩnh vực năng lượng tái tạo phát triển các giải pháp sáng tạo giúp để hướng tới một tương lai bền vững hơn.

Dữ liệu lớn là một thuật ngữ dùng để chỉ lượng dữ liệu khổng lồ mà các tổ chức thu thập và phân tích để hiểu rõ hơn về hoạt động của họ - nó có thể được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau như: Phản hồi của khách hàng, hồ sơ giao dịch, bài đăng trên mạng xã hội, truy vấn tìm kiếm,… Tất cả những thông tin thu được này kết hợp tạo thành một tập dữ liệu có thể được sử dụng để giúp các tổ chức, doanh nghiệp (DN) đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên phân tích các mối tương quan, xu hướng và mẫu.

Nói một cách đơn giản, sử dụng dữ liệu lớn là một cách để biến dữ liệu thô thành những hiểu biết có thể sử dụng được để đưa ra những quyết định và hành động phù hợp hơn.

Vậy dữ liệu lớn hoạt động như thế nào?

Dữ liệu lớn được sử dụng để thu thập và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ trong thời gian thực. Điều này cho phép các công ty hiểu hành vi của người tiêu dùng tốt hơn và cũng tối ưu hóa các quy trình cũng như hoạt động của họ.

Ngoài ra, việc phân tích dữ liệu lớn có thể giúp xác định các trường hợp có thể bị bỏ qua. Bằng cách này, các tổ chức có thể khám phá các cơ hội mới và phát triển các chiến lược phù hợp.

Dữ liệu lớn cũng cho phép các tổ chức hiểu rõ hơn về hoạt động của họ. Ví dụ, các công ty năng lượng có thể theo dõi việc sử dụng năng lượng và xác định các lĩnh vực có thể cải thiện và nâng cao hiệu quả.

Chẳng hạn như, pin năng lượng Powerwall của Tesla có thể thu thập dữ liệu từ các tấm pin mặt trời của họ để theo dõi quá trình sản xuất và tiêu thụ điện trong thời gian thực. Powerwall sau đó có thể được sử dụng để tối ưu hóa mức tiêu thụ năng lượng bằng cách cung cấp cho khách hàng các đề xuất tùy chỉnh.

3 cách dữ liệu lớn đang thay đổi ngành năng lượng tái tạo

Cải thiện hiệu quả

Phân tích dữ liệu lớn có thể giúp các tổ chức, DN xác định các lĩnh vực có thể cải thiện hiệu quả trong các hệ thống năng lượng tái tạo, chẳng hạn như giảm lãng phí và tối ưu hóa sản lượng. Từ đó, sẽ làm tăng lợi nhuận tổng thể của các DN năng lượng tái tạo và gia tăng năng lực cạnh tranh.

Điều này giúp ích cho cả hai bên (người bán và người mua) vì họ có thể tiết kiệm chi phí năng lượng và sử dụng số tiền tiết kiệm được để đầu tư vào các dự án hoặc sáng kiến khác.

Chi phí ngày càng tăng của các nguồn năng lượng truyền thống đã làm cho năng lượng tái tạo trở nên hấp dẫn hơn và việc sử dụng dữ liệu lớn có thể giúp các DN trong ngành này hoạt động hiệu quả hơn nữa. Nó sẽ không chỉ làm cho năng lượng tái tạo trở nên khả thi hơn mà còn làm cho nó trở thành một lựa chọn hấp dẫn hơn nhiều đối với người sử dụng.

Dự đoán cung và cầu

Dữ liệu lớn cũng có thể được sử dụng để dự đoán cung và cầu năng lượng tái tạo. Bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử, các DN có thể hiểu rõ hơn về nhu cầu hiện tại đối với các loại tài nguyên năng lượng tái tạo khác nhau và từ đó điều chỉnh sản xuất cho phù hợp.

Với cách này, các DN có thể nhắm mục tiêu đến cơ sở khách hàng cụ thể, xác định được nhu cầu của từng tệp khách hàng khác nhau, từ đó nâng cao khả năng cung cấp, tập trung vào những đối tượng phù hợp và cuối cùng là có thể thu được lợi nhuận tốt hơn. Tương tự như vậy, khách hàng cũng sẽ nhận được những gì họ muốn, phù hợp với nhu cầu thực tế của họ.

Ngoài dự đoán cung và cầu, dữ liệu lớn cũng có thể được sử dụng để dự báo thời tiết, điều này sẽ giúp các công ty lập kế hoạch sản xuất các nguồn năng lượng tái tạo hợp lý.

Mặc dù, sản xuất năng lượng tái tạo đang gia tăng, nhưng các nguồn tài nguyên không ổn định và không thể đoán trước (gió và ánh sáng mặt trời) thường cản trở việc sản xuất năng lượng tái tạo nói chung. Do đó, các nhà máy năng lượng mặt trời và năng lượng gió sẽ khó hoạt động với tiềm năng tối đa của chúng.

Và dữ liệu lớn đang giúp cải thiện điều này. Trong lịch sử, các nhà máy điện mặt trời và điện gió luôn thu thập dữ liệu. Nhờ những tiến bộ trong dữ liệu lớn, phân tích dự đoán và học máy, giờ đây dữ liệu này có thể được kết hợp với dữ liệu thời tiết và vệ tinh. Công nghệ dự báo năng lượng mặt trời và gió này có thể dự đoán trước các điều kiện thời tiết, cho phép các nhà máy tăng sản lượng đáng kể.

Chẳng hạn, Powerwall của Tesla cũng có thể dự đoán thời tiết và điều chỉnh quá trình sản xuất năng lượng cho phù hợp.

Tự động hóa

Cuối cùng, lợi ích lớn nhất của dữ liệu lớn trong lĩnh vực năng lượng tái tạo là tự động hóa. Bằng cách tự động hóa các quy trình nhất định, các công ty có thể tiết kiệm thời gian và nguồn lực đồng thời giúp hoạt động của họ hiệu quả hơn.

Ví dụ, một số hệ thống bảng điều khiển năng lượng mặt trời có thể được kết nối với Internet và được lập trình để điều chỉnh sản lượng của chúng dựa trên điều kiện thời tiết theo thời gian thực.

Theo đó, khách hàng có thể giảm hóa đơn tiền điện bằng cách tạo ra nhiều năng lượng hơn khi thời tiết tốt và ít hơn khi thời tiết không thuận lợi.

Mặt khác, các công ty cũng có thể sử dụng dữ liệu lớn để tự động hóa việc bảo trì hệ thống năng lượng tái tạo của họ. Bằng cách phân tích dữ liệu thời gian thực, họ có thể phát hiện bất kỳ vấn đề nào và giải quyết chúng nhanh chóng trước khi chúng trở thành vấn đề lớn.

Nhìn chung, dữ liệu lớn đang có tác động rất lớn đến lĩnh vực năng lượng tái tạo. Nó đang giúp làm cho năng lượng tái tạo hiệu quả hơn, dự đoán cung và cầu tốt hơn, đồng thời tự động hóa một số quy trình nhất định. Khi công nghệ tiếp tục phát triển, dữ liệu lớn có thể sẽ trở thành một phần thậm chí còn quan trọng hơn trong lĩnh vực năng lượng tái tạo trong tương lai./.