Antes de que los operados Puedan Optimar Los Activos, El Rendimiento de pronóstico o coordinaria los recursos de energía distribuida (ders) como parte de una estrategia de cuadrÍcula mÁs grande los dos dos dos -sin procesar lápiarse, contextualizar y estandarizarizar firle. ESO PUede SONAR Simple, Pero para muchos equipos, Este Paso Sigue Sido Uno de Los Mayores Sumideros de Tiempo y Costos en Las Energías Renovables modernas.
Este es el medio desordenado que está manteniendo el Progreso, y uno que ahora se está abordando con una nueva Herramienta: la ia basada en el borde.
Los Activos de Energía renovable se distribuye inherente. A Diferencia de Las Centrales Eléctricas Centralizadas, Se implementan en Los Tejados, Campos A Escala de Servicios Públicos o Integrados en Las Microrredes Comunitarias. CADA ACTIVO PUEDE USAR UN HARDWARE DE PRUEBA DIFERENTE, EJECUTAR Firmware Ligeramete DiFerente o Seguir una Convención de Nomenclatura Ligeramento DiFerente Para Lo que Parece Ser Loss Mismos Datos.
Incluso cuando los propietario de activos se compromete un alineal sus sistemas con un estándar como los modelos de la alianza solar alianza para la la energía solar y el almacenamiento, rara vez es un proceso llave en mano. Obtener un ecosistema de múltiples pruebas para paracumplir con estas estándares en la práctica implicta horas de secuencia de comandos, mapeo y etiqueta manual en solitario para obtenero una vista unificada.
ESA FALTA DE ESTRUCTURA TIENE EFECTOS DE ONDA EN TODO EL ECOSISTEMA. Los Operados de la Red Luchan por confiar o ingerir datos que hijo inconsistentes o incompletos. Las Plataformas Derms y Los Agregadores de Planta de Energía Virtual (VPP) Pasan Semanas Modernizando Cada Nuevo Sitio. Los Motores de análisis en tiempo real no pueeden generar ideas significativas sin datos limpios y etiquetados. Y Los Plazos del Proyecto Hijo Arrastrados Hacia Abajo por Lo Mismo destinado A Acelerarlos: El Software.
El resultado es que los datos desordenados convierten Cadada implementante de energía limpia en un proyecto de integración a medida. Un escala, eso es insostenible.
Moviendo la Inteligencia Al Borde
Para resolución este, Está Surgido un Nuevo Modelo, Uno Donde los datos se estandarizan antes de que salga del sitio.
ESTA ES LA PROMESA DE MODELLAR SEMÁNTICO IMPURADO POR LA IA EN EL BORDE. Al Integrar Modelos Livianos de Aprendizaje Autico en Plataformas de Borde Ubicadas Directamento en o Cerca de la Fuente de Datos, Los Sistemas de Energía Renovable Ahora Pueden Identificar, Etiquetar y Organizar Autiquéxamé SUS Datos en Tiempo Real.
En lugar de enviar datos sin procesar a la nube para la limpieza, borde ai infiere lo que cada flujo de datos representa lo alinea con modelos de la industria como sunpec. ESTO Permite un Nuevo Nivel de Automatizació. Los datos Llegan preestructurados, etiquetados semántica e inmediatione utilizables por los sistemas aguas arriba.
El Cambio de la Nube Primero a la Primero en el Procesamiento de Edge-First Trae Benicios Tangibles. Los Plazos de Implementación del Sitio se Encogen. Los Ingenieros pasan Menos tiempo escruptos de escrutación de integración personalizados. Las Flotas der Se Vuelven Más Fáciles de Escalar y Manejar.
Un Ejemplo Basado en Estándares: Sunpec en El Borde
Sunspec es Uno de los Estándares Más Adoptados en los sectores Solar y de Almacenamiento. Proporciona Un Modelo de Información Común para Elementos El Estado del Inversor, La Potencia de Salida, La Capacidad de la Batería y la conectividad de la Red.
Pero alineal los datos de Campo Cons Formatos de Sunspec Todavía Requiere Un Trabajo Manual, Especialmental Cuando la Diversidad de Hardware es Alta. CADA Dispositivo Debe Asignar Sus Estructuras Nacivas A Las Que Cumplen Con El Sol, Al Tiempo que Garantiza que los LOS Metadatos contextualos estén Corrección Conectados. Esa tampoco es una tarea única. Tiene que Mantenerse con el Tiempo a medida que evolucionan los sistemas.
Borde ai derece una alternativa escalable. Con Modelos Semánticos Capacitados Desplegados en el Sitio, Las Plataformas de Borde Pueden:
- Detectar y Clasificar los flíes de datos Entrantes de una variedad de Fuentes
- Valores y Campos de Mapas A SUS Representaciones Apropiadas Definidas por Sunpec
- Normalizar Los Nombres, La Estructura y Las Unidades en Todos los Ámbitos
Este enfocque asegura que cada Nueva implementación de la implementación hable el Mismo idioma que las anteriores. Reduce La fricción, acelera la integración y derece mejores datos a los sistemas que dependen de él.
ImpactO del Mundo real en la pila renovable
El Cambio a la Normalización de datos basada en borde ya está tomando forma en las implementaciones de energía renovable, particularmente en los proyectos de almacenamiento de energía solar y batería a escala de servicios públicos. Estos Sistemas A Menudo Abarcan Miles de Puntos Finales en UNA Amplia Combinaciód de pruebas y configuraciones, lo que datos datos consistentes formaten un requisito previo crÍTICO para una una integración rápida y escalable.
Los operadores comienzan un adoto técnicas de ia borde para automatizar el etiquetado semánnico y alineal los datos datos operatros con modelos como sunspec en el punto de la ingestión. ESTO PERMITE QUE LOS DATOS ESTRUCTURADOS FLIYAN DE DISPITIVOS DE BORDE A SISTEMAS DE CONTROL Y PLATAFORMAS DE ANALISIS SIN REQUERIR UNO EXTENSO POSPOCESAMENTO.
Algunas Plataformas Edge Ahora Integra Esta Funcionalidad de la Caja, incluidas soluciones Comerciales basados en Marcos abios como como Edgex Foundry. Por eJemplo, El Software Edge de Iotech incluye Herramientas Incorporadas para apoyar la normalización de datos en tiempo real a escala, lo que ayuda a los probedores de energía renovable un administrador diversos activos de manera más eficiente, al tiempo que reduce el elimpo elempo Manual de Esfuerzo.
Al Llevar la Estructura Semánica al Borde, Estos Sistemas Están Permitirdo Una Coordinación de Cuadrícula Más Confiable, Una Intepación Más Suave y Una Incorporación Más rápida A Través de Flotas de Energía Distribuidas.
Por que sean importación ahora
El Crecimento de la Infraestructura Renovable Está Agravando la Complejidad de Administrarla. Los operados no Piensan en términos de uno o dos activos. Están Administrando Flotas. Los Agregadores Están Coordinando Los VPP Multisite. Los Operados de la Red Están Tratando Con Flujos bidireccionales y Cargas impredecibles. ESTE PANORAMA, LA CALIDAD DE LOS DATOS SE Convierte en un factor de activación para la innovación.
Sin Estructura, La interoperabilidad se Descompone. Sin contexto, Analytics Falla. SIN Consistencia, La Automatizació se Ralentiza.
Es por Eso Que Edge Ai es un avance Tan Oportuno. SE Dirige al Problema donde Comienza, en el Borde, y convierte Cada Punto de datos en algo confiable y utilizable desde el Principio.
Que viña despues
Los desafíos de datos que se abordan en la energía solar y el almacenamiento no son exclusivos de las energías renovables. Los Mismos Problemas de datos fragmentados y desordenados aparecen en redes de carga ev, edificios Inteligentes e instalaciones industriales. La Lección Es la Misma. Los datos consistentes y Estructurados Son la Base de Todo lo Demás, incluida la Optimización, El Pronósico, La Automatización y El Cumplimento.
A Medida Que la Industria Continúa FomentánDosa en torno A Modelos Abitos como Sunspec, Project Haystack y UNS/ISA-95, La Pregunta es CÓMO APLICAR ESTOS ESTOS MODELOS A ESCALA EN ENTORNOS HETEROGÉNEOS.
Borde ai nos da una forma práctica de hacerlo. No COMO un atornillado, sino como una capacidad fundamental de la infraestructura energética futura.
Andrew Foster ES Director de Productos en Open Edge Data Platform, IoTech.
