Retos y oportunidades del Edge Computing para el sector energético

El crecimiento de los dispositivos IoT ha multiplicado por millones la cantidad de datos que pueden -y deben- procesar las empresas durante su proceso de digitalización. Para hacer más eficiente este procesamiento ha surgido un nuevo y potente modelo de computación: Edge Computing, que complementa el procesamiento de las infraestructuras Cloud centralizadas con algoritmos de Machine Learning e Inteligencia Artificial que se procesan en el Edge, es decir, en el nodo donde se originan los datos y más cerca de los usuarios o dispositivos.

El procesamiento de datos en el Edge puede realizarse mediante potentes servidores en equipos de redes móviles (Thick Edge), o en nodos más pequeños y distribuidos por las plantas (Thin Edge o Far Edge). En ambos formatos, abre grandes oportunidades para nuevas fuentes de ingresos, así como para la optimización de costes.

3 pilares fundamentales de Edge Computing

1. Mayor escalabilidad: al distribuir el almacenamiento y el procesamiento en muchas ubicaciones, se necesita menos inversión en infraestructura y capacidad para un mayor volumen de tráfico o mejores algoritmos.

2. Mayor seguridad y soberanía de los datos: como los datos no salen de su ubicación original, los riesgos de acceso ilegal o robo se reducen drásticamente.

3. Más datos procesados y menos latencia: Los análisis de frecuencia permiten trabajar con miles de datos de forma casi instantánea, necesitando apenas milisegundos para su análisis y respuesta. Esto se tradujo en casos de uso casi en tiempo real, algo impensable en entornos de nube más orientados al análisis offline de información por lotes.

El informe de IDC "Edge Computing Solutions Powering the Fourth Industrial Revolution" valida la importancia de estos tres pilares. En una encuesta realizada a 802 líderes del sector que sí habían implantado Edge Computing, el 30% afirmó que su principal motivación eran los costes de ancho de banda, el 27% la protección de datos y el 19% las limitaciones de latencia. El 12% de las empresas encuestadas pertenecían al sector energético.

Ventajas de IoT Edge Computing en el sector energético

La propia generación de electricidad se está descentralizando: de una estructura lineal tradicional -en la que la energía viaja de las grandes centrales de generación al mundo- a modernas redes de distribución que pueden soportar un modelo más descentralizado y ampliamente distribuido con fuentes de energía renovables, prosumidores que generan su propia energía y nuevos elementos de almacenamiento a gran escala.

Todo ello está provocando un crecimiento exponencial de la complejidad en la operación y mantenimiento de las redes, así como en la previsión de la oferta y la demanda. Para mantener a la vista todas estas complejas estructuras, se están instalando en la actualidad diferentes dispositivos, desde simples sensores IoT o contadores inteligentes, hasta interfaces de comunicación en equipos de generación o transmisión que permiten extraer datos mediante protocolos estandarizados.

IoT Edge Computing permite el análisis en tiempo real, seguro y escalable de estas complejas estructuras de datos en los puntos más alejados de la red, optimizando las tareas de mantenimiento y mejorando la previsión de la oferta y la demanda

Elementos clave de IoT Edge Computing

- Infraestructuras de distribución de petróleo y gas: un día de inactividad puede costar más de 20 millones de dólares, y los grandes operadores tienen una media de cinco averías de este tipo al año. El IoT Edge permite analizar los datos en tiempo real para evitar problemas con antelación, o bien identificar sus causas, mucho más rápido. Todo ello acompañado de un alto nivel de seguridad para evitar problemas como el ocurrido en Colonial Pipeline hace unos meses.

- Subestaciones eléctricas: especialmente en media y baja tensión, de las que los grandes operadores disponen de decenas de miles. La pieza central de la nueva tecnología es el Transformador Inteligente, que además de estar "conectado", permite la regulación dinámica en tiempo real del suministro eléctrico a las diferentes líneas que ahora también alimentan nuevos elementos como cargadores eléctricos o baterías. El IoT Edge realiza estos ajustes en tiempo real, previniendo así averías y evitando desplazamientos innecesarios, además de generar nuevos servicios que pueden aumentar el ROI de toda la cadena de valor.

-Puntos de consumo: 2020 fue un año sin precedentes para el autoconsumo energético. Solo en España se instalaron 596 megavatios, un 30% más que en 2019, de los que más de la mitad se instalaron en la industria. Sin embargo, pocos usuarios aprovecharon realmente estas instalaciones. A través de IoT Edge Computing y con la incorporación de sensores que puedan medir las condiciones de producción o almacenamiento, o actuadores inteligentes (relés) que puedan controlar el consumo, se puede aumentar el ahorro energético de forma significativa.

¿Cuáles son los principales retos del IoT Edge Computing para el sector energético?

IoT Edge está siendo impulsado por la fuerte inversión de los fabricantes de tecnología en soluciones de vanguardia que cuentan con microordenadores más pequeños, de menor potencia y precio que pueden funcionar como nodos de IoT Edge Computing a escala.

Asimismo, se están creando sistemas operativos y software para dotar a estos nodos de la capacidad de ejecutar algoritmos de forma cibersegura, normalmente empaquetados en "contenedores" virtuales de software como Docker.

Retos para la industria energética

1.Formación del personal

La introducción de estas nuevas tecnologías en una mano de obra tradicionalmente formada principalmente por ingenieros de automatización (OT), y muchos menos ingenieros informáticos y de telecomunicaciones (IT), significa que hay un vacío en el conjunto de competencias disponibles. Esto es evidente en el número de proyectos de IoT que se quedan en las llamadas "PoC (pruebas de concepto)". Es relativamente sencillo ejecutar IoT Edge Computing en un entorno de prueba, pero cuando se trata de llevar el proyecto a un entorno real con cientos o miles de nodos distribuidos, la necesidad de un SLA orientado al mercado puede resultar muy frustrante debido a la falta de capacidades internas para hacerlo.

Según el informe de Gartner Cool Vendors in Edge Computing, 2021, "A medida que Edge Computing pasa de pruebas de concepto y proyectos monolíticos a aplicaciones empresariales repetibles, los productos de proveedores que simplifican los despliegues están ganando atención. Soluciones que permiten resolver el problema [de la complejidad de IoT Edge] - de una manera única y notable"‍.

2. Adaptación de la estructura financiera y jurídica

El objetivo final es pasar de los modelos tradicionales de gran inversión (CAPEX) a modelos más flexibles con una inversión inicial menor, pero en los que el OPEX de TI tradicional puede ser mayor (incluidas las licencias SaaS, los costes de mantenimiento y los servicios de actualización). Esto requiere un cambio cultural radical y también puede requerir cambios normativos que permitan al sector energético avanzar al ritmo necesario.

3.Por último, pero no por ello menos importante: la propiedad de los datos.

Los datos de producción pertenecen tradicionalmente al operador, pero en un entorno más ampliamente distribuido y con una cadena de valor cada vez más compleja, los límites entre quién posee los datos y quién puede utilizarlos se vuelven difusos.

Por ejemplo, los algoritmos de Inteligencia Artificial y Machine Learning que se utilizarán en un entorno IoT Edge para la distribución de energía necesitan ser "entrenados" con los datos generados por los dispositivos de los usuarios (contadores inteligentes, autoconsumo, cargadores, baterías, sensores, etc.). Sin embargo, estos datos son competencia de los fabricantes y no pueden compartirse sin violar las leyes de protección de datos.

Esto significa que se necesitan proyectos de financiación pública para seguir analizando estas cuestiones. Un buen ejemplo de ello es el proyecto Platoon, centrado en proponer soluciones para las redes inteligentes mediante el uso de datos basados en la integración de la arquitectura de referencia IDS, para el intercambio de información entre agentes europeos.

A pesar de estos retos, está claro que IoT Edge Computing tiene el potencial de transformar la industria energética, con la capacidad de procesar grandes cantidades de información en tiempo real y, en última instancia, mejorar la seguridad y la eficiencia de las operaciones. Cualquier empresa que pueda abordar adecuadamente estos retos puede beneficiarse de ello y situarse a la vanguardia de la transformación del sector energético.

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