Edge Computing: retos y oportunidades para el sector energético

24 de agosto de 2021, by David Purón

Edge Computing tiene el potencial de transformar la industria energética, a través de su capacidad para tratar grandes cantidades de información en tiempo real, y en última instancia, mejorar la seguridad y la eficiencia de las operaciones.

El desarrollo del IoT ha multiplicado por millones la cantidad de datos que puede y debe tratar una empresa industrial en sus procesos de digitalización. Para poder hacer este tratamiento más eficiente, un nuevo modelo de computación está sobresaliendo con fuerza en la industria: la Computación Edge. Se trata de complementar el procesamiento en infraestructuras de cloud centralizadas, con algoritmos de Machine Learning o Inteligencia Artificial ejecutados en los extremos de la red. Es decir, en nodos más cercanos a los usuarios o los dispositivos. 

Esta computación de datos provenientes de dispositivos IoT en el Edge puede realizarse en potentes servidores en equipos de la red móvil (“Thick” Edge), o en nodos más pequeños y más distribuidos por las plantas (“Thin” o “Far” Edge). En cualquiera de los casos, presenta múltiples oportunidades para generar nuevos escenarios de optimización de costes y nuevos ingresos. Todo ello, basado en tres pilares fundamentales:

1. ) Mayor escalabilidad: al distribuir el almacenamiento y tratamiento en muchas localizaciones, el crecimiento de la inversión en infraestructura y capacidades para un mayor volumen de tráfico o mejores algoritmos es más controlado

2) Mayor seguridad y soberanía del dato: al no abandonar su localización de origen, los riesgos de robo o acceso indebido a información son menores

3) Mayor número de datos tratados y menos latencia en las respuestas: Las frecuencias de análisis permiten trabajar con miles de datos de manera casi instantánea, y los tiempos de análisis y respuesta se sitúan en el orden de milisegundos. Esto permite casos de uso de tiempo casi real, impensables en los entornos cloud más orientados al análisis offline de lotes de información

En el informe de IDC “Edge Computing Solutions Powering the Fourth Industrial Revolution” corrobora la importancia de estos tres pilares.  En una encuesta realizada a 802 empresas industriales que han desplegado Edge Computing, el 30% respondió que su motivación principal eran los costes del ancho de banda, el 27% la protección de datos, y el 19% las limitaciones en latencia y de éstos el 12% de los encuestados por IDC corresponden al sector energético.

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Aplicaciones del IoT Edge Computing en el Sector Energético

Computación en el edge para sector electrico

La generación de la energía en sí misma está siendo descentralizada. A partir de una estructura lineal tradicional, donde la energía viajaba de las grandes plantas de generación hacia el mundo, la redes de distribución moderna consideran un modelo más descentralizado con fuentes de energía renovable mucho más distribuidas, prosumidores que generan su propio consumo, y nuevos elementos que permiten el almacenamiento a mayor escala. 

Todo esto supone un crecimiento exponencial de la complejidad en operación y mantenimiento de las redes, así como en la previsión de la oferta y la demanda. Para poder tener visibilidad de estas estructuras complejas se están instalando diferentes dispositivos, desde sencillos sensores IoT o Smart Meters, hasta interfaces de comunicación en equipos de generación o transmisión que permiten extraer datos a través de protocolos estandarizados.

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

El IoT Edge Computing es especialmente relevante en:

  • Infraestructuras de distribución de gas y petróleo: donde un día de inactividad por un fallo puede costar más de 20 millones de dólares, y ocurre de media cinco veces al año para grandes operadores. El IoT Edge permite analizar datos en tiempo real para evitar estos problemas de manera anticipada, o si no para identificar más rápido sus causas. Todo ello con un nivel de seguridad elevado que evite problemas como el acontecido en Colonial Pipeline meses atrás
  • Centros de Transformación Eléctrica: especialmente en los de Media a Baja tensión, que se cuentan por decenas de miles en los grandes operadores. El elemento central de esta revolución es el Transformador Inteligente, que además de “conectado”, posibilita la regulación dinámica en tiempo real de alimentación a las diferentes líneas en la que ahora cuelgan nuevos elementos como cargadores eléctricos o baterías. El IoT Edge provee estos ajustes en tiempo real, para prevenir fallos, evitar desplazamientos innecesarios y generar nuevos servicios que aumenten el ROI de toda la cadena de valor

  • Puntos de consumo: el 2020 fue un año sin precedentes para el autoconsumo energético. Sólo en España se instalaron 596 megavatios, un 30% más que en el 2019, de los cuales más de la mitad se instalaron en empresas industriales. Sin embargo, pocos son los usuarios que sacan el máximo partido a estas instalaciones. A través del IoT Edge Computing, y acompañados de sensores que puedan medir condiciones de producción o almacenamiento, o actuadores (relés) inteligentes que puedan controlar el consumo, se pueden elevar los ahorros energéticos en cifras de doble dígito.

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Principales retos que presenta el IoT Edge Computing en el Sector Energético

El IoT Edge viene impulsado por una fuerte inversión de los fabricantes de tecnología en soluciones de vanguardia que presentan microcomputadores de menor tamaño, consumo y precio, que permiten funcionar como nodos de computación IoT Edge a escala.  Así mismo, se están creando sistemas operativos y software para habilitar estos nodos con la capacidad de ejecutar algoritmos de manera cibersegura, normalmente empaquetados en contenedores software virtualizados como Docker.

No obstante la adopción de estas tecnologías no viene exenta de retos para las empresas industriales energéticas:

1) En primer lugar, la formación de sus empleados.

La introducción de estas nuevas tecnologías en una plantilla que tradicionalmente está compuesta en su mayoría por ingenieros de automatización (OT), y muchos menos ingenieros de informática y telecomunicaciones (IT), genera una brecha en las habilidades necesarias para ello. Esta brecha queda patente en la cantidad de proyectos IoT que se quedan en el llamado “purgatorio del PoC (prueba de concepto)”. Es relativamente sencillo realizar un experimento de laboratorio para hacer computación IoT Edge, pero cuando se trata de llevar el proyecto a un entorno real con cientos o miles de nodos distribuidos y la necesidad de tener un SLA de funcionamiento de acuerdo al mercado, se generan grandes frustraciones por la falta de capacidades internas para ello.

Según el informe de Gartner Cool Vendors in Edge Computing, 2021: “A medida que  la computación Edge pasa de las pruebas de concepto y proyectos monolíticos a aplicaciones empresariales repetibles, los productos de proveedores que simplifican las implementaciones están ganando atención. Destacan las soluciones que permiten resolver – el problema de la complejidad del IoT Edge- de una manera única”.

2) Segundo lugar está la adaptación de la estructura financiera y legal de las empresas industriales energéticas.

El objetivo será pasar de los tradicionales modelos de grandes inversiones (CAPEX), a modelos más flexibles donde la inversión inicial es menor, pero aumentan los costes de mantenimiento (OPEX) más tradicionales del mundo IT como las licencias de SaaS (“Software as a Service”), o los servicios de mantenimiento y actualizaciones. Hablamos casi de un cambio cultural, que incluso podría necesitar cambios regulatorios que permitan al sector avanzar a la velocidad requerida.

3) En tercer lugar y no por ello menos importante, con el aumento progresivo de la cantidad de información generada y tratada, se presenta un gran desafío sobre la propiedad de los datos. Tradicionalmente los datos de producción habían pertenecido al operador, pero en un entorno más distribuido y con una cadena de valor cada vez más compleja, las fronteras entre el propietario de los datos y quién los puede explotar se complica.

Por poner un ejemplo, los algoritmos de Inteligencia Artificial y Machine Learning a usar en un entorno IoT Edge para distribución energética, necesitan entrenarse con datos generados por dispositivos de usuario (Smart meters, autoconsumo, cargadores, baterías, sensores, etc). Sin embargo, esos datos residen en el ámbito de los fabricantes o comercializadores, y no pueden compartirse ya que presentaría una violación de la la ley de protección de datos. 

En este sentido, son fundamentales proyectos de financiación pública que permitan elaborar consorcios que estudien el asunto. El mejor ejemplo de ello es el proyecto Platoon, que se focaliza en proponer soluciones para redes inteligentes a través de la explotación de los datos y el conocimiento, y donde se propone integrar la arquitectura de referencia IDS para el intercambio de información entre agentes Europeos.

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A pesar de estos retos, está claro que el IoT Edge Computing tiene el potencial de transformar la industria energética, a través de su capacidad para tratar grandes cantidades de información en tiempo real, y en última instancia, mejorar la seguridad y la eficiencia de las operaciones. Cualquier empresa capaz de acometer estos retos de manera adecuada, podrá beneficiarse y ponerse a la vanguardia de la transformación del sector energético.

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