Los 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 las empresas pueden -y deben- procesar durante su proceso de digitalización. Para que este procesamiento sea más eficiente, ha surgido un nuevo y potente modelo informático: el Edge Computing, que complementa el procesamiento de las infraestructuras centralizadas en la nube 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 se puede realizar utilizando potentes servidores en equipos de red móvil (Edge «Grueso»), o en nodos más pequeños y distribuidos en las plantas (Edge «Delgado» o «Remoto»). En ambos formatos, se abren grandes oportunidades para nuevas fuentes de ingresos, así como para la optimización de costes.

3 pilares fundamentales del 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 menor latencia: El análisis de frecuencia permite trabajar con miles de datos casi instantáneamente, necesitando sólo milisegundos para el análisis y la respuesta. Esto se traduce en casos de uso casi en tiempo real, algo impensable en entornos de nube que están más orientados al análisis offline de información por lotes.

El informe de IDC sobre «Edge Computing Solutions Powering the Fourth Industrial Revolution» valida la importancia de estos tres pilares. En una encuesta a 802 líderes de la industria que implementaron Edge Computing, el 30% declaró 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 del IoT Edge Computing en el sector energético

La generación de energía se está descentralizando: de una estructura lineal tradicional, donde la energía viaja desde grandes plantas de generación al mundo, a redes de distribución modernas 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 esto está conduciendo a un crecimiento exponencial en la complejidad de la operación y el mantenimiento de la red, así como en la previsión de la oferta y la demanda. Para mantener a la vista todas estas complejas estructuras, ahora se están instalando diferentes dispositivos, desde simples sensores IoT o Smart Meters, hasta interfaces de comunicación en equipos de generación o transmisión que permiten extraer datos a través de protocolos estandarizados.

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

Elementos clave en 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 un promedio de cinco fallos de este tipo al año. El IoT Edge hace posible analizar los datos en tiempo real para evitar problemas por adelantado, o bien para identificar sus causas, mucho más rápido. Todo esto viene con un alto nivel de seguridad para evitar problemas como el que ocurrió en Colonial Pipeline hace unos meses.

• Subestaciones eléctricas: especialmente en media y baja tensión, de las cuales los grandes operadores tienen 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 de energía a las diferentes líneas que ahora también alimentan nuevos elementos como los cargadores eléctricos o las baterías. El IoT Edge realiza estos ajustes en tiempo real, evitando así fallos y viajes 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 de energía. Solo en España, se instalaron 596 megavatios, un 30% más que en 2019, de los cuales más de la mitad se instalaron en la industria. Sin embargo, pocos usuarios realmente aprovecharon al máximo estas instalaciones. A través de IoT Edge Computing y con la adición de sensores que pueden medir las condiciones de producción o almacenamiento, o actuadores inteligentes (relés) que pueden controlar el consumo, el ahorro de energía puede aumentar significativamente.

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

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

Del mismo modo, 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” de software virtual como Docker.

Retos para la industria energética

1. Formación del personal

La introducción de estas nuevas tecnologías en una plantilla que tradicionalmente se compone principalmente de ingenieros de automatización (OT), y muchos menos ingenieros de IT y telecomunicaciones (IT), significa que hay una brecha en el conjunto de habilidades disponibles. Esto es evidente en el número de proyectos de IoT que permanecen en la llamada «PoC (prueba 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 impulsado por el mercado puede ser muy frustrante debido a la falta de capacidades internas para hacerlo.

Según el informe de Gartner Cool Vendors in Edge Computing de 2021, “A medida que el Edge Computing pasa de la prueba de concepto y los proyectos monolíticos a las aplicaciones empresariales repetibles, los productos de los proveedores que simplifican las implementaciones están ganando atención. Destacan las 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 legal

El objetivo final es pasar de los modelos tradicionales de grandes inversiones (CAPEX) a modelos más flexibles con una menor inversión inicial, pero donde el OPEX tradicional de TI puede ser mayor (incluyendo licencias SaaS, costes de mantenimiento y servicios de actualización). Esto requiere un cambio cultural radical y también puede necesitar cambios normativos para permitir que el sector energético avance al ritmo necesario.

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

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

Por ejemplo, los algoritmos de Inteligencia Artificial y Machine Learning que se utilicen en un entorno IoT Edge para la distribución de energía deben ser "entrenados" con los datos generados por los dispositivos de los usuarios (contadores inteligentes, autoconsumo, cargadores, baterías, sensores, etc.). Sin embargo, estos datos entran dentro del ámbito 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 analizar más a fondo estas cuestiones. Un buen ejemplo de ello es el proyecto Platoon, que se centra 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 el 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 posicionarse a la vanguardia de la transformación del sector energético.

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