La industria de los servicios públicos se encuentra en un momento fundamental, impulsada por la necesidad de mejorar la eficiencia operativa, reducir los costos, mejorar la confiabilidad e integrar los recursos energéticos renovables y distribuidos (DERS). Avanzado Analytics, AI y Machine Learning (ML) son herramientas poderosas que ayudan a los servicios públicos a abordar estos desafíos. Al aprovechar las ideas basadas en datos, las empresas de servicios públicos pueden cambiar de mantenimiento reactivo a predictivo, optimizar la generación de energía renovable y construir un futuro de energía resistente, rentable y sostenible.
La toma de decisiones basada en datos para pasar de mantenimiento reactivo a predictivo
Una de las aplicaciones más impactantes de análisis en los servicios públicos es el mantenimiento predictivo. Históricamente, las empresas de servicios públicos se han basado en el mantenimiento reactivo, reparación de equipos después del fracaso, lo que es costoso, disruptivo y arriesga la confianza del cliente. El mantenimiento predictivo, impulsado por datos en tiempo real e IA, permite a los servicios públicos anticipar problemas antes de que ocurran, reduciendo significativamente los costos y los riesgos. Los beneficios clave incluyen:
- Ahorros de costos: El mantenimiento predictivo es 3-5 veces menos costoso que los enfoques reactivos debido al tiempo de inactividad reducido y menos reparaciones de emergencia.
- Eficiencia operativa: El monitoreo en tiempo real de la salud de los activos permite los horarios de mantenimiento optimizados y la vida útil de los activos extendidos.
- Mejor confiabilidad: Las intervenciones proactivas reducen las interrupciones no planificadas y mejoran la resiliencia de la red.
El mantenimiento predictivo permite a los servicios públicos priorizar las intervenciones, optimizar el rendimiento de los activos y minimizar el tiempo de inactividad costoso. Al integrar los registros de mantenimiento históricos, los datos del sensor y las condiciones ambientales, los servicios públicos pueden establecer las líneas de base de rendimiento y detectar anomalías temprano. Por ejemplo, Transmisión de electricidad de la cuadrícula nacional Utilizó análisis avanzados para optimizar la gestión de activos para 60,000 activos, reduciendo el tiempo de planificación en un 50% y evitando 1,000 interrupciones anuales, ahorrando $ 7.8 millones en costos de interrupción.
Optimización de la interrupción y la respuesta de la tormenta
El análisis juega un papel fundamental en la optimización de la gestión de la interrupción y la respuesta de la tormenta. La restauración eficiente es crucial, no solo para evitar multas regulatorias, sino también para mantener la confianza del cliente y minimizar los costos. Al analizar los datos de la infraestructura de medición avanzada (AMI), los medidores inteligentes, los sensores y los pronósticos meteorológicos, los servicios públicos pueden predecir interrupciones, mapear áreas afectadas y priorizar los esfuerzos de restauración.
- Predicción de interrupción: Los modelos de IA analizan los pronósticos meteorológicos, los datos del sensor y los patrones de interrupción histórica para identificar áreas en riesgo.
- Optimización de la tripulación: El análisis optimiza las rutas de la tripulación de campo, reduciendo el tiempo de viaje y acelerando las reparaciones.
- Impacto del cliente: La restauración más rápida minimiza las multas regulatorias y aumenta la satisfacción del cliente.
Energía NB Power Creó un modelo de predicción de interrupción basado en el aprendizaje automático, lo que permite la restauración de energía al 90% de los clientes dentro de las 24 horas, ahorrando millones anuales.
Optimización de la generación de energía renovable
A medida que los servicios públicos amplían sus carteras renovables, el análisis se vuelve esencial para optimizar la ubicación de los activos, la generación de pronósticos y mejorar el rendimiento.
- Ubicación óptima: El análisis puede identificar ubicaciones óptimas para activos renovables mediante el análisis de datos de infraestructura existente, patrones climáticos e interconexiones de transmisión. La ubicación optimizada y la ubicación conjunta de eólicos, solar y almacenamiento pueden reducir los costos y acelerar la integración de la red.
- Pronóstico de generación: Las actualizaciones casi en tiempo real sobre el clima, la demanda y el rendimiento de los activos mejoran la precisión y reducen la sobreproducción.
- Optimización de rendimiento: Los sistemas impulsados por la IA monitorean y ajustan las operaciones de activos para maximizar la eficiencia.
Xcel Energy Usó análisis para predecir la variabilidad de la velocidad del viento, ahorrando millones evitando los aumento innecesarios de plantas de carbón y gas.
Revolucionar el manejo de la vegetación
El manejo de la vegetación es un impulsor significativo de la confiabilidad y los costos de los servicios públicos. Los enfoques tradicionales basados en ciclo pueden ser ineficientes y recortar áreas que no necesitan mantenimiento mientras pasan por alto áreas de alto riesgo. Al integrar las imágenes satelitales, los datos geoespaciales y la IA, las empresas de servicios públicos pueden adoptar estrategias de gestión de vegetación basadas en la condición que optimizan las decisiones de mantenimiento.
Este enfoque basado en datos permite a los servicios públicos priorizar las actividades de recorte en función de las condiciones reales, reducir las interrupciones relacionadas con los árboles y minimizar las interrupciones del cliente. National Grid implementó un enfoque de gestión de la vegetación impulsado por datos, disminuyendo los eventos relacionados con los árboles en un 30%, reduciendo las interrupciones de los clientes en un 38% e impulsando millones en ahorros de costos.
Superar los desafíos a la implementación de análisis
A pesar de los beneficios, los servicios públicos enfrentan varios desafíos en la implementación de estrategias de análisis:
1. Altos costos iniciales
Comenzar un programa de análisis de datos a menudo requiere una inversión significativa en plataformas, herramientas y personal calificado, y también puede ser necesaria la aprobación regulatoria para asignar el presupuesto. Las utilidades pueden mitigar esto comenzando con proyectos de alcance limitado que demuestran un éxito temprano y ROI para construir apoyo interno y regulatorio. Identificar casos de uso de alto valor con requisitos mínimos de infraestructura puede ayudar a asegurar el apoyo futuro para esfuerzos más amplios.
2. Calidad e integración de datos
Los silos de datos, la mala calidad de los datos y los sistemas obsoletos pueden limitar la efectividad de los esfuerzos de análisis. Las empresas de servicios públicos deben evaluar la calidad de sus datos, las inconsistencias correctas y establecer fuertes procesos de gobernanza de datos. Comenzando con casos de uso que aprovechan los datos de alta calidad de los sistemas existentes, como los sistemas de información del cliente (CI) o los sistemas de gestión de datos de medidores (MDMS), pueden proporcionar una base para el éxito.
3. Resistencia cultural y adopción
La adopción de herramientas de análisis a menudo requiere un cambio cultural dentro de la organización. Los empleados y el liderazgo acostumbrados a los métodos tradicionales pueden resistir el cambio, mientras que la experiencia limitada en la ciencia de datos puede disminuir aún más la implementación. Para abordar esto, los servicios públicos deben involucrar a los empleados en el desarrollo de casos de uso de análisis, fomentando la propiedad y la emoción. La ejecución de un programa de gestión de cambios sólido junto con las iniciativas de análisis impulsa la adopción y la realización de valor sostenido.
Conclusión
La adopción de análisis avanzado ya no es opcional: es un imperativo estratégico. Las historias de éxito que se describen aquí demuestran el potencial transformador del análisis para impulsar la excelencia operativa, el desempeño financiero y la administración ambiental. El análisis avanzado y la IA ofrecen un camino a seguir, lo que permite que los servicios públicos:
- Mantenga de manera proactiva activos críticos, reduciendo los costos y mejorando la confiabilidad.
- Optimizar las operaciones de energía renovable, acelerando la transición a la energía limpia.
- Presentar la respuesta de la interrupción, mejorar la satisfacción del cliente y el cumplimiento regulatorio.
Las utilidades que adoptan estrategias basadas en datos se posicionarán mejor para navegar por un panorama energético cada vez más complejo, lograr objetivos de sostenibilidad y brindar un servicio confiable a sus clientes.
