Sistema de coleta de dados de energia aliado à Gestão de Energia e Utilidades

Publicado por Angelo Assis em ter, 17/03/2020 - 17:32
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A coleta de dados de energia envolve um conjunto de processos de medição de consumo, que por sua vez instituem limites e tendências aos dados. Neste artigo falaremos sobre a relação do sistema de coleta de dados de energia e sua relação com a gestão de energia e utilidades. Confira!

 

Identificar o maior consumidor dentro de uma planta industrial é uma preocupação recorrente dos grandes consumidores de energia. Isso porque a análise do consumo de energia é uma tarefa complexa que envolve técnicas avançadas e baseadas em estatísticas. Portanto, fazer o controle de medição de consumo de energia a partir de um sistema de coleta de dados garante maior agilidade de análise dos processos e coletas de dados mais robustas.

O sistema de coleta de dados de energia é responsável pela coleta dos dados de medição de energia, que pode ser feita de forma manual ou automática. Além disso, através do sistema é possível fazer o tratamento, instituir limites e tendências aos dados coletados. No caso de empresas que são grandes consumidoras de energia e que, portanto, possuem um volume admirável de dados e informações de consumo para serem analisados, o uso de um sistema de coleta de dados de energia se faz necessário, pois a partir dele é possível fazer previsões de consumo, gerar alertas e economizar energia.

Como funciona a coleta de dados?

O processo de coleta de dados pode ser uma tarefa complexa devido ao grande número de fontes. Isso acontece porque é muito comum existirem sistemas historiadores, PIMS (Plant Information Management System), de fabricantes diferentes, o que dificulta a análise e entendimento da coleta de dados. Então o processo deve ser capaz de integrar várias fontes de dados, identificando, por exemplo, os intervalos que não possuem nenhum dado (gap), extrapolam os limites, ou que tiveram uma variação brusca. Sendo assim, um sistema de coleta é capaz de otimizar o tratamento de dados e, sobretudo, higienizar as informações.

A primeira parte do processo é capturar o dado diretamente de sua fonte. Como existem diversas fontes e em cada uma delas diversos tipos diferentes de elementos, é necessária uma higienização e normalização dos dados para que em seguida sejam armazenados em um Data Lake. Com os dados tratados e estruturados já se tornam possíveis a realização de consultas e de análises para avaliação de modelos de consumo ou alertas e eventos personalizados.

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Figura 1 – Sistema de coleta de dados 

O sistema de coleta e análise de dados é algo fundamental para qualquer processo dentro de uma empresa. Portanto, garantir a qualidade de dados – verificar com cautela, avaliar consistência das informações e consultar a procedência dos fatos – pode afetar de forma significativa os resultados. A qualidade de dados, ou Data Quality (DQ), é responsável por fazer o tratamento de dados – definir limites, metas, variações e tendências, permitindo a realização de análises com maior exatidão.

Por que coletar?

A função de um sistema de coleta de dados de energia vai além de um levantamento de informações de medição, geração e consumo de energia. Ele deve ser capaz de fazer uma análise completa dos registros de contratos, produção e orçamento, permitindo a integração de todo o processo de medição em um único sistema e a efetividade do processo de coleta de dados.

O uso de um sistema de coleta de dados de energia se faz necessário pela análise e, sobretudo, entendimento do processo de coleta. A partir de pesquisas mais avançadas é possível obter análises descritivas (qual é o problema e seu motivo), análises preditivas (por que o problema aconteceu e o que acontecerá em seguida) e análises prescritivas (como seremos impactados e o que faremos).

O sistema também permite que as análises façam previsões cada vez mais exatas e coerentes.

Leia também: O poder da análise de dados na gestão de energia

Principais benefícios do sistema de coleta de energia

  • Integração de todo o processo de medição em um único sistema
  • Ampliação de informações sobre o processo de coleta
  • Redução de tempo para resolução de incidentes em processos de coleta
  • Redução de esforço operacional

Por se tratar de uma análise complexa e extensa, o processo de coleta envolve uma gestão de grandes bases de dados, com um fluxo de informações que tende a ser cada vez maior e que, portanto, deve pressionar os fornecedores da classe de soluções por maior capacidade e desempenho. A partir disso, o Big Data vem auxiliando cada vez mais as empresas através da gestão de bases de dados e é justamente nesse contexto que o conceito Data Lake fica em evidência.

Data Lakes são plataformas de tratamento de dados projetadas para armazenar e analisar grandes quantidades de informações provenientes de diferentes fontes de dados. Através dessa tecnologia, diferentes tipos de dados são armazenados em sua forma original, e de lá são extraídos, combinados, correlacionados e utilizados de diferentes maneiras, de acordo com as necessidades de cada negócio.

Leia também: Como data lakes podem contribuir para gestão de energia e utilidades

Coleta de dados de energia e a gestão de energia e utilidades

Conceitos como Data Lake e Big Data se encaixam muito bem no cenário da gestão de energia e utilidades devido à diversidade de dados dentro de uma mesma planta industrial. A coleta e o registro de dados de medição são utilizados para armazenar séries temporais de diferentes frequências a partir de diferentes medidores. Essa análise permite tratar problemas isolados como o gerenciamento de contratos de fornecimento de energia e utilidades, custos, orçamento e consumo. Além disso, a arquitetura baseada em Data Lakes e o avanço de novas tecnologias incorporadas permite a integração de sistemas e a produção de novas informações e análises mais precisas.

As informações obtidas a partir do sistema de coleta de dados de energia pode detectar problemas e ineficiências assim que elas ocorrem. Com atualizações em tempo real é possível visualizar de forma completa o comportamento do dado, o que pode influenciar diretamente na estratégia de fornecimento de energia.

Portanto, são inúmeras as possibilidades de inovações e os ganhos para a melhoria da gestão e eficiência energética também.

Leia mais: Utilizando informações de contexto para aumentar o poder de análises de desempenho energético

Software Development Manager, Viridis

Gerente de desenvolvimento da Viridis. Mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Minas Gerais, atua há mais de oito anos com engenharia de software e análise de sistemas. Atualmente também é professor de cursos de MBA do Instituto de Gestão e Tecnologia da Informação.

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