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La última actualización del Big Data Center de NCPOWER

6 de abril de 2024

Aprovechar Big Data en la gestión de activos de baterías de iones de litio puede reducir los riesgos de seguridad, ahorrar dinero y prolongar la vida útil de la batería, pero todo Big Data conlleva desafíos.

En la era actual, la revolución digital ha llevado consigo una poderosa herramienta que está transformando la manera en que las empresas operan y toman decisiones: el Big Data. NCPOWER, líder en la fabricación de baterías de litio sostenibles y personalizadas para electromovilidad con sede en Murcia, cuenta con esta tecnología para la optimización del rendimiento de las baterías. 

La última actualización del Big Data Center de NCPOWER va más allá de la simple recopilación de datos. Integra inteligencia artificial y aprendizaje automático para llevar la toma de decisiones a un nivel superior. 

El papel del Big Data en la eficiencia de las baterías

El Big Data no es simplemente una gran cantidad de información; es la capacidad de analizar, entender y utilizar datos a una escala monumental. Para NCPOWER, esto significa que cada aspecto de su producción, desde el diseño de las baterías hasta la cadena de suministro, está respaldado por análisis de datos avanzados.

Una manera de comprender esto es analizar lo que significan las famosas 5 V del Big Data:  volumen, variedad, velocidad, valor y veracidad. Cada uno de estos elementos son esenciales y resaltan los desafíos en este terreno.

Veamos con más detalle las 5 V mencionadas:

1. Volumen

En el contexto del Big Data, la «Volumen» se trata de la magnitud de datos, desde Terabytes hasta Pettabytes. En el universo de las baterías, los sistemas de gestión de baterías (BMS) generan datos, y aunque un solo BMS produce una cantidad manejable, la acumulación de datos históricos de múltiples subsistemas puede llegar a escalas de Terabytes.

Por ejemplo, un sistema de almacenamiento fotovoltaico doméstico podría tener de 1 a 4 módulos (de 5kWh a 15kWh) que envían datos, mientras que una unidad de almacenamiento de batería a gran escala podría tener de miles de módulos y abarcar desde los 50kWh hasta los 500MWh enviando datos continuamente. Este aumento en tamaño y complejidad puede resultar en grandes volúmenes de datos, presentando desafíos para el almacenamiento eficiente y la gestión adecuada de la información.

2. Variedad

Tener un gran volumen de datos ya es bastante desafiante, pero tener variedad dentro de esos datos aumenta la complejidad

Los datos generados por baterías varían según la aplicación: un sistema de almacenamiento en casa puede ofrecer información sobre corriente, voltaje y energía solar, mientras que un autobús eléctrico proporciona datos sobre velocidad, potencia, voltaje y corriente.

Para abordar esta complejidad, es vital considerar la variedad de datos desde las etapas iniciales de diseño de una canalización de datos. La implementación de conceptos como el «lago de datos», un método de almacenamiento no relacional, ofrece flexibilidad al admitir diferentes formatos de datos. Este enfoque es esencial para anticipar y gestionar la diversidad de datos que puede surgir a medida que evolucionan y se introducen nuevos tipos de sistemas de baterías.

3. Velocidad

En el ámbito del procesamiento de datos de baterías, la «Velocidad» es crucial para realizar análisis en tiempo real o casi real. En sistemas de baterías, especialmente con algoritmos de seguridad más intensivos computacionalmente, la capacidad de calcular rápidamente es esencial para prevenir fallos críticos.

Históricamente, el sistema de gestión de baterías manejaba esta velocidad internamente, pero ahora, con la evolución de algoritmos y la necesidad de análisis más rápidos, la computación en la nube se vuelve esencial. Esto permite mantener la velocidad en los algoritmos BMS integrados, evitando demoras en los resultados y mejorando la seguridad.

4. Valor

Tener datos abundantes es solo el primer paso; la verdadera riqueza surge al analizar estos datos de manera efectiva y poder aportar valor. Aquí es donde se desbloquea el potencial para:

  • Reducción de riesgos de seguridad y costes relacionados
  • Información de decisiones clave en la cadena de suministro
  • Monitoreo de garantías
  • Prolongación de la vida útil de la batería

Al analizar la información de manera continua, se evitan tiempos de inactividad no planificados y otros riesgos. Además, se mejora la rentabilidad y también beneficia a nivel ecológico.

En resumen, el valor se genera no solo al tener datos, sino al aprovecharlos para tomar decisiones informadas y estratégicas que fortalecen la rentabilidad y sostenibilidad de los activos de baterías:

Obtenemos claridad sobre el desempeño operativo de las baterías al compararlo con las especificaciones del fabricante. 

  • Analizamos el valor esperado y si hay un rendimiento adecuado en los activos.
  • Vemos si los eléctricos cumplen con las condiciones de garantía para los clientes finales.
  • Además, evaluamos qué proveedores de baterías funcionan mejor en sus condiciones operativas y rutinas de carga.

También se lleva a cabo un monitoreo continuo de la seguridad para prevenir posibles fallos críticos y reducir el riesgo operativo. Utilizamos modelos avanzados de envejecimiento basados en aprendizaje automático para prever con certeza la degradación de la batería, lo que permite la creación de planes de negocio sólidos. 

5. Veracidad

La veracidad de los datos puede volverse desafiante debido a la amplia variedad y volúmenes masivos de datos. Un voltaje considerado atípico en un sistema puede ser completamente normal en otro.

Para abordar esto, es crucial agregar contexto a los datos del Sistema de Gestión de Batería (BMS) mediante metadatos que describan el sistema de batería. Estos metadatos proporcionan condiciones límite esenciales para futuras verificaciones de precisión, garantizando que los datos sean interpretados correctamente.

Comprender que los datos de batería están inmersos en el paradigma de Big Data es el primer paso. Actuar en consecuencia, desarrollando canales de datos que manejen volumen, variedad y velocidad, es fundamental para garantizar la veracidad.

Conclusión

En resumen, la última actualización del Big Data Center de NCPower no solo representa una evolución tecnológica, sino una estrategia integral para enfrentar los desafíos de Big Data. La empresa no solo recopila datos. Además, los utiliza de manera efectiva para tomar decisiones informadas, impulsar la eficiencia y liderar la industria de baterías de iones de litio hacia un futuro sostenible y rentable.

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