การประยุกต์ใช้ Data Analytics ในอุตสาหกรรมพลังงาน เป็นอีกขุมพลังสำคัญที่ขับเคลื่อนธุรกิจด้านพลังงานให้เติบโตทันโลกที่เปลี่ยนแปลงไปพร้อมทั้งสร้างผลกำไรได้มากกว่าเดิม
หลากหลายอุตสาหกรรมต่างประสบความสำเร็จและเติบโตอย่างก้าวหน้าได้ด้วย Data Analytics ไม่ว่าจะเป็นยักษ์ใหญ่แห่งอุตสาหกรรมค้าปลีกอย่าง Amazon หรือสตรีมมิ่งที่ประสบความสำเร็จสูงสุดอย่าง Netflix ซึ่งอุตสาหกรรมพลังงานเองก็สามารถใช้ประโยชน์จาก Data Analytics ได้ไม่น้อยเลยเช่นกัน
ด้วยตลาดพลังงานที่เติบโตขึ้น คู่แข่งในตลาดที่มากขึ้น การเข้ามาของพลังงานทดแทนและพลังงานทางเลือกรูปแบบต่าง ๆ และความต้องการของผู้บริโภคที่เปลี่ยนแปลงไป ทำให้อุตสาหกรรมพลังงานต้องทำงานอย่างหนักเพื่อรับมือกับความเปลี่ยนแปลงในยุคใหม่เหล่านี้
Data Analytics จึงเป็นเครื่องมือสำคัญที่จะช่วยให้อุตสาหกรรมพลังงานปรับตัวเปลี่ยนผ่านความเปลี่ยนแปลงทั้งหมดได้สำเร็จ และที่ผ่านมาก็มีการนำ Data Analytics ไปประยุกต์ใช้ในอุตสาหกรรมพลังงานกันอย่างต่อเนื่อง รวมถึงมีบริการด้านพลังงานใหม่ ๆ ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลออกมาตอบโจทย์ความต้องการของผู้บริโภคยุคใหม่
เซอร์ทิสชวนผู้อ่านทุกคนมาดู 5 ตัวอย่างการใช้ Data Analytics ในอุตสาหกรรมพลังงาน เพื่อปูแนวทางสู่โลกพลังงานยุคใหม่แห่งอนาคตกัน
1. วิเคราะห์ข้อมูลการใช้ไฟฟ้า
เราสามารถนำ Data Analytics มาประยุกต์ใช้กับอุตสาหกรรมพลังงานได้ ด้วยการเก็บรวบรวมข้อมูลการใช้ไฟฟ้าของลูกค้าจากครัวเรือนต่าง ๆ เช่น ข้อมูลบิลค่าไฟและข้อมูลมิเตอร์ไฟฟ้า เพื่อนำมาวิเคราะห์และทำความเข้าใจพฤติกรรมการใช้ไฟฟ้าของผู้บริโภคได้ดียิ่งขึ้น รวมถึงเก็บข้อมูลสถานการณ์ตลาดเพื่อวิเคราะห์ความผันผวนของตลาดและติดตามปัจจัยภายนอกอื่น ๆ เพื่อรับมือกับความเปลี่ยนแปลงให้ทันท่วงที
ด้วยแนวทางนี้ ผู้ให้บริการก็จะสามารถออกแบบและปรับเปลี่ยนกลยุทธ์ในการดำเนินงานให้สอดคล้องกับความต้องการและความเปลี่ยนแปลง ทั้งการจัดสรรทรัพยากร รวมถึงการวางแผนทางการตลาดเพื่อลดต้นทุนจากความผิดพลาด อาทิ ออกแบบแพ็กเกจที่มีรูปแบบและราคาที่เหมาะกับผู้บริโภครายบุคคลแบบ Personalized เพื่อดึงดูดผู้บริโภคได้มากขึ้นและให้เข้ากับความต้องการในตลาด ณ ปัจจุบัน เป็นต้น
2. ทำการ Predictive Maintenance
ในการรักษาระบบโครงข่ายไฟฟ้าให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพอยู่ตลอดเวลา เราสามารถใช้ Data Analytics เข้ามาช่วยทำการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ หรือ Predictive Maintenance ซึ่งจะใช้ข้อมูลที่ได้จากการวัดผลการทำงานของอุปกรณ์และระบบต่าง ๆ อย่างต่อเนื่องเพื่อคาดการณ์ว่าระบบหรือเครื่องจักรส่วนไหนต้องการการบำรุงรักษาหรือซ่อมแซมเมื่อไร และจัดการซ่อมแซมตามเวลาที่กำหนด เพื่อป้องกันไม่ให้เกิดความเสียหายที่อาจทำให้การปฏิบัติงานหยุดชะงัก
โดยตัวอย่างผู้ให้บริการด้านพลังงานในต่างประเทศที่หันมาประยุกต์ใช้เทคโนโลยี Data Analytics เพื่อทำการ Predictive Maintenance พบว่าช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษาซ่อมแซมไปได้มากกว่า 130 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ เลยทีเดียว
3. ดูแลการทำงานของโครงข่าย
การวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ช่วยให้เรามองเห็นประสิทธิภาพการทำงานของระบบโครงข่ายไฟฟ้าหรือ Grid ของเรา และสามารถตรวจดูการทำงานได้ตลอดเวลา เพื่อให้แน่ใจว่าโครงข่ายไฟฟ้าทำงานได้อย่างเต็มกำลัง เมื่อเกิดปัญหาหรือการขัดข้องในระบบก็สามารถตรวจจับและเข้าไปแก้ไขได้ทันท่วงที
ระบบจะสามารถประเมินปัจจัยเสี่ยงในการขัดข้องต่าง ๆ เช่น การที่หม้อแปลงความร้อนสูงเกินไป มีการใช้งานไฟฟ้ามากเกินไป หรือการที่ต้นไม้หล่นทับเสาไฟฟ้า เพื่อป้องกันไม่ให้เกิดการหยุดชะงักของระบบ Supply Chain หรือการหยุดจ่ายกระแสไฟฟ้า ทำให้ส่งผลกระทบต่อผู้บริโภค
4. พัฒนาระบบ DERs
DERs (Distributed Energy Resources) หรือแหล่งพลังงานแบบกระจายตัว เป็นระบบที่ทำหน้าที่ผลิตไฟฟ้าในระบบโครงข่ายไฟฟ้า และจ่ายไฟฟ้าให้กับโหลดไฟฟ้าภายในโครงข่าย โดย DERs จะเป็นระบบขนาดเล็กที่กระจายตัวอยู่ทั่วโครงข่าย สิ่งสำคัญที่ต้องคำนึงถึงจึงเป็นการดูแลให้ระบบ DERs ย่อยทำงานร่วมกับโครงข่ายได้อย่างราบรื่น
Data Analytics เป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้เลยในการวางระบบ DERs ที่มีประสิทธิภาพและใช้งานได้จริง เนื่องจากเป็นระบบสำคัญที่ช่วยเชื่อมต่อระบบ DERs ให้ทำงานร่วมกับระบบโครงข่ายได้อย่างลงตัว ให้เราตรวจดูสถานการณ์การทำงานภายในระบบได้ตลอดเวลา มองเห็นภาพรวมการทำงานของโครงข่ายโดยรวมและระบบ DERs ที่แยกย่อยได้พร้อม ๆ กัน เห็นประสิทธิภาพการทำงานของระบบแบบเรียลไทม์ พร้อมทั้งตรวจดูอุปสงค์และอุปทานของไฟฟ้า ตรวจวัดไฟฟ้าที่ระบบ DERs แต่ละอันจ่ายออกไปให้โครงข่ายไฟฟ้า รวมถึงคำนวณโหลดไฟฟ้าได้ตลอดเวลาอีกด้วย
การนำ Data Analytics มาใช้นั้นจะช่วยให้การทำงานของทั้งโครงข่ายและระบบย่อยทุกระบบทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ พร้อมทั้งมีข้อมูลสนับสนุนเมื่อต้องตัดสินใจแก้ไขปัญหาต่าง ๆ ได้อย่างรวดเร็ว ทำให้ระบบมีความเสถียรและประหยัดต้นทุนจากความผิดพลาดได้มากขึ้น
5. Smart Energy Platform
ที่เซอร์ทิสเอง เราได้มุ่งมั่นพัฒนาเทคโนโลยีด้าน Data Analytics กับอุตสาหกรรมพลังงานอย่างต่อเนื่อง โดยเราได้ร่วมกับพันธมิตรในการพัฒนาระบบบริหารจัดการพลังงานอัจฉริยะด้วยดิจิทัล (Smart Energy Platform) ขึ้นมาเพื่อใช้กับการซื้อขายพลังงานไฟฟ้าจากแสงอาทิตย์ โดยมีเป้าหมายหลักเพื่ออำนวยความสะดวกในการซื้อขายพลังงานระหว่างผู้ผลิตและผู้ใช้ ด้วยการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีด้าน Data Analytics และเอไอในการคาดการณ์ความต้องการการใช้ไฟฟ้าและกำลังในการผลิตจากผู้ผลิตทั้งหมด เพื่อจับคู่ความต้องการซื้อและขายที่ตรงกันอย่างแม่นยำ รวมถึงคาดการณ์ข้อมูลการทำงานในระบบเพื่อรักษาประสิทธิภาพสูงสุด
ซึ่ง Smart Energy Platform จากเซอร์ทิสนั้นยังนำเทคโนโลยี Blockchain มาใช้ประโยชน์เพื่อให้การจัดการซื้อขายพลังงานนั้นทำได้สะดวกโดยไม่ต้องผ่านระบบยืนยันตัวตน ในขณะที่โปร่งใส น่าเชื่อถือ และสามารถตรวจดูได้ตลอดเวลา เพื่อให้แพลตฟอร์มทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด และมีจุดมุ่งหมายเพิ่มเติมเพื่อส่งเสริมการใช้พลังงานทางเลือกที่เป็นทรัพยากรสำคัญแห่งโลกอนาคต เพื่อโลกที่ดีขึ้นไปพร้อม ๆ กัน
เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Smart Energy Platform จากเซอร์ทิสได้ที่: https://www.sertiscorp.com/smart-energy-platform