Básicamente, la microrred es una red interconectada que proporciona energía desde una fuente de alimentación central a los usuarios finales. En la mayoría de hogares y negocios, conectarse a la red es tan sencillo como colocar un enchufe en una toma de pared.
La red suele ser fiable, pero puede sufrir apagones y caídas de tensión, y puede ser más cara y menos limpia que otras fuentes alternativas de energía, como la eólica y la solar. Estas fuentes alternativas son cada vez más populares, pero también tienen sus límites en cuanto a disponibilidad y almacenamiento.
Las microrredes están diseñadas para ayudar a las empresas a satisfacer las necesidades de energía con una combinación de redes tradicionales, solar, eólica, pilas de combustible y otras tecnologías energéticas. Idealmente, equilibran los requisitos de carga entre las diferentes fuentes, proporcionando a los clientes energía constante, limpia y rentable. CleanSpark se fundó en 2012 para ayudar a las organizaciones a desarrollar sus propias microrredes.
Las microrredes no son una solución única.Tanto si están destinadas a abordar las necesidades energéticas en un solo hogar o en una serie de edificios masivos, interconectados y geográficamente dispersos, las microrredes son complejas, y la cantidad de factores que intervienen en su optimización puede ser alucinante. Rich Inman, director de análisis de datos de CleanSpark, estima que el proceso de optimización de microrredes evalúa decenas de millones de variables en una matriz escasa que puede contener hasta 10²⁰ elementos.
Integraciones sencillas
Se integra directamente con el conjunto de tecnologías existentes de la empresa para ahorrar tiempo de forma significativa
Decisiones basadas en datos
Admite la mejora de la tecnología de microrredes con grandes cantidades de datos valiosos
Durante varios años, Inman y el equipo de CleanSpark utilizaron el entorno informático MATLAB para desarrollar sus ofertas. Pero a medida que la empresa creció, la forma en la que el equipo quería optimizar su modelado se volvió más sofisticada. "Estábamos a la vanguardia de la tecnología", afirma Inman. Para seguir satisfaciendo las necesidades de sus clientes, CleanSpark necesitaba un potente optimizador que funcionara con la infraestructura tecnológica existente de la empresa.
Tras una exhaustiva investigación y análisis de costes, CleanSpark seleccionó el software IBM® ILOG® CPLEX® Optimialization Studio. Inman explica: "IBM ocupó el primer lugar no solo en términos de precio para nuestros requisitos, sino también del soporte que necesitamos para seguir avanzando". Con la ayuda de Newcomp Analytics, socio comercial de IBM, CleanSpark comenzó a probar el software por suscripción. Seis meses y muchos tests de referencia exitosos más tarde, CleanSpark compró licencias perpetuas para el software de IBM.
Al más alto nivel, la solución CPLEX está ayudando a CleanSpark a resolver modelos de optimización, pero como explica la directora de tecnología (CTO) y arquitecta principal de la compañía, Amanda Kabak, es más que eso. Con datos diferentes sobre el consumo histórico de energía de cada cliente, las tarifas de los servicios públicos con los que opera, las limitaciones de tamaño y otros factores, la ecuación difiere radicalmente de un compromiso a otro. Tampoco todos tienen los mismos objetivos. Algunos clientes pueden priorizar la tasa interna de retorno, otros pueden estar más enfocados en la sostenibilidad o la resiliencia.
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"No se puede escribir un código de programación normal", explica Kabak. "Tiene que modelar cada una de estas cosas en una ecuación y equilibrar y optimizar esa ecuación. Lo que hace CPLEX es realmente resolver este problema".
Al ayudar a CleanSpark a resolver sus problemas más complejos, el software IBM CPLEX Optimialization Studio ha generado importantes ahorros de tiempo para la organización. Como explica Inman, el hecho de que el software se integrara perfectamente con la pila de tecnología de CleanSpark le permitió construir la optimización de la organización por su cuenta, en cuestión de meses.
La solución también sitúa a CleanSpark muy por delante de la competencia al ofrecer una respuesta más holística al problema de la optimización energética. Kabak explica: "Es un diferenciador del 100% en el mercado. Muchos de nuestros competidores harán un modelado algo similar, pero no optimizarán. Resolvemos un problema mucho más complejo y ofrecemos a nuestros clientes información mucho más útil".
Por último, la solución de IBM coloca a CleanSpark en el camino hacia el suministro de información cada vez más valiosa a sus clientes. Cada proyecto que CleanSpark completa da como resultado una enorme cantidad de datos que el equipo de CleanSpark puede analizar más a fondo para encontrar nuevas vías de optimización. Como resultado, la compañía puede continuar refinando su tecnología de microrredes, mejorando no solo su producto sino todo su enfoque del consumo de energía. Kabak concluye: "Todos estos datos nos ayudan a posicionar a CleanSpark como líder de opinión en el ámbito de las energías renovables. Estamos contribuyendo al ecosistema global de conocimiento".
CleanSpark (enlace externo a ibm.com) se dedica a ayudar a los clientes a optimizar su uso de energía mediante el uso de la tecnología de microrredes. Trabaja con empresas de todo el mundo, y de todas las industrias, para diseñar, desarrollar, instalar y mantener microrredes personalizadas. Aunque principalmente una empresa de software, CleanSpark también ofrece un servicio excepcional. Con sede en San Diego, California, emplea aproximadamente a 50 personas.
Acerca de Newcomp Analytics
Con sede en Ontario, Canadá, el socio comercial de IBM, Newcomp Analytics, ayuda a los clientes de la banca, la educación, la atención sanitaria y otros sectores a obtener información útil mediante análisis. Ha proporcionado a más de 400 empresas en América del Norte las herramientas, el software y la experiencia adecuados para dar sentido a sus datos. Newcomp Analytics se fundó en 1991 y emplea a unas 100 personas.
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Producido en los Estados Unidos de América, julio de 2021.
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