En su nivel más básico, la red es una red interconectada que ofrece energía desde una fuente de energía central a los usuarios finales. En la mayoría de los hogares y empresas, conectarse a la red es tan sencillo como colocar un enchufe en una toma de corriente.
En general, la red es confiable, pero puede ser susceptible a apagones y caídas de tensión, y puede ser más costosa y menos limpia que las fuentes de energía alternativas, como la eólica y la solar. Estas fuentes alternativas se están volviendo 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 tecnología de redes, solar, eólica, pilas de combustible y otras tecnologías energéticas tradicionales. Idealmente, equilibran los requisitos de carga entre las diferentes fuentes, proporcionando a los clientes energía estable, limpia y rentable. CleanSpark se estableció en 2012 para ayudar a las organizaciones a desarrollar sus propias microrredes.
Las microrredes no son una iniciativa que se adapte a todo. Ya sea que estén previstas para 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 analítica de datos de CleanSpark, estima que el proceso de optimización de microrredes evalúa decenas de millones de variables en una matriz dispersa que puede contener hasta 10²⁰ elementos.
Integraciones sencillas
Se integra directamente con la pila de tecnología existente de la empresa para proporcionar un ahorro significativo de tiempo
Decisiones basadas en datos
Da soporte a 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 crecía, la forma en que el equipo quería optimizar su modelo se volvió más sofisticada. “Estábamos impulsando la vanguardia de la tecnología innovadora”, dice Inman. Para seguir satisfaciendo las necesidades de sus clientes, CleanSpark necesitaba un potente optimizador que funcionara con la infraestructura tecnológica existente de la empresa.
Después de una cuidadosa investigación y análisis de rentabilidad, CleanSpark seleccionó el software IBM® ILOG® CPLEX® Optimization Studio . Inman explica: “IBM se destacó no solo en términos de precio para nuestros requisitos, sino también en el apoyo que necesitamos para seguir avanzando”. Con la ayuda de Newcomp Analytics, asociado de negocios de IBM, CleanSpark comenzó probando el software por suscripción. Seis meses y muchos puntos de referencia exitosos después, CleanSpark compró licencias perpetuas para el software 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 empresa, 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 una interacción a otra. Tampoco todos tienen los mismos objetivos. Algunos clientes pueden priorizar la tasa interna de retorno, mientras que otros pueden estar más enfocados en la sostenibilidad o la resiliencia.
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“No es solo escribir un código de programación regular”, explica Kabak. “Hay que modelar cada una de estas cosas en una ecuación, y equilibrar y optimizar esa ecuación. Lo que hace CPLEX es que realmente resuelve esto”.
Al ayudar a CleanSpark a resolver sus problemas más complejos, el software IBM CPLEX Optimization Studio ha supuesto un ahorro de tiempo significativo para la organización. Como explica Inman, el hecho de que el software se integrara perfectamente con la pila de tecnología de CleanSpark le permitió optimizar la organización por su cuenta, en cuestión de meses.
La solución también coloca a CleanSpark muy por delante de la competencia al proporcionar una respuesta más holística al problema de optimización energética. Kabak explica: “Es un diferenciador del 100 % en el mercado. Muchos de nuestros competidores harán modelos algo similares, pero no optimizarán. Estamos resolviendo un problema mucho más complejo y dando a nuestros clientes mucha más información útil”.
Por último, la solución de IBM pone 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 gran cantidad de datos que el equipo de CleanSpark puede analizar más a fondo para encontrar nuevas vías de optimización. Como resultado, la empresa puede continuar perfeccionando su tecnología de microrredes, lo cual mejora no solo su producto sino todo su enfoque de consumo de energía. Kabak concluye: “Todos estos datos nos ayudan a posicionar a CleanSpark como líder de opinión en el espacio renovable. Estamos contribuyendo al ecosistema global de conocimiento”.
CleanSpark (enlace externo a ibm.com) se dedica a ayudar a los clientes a optimizar su consumo 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 es 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, Newcomp Analytics, asociado de negocios de IBM, ayuda a los clientes de la banca, la educación, la atención médica y otras industrias a obtener información poderosa mediante analíticas. Ha brindado a más de 400 empresas en Norteamérica las herramientas, el software y la experiencia adecuados para dar sentido a sus datos. Newcomp Analytics se fundó en 1991 y emplea a aproximadamente 100 personas.
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Producido en los Estados Unidos de América, julio de 2021.
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Los datos de rendimiento y los ejemplos de clientes citados se presentan solo con fines ilustrativos. Los resultados de rendimiento reales pueden variar según las configuraciones específicas y las condiciones de funcionamiento. LA INFORMACIÓN CONTENIDA EN ESTE DOCUMENTO SE PROPORCIONA “TAL CUAL” SIN NINGUNA GARANTÍA, EXPRESA O IMPLÍCITA, INCLUSO SIN NINGUNA GARANTÍA DE COMERCIABILIDAD, IDONEIDAD PARA UN PROPÓSITO PARTICULAR Y CUALQUIER GARANTÍA O CONDICIÓN DE NO INFRACCIÓN. Los productos de IBM están garantizados de conformidad con los términos y condiciones de los acuerdos bajo los cuales se proveen.