Es necesario analizar los datos de energía renovable. ¿Cuáles son las mejores herramientas para el trabajo?

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Si trabajas en ingeniería energética, probablemente trates con datos de energía renovable de forma regular. Las fuentes de energía renovables, como la solar, la eólica, la hidroeléctrica y la biomasa, tienen muchas ventajas sobre los combustibles fósiles, pero también plantean algunos desafíos para el análisis de datos. ¿Cómo puede recopilar, procesar, visualizar e interpretar datos de energía renovable de manera efectiva y eficiente? En este artículo, exploraremos algunas de las mejores herramientas para el trabajo, desde aplicaciones de software hasta plataformas en línea.

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1 Recogida de datos

El primer paso en el análisis de datos de energía renovable es recopilar los datos de varias fuentes, como sensores, medidores, satélites, estaciones meteorológicas y encuestas. Dependiendo del tipo y la escala de su proyecto, es posible que necesite diferentes herramientas para manejar la recopilación de datos. Algunas herramientas comunes son:

- SCADA : El Control de Supervisión y Adquisición de Datos es un sistema que monitoriza y controla las instalaciones de energías renovables, como parques eólicos o plantas solares, y recoge datos de las mismas.

- Apis : Las interfaces de programación de aplicaciones son protocolos que permiten acceder a datos de fuentes externas, como servicios web o bases de datos, a través de código.

- Montón : Internet de las cosas es una red de dispositivos conectados que pueden comunicarse e intercambiar datos, como medidores inteligentes o sensores.

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Nithish Seenivasagam

Senior Renewable Energy Analyst at Hendrickson Renewables
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For data collection in respect to renewable energy, apart from the sources of data, the length of period of data records also is an important factor. The different lengths of climate data give insights into the different cycles of occurrences of atmospheric phenomena. High quality data of extended periods is highly crucial in analysing and understanding long term trends in renewable energy sources such and solar and wind.

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Sai Phanindra

MS Mechanical ASU'24 || Energy Efficient Engineer @IAC || Regional Operations Manager @Thermax Limited
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For analyzing renewable energy data, a combination of tools is often necessary depending on the project's complexity. SCADA systems are crucial for monitoring and managing renewable energy facilities directly. APIs provide access to external data sources, facilitating integration and analysis. Additionally, IoT devices like smart meters and sensors offer real-time data collection capabilities, enhancing the accuracy and timeliness of renewable energy data analysis.

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2 Procesamiento de datos

Una vez que haya recopilado los datos, debe procesarlos para prepararlos para su análisis. El procesamiento de datos implica limpiar, filtrar, transformar y agregar los datos para eliminar errores, valores atípicos, duplicados e información irrelevante. Algunas herramientas comunes son:

- Sobresalir : Excel es una aplicación de hoja de cálculo que puede realizar tareas básicas de procesamiento de datos, como ordenar, filtrar, formatear y calcular.

- Pitón : Python es un lenguaje de programación que puede realizar tareas avanzadas de procesamiento de datos, como analizar, extraer, manipular y fusionar datos, utilizando bibliotecas como pandas, numpy y BeautifulSoup.

- SQL : SQL es un lenguaje de consulta que puede realizar tareas de procesamiento de datos en bases de datos relacionales, como seleccionar, unir, agrupar y agregar datos.

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3 Visualización de datos

Una vez que haya procesado los datos, debe visualizarlos para explorar sus patrones, tendencias y relaciones. La visualización de datos implica la creación de cuadros, gráficos, mapas y paneles para mostrar los datos de una manera clara y atractiva. Algunas herramientas comunes son:

- Power BI : Power BI es una plataforma de inteligencia empresarial que puede crear visualizaciones de datos interactivas y dinámicas, como gráficos de líneas, gráficos de barras, gráficos circulares, mapas e indicadores.

- Cuadro : Tableau es una plataforma de visualización de datos que puede crear visualizaciones de datos sofisticadas y elegantes, como diagramas de dispersión, histogramas, mapas de calor y diagramas de rectángulos.

- Matplotlib : Matplotlib es una biblioteca de Python que puede crear visualizaciones de datos simples y personalizables, como gráficos de líneas, gráficos de barras, diagramas de caja e histogramas.

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Sai Phanindra

MS Mechanical ASU'24 || Energy Efficient Engineer @IAC || Regional Operations Manager @Thermax Limited
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When it comes to data visualization for renewable energy analysis, selecting the right tool depends on factors like data complexity, user expertise, and specific visualization requirements. Power BI and Tableau offer robust platforms with a wide range of visualization options suitable for in-depth analysis and presentation. Meanwhile, Matplotlib, being a Python library, provides flexibility and customization for users proficient in programming. Choosing the appropriate tool ultimately boils down to balancing functionality, ease of use, and compatibility with existing workflows.

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4 Interpretación de los datos

El último paso en el análisis de datos de energía renovable es interpretar los datos para extraer ideas, conclusiones y recomendaciones. La interpretación de datos implica la aplicación de métodos, modelos y algoritmos estadísticos a los datos para probar hipótesis, identificar correlaciones y predecir resultados. Algunas herramientas comunes son:

- R : R es un lenguaje de programación que puede realizar análisis estadísticos, como estadísticas descriptivas, estadísticas inferenciales, pruebas de hipótesis y análisis de regresión, utilizando paquetes como dplyr, ggplot2 y tidyr.

- SPSS : SPSS es una aplicación de software que puede realizar análisis estadísticos, como ANOVA, chi-cuadrado, prueba t y correlación, utilizando una interfaz gráfica de usuario o un editor de sintaxis.

- TensorFlow : TensorFlow es un marco que puede realizar análisis de aprendizaje automático, como clasificación, agrupación, regresión y redes neuronales, utilizando Python u otros lenguajes.

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1 Recogida de datos

2 Procesamiento de datos

3 Visualización de datos

4 Interpretación de los datos

5 Esto es lo que hay que tener en cuenta

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