Em sua forma mais básica, a rede é uma rede interconectada que fornece energia de uma fonte de energia central para os usuários finais. Na maioria das residências e empresas, conectar-se à rede é tão simples quanto colocar um plugue em uma tomada.
A rede é geralmente confiável, mas pode estar sujeita a blecautes e indisponibilidade de energia e pode ser mais cara e menos limpa do que fontes alternativas de energia, como eólica e solar. Essas fontes alternativas estão se tornando cada vez mais populares, mas elas também têm seus limites quando se trata de disponibilidade e armazenamento.
As microrredes são projetadas para ajudar as empresas a atender às necessidades de energia com uma combinação de rede tradicional, energia solar, eólica, célula de combustível e outras tecnologias de energia. O ideia é que equilibrem requisitos de carga entre diversas fontes, fornecendo aos clientes energia estável, limpa e econômica. A CleanSpark foi criada em 2012 para ajudar as organizações a desenvolver suas próprias microrredes.
As microrredes não são empreendimentos únicos para todos. Quer se destinem a atender às necessidades de energia em uma única residência ou em uma série enorme de edifícios interconectados e geograficamente dispersos, as microrredes são complexas e o número de fatores envolvidos na otimização delas pode ser incompreensível. Rich Inman, diretor de análise de dados da CleanSpark, estima que o processo de otimização da microrrede avalia dezenas de milhões de variáveis em uma matriz esparsa que pode conter até 10²⁰ elementos.
Integrações fáceis
Integra-se diretamente com a pilha de tecnologia existente da empresa para proporcionar uma economia de tempo significativa
Decisões baseadas em dados
Oferece suporte ao aprimoramento da tecnologia de microrredes com grandes quantidades de dados valiosos
Durante vários anos, Inman e a equipe da CleanSpark utilizaram o ambiente de computação MATLAB para desenvolver suas ofertas. Mas à medida que a empresa cresceu, a maneira como a equipe queria otimizar sua modelagem tornou-se mais sofisticada. "Estávamos avançando na vanguarda do estado da arte", comenta Inman. Para continuar atendendo às necessidades de seus clientes, a CleanSpark precisava de um poderoso otimizador que trabalhasse com a infraestrutura tecnológica existente da empresa.
Após uma pesquisa cuidadosa e análises de custo-benefício, a CleanSpark selecionou o software IBM® ILOG® CPLEX® Optimization Studio. Inman explica: "A IBM saiu na frente em termos não apenas de preço para nossos requisitos, mas também do suporte que precisamos para continuar avançando". Com a ajuda do Newcomp Analytics, parceiro de negócios da IBM, a CleanSpark começou testando o software por assinatura. Seis meses e muitos benchmarks bem-sucedidos mais tarde, a CleanSpark comprou licenças perpétuas para o software IBM.
No nível mais alto, a solução CPLEX está ajudando a CleanSpark a resolver os modelos de otimização, mas como explica Amanda Kabak, Diretora de Tecnologia (CTO) e Arquiteta Principal da empresa, é mais do que isso. Com dados diferentes em torno do histórico de consumo de energia de cada cliente, as taxas de utilidade pública em que opera, as restrições de dimensionamento e muito mais, a equação difere radicalmente entre engajamentos. Nem todos têm os mesmos objetivos. Alguns clientes podem priorizar a taxa interna de retorno, outros podem se concentrar mais na sustentabilidade ou na resiliência.
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"Você não pode apenas escrever código de programação regular para isso", explica Kabak. "Você precisa modelar cada uma dessas coisas em uma equação e precisa equilibrar e otimizar essa equação. O que o CPLEX faz é realmente resolver isso”.
Ajudando a CleanSpark a resolver seus problemas mais complexos, o software IBM CPLEX Optimization Studio proporcionou uma economia de tempo significativa para a organização. Conforme explica Inman, o fato de o software integrar-se perfeitamente à stack de tecnologia da CleanSpark possibilitou que criasse a otimização da organização por conta própria, em questão de meses.
A solução também coloca o CleanSpark bem à frente da concorrência, fornecendo uma resposta mais holística ao problema de otimização de energia. Kabak explica: "É um diferencial de 100% no mercado. Muitos de nossos concorrentes farão uma modelagem semelhante, mas não otimizarão. Estamos resolvendo um problema muito mais complexo e fornecendo aos nossos clientes informações muito mais úteis".
Por último, a solução IBM define a CleanSpark como um caminho para fornecer informações cada vez mais valiosas aos seus clientes. Cada projeto que o CleanSpark conclui resulta em uma enorme quantidade de dados que a equipe do CleanSpark pode analisar ainda mais para encontrar novos caminhos para otimização. Consequentemente, a empresa pode continuar a refinar sua tecnologia de microrrede, melhorando não somente seu produto, mas toda a sua abordagem ao consumo de energia. Kabak conclui: "Todos esses dados estão nos ajudando a posicionar a CleanSpark como líder de pensamento no espaço renovável. Estamos contribuindo para o ecossistema global de conhecimento."
A CleanSpark (link fora da ibm.com) dedica-se a ajudar os clientes a otimizar o uso de energia por meio do uso da tecnologia de microrredes. Trabalha com empresas em todo o mundo e de todos os setores para projetar, desenvolver, instalar e manter microrredes personalizadas. Embora seja principalmente uma empresa de software, a CleanSpark também oferece um serviço excepcional. Sediada em San Diego, Califórnia, emprega aproximadamente 50 pessoas.
Sobre o Newcomp Analytics
Com sede em Ontário, Canadá, o IBM Business Partner Newcomp Analytics ajuda os clientes de bancos, educação, saúde e outros setores a obter informações poderosas usando funções analíticas. Ela proporcionou a mais de 400 empresas na América do Norte as ferramentas, o software e a experiência adequados para entender seus dados. A Newcomp Analytics foi fundada em 1991 e emprega aproximadamente 100 pessoas.
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Produzido nos Estados Unidos da América, julho de 2021.
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Os dados de desempenho e os exemplos de clientes citados são apresentados apenas para fins ilustrativos. Os resultados reais de desempenho podem variar de acordo com configurações e condições operacionais específicas. AS INFORMAÇÕES CONTIDAS NESTE DOCUMENTO SÃO FORNECIDAS TAIS COMO ESTÃO, SEM QUALQUER GARANTIA, EXPRESSA OU IMPLÍCITA, INCLUINDO SEM QUAISQUER GARANTIAS DE COMERCIABILIDADE ADEQUAÇÃO A DETERMINADO FIM E QUALQUER GARANTIA OU CONDIÇÃO DE NÃO INFRAÇÃO. Os produtos IBM têm garantia de acordo com os termos e condições dos contratos sob os quais são fornecidos.