Отправить данные за электроэнергию: Передача показаний и оплата счетов — «ТНС энерго Нижний Новгород»

Гибкость — еще одно ключевое слово. Согласно ранее упомянутому, к 2023 году 65% электроэнергетических компаний инвестируют в цифровые технологии и платформы для поддержки гибких услуг, тем самым активизируя потенциал нагрузки до 35% установленной мощности.

Используя возможности аналитики, интеллектуальная сеть обычно включает в себя варианты использования промышленного Интернета вещей в таких областях, как оптимизация активов, профилактическое обслуживание, упомянутое самовосстановление и любой метод восстановления работы сетей (части) в случае возникновения проблем или необходимое техническое обслуживание или внешние факторы, а также способы корректировки и оптимизации качества электроэнергии, гарантируя, что спрос на электроэнергию удовлетворяется наиболее оптимальным образом с соблюдением требований по энергосбережению и охране окружающей среды.

Централизованное производство электроэнергии все больше уступает место децентрализованному, поскольку новые технологии продолжают допускать различные формы производства, хранения и передачи электроэнергии.

Потребитель играет важную роль в усилиях энергетических компаний и различных игроков в цепочке создания стоимости коммунальных услуг, таких как розничные продавцы электроэнергии, при этом клиентоориентированность и улучшение качества обслуживания клиентов являются ключевыми. В 2019 году розничные продавцы коммунальных услуг и энергетики удвоят свои инвестиции в искусственный интеллект, чтобы повысить удобство, настройку и контроль для клиентов, тем самым улучшив качество обслуживания клиентов, сообщает IDC.

Интеллектуальные сети должны не только приводить к сокращению потерь энергии и повышать конкурентоспособность в электроэнергетическом секторе, но и стремиться к тому, чтобы потребители больше контролировали (при этом энергетические компании также надеются увидеть меньше неоплаченных счетов) .

Как уже упоминалось, одним из основных изменений в электроэнергетике является рост так называемого децентрализованного производства энергии и микросетей / микрогенерации.

Децентрализованное производство энергии, по сути, означает, что все больше и больше энергии генерируется (и сохраняется) различными способами, которые ближе к потребителю, нуждающемуся в энергии. Если потребители энергии в самом широком смысле слова чаще вырабатывают собственную энергию, это де-факто означает, что меньше денег зарабатывается на различных «более высоких» уровнях электрических сетей.

«Ближе» t необходимое среднее с точки зрения расстояния.Если у компании есть генерирующие средства там, где она расположена, то вероятность действительно высока, и ничто другое физически не ближе. Тем не менее, вы можете прекрасно представить себе ситуации, когда электростанция может быть физически очень близко. Важна способность интегрировать различные ресурсы, при этом под децентрализованной энергией в целом понимается энергия, производимая ближе к точке использования, а не на каком-то крупном заводе, откуда она отправляется по национальной сети.

К 2023 году 65% электроэнергетических компаний инвестируют в цифровые технологии и платформы для поддержки гибких услуг, тем самым активизируя потенциал нагрузки до 35% установленной мощности (IDC)

«Централизованное производство электроэнергии все больше уступает место децентрализованному, поскольку новые технологии продолжают допускать различные формы производства, хранения и передачи электроэнергии», — говорит Эммануэль Лагарриг.Децентрализация — это не что иное, как революция в том, как мы производим, храним, перемещаем и потребляем энергию, добавляет он.

Одной из проблем является интеграция всего этого, а также отправка дополнительных мощностей, которые могут быть созданы децентрализованным способом, в сеть, в результате чего компании — и люди — становятся продавцами энергии, а также покупателями. Вы можете себе представить, что это не самая простая задача в уравнении умной сети. Изолированные микросети также позволяют минимизировать воздействие потенциальных сбоев.

IDC также ожидает многого от распределенной генерации и хранения.По прогнозам компании, к 2021 году 55% ​​коммунальных предприятий будут получать в среднем 20% валовой прибыли от комбинированных пакетов распределенной генерации и хранения для просьюмеров.

Интеллектуальная сеть определяется как (сеть) самодостаточных систем, позволяющих интегрировать источники выработки электроэнергии любого типа и / или масштаба в электрическую сеть, что сокращает рабочую силу и направлено на обеспечение безопасности, надежности, высококачественная и устойчивая электроэнергия для потребителей и организаций.

Действительно важен аспект сокращения рабочей силы. Ожидается, что интеллектуальным сетям потребуется очень мало сотрудников, поскольку они станут настоящими самодостаточными системами, которыми они и должны быть. Это менее подчеркнуто в определениях, предлагаемых национальными и международными инстанциями, работающими над интеллектуальными сетями, где в основном рассматриваются преимущества (некоторые другие проблемы упомянуты в конце этой статьи) .

Другое определение от Дебашиша Чакраборти: «Интеллектуальная сеть — это интеллектуальная оцифрованная энергетическая сеть, доставляющая энергию оптимальным образом от источника до потребления».

«Это достигается за счет интеграции информационных, телекоммуникационных и энергетических технологий в существующую систему электроснабжения. Он вводит двусторонний диалог, при котором электроэнергия и информация могут обмениваться между коммунальным предприятием и его потребителями. Это развивающаяся сеть связи, управления, компьютеров, автоматизации и новых технологий и инструментов, работающих вместе, чтобы сделать сеть более эффективной, надежной, безопасной и экологичной ».

И, конечно же, мы не можем забыть тех национальных и наднациональных экземпляров (электрические сети могут быть региональными, национальными, международными и т. Д., В зависимости от региона) , у которых есть свои проекты / политики в области интеллектуальных сетей.

ЕС определяет интеллектуальную сеть следующим образом: интеллектуальная сеть — это электрическая сеть, которая может экономически эффективно интегрировать поведение и действия всех подключенных к ней пользователей — производителей, потребителей и тех, кто делает и то, и другое — для обеспечения экономически эффективной и устойчивой энергетики. система с низкими потерями и высоким уровнем качества и надежности поставок и безопасности.

Преимущества интеллектуальной сети включают повышение эффективности и надежности электроснабжения, интеграцию большего количества возобновляемых источников энергии в существующую сеть, поддержку масштабного развития электромобилей, новые решения для клиентов по оптимизации потребления электроэнергии и сокращение выбросов углерода.

В то время как ЕС (загрузка PDF-файлов) признает наличие элементов интеллектуальности в нескольких частях электрических сетей, он проводит различие между существующими сетями и интеллектуальными сетями следующим образом: «Разница между современной сетью и интеллектуальной сетью будущего заключается в следующем. главным образом способность сети эффективно и действенно справляться с более сложными задачами, чем сегодня ».

Согласно ЕС, интеллектуальная сеть использует инновационные продукты и услуги вместе с интеллектуальными технологиями мониторинга, управления, связи и самовосстановления для:

• Лучшее облегчение подключения и эксплуатации генераторов всех размеров и технологий;
• Разрешить потребителям участвовать в оптимизации работы системы;
• Предоставлять потребителям более подробную информацию и варианты того, как они используют свои поставки;
• Значительно снизить воздействие на окружающую среду всей системы электроснабжения;
• Поддерживать или даже улучшать существующие высокие уровни системной надежности, качества и безопасности поставок;
• Эффективно поддерживать и улучшать существующие услуги.

Подобные определения интеллектуальных сетей существуют и в других регионах мира, где существуют инициативы интеллектуальных сетей, что характерно для большинства стран, включая, очевидно, США.

Министерство энергетики США описывает «Smart Grid» (так называется общая инициатива Smart Grid в США) как представляющую беспрецедентную возможность для перехода энергетической отрасли в новую эру надежности, доступности и эффективности, которая приведет к способствовать экономическому здоровью и здоровью окружающей среды.

В нем суммируются некоторые преимущества, связанные с Smart Grid (опять же, инициатива, но вы можете расширить ее до интеллектуальных сетей в целом) :

• Более эффективная передача электроэнергии;
• Более быстрое восстановление электроснабжения после перебоев в электроснабжении;
• Снижение затрат на эксплуатацию и управление для коммунальных предприятий и, в конечном итоге, снижение затрат на электроэнергию для потребителей;
• Снижение пикового спроса, что также поможет снизить тарифы на электроэнергию;
• Повышенная интеграция крупномасштабных систем возобновляемой энергии;
• Лучшая интеграция систем выработки электроэнергии потребителем-владельцем, включая системы возобновляемых источников энергии;
• Повышенная безопасность.

Очевидно, что существуют также проблемы, связанные с переходом на интеллектуальную сеть. Некоторые из них были рассмотрены ранее в этом обзоре. К дополнительным относятся проблемы потребителей (конфиденциальность и защита личных данных) и кибербезопасность.

В странах, где были начаты инициативы по интеллектуальным счетчикам, мы часто видим сопротивление со стороны потребителей (при этом часто установка интеллектуального счетчика в конечном итоге становится вариантом; в других странах отказ приводит к финансовым последствиям или, скажем, принятие означает финансовое вознаграждение) .

Вторая проблема — это, безусловно, общий аспект кибербезопасности, который типичен для всех промышленных сред, где цифровизация и цифровая трансформация продолжаются, данные становятся ключевыми, а ИТ и OT сходятся. (IT означает информационные технологии, OT — операционные технологии).

Интеллектуальные сети повысят гибкость сети за счет разработки дополнительных интеллектуальных функций (например, контроль температуры трансформаторов, тепловой мониторинг кабелей в реальном времени и т. Д.) , интегрированный в сетевое оборудование, и улучшат существующие системы связи (Целевая группа Комиссии ЕС по интеллектуальному Сетки)

Дополнительные проблемы в интеллектуальных сетях включают нормативные изменения, сложность интеграции источников, систем и партнерских отношений между различными игроками на дерегулируемом рынке, местную ситуацию, в которой определенное количество крупных компаний часто все еще доминирует, и изменение отношения среди потребителей.

Целью данной статьи было представить интеллектуальные сети и объяснить суть концепции интеллектуальной сети (мы называем это концепцией, поскольку настоящей интеллектуальной сети еще нет) . Однако, конечно, это еще не все, учитывая абсолютную сложность электрических сетей, задействованные компоненты и множество заинтересованных сторон.

вписываются в более широкую цифровую трансформацию коммунальных предприятий, и, учитывая наличие большого количества заинтересованных сторон (включая местные и вышестоящие органы власти), а также тот факт, что все подключено, также затрагивает несколько других так называемых « интеллектуальных » областей, от интеллектуального производства до интеллектуального города к умному дому и умным зданиям.

Последняя мысль: как уже говорилось, концепция умных сетей не нова. Более того, это путешествие и постепенные процессы, спектр, охватывающий множество возможных различных шагов и проблем. Тем не менее, очевидно, что мы далеко ушли далеко за рамки первых дней передовых измерений.

Интеллектуальные сети включают в себя различные эксплуатационные и энергетические меры, такие как интеллектуальные счетчики, интеллектуальные приборы, возобновляемые источники энергии и энергоэффективные ресурсы.

Зак Поллок описывает эволюцию «пути к интеллектуальным сетям» с тех пор, как этот термин впервые появился хорошо: «Первая волна инвестиций в энергосистемы произошла в конце 2000-х годов под знаменем технологии интеллектуальных сетей, в результате -метровые активы, такие как усовершенствованная измерительная инфраструктура (AMI) и устройства автоматизации распределения. Сегодня модернизация электросетей стала в большей степени учитывать предпочтения и желания клиентов. Во многих регионах это привело к усовершенствованию инфраструктуры и процессов, которые облегчили интеграцию распределенных энергоресурсов (DER) ».

Как объясняется здесь, распределенные энергоресурсы (DER) — это ресурсы, производящие электроэнергию, или контролируемые нагрузки, которые напрямую подключены к локальной системе распределения или подключены к главному объекту в рамках локальной системы распределения.

DER обычно используют возобновляемые источники энергии, включая малые гидроэлектростанции, биомассу, биогаз, солнечную энергию, энергию ветра и геотермальную энергию, и играют все более важную роль в системе распределения электроэнергии.

Преобразование сигналов Wi-Fi в электричество с помощью новых двумерных материалов | MIT News

Представьте себе мир, в котором смартфоны, ноутбуки, носимые устройства и другая электроника работают без батарей. Исследователи из Массачусетского технологического института и других организаций сделали шаг в этом направлении, выпустив первое полностью гибкое устройство, которое может преобразовывать энергию сигналов Wi-Fi в электричество, которое может питать электронику.

Устройства, преобразующие электромагнитные волны переменного тока в электричество постоянного тока, известны как «ректенны».Исследователи демонстрируют новый вид ректенны, описанный в исследовании, опубликованном сегодня в журнале Nature , в котором используется гибкая радиочастотная (RF) антенна, которая улавливает электромагнитные волны, в том числе те, которые передают Wi-Fi, в виде сигналов переменного тока.

Затем антенну подключают к новому устройству, сделанному из двумерного полупроводника толщиной всего в несколько атомов. Сигнал переменного тока проходит в полупроводник, который преобразует его в напряжение постоянного тока, которое можно использовать для питания электронных схем или подзарядки батарей.

Таким образом, устройство без батареи пассивно улавливает и преобразует повсеместно распространенные сигналы Wi-Fi в полезную мощность постоянного тока. Кроме того, устройство является гибким и может изготавливаться с рулона на рулон для покрытия очень больших площадей.

«Что, если бы мы могли разработать электронные системы, которые охватывали бы мост или целое шоссе, или стены нашего офиса и привносили бы электронный интеллект во все, что нас окружает? Как вы обеспечиваете энергию для этой электроники? » говорит соавтор статьи Томас Паласиос, профессор кафедры электротехники и информатики и директор Центра графеновых устройств и 2D-систем MIT / MTL в лабораториях Microsystems Technology Laboratories.«Мы придумали новый способ питания электронных систем будущего — собирая энергию Wi-Fi таким образом, чтобы ее можно было легко интегрировать на больших площадях, — чтобы обеспечить разумность каждого объекта вокруг нас».

Первые многообещающие применения предлагаемой ректенны включают питание гибкой и носимой электроники, медицинских устройств и датчиков для «Интернета вещей». Например, гибкие смартфоны — это новый горячий рынок для крупных технологических компаний. В экспериментах устройство исследователей может производить около 40 микроватт энергии при воздействии типичных уровней мощности сигналов Wi-Fi (около 150 микроватт).Этой мощности более чем достаточно, чтобы зажечь светодиод или управлять кремниевыми микросхемами.

Еще одно возможное применение — обеспечение передачи данных имплантируемых медицинских устройств, — говорит соавтор исследования Хесус Грахал, исследователь из Технического университета Мадрида. Например, исследователи начинают разрабатывать таблетки, которые могут проглотить пациенты, и передавать данные о состоянии здоровья обратно на компьютер для диагностики.

«В идеале вы не хотите использовать батареи для питания этих систем, потому что в случае утечки лития пациент может умереть», — говорит Грайал.«Намного лучше собирать энергию из окружающей среды, чтобы приводить в действие эти небольшие лаборатории внутри тела и передавать данные на внешние компьютеры».

Все ректенны основаны на компоненте, известном как «выпрямитель», который преобразует входной сигнал переменного тока в мощность постоянного тока. В традиционных ректеннах в качестве выпрямителя используется кремний или арсенид галлия. Эти материалы могут перекрывать диапазон Wi-Fi, но они жесткие. И хотя использование этих материалов для изготовления небольших устройств является относительно недорогим, использование их для покрытия обширных площадей, таких как поверхности зданий и стен, было бы непомерно дорогостоящим.Исследователи давно пытаются решить эти проблемы. Но несколько гибких ректенн, о которых сообщалось до сих пор, работают на низких частотах и ​​не могут захватывать и преобразовывать сигналы в гигагерцовых частотах, где находится большинство соответствующих сигналов сотовых телефонов и Wi-Fi.

Для создания выпрямителя исследователи использовали новый двумерный материал, называемый дисульфидом молибдена (MoS ₂ ), который толщиной в три атома является одним из самых тонких полупроводников в мире. При этом команда использовала уникальное поведение MoS ₂ : при воздействии определенных химикатов атомы материала перестраиваются, действуя как переключатель, вызывая фазовый переход от полупроводника к металлическому материалу.Полученная структура известна как диод Шоттки, который представляет собой соединение полупроводника с металлом.

«Разработав MoS ₂ в виде двумерного перехода полупроводник-металл, мы создали атомарно тонкий сверхбыстрый диод Шоттки, который одновременно минимизирует последовательное сопротивление и паразитную емкость», — говорит первый автор и постдок EECS Сюй Чжан, который будет скоро присоединюсь к университету Карнеги-Меллона в качестве доцента.

Паразитная емкость — это неизбежная ситуация в электронике, где определенные материалы хранят небольшой электрический заряд, который замедляет цепь.Следовательно, меньшая емкость означает повышенную скорость выпрямителя и более высокие рабочие частоты. Паразитная емкость диода Шоттки исследователей на порядок меньше, чем у современных гибких выпрямителей, поэтому он намного быстрее преобразует сигнал и позволяет ему захватывать и преобразовывать до 10 гигагерц беспроводных сигналов.

«Такая конструкция позволила создать полностью гибкое устройство, которое достаточно быстрое, чтобы покрыть большинство радиочастотных диапазонов, используемых нашей повседневной электроникой, включая Wi-Fi, Bluetooth, сотовую связь LTE и многие другие», — говорит Чжан.

В описываемой работе представлены схемы других гибких устройств для подключения к электричеству Wi-Fi со значительной производительностью и эффективностью. Максимальная выходная эффективность для текущего устройства составляет 40 процентов, в зависимости от входной мощности входа Wi-Fi. При типичном уровне мощности Wi-Fi энергоэффективность выпрямителя MoS ₂ составляет около 30 процентов. Для справки: сегодняшние ректенны, сделанные из жесткого, более дорогого кремния или арсенида галлия, достигают от 50 до 60 процентов.

«Эта очень хорошая совместная работа из Массачусетского технологического института демонстрирует первое реальное применение [] атомарно тонких полупроводников для гибкой ректенны для сбора энергии», — говорит Филип Ким, профессор физики и прикладной физики Гарвардского университета, чьи исследования сосредоточены на двухмерных материалах. . «Я поражен новаторским подходом, который разработала команда, чтобы утилизировать ненужную энергию радиочастотного излучения вокруг нас».

Есть еще 15 соавторов статьи из Массачусетского технологического института, Мадридского технического университета, Лаборатории армейских исследований, Мадридского университета Карла III, Бостонского университета и Университета Южной Калифорнии.

Теперь команда планирует создавать более сложные системы и повышать эффективность. Работа стала возможной отчасти благодаря сотрудничеству с Мадридским техническим университетом в рамках Международной научно-технической инициативы Массачусетского технологического института (MISTI). Он также частично поддерживался Институтом солдатских нанотехнологий, Исследовательской лабораторией армии, Центром комплексных квантовых материалов Национального научного фонда и Управлением научных исследований ВВС США.

Почему оценки энергопотребления в Интернете так сильно различаются?

Несколько лет назад мы решили, что как устойчивый бизнес мы должны включать углеродный след наших цифровых продуктов в наш общий углеродный след, но в то время не было известного способа сделать это.

Мы решили создать метод количественной оценки выбросов углерода веб-сайтами и в итоге создали первый общедоступный калькулятор углерода для веб-сайтов на сайте WebsiteCarbon.com. Сейчас, во второй итерации, этот инструмент приблизился к завершению миллиона тестов, помог привлечь людей к теме эмиссии веб-сайтов и вдохновил цифровые команды на достижение более высоких уровней эффективности.

При его создании мы столкнулись с большой проблемой: как соотнести веб-страницу (состоящую из HTML, CSS, JavaScript, изображений и видео) с показателем выбросов CO2.Изучив существующую литературу, мы увидели, что потребление энергии (легко преобразованное в CO2) можно оценить по количеству переданных данных. Эта связь между передачей данных (ГБ) и потреблением энергии (кВтч) сделала невозможной задачу количественной оценки выбросов веб-сайта.

Однако цифры количества энергии, потребляемой на гигабайт передаваемых данных, сильно различаются. Теперь, когда цифровая устойчивость становится все более популярной темой, я вижу все больше статей и сообщений в СМИ, в которых используются совершенно разные цифры в отношении энергопотребления цифровых услуг, что, как мне кажется, неизбежно приведет к путанице, если различия не будут ясно объяснил.

В этом посте я надеюсь пролить свет на то, почему данные так сильно различаются, как интерпретировать числа, цитируемые в статьях, и как принять обоснованное решение о данных, которые вы используете при расчете собственных выбросов для цифровых проектов.

По порядку величины

Изучив академическую литературу по энергопотреблению данных в Интернете, мы обнаружили, что цифры варьируются от самого низкого значения 0,004 кВтч / ГБ до 136 кВтч / ГБ. Другими словами, оценки различались на несколько порядков.Что, черт возьми, происходило?

Важность границ системы

Одной из ключевых переменных в этих исследованиях является граница системы, или, проще говоря, какие части общей системы фактически изучаются. Метаанализ отфильтровал данные, чтобы посмотреть только на минимально возможную подсистему, представляющую сетевое оборудование, используемое для передачи данных и доступа на национальном уровне. Другими словами, они скорректировали все исследования, чтобы посмотреть только на энергию, используемую для передачи гигабайта данных через телекоммуникационную сеть внутри национальной кабельной сети.

Это полезный показатель, особенно как компонент более крупного анализа жизненного цикла, но он по своей сути дает неполную картину. Он полностью игнорирует важные части общей системы, включая центры обработки данных, международную инфраструктуру, локальное сетевое оборудование и устройства конечных пользователей, не говоря уже о различиях между кабельной и мобильной сетями.

В метаанализе учитывалась только электроэнергия, потребляемая элементами внутри пунктирной линии

И это еще не все.Границы системы на приведенной выше диаграмме, которая, кажется, представляет собой полную картину, не показывают воплощенную энергию строительства центров обработки данных, производства серверов, создания инфраструктуры кабельной и беспроводной сети и производства устройств конечных пользователей. Некоторые утверждают, что это не актуально, в то время как другие утверждают, что это неотъемлемая часть общих выбросов, особенно потому, что серверы заменяются каждые 3-4 года, и мы быстро строим и модернизируем инфраструктуру, чтобы утолить нашу жажду данных.Если это учесть, полная картина выбросов энергии и углерода от цифровых услуг выглядит намного шире.

Границы системы также важны при рассмотрении углеродного следа проекта для целей отчетности и компенсации. У некоторых организаций есть политика сообщать обо всех выбросах углерода в областях 1, 2 и 3, и в этом случае они захотят использовать широкие границы системы. С другой стороны, некоторые придерживаются более ограниченного взгляда на то, где заканчивается их ответственность за выбросы, и поэтому выбирают более ограниченные границы системы.

Итак, каков правильный набор границ системы?

Всего . Или ни один из них!

Фактически не существует набора системных границ, который мы должны использовать для каждого сценария, и это отчасти причина того, что все это не так просто, как мы все хотим. Соответствующие границы полностью зависят от того, что мы пытаемся изучить. Составляем ли мы отчеты или читаем отчеты других людей, важно знать, где проходят эти границы и, что, возможно, более важно, , почему .

Прочие факторы

В метаанализе также было выявлено, что дата исследований влияет на полученные оценки, при этом более поздние исследования имеют тенденцию оценивать более низкую энергию на гигабайт по мере того, как технология становится более эффективной. Поэтому важно знать год данных, которые использовались для расчетов. Например, сейчас я могу оценивать выбросы для веб-проекта в 2020 году, но самое последнее надежное исследование может включать данные только за 2017 год.Я мог выбрать данные за прошлый год или сам скорректировать данные с учетом повышения эффективности. Важно то, что эти детали указаны так, чтобы цифры были прозрачны для людей, просматривающих их.

Интересно, что метаанализ также показал, что методология исследования не имеет большого значения для общих оценок использования энергии в Интернете, подтверждая, что границы системы и дата являются основными факторами.

Как это связано с эмиссией веб-сайтов?

Если мы хотим узнать энергию, необходимую для передачи данных по кабелю, то, как это делал метаанализ, нам нужно использовать узкие границы системы.

Однако, если мы хотим понять более широкую картину общих выбросов, связанных с веб-сайтом или веб-сервисом, нам необходимо использовать как можно более широкие границы системы. Это лошади для курсов, и нам нужно установить границы нашей системы, соответствующие изучаемому приложению.

В случае нашей работы в Wholegrain мы хотим понять общее влияние веб-сайтов. По этой причине мы стремимся использовать исследования с широкими системными границами с WebsiteCarbon.com, в настоящее время основанный на исследовании «Глобальное использование электроэнергии в коммуникационных технологиях: тенденции до 2030 года» и энергетическом коэффициенте 1,8 кВтч / ГБ на 2017 год. Это намного выше, чем оценка границы узкой системы в 0,06 кВтч / ГБ, но на самом деле находится на уровне нижний предел оценок, который включает полных границ системы .

Исходя из этого, мы чувствуем себя довольно комфортно, потому что цифра, которую мы используем, является достаточно точной цифрой для того, что мы пытаемся изобразить. Мы надеемся вскоре обновить это, чтобы использовать цифру для 2020/21 года, но в идеале хотели бы увидеть новое исследование, охватывающее полные границы системы, чтобы предоставить эти обновленные данные.

Является ли кВтч / ГБ подходящей метрикой?

Ведутся споры о том, является ли кВтч / ГБ подходящей метрикой для оценки энергопотребления чем-либо помимо передачи данных по кабелю. Например, энергия, используемая в центре обработки данных, не обязательно прямо пропорциональна количеству передаваемых данных, поскольку она зависит от объема обработки, которую серверы должны выполнять при обработке каждого запроса.

Аналогичным образом, есть аргументы в пользу того, что энергия для сетевого оборудования и устройств конечных пользователей должна измеряться в час, а не в гигабайтах.Еще больше усложняет ситуацию то, что расстояние между центром обработки данных и конечным пользователем может иметь большое значение, но оно не представляется в виде переменной при использовании стандартной цифры энергии на гигабайт.

Это все справедливые комментарии, и в идеальном мире мы бы учли все возможные переменные. Однако Интернет по своей природе представляет собой чрезвычайно сложную систему, в которой невозможно точно измерить множество отдельных переменных. Даже в тех случаях, когда это было возможно, для этого потребовалось бы сложное, трудоемкое и дорогостоящее исследование.Это просто непрактично в большинстве реальных приложений, где мало времени и нет бюджета для расчета цифровых выбросов углерода.

Для того, чтобы мы могли предпринять практические действия по сокращению выбросов углерода на веб-сайтах, нам нужен простой стандартизированный метод количественной оценки воздействия на сопоставимой основе. Энергия на гигабайт — это самый простой способ сделать это, и у нас есть преимущество, заключающееся в том, что в нескольких исследованиях была проведена количественная оценка всей системы на этой основе.

Конечно, мы можем добиться еще большего уровня точности, приложив усилия для расчета некоторых других переменных, что я делал на стороне, но это становится намного более сложным и трудным для использования в качестве метода в реальных веб-проектах. .И это то, что нам нужно, практические инструменты и методы для улучшения реальных веб-проектов .

Мы должны признать, что никакая оценка выбросов углерода в Интернете или на веб-сайтах никогда не будет идеальной — вот почему их называют оценками. Важно то, что у нас есть методология, которая помогает улучшить на основе данных из надежных источников, с границами системы, которые соответствуют нашим потребностям, и что мы четко формулируем наши собственные предположения.

Конфликт интересов

Я упомянул, что мы должны брать наши данные из надежных источников.На практике большинство исследований по этой теме будут объективными и заслуживающими доверия, но стоит знать о потенциальных конфликтах интересов, даже если они действительно непреднамеренные. В связи с тем, что такие отрасли, как энергетика, транспорт и пищевая промышленность, испытывают растущее давление с целью сокращения выбросов углерода, кажется разумным предположить, что крупные технологические и телекоммуникационные компании будут стремиться избежать того, чтобы их собственные отрасли попали в центр внимания аналогичным образом. У технологической отрасли есть естественный стимул снизить собственное потребление энергии и выбросы углерода, чтобы создать впечатление, что «здесь не на что смотреть» .

Хотя в большинстве исследований по этой теме официально говорится об отсутствии конфликта интересов, многие из этих исследований финансируются технологическими компаниями или проводятся исследовательскими группами в крупных технологических компаниях. Само по себе это не проблема, но я был свидетелем частных разговоров, которые побудили меня проявлять осторожность, и я считаю, что важно держать глаза открытыми.

Точно так же я слышал предположения о том, что некоторые исследования, сообщающие об очень высоких выбросах, могли быть профинансированы или оказаны под влиянием отраслей, на которые негативно влияет цифровая трансформация и которые поэтому стремятся замедлить цифровизацию общества, предполагая, что существует мало или нет экологических преимуществ.Да поможет нам Бог!

Ошибка на стороне предостережения

Как и все в жизни, мы, в конечном счете, должны спросить себя , почему мы вообще заботимся о количественном измерении энергопотребления (и выбросов углерода) веб-сайтов.

Конечно, есть одна причина, которая превыше всех остальных — , мы хотим минимизировать влияние наших веб-проектов на изменение климата .

Имея это в виду, полезно рассмотреть наихудшие сценарии, если мы как отрасль недооцениваем или переоцениваем наши выбросы.

Если мы, , недооценим наши выбросы, мы можем сделать вывод, что проблемы нет, полностью проигнорировать проблему и продолжить создание сети, которая угрожает нашим шансам удержать глобальное потепление на уровне ниже 2 ° C.

Если мы, , переоценим наши выбросы, в худшем случае мы создадим еще более быстрые и эффективные веб-сервисы, сэкономим ресурсы и ускорим переход к безуглеродному будущему.

Об этом стоит помнить при выборе данных, которые мы используем для расчета энергопотребления и выбросов углерода веб-службами, которые мы создаем и используем.