National Grid analiza el clima un 40 % mejor en Oracle Cloud
En Oracle Cloud Infrastructure, el aprendizaje automático de National Grid para analizar fuentes de energía renovables es un 40 % más preciso que las soluciones anteriores, y reduce el tiempo de consulta de horas a minutos.
“Oracle Cloud Infrastructure nos permite procesar decenas de miles de modelos para entrenar nuestros algoritmos rápidamente. Es una de las mejores plataformas del mundo para el tipo de trabajo que hacemos.”
Desafíos del negocio
Todos los ciudadanos de Gran Bretaña tienen energía cuando la necesitan. La compañía trabaja para reducir las emisiones de carbono del país, con el objetivo de operar sin energía basada en carbono para 2025, al menos parte del tiempo. Para ello, será necesario utilizar mucha más energía renovable de fuentes como la eólica y la solar, cuyo volumen es difícil de predecir porque esas fuentes dependen de las condiciones meteorológicas.
National Grid ESO necesitaba modelos de aprendizaje automático para gestionar la complejidad de predecir con precisión la energía renovable disponible en cualquier momento. Por ejemplo, en lugar de calcular la energía de solo unos pocos cientos de centrales eléctricas grandes, ahora hay millones de fuentes de generación, con paneles solares y turbinas eólicas que exhiben su propio comportamiento particular. National Grid ESO necesitaba potencia informática rápida, para ráfagas muy cortas, con el fin de ejecutar estos complejos modelos de aprendizaje automático.
Oracle funciona. Puede confiar en ellos. No falla, simplemente hace su trabajo, y lo hace realmente muy bien.
¿Por qué National Grid eligió a Oracle?
National Grid ESO ha tenido un largo historial de desarrollo con Oracle Database y conjuntos de herramientas, por lo que el equipo confió en Oracle para sus cargas de trabajo y datos esenciales. Gracias a la infraestructura de Oracle Cloud, el equipo pudo crear una supercomputadora virtual, denominada Mildred, capaz de ejecutar los modelos de aprendizaje automático necesarios para predecir la oferta y demanda de energía de Gran Bretaña.
Resultados
National GridESO experimenta hasta un 40 % de mejoras en el rendimiento de los modelos que se ejecutan en Oracle Cloud Infrastructure. Cuando el equipo ejecutó su primer modelo de aprendizaje automático en Oracle Cloud Infrastructure, tuvo un 40 % más de precisión que el modelo anterior en producción en ese momento. El equipo pensaba que la carga de trabajo iba a tardar unas horas en ejecutarse, pero en cambio se ejecutó en solo unos minutos.
La ejecución de modelos de aprendizaje automático en Oracle Cloud Infrastructure permite al equipo ver patrones de datos que no podían antes; es decir, patrones que no eran evidentes para los humanos. Y National Grid ESO puede centrarse en proyectos estratégicos en lugar de tener que gestionar la infraestructura.
Oracle Cloud Infrastructure proporciona una plataforma abierta para el aprendizaje automático, lo que permite a National Grid ESO utilizar más de 21 000 modelos de aprendizaje automático, solo para predecir y gestionar el suministro de energía solar.
Gracias al uso de Oracle Cloud Infrastructure para predecir el abastecimiento energético, Gran Bretaña alcanzó un hito histórico en la producción de un 48,5 % de su electricidad a partir de fuentes renovables durante los 12 meses que terminaron en diciembre de 2019.