IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 84

existido en lugar de buscar soluciones innovadoras a los problemas existentes. si el resultado de la investigación puede
ser una solución válida a los problemas del mundo real que le
interesan a los servicios públicos, existen muchas oportunidades para que financien la investigación académica.
La accesibilidad a los datos es una barrera común en la
investigación analítica de la energía. algunos temas deben
resolverse antes de que los servicios públicos puedan compartir datos con las universidades, como problemas de seguridad
de los datos de información esencial de la infraestructura energética, problemas de privacidad de los medidores inteligentes y
datos de la información de clientes, así como las incertidumbres
de entregar información potencialmente competitiva sobre la
empresa. aunque un archivo de datos disponible públicamente
se necesita con urgencia, muchos de estos problemas no pueden ser resueltos por una sola entidad, como una universidad o
una empresa de potencia. de nuevo, será muy difícil.
La agencia de energía de proyectos de investigación
avanzada (arpa-e, por sus siglas en inglés), una de las
agencias de financiación del departamento de energía de los
estados unidos, estaba explorando la viabilidad de lanzar
una competencia de optimización de la red a gran escala.
después de varios talleres anteriores a la competencia en
2014 y 2015, se hizo evidente para los expertos que asistieron y para los funcionarios del programa de arpa-e que
los datos son cruciales para el éxito de la competencia de la
optimización de la red, así como el adelanto en la investigación de los sistemas de potencia en general. para tratar el
problema de los datos, el arpa-e lanzó su programa Grid
data (Generate realistic information for the development
of distribution and transmission algorithms, en inglés), que
significa generar información realista para el desarrollo de
algoritmos de distribución y transmisión. el programa financió a siete equipos de universidades, laboratorios nacionales,
servicios públicos y proveedores en todo estados unidos
para abordar diversos aspectos de modelos de sistemas de
potencia y archivos de datos.
Históricamente, el instituto de investigación de potencia
eléctrica y la Fundación nacional de ciencias (nsF, por sus
siglas en inglés) han proporcionado una ayuda invaluable
para la educación universitaria y la investigación de la ingeniería de potencia. sin embargo, el análisis de datos de energía aún no ha sido una fuerte orientación en los programas
financiados. con las industrias de potencia y energía como
grandes partes interesadas en el análisis de datos, es lógico
que los programas de asociación público - privada como
el centro de investigación cooperativa de la universidad
industrial de la nsF sean vistos como un mecanismo potencial para impulsar el cambio en los planes de estudio universitarios con la finalidad de satisfacer la necesidad emergente
de la industria de científicos de datos de energía.
después de un esfuerzo de una década por la modernización de la red, la industria de la potencia ahora se está
sentando en una mina de oro de datos. ahora tenemos la
oportunidad de indagar en los datos, obtener conocimientos
84

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valiosos y tomar las decisiones necesarias para ejecutar
el sistema más complejo hecho por el hombre en la tierra.
¡comencemos capacitando la siguiente generación de científicos de datos de potencia!

Lecturas complementarias
b. H. chowdhury, "power engineering education at the crossroads" (La educación de la ingeniería de potencia en una
encrucijada), IEEE Spectr., vol. 37, n.º 10, pág. 64-68, oct.
2000.
G. t. Heydt y v. vittal, "Feeding our profession" (alimentando nuestra profesión), IEEE Power Energy Mag., vol.
1, n.º 1, pág. 38-45, ene.-feb. 2003.
p. W. sauer, G. t. Heydt, y v. vittal, "Guest editorial
special section on power engineering education" (editorial
invitada, sección especial sobre la enseñanza de la ingeniería
de potencia), IEEE Trans. Power Syst., vol. 19, n.º 1, pág. 4,
feb. 2004.
departamento de energía de ee. uu., "Workforce trend
in the electric utility industry: a report to the united states
congress pursuant to section 1101 of the energy policy act
of 2005" (tendencia de la mano de obra en la industria de
los servicios públicos energéticos: informe para el congreso
de los estados unidos según el artículo 1101 de la Ley de
política energética de 2005), agosto 2006.
a. pahwa, K. L. butler-purry, y H. Zareipour, "Foreword
for the special section on power and energy education" (prólogo para la sección especial sobre la enseñanza de potencia y energía), IEEE Trans. Power Syst., vol. 29, n.º 4, pág.
1871-1873, julio 2014.
Grupo de trabajo para la revisión cuatrienal del sector energético, "transforming the nation's electricity sector: the second installment of the Qer" (transformando al
sector de la electricidad nacional: la segunda entrega de la
Qer), ene. 2017.
t. H. davenport y d. J. patil, "data scientist: the sexiest
job of the 21st century" (científicos de datos: el trabajo más
atractivo del siglo XXi), Harvard Bus. Rev., pág. 70-76, oct.
2012.
Kaggle (2017). Kaggle mL y encuesta sobre la ciencia
de datos. [en línea]. disponible en: https://www.kaggle.com/
surveys/2017
F. van den driest, s. sthanunathan y K. Weed, "building
an insights engine" (construyendo un motor de conocimiento), Harvard Bus. Rev., pág. 1600-1610, sept. 2016.
t. Hong, p. pinson, y s. Fan, "Global energy forecasting
competition 2012" (competencia global sobre la predicción
energética 2012), Int. J. Forecasting, vol. 30, n.º 2, pág. 357-
363, abril-junio 2014.
t. Hong, p. pinson, s. Fan, H. Zareipour, a. troccoli, y
r. J. Hyndman, "probabilistic energy forecasting: Global
energy Forecasting competition 2014 and beyond" (predicción energética probabilística: competencia Global sobre la
predicción energética 2014 y más allá), Int. J. Forecasting,
vol. 32, n.º 3, pág. 896-913, jul-sept. 2016.
mayo/junio 2018


https://www.kaggle.com/surveys/2017 https://www.kaggle.com/surveys/2017

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