1 pontos por haebom 2 시간 전 | 1 comentários | Compartilhar no WhatsApp

Por que criamos isso?

Usinas de energia, redes de transmissão, gasodutos e oleodutos de energia, data centers e hubs de rede influenciam uns aos outros, mas as informações públicas estão dispersas por órgãos, operadoras e países. Para ver em conjunto as instalações de uma mesma região, ou rastrear a operadora de uma instalação e sua fonte original, era preciso cruzar manualmente vários materiais.

Em vez de tratar esses dados como um único “cadastro completo de instalações”, o GridOS se concentrou em conectá-los a um mapa de evidências que permite verificar o que foi divulgado e por qual fonte.

O que já é possível fazer

  • Explorar camadas de infraestrutura da Coreia do Sul, Japão, Taiwan, China, e Estados Unidos
  • Exibir combinações de usinas, redes de transmissão, dutos de energia, data centers e hubs de rede
  • Filtrar por capacidade de geração, combustível, instalações planejadas, conexões IX e número de redes
  • Verificar operadoras, proprietários, relações entre instalações e as fontes originais indicadas nos dados públicos
  • Comparar demanda observada de energia e geração de energia renovável por região
  • Verificar relações de identificação pública que ligam operadoras a empresas listadas, bolsas e tickers
  • UI em coreano, inglês, japonês e chinês simplificado

O snapshot de build atual v1.0.0 inclui cerca de 55 mil pontos detalhados em 5 países e cerca de 36 mil feições lineares como redes de transmissão e tubulações.

Princípios definidos para lidar com os dados

Como se trata de dados de infraestrutura, evitamos combinar todas as informações ou fazer inferências mais precisas apenas porque elas “estão públicas”.

  1. Usamos apenas a localização e o nível de divulgação publicados diretamente pela fonte original.
  2. Não reconstruímos por inferência espacial localizações não divulgadas de transmissão, tubulações ou subestações.
  3. Não transformamos localizações generalizadas em coordenadas precisas de forma arbitrária.
  4. Distinguimos proximidade simples de conexões físicas confirmadas pela fonte.
  5. Sempre que possível, vinculamos a todos os registros a URL original, a data de referência, o momento da coleta e a fonte.

Foram usados dados públicos do OpenStreetMap, U.S. EIA, HIFLD, PeeringDB e de órgãos de energia, operadoras, divulgações e bolsas de vários países. Os dados individuais seguem as licenças e condições de uso de cada fonte.

1 comentários

 
haebom 5 분 전

Como referência, eu submeti isso ao "14º Concurso de Ideias para Uso de Dados Públicos do Ministério do Comércio, Indústria e Energia", mas fui eliminado na triagem de documentos... haha, então deixei tudo público.