Judging

We had four incredible finalists, who were asked to submit their work to the judging panel ahead of the event. Our judges were:

• Claudia Gibbard, Department for Business, Energy & Industrial Strategy (BEIS)
• Emily Judson, Exeter University and Icebreaker One
• Gavin Starks, Icebreaker One
• Steven Steer, Zühlke, formerly at Ofgem and EDF

The judges evaluated each project based upon their ability to: 

1. Meet user needs; 
2. Sector and marketwide relevance; 
3. Repeatability; 
4. Exemplar of data visualisation and innovation;
5. Usability and accessibility; and 
6. Market readiness. 

Finalists were asked to present their work at the showcase, then we announced the winners of the showcase based upon the judges’ scores. 

The EDVP Winners and Finalists

1st Place: Energy Sparks, represented by Dr. Claudia Towner, Energy Sparks

Energy Sparks is a school-specific smart meter visualisation and analysis tool, with automated costs and carbon reduction advice to school management and pupil energy education programmes. There are already over 150 schools using Energy Sparks, and they are looking forward to rolling out to more schools. The judges chose this as first place due to its excellent attention to user needs and potential to scale. We also hope Open Energy can help them access the energy data they need.

2nd Place: ElexonDataPortal, represented by Ayrton Bourn, Future Energy Associates

ElextonDataPortal is an open-source wrapper around the Elexon/BMRS API, providing a user-friendly interface for energy data consumers. The judges thought this project had broad usability, and recommended that going forward they should work on strengthening the API. 

3rd place: Compass, represented by Alice Garnier, Farad.ai

Compass is a one-click surveying tool for renewable energy developers. This tool is to drive the adoption of electric vehicles and renewable energy sites by providing an easy way to survey possible ChargePoint and infrastructure locations. The judges thought Compass’ strength lies in its interactive nature through enabling comparisons. See the demo video here.

Runner-up: CC Displays, represented by Luke Nicholson, CarbonCulture

CC Displays provides energy data visualisation displays to help users understand how energy works, particularly for public buildings. The displays represent complex data from a range of legacy data sources in a format that users find interesting and help them to create accurate mental models. 

Energy Data Visualisations in the UK

The showcase also displayed great examples of visualisation being done across the UK including:

• ODI Leeds & Northern Power Grid’s Future Energy Scenarios, which has created a regionalised interpretation of future energy scenarios and mapped out potential pathways for reaching net-zero by 2050;
• Grid Edge, that produces data-driven insights to reduce energy demand with efficiency savings and improved operations control;
• Local Energy Oxfordshire – LEMAP, a spatial and temporal visualisation of local energy flows to enable decision makers to see where low carbon technologies could be installed and forecast energy demand profiles;
• Cambridge Climate Emergency Map, which maps out renewable energy projects across Cambridgeshire including solar, wind, and eclectic vehicle charge points. 

Read about some of the other data visualisation projects we researched and loved here.

Sign up to the mailing list to hear about what’s next and future opportunities to get involved.

We recently convened our first Advisory Groups within the Open Energy project and we’d like to share their progress with you. The Advisory Groups are running from March until the end of July with two tracks: 1) Membership and 2) Delivery. Meanwhile, the Steering Group has met to support the overarching strategy.

Our first task as a collective was to confirm the vision, mission and values of the Open Energy project:

Next, we agreed the roles and responsibilities of each group:

Advisory Group 1: Membership

• Membership contract
• Key policies; conditions for participation, roles, responsibilities and liabilities
• Pre-emptive licence
• Funding model
• Ongoing governance

Advisory Group 2: Delivery

• Operational guidelines
• Data production, flows and usage
• Authorisation process and audit
• Ensure that the Governance Platform and Data Search capabilities meet user and sector needs 

The Advisory Groups are directed by the Steering Group who ensure the delivery of MEDA Phase 3 Objectives (modernising data discoverability, access and exchange) and help disseminate work to the MEDA communities.

What we’ve achieved

Open Energy Membership

We have discussed:

• The OE membership value proposition and conditions for participation
  • Scope of membership
  • Enumerated benefits for different parties
  • Considered questions around the commercial model
• How we should be defining ‘shared data’
• Authorisation and trust framework for Advisory Group feedback

Open Energy Delivery

We have discussed:

• Updates from members on acronyms and glossary
• Platform functionality:
  • How data is published and how to make it engaging for users
  • Geospatial mapping of energy data
• Data analysis requirements:
  • The importance of data availability in multiple formats to suit user preference
  • Being tools agnostic – enabling users to analyse data using tools specific to their organisation
• Technical challenges:
  • Multiple stakeholders require different levels of technical interaction with EDS
  • Access from “internal” networks may be a challenge
• Data Standards:
  • Standardising on a metadata standard; geolocation. W3C & DCAT standards have solved these

Our next steps

Membership

• Continue to evolve the OE membership model
  • Follow up on Phase 2 learnings and approaches to data rights, participant roles, types of organisations to have access
  • Provide an overview of Phase 3 and what is being ‘standardised’
  • Map out use case end-to-end journey (identify data sharing moments and what would be required from membership)
• Establish membership research priorities for April 2021
• Update terminology including references to ‘shared data’

Delivery

• Agree and sign off on the Terms of Reference
• Identify preferred data formats for end user analysis
• Propose staged architectural approach for users

Join us!

1. We’ll be publishing documents for review soon and we’d love your input! Make sure you’re subscribed to our newsletter and watch this space.
2. Please get in touch with any questions or feedback on our work by emailing openenergy@ib1.org

Durante la Cumbre COP25 en Madrid, Solvere organizó una mesa redonda para presentar Icebreaker One. Esos son casos de uso desarrollados con los asistentes, en que debatimos las necesidades y posibles usos del estándar abierto de datos sobre riesgo climático. 

CASO 1. Transporte urbano: En colaboración con UN1, y a partir de la sensorización de las plazas de carga y descarga, optimizar rutas y horarios de reparto de mercancías.

El tipo de problema que nos encontramos en este caso es la falta de confianza y el recelo de las empresas transportistas en dar la información de sus rutas. Si se resolviera el problema se podrían optimizar las rutas de reparto de todas las flotas, reducir los trayectos de los reparto, evitando los tráficos de agitación para la búsqueda de aparcamiento y por tanto mejoraríamos también la calidad del aire y como no mejoraríamos la congestión.

CASO 2. Transporte urbano: Acceso por parte del planificador a datos de los patinetes eléctricos operados por empresas privadas para desarrollar y dar seguimiento a una regulación adecuada de este modo de transporte.

El problema que nos encontramos es que cada compañía usa su aplicación, y no tenemos datos homogéneos para poder comparar toda la información que nos suministran las empresas autorizadas. Si consiguiéramos tener toda la información homogénea, podríamos detectar las zonas de más demanda para el uso de patinetes eléctricos, podríamos zonificar mejor para otorgar las concesiones, incluir la información en una plataforma conjunta con el transporte público que permita a los ciudadanos elegir el modo de transporte que más le interesa en cada momento, etc.

CASO 3. Ciudad y zonas verdes: colaboración público-privada para la transformación y aprovechamiento de espacios públicos vacantes como zonas verdes, incluyendo el acceso a datos históricos de desarrollos anteriores.

El problema con el que nos encontramos es el de la falta de sistematización de los datos relativos a áreas o suelos vacantes en la ciudad de Madrid destinados a zonas verdes, suelo no urbanizable, infraestructuras y sus áreas de protección y dotaciones que pongan en relación las actuaciones llevadas a cabo en los mismos así como el éxito o no de las actuaciones y de las inversiones públicas o privadas en ese tipo de suelo y su repercusión en la ciudadanía. Si se resolviera podríamos reproducir esos casos de éxito a través de inversión pública reduciendo el gasto público y mejorando los espacios públicos lo que redundaría en el bienestar de la ciudadanía.

CASO 4. Agricultura: Acceso a datos sobre uso de agua y energía en las cadenas de suministro agrícolas, para reducir el impacto y mejorar la sostenibilidad.

Uno de los grandes problemas a la hora de cuantificar impactos ambientales en cadenas de suministro complejas es poder trazarlos desde el origen (la producción agrícola) y a lo largo de la cadena que muchas veces pasa por plantas de procesado y comercializadores intermedios antes de llegar a la compañía que elabora el producto (por ejemplo, el aceite de palma se recoge en pequeñas explotaciones, que luego se agregan y procesan en molinos locales, que a su vez se comercializan en mercados locales, luego exportadores, importadores y finalmente llegan a la empresa que elabora el producto con ellos). En estos casos es muy complicado saber qué impacto agregado tiene el producto, pues cada compañía tiene estándares distintos.

En este caso creo que un estándar abierto que permitiese la comunicación de impactos ambientales (huella de carbono, huella hídrica, deforestación, etc) no solo en la agricultura, sino en otros momentos de la cadena de suministro (transporte, procesado, envasado etc) sería muy útil.

Nosotros lo pensamos inicialmente para el sector alimentario, pero sería igualmente aplicable a otros como el textil, o materias primas como la madera.

En este sentido, en cadenas de suministro complejas, permitiría que los distintos actores a lo largo de la misma (productor agrícola, comercializador local, exportador…) pudiesen cuantificar impactos de manera agregada desde el origen hasta el consumidor. Además, con un diseño adecuado, permitiría a los actores compararse y hacer benchmarking sobre datos agregados de su mismo sector y de otros.

CASO 5. Energía: Acceso a datos detallados de propietarios individuales para redes de autoconsumo energético.

Problema/Reto: resulta muy complicado tener acceso a los perfiles de consumo (volúmenes y periodos de consumo) de consumidores tanto industriales/comerciales como domésticos. Tampoco es posible saber si disponen de capacidad para gestionar su demanda bien reduciéndola bien alterando los perfiles de consumo bien adoptando medidas de eficiencia energética.

Solución: teniendo acceso a información sería posible identificar dónde podría haber proyectos viables desde el punto de vista técnico y económico.

CASO 6. Sector Público: Diagnóstico de prácticas, capacidades y necesidades en el sector público para aumentar el acceso y sobre todo el uso de los datos abiertos por parte de los usuarios.

Las políticas públicas son cada vez más transversales y requieren una visión interdisciplinar sobre la realidad. Los datos ayudan a tomar decisiones, mejorar los indicadores de rendimiento y los criterios de evaluación.

Por tanto, si los datos públicos de las distintas administraciones estuvieran conectados y fueran accesibles a la innovación empresarial y social, podríamos valorar el diseño, la ejecución y la evaluación de las políticas públicas.

CASO 1. Transporte urbano: En colaboración con UN1, y a partir de la sensorización de las plazas de carga y descarga, optimizar rutas y horarios de reparto de mercancías.

El tipo de problema que nos encontramos en este caso es la falta de confianza y el recelo de las empresas transportistas en dar la información de sus rutas. Si se resolviera el problema se podrían optimizar las rutas de reparto de todas las flotas, reducir los trayectos de los reparto, evitando los tráficos de agitación para la búsqueda de aparcamiento y por tanto mejoraríamos también la calidad del aire y como no mejoraríamos la congestión.

CASO 2. Transporte urbano: Acceso por parte del planificador a datos de los patinetes eléctricos operados por empresas privadas para desarrollar y dar seguimiento a una regulación adecuada de este modo de transporte.

El problema que nos encontramos es que cada compañía usa su aplicación, y no tenemos datos homogéneos para poder comparar toda la información que nos suministran las empresas autorizadas. Si consiguiéramos tener toda la información homogénea, podríamos detectar las zonas de más demanda para el uso de patinetes eléctricos, podríamos zonificar mejor para otorgar las concesiones, incluir la información en una plataforma conjunta con el transporte público que permita a los ciudadanos elegir el modo de transporte que más le interesa en cada momento, etc.

CASO 3. Ciudad y zonas verdes: colaboración público-privada para la transformación y aprovechamiento de espacios públicos vacantes como zonas verdes, incluyendo el acceso a datos históricos de desarrollos anteriores.

El problema con el que nos encontramos es el de la falta de sistematización de los datos relativos a áreas o suelos vacantes en la ciudad de Madrid destinados a zonas verdes, suelo no urbanizable, infraestructuras y sus áreas de protección y dotaciones que pongan en relación las actuaciones llevadas a cabo en los mismos así como el éxito o no de las actuaciones y de las inversiones públicas o privadas en ese tipo de suelo y su repercusión en la ciudadanía. Si se resolviera podríamos reproducir esos casos de éxito a través de inversión pública reduciendo el gasto público y mejorando los espacios públicos lo que redundaría en el bienestar de la ciudadanía.

CASO 4. Agricultura: Acceso a datos sobre uso de agua y energía en las cadenas de suministro agrícolas, para reducir el impacto y mejorar la sostenibilidad.

Uno de los grandes problemas a la hora de cuantificar impactos ambientales en cadenas de suministro complejas es poder trazarlos desde el origen (la producción agrícola) y a lo largo de la cadena que muchas veces pasa por plantas de procesado y comercializadores intermedios antes de llegar a la compañía que elabora el producto (por ejemplo, el aceite de palma se recoge en pequeñas explotaciones, que luego se agregan y procesan en molinos locales, que a su vez se comercializan en mercados locales, luego exportadores, importadores y finalmente llegan a la empresa que elabora el producto con ellos). En estos casos es muy complicado saber qué impacto agregado tiene el producto, pues cada compañía tiene estándares distintos.

En este caso creo que un estándar abierto que permitiese la comunicación de impactos ambientales (huella de carbono, huella hídrica, deforestación, etc) no solo en la agricultura, sino en otros momentos de la cadena de suministro (transporte, procesado, envasado etc) sería muy útil.

Nosotros lo pensamos inicialmente para el sector alimentario, pero sería igualmente aplicable a otros como el textil, o materias primas como la madera.

En este sentido, en cadenas de suministro complejas, permitiría que los distintos actores a lo largo de la misma (productor agrícola, comercializador local, exportador…) pudiesen cuantificar impactos de manera agregada desde el origen hasta el consumidor. Además, con un diseño adecuado, permitiría a los actores compararse y hacer benchmarking sobre datos agregados de su mismo sector y de otros.

CASO 5. Energía: Acceso a datos detallados de propietarios individuales para redes de autoconsumo energético.

Problema/Reto: resulta muy complicado tener acceso a los perfiles de consumo (volúmenes y periodos de consumo) de consumidores tanto industriales/comerciales como domésticos. Tampoco es posible saber si disponen de capacidad para gestionar su demanda bien reduciéndola bien alterando los perfiles de consumo bien adoptando medidas de eficiencia energética.

Solución: teniendo acceso a información sería posible identificar dónde podría haber proyectos viables desde el punto de vista técnico y económico.

CASO 6. Sector Público: Diagnóstico de prácticas, capacidades y necesidades en el sector público para aumentar el acceso y sobre todo el uso de los datos abiertos por parte de los usuarios.

Las políticas públicas son cada vez más transversales y requieren una visión interdisciplinar sobre la realidad. Los datos ayudan a tomar decisiones, mejorar los indicadores de rendimiento y los criterios de evaluación.

Por tanto, si los datos públicos de las distintas administraciones estuvieran conectados y fueran accesibles a la innovación empresarial y social, podríamos valorar el diseño, la ejecución y la evaluación de las políticas públicas.

“Leave no ecosystem behind” was, for me, the standout quote from Aromar Revi during the UN DRR Global Platform in Geneva. What he emphasised was that it’s not enough to discuss ‘leaving no one behind’ or ‘leaving no place behind’, rather we need to start thinking about wider, systems-level impacts, and how our ecosystems are connected. This was closely followed by the stark reminder of we have less than 4,000 days to do something about it.

What does leaving no ecosystem behind mean?

During the week I heard: “we’ve ended up in a car crash— which leaves us with the challenge of how we accept the inherent uncertainty that characterises human existence, and how we can do something with it” (Kirsten Dunlop). Or, as Mami Mizutori put it, “risk is growing in a shrinking world”.

This highlighted to me that  the long-standing issue is that systems-thinking isn’t baked into investment models.

How will we balance needs?

One example that surfaced throughout the week is the Tanzanian Selous Game Reserve. A hydroelectric power plant has been planned that will destroy at least 2% of the Selous Game Reserve, a Unesco World Heritage site and one of Africa’s last wilderness areas. The dam will be the largest in east Africa, and will inundate 1,200 sq km of land in the area. It will, undoubtedly, provide a large amount of ‘clean’ electricity. It will double Tanzania’s total power supply. This is an essential consideration in a country where ⅔ of the population currently resides without access to electricity.  

However, it will also vastly reduce biodiversity and accelerate species loss, at a time when 1 million species already face extinction, and affect the livelihoods of 200,000 people living downstream. The longer-term effects will result in greater downstream erosion, which will reduce the fertility of farmland and cause the Rufiji Delta to retreat. The result is that the OECD watch has declared the project unnecessary, and the economic and environmental costs too high to legitimately proceed.

This is without mentioning that the Reserve is home to elephants, rhinos, 350 species of birds and reptiles, and over 2000 species of plants. The elephant population alone has been dwindling since the 1980s (when it was at 100,000) – lower estimates now place the elephant population at 30,000.

What will the lasting effects be? Will the project contribute to the climate and biodiversity crises we face, or will it help us mitigate?

A fundamental question at the base of this is how do we incentivise a change in the way we model risk, to look be more forward-looking, to be more aware of the wider systems impacts?

To answer this question, I borrow again from one of the conference speakers: David Green of NASA. “We all own a piece of the solutions and we can make them stronger by bringing them together.” There is private sector applicability in the public sector, and vice versa. There is also a wide, immense base of information that could be used to improve our risk modelling, and bring in systems-thinking so that we can better understand the impacts. There are also places where there is no information at all.

The problem is that we don’t know where this information is, or if it even exists. There’s no easy way of searching for it, and if you do manage to find it, there is no easy way of understanding who can use it, and what for. Beyond that, there’s often no simple way of sharing it.

This need was echoed in all the conversations we had at Global Platform, by audiences, by exhibitors, by panelists and over casual coffees. We know the world is in climate crisis, and we’ve declared a data emergency. Icebreaker One is part of the emergency response.

We want to provide the collaborative framework to allow everyone to think about risk more systemically, so that we can, in the coming <4,000 days, leave no ecosystem behind.

We want to do this by inviting all stakeholders, from private, public, academic and NGO spheres to share their user needs and stories and collaborate to bridge gaps in information we are seeing.

The initiative is moving forward in a series of three steps:

• Step 1 (Global Programme Launch): initiate public conversation & alpha. Engage expert communities; draft principles, governance tools and technical standards.
• Step 2 (November 2019): public beta. Document and share standards and governance tools that are ‘good enough’; explore new data markets; engage countries to gather their requirements from a national strategic perspective.
• Step 3 (2020 – 2030): launch—put words into action. Build on open learning models to make sure stakeholders have the tools they need to discover, access and use data to address environmental risks, create and adapt financial instruments and invest in demonstrably more resilient infrastructure.

If you have a user story, or a user need, tell us your story. If you’d like to get involved, we want to hear from you – email me at gea@dgen.net.