A-Z de la analítica de la red inteligente

Las redes inteligentes fusionan el desarrollo energético con los avances tecnológicos. Mediante el uso de sensores, IoT y otros dispositivos informáticos, se prevé una comunicación bidireccional entre los consumidores y los proveedores de servicios públicos en una red inteligente. Al tratarse de un sistema artificialmente inteligente, una enorme cantidad de datos procede de diversas fuentes, por ejemplo, los contadores inteligentes. Todos los datos no estructurados recogidos de estas fuentes sólo pueden ser valiosos con la analítica de la red inteligente.La analítica de la red inteligente es un análisis computacional sistemático de los datos producidos en las redes. Con estos análisis, se puede obtener una interpretación, comunicación e identificación más precisa de las tendencias de los datos o de los patrones significativos de los datos que llegan. Así, es esencial para mejorar el funcionamiento de la red y predecir el siguiente curso de acción.

Una breve historia

A partir de los años 90, los intentos de medición, control y supervisión electrónicos evolucionaron hacia las redes inteligentes. Desde las lecturas automatizadas de los contadores en los años 80 hasta las infraestructuras avanzadas de medición en los 90, se ha intentado ir más allá de la medición del uso de la energía para maximizar la información.[caption id="attachment_8591" align="aligncenter" width="940"]

Imagen de Gerd Altmann de Pixabay[/caption]Los conceptos de la analítica se remontan al siglo XIX con los ejercicios de gestión del tiempo de Frederick Winslow Taylor y las mediciones de la velocidad de las cadenas de montaje de Henry Ford. Le interesará saber que la analítica predictiva (que ahora es de gran importancia en las redes inteligentes) comenzó en la década de 1940. Sin embargo, no llamó la atención hasta los años 60, cuando se popularizaron los sistemas de apoyo a la toma de decisiones. En 2005, las empresas aplicaban la analítica para realizar exploraciones iterativas sobre actividades pasadas y tomar decisiones para planificar el futuro.La aplicación de la analítica a los datos de las redes inteligentes es lo que dio origen a la analítica de las redes inteligentes. El problema del big data (como lo llamó Roger Magoulas en 2005) ha existido siempre desde que existe Internet. A principios de 2012, los grandes datos en los sistemas de redes inteligentes iniciaron la colaboración entre las empresas de integración de redes inteligentes y las empresas emergentes de análisis de datos.A medida que las redes se hacían más inteligentes, también se desarrollaba la analítica de datos de redes, utilizando tecnologías disponibles como las técnicas de aprendizaje automático. Las técnicas informáticas como la estadística, el aprendizaje automático (en el marco de la inteligencia artificial) y la analítica de datos se están aplicando ahora en diversas facetas, y el sector energético no queda al margen. Como veremos, la analítica de redes inteligentes proporciona información relevante que ayuda a establecer el curso de las próximas actividades para la distribución eficaz de la energía.

Tres cosas que debe saber sobre las tendencias actuales en el análisis de redes inteligentes

Por un lado, en 2019 se proyectó que el mercado de análisis de redes inteligentes en Europa crecería a una tasa compuesta del 11-12,7% para 2025. Este crecimiento se basa en cómo se adoptan las tecnologías de redes avanzadas a mayor escala. Sin embargo, he observado estas tendencias;

1. En la actualidad, se está produciendo un rápido crecimiento de las inversiones en proyectos de redes inteligentes y, por consiguiente, de la analítica de redes inteligentes.

Muchos países de la Unión Europea han invertido en proyectos de redes inteligentes y están registrando éxitos. El 59% de los proyectos son de demostración, el 32% de despliegue y el 9% de investigación y desarrollo. Destaca el despliegue de contadores inteligentes en Italia, que supone el 71% de estos proyectos.

En todos estos proyectos se instalan contadores inteligentes y, para obtener información relevante de los datos, hay que emplear la analítica de las redes inteligentes. Estos proyectos son el resultado de un mayor interés y de las iniciativas dirigidas a la transformación energética en curso y a los objetivos de sostenibilidad.

2. La analítica de la red inteligente trabaja con datos en tiempo real, incluso con la mayor velocidad y variedad de requisitos.

Esta fácil adaptación se debe a que están totalmente informatizadas y construidas sobre los bloques de tecnologías avanzadas. La analítica de las redes inteligentes puede ahora generar información a partir de datos de alta velocidad de diversas formas necesarios para el funcionamiento de las redes y el conocimiento previo de lo que hay que poner como recursos.

3. Las tecnologías digitales y la computación en la nube seguirán mejorando y permitirán un mayor cómputo de datos.

Los datos digitales, cuyo almacenamiento más alto solía ser de terabytes, son ahora accesibles en escalas mayores como exabytes y zettabytes. Los métodos manuales y las formas anteriores de analizar estos datos se están volviendo redundantes. Además, con la inclusión de las energías renovables en las redes convencionales, aumenta la adaptación de los sistemas inteligentes, y la necesidad de analizar los datos de la red seguirá esta tendencia.

Desafíos de la analítica de la red inteligente

A pesar de las enormes ventajas y de la mejora de las tecnologías, sigue habiendo algunos retos. Algunos de ellos son:

1. Repercusiones en los costes: los costes iniciales de la creación de redes inteligentes hacen que muchos operadores de redes se muestren escépticos a la hora de utilizar la analítica de redes inteligentes. Además, la red suele incluir los costes de los sensores y otros componentes para hacerla efectiva. La analítica en sí misma forma parte de lo que convierte a la red inteligente en un sistema eléctrico moderno. Sin embargo, merece la pena la inversión para fomentar una economía con bajas emisiones de carbono y un mundo más verde.
2. Preocupación por la seguridad: el hecho de que las redes inteligentes permitan la comunicación bidireccional es una preocupación, ya que los datos son propensos a los ciberataques. A pesar de ello, la ciberseguridad ha seguido mejorando y está desarrollando mejores soluciones utilizando códigos y datos encriptados.
3. Demanda de los clientes: la demanda necesaria para un uso eficaz de la analítica de las redes inteligentes es mayor que la que existe actualmente. No hay suficientes operadores de red que hayan adoptado la analítica, y el uso a baja escala no es óptimo. Es necesario que más empresas de suministro y distribución de energía a gran escala adopten las nuevas tecnologías en este momento.

Alcance del análisis de la red inteligente

Como las redes inteligentes implican una medición más frecuente de las tarifas y el uso de la energía y se integran nuevas tecnologías de generación de energía, como las renovables, los datos se recogen cada cierto tiempo. Esta medición no se hace manualmente, sino a través de contadores inteligentes y otras fuentes de recogida de datos, lo que ayuda a las empresas de servicios públicos y a sus clientes a gestionar sus facturas y tarifas de uso de la energía. Para interpretar todas estas formas de datos que llegan a la red, la analítica de redes inteligentes trabaja en un amplio ámbito, como se ilustra en la siguiente tabla.Ámbito de la analítica de la red inteligenteVista generalAspectosAnalíticadeoperacionesSetrata de las funciones que gestionan los aspectos operativos de la red inteligente, es decir, cómo funciona todo el sistema.

1. Gestión de las energías renovables
2. Gestión de la red
3. Rendimiento del sistema
4. Análisis adaptativo
5. Eficacia operativa
6. Visualización
7. Análisis de resiliencia

Análisis de señalesEl análisis de señales aprovecha al máximo el estado de las señales que se obtienen de los sensores de la infraestructura de medición avanzada.

1. Datos del contador
2. Señales de los sensores
3. Formas de onda de la subestación
4. Formas de onda del sensor de línea

Análisis del estadoSe trata de diversos análisis e interpretaciones del estado de la red, incluso geográficamente.

1. Estados eléctricos
2. Identificación paramétrica
3. Identificación de la topología
4. Utilización de los activos

Análisis de la empresaAsí se analizan las expectativas de negocio y los valores económicos de todo el sistema de gestión de la red.

1. Respuesta a la demanda
2. Previsión energética
3. Análisis de la energía
4. Gestión de activos
5. Análisis dinámico de precios

Análisis del uso de los clientesEste análisis utiliza los datos operativos de los clientes, su demanda y sus reacciones.

1. Segmentación de clientes
2. Análisis del sentimiento
3. Gestión de la energía en el hogar
4. Facturación mejorada
5. Comunicación de los servicios públicos
6. Parámetros de carga no lineal
7. Perfil de la demanda
8. Aumentar el valor del cliente

Analítica de eventosEn el caso de eventos sin precedentes, así como de los planificados, la analítica también da cabida a la organización de programas de energía.

1. Identificación
2. Clasificación
3. Filtrado
4. Correlación de eventos

Oportunidades para el análisis de la red inteligente

Según un informe sobre el análisis, las tendencias y las previsiones del mercado de la analítica de redes inteligentes, la dinámica que afecta a la capacidad de la analítica de redes inteligentes cambia de vez en cuando. Estos factores, además de los macroeconómicos y las fuerzas internas del mercado, son:

1. Aceptación y compromiso del cliente

Cada vez son más los consumidores de energía eléctrica que aceptan las redes inteligentes desplegadas en proyectos de empresas privadas e instituciones públicas, aunque no son tantos los que se han comprometido con las instalaciones. La mayoría de los que han participado en las pruebas han sido los típicos voluntarios, según un informe tras una encuesta.

En el mismo estudio, el 55% de la financiación de los proyectos de redes inteligentes en Europa procedía de la UE y otros organismos gubernamentales, mientras que el 45% procedía de inversiones privadas. El 87% de los proyectos de redes inteligentes en Europa han recibido financiación a pesar de la incertidumbre de los casos de negocio que ha restringido a muchas empresas privadas a invertir en los proyectos en curso. Mientras tanto, sólo 65 de 112 clientes respondieron a la encuesta.

2. Políticas reguladoras

La normativa cambia de vez en cuando, y recientemente se han puesto en marcha políticas que apoyan el crecimiento de las energías renovables y las redes inteligentes. En particular, la Unión Europea ha desempeñado un papel importante a la hora de hacer efectivas las redes inteligentes mediante políticas como el programa estratégico de investigación trazado para 2007-2035

3. Estructuras innovadoras

Las estructuras disponibles son factores clave para que prospere la analítica de las redes inteligentes. Cuanto más innovadores sean los sistemas implementados, más mejorará la colaboración entre los avances tecnológicos y la red eléctrica. Por lo tanto, existen oportunidades para que la analítica de redes inteligentes prospere cuando estos factores están a favor y todos trabajan para lograr los objetivos establecidos.

Otros factores que contribuyen.

Se han realizado inversiones en muchos proyectos relacionados con las redes inteligentes en todo el mundo. Estas inversiones se han producido a lo largo del tiempo porque las redes habilitadas con tecnologías inteligentes garantizan una gestión de la electricidad fiable, segura y eficiente, cumpliendo los objetivos de cualquier red eléctrica.

Si bien estas atractivas características son de gran importancia, no puedo detenerme en ellas sin mencionar que la única manera de sostener esa gestión de la calidad de la energía y la adecuada comunicación, planificación y gestión de los datos derivados de forma inteligente por los contadores inteligentes es mediante el uso de la analítica de la red inteligente.

El constante desarrollo de las redes inteligentes ha proporcionado una plataforma para el análisis de las mismas. Junto con el hecho de que las redes inteligentes utilizan una infraestructura de comunicación alámbrica e inalámbrica, sistemas de información, sistema de gestión de la respuesta a la demanda, SCADA (Control de Supervisión y Adquisición de Datos), GIS (Sistema de Información Geográfica), CIS (Sistema de Información al Cliente) y una infraestructura de medición avanzada. Cada plataforma de una red inteligente ofrece una oportunidad para el análisis de la red inteligente. Esto se debe a la complejidad que conllevan los datos de los sistemas energéticos descentralizados.

Además, estos problemas de gestión de datos son los que dan una oportunidad a la analítica de las redes inteligentes. Por ejemplo, se han establecido varios estándares (como los modelos) debido a las diferencias entre las redes y los dispositivos en cuanto a las limitaciones de ancho de banda, las limitaciones de energía, los datos continuos y no continuos, etc. Además, la necesidad de gestionar datos masivos y garantizar la privacidad de los datos ha hecho que surjan cada vez más oportunidades para la analítica de las redes inteligentes.

El futuro de la analítica de las redes inteligentes

Creo firmemente que podemos conseguir mucho con la analítica de redes inteligentes". Los expertos esperan que el mercado crezca a un CAGR del 25% entre 2019 y 2024, dado el aumento del IoT y la analítica de big data. Además, las nuevas tecnologías de la información y la comunicación siguen penetrando en la red, lo que es suficiente para que la analítica de redes inteligentes crezca con más fuerza a nivel mundial.Hablando de ubicaciones globales, se prevé que la región de Asia-Pacífico sea la que más rápido crezca, sobre todo en los dos países que dominan la región: India y China. Este crecimiento se prevé porque el consumo de energía en India desde el año 2000 se ha duplicado, y hay potencial para más. Curiosamente, el mercado actual de análisis de redes inteligentes también es realmente competitivo en Europa y en todo el mundo, y esto es un motor de crecimiento.

El IoT es una tecnología que probablemente lleve a las redes a otro nivel, a pesar de los retos previstos de ciberataques, suplantación de identidad, necesidad de más infraestructura informática, manipulación de datos, seguridad y problemas de privacidad. Aunque estos retos ya se están combatiendo mediante técnicas de ciberseguridad y la tecnología blockchain como base de datos segura y distribuida, cada vez hay más investigadores y desarrolladores que están creando mejores formas de manejarlos. Como resultado, el futuro de la analítica de las redes inteligentes incluiría el IoT, más de lo que es ahora, en el funcionamiento de las redes inteligentes. Sin embargo, la infraestructura informática existente ha llevado al descubrimiento y la aplicación de ciertas tecnologías utilizadas para la analítica de redes inteligentes.

Las mejores tecnologías para el análisis de las redes inteligentes

La analítica de las redes inteligentes ha evolucionado a lo largo de los años y consiste en varias técnicas que implican la integración de datos de fuentes de energía eléctrica, el análisis, el procesamiento y la visualización. En general, hay cuatro tipos de análisis. Por orden de complejidad, son

• descriptivo,
• diagnóstico,
• predictivo, y
• prescriptivo.

También existe la analítica cognitiva, aunque es un avance reciente que combina muchas funciones. De las cuatro, los operadores de redes inteligentes dan prioridad a la analítica predictiva para averiguar lo que podría ocurrir en cualquier momento.Sin embargo, las mejores tecnologías que también han evolucionado para la analítica de redes inteligentes incluyen la Inteligencia Empresarial y el Análisis de Datos (BI&DA), o la analítica de grandes datos. Los dos términos se introdujeron en las empresas en torno a 2009-2010 y se han unificado al trabajar juntos para formar la tecnología más relevante para la analítica de redes inteligentes.

1. Inteligencia empresarial (BI) y análisis de datos

Lainteligencia empresarial es un término amplio que comprende varias actividades destinadas a ayudar a las empresas a hacer un mejor uso de los datos de que disponen. Asimismo, la analítica de datos se utiliza para sacar conclusiones a partir de datos brutos mediante un análisis computacional. La inteligencia empresarial y la analítica de datos se fusionan para maximizar los beneficios de la red inteligente aplicando metodologías centradas en el negocio para obtener información útil de la red inteligente. El BI utiliza herramientas y software para extraer datos, procesarlos y darles sentido mediante herramientas como hojas de cálculo, OLAP (procesamiento analítico en línea), herramientas de minería de datos y software de visualización e informes de datos. Al final, los datos recogidos se evalúan, se optimizan y se vuelven a evaluar.

BI y DA también realizan algunos procesos para gestionar y crear datos centralizados de varias fuentes de forma continua. Algunos de estos procesos que ocurren antes de cualquier forma de análisis incluyen la minería de patrones (es decir, la identificación de patrones y arreglos similares), la clasificación, la asociación de minería de reglas, la agrupación, la realización de regresiones y la detección de valores atípicos.

2. Otras tecnologías que forman el marco - Bases de datos como Apache Hadoop, MapReduce, SQL

Además de las técnicas y tecnologías utilizadas para analizar los datos, es necesario contar con una base de datos adecuada para el análisis de las redes inteligentes. Las bases de datos disponibles en la actualidad forman marcos de software de código abierto y distribuyen los datos fuera de línea entre clusters y nodos para facilitar su procesamiento. Han mejorado con el tiempo, por lo que las nuevas tienen funciones más específicas que las anteriores. Por ejemplo, aunque Apache Hadoop es una base de datos popular y básica, es necesario utilizar MapReduce debido a la indexación en segundo plano. La base de datos NoSQL permite las nuevas tecnologías de gestión de datos, que son más fáciles de escalar y tienen un rendimiento óptimo que sus homólogas. Algunos de los tipos de bases de datos NoSQL de código abierto son Cassandra, Elastic Search, MongoDB y Hbase. Hbase y Cassandra son almacenes de columnas basados en el concepto de BigTable. Sin embargo, Hbase se basa también en Apache Hadoop, mientras que Cassandra se basa en DynamoDB.

El importante papel de los Big Data en el análisis de las redes inteligentes

El término "big data" hace referencia a la enorme cantidad de datos que una institución, unidad o sistema tiene que gestionar para utilizarlos de forma eficiente. La cantidad de datos introducidos en la red eléctrica inteligente a través de los contadores inteligentes, las actualizaciones meteorológicas, las redes sociales, los termostatos programables, las actualizaciones de tráfico, las unidades terminales remotas, etc., puede ser abrumadora y difícil de evaluar con los métodos tradicionales existentes. Por supuesto, los big data van más allá del tamaño, pero el formato de los datos suele estar diversificado en la red eléctrica.[caption id="attachment_8614" align="aligncenter" width="940"]

Imagen de mohamed Hassan de Pixabay[/caption]El análisis de big data es de suma importancia en la red inteligente, ya que es necesario extraer información relevante de los datos disponibles.

En un día puede haber 30 GB de datos de PMU y 120 GB de mediciones de contadores inteligentes, por no hablar de los 16 GB de datos meteorológicos procedentes de satélites, radares y modelos de previsión meteorológica, y hasta 2,7 GB de datos de vegetación y topografía.

Todos ellos llegan a gran velocidad y ofrecen actualizaciones en intervalos de entre 1 y 15 minutos. Con la variedad y la complejidad que conlleva, los big data desempeñan un papel importante:

• análisis de la generación de energía
• gestión de la carga con la demanda
• análisis del rendimiento del consumo de energía
• previsión y programación de cargas
• evaluación de los efectos y limitaciones económicas.

La analítica de big data desempeña su papel en la red inteligente y motiva todo lo que tiene que ver con la analítica de la red inteligente.

Análisis del mercado de la tecnología de análisis de redes inteligentes en Europa

Sin duda, es mucho lo que podemos conseguir con la analítica de redes inteligentes. Los expertos proyectan que el mercado mundial de analítica de redes inteligentes crecerá a una CAGR del 25% entre 2019 y 2024, dado el desarrollo del Internet de las Cosas (IoT) y la analítica de big data. Mientras que para Europa, el crecimiento del mercado proyectado es una CAGR del 10,38% para 2028.

A pesar de que América del Norte y Europa lideran el mercado de forma significativa, los expertos predicen que la región de Asia-Pacífico es la que más rápido crecerá, especialmente en los dos países que dominan la región: India y China. Con el aumento del consumo de energía en la India (más del 100% en los últimos 21 años), estas predicciones van por buen camino;

• Hay factores clave que impulsan el mercado, como el aumento de la inversión en investigación y pilotos en el Reino Unido, el crecimiento de las energías renovables en Francia, Austria, Países Bajos y similares, y el predominio del uso del IoT en Italia.
• Se han producido constantes avances tecnológicos en el IoT, lo que ha mejorado su aplicación a las redes inteligentes.
• El interés por los sistemas de redes inteligentes es cada vez mayor, lo que ha llevado a la Comisión de la Unión Europea y a otros organismos clave a aumentar la financiación y las inversiones.
• Se están integrando más fuentes de energía renovables para satisfacer la demanda energética del crecimiento industrial.

Como resultado de los factores señalados anteriormente, las empresas de análisis de redes más avanzadas de Europa, como Hive Power, ERIGrid, GridCure y otras similares, están en camino de hacer que las redes sean eficaces con sus soluciones.

Casos de uso de la analítica de redes inteligentes en Europa

A continuación se presentan tres casos de uso y proyectos sobre análisis de redes inteligentes en Europa.

1. DrainSpotter

Para hacer que los clientes participen activamente en su ahorro de energía, Hive Power, en colaboración con AEM (Azienda Elettrica di Masagno), creó una aplicación que actualiza a los clientes con información sobre su consumo de electricidad llamada Drainspotter.

En un estudio preliminar realizado en 9.000 hogares de Lugano, analizamos los datos obtenidos de perfiles de carga muestreados durante 15 minutos. Los contadores utilizados para obtener estos datos eran L+G E450. DrainSpotter permite a los usuarios controlar su patrón de uso de la energía, así como resúmenes del comportamiento del cliente. Una característica interesante de DrainSpotter es su capacidad para notificar a los clientes las anomalías en sus patrones de consumo de energía. Por ejemplo, Hive Power descubrió que si los usuarios residenciales de AEM eliminaban el exceso de potencia en espera de más de 200 W durante más de 14 días, el 5% de ellos reduciría su consumo de energía en al menos un 20%. Además, durante un año y medio, el 4,2% de los clientes ahorraría hasta 500 CHF (546,49 dólares) en energía. En total, el DrainSpotter ofrece un sistema que favorece la inclusión de los usuarios en la gestión de sus costes energéticos y ayuda a los gestores de redes de distribución (DSO) a proporcionar asesoramiento experto a los usuarios finales.

2. Enexis ESMR5.0

Enexis Netbeheer, un operador de red de los Países Bajos, empezó a crear una red inteligente inspirada en el internet de las cosas en 2016. Para empezar, ya tenían instalados 900.000 contadores inteligentes y pretendían aumentarlos con el tiempo hasta los 2,8 millones en 2020. Una de las motivaciones de este proyecto era que más partes interesadas en flexibilizar las redes, de ahí que se instalaran contadores inteligentes en su número. Para llegar al número deseado de contadores, se instalaron 7.700 contadores semanales y se aumentaron gradualmente hasta 10.000 contadores por semana. Con un número tan elevado de contadores inteligentes, se hace necesaria una gestión adecuada de los datos.

Además, un paso futurista que pusieron en marcha fue el plan de instalar sensores en todas sus 50.000 subestaciones para conocer los detalles de sus actividades. Del mismo modo, los contadores que ya estaban instalados y que sólo disponían de 2G fueron actualizados mediante la creación de tarjetas sim que les ayudaron a funcionar con dispositivos habilitados para 4G. Gracias a una pantalla en el hogar que mostraba el uso de la energía por parte de los clientes en tiempo real, Enexis y las empresas asociadas pudieron lograr la concienciación que los clientes necesitaban para entender las implicaciones en términos de costes de su uso de un dispositivo electrónico u otro.

3. EU-SysFlex

Se trata de un proyecto Horizonte 2020 en curso de BRIDGE, y este es el último año del proyecto. Según EU-SysFlex, su nombre significa "Sistema paneuropeo con uso eficiente y coordinado de las flexibilidades para integrar una gran parte de las FER". El objetivo es proporcionar nuevos servicios de apoyo a los sistemas con más del 50% de fuentes de energía renovable y encontrar problemas asociados a la integración de las energías renovables y soluciones.Con 34 socios, entre los que se encuentran GRT, GRD e investigadores, y 20 millones de euros de los fondos Horizonte 2020 de la Unión Europea, este proyecto es reconocido mundialmente como muy innovador. Existen demostraciones de este proyecto en Alemania, Finlandia, Italia, Estonia, Francia y Portugal. EU-SysFlex aplica Smart Grid Analytics en el aspecto de la gestión de datos de la red, la gestión de la flexibilidad y la previsión.La demostración en Brandenburgo, Sajonia y Sajonia-Anhalt en Alemania reanudó su funcionamiento en vivo a principios de este año (2021). Actualmente se gestionan allí hasta 100 sistemas solares fotovoltaicos y plantas eólicas. Además, este proyecto ha proporcionado de forma innovadora soluciones flexibles para la gestión de datos en tiempo real para sistemas energéticos similares.

Conclusión.

Se está investigando mucho para desarrollar modelos analíticos adecuados para las redes eléctricas inteligentes, especialmente cuando se trata de energías renovables, lo que indica que el futuro nos depara más. La mejor manera de que siga creciendo es que más operadores de redes y proveedores de energía la exploren más y la apliquen a diversos aspectos de sus operaciones.