FACULTAD DE INGENIERÍA ELÉCTRICA Y ELECTRÓNICA
ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA ELÉCTRICA
TESIS
“BENEFICIOS BASADO EN EL ANÁLISIS DE DATOS DE LOS MEDIDORES INTELIGENTES PARA EL CLIENTE FINAL DE ENERGÍA
ELÉCTRICA”
CÓDIGO CTI : 0303 0007 Uso eficiente de la energía en el sector industrial y residencial-comercial
CÓDIGO UNESCO : 3306.09 Distribución de la energía
PRESENTADO POR:
Bach. Marcelo Jahir Aquino Flores
PARA OPTAR EL TÍTULO PROFESIONAL DE:
INGENIERO ELECTRICISTA
HUANCAYO – PERU
2022
Av. MARISCAL CASTILLA N° 3909 – 4089 – El Tambo Huancayo Pab. “C” – Ciudad Universitaria
Teléfono (): 064-481060 anexos 7213,7204 (064-481181),7203 y 7206 Web.: https://fieeuncp.edu.pe E-mail: [email protected]
“Año del Fortalecimiento de la Soberanía Nacional”
INFORME Nº 005-2022 – JLMR/DFIEE
A : Dr. Bartolomé Sáenz Loayza
Decano de la Facultad de Ingeniería Eléctrica y Electrónica DE : Ing. José Leoncio Mendoza Rodríguez
Docente de la FIEE
ASUNTO : Conformidad de asesoramiento de Tesis.
INTERESADO : AQUINO FLORES, Marcelo Jahir
REF. : Resolución Nº 051-2022-D-FIEE/UNCP (18 de mayo del 2022) FECHA : miércoles, 19 de octubre del 2022.
Por medio del presente me es grato saludarlo y a la vez comunicarle que, habiendo culminado con el asesoramiento del trabajo de Tesis titulado,
“BENEFICIOS BASADO EN EL ANÁLISIS DE DATOS DE LOS MEDIDORES INTELIGENTES PARA
EL CLIENTE FINAL DE ENERGÍA ELÉCTRICA”, del Bachiller Marcelo Jahir AQUINO FLORES y después del análisis de originalidad mediante el software Turnitin con un reporte del 13% de similitud doy mi APROBACIÓN y CONFORMIDAD de acorde al Reglamento Académico General de la UNCP.
Atentamente,
________________________________________
Ing. José Leoncio Mendoza Rodríguez Asesor
13 %
INDICE DE SIMILITUD
11 %
FUENTES DE INTERNET
1 %
PUBLICACIONES
5 %
TRABAJOS DEL ESTUDIANTE
1 3 %
2 3 %
3 1 %
4 1 %
5 1 %
6 1 %
7 1 %
8 < 1 %
INFORME DE ORIGINALIDAD
FUENTES PRIMARIAS
Submitted to Universidad Nacional del Centro del Peru
Trabajo del estudiante
repositorio.unicauca.edu.co:8080
Fuente de Internet
www.centrosur.gob.ec
Fuente de Internet
www.mundoposgrado.com
Fuente de Internet
congresos.cio.mx
Fuente de Internet
www.scielo.cl
Fuente de Internet
Submitted to Aliat Universidades
Trabajo del estudiante
dspace.ucuenca.edu.ec
Fuente de Internet
MEDIDORES INTELIGENTES PARA EL CLIENTE FINAL DE
ENERGÍA ELÉCTRICA
29 < 1 %
30 < 1 %
31 < 1 %
32 < 1 %
33 < 1 %
34 < 1 %
35 < 1 %
36 < 1 %
Excluir citas Activo Excluir bibliografía Activo
Excluir coincidencias < 15 words
repository.unab.edu.co
Fuente de Internet
bdigital.unal.edu.co
Fuente de Internet
inba.info
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qdoc.tips
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www.akamai.com
Fuente de Internet
dokumen.pub
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repositorio.upla.edu.pe
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www.hisour.com
Fuente de Internet
ASESOR:
Ing. José Leoncio Mendoza Rodríguez
Dedicatoria:
A mis padres Ybonne y Elmer, quienes estuvieron presentes en cada etapa de mi vida brindándome su apoyo incondicional.
Agradecimientos
A la gloriosa Facultad de Ingeniería Eléctrica y Electrónica, por permitirme pertenecer a esta gran familia. A mis maestros y compañeros, quienes de forma directa e indirecta participaron en mi proceso de formación como profesional.
Índice
Agradecimientos ... IV Índice ... V Lista de figuras ... VIII Lista de tablas ... VIII Resumen ... X
Introducción ... 1
Capítulo I ... 1
Planteamiento del Problema ... 1
1.1 Caracterización del problema ... 1
1.2 Formulación del problema ... 2
1.2.1 Problema general ... 2
1.2.2 Problemas específicos ... 2
1.3 Objetivos de la investigación ... 2
1.3.1 Objetivo general ... 2
1.3.2 Objetivos específicos ... 2
1.4 Justificación del estudio ... 2
1.4.1 Justificación teórica ... 2
1.4.2 Justificación social ... 3
1.5 Limitaciones del estudio ... 3
Capitulo II ... 4
Marco Teórico ... 4
2.1 Antecedentes ... 4
2.2 Bases teóricas ... 6
2.2.1 Medidores inteligentes ... 6
2.2.1.1 Bloques de construcción de medidores inteligentes ... 7
2.2.1.2 Unidad de procesamiento de medidas (UPM) ... 8
2.2.1.3 Unidad de manejo de almacenamiento ... 8
2.2.1.4 Unidad de cronometraje ... 8
2.2.1.5 Unidad de comunicación ... 9
2.2.1.6 Unidad de interfaz de usuario ... 9
2.2.1.7 Unidad de registro de eventos ... 10
2.2.1.8 Unidad de Seguridad ... 10
2.2.1.9 Unidad de Calibración y Configuración ... 10
2.2.2 Tipos de medidores inteligentes ... 10
2.2.2.1. Contadores de energía inteligentes (SEM) ... 11
2.2.2.2 Medidores de alimentación inteligentes (SFM)... 11
2.2.2.3 Capacidades de medición y monitoreo ... 12
2.2.2.4 Capacidades y protocolos de comunicación ... 14
2.2.3 Análisis de datos de energía para medidores inteligentes ... 15
2.2.3.1 Análisis de carga ... 20
2.2.3.2 Pronóstico de carga ... 21
2.2.3.3 Gestión de carga ... 22
2.2.3.4 Otras aplicaciones ... 23
2.2.4 Infraestructura de medición avanzada (AMI) ... 23
2.2.4.1 Introducción ... 23
2.2.4.2 Subsistemas de AMI ... 25
2.2.4.2.1 Dispositivos inteligentes ... 26
2.2.4.2.2 Comunicación ... 28
2.2.4.2.3 Sistema de gestión de datos ... 34
2.2.5 Vulnerabilidades de seguridad de AMI ... 37
2.2.5.1 Vulnerabilidades en la capa de hardware ... 38
2.2.5.2 Vulnerabilidades en la capa de datos ... 40
2.2.5.3 Vulnerabilidades en la capa de comunicación ... 41
2.2.6 Perímetros de seguridad para AMI ... 42
2.2.6.1 Cifrado de datos ... 43
2.2.6.2 Mecanismos de autenticación ... 45
2.2.6.3 Sistema de detección de intrusos ... 46
2.3 Conceptos básicos ... 49
2.4 Hipótesis ... 50
2.4.1 Hipótesis general ... 50
2.4.2 Hipótesis específicas ... 50
2.5 Operacionalización de variables ... 50
Capitulo III ... 51
Metodología de la Investigación... 51
3.1 Tipo de investigación ... 51
3.2 Nivel de investigación ... 51
3.3 Métodos de investigación ... 51
3.4 Población y muestra ... 51
3.5 Instrumentos de recopilación de datos ... 51
3.6 Procedimientos de recopilación de datos... 52
3.7 Procedimientos de análisis de resultados... 52
Capitulo IV ... 53
Resultados de la investigación ... 53
4.1 Presentación de datos y resultados ... 53
Conclusiones ... 56
Recomendaciones ... 57
Referencia Bibliográfica ... 58
Lista de figuras Arquitectura del medidor inteligente ... 7
Capacidades de medición y monitoreo del medidor inteligente ... 13
Participantes y sus negocios del lado de la demanda ... 18
Taxonomía de análisis de datos de medidores inteligentes ... 19
Perfiles típicos de carga residencial diaria normalizada ... 20
Perfiles de horarios normalizados de una semana para cuatro tipos de cargas ... 22
Vista general de la secuencia de subsistemas en una red inteligente ... 23
Representación esquemática del AMI ... 25
Vista general de la red de servicios públicos ... 31
Tres capas principales de AMI y sus componentes relacionados ... 38
Operacionalización de variables ... 50
Lista de tablas Comparación de las diferentes características de las tecnologías de comunicación disponibles para AMI ... 33
Operacionalización de variables ... 50
Resumen
La ventaja determinante de los medidores inteligentes en relación de los dispositivos de medición tradicionales es su facultad para transferir información de consumo a sistemas remotos de procesamiento de datos. Además de posibilitar el acopio automático del consumo de electricidad de un cliente con fines de facturación, mediante el análisis de los datos acopiados por estos dispositivos se hace posible la realización de muchos casos de uso novedosos. Además, la gran mayoría de estos servicios están diseñados para mejorar el funcionamiento de la red eléctrica en su conjunto.
Asimismo, la detección de patrones de consumo poco comunes puede advertir hurto de energía eléctrica y servir como aviso para las investigaciones correspondientes. Aunque los clientes pueden influir directamente en su consumo de energía eléctrica, el rango de casos de uso en beneficio de los usuarios sigue siendo mucho menor que aquellos que benefician a la red en general. Por consiguiente, en esta investigación revisamos la diversidad de beneficios ajustados a las necesidades de los clientes finales.
Al tratar sus fundamentos tecnológicos y su potencial repercusión en desarrollos posteriores, resaltamos la facultad de utilizar datos provenientes de medidores inteligentes desde una perspectiva en beneficio del usuario. Para ello, se acudió al método de investigación documental a nivel explicativo.
Los medidores inteligentes que se encuentran dentro de la llamada infraestructura de medición avanzada (AMI) realizan servicios recurrentes en nombre de los usuarios. Por ejemplo, sin la intervención de una persona lectura el medidor para generar una factura automáticamente, reportan problemas de suministro de electricidad, han reducido casi todo el consumo ilegal de electricidad y en base al historial de los datos de consumo pueden informarnos para tomar decisiones de una mejor utilización de la energía eléctrica.
Las empresas modernas de servicios eléctricos están invirtiendo fuertemente en la gestión de distribución y el equipamiento de monitoreo para acopiar grandes cantidades de datos de alta velocidad de medidores inteligentes y una diversidad de datos de sensores y fuentes externas. Los medidores inteligentes posibilitan el acopio de datos a intervalos menores, el monitoreo a distancia y la comunicación bidireccional. Sacar provecho de esta transmisión de datos desde gran cantidad de medidores inteligentes e integrarlos en las operaciones comerciales de las empresas de servicios eléctricos nos proporciona varias eficiencias operativas y comerciales, incluida una mejor previsión de carga a partir de lecturas de medidores a intervalos más frecuentes, detección de robos y tiempo de respuesta mejorado a cortes.
Todos los medidores de energía eléctrica instalados a nivel mundial realizan el trabajo de seguimiento del consumo de energía eléctrica. Los medidores anteriores a los medidores inteligentes la transferencia de los datos reales de consumo suelen ser un proceso manual que exige mano de obra. No obstante, los dispositivos de medición inteligente, hacen posible la recopilación del consumo en resoluciones espaciales y temporales mucho más detalladas.
Por consiguiente, estos representan un gran avance con respecto a los medidores tradicionales y abrió la oportunidad sin precedentes para analizar, comparar y combinar dichos datos y proveer nuevos servicios basados en la energía tanto a los clientes finales como a los operadores de la red eléctrica.
Para realizar el presente trabajo se ha revisado, organizado, analizado e interpretado nuevos conocimientos en diferentes publicaciones, artículos científicos y otros sobre medidores inteligentes y la infraestructura de medición avanzada.
Nuestro objetivo fue sacar provecho al máximo del contenido de información de los datos recopilados para conocer los beneficios que traen los medidores inteligentes para los usuarios finales mediante el método de análisis de los datos de medidores inteligentes. Se pudieron detectar y extraer varios indicadores y características de identificación de estos datos.
En el capítulo I se expone los lineamientos del plan de tesis que fue el inicio de la presente investigación. El capítulo II contiene el marco teórico que involucra los antecedentes; las bases teóricas compuesta por los siguientes temas: medidores inteligentes, tipos de medidores, análisis de datos de energía para medidores inteligentes, infraestructura de medición avanzada, vulnerabilidades de seguridad de la infraestructura de medición avanzada y perímetros de seguridad para AMI; conceptos básicos; hipótesis y operacionalización de variables.
En el capítulo III se presenta la metodología utilizada en la presente investigación que está integrada por el tipo, el nivel y métodos de investigación utilizados, la población y muestra, los instrumentos de recopilación de datos y sus procedimientos y, el procedimiento de análisis de resultados. En el capítulo IV se presenta los beneficios del análisis de datos obtenidos del medidor inteligente visto desde la perspectiva de usuario final.
Planteamiento del Problema 1.1 Caracterización del problema
La presente tesis se enmarca en el área de investigación de distribución de energía eléctrica de la “Escuela Profesional de Ingeniería Eléctrica” de la “Facultad de Ingeniería Eléctrica y Electrónica” de la “Universidad Nacional del Centro del Perú”.
El propósito del tema es de revelar que otros beneficios trae para los usuarios de la energía eléctrica aparte de la facturación de consumo de electricidad el análisis de datos que generan y registran los medidores inteligentes.
Los medidores inteligentes se han desplegado en todo el mundo durante la última década. Los medidores inteligentes, junto con la red de comunicación y el sistema de gestión de datos, constituyen la infraestructura de medición avanzada (AMI), que desempeña un papel vital en los sistemas de suministro de energía al registrar los perfiles de carga y facilitar el flujo de información bidireccional. La gran popularidad de los medidores inteligentes permite recopilar una inmensa cantidad de datos detallados sobre el consumo de electricidad.
La facturación ya no es la única función de los contadores inteligentes. Los datos de alta resolución de los medidores inteligentes brindan información valiosa sobre los comportamientos de consumo de electricidad y los estilos de vida de los consumidores.
Mientras tanto, la desregulación de la industria eléctrica, particularmente en el lado de la entrega, avanza continuamente en muchos países del mundo.
Estos países ahora no escatiman esfuerzos en la reforma del mercado minorista de electricidad. Cada vez más participantes, incluidos minoristas, consumidores y agregadores (empresas que negocian con los generadores de electricidad), están involucrados en hacer que el mercado minorista sea más próspero, activo y competitivo. Cómo emplear datos
masivos de medidores inteligentes para promover y mejorar la eficiencia y la sostenibilidad del lado de la demanda se ha convertido en un tema importante en todo el mundo.
1.2 Formulación del problema 1.2.1 Problema general
¿Cuáles son los beneficios para los consumidores de energía eléctrica el uso de un medidor inteligente en reemplazo de un medidor tradicional?
1.2.2 Problemas específicos
¿Cuál es el potencial de utilizar los datos generados por los medidores inteligentes en beneficio del cliente final?
¿Cuáles son la gama de beneficios que se adaptan a las necesidades de los clientes finales el uso del medidor inteligente?
1.3 Objetivos de la investigación 1.3.1 Objetivo general
Establecer los beneficios del medidor inteligente de electricidad a través del análisis de datos generados por este sobre el medidor de electricidad tradicional.
1.3.2 Objetivos específicos
Compilar y revisar información orientada a la aplicación del análisis de datos de medidores inteligentes desde la perspectiva del usuario final.
Analizar e interpretar la información revisada para descubrir los beneficios del uso del medidor inteligente por parte del cliente final.
1.4 Justificación del estudio 1.4.1 Justificación teórica
Tener un medidor inteligente en su hogar le brinda el poder de ahorrar dinero en sus facturas de energía y reducir su huella de carbono. Envía de forma automática y segura las lecturas de su medidor a su proveedor de energía, puede ayudarlo a realizar un seguimiento
de su uso de energía, mostrándole cuánta energía está usando casi en tiempo real y cuánto le está costando, monitorear su uso y costos de energía puede ayudarlo a comprender cómo y cuándo usa la energía y los pequeños cambios que podría hacer para ahorrar energía y reducir sus facturas, fomenta un hogar ecológico debido a que ayuda a reducir su huella de carbono, y su instalación es simple. Además, con su monitor de energía inteligente, puede comparar su uso de energía a lo largo de la semana, el mes o incluso el año pasado, lo que lo ayuda a comprender cuándo usa la mayor cantidad de energía.
1.4.2 Justificación social
Los medidores inteligentes son una parte clave del sistema de energía limpia del futuro, nos ayudan a ser más eficientes en el hogar al monitorear nuestro uso de energía en tiempo real. Sabemos que nuestros hogares no son eficientes energéticamente, los datos que nos proporciona el medidor inteligente nos ayudan a ver el impacto de hacer cambios simples. Por ejemplo, cambiando lámparas por otras más eficientes, usando algunos electrodomésticos con menos frecuencia y/o por menor tiempo, Etc. A través del medidor inteligente se podrá ver rápidamente si está consumiendo menos energía o no.
Saber cuánta energía se usa cada día realmente puede ayudarnos a reducirel consumo.
Por una parte, ahorramos el monto que se paga por consumo de energía eléctrica y por otra parte se reduce la emisión de gases de efecto invernadero y otros contaminantes al aire debido a la generación de energía eléctrica con combustibles fósiles.
1.5 Limitaciones del estudio
En el presente estudio realizado solo nos hemos abocado a encontrar los beneficios para el usuario el uso de medidores inteligentes a través del análisis de datos que nos proporcionan estos equipos en comparación con los medidores de energía eléctrica tradicionales. Pero, los beneficios que traen consigo para las empresas administradora y distribuidoras de la red eléctrica son mucho mayores lo cual no se trata en el presente trabajo.
Marco Teórico 2.1 Antecedentes
(Marrero, Carrizo, García, & Ullo, 2021) En su trabajo de investigación titulado “Uso de algoritmo K-means para clasificar perfiles de clientes con datos de medidores inteligentes de consumo eléctrico: Un caso de estudio” ejecuta una categorización de clientes residenciales sobre la base de datos de consumo adquiridos a partir de medidores inteligentes. Al hacerlo, usan una metodología en base al algoritmo K-means para determinar patrones de desempeño en el consumo vinculado a 1179 clientes interconectados a redes eléctricas de distribución de baja tensión del sur de Chile provistos con medidores inteligentes. Los resultados se validaron mediante el uso de medidas de la teoría de los conjuntos aproximados. Específicamente, se caracterizan grupos integrados por medio de sus centroides, haciendo posible la transformación de enormes volúmenes de datos recopilados en conocimientos útiles, lo que trae una consecuencia en beneficio tanto para el propio cliente residencial como para la empresa distribuidora de energía eléctrica. El resultado muestra que dos agrupaciones (clúster) son los que mejor personifican el conjunto de clientes. La circunstancia de recopilar datos de consumo en tiempo real a través de estos dispositivos, brinda perspectivas para perfeccionar las políticas públicas y privadas referente a la distribución de energía eléctrica.
(Ben, Taylor, & Hyndman, 2021) En su investigación que titula “Hierarchical Probabilistic Forecasting of Electricity Demand with Smart Meter Data”, presentan un nuevo método de pronóstico probabilístico para una gran jerarquía basada en datos de medidores inteligentes residenciales del Reino Unido. Encuentran que su método proporciona pronósticos probabilísticos coherentes y precisos, como resultado de una combinación efectiva de pronósticos. Además, al evitar suposiciones de distribución, encuentran que su
método captura la variedad de distribuciones en la jerarquía de medidores inteligentes.
Finalmente, los resultados confirman que, para asegurar la coherencia en nuestra jerarquía a gran escala, es suficiente un conjunto de dependencias de menor dimensión, en lugar de modelar la distribución conjunta completa de todas las series en la jerarquía. Al lograr pronósticos probabilísticos jerárquicos coherentes y precisos, este trabajo contribuye a mejorar la toma de decisiones para las redes inteligentes.
(Diahovchenko, Kolcun, Conka, Savkiv, & Mykhailyshyn, 2020) En la investigación realizada que lleva por título “Progress and Challenges in Smart Grids: Distributed Generation, Smart Metering, Energy Storage and Smart Loads” nos indican que el futuro sistema de energía debe proporcionar electricidad que sea confiable y asequible. Para cumplir con este objetivo, tanto la red eléctrica como el sistema de control existente deben volverse más inteligentes. En este documento, se analizan algunos de los principales problemas y desafíos del desarrollo de las redes inteligentes, y se presentan las tendencias actuales y futuras con el objetivo de brindar al lector una idea de los temas de investigación relevantes, los desafíos y las tareas de ingeniería reales en las redes inteligentes. Las áreas de enfoque de este estudio de revisión son la generación distribuida, las microrredes, el despliegue de medidores inteligentes, las tecnologías de almacenamiento de energía y el papel de las cargas inteligentes en la provisión de respuesta de frecuencia primaria. Se ha realizado la exploración de tecnologías de redes inteligentes y sistemas de generación distribuida, y se incluye una comparación general de la red convencional y un futuro modelo inteligente. También se presenta el tema de la creciente penetración de las fuentes de energía renovable en el sistema eléctrico y los problemas relacionados con la integración de la generación distribuida.
2.2 Bases teóricas
2.2.1 Medidores inteligentes
La confiabilidad y la resiliencia en la operación y el control del sistema de distribución inteligente emergente es importante y está creciendo rápidamente. La automatización de la distribución mediante la medición, el monitoreo y el control en tiempo real de varios dispositivos a nivel de subestación, alimentador y consumidor de servicios públicos demostró así su viabilidad y beneficios potenciales. Para lograr el sistema de distribución inteligente autónomo, se están implementando tecnologías y dispositivos emergentes como medidores inteligentes (SM). Con el concepto emergente de lectura automática de medidores (AMR), los SM se utilizaron inicialmente para medir la electricidad generada/consumida y la capacidad de controlar de forma remota la fuente/carga cuando era necesario mediante comunicación unidireccional. Con el tiempo, se produjeron importantes actualizaciones de las funcionalidades después de la integración de los SM con varias capacidades adicionales y surgió el concepto denominado medición avanzada integrada (MAI). La actualización incluyó la incorporación de mediciones sincronizadas basadas en tiempo, sistema de adquisición de datos de alta resolución, programación remota y tecnología de comunicación bidireccional para vincular otros SM. Por lo tanto, el SM está diseñado para tener las siguientes capacidades:
1. Mediciones en tiempo real/no real (es decir, voltajes y corrientes) y procesamiento de datos
2. Transmitir/recibir datos a otros SM a través de una comunicación bidireccional 3. Flexibilidad en la operación, es decir, funcionalidades reprogramables ya sea de
forma remota o local
4. Flexibilidad en el control, es decir, permitir la acción de control de forma remota o local
2.2.1.1 Bloques de construcción de medidores inteligentes
El proveedor de distribución, en todo el mundo, utiliza SM para fines residenciales, comerciales e industriales. Los fabricantes de servicios públicos y medidores están dirigiendo el desarrollo de SM basados en cifrado, nuevas comunicaciones y soluciones de semiconductores. Dado que el tipo de SM varía según los requisitos reglamentarios de cada región, es prudente desarrollar algunos componentes básicos comunes en el hardware/firmware para cualquier modificación necesaria. Las figuras 1(a) y (b) ilustran los bloques de construcción fundamentales y el diagrama de bloques funcionales de los SM para fines de protección y monitoreo, respectivamente.
Figura 1
Arquitectura del medidor inteligente
(a) bloques de construcción fundamentales con capas de hardware/firmware
(b) diagrama de bloques funcional básico
2.2.1.2 Unidad de procesamiento de medidas (UPM)
El núcleo de UPM integrado con memoria flash incorporada proporciona un medio flexible de configuración, post-procesamiento, formateo de datos e interfaz con cualquier procesador host a través del tipo de interfaz adecuado o cualquier pin de entrada/salida de datos. UPM tiene incorporados convertidores analógico/digital CAD junto con la funcionalidad DSP que aplica un algoritmo de procesamiento de señal adecuado. Ejecuta el software que reside en su memoria de programa para cumplir con todas las tareas requeridas del medidor de energía interactuando con otros periféricos tales como interfaz analógica, CAD/ASIC de medición, EEPROM, pantalla, interfaz de comunicación, E/S, RTC, temporizadores e interrupciones. Los chips de extremo frontal analógico específicos de metrología se conectan con la UPM mediante una interfaz serial (SPI/I2C). Un ASIC proporciona una serie de registros digitales que representan valores de energía, RMS y frecuencia en términos de conteos digitales sin procesar. También comprende el software que arranca el hardware al inicializar la UPM con periféricos en el chip y otro hardware con interfaz externa mencionado.
2.2.1.3 Unidad de manejo de almacenamiento
El medidor inteligente tiene un almacenamiento permanente como EEPROM o NVRAM para mantener la configuración y la medición de energía intactas incluso después del ciclo de energía. Esta memoria puede ser un periférico en chip o una interfaz externa a través de SPI/I2C. Almacena parámetros de medición como voltios, amperios, kWh, kVARh y kVAh junto con varios parámetros de configuración del dispositivo, coeficiente de calibración y registro de alarmas/eventos con marcas de tiempo.
2.2.1.4 Unidad de cronometraje
La unidad de cronometraje está compuesta por el Real Time Clock (RTC), una parte esencial de los SM. Proporciona una marca de tiempo cuando ocurre una alarma o evento en
él. El RTC debe tener una batería de respaldo con un interruptor de energía dinámico que se pueda usar para cambiar del dominio de la línea de energía principal al dominio de energía de la batería. Este interruptor de alimentación dinámico puede ser activado por firmware o por hardware. Se debe tener cuidado con el retraso de conmutación para evitar el restablecimiento de RTC.
2.2.1.5 Unidad de comunicación
Uno de los aspectos más críticos de los SM es su capacidad para comunicarse con las estaciones base y otras interfaces. Se utilizan DLMS/COSEM, Modbus y otros protocolos propietarios para estandarizar la comunicación. Muchos SM también admiten varios tipos de interfaces, como la interfaz periférica en serie (SPI), el transmisor receptor asíncrono universal (UART), la captura de datos de alta velocidad (HSDC) y el circuito interintegrado (I2C), que son útiles para conectar dispositivos externos para aplicaciones especiales.
aplicaciones También se proporciona una interfaz de comunicaciones RS-485 aislada con el EM773, para cualquier necesidad de comunicaciones en serie.
2.2.1.6 Unidad de interfaz de usuario
Se utiliza una pantalla LCD (7 segmentos personalizada) para leer/revisar la configuración de SM para facturación y otras configuraciones. Puede constar de varias pantallas, como estudio de carga, diagnóstico, medición, información de manipulación, configuración del medidor, calibración, etc. Los botones de pulsación/desplazamiento del panel frontal están interconectados para navegar a través de diferentes pantallas y configuraciones. La navegación de la pantalla también se puede poner en un modo de desplazamiento automático. Los indicadores LED del panel frontal se utilizan para indicar la energía consumida, la calibración, el estado de comunicación, etc.
2.2.1.7 Unidad de registro de eventos
Los diseños de SM prevalecientes emplean dos tipos de elementos de medición para medir la potencia activa tanto en el camino directo como en el de retorno de la corriente.
Esto permite que el medidor detecte, indique y continúe midiendo de manera confiable incluso cuando está sujeto a intentos externos de manipulación. Eventos como falta de neutro, magnético, caja abierta, etc. también pueden registrarse y almacenarse en la memoria permanente del medidor.
2.2.1.8 Unidad de Seguridad
La seguridad de la comunicación debe implementarse en todas las comunicaciones de datos entre el servidor de servicios públicos y los medidores garantizando la privacidad.
El algoritmo de cifrado o criptografía para la autenticación son los elementos clave de seguridad. También es compatible con los niveles más altos de esquemas de seguridad disponibles, lo que ayuda a proteger los eventos de manipulación física (es decir, antimanipulación mecánica y eléctrica).
2.2.1.9 Unidad de Calibración y Configuración
Los SM deben tener varios parámetros de configuración, como valores nominales del medidor (voltaje nominal y corriente base), relación CT y PT, topología (monofásica o polifásica), pulsos/kWh para salida y entrada de pulsos, comunicación, calibración, etc.
Estos los parámetros se pueden actualizar usando los botones del panel frontal y el enlace de comunicación. La calibración del firmware del medidor se realiza modificando el voltaje nominal y la corriente base, el voltaje aplicado externamente y la corriente de cualquier fuente de suministro estándar.
2.2.2 Tipos de medidores inteligentes
Bajo el paradigma de SM, existen varios tipos posibles de dispositivos inteligentes de medición y monitoreo que existen en el sistema de distribución actual. En los sistemas de
distribución inteligente emergentes, estos dispositivos bajo la clasificación de SM poblarán la red en gran medida. En términos generales, existen cuatro tipos de clasificaciones de SM, como medidores de energía inteligentes (SEM), medidores de alimentación inteligentes (SFM), monitor de transformador de distribución inteligente e interruptores de control remoto (RCS). A continuación, se describirán brevemente SEM y SFM.
2.2.2.1. Contadores de energía inteligentes (SEM)
SEM es un módulo electrónico que reconoce el consumo de energía eléctrica y comunica la información al distribuidor de electricidad para su seguimiento y facturación.
Por lo general, registra la energía cada hora o con mayor frecuencia, e informa al menos diariamente. Sin embargo, puede leer los valores de voltaje, ángulo de fase y frecuencia y comunicar esos datos de forma segura. Los SEM consienten la comunicación bidireccional entre el sistema central y el medidor. Incluye comunicaciones celulares, WiFi, redes inalámbricas ad-hoc a través de WiFi, redes de malla inalámbricas, redes inalámbricas de largo alcance y baja potencia (LoRa), ZigBee y Wi-SUN, etc. Los SEM se pueden usar para monitorear y también para controlar todos los electrodomésticos y dispositivos en las instalaciones del cliente. También pueden recopilar información de diagnóstico sobre la red de distribución, los electrodomésticos y pueden comunicarse con otros medidores a su alcance. Pueden medir el consumo de electricidad de la red, admitir generadores de electricidad descentralizadas y módulos de almacenamiento de energía, y facturar al cliente en consecuencia.
2.2.2.2 Medidores de alimentación inteligentes (SFM)
Las mediciones de variables eléctricas como voltajes y corrientes están cada vez más disponibles también en las redes de distribución, lo que brinda una mejor oportunidad para la observabilidad de la red que antes no existía. El conocimiento de las corrientes de los alimentadores individuales de una subestación secundaria es interesante para el operador del
sistema de distribución para la detección de congestión en la red. El interés de las empresas de servicios públicos en la automatización de la distribución para monitorear y controlar varios dispositivos en la subestación y en el nivel del alimentador crece continuamente desde que los primeros proyectos de demostración indicaron su viabilidad y beneficios potenciales.
Si bien la instalación de múltiples dispositivos para medir la corriente del alimentador en cada subestación puede ser costosa, el aumento en el despliegue de SFM brinda conocimiento de las corrientes de los clientes a granel, que se pueden usar para estimar las corrientes del alimentador. Al entrar en la fase de implementación de los SFM, la selección, priorización e integración de las funciones de automatización, como la restauración y reconfiguración del alimentador, el control de voltios/var y la gestión de carga, se vuelven más importantes como aplicación de los SFM. Sin embargo, los métodos para obtener los datos en tiempo real necesarios para la implementación en línea de SFM aún se encuentran en muy pocos sistemas de distribución.
2.2.2.3 Capacidades de medición y monitoreo
Un circuito de medición inteligente de nueva generación generalmente contiene una unidad de microcontrolador (UPM) junto con un extremo frontal analógico (AFE) interconectado a través de unidades convertidores de analógico a digital (CAD). Esta estructura de la arquitectura de un SM es susceptible de poseer capacidades de medición y seguimiento. La Figura 2 ilustra la lista de capacidades de medición y monitoreo que cualquier SM normalmente posee o es posible incorporar. Es importante observar que, a diferencia de los medidores antiguos convencionales, los SM actuales pueden medir no solo la potencia activa, sino también varios parámetros importantes, como la potencia reactiva, la potencia aparente, los valores RMS de voltaje y corriente (RMS verdadero de un segundo y medio ciclo), el factor de potencia y distorsión armónica, etc. Además, junto con la característica inteligente como el registro automático de parámetros de energía en un horario
programado, los SM de hoy admiten varios métodos de cálculo de demanda, incluidos bloque, bloque rodante, demanda sincronizada y prevista también.
Figura 2
Capacidades de medición y monitoreo del medidor inteligente
Junto con las capacidades versátiles, también se requiere un SM para ofrecer una mayor exactitud y precisión en la medición. Los SM se someten a numerosas pruebas antes de que se consideren aceptables para su uso conforme a la misma norma. Los estándares ANSI son ampliamente aceptados para cualquier dispositivo de medición y el proveedor del sistema de distribución verifica el cumplimiento del estándar ANSI. Los SM a menudo se clasifican como medidores de clase de precisión de 0,2 o 0,5. Esta clasificación se refiere al rendimiento de precisión esperado, lo que significa que se espera que funcionen con una precisión del 0,2 % o del 0,5 %, según la clase. Se informa que los SM se incorporan con circuitos integrados de metrología basados en dispositivos de estado sólido (es decir, núcleo basado en DSP o FPGA). Esta infraestructura también facilita tener funcionalidades de monitoreo reconfigurables que requieren menos energía a un costo considerablemente menor.
2.2.2.4 Capacidades y protocolos de comunicación
En una infraestructura de red eléctrica más inteligente con la integración de tecnologías y aplicaciones avanzadas, se requiere procesar y analizar una gran cantidad de datos medidos por muchos SM. Por lo tanto, una interfaz de comunicaciones es un componente clave del SM. Es igualmente crítico que defina los requisitos de comunicaciones y encuentre la óptima infraestructura de comunicaciones para manipular los datos de salida y brindar un servicio confiable, seguro y rentable en todo el sistema. Las tecnologías de comunicación escogidas deben ser rentables, deben suministrar un buen rango de transmisión, mejores características de seguridad, ancho de banda, calidad de energía y con el menor número posible de repeticiones.
En algún sistema de medición inteligente, el flujo de datos se puede lograr a través de una conexión de línea dedicada, comunicación de línea eléctrica, comunicaciones inalámbricas, comunicación basada en web, comunicación de red celular, etc. Por lo general, el tamaño del mensaje enviado por los SM puede ser de 20 a 500 bytes y se envían unos pocos kb de datos al operador de la red con un tráfico promedio por día de 3185 bytes. Un SM suele ser capaz de transmitir datos 3 veces al día. Además, también es común que se envíen mensajes pequeños cada 15 a 60 minutos al concentrador de datos. Las tasas de alta frecuencia se examinan con mensajes que se envían incluso cada 5/10 min. Las líneas seriales dedicadas (por ejemplo, un par trenzado blindado o sin blindaje de cobre, RJ11 de bajo costo, capas ISO/OSI de niveles más bajos como RS232, RS485 o bus serial universal) generalmente se utilizan para transmitir datos de acuerdo con un protocolo simple y abierto para el intercambio de datos (p. ej., IEC 62056-21). Esta solución se basa en medios físicos bastante económicos, protocolos simples, bajo nivel de interferencia y alta seguridad de datos. Sin embargo, esto no es adecuado para aplicaciones de gran alcance debido al costo y la complejidad de la instalación. La comunicación por línea eléctrica (PLC) es una técnica
que utiliza las líneas eléctricas existentes para transmitir señales de datos de alta velocidad (2–3 Mb/s) de un dispositivo a otro. PLC ha sido la primera opción para la comunicación con el medidor de electricidad inteligente debido a la conexión directa con el medidor y las puestas en práctica exitosas de AMI en zonas urbanas donde otras soluciones luchan por satisfacer las necesidades de los servicios públicos. Sin embargo, es restrictivo en aplicaciones de bajo ancho de banda (20 kb/s para redes de área vecinal) debido al medio de transmisión duro y ruidoso. La implementación del sistema de comunicación inalámbrica se logra mediante estándares generalizados, por ejemplo, ZigBee, 6LowPAN, Z-wave, etc. en dispositivos con IEEE 802.15.4. Los medidores inteligentes integrados ZigBee pueden comunicarse con otros dispositivos integrados ZigBee y controlarlos. ZigBee tiene 16 canales en la banda de 2,4 GHz, cada uno con 5 MHz de ancho de banda.
El medio inalámbrico se considera una buena opción para la medición inteligente debido a su sencillez, movilidad, robustez, menores requisitos de ancho de banda y costo de implementación. Sin embargo, es restrictivo en muchas aplicaciones debido al alcance limitado, la seguridad de datos volátiles, las bajas capacidades de procesamiento, el tamaño de memoria pequeño, los requisitos de retraso pequeños y la interferencia con otros medios.
2.2.3 Análisis de datos de energía para medidores inteligentes
En los últimos años, la industria eléctrica ha sido testigo de desarrollos considerables en el análisis de datos en los procesos de generación, transmisión, equipamiento y consumo.
También se han establecido cada vez más proyectos sobre análisis de datos de medidores inteligentes. La Fundación Nacional de Ciencias (NSF) de los Estados Unidos proporciona una subvención estándar para la investigación interdisciplinaria sobre análisis de big data de redes inteligentes. Varios proyectos para el análisis de datos de medidores inteligentes cuentan con el apoyo del Centro de Innovación CITIES en Dinamarca. Estos proyectos investigan técnicas de aprendizaje automático para datos de medidores inteligentes para
mejorar la previsión y las oportunidades de ahorro de dinero para los clientes. Bits to Energy Lab, que es una iniciativa de investigación conjunta de ETH Zurich, la Universidad de Bamberg y la Universidad de St. Gallen, ha lanzado varios proyectos para el análisis de datos de medidores inteligentes para la segmentación de clientes y servicios de eficiencia escalables. El Siebel Energy Institute, un consorcio global de investigación energética innovadora y colaborativa, financia subvenciones de investigación cooperativa e innovadora para el análisis de datos en redes inteligentes. Mientras tanto, la Fundación Nacional de Ciencias de China (NSFC) y el Programa Nacional de Investigación y Desarrollo Clave de China están aprobando cada vez más proyectos relacionados con el análisis de datos en el campo de las redes inteligentes, como el Programa Nacional de Investigación y Desarrollo de Alta Tecnología de China (Programa 863) titulado Tecnologías clave de Big Data Analytics para distribución y utilización inteligente. ESSnet Big Data, un proyecto dentro del sistema estadístico europeo (ESS), tiene como objetivo explorar las aplicaciones de big data, incluidos los medidores inteligentes. El paquete de trabajo del proyecto ESSnet Big Data se concentra en el acceso a datos de medidores inteligentes, el manejo y la implementación de metodologías y técnicas para el análisis de datos de medidores inteligentes. Los institutos nacionales de estadística de Austria, Dinamarca, Estonia, Suecia, Italia y Portugal llevan a cabo este proyecto de forma conjunta.
Además de la investigación académica, el análisis de datos ya se ha utilizado en la industria. En junio de 2017, SAS publicó los resultados de su encuesta de análisis industrial.
Esta encuesta tuvo como objetivo proporcionar los problemas y las tendencias que dan forma a cómo las empresas de servicios públicos implementan datos y análisis para lograr los objetivos comerciales. Hay 136 empresas de servicios públicos de 24 países que respondieron a la encuesta. Los resultados indican que las áreas de aplicación del análisis de datos incluyen pronósticos de energía, análisis de medidores inteligentes, gestión/análisis de
activos, operación de la red, segmentación de clientes, comercio de energía, crédito y cobro, análisis de centros de llamadas y compromiso y mercadeo de programas de respuesta a la demanda y eficiencia energética. Más y más científicos de datos de energía serán capacitados conjuntamente por universidades e industria para cerrar la brecha de talento en el análisis de datos de energía. Mientras tanto, el privilegio de los medidores inteligentes y la desregulación del lado de la demanda están acelerando el nacimiento de muchas nuevas empresas. Estas nuevas empresas intentan recopilar y analizar datos de medidores inteligentes y proporcionar información y servicios de valor agregado para que los consumidores y minoristas obtengan ganancias. Se pueden encontrar más detalles sobre las aplicaciones industriales en los negocios de las nuevas empresas basadas en análisis de datos.
La analítica se conoce como el proceso científico de transformar datos en información para tomar mejores decisiones. Por lo general, se divide en tres etapas: análisis descriptivo (cómo se ven los datos), análisis predictivo (qué sucederá con los datos) y análisis prescriptivo (qué decisiones se pueden tomar a partir de los datos). Esta revisión del análisis de datos de medidores inteligentes se lleva a cabo desde estos tres aspectos.
La figura 3, muestra los cinco actores principales del lado de la demanda del sistema eléctrico: consumidores, minoristas, agregadores, operadores de sistemas de distribución (OSD) y proveedores de servicios de datos. Para los minoristas, se deben realizar al menos cuatro negocios relacionados con el análisis de datos de medidores inteligentes para aumentar la competitividad en el mercado minorista.
1. Pronóstico de carga, que es la base de la toma de decisiones para la optimización de la compra de electricidad en diferentes mercados para maximizar las ganancias.
2. Brindar un buen servicio a los consumidores, que puede implementarse mediante la segmentación y caracterización de los consumidores.
3. Diseño de precios para atraer a más consumidores.
4. Detección anormal para tener un conjunto de datos más limpio para un análisis más detallado y disminuir la pérdida potencial por robo de electricidad.
Figura 3
Participantes y sus negocios del lado de la demanda
Para los consumidores, la previsión de carga individual, que es la entrada de los futuros sistemas de gestión de energía doméstica (SGED), se puede realizar para reducir su factura de electricidad. En el futuro mercado peer-to-peer (P2P), la previsión de carga individual también puede contribuir a la implementación de energía transactiva entre consumidores. En el caso de los agregadores, delegan en un grupo de consumidores la respuesta a la demanda o la eficiencia energética en el mercado auxiliar. Deben desarrollarse técnicas de evaluación del potencial de respuesta a la demanda y previsión de carga a nivel de agregación. Para OSD, los datos de medidores inteligentes se pueden aplicar a la identificación de la topología de la red de distribución, la gestión óptima de la energía del sistema de distribución, la gestión de interrupciones, etc. Los proveedores de servicios de datos necesitan recopilar datos de medidores inteligentes y luego analizar estos datos
masivos y proporcionar información valiosa para minoristas y consumidores para maximizar las ganancias o minimizar los costos. Proporcionar servicios de datos, incluida la gestión y el análisis de datos, es un modelo comercial importante cuando se recopilan y procesan cada vez más datos de medidores inteligentes.
Para respaldar los negocios de minoristas, consumidores, agregadores, OSD y proveedores de servicios de datos, siguiendo las tres etapas de análisis, a saber, análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo, las principales aplicaciones del análisis de datos de medidores inteligentes se clasifican en análisis, pronóstico de carga y gestión de carga, etc.
La taxonomía detallada se ilustra en la Figura 4. Las técnicas de aprendizaje automático utilizadas para el análisis de datos de medidores inteligentes incluyen análisis de series temporales, reducción de dimensionalidad, agrupación, clasificación, detección de valores atípicos, aprendizaje profundo, matriz de rango bajo, detección comprimida, aprendizaje en línea, etc. Los estudios sobre cómo funciona el análisis de datos de medidores inteligentes para cada aplicación y qué metodologías se han aplicado se resumen en las secciones posteriores.
Figura 4
Taxonomía de análisis de datos de medidores inteligentes
Aquí intentamos proporcionar una revisión exhaustiva de la investigación actual en los últimos años e identificar los desafíos futuros para el análisis de datos de medidores inteligentes. Tenga en cuenta que los datos de cada segundo o de mayor frecuencia utilizados para el monitoreo de carga no intrusivo (MCNI) son muy limitados en la actualidad debido al alto costo de comunicar y almacenar los datos. La mayoría de los medidores inteligentes recopilan datos de consumo de electricidad con una frecuencia de cada 15 minutos a cada hora.
2.2.3.1 Análisis de carga
La figura 5, muestra un ejemplo de ocho perfiles típicos de carga residencial diarios normalizados obtenidos mediante el algoritmo simple k-means en el conjunto de datos de carga de residentes.
Figura 5
Perfiles típicos de carga residencial diaria normalizada
Los perfiles de carga de diferentes consumidores en diferentes días son diversos.
Tener una mejor comprensión de la volatilidad y la incertidumbre de los perfiles de carga masiva es muy importante para un análisis de carga adicional. En esta sección, se revisan los
trabajos sobre análisis de carga desde las perspectivas de detección de anomalías y perfilado de carga. La detección de anomalías es muy importante porque entrenar un modelo como un modelo de pronóstico o un modelo de agrupamiento en un conjunto de datos de medidores inteligentes con datos anómalos puede resultar en un sesgo o una falla en la estimación de parámetros y el establecimiento del modelo.
Además, los datos confiables de los medidores inteligentes son importantes para una facturación precisa. Los trabajos sobre detección de anomalías en los datos de los contadores inteligentes se resumen desde la perspectiva de la detección de datos erróneos y la detección de robo de energía. Los perfiles de carga se utilizan para encontrar los patrones básicos de consumo de electricidad de cada consumidor o grupo de consumidores. Los resultados de los perfiles de carga se pueden usar para programas de pronóstico de carga y respuesta a la demanda.
2.2.3.2 Pronóstico de carga
Los pronósticos de carga han sido ampliamente utilizados por la industria de energía eléctrica. Las empresas de distribución de energía se basan en pronósticos a corto y largo plazo a nivel del alimentador para respaldar las operaciones y los procesos de planificación, mientras que los proveedores minoristas de electricidad toman decisiones de fijación de precios, adquisición y cobertura en gran medida en función de la carga pronosticada de sus clientes.
La figura 6, presenta los perfiles de horarios normalizados de una semana para cuatro tipos diferentes de cargas, que incluyen una casa, una fábrica, un alimentador y una ciudad.
Las cargas de una casa, una fábrica y un alimentador son más volátiles que la carga a nivel de ciudad. En realidad, cuanto más alto se mide la carga, más suave suele ser el perfil de la carga. Desarrollar un pronóstico de alta precisión no es trivial en los niveles más bajos.
Figura 6
Perfiles de horarios normalizados de una semana para cuatro tipos de cargas
Si bien la mayor parte de la literatura de pronóstico de carga se ha dedicado al pronóstico en el nivel superior (alto voltaje), la información de los niveles de voltaje medio/bajo, como los alimentadores de distribución e incluso los medidores inteligentes, ofrecen algunas oportunidades para mejorar los pronósticos.
En (Hong & Fan, 2016) se llevó a ejecución una revisión reciente de la previsión de carga, centrándose en la transición de la previsión de carga puntual a la previsión de carga probabilística. A continuación, se revisan la literatura reciente para el pronóstico de carga puntual y probabilística con énfasis en los niveles de media/baja tensión. Dentro de la literatura de pronóstico de carga puntual, dividimos la revisión en función de si se utilizan o no los datos del medidor inteligente.
2.2.3.3 Gestión de carga
La forma en que los datos de los medidores inteligentes contribuyen a la implementación de la gestión de carga se resume en tres aspectos en esta sección: el primero es tener una mejor comprensión de la información sociodemográfica de los consumidores para brindar un servicio mejor y personalizado. El segundo es dirigirse a los consumidores
potenciales para el marketing del programa de respuesta a la demanda. El tercero es el tema relacionado con la implementación del programa de respuesta a la demanda, incluido el diseño de precios para la respuesta a la demanda basada en el precio y la estimación de referencia para la respuesta a la demanda basada en incentivos.
2.2.3.4 Otras aplicaciones
Además de las tres aplicaciones principales resumidas anteriormente, los trabajos sobre análisis de datos de medidores inteligentes también cubren algunas otras aplicaciones, incluida la verificación de conexión de red eléctrica, gestión de cortes, compresión de datos, privacidad de datos, etc.
2.2.4 Infraestructura de medición avanzada (AMI)
2.2.4.1 Introducción
Para lograr una red inteligente, se debe realizar una sucesión de subsistemas. El sólido establecimiento y la funcionalidad de cada subsistema es fundamental en el rendimiento general de SG, ya que la salida de cada capa sirve como fuente de alimentación para la siguiente capa. La figura 7 muestra esta relación y resume el papel de cada subsistema en el desarrollo de la red (National Energy Technology Laboratory for the U.S. Department of Energy, 2008).
Figura 7
Vista general de la secuencia de subsistemas en una red inteligente
El propósito de este documento es describir AMI y discutir cómo contribuye al logro de la visión general de una red eléctrica moderna. AMI puede ser el primero de cuatro hitos importantes en el camino hacia una red moderna:
• Infraestructura de medición avanzada (AMI)
Establece comunicaciones con las cargas (consumidor)
Proporciona información del sistema con marca de tiempo
• Operaciones Avanzadas de Distribución (ADO)
Utiliza comunicaciones AMI para recopilar información de distribución
Utiliza la información de AMI para mejorar las operaciones
• Operaciones Avanzadas de Transmisión (ATO)
Utiliza la información de ADO para mejorar las operaciones y gestionar la congestión y el voltaje de transmisión
Utiliza AMI para dar acceso a los consumidores de los mercados
• Gestión avanzada de activos (AAM)
Utiliza información y controles de AMI, ADO y ATO para mejorar:
Eficiencia operativa
Utilización de activos
AMI no es una sola tecnología; más bien, es un equipamiento configurado que incorpora una cadena de tecnologías para lograr sus objetivos. El equipamiento contiene medidores inteligentes, redes de comunicación en distintos niveles de la jerarquía de la infraestructura, Sistemas de Gestión de Datos de Medidores (MDMS) y medios para integrar los datos recopilados en interfaces y plataformas de aplicaciones de software (National Energy Technology Laboratory for the U.S. Department of Energy, 2008). Como se muestra en la Figura 8, el cliente está equipado con un medidor electrónico de estado sólido avanzado que recopila datos apoyados en el tiempo. Estos medidores pueden transmitir los datos recopilados por medio de redes fijas comúnmente disponibles, como banda ancha sobre línea eléctrica (BPL), comunicaciones de línea eléctrica, radiofrecuencia fija, así como redes públicas como línea fija, celular y buscapersonas. Los datos de consumo medido son recibidos por el sistema host AMI.
Figura 8
Representación esquemática del AMI
Posteriormente, se envía a un MDMS que gestiona el almacenamiento y análisis de datos y proporciona la información de manera útil al proveedor de servicios eléctricos.
AMI admite una comunicación bidireccional; por lo tanto, también es posible la comunicación o emisión de señales de comando o precio desde la empresa de servicios eléctricos hasta el medidor o dispositivos de control de carga ((EPRI), 2007).
2.2.4.2 Subsistemas de AMI
AMI no se restringe al suministro de electricidad; también atiende las redes de gas y agua. Si bien las infraestructuras para medir diferentes formas de energía son muy parecidas en varios aspectos, aun difieren en algunos rasgos. Los medidores eléctricos generalmente se alimentan del mismo suministro eléctrico que están monitoreando. En el caso de los medidores de gas y agua no es así. Los medidores de flujo generalmente funcionan con energía almacenada, es decir, baterías; por lo tanto, tienen restricciones de utilización. Estas restricciones son más visibles en la comunicación, debido a que se necesita energía para transmitir y recibir señales. Los medidores también tienen controladores incorporados para
administrar el sensor de medición, una unidad de visualización y un módulo de comunicación que generalmente es un transceptor inalámbrico. Los asuntos técnicos de AMI son amplios y extensos; por consiguiente, en este documento solo cubrimos los problemas asociados con la utilización de AMI en redes eléctricas inteligentes.
2.2.4.2.1 Dispositivos inteligentes
Los dispositivos de usuario final se componen de hardware y software electrónicos de última generación capaces de recopilar o medir datos en intervalos de tiempo deseados y marcas de tiempo. Estos dispositivos tienen una comunicación establecida con el centro de datos remoto y son capaces de transmitir dicha información a varias partes en los lapsos de tiempo establecidos por el administrador del sistema. A diferencia de la lectura automática de medidores (AMR), la comunicación en AMI es bidireccional; por esta razón, los dispositivos inteligentes o los dispositivos de control de carga pueden acceder señales de comando y actuar en consecuencia. A nivel de consumidor, un dispositivo inteligente es un medidor que comunica datos de consumo tanto al usuario como al proveedor del servicio.
Las pantallas en el hogar (IHD) ilustran los datos de los dispositivos inteligentes a los consumidores; haciéndoles conscientes de su consumo de energía. La información de precios de los servicios públicos (electricidad, gas, agua) proporcionada por el proveedor de servicios permite que los dispositivos de control de carga (por ejemplo, termostatos inteligentes) ajusten el consumo de acuerdo a los criterios y directivas de usuario preestablecidos. Cuando los recursos de energía distribuida (DER) o los almacenamientos están disponibles, el sistema puede generar una solución optimizada en términos de participación de cada fuente para responder a la demanda.
Desde el punto de vista del fenómeno medido, los medidores inteligentes tienen tres categorías distintas en su visión más amplia: eléctrica, de fluidos y térmica. También hay una serie de sensores o dispositivos que miden factores como la humedad, la temperatura y
la luz que contribuyen al consumo de servicios públicos. Los sensores podrían ampliarse según las necesidades y el deseo del usuario o del diseñador del sistema, considerando su costo y funcionalidad. Los sistemas de automatización del hogar se ocupan de la selección, colocación y utilización adecuadas de varios sensores dentro de las instalaciones del hogar.
Los contadores inteligentes tienen dos funciones: medida y comunicación, por lo que cada contador posee dos subsistemas: metrología y comunicación. La componente de metrología cambia según una serie de elementos que incluyen la región, el fenómeno medido, la precisión necesitada, el nivel de seguridad de los datos y la aplicación. También existen múltiples factores, incluida la seguridad y el cifrado, que definen el método de comunicación adecuado. Hay una serie de funcionalidades esenciales que deben tener los medidores, independientemente del tipo o la cantidad de su medición. Estas funcionalidades incluyen (Silicon Laboratories, 2013):
• Medición cuantitativa: el medidor debe poder medir con precisión la cantidad del medio utilizando diferentes principios físicos, topologías y métodos.
• Control y calibración: aunque varía según el tipo, en general, el medidor debe ser capaz de equilibrar las ligeras fluctuaciones en el sistema.
• Comunicación: envío de datos almacenados y recepción de comandos operativos, además de la capacidad de recibir actualizaciones de firmware.
• Gestión de energía: en el caso de que una fuente primaria de energía se apague, el sistema debería ser capaz de mantener su funcionalidad.
• Pantalla: los clientes deben poder ver la información del medidor ya que esta información es la base para la facturación. También se necesita una pantalla, ya que la gestión de la demanda en el extremo del cliente no será posible sin el conocimiento del cliente del consumo en tiempo real.
• Sincronización: la sincronización de tiempo es fundamental para la transmisión fidedigna de datos al concentrador central u otros sistemas de recopilación para el análisis de datos y la facturación. La sincronización de tiempo es aún más crítica en el caso de la comunicación inalámbrica.
En base a los comentarios antes mencionados, las características clave de los medidores de electricidad inteligentes se pueden resumir de la siguiente manera:
• Fijación de precios basada en el tiempo.
• Suministrar datos de consumo para el consumidor y la empresa de servicios públicos. Medición neta.
• Notificación de fallas y cortes.
• Operaciones de comando remoto (encendido/apagado). Restricción de carga para propósitos de respuesta a la demanda.
• Supervisión de calidad de energía incluyendo: voltaje, corriente, potencia activa y reactiva, factor de potencia y fase.
• Detección de hurto de energía.
• Comunicación con otros dispositivos inteligentes.
• Mejorar las condiciones ambientales mediante la reducción de emisiones a través del consumo eficiente de energía.
2.2.4.2.2 Comunicación
Los medidores inteligentes deben poder enviar la información recopilada a la computadora de análisis y recibir comandos operativos del centro de operaciones. Por esta razón, la comunicación estándar es un componente importante de AMI. Teniendo en cuenta la cantidad de usuarios y medidores inteligentes en cada centro, se requiere una red de comunicación altamente confiable para transferir el alto volumen de datos. El diseño y la selección de una red de comunicación apropiada es un proceso meticuloso que demanda una
minuciosa consideración de los siguientes factores clave (Depuru, Wang, & Devabhaktuni, 2011):
• Gran cantidad de transferencia de datos. Limitación en el acceso a los datos.
Confidencialidad de los datos sensibles.
• Representar información completa del consumo del cliente. Mostrando el estado de la grilla.
• Autenticidad de los datos y precisión en la comunicación con el dispositivo de destino.
• Rentabilidad.
• Capacidad para albergar características actuales más allá de los requisitos de AMI.
• Apoyar la futura expansión.
Se pueden utilizar varias topologías y arquitecturas para la comunicación en Smart Grids. La arquitectura más ejercida es recopilar los datos de grupos de medidores en concentradores de datos locales y luego transmitir los datos utilizando un canal de retorno al comando central donde residen los servidores, las instalaciones de almacenamiento y procesamiento de datos, así como las aplicaciones de administración y facturación (National Energy Technology Laboratory for the U.S. Department of Energy, 2008). Como hay distintos tipos de arquitecturas y redes disponibles para la realización de AMI, también existen varios medios y tecnologías de comunicación para este objetivo. Los ejemplos son:
• Portadora de Línea Eléctrica (PLC)
• Banda Ancha sobre Líneas Eléctricas (BPL)
• Cobre o fibra óptica
• Celular
• WiMax
• Bluetooth
• Servicio General de Radio por Paquetes (GPRS)
• Internet
• Satélite
• Peer to peer
• Zigbee
A nivel de AMI, los dispositivos dentro de las instalaciones de la casa se comunican entre sí y con la red de servicios públicos a través de medidores inteligentes. Esta red, en definitiva, podría llamarse red doméstica. En la capa superior, las redes de área doméstica (HAN) se comunican con el proveedor de servicios públicos, formando otra red que podría denominarse red de servicios públicos.
Los HAN conectan medidores inteligentes, dispositivos inteligentes dentro de las instalaciones del hogar, almacenamiento y generación de energía (solar, eólica, etc.), vehículos eléctricos, así como IHD y controladores juntos. Dado que su flujo de datos es instantáneo en lugar de continuo, el ancho de banda requerido por las HAN varía de 10 a 100 Kbps para cada dispositivo, según la tarea. Sin embargo, la red debe poder expandirse ya que la cantidad de dispositivos o la tasa de datos pueden crecer para cubrir edificios de oficinas o casas grandes. La confiabilidad calculada y el retraso aceptado también se basan en la consideración de que las cargas y el uso no son críticos. Teniendo en cuenta los requisitos anteriores y teniendo en cuenta las cortas distancias entre los nodos que permiten la transmisión de baja potencia, las tecnologías inalámbricas son las soluciones dominantes para las HAN. Estas tecnologías incluyen Wi-Fi de 2,4 GHz, protocolo de red inalámbrica 802.11, ZigBee y HomePlug (US Department of Energy, 2010.).
Zigbee se basa en el estándar inalámbrico IEEE 802.15.4 y es tecnológicamente similar a Bluetooth. Home Plug, por otro lado, transmite datos a través del cableado eléctrico
existente en el hogar. Todavía no existe un estándar o práctica única para la comunicación en el hogar en el mercado; sin embargo, Zigbee y, en menor medida, Homeplug y ZWave, son las soluciones dominantes. Las ventajas de Zigbee incluyen proporcionar comunicación inalámbrica, bajo consumo de energía, flexibilidad y eficiencia económica. La principal desventaja de Zigbee es el bajo ancho de banda. En los edificios comerciales, una tecnología cableada denominada BACnet es el protocolo de comunicación destacado. Recientemente, una versión inalámbrica de BACnet está disponible utilizando redes inalámbricas de corto alcance como Zigbee.
Como se muestra en la Figura 9, las redes de servicios públicos tienen cuatro niveles:
red troncal principal, distribución de la red troncal, puntos de acceso o agregación y redes de área domestica (HAN). Los medidores inteligentes suelen actuar como puntos de acceso.
Figura 9
Vista general de la red de servicios públicos
Los HAN se conectarán a los puntos de acceso en sus capas superiores inmediatas.
Luego, la información se tomará de los puntos de acceso a los puntos de agregación a través de la distribución de la red troncal. Aunque los puntos de agregación suelen ser subestaciones locales, también pueden ser torres de comunicación. El requisito para esta red es el mismo que el de las HAN; sin embargo, la topología de la red es importante en este sentido. Si los datos de cada dispositivo se van a transferir al punto de agregación, se necesita un mayor ancho de banda. No se requiere energía de respaldo para los medidores inteligentes, ya que no se consideran críticos; sin embargo, se necesita energía de respaldo en los puntos de agregación. Actualmente, PLC aborda las necesidades de comunicación entre el sistema doméstico y los puntos de agregación. Si la comunicación en el punto de agregación está destinada a distribuirse a cada uno o a la mayoría de los dispositivos inteligentes dentro del hogar en lugar del medidor, entonces se requiere una tasa de transferencia más alta y más ancho de banda que el PLC no podría proporcionar. Las ventajas de los PLC son su bajo costo y la expansión y penetración en el territorio del proveedor de servicios públicos. Sin embargo, sus desventajas incluyen el bajo ancho de banda de hasta 20 Kbps y la distorsión de datos alrededor de los transformadores que requiere eludir los puntos del transformador utilizando otras técnicas. PLC es más o menos la práctica prominente en el mercado actual debido a las ventajas antes mencionadas y también porque esta red ya está funcionando, minimizando el costo de implementación.
El PLC es especialmente valioso en ubicaciones remotas donde el número de nodos (consumidores) es