Internet social de las cosas para la subestación eléctrica

Comunicación presentada al VI Congreso Smart Grids

Autores

• Francisco Ramos, Innovation Manager, Schneider Electric
• Amelia Álvarez, R&D Project Manager, Schneider Electric
• David Pampliega, R&D Project Manager, Schneider Electric

Resumen

En un contexto donde en 2025 se espera que el 75% de los empleados sean Millennials, surge un nuevo enfoque para la comunicación con las Subestaciones a través de los dispositivos (RTU, Gateway o IED) aplicando el paradigma de Social Internet of Things. Dispositivos de subestación capaces de comunicarse entre ellos mismos y con los humanos en una Red Social (Twitter, Slack, Telegram) en lenguaje natural utilizando Inteligencia Artificial permitiendo el acceso a la información instantáneamente y de forma segmentada por parte del personal adecuado directamente en sus Smartphones es, sin lugar a duda, un complemento a los actuales sistemas y es un nuevo paso en la transformación digital de la subestación.

Palabras clave

SIoT, Subestación, Redes Sociales, IoT, Inteligencia Artificial, Digitalización

Introducción

Internet de las Cosas (IoT) es ya una realidad y representa un nuevo potencial para el sector industrial. Desde la optimización de procesos hasta el desarrollo de nuevos modelos de negocios, la industria se encuentra con la necesidad de explotar las innovaciones tecnológicas que ofrece IoT para mejorar la competitividad de sus soluciones y aumentar sus ingresos.

En la actualidad, existen ya múltiples plataformas de IoT y protocolos y, por tanto, los esfuerzos se centran en el desarrollo de aplicaciones inteligentes. Dichas aplicaciones en su mayor parte están destinadas a usuarios, y todavía son pocas las implementaciones reales que se pueden encontrar en el sector industrial [1]. Las principales razones por las que la industria es reacia a incorporar nuevas tecnologías son: los estrictos requisitos de fiabilidad y tiempo real, la interoperabilidad limitada entre estándares, el desconocimiento del estado actual de la tecnología, y el alto costo y la larga vida útil de productos industriales [2], [3].

Estos requisitos específicos han dado lugar a la llamada IoT Industrial (IIoT) o visión industrial de Internet de las Cosas que cuenta con el apoyo del Industrial Internet Consortium (IIC) fundado en 2014 por AT & T, Cisco, GE, IBM e Intel, y que incluye a miembros relevantes del sector como Schneider Electric, con la misión de coordinar las iniciativas de ecosistemas para conectar e integrar objetos con personas, procesos y datos, utilizando arquitecturas comunes, interoperabilidad y estándares.

El impacto futuro del IoT en la industria se analizó en el “World Economic Forum, Geneve, en 2015” y reveló que se espera, a corto plazo, lograr la eficiencia operativa y la creación de nuevos productos, y a largo plazo, ecosistemas conectados, mercados y plataformas, y automatización y optimización de recursos. Esta visión es compatible con los sistemas industriales basados en agentes [4] en el paradigma de Agentes de las Cosas (AoT, Agents of the Things) [5].

Así pues, existe un conocimiento limitado de la tecnología IoT desde la industria y, por lo tanto, existe la necesidad de encuadrar desarrollos recientes. En [5] se propone un modelo útil y funcional del IoT que define dos ámbitos diferentes: IoT Industrial y IoT Humano. Las principales diferencias entre ambos se enumeran en [3] y [6], que además ponen de manifiesto una limitación importante cuando hacen referencia a la interacción humana.

IoT industrial se refiere al control autónomo, donde el flujo de datos es asimétrico y principalmente hacia arriba, y donde las reglas se pueden cambiar, aunque los cambios impulsados por el ser humano se consideran como algo fuera de lo normal.

Dicha limitación se resuelve parcialmente en el IoT Humano, donde las acciones explícitas o arbitrarias de las personas pueden cambiar las reglas o desencadenar secuencias de control. La interacción con el ser humano también podría resolverse en el ecosistema de Internet Social de las Cosas (SIoT). Así pues, SIoT surgió como un nuevo enfoque conceptual donde el paradigma de Red Social se aplica al mundo de IoT facilitando el proceso de comunicación, y trabajando hacia un nuevo modelo de mejora de la conexión entre dispositivos y entre usuarios por un lado y entre los propios dispositivos por otro lado, más allá de la clásica comunicación M2M o M2H.

IoT, el paradigma de las redes sociales y SIoT

Las Redes Sociales han demostrado disponer de unas inmejorables características a nivel estructural y relacional centradas en lo que respecta al usuario, lo que les ha permitido disfrutar de un impresionante impacto social y, en definitiva, ha creado una nueva forma de comunicación y entendimiento.

El principio de que gran número de personas vinculadas en una red social puede proporcionar respuestas más precisas a problemas complejos que un solo individuo, ha sido explotado en diferentes ámbitos relacionados con Internet, y ha sido utilizado para la implementación de sistemas de Internet de las Cosas, que esperan integrar un gran número de tecnologías y conectarse a decenas de miles de millones de objetos a corto plazo y poder explotar dicho principio.

En este contexto de conectividad entre millones de objetos y los usuarios de servicios de Internet de las Cosas, se aplica el concepto de las Redes Sociales al IoT, y entre sus objetivos más ambiciosos se encuentra el que los propios objetos imiten el comportamiento humano y creen relaciones basadas en las normas establecidas por sus propietarios. Esto permitiría mejorar la comunicación entre los seres humanos y la inmensa cantidad de objetos conectados a la red, que sigue creciendo día tras día [7], [8]. Así pues, la combinación de la Red Social y el IoT aportará a esta última las siguientes nuevas características y capacidades:

• Capacidad de definir un perfil.
• Capacidad de suscrición a perfiles y/o canales.
• Creación de comunidades y/o canales de acuerdo con perfiles.
• Establecimiento de diferentes relaciones en función del entorno.
• Mejora de comunicaciones para sistemas distribuidos.
• Escalabilidad.
• Control de acceso, elementos y políticas de seguridad.

El arquetipo de Internet Social de las Cosas (SIoT, Social Internet of Things) define cómo las personas acceden y se integran con las cosas, llevando conceptos de Redes Sociales al ámbito del Internet de las Cosas. Además, SIoT resuelve la mayor parte de los problemas cuando se establece una comunicación, concretamente:

• Descubrimiento: cuando se establece una comunicación, en los sistemas tradicionales es necesaria la intervención de un agente intermediario. Sin embargo, SIoT presenta mecanismos de autodescubrimiento de dispositivos.
• Direccionamiento: los dispositivos en una red privada suelen estar asignados a una dirección estática o, en caso contrario, a una dirección dinámica. En ambos casos, se entorpece el proceso de ruteado. En el SIoT, la identificación de los usuarios está asignada en la Red Social y de esta forma la plataforma gestiona fácilmente el proceso de ruteado.
• Bidireccionalidad en la comunicación: normalmente el problema de direccionar correctamente los dispositivos obstaculiza la comunicación en dos sentidos. El SIoT da solución a dicha problemática asegurando la comunicación.

Al mismo tiempo, SIoT permite la publicación de mensajes sin la necesidad de descubrir los dispositivos, simplemente utilizando círculos o comunidades de confianza, tras el previo filtro de seguridad y control de acceso definido en dichas comunidades. Así, se establece un nivel de confianza que potencia el grado de interacción entre los objetos clasificados como “amigos”, es decir, es posible asociarlos mediante algún tipo de relación dentro de la red. Los objetos pueden establecer relaciones sociales sobre la base del perfil del objeto, actividades e intereses (aplicaciones implementadas en el objeto y servicios que ofrece). Estas relaciones se pueden clasificar por los eventos que desencadenan su establecimiento [9]:

• Una relación de “co-ubicación” entre los objetos que se utilizan siempre en el mismo lugar.
• Una relación de “co-trabajo” cuando los elementos colaboran para proporcionar una aplicación común de IoT.
• Una relación «parental” relacionada con los objetos pertenecientes al mismo lote de producción.
• Una relación «social» cuando los objetos entran en contacto, de forma esporádica o continua, debido a que sus propietarios tienen contacto unos con otros durante sus vidas.
• Una relación de “co-propiedad” entre los objetos heterogéneos que pertenecen a un usuario.

Igualmente, como otra capacidad añadida, se pueden reutilizar los modelos diseñados para estudiar las redes sociales para abordar los problemas asociados al IoT, relacionados principalmente con la gestión de extensas redes de objetos interconectados. En este contexto a continuación se presenta la concepción de una metodología basada en SIoT para un Sistema de Control de Subestaciones Industrial.

La RTU como representante del IoT en la subestación

La RTU (Remote Terminal Unit) es un dispositivo electrónico controlado por microprocesador que conecta objetos en el mundo físico a un sistema de control distribuido o SCADA mediante la transmisión de datos de telemetría al sistema, y mediante el uso de mensajes del supervisor. La RTU es el sistema embebido predominante en la Subestación eléctrica y el que en último término comunica con el SCADA del Centro de Control. Por tanto, es el claro representante de las “cosas” en la aplicación del concepto de IoT al ámbito de la Subestación eléctrica.

En este contexto, es necesario tener en cuenta los actores humanos que interactúan con la Subestación eléctrica. Éstos presentan distintos perfiles y roles en función de la situación en la red, funcionalidad y las características específicas de la Subestación con la que deben interactuar, además de su propia función. Así, entre los actores y roles para la gestión y el mantenimiento de Subestaciones eléctricas destacan los siguientes: Gerente de operaciones de la red; Encargado del centro de control; Operario del centro de control (técnico SCADA); Jefe de mantenimiento, técnico superior; Técnico de mantenimiento. Otros actores que también pueden intervenir en una Subestación eléctrica pueden ser: Ingeniero/ técnico especialista e ingeniero/técnico de aplicación; Técnico de calidad; Responsable de comunicaciones y responsable de seguridad; Ingeniero/técnico de comunicaciones e ingeniero/técnico de simulación; Personal de retén; Encargado de limpieza, de ampliación/adecuación, de desherbado, de desratización, de mantenimiento manual.

Por tanto, nos encontramos ante un escenario en donde primero se aplica el concepto de IoT al Sistema de Automatización de Subestaciones, donde la RTU ejerce como el representante de las “cosas” del mundo del IoT, segundo se listan los principales roles y funciones de los humanos que interactúan con la Subestación, y finalmente se aplica al conjunto el concepto de SIoT, a través de las Redes Sociales como se desarrolla en el siguiente apartado.

Prueba de concepto

Ante el escenario presentado, la aproximación propuesta para probar el concepto de un nuevo modelo de interacción entre la RTU y el usuario de Subestación se basa en el uso de las Redes Sociales como habilitadores tecnológicos. Este entorno permite el establecimiento de jerarquías entre los dispositivos de acuerdo con los perfiles, y proporciona comunicación bidireccional en un lenguaje natural con los usuarios. Para dicha prueba de concepto, la RTU podrá actuar como Front-end (concentrador de datos) y actuar a nivel de campo como unidad de adquisición en un nivel jerárquico inferior.

Desde el punto de vista del usuario, habrá usuarios profesionales (por ejemplo, responsables de la gestión, operación, mantenimiento y seguridad de la Subestación) y usuarios no profesionales, interesados en ciertos datos genéricos y rendimiento de las Subestaciones eléctricas. En este caso, el uso del paradigma SIoT ofrece la posibilidad de proporcionar a los usuarios no profesionales información general y no sensible.

Una vez resuelta la viabilidad de las comunicaciones a través de las Redes Sociales, el siguiente paso que se plantea es profundizar sobre el valor añadido que aporta comunicarse en lenguaje natural entre RTUs en Redes Sociales. Dicho valor añadido surge como complemento a las comunicaciones industriales clásicas, ya que las RTUs continúan realizando sus misiones en la Subestación, comunicando con otras RTUs y el SCADA por protocolos industriales como IEC101, IEC104, DNP3 o Modbus.

Así pues, la investigación se articula en torno a las RTUs que siguen funcionando como se espera, que a su vez están dotadas de la capacidad de comunicarse en Redes Sociales y que interactúan entre ellas y con el usuario humano a través de las mismas. A continuación, se representa este tipo de RTUs en el que conviven lo que podemos denominar la parte “RTU clásica” y la parte “RTU SIoT”, y en el que existe un sistema de comunicación entre ambas partes.

Como se puede observar en la figura anterior, la RTU clásica posee un sistema operativo Linux sobre el que básicamente se encuentra una base de datos en tiempo real, el software para la implementación de las comunicaciones por protocolos industriales y el software dedicado a la adquisición de entradas y salidas. Sobre el mismo sistema operativo y gracias a una máquina virtual Java, se implementa la nueva estructura para la RTU SIoT, con las aplicaciones correspondientes de las Redes Sociales.

Así pues, dotando a varias RTUs de la capacidad SIoT y utilizando Redes Sociales, las RTUs son capaces de dialogar con el usuario humano y entre ellas. La posibilidad de dialogar en lenguaje natural entre RTUs en un mismo canal en el que se encuentre el usuario humano permite al humano conocer el estado de los dispositivos de Subestación, y lo que es mejor aún, le permite detectar incidencias sin necesidad de utilizar un sistema experto, simplemente siguiendo conversaciones entre RTUs. Así pues, el potencial valor añadido de la comunicación en lenguaje natural entre RTUs se demuestra con distintos casos de uso en diferentes ámbitos de aplicación como, por ejemplo, mantenimiento, seguridad, depuración de fallos e incluso operación. Seguidamente se ilustra un caso de uso.

Caso de Uso de Seguridad

Se plantean conversaciones en las que RTUs ponen de manifiesto un ataque en el grupo de Redes Sociales. Es necesario comentar que, en este ámbito, existen sistemas de gestión de eventos e información de seguridad (SIEM, Security Information and Event Management) que recolectan datos de la infraestructura a proteger, los analizan y correlacionan generando las correspondientes alertas de seguridad. La gran potencia de los SIEM se encuentra en que son capaces de tener en cuenta eventos que, por su naturaleza, no representan en principio una amenaza de seguridad o que, analizados aisladamente, no presentan indicios de ser maliciosos.

El escenario se presenta de tal forma que la seguridad de la Subestación está siendo comprometida por un grupo de piratas informáticos, que lanzan dosificadamente ataques a una Subestación eléctrica. Para dichos ataques los piratas utilizarían vectores de ataque que solo se manifiestan a través de eventos que, analizados aisladamente, carecen de relativa importancia. Así pues, la detección de este tipo de ataques solo sería posible si se encuentran correlaciones entre varios de los eventos después de ser analizados por un experto o un SIEM, los cuales podrían reaccionar generando una alarma de seguridad después de haber encontrado dichas correlaciones entre eventos. El escenario se compone de una subestación que consta de RTUs que tienen un canal especifico de seguridad en la Red Social de la Subestación en el que se encuentra el Jefe de Seguridad y de piratas informáticos lanzando ataques.

Aunque pudiera parecer sencillo, la detección de un ataque de estas características puede resultar muy complejo. Este tipo de conversación alerta sobre una situación crítica, cuya detección temprana puede evitar enormes problemas. Además, personal que no necesita estar altamente cualificado en seguridad puede detectar un ataque. Esto contrasta con la complejidad y el importante coste económico de los SIEM, así como la necesidad de personal experto en seguridad que estos sistemas requieren.

Así pues, las conversaciones entre RTUs en lenguaje natural, siendo un complemento a la infraestructura de control existente, añaden valor de las siguientes formas:

• Ofrecen las Redes Sociales y por tanto los Smarphones y Tablets como nueva interfaz de interacción con el Sistema de Automatización de Subestación frente a los SCADA.
• Acerca a los usuarios menos cualificados información de lo que está sucediendo en los dispositivos de Subestación, al no necesitar conocer, por ejemplo, los protocolos industriales o SCADA.
• El acceso a la información deja de ser solo local en la Subestación o centralizado en el SCADA para pasar a estar en los Smartphones del personal.
• La información se puede segmentar por canales en función de cada necesidad concreta.

Conclusiones

Se ha presentado un nuevo enfoque para la comunicación con las Subestaciones a través de las RTUs aplicando el paradigma de SIoT, que ofrece un nivel adicional de abstracción entre dispositivos y usuarios permitiendo la comunicación de los humanos con los dispositivos en lenguaje natural.

La prueba de concepto presentada demuestra el potencial y las ventajas de la aplicación de SIoT al sector industrial, como es el caso del Sistema de Automatización de Subestación. El acceso a la información instantáneamente y de forma segmentada por parte del personal adecuado directamente en sus Smarphones es, un importante valor añadido y complemento a los actuales sistemas.

Además, el que la información se presente en lenguaje natural supone la posibilidad de utilizar personal de menor cualificación, lo que representa otra ventaja para las empresas que operan en el sector eléctrico, al no tener que cualificar personal en “complicados” protocolos de comunicaciones industriales y sistemas SCADA entre otros.

Por último, remarcar la utilización de inteligencia artificial para que los dispositivos puedan, por un lado, desarrollar conversaciones más naturales y, por otro lado, reaccionar al entorno y sacar conclusiones de lo que se esté comentando en las conversaciones.

Referencias

[1] Perera, C. H. Liu, S. Jayawardena, and M. Chen, «A Survey on Internet of Things From Industrial Market Perspective,» IEEE Access, vol. 2, 2014, pp. 1660–1679.
[2] «Industrial Internet of Things: Unleashing the Potential of Connected Products and Services, World Economic Forum, Geneve, SW, 2015,» [En línea]
[3] «Connecting with the Industrial Internet of Things (IIoT), Moor Insights & Strategy, Texas, USA 2013.,» [En línea].
[4] Kumar Nunna, S. Doolla, «Multiagent-Based Distributed-Energy-Resource Management for Intelligent Microgrids,» IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol.60, no.4, 2013, pp.1678.
[5] A. M. Mzahm, M. S. Ahmad, A.Y.C. Tang, «Enhancing the Internet of Things (IoT) via the Concept of Agent of Things (AoT),» Journal of Network and Innovative Computing, vol. 2, 2014, pp. 101-110.
[6] «Behaviorally Segmenting the Internet of Things (IoT), Moor Insights & Strategy, Texas, USA 2013,» [En línea].
[7] Roberto Girau, Michele Nitti, Luigi Atzori, «Implementation of an Experimental Platform for the Social Internet of Things,» Innovative Mobile and Internet Services in Ubiquitous Computing (IMIS), 2013 Seventh International Conference on.
[8] Victoria Beltran; Antonio M. Ortiz; Dina Hussein; Noel Crespi, «A semantic service creation platform for Social IoT,» Internet of Things (WF-IoT), 2014 IEEE World Forum on.
[9] Luigi Atzori, Antonio Iera and Giacomo Morabito, «Social Internet of Things: Turning Smart Objects into Social Objects to Boost the IoT,» November 11, 2014. [En línea]