Comunicación presentada al III Congreso Smart Grids:
Autores
- Mariano Gaudó, Responsable Infraestructura de Red Digital, Unión Fenosa Distribución
- Fernando Salazar, Planificación de Expansión, Unión Fenosa Distribución
- Mariano Miguélez, Diseño y Normalización de Red Digital, Unión Fenosa Distribución
- Eutimio Sánchez, Director Proyectos Redes Inteligentes y Almacenamiento, TECNALIA Research & Innovation
- José Ignacio Moreno, Profesor Titular, Universidad Carlos III de Madrid
- Hortensia Amarís, Profesora Titular, Universidad Carlos III de Madrid
- Gregorio López, Investigador, Universidad Carlos III de Madrid
- Alberto González, Director Comercial, Telecontrol STM
- Cristina Martínez, Directora Ingeniería de Aplicación, ZIV Metering Solutions
- José Manuel Rodríguez, Director I+D, ORBIS TECNOLOGÍA ELÉCTRICA
- David Domínguez, Consultor Senior, NEORIS
Resumen
Las Smart Grids introducen grandes retos en las redes de media y baja tensión, como la Generación Distribuida, el Vehículo Eléctrico o la gestión de la demanda. El objetivo del proyecto OSIRIS, financiado por MINECO dentro del programa Retos de Colaboración 2014-2016, es dar lugar a una nueva solución tecnológica que permita afrontar dichos retos con garantías, manteniendo el liderazgo de las redes de distribución españolas en cuanto a calidad de suministro se refiere. Este artículo presenta los principales resultados obtenidos en el proyecto, cubriendo aspectos tan importantes como el diagnóstico de redes de baja tensión, el análisis y simulación de redes de comunicaciones, el análisis y tipificación de incidencias, la mejora de la calidad y el análisis de pérdidas, o la normalización y el desarrollo de nuevo equipamiento.
Palabras clave
AMI, Big Data, Calidad, Cloud Computing, Normalización, OSS, PLC, Ruido, Simulación, Smart Grid
Introducción
Las Smart Grids introducen grandes retos en las redes de BT (Baja Tensión) y MT (Media Tensión), como la penetración de Generación Distribuida basada en renovables y del Vehículo Eléctrico o la gestión activa de la demanda. El proyecto OSIRIS pretende dar lugar a una nueva solución tecnológica que permita afrontar dichos retos con garantías, manteniendo el liderazgo internacional de las redes de distribución españolas en cuanto a calidad de suministro se refiere.
El proyecto OSIRIS ha sido financiado por MINECO dentro del programa Retos de Colaboración 2014-2016, por lo que termina a finales del año en curso. El objetivo de este artículo es dar una visión global del trabajo realizado, los objetivos alcanzados y los resultados obtenidos en el proyecto, proporcionando punteros donde pueda extenderse dicha información. Por lo tanto, el resto del artículo se estructura en dos grandes bloques. En primer lugar, se resume el trabajo realizado, organizado en base a las principales líneas de I+D acometidas en el proyecto. Para finalizar, se destacan los principales logros y resultados alcanzados en el proyecto, así como su contribución al estado del arte.
El Proyecto OSIRIS en una cáscara de nuez
Diagnóstico de redes de BT
Los principales objetivos alcanzados en el marco del proyecto OSIRIS en relación con el diagnóstico de redes de BT pueden estructurarse en 3 grandes bloques. En primer lugar, se ha documentado una biblioteca de ruidos que afectan a comunicaciones PRIME (PoweRline Intelligent Metering Evolution), incluyendo ruidos reales, producidos en el LINTER (Laboratorio de Integración de Redes de Unión Fenosa Distribución) (SC205A/Sec0339/R, 2013), y normativos (EN 50065-1, 2011), (IEC CISPR15:2013, 2013), (IEC TS 62578, 2012). En segundo lugar, se ha desarrollado y puesto en marcha un entorno de laboratorio para producción y evaluación del efecto de señales ruidosas en redes de comunicaciones PRIME. La Figura 1 muestra dicho laboratorio y sus principales componentes. En tercer y último lugar, se ha desarrollado un algoritmo de estimación del estado de operatividad de la red de BT partiendo de los datos proporcionados por la AMI (Advanced Metering Infrastructure).
Más concretamente, dicho algoritmo toma las siguientes entradas: (1) la identificación del contador del usuario; (2) la base de datos del despliegue AMI que incorpora también estadísticas de comunicaciones concentrador-contador; (3) información georreferenciada de la topología eléctrica de la red de BT; y (4) elementos de la arquitectura AMI (contadores y supervisores de BT) mínimos seleccionados con criterios estadísticos (p.ej., nº vs. certidumbre). Como resultado, el algoritmo informa del área sin suministro, proporcionando la siguiente granularidad: contador detonante de la incidencia, fase dentro de la acometida, acometida en su conjunto, acometidas “aguas abajo”, acometidas “aguas arriba”, fase de la línea, o la línea en su conjunto.
Actualmente el algoritmo desarrollado se ha ejecutado de forma simulada y sin automatizarlo de forma integrada con los sistemas de Unión Fenosa Distribución. Dichas simulaciones han consistido en fallo en acometida completa y en contador monofásico individual para acometida con gran número de usuarios, obteniéndose resultados satisfactorios en ambos casos.
Herramientas de análisis y simulación de redes de comunicaciones
Otra de las principales líneas de investigación del proyecto OSIRIS se ha centrado en el desarrollo de herramientas punteras para análisis y simulación de redes de comunicaciones para Smart Grids (Seijo et al., 2016). Más concretamente, se ha desarrollado una herramienta de análisis y una de simulación para redes PRIME y una herramienta de simulación para celdas MV-BPL. (Medium Voltage – Broadband over Power Line).
La herramienta web de análisis de redes PRIME PRIME Analytics pretende asistir a las distribuidoras eléctricas en el proceso de resolución de incidencias de comunicaciones en redes PRIME operativas. Tomando como entrada una serie de ficheros proporcionados por el concentrador, como informes de topología estándar (S11), ficheros de eventos de topología y ficheros con trazas de tráfico, PRIME Analytics proporciona una serie de gráficas que permiten realizar un análisis forense de una red PRIME con problemas de comunicaciones, identificando cuándo y dónde se producen dichos problemas.
Para la herramienta de simulación de redes PRIME se ha extendido la funcionalidad de SimPRIME (Matanza, 2013) y se ha desarrollado una interfaz web para la ejecución de simulaciones y la visualización de sus resultados. A través de dicha interfaz web pueden ejecutarse simulaciones en base a una topología lógica y unas probabilidades de error fijas o en base a la topología física de una red de distribución real especificada en formato Shapefile, lo que permite evaluar tanto el rendimiento de una red PRIME en un escenario hipotético como el funcionamiento de una red PRIME real, respectivamente. Por último, se ha desarrollado una aplicación web basada en Python (SimBPL) que permite configurar los principales parámetros técnicos que afectan a las comunicaciones en celdas MV-BPL y obtener medidas estadísticas del retardo de ida y vuelta de todos los nodos de una celda a la pasarela. Estas herramientas han sido y están siendo validadas con datos procedentes de redes reales y están disponibles junto con sus correspondientes vídeos demostrativos a través de la siguiente URL: http://panal.it.uc3m.es/.
Análisis y tipificación de incidencias
Para alcanzar los ambiciosos objetivos establecidos en el proyecto OSIRIS relativos al análisis y tipificación de incidencias, el desarrollo realizado en este ámbito se ha divido en 3 grandes bloques inter-relacionados: (1) segmentación de incidencias masivas; (2) priorización y aprendizaje; y (3) correlación de efectos en cascada.
En cuanto a la segmentación de incidencias masivas, para una correcta discriminación de los posibles orígenes de las incidencias, se ha tenido en cuenta cada uno de los elementos intervinientes en toda la cadena de comunicaciones entre el sistema de información y los contadores inteligentes (alimentación en CT, concentradores, routers y red de comunicaciones). Siguiendo la premisa de “Síntoma – Diagnóstico – Solución”, se han identificado los puntos de control o datos de consulta para examinar el diagnóstico de las incidencias. Por último, con el fin de conseguir viabilidad en el tratamiento masivo de datos, se han agrupado las incidencias en función de los síntomas.
En cuanto a la etapa de priorización y aprendizaje, para posibilitar el tratamiento de los grandes volúmenes de información previstos, la herramienta software desarrollada se basa en la plataforma de Big Data Hadoop y está desplegada en la plataforma de cloud computing Microsoft Azure. Esta herramienta permite acceder simultáneamente a diferentes usuarios, cada uno con diferentes roles, para actualizar la información, ejecutar las métricas y algoritmos implementados, y consultar los resultados finales. Estos resultados se presentan en forma de tablas, gráficos y mapas de calor y permiten identificar los dispositivos que producen o sufren las incidencias, detectar ubicaciones con más porcentaje de incidencias, así como conocer los diferentes elementos definidos para el análisis de las mismas.
Finalmente, las variables gestionadas para los efectos en cascada son: (1) fabricantes de routers y concentradores; (2) modelos de routers y concentradores y (3) versiones firmware de ambos. Mediante la elección de cada una de estas variables, se pueden detectar los elementos afectados “aguas abajo” así como dimensionar la envergadura de la incidencia.
Calidad y pérdidas
Según la IEA (International Energy Agency), el objetivo de la Smart Grid es proporcionar un suministro eléctrico económicamente eficiente, sostenible, seguro y con bajas pérdidas y elevados niveles de calidad, lo que justifica que una de las principales líneas de trabajo del proyecto OSIRIS se haya centrado en el desarrollo de metodologías y procedimientos que sirvan de base para el análisis de pérdidas técnicas y, sobre todo, no técnicas, así como en algoritmos para detectar puntos de la red con problemas en la calidad del suministro.
Dentro de la línea relacionada con pérdidas técnicas y no técnicas, en primer lugar, se han analizado diferentes métodos para la asignación correcta de acometidas: (1) métodos probabilísticos para determinar el modelo de conectividad en redes de distribución radiales, basándose en la medida síncrona de la potencia activa consumida en cada cliente y en cada una de las salidas del transformador; (2) obtención del árbol de conectividad en redes monofásicas a partir de las medidas de sincrofasores; (3) identificación de la conectividad de cada abonado con la salida del transformador de distribución correspondiente, mediante inyección de señales PLC en el CT y algoritmos que identifican la fase a la que están conectados los clientes de una red mediante correlación cruzada de las series temporales de tensión medidas en cada uno de los clientes y en cada una de las salidas del transformador.
Asimismo, se ha desarrollado una metodología para cálculo de pérdidas técnicas en las redes de BT desde el sistema de telegestión. Para ello, ha sido necesario realizar los siguientes algoritmos y modelado de datos: (1) algoritmo de balance de cargas en redes de distribución; (2) algoritmo de cálculo de pérdidas técnicas; (3) algoritmo de estimación del consumo sin lectura disponible; y (4) modelado de la red de datos según la norma IEC61850. También se ha realizado un análisis estadístico para extrapolación de pérdidas basado en la estimación de las pérdidas técnicas mediante técnicas estocásticas. Para ello se ha realizado la caracterización de la demanda como un proceso estocástico consistente en generar un número elevado de escenarios de carga. Por último, se han definido indicadores de seguimiento para valorar la mejora de calidad, no tanto de suministro, pero sí de respuesta ante incidencias, dentro del fin último del proyecto de conseguir la mayor observabilidad de la red de BT y MT.
Aplicaciones avanzadas de supervisión
Dentro de lo que en el proyecto OSIRIS se ha venido a denominar aplicaciones avanzadas de supervisión, se enmarca principalmente el trabajo relacionado con lo que tradicionalmente se conoce en sistemas de telecomunicaciones como OSS (Operations Support Systems), que permiten el inventariado y configuración de equipos de comunicaciones, la provisión de servicios o la gestión de fallos en los mismos.En esta línea de trabajo, en primer lugar, se ha desarrollado un sistema de detección de dispositivos capaz de determinar la disponibilidad de todos los contadores inteligentes desplegados en la red, así como de los router que los gestionan. Este sistema se encuentra actualmente en fase de pruebas, habiéndose obtenido resultados favorables en la detección de dispositivos y la obtención de sus características en redes Smart Grid remotas.
En segundo lugar, se ha desarrollado la primera fase de un sistema de gestión, correlación y enriquecimiento de los eventos de dispositivos y alarmas, capaz de detectar comportamientos anómalos en dispositivos a fin de que se puedan abordar las acciones necesarias para el restablecimiento de los mismos, especialmente en lo referido a detección de fallos en un dispositivo específico, detección de manipulación de dispositivos y detección de incidencias genéricas.
Por último, se ha desarrollado la primera fase de un OSS centralizado que incluye 3 módulos funcionales principales: (1) gestión de inventario; (2) gestión de incidencias; y (3) módulo de reporting. El módulo de gestión de inventario contempla todos los dispositivos presentes en la red, en qué coordenadas de geolocalización se encuentran, fabricante, modelo, número de serie y versión de firmware instalada (con posibilidad de actualización remota), así como número de tarjetas SIM (Subscriber Identity Module) de las que dispone. El módulo de gestión de incidencias permite la apertura de ticket automáticos (para incidencias generadas por el sistema de alarmas) y manuales y la gestión del ciclo de vida de las mismas. El módulo de reporting genera gráficas de actividad de los dispositivos que pueden ser filtradas por distintos criterios, como consumo, proveedor de SIM, datos enviados y recibidos, alarmas generadas, etc.
Normalización y nuevas soluciones
Por último, el proyecto OSIRIS también ha abordado un campo tan relevante en las Smart Grids como la normalización y el desarrollo de equipamiento que se adecúe a los nuevos requisitos y necesidades que presentan las redes de distribución de última generación. El trabajo llevado a cabo en este ámbito puede clasificarse en 3 líneas de actuación: (1) mitigación de los efectos del ruido; (2) detección de isla para escenarios con Generación Distribuida; y (3) mejora de equipos móviles de medida y análisis de red.
En cuanto al trabajo relacionado con la mitigación de los efectos del ruido, en primer lugar, se ha realizado una caracterización del ruido encontrado en la red de BT y se ha desarrollado un software de simulación en Matlab para calcular los parámetros que caracterizan dichas señales reales de ruido. Este software calcula y muestra las señales resultantes de dicha caracterización para poder evaluar la calidad de la parametrización realizada y concluir el método de caracterización a incluir en el software del contador. La caracterización se puede realizar empleando 3 métodos distintos: (1) detección de máximos; (2) percentiles y ancho de banda fijo; y (3) percentiles y ancho de banda dinámico.
Asimismo, se han establecido los requisitos técnicos y funcionales para un filtro PLC a instalar en los contadores inteligentes PRIME en aquellos casos que sea necesario. En base a dichos requisitos, se ha desarrollado un filtro programable para probar en todos los escenarios posibles (escenarios de ruido, tipo de contador, distancias, etc.) y concluir cual es la configuración óptima a normalizar. En cuanto a los métodos de detección de isla, se ha realizado un análisis del estado del arte (Teoh & Tan, 2011), (Bower & Ropp, 2002) y se han incorporado algunos de los métodos analizados (métodos pasivos) en el contador inteligente, aprovechando las capacidades que éste tiene actualmente y sin añadir coste al equipo, es decir, actuando únicamente sobre el firmware del contador. Concretamente, los métodos añadidos han sido: (1) detección de parámetros de red fuera de límites; (2) detección de salto de fase en tensión (PJD); (3) detección de salto en frecuencia (ROCOF); y (4) medida de calidad y presencia de señal PRIME.
En cuanto a la mejora de equipos móviles de medida y análisis de red, se ha desarrollado, como evolución del actual supervisor de baja tensión desplegado actualmente por Gas Natural Fenosa dentro del plan de sustitución de contadores, un equipo móvil, compacto y de bajo coste, con comunicaciones PRIME y 3G, cuya función es la monitorización y supervisión eléctrica de la BT con medida directa de tensión e indirecta de intensidad mediante coil Rogowski (UNE-EN 50470-3, 2007), (UNE-EN 62053-23, 2003). Se han realizado ensayos satisfactorios con este equipo en el Instituto Tecnológico de la Energía, donde se comprobó la viabilidad de medida directa de altas corrientes con precisión (1000 A). Además, se han realizado pruebas de campo para comprobar la viabilidad del dispositivo para asistir a acotar, localizar e identificar el origen de incidencias relativas a la calidad de suministro y a las pérdidas.
Conclusiones
Este artículo presenta resumidamente los principales logros alcanzados en el proyecto OSIRIS, que acomete los principales retos tecnológicos y temas candentes de investigación de las redes de distribución eléctricas de las Smart Grids. Como queda claro a lo largo del artículo, dichos retos y temas candentes de investigación pueden agruparse en 3 grandes categorías: (1) calidad de suministro; (2) efecto del ruido en redes basadas en PLC, y (3) importancia de las TIC (Tecnologías de la Información y Comunicaciones). Y el proyecto OSIRIS realiza contribuciones al estado del arte en todas ellas. En cuanto a calidad de suministro se refiere, se ha desarrollado un algoritmo de estimación de estado de operatividad de la red de BT, se han analizado diferentes métodos para la asignación correcta de acometidas, se ha implementado una metodología para el cálculo de pérdidas técnicas, se ha realizado un análisis estadístico para la extrapolación de pérdidas, se han incorporado métodos de detección de isla en contadores y se ha desarrollado un equipo móvil y de bajo coste para medida y análisis de red.
Por otra parte, el ruido representa sin lugar a dudas el principal problema en redes PLC. En este sentido, se ha trabajo por un lado en la caracterización del ruido presente en este tipo de redes (biblioteca y software de caracterización utilizado para determinar el algoritmo a incorporar en los contadores). Asimismo, el laboratorio para generación y evaluación de ruido representa un recurso muy valioso para avanzar en esta área, permitiendo aprender de la experiencia de realizar pruebas en un entorno controlado. PRIME Analytics también puede permitir determinar fuentes ruidosas mediante el análisis forense de “evidencias” relativas a la evolución topológica y al tráfico cursado por estas redes. Y, por último, en el proyecto también se ha abordado una alternativa que podría solucionar en gran medida estos problemas, aunque también presenta sus inconvenientes: incorporar un filtro PLC en el contador.
El proyecto OSIRIS también ilustra la importancia de las TIC en las Smart Grids. Por un lado, las herramientas de análisis y simulación pueden acelerar la solución de problemas en redes operativas y asistir a las distribuidoras en nuevos despliegues, reduciendo costes de operación y despliegue y mejorando la calidad del servicio. La plataforma software desarrollada para el análisis y tipificación de incidencias ilustra la importancia de tecnologías punteras como Big Data y cloud computing para poder procesar los ingentes volúmenes de información que este tipo de infraestructuras generan en períodos de tiempo manejables. Por último, el desarrollo de OSS acometido en el proyecto pone de manifiesto la penetración y relevancia de las redes de comunicaciones en las infraestructuras de distribución eléctrica.
Agradecimientos
Este trabajo ha sido parcialmente financiado por el Ministerio de Economía y Competitividad a través del Programa Estatal de I+D+i Orientado a los Retos de la Sociedad dentro del proyecto OSIRIS (RTC-2014-1556-3). En la elaboración de esta comunicación también han participado: José Luis Vallejo y Fernando Martín (Unión Fenosa Distribución), Jon Anduaga e Ibon Arechalde (TECNALIA Research & Innovation), José Ángel Velasco, Miguel Seijo y Mario Sanz (UC3M), Óscar Martínez y Víctor Vecín (Telecontrol STM S.L.), Sergio Santos (ZIV Metering Solutions), Raul Calvarro (ORBIS), y Salvador Gallego y Raúl Vázquez (NEORIS).
Referencias
- Bower, W. & Ropp, M., “Evaluation of Islanding Detection Methods for Utililty-interactive Inverters in Photovoltaic Systems”. SANDIA REPORT, 2002.
- EN 50065-1. “Signaling on low-voltage electrical installations in the frequency range 3 kHz to 148,5 kHz – Part 1: General requirements, frequency bands and electromagnetic disturbances”. 2011.
- IEC CISPR15:2013. “Limits and methods of measurement of radio disturbance characteristics of Electrical lighting and similar equipment”. 2013.
- IEC TS 62578 Ed. 2 (22/199/CD, CISPR/B/536/DC). “Power electronics systems and equipment – Technical. Specification: Operation conditions and characteristics of active infeed converter applications including recommendations for emission limits below 150 kHz”. 2012.
- Matanza, J.,“Improvements in the PLC systems for Smart Grids environments”, October 2013.
- SC205A/Sec0339/R. “Study Report on Electromagnetic Interference between electrical equipment/Systems in the frequency range below 150kHz Ed.2”. 2013.
- Seijo, M., López, G., Matanza, J., Moreno, J.I., “Planning and Performance Challenges in Power Line Communications Networks for Smart Grids”, International Journal of Distributed Sensor Networks, 2016.
- Teoh, W. Y. & Tan, C. W., “An Overview of Islanding Detection Methods in Photovoltaic Systems”, World Academy of Science, Engineering and Technology, Vol. 5, No. 10, 2011.
- UNE-EN 50470-3. “Equipos de medida de la energía eléctrica (c.a). Parte 3: Requisitos particulares. Contadores estáticos de energía activa (índices de clasificación A, B y C)”. 2007.
- UNE-EN 62053-23. “Equipos de medida de la energía eléctrica (c.a.). Requisitos particulares. Parte 23: Contadores estáticos de energía reactiva (clases 2 y 3)”. 2003.