IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 123

en mi opinión

Le Xie

tecnología de los datos
la nueva norma

E

ESTABA SENTADO EN EL PRIMER
Taller de "Big Data" en Servicios Públicos del IEEE, llevado a cabo en San
Antonio en septiembre de 2017. Fue
justo después de que el histórico huracán Harvey devastara Texas. Valentine
Emesih, vicepresidente de operaciones
de mercado y de redes de la división
energética de CenterPoint Energy, habló sobre pintar la capa de datos de
interrupciones en tiempo real en los
sistemas de información geográfica
(GIS, por sus siglas en inglés) para que
los clientes sean conscientes de cómo
progresa la restauración de la potencia.
Aunque el huracán fue muy grave, "big
data" ofreció un destello de optimismo
y esperanza para la recuperación posterior a la emergencia. No podía evitar
pensar acerca del potencial del "big
data" y del análisis para transformar la
industria de la potencia.
En la actualidad, hay dos categorías
principales de expertos en servicios públicos y operadores de sistema: la gente de TI (tecnología de la información)
y la de TO (tecnología operacional).
Mientras escuchaba las conferencias,
seguía pensando que, en el futuro, el
tercer pilar de la industria de la potencia serían muy probablemente los expertos en "TD" (tecnología de datos y
análisis) como la "nueva norma".
Dada la naturaleza crítica de la infraestructura de la potencia eléctrica,
las tecnologías avanzadas de detección,
Identificador de Objeto Digital 10.1109/MPE.2018.2793479
Fecha de publicación: 18 de abril de 2018

mayo/junio 2018

comunicación y cómputos siempre se
han acoplado estrechamente con el desarrollo de la red. En la última década,
aproximadamente, gracias a las iniciativas de redes inteligentes alrededor del
mundo, se han desplegado mil millones
de los dólares en tecnologías de la información y de la comunicación. Estas
generan una gran cantidad de datos en
diversas escalas temporales.
La industria ha comenzado a sacar
ventaja de estos datos emergentes al
abordar varios problemas a través de un
enfoque impulsado por datos. Además
de la visualización de datos mediante
GIS hay muchas otras aplicaciones. Por
ejemplo, ¿cómo se pueden utilizar los
datos de medidores inteligentes para
calibrar mejor las pérdidas no técnicas?
¿Cómo se pueden emplear los modelos
y mediciones del sistema de distribución
para calibrar parámetros en equipos tales como los transductores? ¿Cómo se
podrían consolidar varios eventos en un
marco de modelado de datos integrado?
¿Cómo se pueden modelar y rastrear los
cambios eléctricos a nivel del usuario
final y al mismo tiempo mantener los
complejos modelos fáciles de manejar
a nivel de transmisión? Los casos adicionales de uso incluyen la predicción
de daños por tormenta, la evaluación de
riesgos elevados del alimentador y muchos otros. Como ingeniero de potencia,
esto brinda numerosas posibilidades
nuevas de solucionar grandes problemas
con un inmenso impacto social.
Desde el punto de vista de la investigación, la integración de datos

provenientes de sensores desplegados
de forma masiva con modelos físicos
subyacentes, los cálculos informáticos,
y las operaciones humanas proporciona
una gran oportunidad para la comunidad de análisis de sistemas de potencia.
En el centro de este cambio estructural
sin precedentes yace el desafío científico de modelar y operar el sistema de
potencia eléctrica, cada vez más complejo. El rendimiento técnico y la oferta
de valor económico de los recursos distribuidos se podrían alinear en mercados de electricidad reestructurados. La
ciencia de vanguardia de los datos se
puede integrar con sistemas de potencia dinámicos en tiempo real y ofrecer
transmisión continua de análisis para
la operación y planificación de la red
de potencia subyacente. La transmisión continua de datos del sincrofasor
se puede utilizar para el monitoreo en
línea de las anomalías del sistema, e incluso proporcionar clasificaciones de la
causa principal de los eventos del sistema para fines predictivos y preventivos
de control. De manera similar, en una
escala temporal diferente, el comportamiento de los consumidores conforme
a los precios en tiempo real se puede
obtener y analizar a través de una lente
dinámica de los sistemas. Un estudio
reciente sugiere que el comportamiento
podría no ser del todo lineal con relación a los precios, debido al patrón de
precios obtenido con anterioridad.

(continúa en la pág. 118)
ieee power & energy magazine

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Table of Contents for the Digital Edition of IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018

Contenidos
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - Cover3
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - Cover4
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