IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 37

La aplicación de detección de fallas incipientes,
junto con una comunicación cercana a tiempo real,
permitirá acciones correctivas oportunas.

y visualización avanzada de datos. así como la potencia
computacional crece y se distribuye potencialmente hasta el
límite de la red, el campo de análisis se expandirá y permitirá que se desarrolle la red de distribución de energía
modernizada.
la primera y más importante aplicación de Bda en el
contexto de este artículo es el diagnóstico y el pronóstico
basados en datos de μPMu de forma automatizada mediante
la inteligencia de las máquinas, en lugar de caso por caso o
incluso manualmente, como es la norma en este campo en la
actualidad. Es decir, recuerde del Ejemplo 3 que filtrar los
eventos transitorios de tensión causados en el nivel de transmisión es una tarea crítica que debe realizarse con continuidad para permitir un enfoque en eventos que pueden indicar
cualquier anomalía potencial en términos de equipos de red
y cargas de clientes en el alimentador de distribución de
interés. Por lo tanto, el enfoque de clasificación visual de la
sección "análisis descriptivo" tiene un uso limitado en una
aplicación del mundo real. afortunadamente, se pueden usar
herramientas de análisis estadístico adecuadas para llevar a
cabo dicha clasificación, en gran parte, de forma automática.
como se muestra en el gráfico 6, todos los eventos de
tensión transitoria, por encima de la magnitud nominal del
0.1% durante un día, se correlacionan de forma cruzada
mediante mediciones de tensión sincronizadas en tres fases
de dos alimentadores vecinos. cada punto indica un evento
que fue detectado en al menos un alimentador. la ubicación en el eje y indica el cambio de tensión transitoria que
se detectó en el alimentador 1, mientras que la ubicación en

140

120

120

120

80
60
40
20
0
-1

0
1
Ángulo de fase relativa(°)
(a)

2

100
80
60
40
20
0
236

Frecuencia

100

1,000

140
1,000

140

Frecuencia

Frecuencia

1,000

tador y así llegar a la clave para una verdadera conciencia
situacional en los sistemas de distribución de potencia.
sin embargo, el principal desafío es ir más allá de los
métodos manuales basados en la intuición y la heurística de
los expertos humanos, como los descritos en los ejemplos del
1 al 5. En cambio, es crucial desarrollar la inteligencia necesaria de máquinas para automatizar y ampliar el análisis en
miles de millones de mediciones de las μPMu y terabytes de
datos a diario y en tiempo real. En esta sección, veremos que
el análisis de "big data" (Bda, por sus siglas en inglés) es la
clave para abordar los desafíos al trabajar con mediciones de
las μPMu y, por lo tanto, convertir los datos en información
procesable de forma escalable.
Bda es el proceso de examinar "big data" para descubrir
patrones ocultos, correlaciones desconocidas, preferencias
del cliente, comportamientos poblacionales, fallas incipientes, irregularidades operacionales, entre otras utilidades
basadas en datos. En los sistemas de potencia, los hallazgos de Bda pueden llevar a mitigar las amenazas; prevenir,
predecir o responder mucho más rápido a las fallas; mejorar
la eficiencia; nuevas oportunidades de ingresos y un mejor
servicio al cliente.
Recientemente, se han realizado importantes avances
técnicos dentro del área de Bda en la forma de nuevas técnicas predictivas y de previsiones; herramientas de minería
de datos y aprendizaje automático para mejorar la clasificación, la regresión, la agrupación y la reducción dimensional;
inteligencia artificial para permitir la simulación cognitiva,
los sistemas expertos y la percepción; análisis estadístico

237
238
239
240
Ángulo de fase relativa(°)
(b)

100
80
60
40
20
0
116

117
118
119
120
Ángulo de fase relativa(°)
(c)

gráfico 7. Distribución de diferencia del ángulo de fase relativa entre una carga monofásica y cada una de las tres fases
en la subestación: (a) fase A, (b) fase B y (c) fase C.
mayo/junio 2018

ieee power & energy magazine

37



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

Contenidos
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - Cover1
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - Cover2
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - Contenidos
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 2
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 3
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 4
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 5
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 6
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 7
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 8
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 9
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 10
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 12
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 13
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 14
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 15
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 17
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 18
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 19
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 20
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 21
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 49
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 51
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 101
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 102
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 103
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 121
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 122
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 123
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 124
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - Cover3
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - Cover4
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