Este documento es el resultado de los trabajos realizados en EIDER en el marco de la actividad que tiene por objetivo llevar a cabo la ejecución de las pruebas de concepto de los Casos de Uso definidos en el proyecto, las cuales se realizan a lo largo de todo el proyecto, de forma progresiva e iterativa, para lo que se ha definido un primer prototipo a la finalización de la segunda anualidad y se definirá un prototipo final que se evaluará a la finalización del proyecto. Los Casos de Uso han consistido en: Sensórica virtualizada en líneas eléctricas, Control dinámico de tensión en el Centro de Transformación, Soporte a la tensión de red desde plantas fotovoltaicas, Analítica de datos para gestión de red a partir de datos de los prosumidores y Analítica de datos para gestión energética del prosumidor.

La validación de los desarrollos de virtualización sobre equipos y sistemas de la red eléctrica que se acometen en el proyecto EIDER se lleva a cabo mediante pruebas de concepto ligadas a los distintos casos de uso identificados y ejecutadas en escenarios de pruebas, de laboratorio o de campo, previamente establecidos.

Por otro lado, habida cuenta de la dificultad para llegar a resultados finales concluyentes, durante la anualidad 2025 del proyecto se ha marcado como objetivo la obtención de unos primeros prototipos (de algoritmos y arquitecturas de virtualización). Será ya en la fase final del proyecto, en la anualidad 2026, cuando se obtengan los prototipos finales, prototipos que de nuevo serán validados con nuevas pruebas de validación.

El alcance de este documento entregable es la descripción de las pruebas de concepto realizadas para los distintos casos de uso y la presentación de las principales conclusiones de la ejecución de las mismas.

CdU2. Sensórica virtualizada en las líneas eléctricas. Las pruebas realizadas han permitido 1) validar que una parte relevante del software de estos dispositivos puede ejecutarse en entornos virtuales en PC mediante gemelos virtuales, desacoplando el desarrollo y la validación de la disponibilidad del hardware, 2) consolidar una arquitectura de portabilidad que separa la lógica funcional de las dependencias hardware y RTOS y 3) demostrar mediante modelos de ejecución aislada (previo al desarrollo de aplicaciones virtuales en dispositivos embebidos) que es posible ejecutar funcionalidad de forma controlada y compatible con las restricciones del dominio eléctrico.

CdU4. Control dinámico de tensión en el CT. Se han realizado las pruebas previstas, ejecutándose el algoritmo desarrollado sobre una máquina virtual en oficinas de ORMAZABAL conectada a CT remoto. Recogidos los datos de eventos (sobre y subtensión de contadores y tensiones del transformador), calculadas y enviadas las consignas a la remota del transformador a intervalos horarios, se han obtenido unos resultados exitosos, con una disminución drástica de los eventos de calidad. Se está en disposición de abordar el prototipo final optimizando recursos y llevando el desarrollo dockerizado a un dispositivo embebido.

CdU5. Soporte a la tensión de red desde plantas FV. En el primer escenario de pruebas se han ejecutado pruebas de autenticación a través del interfaz hombre‑máquina, verificando el acceso al SOM (System On Module) del inversor mediante el servidor web y empleando el gestor de identidades Keycloak. En el segundo se ha centrado en comunicaciones máquina‑máquina (M2M), en particular en el acceso desde un sistema SCADA hacia el SOM mediante Modbus y utilizando el flujo OAuth 2.0. En ambos casos el resultado de las pruebas ha sido satisfactorio.

CdU6. Analítica de datos para gestión de red a partir de datos de los prosumidores. Las pruebas realizadas sobre la suite de algoritmos desarrollados han permitido validar los aspectos clave de los mismos, a la vez que ha puesto de manifiesto que se requiere un análisis conjunto de poblaciones de contadores, así como la sincronización temporal y la coherencia del dato como requisitos habilitadores. Asimismo, se han identificado las limitaciones del dato orientado exclusivamente a facturación, constatando que la robustez de la analítica mejora cuando se dispone de datos más ricos o de características extraídas localmente a partir de señal eléctrica

CdU7. Analítica de datos para gestión energética del prosumidor. Las pruebas han estado orientadas a evaluar el comportamiento de los modelos de predicción de generación fotovoltaica, consumo eléctrico y caracterización del sistema de almacenamiento energético, utilizando datos de instalaciones reales y de laboratorio mediante la secuencia adquisición de datos – entrenamiento de modelos – validación mediante inferencia. Se ha validado la capacidad de los distintos modelos para distintas condiciones operativas y para su integración en sistema de gestión energética.

A la vista de las pruebas realizadas para los primeros prototipos de cada caso se puede concluir que los resultados obtenidos para todos ellos han son satisfactorios.

Con carácter general, las pruebas realizadas se han ajustado tanto a los entornos de experimentación como a los escenarios de pruebas que se habían previsto, si bien ha sido necesario realizar algunas revisiones de los mismos.

En conclusión, se puede afirmar que se está en una posición óptima para abordar el desarrollo de los prototipos finales previstos de cada caso de uso al final del proyecto. Dichos prototipos irán desde algoritmos a sistemas, validados, dependiendo de los casos de uso, a nivel de laboratorio o en pilotos de campo.

Este documento es el resultado de los trabajos realizados en EIDER en el marco de la actividad que tiene por objetivo realizar una analítica de datos partiendo de los datos existentes en contadores para, mediante Machine Learning y Deep Learning, tratar de identificar variaciones en la infraestructura de media tensión. Idénticamente, se pretende mejorar mediante algoritmia Machine Learning y Deep Learning, resolver problemas de la falta de visibilidad de la red de baja tensión, con el desarrollo de pruebas de concepto encaminadas a: Detección de variaciones en la infraestructura de media tensión, Descubrimiento de la topología de Media Tensión en base a datos de la Baja Tensión, Detección de fugas fase-neutro, Detección de la conectividad de fases y Smart Meters, Descubrimiento de la topología de la red eléctrica de Baja Tensión, Detección de prosumidores con autoconsumo fotovoltaico y con vehículo eléctrico. Este mismo caso debe ayudar a balancear las necesidades Cloud-Edge y a determinar qué funciones son interesantes de ejecutar en el Edge. Adicionalmente, debería servir para complementar las decisiones de requerimientos hardware de las plataformas de sensores virtualizables.

Este entregable (E4.6) recoge el avance del Caso de Uso 6 (CdU6) del proyecto EIDER en su Prototipo 1: la analítica de datos de gestión de red a partir de los datos de los Smart Meters de prosumidores. El trabajo se enmarca en el PT4 (“Algoritmia Edge Computing para la optimización de la red de distribución”) y parte de una motivación clave: la sensorización en baja tensión (BT) mediante contadores inteligentes es hoy masiva, mientras que la instrumentación específica en media tensión (MT) es comparativamente limitada. Dado el acoplamiento eléctrico MT–BT, los eventos y estados de MT pueden reflejarse en magnitudes observadas en BT; por ello, los datos de un parque de contadores, correctamente explotados, pueden aportar una vía complementaria de observabilidad y validación del modelo de red.

El objetivo del Prototipo 1 es determinar qué inferencias son viables con los datos actualmente accesibles en contadores “genéricos”, identificar limitaciones y concretar qué medidas o capacidades adicionales serían necesarias para evolucionar hacia analíticas más robustas. En coherencia con la memoria técnica del proyecto, el CdU6 aborda, mediante técnicas de analítica avanzada y ML/DL, líneas como: detección de variaciones en infraestructura de MT, inferencia de topología MT a partir de observaciones en BT, descubrimiento de topología en BT, detección de conectividad de fases, detección de fugas fase–neutro e identificación de prosumidores con autoconsumo FV y/o vehículo eléctrico.

Como resultado principal de este entregable, se estructura una propuesta técnica basada en una suite de algoritmos de conectividad y topología (en lugar de un único algoritmo), poniendo el foco en módulos clave como el cálculo/actualización de fase, la asignación contador–transformador (meter-to-transformer) y la asignación de poblaciones a feeders (meter-to-feeder), junto con la detección y validación de discrepancias frente a modelos GIS y la habilitación de aplicaciones de diagnóstico apoyadas en perfiles de tensión. Se destaca además que el valor de estas analíticas reside en el análisis conjunto multi-contador, lo que convierte la sincronización, el alineamiento temporal, el tratamiento de datos faltantes y el control de calidad del dato en requisitos habilitadores.

El documento discute igualmente el papel del tipo de dato disponible: para robustecer inferencias topológicas a escala puede ser necesario evolucionar desde medidas orientadas a facturación hacia datos de mayor riqueza (p. ej., representaciones “waveform-grade”) o, alternativamente, hacia la extracción local de características (feature extraction) que preserven información relevante sin necesidad de transmitir formas de onda completas. En este contexto, se plantea una arquitectura híbrida Cloud–Edge donde el Edge genera y resume características y la plataforma central conserva histórico y ejecuta analítica poblacional, facilitando reanálisis y evolución iterativa de los algoritmos.

En síntesis, el Prototipo 1 establece una base coherente para el desarrollo posterior del CdU6:

1. define los elementos algorítmicos y de datos necesarios para abordar conectividad/topología como dato fundacional;
2. identifica la sincronización multi-contador como reto crítico;
3. concretas líneas de evolución futuras en metrología, arquitectura e integración con sistemas corporativos (GIS/OMS/DMS/SCADA) para cerrar el bucle entre inferencia y operación.

Estos resultados permiten orientar los siguientes prototipos hacia capacidades crecientes de supervisión y validación del modelo de red, aprovechando al máximo la capilaridad de la BT y su potencial para complementar la supervisión de MT.

Este documento es el resultado de los trabajos realizados en EIDER en el marco de la actividad que tiene por objetivo abordar el control dinámico de tensión en el Centro de Transformación (CT) y desarrollar las aplicaciones del caso de uso enfocadas en la optimización de la baja tensión. En el documento se han realizado las siguientes tareas: investigar tecnologías y metodologías actuales utilizadas en el control de tensión en CTs, identificar las limitaciones y desafíos asociados con los mecanismos de control de tensión existentes y analizar los datos de entrada disponibles: identificación de diferentes fuentes, como lecturas de consumos de energía, tensión, corriente, potencias y condiciones meteorológicas y evaluación de la calidad y disponibilidad de los datos para alimentar la aplicación de control de tensión. Además, se ha diseñado y especificado los algoritmos (incluyendo el desarrollo de un diseño básico, así objetivos de control, criterios de desempeño y restricciones operativas), se ha desarrollado el propio algoritmo (incluyendo la implementación de una primera versión conceptual, centrándose en la funcionalidad básica). Por último, se han realizado pruebas y ajustes iniciales para validar el funcionamiento de los algoritmos en un entorno de simulación y se ha integrado la aplicación (MVP) en la plataforma, de manera exploratoria y se ha probado la integración para verificar la compatibilidad y el rendimiento de la aplicación con la infraestructura existente en el CT.

La creciente complejidad de las redes de baja tensión, marcada por la expansión del autoconsumo fotovoltaico y la electrificación de la demanda (especialmente la carga de vehículos eléctricos), ha generado nuevos retos en la regulación de la tensión. Los transformadores tradicionales con cambiadores de tomas manuales resultan insuficientes para afrontar esta variabilidad, ya que requieren desenergizar el equipo para modificar la toma, provocando interrupciones y careciendo de capacidad de ajuste dinámico.

Para abordar estas limitaciones, se han desplegado transformadores con cambiadores de tomas en carga (OLTC), capaces de modificar la relación de transformación sin interrumpir el servicio. Su objetivo es mantener la tensión próxima a una consigna, dentro de bandas de histéresis definidas. Sin embargo, la determinación óptima de esta consigna se ha convertido en un desafío técnico relevante.

Las soluciones existentes presentan limitaciones importantes:

Algunos fabricantes proponen regular según la potencia gestionada por el transformador, lo cual resulta insuficiente en redes con prosumidores, ya que parte de la energía puede no atravesar el transformador.

Los métodos basados en modelos topológicos y flujos de carga aportan precisión, pero son costosos de mantener y sensibles a errores en la representación de la red.

La estimación de potencias instantáneas a partir de consumos horarios linealizados no captura picos ni valles, reduciendo la fiabilidad del cálculo.

Frente a estas limitaciones, se ha desarrollado un algoritmo de consigna óptima dinámica de tensión que no depende de modelos de red ni de potencias del CT. En su lugar, correlaciona directamente:

Los eventos de tensión registrados por los clientes (sobre/subtensiones reales).

Las tensiones medidas en cabecera del Centro de Transformación.

La disponibilidad de datos de alta resolución mejora notablemente la efectividad del algoritmo. En el caso piloto, la presencia de un Smart Transformer permitió trabajar con medidas minutales, muy superiores a los registros convencionales de 5 minutos (SABT) o los horarios.

El análisis de datos históricos demostró que la consigna inicial fija no estaba adaptada a la realidad operativa, generando eventos de sobretensión durante las horas solares y de subtensión en momentos de alta demanda nocturna. Esto confirmó que una consigna fija no puede gestionar adecuadamente redes con alta variabilidad.

Por ello, se implementó una estrategia de consigna dinámica, ajustada automáticamente según el comportamiento horario de la red. Los resultados fueron claros:

• Se redujo de forma sustancial la cantidad total de eventos.
• Ninguna franja superó los 11 eventos por hora, incluso en verano, donde las condiciones son más exigentes.
• La red operó con mayor estabilidad y menor riesgo de incidencias.
• En conjunto, el proyecto valida que:
• La regulación basada en modelos de red o potencias del CT es insuficiente para redes con alta penetración de recursos distribuidos.
• El uso de eventos reales de calidad más tensiones en cabecera permite una estrategia robusta y directamente alineada con la experiencia del cliente.
• La consigna dinámica mejora significativamente la calidad del suministro y reduce los eventos de tensión fuera de rango.
• Este enfoque representa un avance práctico, escalable y adaptable para la gestión inteligente de tensión en redes de baja tensión, con impacto directo en la calidad del suministro y la estabilidad operativa.

Este documento es el resultado de los trabajos realizados en EIDER en el marco de la actividad que tiene por objetivo desarrollar mecanismos que permitan transformar datos de un modelo propio a un modelo estándar usando reglas RML. Para ello se han considerado transformaciones desde protocolos como DLSM/COSEM y se han analizado las ontologías ya existentes. Además, se ha investigado la posibilidad de realizar una transformación de datos en el destino. Este caso tiene especial sentido para dispositivos Edge en los que es necesario definir un formato ligero para enviar datos a alta frecuencia optimizando los recursos de estos dispositivos.

Este documento recoge los resultados de la tarea 2.1 del proyecto EIDER. Como parte de esta tarea se ha realizado un análisis de los modelos de datos que se utilizan actualmente en las redes eléctricas.

Actualmente, en el sector de las redes eléctricas se aplican modelos de datos clásicos generalmente del tipo relacional. Específicamente, el estudio realizado en esta tarea se centra en el campo de aplicación de los centros de transformación (CT) y los contadores eléctricos donde el estándar más aplicado en este ámbito es el denominado DLMS-COSEM. No obstante, los modelos de datos actuales como DLMS-COSEM, presentan una serie de limitaciones para hacer frente a las necesidades actuales de las redes eléctricas. En su lugar, la interoperabilidad semántica se postula como la evolución tecnológica de los modelos de datos actuales hacia un nuevo paradigma basado en la economía del dato que transciende más allá del sistema eléctrico.

La interoperabilidad semántica, es un mecanismo avanzado de interoperabilidad que permite una integración eficiente de las distintas fuentes de datos y actores y mejorando la calidad de los datos resultando en una mejora en la toma de decisiones y mejorando la escalabilidad del sistema. Además, favorece la colaboración entre los distintos actores del sistema eléctrico, permitiendo extraer el valor de los datos fomentando el desarrollo de nuevos servicios y modelos de negocio.

En particular el estudio se ha centrado en el ámbito de los centros de transformación y los contadores inteligentes donde se ha considerado el estándar DLMS/COSEM.

Además, se han identificado las limitaciones de los modelos de datos actuales y se han estudiado los posibles beneficios de los modelos semánticos para el sistema eléctrico. La interoperabilidad semántica es una forma avanzada de interoperabilidad que puede aportar beneficios significativos en el campo de las redes eléctricas en lo referente a la integración de sistemas, la toma de decisiones, la escalabilidad, la innovación y la colaboración. Así mismo, se han analizado distintas ontologías estándares aplicables a los centros de transformación y los contadores inteligentes, tales como la extensión de SAREF4GRID y la ontología EUMED-Metering profile.

Por último, se han presentado una serie de herramientas necesarias para garantizar la interoperabilidad semántica que incluyen los mecanismos para la transformación, validación, ingesta y persistencia de los datos semánticos.