Resumen ejecutivo entregable E4.6: Analítica de datos de gestión de red a partir de los datos de los smart meters de los prosumidores. Prototipo 1

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.