{"id":1242,"date":"2026-04-21T15:19:11","date_gmt":"2026-04-21T15:19:11","guid":{"rendered":"https:\/\/eiderproject.com\/?p=1242"},"modified":"2026-05-05T15:39:45","modified_gmt":"2026-05-05T15:39:45","slug":"resumen-ejecutivo-entregable-e4-6-cdu6-analitica-de-datos-de-gestion-de-red-a-partir-de-los-datos-de-los-smart-meters-de-los-prosumidores-prototipo-1","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/eiderproject.com\/?p=1242","title":{"rendered":"Resumen ejecutivo entregable E4.6: Anal\u00edtica de datos de gesti\u00f3n de red a partir de los datos de los smart meters de los prosumidores. Prototipo 1"},"content":{"rendered":"\n

Este documento es el resultado de los trabajos realizados en EIDER en el marco de la actividad que tiene por objetivo realizar una anal\u00edtica 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 tensi\u00f3n. Id\u00e9nticamente, se pretende mejorar mediante algoritmia Machine Learning y Deep Learning, resolver problemas de la falta de visibilidad de la red de baja tensi\u00f3n, con el desarrollo de pruebas de concepto encaminadas a: Detecci\u00f3n de variaciones en la infraestructura de media tensi\u00f3n, Descubrimiento de la topolog\u00eda de Media Tensi\u00f3n en base a datos de la Baja Tensi\u00f3n, Detecci\u00f3n de fugas fase-neutro, Detecci\u00f3n de la conectividad de fases y Smart Meters, Descubrimiento de la topolog\u00eda de la red el\u00e9ctrica de Baja Tensi\u00f3n, Detecci\u00f3n de prosumidores con autoconsumo fotovoltaico y con veh\u00edculo el\u00e9ctrico. Este mismo caso debe ayudar a balancear las necesidades Cloud-Edge y a determinar qu\u00e9 funciones son interesantes de ejecutar en el Edge. Adicionalmente, deber\u00eda servir para complementar las decisiones de requerimientos hardware de las plataformas de sensores virtualizables.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Este entregable (E4.6) recoge el avance del Caso de Uso 6 (CdU6) del proyecto EIDER en su Prototipo 1: la anal\u00edtica de datos de gesti\u00f3n de red a partir de los datos de los Smart Meters<\/em> de prosumidores. El trabajo se enmarca en el PT4 (\u201cAlgoritmia Edge Computing<\/em> para la optimizaci\u00f3n de la red de distribuci\u00f3n\u201d) y parte de una motivaci\u00f3n clave: la sensorizaci\u00f3n en baja tensi\u00f3n (BT) mediante contadores inteligentes es hoy masiva, mientras que la instrumentaci\u00f3n espec\u00edfica en media tensi\u00f3n (MT) es comparativamente limitada. Dado el acoplamiento el\u00e9ctrico MT\u2013BT, 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 v\u00eda complementaria de observabilidad y validaci\u00f3n del modelo de red.<\/p>\n\n\n\n

El objetivo del Prototipo 1 es determinar qu\u00e9 inferencias son viables con los datos actualmente accesibles en contadores \u201cgen\u00e9ricos\u201d, identificar limitaciones y concretar qu\u00e9 medidas o capacidades adicionales ser\u00edan necesarias para evolucionar hacia anal\u00edticas m\u00e1s robustas. En coherencia con la memoria t\u00e9cnica del proyecto, el CdU6 aborda, mediante t\u00e9cnicas de anal\u00edtica avanzada y ML\/DL, l\u00edneas como: detecci\u00f3n de variaciones en infraestructura de MT, inferencia de topolog\u00eda MT a partir de observaciones en BT, descubrimiento de topolog\u00eda en BT, detecci\u00f3n de conectividad de fases, detecci\u00f3n de fugas fase\u2013neutro e identificaci\u00f3n de prosumidores con autoconsumo FV y\/o veh\u00edculo el\u00e9ctrico.<\/p>\n\n\n\n

Como resultado principal de este entregable, se estructura una propuesta t\u00e9cnica basada en una suite<\/em> de algoritmos de conectividad y topolog\u00eda (en lugar de un \u00fanico algoritmo), poniendo el foco en m\u00f3dulos clave como el c\u00e1lculo\/actualizaci\u00f3n de fase, la asignaci\u00f3n contador\u2013transformador (meter-to-transformer<\/em>) y la asignaci\u00f3n de poblaciones a feeders<\/em> (meter-to-feeder<\/em>), junto con la detecci\u00f3n y validaci\u00f3n de discrepancias frente a modelos GIS y la habilitaci\u00f3n de aplicaciones de diagn\u00f3stico apoyadas en perfiles de tensi\u00f3n. Se destaca adem\u00e1s que el valor de estas anal\u00edticas reside en el an\u00e1lisis conjunto multi-contador, lo que convierte la sincronizaci\u00f3n, el alineamiento temporal, el tratamiento de datos faltantes y el control de calidad del dato en requisitos habilitadores.<\/p>\n\n\n\n

El documento discute igualmente el papel del tipo de dato disponible: para robustecer inferencias topol\u00f3gicas a escala puede ser necesario evolucionar desde medidas orientadas a facturaci\u00f3n hacia datos de mayor riqueza (p. ej., representaciones \u201cwaveform-grade<\/em>\u201d) o, alternativamente, hacia la extracci\u00f3n local de caracter\u00edsticas (feature extraction<\/em>) que preserven informaci\u00f3n relevante sin necesidad de transmitir formas de onda completas. En este contexto, se plantea una arquitectura h\u00edbrida Cloud<\/em>\u2013Edge<\/em> donde el Edge<\/em> genera y resume caracter\u00edsticas y la plataforma central conserva hist\u00f3rico y ejecuta anal\u00edtica poblacional, facilitando rean\u00e1lisis y evoluci\u00f3n iterativa de los algoritmos.<\/p>\n\n\n\n

En s\u00edntesis, el Prototipo 1 establece una base coherente para el desarrollo posterior del CdU6:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. define los elementos algor\u00edtmicos y de datos necesarios para abordar conectividad\/topolog\u00eda como dato fundacional;<\/li>\n\n\n\n
  2. identifica la sincronizaci\u00f3n multi-contador como reto cr\u00edtico;<\/li>\n\n\n\n
  3. concretas l\u00edneas de evoluci\u00f3n futuras en metrolog\u00eda, arquitectura e integraci\u00f3n con sistemas corporativos (GIS\/OMS\/DMS\/SCADA) para cerrar el bucle entre inferencia y operaci\u00f3n.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    Estos resultados permiten orientar los siguientes prototipos hacia capacidades crecientes de supervisi\u00f3n y validaci\u00f3n del modelo de red, aprovechando al m\u00e1ximo la capilaridad de la BT y su potencial para complementar la supervisi\u00f3n de MT.<\/p>\n\n\n\n

    \"\"<\/figure>\n\n\n\n

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