Optimización dinámica de la capacidad en redes de distribución eléctrica

Resumen

Este artículo presenta una experiencia práctica en la aplicación de técnicas avanzadas para la gestión dinámica de redes de distribución eléctrica, apoyadas en la monitorización en tiempo real de variables ambientales y del estado eléctrico de los activos. La solución se apoya en una arquitectura distribuida de tipo edge-to-cloud y emplea modelos de referencia internacional para el cálculo de la capacidad térmica dinámica de los conductores, lo que ha permitido incrementar de forma significativa la capacidad de transporte en líneas de alta tensión, alcanzando mejoras cercanas al 80 % en redes de 132 kV.
Durante varios años de operación, el sistema facilitó la integración de volúmenes adicionales relevantes de energía de origen renovable, contribuyendo de forma directa a la reducción de emisiones de gases de efecto invernadero. El trabajo describe la integración de sensores IoT, algoritmos predictivos y sistemas de control existentes, y recoge las principales lecciones aprendidas, así como su potencial aplicación en otros entornos de redes eléctricas inteligentes.

Introducción y contexto

El crecimiento sostenido de la generación renovable distribuida en las redes de distribución está dando lugar a episodios de congestión cada vez más habituales. Este escenario plantea importantes desafíos operativos, especialmente en infraestructuras que no fueron diseñadas para gestionar flujos de energía tan variables. Ante esta situación, se desarrolló en España una iniciativa orientada a habilitar la operación dinámica certificada de redes eléctricas, con el propósito de optimizar el aprovechamiento de los activos existentes y retrasar o evitar inversiones en refuerzos físicos.
La solución planteada se apoya en tres elementos clave. En primer lugar, una monitorización distribuida del estado de las líneas mediante sensores capaces de registrar variables térmicas y meteorológicas relevantes. En segundo término, una plataforma de cálculo descentralizado destinada a estimar en tiempo real la capacidad térmica dinámica de los conductores (Dynamic Line Rating). Por último, la integración con los centros de control se realiza a través de servicios web basados en estándares abiertos, lo que facilita su interoperabilidad con los sistemas de operación existentes.
El diseño del sistema exigió cumplir requisitos muy estrictos en términos de latencia y fiabilidad, fundamentales para su uso operativo. Para ello fue necesario desarrollar componentes específicos tanto a nivel hardware como software, que permitieran realizar el cálculo distribuido del estado térmico de las líneas con tiempos de respuesta inferiores al segundo.

Descripción de la solución tecnológica

La solución implementada se basa en una plataforma de supervisión y analítica avanzada en tiempo real diseñada para entornos eléctricos críticos. Su arquitectura híbrida edge–cloud permite desplegar nodos de procesamiento distribuidos capaces de operar de manera autónoma en campo, mientras se comunican con sistemas centrales para la consolidación de información y el análisis histórico de datos.

El sistema se integra de forma nativa con sensores IoT encargados de medir variables como temperatura del conductor, velocidad y dirección del viento o radiación solar, así como con estaciones meteorológicas y equipos de protección y control. Además, es compatible con infraestructuras SCADA preexistentes, lo que facilita su incorporación en entornos operativos sin necesidad de modificaciones profundas.

Entre las principales funcionalidades de la plataforma se incluyen paneles de visualización configurables e interactivos, generación automática de alertas ante condiciones anómalas y el uso de algoritmos de inteligencia artificial orientados a la predicción de escenarios operativos críticos.

En el caso analizado, la solución se configuró para la supervisión de líneas de 132 kV, ajustando en tiempo real la capacidad admisible de los conductores en función de las condiciones ambientales locales. Este enfoque permitió incrementar el aprovechamiento de la red y facilitar una mayor integración de generación renovable, evitando inversiones adicionales en nueva infraestructura física.

Metodología y despliegue

Infraestructura de monitorización
El despliegue en campo incluyó una infraestructura de monitorización distribuida diseñada para capturar con alta granularidad las condiciones ambientales y térmicas de las líneas. En términos generales, se instalaron varias estaciones meteorológicas a lo largo del trazado —del orden de ocho por cada 100 km de línea— junto con sensores de temperatura directamente acoplados a los conductores, configurados con intervalos de muestreo de aproximadamente 30 segundos.

Adicionalmente, se incorporaron nodos de procesamiento embebido capaces de ejecutar cálculos locales de la capacidad térmica admisible. Estos nodos integran funciones de preprocesamiento de datos, lo que reduce la dependencia de comunicaciones continuas con sistemas centrales y mejora la robustez operativa, siguiendo principios propios de arquitecturas de edge computing.

Comparativa de rendimiento

La solución propuesta introdujo mejoras sustanciales frente a los enfoques tradicionales de operación de red. Mientras que los sistemas convencionales suelen trabajar con resoluciones espaciales asociadas a subestaciones y tiempos de respuesta del orden de decenas de minutos, el enfoque dinámico permite una evaluación mucho más detallada, a nivel de torre, con tiempos de actualización de pocos segundos.

Esta mejora en la resolución y la rapidez de respuesta se traduce en una mayor capacidad para adaptar la operación de la red a las condiciones reales del entorno, incrementando la eficiencia y la seguridad del sistema.

La integración con los sistemas SCADA existentes se logró mediante una capa de abstracción basada en servicios web normalizados. Este enfoque garantizó la compatibilidad con distintas plataformas de supervisión y control, facilitando una adopción progresiva de la solución sin afectar a la operativa habitual de los centros de control.

Resultados y escalabilidad

Los resultados obtenidos muestran un impacto significativo en la operación de la red y en la integración de generación renovable. Entre los principales logros destacan:

• Energía adicional evacuada: hasta 18 GWh al año.
• Reducción de las restricciones a la incorporación de renovables: superior al 70 %.
• Emisiones de CO₂ evitadas: aproximadamente 19.800 t anuales.
• Expansión de la cobertura del sistema: de 161 km en 2015 a 711 km en 2018.
• Horas de operación dinámica: de 523 h/año en 2015 a 1.082 h/año en 2018.

Estos resultados demuestran que una arquitectura distribuida y abierta es fundamental para escalar la supervisión y el control de la red sin comprometer la eficiencia ni la fiabilidad. La experiencia adquirida permitió validar que la combinación de cálculos locales en campo con consolidación centralizada optimiza el equilibrio entre precisión operativa y coste computacional.

Por otra parte, la adopción de estándares internacionales, como IEC 61850 e IEC 61970, aseguró la interoperabilidad con los sistemas de supervisión y control existentes, facilitando una implementación progresiva y sostenible a medida que la red y la infraestructura de sensores se expanden.

Conclusiones

La experiencia demuestra que la operación dinámica de redes de distribución, ajustada a las condiciones reales de operación, permite maximizar el aprovechamiento de la infraestructura existente sin necesidad de inversiones significativas en nueva construcción. La combinación de tecnologías como edge computing, sensores IoT y analítica en tiempo real, junto con la adopción de estándares internacionales, ofrece un camino sólido hacia redes eléctricas más inteligentes, resilientes y sostenibles.