Candidatura

Gestión Técnica de Suministros. Sistema de Diagnóstico, Predicción y Simulación del estado eléctrico y de la red de Baja Tensión

I-DE aborda en 2018 un proyecto estratégico para la transición energética. Su primer objetivo es un sistema de diagnóstico de la explotación de la red de BT que posibilita conocer la carga real de cada elemento de la red para una gestión inteligente de los nuevos suministros, y el mantenimiento y la planificación de la red BT. Su segundo objetivo es un nuevo algoritmo masivo teniendo en cuenta la generación distribuida, para hacer un flujo real de cargas tanto de consumo como de generación.
Indicadores y procesos de mejora

Indicadores y procesos de mejora

El proyecto persigue la transformación de la gestión de la red de Baja Tensión, que cuenta con 100.000 centros de transformación, 11 millones de clientes, 150.000 km de red, 16 millones de elementos de red y más de 200.000 millones de datos.

Esta transformación se concreta en la mejora de los siguientes procesos:

1. Gestión de nuevas peticiones de conexión basada en la información de la demanda de energía real, gracias a la telegestión de los puntos de suministro, redes y centros de transformación

2. Cálculo diario de las potencias máximas disponibles, contratables, ante situaciones de máxima demanda en todos los nodos y segmentos de la red.

3. Capacidad de dar una respuesta rápida y certera a las nuevas solicitudes de conexión, en base a la potencia máxima precalculada. Respuesta en este sentido a los objetivos de incrementar la eficiencia energética y mejorar la seguridad de abastecimiento, mediante promoción de instalaciones de pequeña potencia y el autoconsumo.

4. Diagnóstico del estado de explotación de la red de BT así como cálculo y predicción de caídas de tensión y pérdidas técnicas en momentos de máxima demanda.

5. Simulación de soluciones de adaptación de la red de BT a la mejora de explotación.

6. Nuevo algoritmo de Generación distribuida de la energía considerando la inyección de productores y autoconsumidores, en la actualidad y en el futuro, prediciendo el impacto del crecimiento de estos agentes y de su aportación a la red.

7. Predicción y simulación de nuevas tecnologías como son el impacto del consumo de los vehículos eléctricos y bombas de calor, considerando igualmente las previsiones de incremento del parque de vehículos eléctricos y distintos escenarios (distintos patrones de comportamiento en función del lugar, tiempo o periodo de recarga).

Cuantificación/Estimación reducción consumo

Cuantificación/Estimación reducción consumo

Los beneficios directos del proyecto son:

– La mejora del servicio: Se reducen sensiblemente los tiempos de respuesta ante solicitudes de nuevas conexiones. Al conocer los elementos saturados y con riesgo de fallo se consigue reponerlos antes de su fallo reduciendo, de esta manera, las incidencias en la red que lo producen.

– La mejora de la eficiencia de los procesos al no ser necesario hacer análisis detallados de red, y ser el cálculo de la explotación y de la capacidad de nuevas conexiones mucho más exacto.

– La optimización de las inversiones: al conocer exactamente los elementos saturados se consigue renovar exclusivamente, pero de manera completa, todos los elementos en riesgo, minimizando la inversión necesaria y evitando inversiones no necesarias en base a estimaciones más groseras.

Sin embargo, el proyecto conlleva además dos beneficios indirectos importantes en materia de eficiencia energética:

– Facilita la conexión a la red de las instalaciones de producción de energía eléctrica de pequeña potencia y el autoconsumo.

– Evita que el consumo de los vehículos eléctricos conlleve un aumento de las pérdidas técnicas de energía, gracias a disponer ahora de la información y las previsiones necesarias para adecuar la red a su demanda.

Por último, aunque menos importante, el proyecto optimiza también las infraestructuras tecnológicas, mediante la eliminación de servidores dedicados y la reingeniería de las aplicaciones más consumidoras de recursos en Exadata. Así, por ejemplo, se ha conseguido un ahorro del 10% en almacenamiento gracias a la compresión columnar Hibrida EHCC.

Cuantificación/Estimación reducción emisiones CO2

Cuantificación/Estimación reducción emisiones CO2

El sistema hace posible que en diez años sea factible que el parque de vehículos eléctricos alcance la dimensión que hoy se desea, evitando que problemas de suministro y pérdidas en la red sea un obstáculo grave, y no sólo un factor de desmotivación o ralentización.

De este modo, se facilita conseguir el objetivo de la UE de reducir en las emisiones de los coches en 15% en 2025 y en un 37,5% en 2030.

Innovación aplicada y buenas prácticas

Innovación aplicada y buenas prácticas

Las principales innovaciones y buenas prácticas aplicadas son:

– Diseño de los modelos predictivos y de simulación basados en modelo de datos y algoritmos eficientes, se representan las redes de baja tensión para obtener información masiva del nivel de saturación, capacidad de contratación y las pérdidas técnicas.

– Programas y plataforma Big Data para el procesamiento de datos masivos aportados por los contadores inteligentes, que son el escenario de partida sobre el que se hacen las simulaciones de incrementos en el consumo de los vehículos eléctricos y en la inyección de energía.

– Rediseño del sistema GIS convencional para que la BBDD sea centralizada, con la consiguiente reducción de servidores y recursos.

– Implantación de herramientas de monitorización que garantizan que los recursos utilizados son los estrictamente necesarios.

Usabilidad de Tecnologías de la Información y Comunicaciones

Usabilidad de Tecnologías de la Información y Comunicaciones

– Arquitectura Oracle Exadata, con capacidad de procesar de manera eficiente cientos de miles de millones de datos, teniendo en cuenta un volumen de 240 millones de medias a la hora y bases de datos de más de 70TBs.

– GIS GENESIS para el mapeo y modelado de las redes de Baja Tensión, integrado con web services con Exadata.

Implementado en:

I-DE Redes Eléctricas Inteligentes, S.A.U

Periodo de ejecución:

01/03/2018 - 30/06/2021

Socio tecnológico destacado:

Ibermática