Un Nuevo Método para Mapear Rutas de Distribución de Energía

Las redes de distribución de electricidad llevan energía desde los transformadores hasta hogares y negocios. Estas redes se están volviendo más complejas debido a más clientes y la adición de fuentes de energía renovables. Es esencial saber cómo viaja la electricidad por estas redes para asegurar una planificación y gestión eficientes.

Un gran desafío que enfrentan los operadores de sistemas de distribución (OSDs) es averiguar la ruta exacta que toma la electricidad para llegar a los clientes. Este proceso se llama identificación de caminos topológicos (TPI). Debido al tamaño enorme de estas redes y las limitaciones en los datos disponibles, los OSDs a menudo no conocen los caminos.

Al abordar el desafío del TPI, los OSDs pueden entender mejor cómo se conectan los clientes a los elementos de la red, como los transformadores. Esta comprensión es vital para una planificación precisa y un modelado digital de la red.

#Trabajo Anterior

Existen muchos métodos para abordar el problema de identificar los caminos de la red. Estos métodos se pueden dividir en dos grupos: los que trabajan con datos estáticos y los que se basan en datos de infraestructura de medición avanzada (AMI).

El primer grupo utiliza datos de sistemas de información geográfica (GIS). Este tipo de datos muestra las ubicaciones físicas de los elementos de la red. Algunos estudios han identificado con éxito los caminos de la red utilizando este método al vincular elementos según sus distancias. Otros han usado enfoques diferentes, como técnicas de agrupamiento, para refinar la comprensión del diseño de la red.

Sin embargo, aunque los métodos de datos estáticos pueden ser más fáciles de usar, a menudo sufren problemas como información incompleta.

El segundo grupo se basa en datos de medidores inteligentes y sensores. Estas tecnologías avanzadas proporcionan lecturas dinámicas de la red pero requieren una cobertura extensa. En muchos casos, la falta de datos completos limita su utilidad.

#Nuevo Enfoque

Este artículo presenta un nuevo método para ayudar a los OSDs a identificar los caminos topológicos de los clientes usando solo datos GIS estáticos y las conexiones entre clientes y transformadores. Este método no necesita ningún dato AMI, lo que lo hace más aplicable para los OSDs con infraestructura menos avanzada.

El enfoque formula el problema usando un algoritmo de programación lineal entera (ILP). El objetivo principal es conectar a la mayor cantidad de clientes posible a su transformador correcto mientras se abordan las inexactitudes de los datos.

El nuevo método se prueba con ejemplos académicos y redes del mundo real. Los resultados muestran que este método identifica efectivamente los caminos de los clientes incluso cuando los datos son limitados.

#Entendiendo los Elementos de la Red

Las redes de distribución de energía constan de varios elementos como subestaciones, líneas, junturas y clientes. Cada uno de estos elementos tiene atributos distintos como tipo y ubicación. Al categorizar y entender estos elementos, es más fácil analizar la estructura general de la red.

#Conceptos de Caminos

En este contexto, un camino topológico de cliente es la ruta que sigue la electricidad desde un transformador hasta un cliente. Hay diferentes tipos de caminos:

#Caminos Hipotéticos

Estos caminos son rutas potenciales donde se conoce al cliente inicial, pero las conexiones con el transformador son inciertas. Representan las posibilidades de cómo podría fluir la electricidad para llegar a un cliente.

#Caminos Reales

Los caminos reales representan la ruta actual que toma la electricidad desde un transformador hasta un cliente. En redes radiales, cada cliente típicamente tiene un solo camino real ya que recibe electricidad de un solo transformador.

#Caminos Estimados

Estas son aproximaciones de los caminos reales basadas en los datos disponibles. Se derivan de los caminos hipotéticos y deben representar la realidad de la red lo más cercana posible.

#Metodología

El método propuesto comienza con los datos en bruto disponibles para el OSD. Esto a menudo incluye datos GIS, información de clientes y reglas de configuración de la red. El objetivo es estimar los caminos de los clientes que se asemejen a las rutas reales.

#Pasos en el Método

1. Reunir Información en Bruto: Esto incluye las coordenadas GIS de los elementos, sus tipos y conexiones a transformadores.

2. Definir Funciones de Transformación: Estas funciones ayudan a convertir la información en bruto en un formato claro y relevante para la red.

3. Crear Información Bien Definida: Esta nueva información se usa para identificar caminos potenciales.

4. Generar Caminos Hipotéticos: Usando la información bien definida, el método construye caminos hipotéticos que podrían conectar a los clientes con los transformadores.

5. Estimar Caminos: El siguiente paso es identificar caminos que estimen los caminos reales, utilizando el enfoque de optimización ILP.

6. Validar Caminos Estimados: Las soluciones obtenidas se revisan para asegurarse de que se alineen con posibilidades realistas.

#Estudios de Caso

#Ejemplo Académico

Para ilustrar cómo funciona el método, se considera un ejemplo académico. Este ejemplo presenta una pequeña red de distribución de energía. Los resultados demuestran cómo el método ayuda a identificar los caminos de los clientes basándose en datos limitados.

La metodología sigue los mismos pasos que se describieron anteriormente, llevando a la identificación de caminos hipotéticos y su refinamiento en caminos estimados.

#Aplicación en el Mundo Real

La metodología también se aplica a una red de distribución real en Bélgica. Este caso destaca los desafíos enfrentados al lidiar con datos incompletos. El enfoque mostró su efectividad al identificar conexiones incluso cuando faltaban varios registros.

#Resultados

La metodología identifica eficientemente los caminos incluso con datos incompletos. Los caminos estimados pudieron conectar a un número significativo de clientes con los transformadores correctos.

A través de representaciones gráficas, se ilustran las conexiones entre los elementos, facilitando la visualización de las conexiones de los clientes.

#Función Diagnóstica

Una vez que se han identificado los caminos estimados, una función diagnóstica verifica su validez. Si se descubren problemas, el método permite ajustes a las funciones de transformación y reevaluación de los caminos.

Esta etapa es crucial para asegurar la fiabilidad de los caminos estimados y puede ayudar a identificar errores en los datos del OSD.

#Conclusión

Este método ofrece una solución práctica para abordar el problema de identificación de caminos topológicos en redes de distribución de energía. Al depender únicamente de datos GIS estáticos, este enfoque simplifica el proceso y reduce la necesidad de tecnologías avanzadas como medidores inteligentes.

La capacidad de identificar caminos precisos tiene implicaciones significativas para la gestión y planificación eficiente de la red. Además, el método ofrece una base para crear modelos digitales de redes de energía, ayudando a los OSDs en sus deberes operativos.

El trabajo futuro puede centrarse en extender este algoritmo para incluir identificación de caminos de respaldo o incorporar datos AMI para refinar aún más el enfoque. También se harán esfuerzos para mejorar la escalabilidad y eficiencia del proceso de optimización.

Este trabajo tiene como objetivo ayudar a los OSDs a optimizar sus redes de distribución, mejorando en última instancia la fiabilidad del servicio y la eficiencia operativa.