Visualizando Datos de Voltaje de la Red Eléctrica: Nuevos Métodos

Las redes eléctricas son complicadas y tienen muchas partes diferentes, incluyendo varios puntos de conexión conocidos como buses. Cada bus lleva un cierto voltaje, y mantener este voltaje estable es clave para que los sistemas eléctricos funcionen bien. Para las compañías de servicios, es importante asegurarse de que el voltaje en cada bus se mantenga dentro de un cierto rango del valor esperado. Al visualizar los datos de estas redes, es un reto representar con precisión el estado de cada bus, especialmente cuando hay muchos buses esparcidos por un área geográfica.

Tradicionalmente, los investigadores han usado mapas de contorno coloreados para mostrar datos de voltaje. En estos mapas, los colores se asignan a áreas según el voltaje promedio de los buses cercanos. Este método produce una representación visual suave, pero puede llevar a malentendidos. Por ejemplo, la forma en que se combinan los buses en colores puede ocultar detalles importantes o malinterpretar valores extremos de voltaje.

A la luz de estos problemas, buscamos otras formas de visualizar esta información. Específicamente, nos enfocamos en cuatro métodos alternativos: polígonos de Voronoi, teselaciones H3, teselaciones S2 y mapas de contorno ponderados por red. Nuestro objetivo era encontrar métodos que representaran los datos de voltaje de manera más precisa y que fueran fáciles de interpretar.

#Entendiendo el Desafío

Las redes eléctricas se pueden ver tanto como espaciales (dónde están las cosas) como topológicas (cómo están conectados los componentes). Con el auge de las fuentes de energía renovable, estas redes se han vuelto más complicadas, y la necesidad de una mejor visualización ha aumentado. Por ejemplo, factores como los cambios climáticos o el uso de vehículos eléctricos pueden afectar la red. Además, la distribución de los buses puede variar mucho en densidad, lo que hace difícil visualizarlos de manera precisa.

#El Enfoque Tradicional: Mapas de Contorno Coloreados

Los mapas de contorno coloreados se usan mucho para representar datos de sistemas de energía. Proporcionan una visualización continua al colorear cada área según el voltaje promedio de los buses cercanos, calculado a partir de las distancias a esos buses. Aunque son populares, este enfoque tiene sus fallos. Como mezcla valores cercanos, puede ocultar variaciones importantes en el voltaje. Puede suavizar anomalías que necesitan atención, y crear estos mapas puede consumir mucha potencia computacional, especialmente para grandes conjuntos de datos.

#Investigando Alternativas

Para ver si hay mejores métodos para visualizar estos datos, propusimos cuatro alternativas:

1. Teselación de Voronoi: Este método crea un polígono alrededor de cada bus. Cada polígono incluye todos los puntos que están más cerca de ese bus. El color del polígono refleja el voltaje del bus que representa. Este enfoque preserva los valores de voltaje individuales y puede mostrar claramente áreas de alto y bajo voltaje.

2. Teselación H3: Este método divide el área en losas hexagonales. Los buses se asignan a estos hexágonos según su ubicación. Los hexágonos se colorean según el voltaje promedio de los buses que contienen. Con diferentes tamaños de hexágonos, este método equilibra la necesidad de mostrar detalles y mantener una vista general.

3. Teselación S2: Similar a H3, este método también usa losas de cuatro lados pero varía en cómo cubren el área. Las losas varían en tamaño para mostrar mejor las áreas de alto y bajo voltaje. Al superponer estas losas, podemos mantener una vista completa del área mientras resaltamos variaciones.

4. Mapa de Contorno Ponderado por Red: En este enfoque, se consideran las distancias entre buses al calcular voltajes. Al usar buses cercanos que están conectados, este método proporciona un valor promedio más preciso para cada área. Puede mostrar la estructura de la red mientras representa visualmente los datos de voltaje.

#Evaluando los Métodos

Comparamos estos cuatro métodos según su capacidad para representar la distribución estadística de los datos de voltaje, hacer seguimiento de anomalías y mostrar áreas de variabilidad. Además, consideramos cuánto tiempo toma crear cada método, lo cual es importante para su uso práctico.

#Teselación de Voronoi

En nuestras pruebas, las teselaciones de Voronoi funcionaron muy bien. Cada bus tiene su propio polígono, preservando la unicidad de los valores de voltaje. La visualización resultante reflejó claramente áreas con alta variabilidad y no suavizó anomalías. La única desventaja es que, en conjuntos de datos más pequeños, demasiados polígonos podrían superponerse, haciendo difícil ver detalles.

#Teselación H3

Las teselaciones H3 mostraron muchas de las mismas fortalezas pero perdieron algunos detalles debido al promedio de los valores de los buses dentro de los hexágonos. Aunque crearon una estructura clara para la red, la pérdida de valores únicos de voltaje significó que algunas variaciones críticas podrían pasarse por alto. Su eficiencia computacional fue mejor que la de los mapas de contorno tradicionales, especialmente en resoluciones más bajas.

#Teselación S2

Las teselaciones S2 proporcionaron más detalle en áreas de alta variabilidad que H3, pero también tendieron a agregar valores atípicos. Las losas de cuatro lados no transmitieron efectivamente la estructura topológica de la red. El tiempo de cálculo fue similar al de H3, lo cual es una consideración para conjuntos de datos más grandes.

#Mapa de Contorno Ponderado por Red

El mapa de contorno ponderado por red permitió transiciones más suaves a lo largo de las líneas de la red, pero aún así perdió algunos valores únicos de voltaje. Ofreció una vista más clara de la disposición de la red, pero tomó más tiempo para calcular que los otros métodos debido a la complejidad de determinar las conexiones entre buses.

#Resumen de Hallazgos

Al evaluar estos métodos, encontramos que la teselación de Voronoi se destacó como la mejor opción para este conjunto de datos de más de 24,000 buses. Preservó efectivamente las anomalías y reflejó la distribución estadística de los datos originales. El mapa de contorno ponderado por red también mostró promesas, particularmente para conjuntos de datos más grandes.

Estas alternativas a los mapas de contorno coloreados ofrecen nuevas formas de visualizar datos de sistemas de energía. Mantienen la integridad de la información mientras hacen más fácil reconocer detalles importantes. Sin embargo, diferentes conjuntos de datos pueden arrojar resultados variados; por lo tanto, sería recomendable investigar más a fondo estos métodos en otros contextos.

#Direcciones Futuras

Sugerimos futuras investigaciones sobre estos métodos, especialmente a través de la inclusión de datos de series temporales. Esto permitiría a los usuarios observar cambios a lo largo del tiempo. Además, combinar diferentes tipos de visualizaciones podría mejorar la comprensión de los datos, al igual que reunir comentarios de los usuarios para ver qué métodos les parecen más útiles.

En conclusión, la visualización juega un papel crítico en la comprensión de las redes eléctricas. Al mejorar las formas en que se representan los datos de voltaje, podemos asegurarnos de que las variaciones se representen con precisión y que no se pasen por alto problemas potenciales. La exploración de diferentes métodos de visualización es un paso necesario hacia el logro de este objetivo, con la esperanza de llevar a un monitoreo y gestión más efectivos de los sistemas de energía en el futuro.