Innovación

El proyecto MAIGE es innovador en tanto en cuanto pretende dar respuesta a las necesidades y retos a los que se enfrenta el sector gas y eléctrico en el ámbito del despliegue de las redes inteligentes.

De forma específica, se comentan los elementos innovadores sobre cada una de las 4 partes que MAIGE aborda.

1)      Nuevos sensores ópticos para inspección visual automática

2)      Sensor de medida de puesta a tierra.

3)      Nuevo algoritmo de detección y localización de faltas en redes de media tensión

4)      Uso de tecnologías LP-WAN en entornos reales en el ámbito de la distribución energética

5)      Nuevo concepto de SCADA

6)      Interface y Sistemas de Información

 

1) Nuevos sensores ópticos para inspección visual automática

Aunque la tecnología de visión por computador (o visión artificial) se aplica ya en el ámbito industrial, especialmente para el control de determinados procesos muy concretos y especializados, su uso en aplicaciones de inspección y mantenimiento de infraestructuras es completamente novedoso y es por tanto uno de los elementos innovadores del proyecto.

IXION es pionero en este ámbito al haber desarrollado el sistema IXspector, la primera herramienta comercial disponible para este propósito. En este proyecto se extiende la capacidad de este sistema al aplicarlo en activos de distribución de gas y electricidad.

Las solución propuesta se basa en el desarrollo de sistemas de visión artificial  como “sensores inteligentes”. Es decir,  se trata de un sistemas integrados por uno o más elementos sensores y algún elemento de procesamiento en el que se ejecutan algoritmos de visión por computador. El objetivo último de este tipo de sensores es aumentar la autonomía del sistema supervisor, puesto que estos sistemas  realizan de forma autónoma tareas de adquisición, procesado e interpretación de la información para reportar al sistema supervisor eventos  complejos.

Además del desarrollo del nuevo tipo de sensor óptico, la innovación va más allá al abordarse también el problema de su integración en redes de sensores. Estas redes  son uno de los pilares fundamentales para la evolución de la internet de las cosas, IoT (Internet of Things). Con este nuevo tipo de sensores,  se extiende enormemente la capacidad de estas redes, puesto que automatizan un proceso de detección e interpretación de información que actualmente requiere la participación de un operador humano.

En este proyecto se resolvería el problema de la integración de este tipo de sistemas complejos en redes de sensores, proporcionando por un lado un modelo ampliado del concepto de sensor, y por otro, una plataforma para la gestión de redes heterogéneas de sensores (sistema IXspector). Su arquitectura flexible incluiría capacidades de configuración automática (plug & play) que facilitaría la adición, eliminación o sustitución de los procesos de detección  realizados por el sistema de detección inteligente como si se tratase de sensores tradicionales (sensor virtual).

Se describe a continuación brevemente las características de este nuevo tipo de sensores:

q  Cada sensor estaría formado por el sistema de obtención de imagen (cámara),  los elementes auxiliares necesarios para ello (iluminación, filtros, etc.) y una unidad de procesamiento embarcada en la que se ejecutarían los algoritmos de visión y que se comunicaría con el sistema supervisor. Estos elementos deben ser de bajo coste, para que su despliegue en una infraestructura extensa como la que se plantea en este proyecto sea viable económicamente.

q  En el procesador se ejecutarían los algoritmos de visión en funciones especializadas  a las que denominamos “analíticas de visión”. Cada analítica está dedicada a la lectura de un parámetro concreto del sistema que según su valor el sistema identificará como un cierto tipo de evento o anomalía, o a la realización de alguna medición visual para la obtención de un determinado parámetro.  A continuación incluimos algunos ejemplos de analíticas ya desarrolladas por IXION en otros ámbitos. En la actividad PT-2 de este proyecto se revisará la aplicabilidad de las analíticas ya disponibles y se identificarán las nuevas analíticas que habrá que desarrollar específicamente para este proyecto.

 

Ejemplos de analíticas ya desarrolladas:

q  Detección de variaciones en el estado general. Se realiza un modelo de la escena que se compara con otro ya calculado y almacenado. Por ejemplo, para determinar nivel de desgaste de piezas, presencia de óxido, obstrucciones en rejillas, etc.).

q  Lectura de relojes, posición angular de un detector: medida de niveles tales como termómetros o manómetros.

q  Medida de niveles. Termómetros de mercurio o alcohol, nivel de aceite.

q  Existencia de carbonilla, detección de chispazos y desgaste de escobillas en alternadores

q  Detección de elementos generales y posicionamiento. Detección de cristales en el suelo (roturas de ventanas). Luminarias fundidas, objetos abandonados o desaparecidos. Puertas abiertas

q  Detección de indicativos lumínicos (LEDs) en paneles de control o armarios,  para elementos indicativos de funcionamiento o que puedan funcionar como filtro,

q  Detección de goteos de aceite, manchas tanto de aceite como de agua.

q  Detección de puntos calientes, mediante imagen IR

q  Detección de intrusos (implementada tanto para imagen IR como RGB).


 
 



Figura 1 ejemplos aplicaciones ixion de visión por computador para inspección

 

2) Sensor de medida de puesta a tierra.

Los métodos más avanzados de medición de la resistividad del suelo, se realizan a través de electrodos en el mismo. La gran limitación técnica de estos sistemas, es que para realizar este tipo de mediciones es necesario que la estructura se desconecte de la puesta a tierra general (hilo de guarda en líneas eléctricas) es decir, que el sistema sea desconectado, por lo que no se tiene una monitorización del estado de la puesta a tierra sin la intervención de los equipos de mantenimiento de las empresas prestatarias del servicio eléctrico.

En los sistemas eléctricos se debe realizar un mantenimiento periódico de las puestas a tierra, ya que la estabilidad de suministro del conjunto depende de esta. En este sentido, cada estructura debe tener una adecuada puesta a tierra debido a posibles fallos que deben ser drenados a tierra, como es el caso de sobretensiones transitorias o la caída de rayos en los conductores de guarda. También, se presenta la dificultad de que son sistemas extensos en los que se deben medir miles de estructuras llevando un tiempo excesivo su verificación.

Por lo tanto, se plantea el desarrollo de un sistema de comprobación puesta a tierra de (desde torres de alta tensión hasta media tensión y centros de transformación). De esta forma se puede verificar el estado de la resistencia de tierra de manera remota y realizar las actuaciones pertinentes en los casos que sean necesarios.

Un elemento sensor que evalúe el estado de las mismas, y que comunique dicha información resulta una potente innovación, más aún si además se integra la información procedente de otros sensores capaces de informar sobre otros parámetros que afectan al estado de las puestas a tierras ( como por ejemplo el número de descargas eléctricas atmosféricas que ha drenado y su energía específica por ejemplo).

Por otro lado, cubriendo además el objetivo específico del proyecto de “monitorizar parámetros de  las instalaciones eléctricas, actualmente supervisadas manual y localmente, para incrementar eficiencias y mejorar la calidad y seguridad del servicio”  resulta altamente innovador la monitorización del campo eléctrico atmosférico para la detección anticipada de tormentas eléctricas locales. El conocimiento procedente de todos estos sensores en conjunto permitirá, entre otras  cuestiones:

          Planificar mantenimientos o realizar mantenimientos correctivos en base a la información real detectada.

          Evitar riesgos laborales durante las operaciones de mantenimiento al conocer el valor del campo eléctrico ( primer signo detectable de una tormenta eléctrica)

          Disponer de información estadística sobre descargas eléctricas atmosféricas en las torres y líneas de distribución, útil para resolver problemas de ingeniería relacionados con los daños por rayos.

          Mejora del diseño e ingeniería de protecciones contra el rayo y sistemas de puesta de tierra.

          Cuantificar el stress por descargas de rayo sobre las líneas

          Identificar líneas con bajo rendimiento

          Caracterización de la degradación de aisladores debido a los rayos, degradación de materiales, sobresolicitación de aisladores, etc.

                                                              

3) Nuevo algoritmo de detección y localización de faltas en redes de media tensión

La mejora de los procesos de reposición de suministro de las redes de distribución (MT) buscada por las Smart Grids pasa por la resolución del problema de la localización de faltas en redes de media tensión, cuestión que en la actualidad no se encuentra solventada.

Se ha investigado en diferentes técnicas de localización de faltas, tales como cálculo de impedancia, onda viajera, conocimiento previo de la red o distribución de dispositivos (detectores de paso de falta), con diferentes inconvenientes que impiden dar por resuelto este problema, tales como elevada dependencia de la resistencia de falta o régimen de neutro, influencia de la conexión de generación distribuida, dependencia del escenario de operación (generación/demanda) del sistema, influencia de corrientes capacitivas y corrientes de energización de transformadores o costes elevados, entre otros.

CIRCE viene trabajando en técnicas innovadoras de localización de faltas con el objetivo de alcanzar una solución a este reto superando los inconvenientes mencionados. Esta línea de trabajo se basa en la inyección de señales de alta frecuencia a través de un acople capacitivo/inductivo a la red de distribución (MT) y el procesamiento y análisis de la respuesta de la red a este estímulo.

Los primeros desarrollos realizados trabajan en base al proceso y análisis de la comparación de la respuesta de la red ante el estímulo inyectado antes y después de la ocurrencia de la falta (requiriendo la detección de falta por parte de una función de protección externa). La Figura 2 ilustra este concepto.

Figura 2. Comparación de imágenes pre-falta y falta

 

La investigación realizada en los últimos años sobre algoritmos de localización de faltas basados en la inyección y análisis de señales de alta frecuencia en la red han permitido el desarrollo de prototipos de laboratorio implementando el algoritmo y la realización de pruebas de validación, con resultados prometedores, como muestra la  Figura 3.


Figura 3. PROTOTIPOS DESARROLLADOS


El desarrollo descrito ha permitido alcanzar importantes avances, destacando los siguientes: 

          La localización de la falta por el método de inyección y análisis de señales de alta frecuencia es una posibilidad validada a través de cientos de simulaciones, y múltiples pruebas de laboratorio.

          El método de localización es independiente de la corriente de falta, del régimen de neutro y de la resistencia de falta (principales inconvenientes de los métodos de localización actualmente en desarrollo).

          Se ha logrado mejorar el conocimiento del comportamiento de la red en alta frecuencia, algo fundamental en el desarrollo de la técnica.

 

Además de alcanzar un valioso background, la investigación desarrollada ha permitido identificar necesidades de evolución y mejora para permitir la implementación del método en redes de distribución, evolución que se propone acometer en este proyecto.

A continuación se resumen los principales elementos innovadores que se proponen en el proyecto, partiendo del background descrito:

          Utilización de nuevo tipo de señal inyectada, que reduzca su espectro de frecuencia, permitiendo reducir atenuaciones y limitaciones en el alcance. Además, la nueva señal, basada en señales típicas en telecomunicaciones como tonos, con componentes en frecuencia limitadas en banda, permitirá la resintonización y en consecuencia la compatibilidad con otros equipos existentes en la red (como pueden ser los PLC).

 

          Eliminar la dependencia del método de una imagen de la red previa a la falta. Al cambiar el tipo de señal se abre la posibilidad de explorar nuevos métodos de análisis de señales digitales tanto en el dominio temporal como en el de la frecuencia, con lo que se pretende que el localizador no dependa de la existencia de una imagen de referencia del estado previo a la falta.

 

          Desarrollar una nueva función de detección. A partir de la aplicación de distintas técnicas comúnmente usadas en el procesamiento de señales, como bancos de filtros, y diversas transformadas, para estudiar la posibilidad de no solo localizar faltas con este método sino detectar faltas.

 

          Adaptar el algoritmo para la conexión a la red a través de un acople inductivo. Con lo que se pretende minimizar la intrusión del dispositivo en la red, facilitando la instalación en celdas de subestación o centro de transformación.

 

4) Uso de tecnologías LP-WAN en entornos reales en el ámbito de la distribución energética

Las instalaciones y parámetros a monitorizar en el marco del proyecto MAIGE se pueden clasificar como críticas, demandando que las comunicaciones cumplan una serie requisitos desde el punto de vista de fiabilidad, alcance, consumo, coste y seguridad.

La mayoría de las tecnologías de comunicaciones inalámbricas como WiFi, ZigBee, Bluetooth o 6LoWPAN están especialmente diseñadas para aplicaciones que no requieren un área de despliegue muy extensa (PAN-Personal Area Networks), como aquellas comúnmente utilizadas en el ámbito doméstico o edificios en general.

Para las aplicaciones de ámbito industrial o civil que necesitan operar en áreas más grandes, tradicionalmente se han utilizado tecnologías de comunicaciones como la telefonía celular (GSM, 3G) o redes M2M vía satélite. Sin embargo, el coste de los equipos y las comunicaciones, el consumo de los dispositivos y la compleja escalabilidad han propiciado la aparición de nuevas tecnologías que reciben el nombre de  LP-WAN (low-power, wide-area networking) como SigFox o LoRaWAN.

Aunque ya existen algunos pilotos y soluciones basadas en tecnologías LP-WAN, la mayoría se corresponden con aplicaciones de Smart Cities, donde la mayor parte de los sensores miden parámetros ambientales y el área de comunicaciones es más bien reducida.

En otros sectores, como el industrial y el de la distribución energética se han venido utilizando tecnologías tradicionales y muy robustas como el PLC, cuyas funcionalidades han sido ampliamente probadas. La introducción de nuevas tecnologías como LP-WAN en estos sectores resulta muy complejo ya que hay que satisfacer con garantías una serie de requisitos técnicos y de seguridad muy estrictos. Como consecuencia de lo anterior, los resultados y conclusiones sobre el uso de estas tecnologías en este tipo de sectores son muy escasos. Disponer, por tanto, de un entorno real en el que poder probar con profundidad la tecnología LP-WAN y su uso para este tipo de aplicaciones es de gran interés. CeDInt, por su parte, cuenta con gran experiencia en el uso de las redes de sensores inalámbricos en diferentes ámbitos de la Smart City y en la industria. Dispone, además, de un conjunto de pilotos con cerca de 1.000 sensores activos. Este background será de gran utilidad para conseguir los objetivos del proyecto.

El proyecto MAIGE, que trata de sustituir la inspección manual de las instalaciones de distribución de electricidad y de gas por una solución de monitorización remota, propone utilizar tecnologías LP-WAN para la monitorización de parámetros críticos cubriendo un área amplia y muy dispersa.

La relevancia y criticidad de los parámetros a monitorizar tanto en los centros de transformación, así como en las torres de alta y media tensión, hacen necesario que las comunicaciones sean extremadamente fiables, aunando las siguientes características:

          Alcance: el diseño de la red de comunicaciones deberá ser tal que cubra la mayor extensión posible, teniendo en cuenta que las tecnologías LP-WAN necesitan de la instalación de un punto de acceso para conectarse a internet. Además, hay que tener en cuenta que el proyecto MAIGE implementará sensores de diversos parámetros que previsiblemente demandarán diferentes anchos de banda.

 

          Bajo coste: debido a que el proyecto surge como prueba piloto para su posterior implementación real, el volumen de dispositivos sensores, y consecuentemente, de comunicaciones, obliga a optimizar el coste de los módulos de comunicaciones.

          Bajo consumo de potencia: los dispositivos irán alimentados por baterías, por motivos de complejidad y seguridad. Esto es debido a que, a pesar de que se trate de sensores que monitorizan parámetros eléctricos, en la mayoría de casos no hay disponibilidad de alimentación en baja tensión. Periódicamente, las baterías han de ser reemplazadas, por lo que optimizar el consumo de las comunicaciones aumentará la vida útil de las mismas.

 

          Robustez de las comunicaciones: al tratarse de parámetros críticos que sirven de base para la toma de decisiones, la tasa de error de comunicaciones debe ser lo más baja posible. Para ello, a la hora de diseñar la red se tendrán en cuenta las técnicas de detección y corrección de errores como el ACK o la retransmisión.

 

          Seguridad de las comunicaciones: también es de gran importancia que la red de comunicaciones sea lo suficientemente segura como para que agentes externos  no puedan suplantar los datos. Para ellos, se integrarán técnicas de autenticación y encriptación. 

 

5) Nuevo concepto de SCADA

En la sección 1.3. ya mencionamos el desarrollo de sensores ópticos como sensores inteligentes, así como su integración en redes de sensores, como uno de los elementos innovadores del  proyecto.  Esta integración implica también la introducción de innovaciones significativas en el sistema supervisor o colector de la información. 

Estas capacidades van más allá de la funcionalidad de los sistemas SCADA convencionales. Las más destacables son las siguientes:

          inclusión en base de datos de imágenes asociadas a alarmas y eventos,

          integración de sensores ópticos (cámaras + algoritmos de visión por computador) como dispositivos a monitorizar y controlar por un lado, y como sensores inteligentes por otro.

Todo ello manteniendo un modelo de datos compatible con otros tipos de sensores, de naturaleza diversa (red heterogénea de sensores).

Por último, otra peculiaridad del sistema frente a sistemas SCADA convencionales es que debe gestionar activos que pueden estar geográficamente dispersos, por lo que es deseable que  incorpore  funcionalidades de un Sistema de Información Geográfica (GIS) para la visualización de la información.

 

6) Interface y Sistemas de Información

Estándares internacionales para comunicaciones e intercambio de información en redes eléctricas

Una de las tareas previstas en el proyecto MAIGE es la definición del modelo de datos y arquitectura de comunicaciones para el intercambio de información, tanto en las comunicaciones entre distintos niveles jerárquicos del sistema MAIGE (desde los equipos en campo hasta el sistema SCADA) como en el posible intercambio de información entre el SCADA y otros sistemas de gestión y negocio.

Para ello, se plantea como objetivo el emplear como referente el trabajo de estandarización que realizan en los últimos años grupos internacionales de expertos, como los que integran el Comité Técnico 57 de la IEC, en cuya agrupación se encuentran distintos grupos que trabajan por la armonización y definición de modelos comunes para las comunicaciones en Energy Management Systems (EMS) y SCADA. Algunos de estos grupos son el WG 10, responsable del desarrollo del estándar IEC 61850, o el WG 15, responsable del desarrollo del estándar IEC 62351 para ciberseguridad en comunicaciones en sistemas eléctricos.

El trabajo de estos grupos es un proceso que continua a día de hoy, con previsiones de actualizar los estándares, y publicar otros nuevos, a medio y largo plazo. Como ejemplo se puede citar al WG 19, que tienen como objetivo la interoperabilidad entre los distintos estándares, y actualmente estudia la integración del modelo CIM (Common Information Model) y el lenguaje de configuración SCL (Substation Configuration Language) definido en el estándar IEC 61850. En el marco del proyecto MAIGE se emplearán como referencia los estándares existentes para el intercambio de información en sistemas eléctricos, que se describen brevemente a continuación, haciendo extensivo su modelo de información a los activos de distribución de gas, en la medida que estos estándares lo permitan, y describiendo las necesidades de compatibilización allí donde se detecte una falta de definición en los estándares.

El estándar IEC 61850 es un estándar que originalmente fue descrito para definir requerimientos generales de comunicaciones en subestaciones eléctricas. Posteriormente, su alcance se ha ampliado para abarcar las comunicaciones entre los diferentes componentes que participan en la supervisión de las subestaciones, en los distintos niveles jerárquicos de comunicación (proceso, bahía y subestación). Los dispositivos en campo en el estándar se definen como IEDs o Dispositivos Electrónicos Inteligentes. Estos IEDs están formados a su vez por distintas funcionalidades, agrupadas en Nodos Lógicos o LN. La siguiente Figura muestra un ejemplo de este diseño.



Figura 4 ejemplo de un modelo de ied en iec 61850

Ref.: R. Mackiewicz, «IEC 61850 Technical Overview,» de UCAlug Summit Meeting, Austin, TX, 2011.


El estándar define protocolos específicos para las comunicaciones en los distintos niveles, para cumplir con los requerimientos de tiempo de respuesta y fiabilidad demandados. Uno de ellos es el GOOSE/GSSE (Generic Object Oriented Substation Event / Generic Substation Status Event), para las comunicaciones entre componentes entre los niveles de bahía y subestación.

El estándar CIM (Common Information Model) es un modelo de abstracción de la información que tiene por objetivo el intercambio de información entre organizaciones y sistemas relacionados con la generación, transporte, distribución y mercado de la energía eléctrica. El modelo se describe actualmente distribuido en tes estándares:

          IEC 61970: describe el modelo CIM, desde la perspectiva de los Energy Management Systems (EMS).

          IEC 61968: describe aplicaciones específicas de CIM para Distribution Management Systems, Outage Management Systems y Work Management Systems.

          IEC 62325: describe el modelo CIM para mercados de la energía.

 

En el modelo CIM, la representación formal de los objetos se realiza mediante UML o Unified Modelling Language, un lenguaje descriptivo que hace uso de diagramas para modelar sistemas software.

CIM no describe los contenidos de los objetos, sino que ofrece una manera común para representarlos de forma estructurada, lo que permite la interoperabilidad entre sistemas para el intercambio de información.

Gestión de activos y mantenimiento predictivo

Conocer el estado de la vida real de los activos permite estimar de forma más exacta su vida útil y realizar de forma más efectiva una previsión de las inversiones necesarias. Disponer de la información del estado real de los equipos para poder determinar un diagnóstico respecto a su vida útil se convierte en una tarea más o menos sencilla dependiendo de la información que se pueda extraer de los mismos. Por ello el papel de los sensores, que comuniquen los parámetros, su estado, y la información que se considere relevante de los activos, permite una mejor gestión de su vida útil y facilita la planificación de tareas para el mantenimiento. La moderna gestión del mantenimiento de activos incluye todas aquellas actividades destinadas a determinar objetivos y prioridades de mantenimiento, las estrategias y las responsabilidades. Todo ello facilita la planificación, programación y control de la ejecución del mantenimiento, buscando siempre una mejora continua y teniendo en cuenta aspectos económicos relevantes para la organización.

La ingeniería de mantenimiento permite, a partir del análisis y modelado de los resultados obtenidos en la ejecución de las operaciones de mantenimiento, renovar continua y justificadamente la estrategia y, por consiguiente, la programación y planificación de actividades para garantizar la producción y resultados económicos al mínimo coste global.

Desde hace aproximadamente 3 décadas las organizaciones se percataron de que para gestionar adecuadamente el mantenimiento era necesario incluirlo en el esquema general de la organización y manejarlo en interacción con las demás funciones. El reto consistió entonces en integrar el mantenimiento dentro del sistema de gestión de activos de la empresa. A diferencia del enfoque del proceso de gestión tradicional del mantenimiento, que tiene como objeto de estudio al equipo únicamente durante su vida operacional, el modelo de optimización de gestión de activos es una disciplina que surge a finales de los años 90 y que se enfoca en la toma de decisiones a través de todo el ciclo de vida del activo físico, desde su creación o adquisición, utilización, mantenimiento y renovación o disposición final.

Como una respuesta a la necesidad del sector industrial de contar con un estándar para la aplicación de la gestión de activos, en el año 2009, la organización ISO propone el desarrollo de un estándar de Gestión de Activos conocido hoy en día como el estándar ISO 55000 que se ha convertido en la referencia internacional en el área de gestión de activos.

La gestión del mantenimiento utiliza hoy en día una serie de métodos y técnicas específicas para la resolución de problemas muy concretos, ligados por completo al proceso de toma de decisiones en mantenimiento. Estos métodos y técnicas intentan recoger y tratar convenientemente la complejidad del problema, ofrecer a los gestores de mantenimiento soluciones para priorizar y enfrentarse a los problemas, fórmulas para encontrar más fácilmente respuestas a los mismos. Sin embargo, no es fácil diseñar un modelo integral de mantenimiento dentro de un proceso de gestión de activos, tampoco hay reglas fijas o inmutables, aplicables a todos los activos de producción en los distintos sectores industriales y de servicios.

El desarrollo de sistemas de gestión optimizada, tanto a nivel del mantenimiento como de utilización de activos energéticos y tratamiento de la información, ha sufrido una gran evolución a lo largo del tiempo desde la llegada de la automatización, la electrónica y la informática. Sin embargo, es en los próximos años, cuando la aportación de técnicas provenientes de las áreas de Teoría de la Información e Inteligencia Artificial se empleen en el desarrollo de sistemas expertos para apoyo a la toma de decisiones, cuando se aprovechará el potencial del conocimiento experto en el campo del mantenimiento preventivo y predictivo en la gestión de activos. Como parte del proyecto MAIGE, estas opciones serán exploradas mediante el diseño y desarrollo de un sistema inteligente para el diagnóstico y mantenimiento de los activos energéticos, a partir de la centralización de la información proveniente de los equipos y sensores que serán desarrollados en el proyecto.