Planeación y despliegue de la red de sensores inalámbricos requerida para la medición inteligente de energía eléctrica usando restricciones de capacidad y cobertura

The electrical energy measurement (EEM), seeks to provide quality services without neglecting the reliability of the system. Therefore, a quality service must be closely linked to the wireless communication technologies, to technify the EEM, not only reading, but also cuts, reconnections, and other additional services that the intelligent measurement infrastructure provides through wireless technologies Such as cell or WiFi, increasingly common because of the reliability they provide in real-time data transmission. Wireless infrastructures allow us to provide coverage to the fixed terminals, determined by the electric meter, and in turn manage and plan the optimal deployment of wireless sensors (SI) in finite areas, whether urban, rural or suburban. This article proposes an optimal model for planning and deploying SI for the EEM in order to guarantee reliable wireless communication links at the lowest implementation cost. Therefore, the proposed algorithm gives global solutions within a finite scenario, making this a scalable model in time able to manage the use of available links. The SIs for the EEM are inserted into the Neighborhood Area Networks (NANs) covered by the mobile communications network.La medición de energía eléctrica (MEE), busca proporcionar servicios de calidad sin descuidar la confiabilidad del sistema. Por lo tanto, un servicio de calidad debe ir estrechamente ligada a las tecnologías de comunicación inalámbrica, para tecnificar la MEE, no solo lectura, sino también cortes, reconexiones, y otros servicios adicionales que la infraestructura de medición inteligente provee a través de tecnologías inalámbricas como celular o WiFi, cada vez más comunes debido a la confiabilidad que estas brindan en la transmisión de datos en tiempo real [1]. Las infraestructuras inalámbricas nos permiten brindar cobertura a los terminales fijos, determinados por el medidor eléctrico, y a su vez gestionar y planificar el óptimo despliegue de sensores inalámbricos (SI) en áreas finitas, ya sean, urbanas, rurales o suburbanas. Este artículo propone un modelo óptimo de planeación y despliegue de SI para la MEE con la finalidad de garantizar enlaces de comunicación inalámbricos confiables al menor costo de implementación. Por lo tanto, el algoritmo propuesto da soluciones globales dentro de un escenario finito, haciendo de este un modelo escalable en el tiempo capaz de gestionar el uso de enlaces disponibles. Los SI para la MEE, son insertados en las Redes de Área Vecindaria (NAN) cubiertas por la red de comunicaciones móviles

Optimal Location of Transformers in Electrical Distribution Networks Using Geographic Information Systems

This research shows a heuristic model for the design of scalable and reliable electrical distribution networks. The algorithms presented allow to optimize the location of transformation centers using on their database geographic information systems from which it is possible to define user locations, candidate sites, possible routes for the deployment of the electricity grid and, in general, data for the reconstruction of the scenario. The model employs clustering and triangulation methods, as well as algorithms for creating a minimally expanding tree and the consequent site assignment for transformer placement. After setting the optimal locations for the transformer site, the algorithms compute voltage drops in secondary circuits, required transformation capability, execution times, and coverage achieved. The results obtained are adjusted to the requirements of an actual distribution power grid and show a good performance on the proposed scenario

Óptimo despliegue de redes de distribución eléctrica soterrada basado en técnicas heurísticas y simulación.

The introduction of new loads to conventional electrical distribution systems causes overload in electrical power equipment. This overload causes the useful life of distribution transformers, electrical conductors, protections, etc., to decrease considerably, in addition, the reliability and stability of the system begins to be affected. Therefore, by means of the present investigation, it is sought to solve the problem of planning and dimensioning of distribution electric networks. Consequently, this article focuses on the development of a model capable of selecting the optimal location of distribution transformers considering the permitted percentages of voltage drop established in the literature, from the secondary of the distribution transformer to the furthest user, in such a way that, it is possible to satisfy electric service fulfilling quality standards. In addition, the best topology will be provided through the application of graph theory, which will guarantee observability of restrictions, such as: capacity of each transformer and electric service coverage. When referring to the term capacity, reference is made to the maximum number of users allowed to be part of a conglomerate, in such a way that, by means of this restriction, the maximum power in kVAs that should be allocated to each group is limited. On the other hand, when referring to the term coverage we refer to the maximum distance allowed from the transformer to the furthest user. Another fundamental contribution suggested by the present investigation is to work through the segmentation of the scenario, which will allow us to determine the number of feeders according to the number of segmentations, in addition, it will allow to initiate the deployment in a controlled manner, that is, it can be initiated by sectors the deployment, in such a way that, allows us scalability in terms of the increase of users. Consequently, the present model contemplates the development of a heuristic capable of executing geolocated planning processes, considering user scalability. The optimal deployment of distribution transformers with their respective topology is obtained by means of the Matlab software and, the validation of it, by simulating a load flow using the Cymdist software.La introducción de nuevas cargas a los sistemas eléctricos de distribución convencionales provoca sobrecarga en los equipos eléctricos de potencia. Esta sobrecarga hace que la vida útil de los transformadores de distribución, conductores eléctricos, protecciones, etc., disminuya de manera considerable, además, la confiabilidad y estabilidad del sistema comienza a verse afectada. Por lo tanto, mediante la presente investigación se busca dar solución al problema de planeación y dimensionamiento de redes eléctricas de distribución. En consecuencia, el presente artículo se enfoca en el desarrollo de un modelo capaz de seleccionar la ubicación óptima de transformadores de distribución considerando los porcentajes permitidos de caída de voltaje establecido en la literatura, desde el secundario del transformador de distribución hacia el usuario más alejado, de tal manera que, se logre satisfacer de servicio eléctrico cumpliendo estándares de calidad. Además, se proporcionará la mejor topología mediante la aplicación de teoría de grafos, la misma que, garantizará observabilidad de restricciones, tales como: capacidad de cada transformador y cobertura del servicio eléctrico. Al referirnos al término capacidad se hace referencia al número máximo de usuarios permitido para formar parte de un conglomerado, de tal manera que, mediante esta restricción se limita la potencia en kVAs máxima que deberá emplazarse por cada agrupación. Por otro lado, al referirnos al término cobertura hacemos referencia a la distancia máxima permitida desde el transformador hacia el usuario más alejado. Otro aporte fundamental que sugiere la presente investigación es trabajar mediante la segmentación del escenario, lo que, nos permitirá determinar el número de alimentadores de acuerdo al número de segmentaciones, además, permitirá iniciar el despliegue de manera controlada, es decir, se podrá iniciar por sectores el despliegue, de tal manera que, nos permita escalabilidad en cuanto al incremento de usuarios. En consecuencia, el presente modelo contempla el desarrollo de una heurística capaz de ejecutar procesos de planeación geolocalizada, considerando escalabilidad de usuarios. El óptimo despliegue de transformadores de distribución con su respectiva topología se obtiene mediante el software Matlab y, la validación del mismo, mediante la simulación de un flujo de carga usando el software Cymdist

Planeación óptima de redes de distribución eléctrica aérea usando métodos heurísticos y procesos de simulación.

This article is intended a planning model for the deployment of the overhead electrical distribution systems, which allows under heuristics and optimization criteria to reduce the cost of resources associated in the construction of the network; it shows an optimal deployment of distribution transformers considering technical restriction and capacity. The model presents warm a routing on a geo-referenced scenery with information from the OpenStreetMap platform, with the purpose that the topology of the net is under real condition and design of a city; furthermore, the minimum Steiner tree is used for the overhead distribution network. Additionally, the model attaches of scalability and flexibility principles, adjusting the results to variations in different scenarios. On the other hand, with Cymdist software simulation verified the electrical parameters to involved in the design of overhead network. Results obtained present for electrification companies a reference points for future planning of the electricity distribution networks, adapting to the random changes in demand.En este artículo se plantea un modelo de planeación para despliegue de los sistemas aéreos de distribución eléctrica, el cual permita bajo criterios heurísticos y de optimización reducir los costos asociados a los recursos empleados en la construcción de la red; muestra un despliegue óptimo de transformadores de distribución considerando restricciones técnicas y de capacidad. Se advierte que el modelo presenta un enrutamiento sobre un escenario georreferenciado con información obtenida de la plataforma OpenStreetMap, con el propósito de que la topología de la red sea bajo condiciones reales y de diseño de una ciudad; por otro lado, se hace uso del árbol mínimo de Steiner para el emplazamiento de la red aérea de distribución. Adicionalmente el modelo adjunta los principios de escalabilidad y flexibilidad, ajustando los resultados a las variaciones en distintos escenarios. En una segunda instancia con el software de simulación Cymdist se verifica el comportamiento de los parámetros eléctricos implicados en el diseño de las redes aéreas. Los resultados obtenidos presentan a las empresas de electrificación puntos de referencia para las futuras planificaciones de las redes eléctricas de distribución adaptándose a los cambios aleatorios de la demanda

Reconstruction of the Electric Consumption Pattern from Big Data using MapReduce Technique

The work presents the performance of the MapReduce technique to reconstruct the load curve from a previously stored amount of information coming from smart metering of electrical energy and currently considered as Big Data. The management of information in the stage of an intelligent electrical network considered as a System of Management of Measured Data or MDMS needs reducing the times with respect to the reports that are required in a certain moment for decision making in relation to the electrical demand response. Therefore, this paper proposes the use of MapReduce as a technique to obtain information of the load curve in a suitable time to obtain trends and statistics related to the residential electric pattern

Medición inteligente de energía eléctrica considerando agrupación de clientes según demanda de energía y mínimo costo en recursos de comunicación

El reemplazo de medidores no tiene la tecnología para ser integrado en una infraestructura de medición avanzada es una necesidad mundial, aunque es una gran contribución al permitir escenarios para nuevos mercados de energía que resultan en beneficios para todos los actores del sistema eléctrico, lleva consigo grandes desafíos a todos los niveles, entre ellos el estudio para su despliegue y elección de la tecnología adecuada, el resultado del análisis coste-beneficio es un factor determinante en su adopción. Este documento presenta una revisión bibliográfica asociada a diferentes temas que aborda este problema de optimización de costes en la recopilación de información a partir de contadores de energía eléctrica inteligentes de acuerdo con las características conductuales de los usuarios. El estudio realizado a través de una revisión bibliográfica de bases de datos como IEEE Xplore, Science Direct, MDPI, Springer, Taylor & Francis y Scielo llegar a encontrar varios aspectos clave de las infraestructuras de medición, como los datos existentes, las tendencias de la comunicación tecnológica y las tendencias de optimización de los recursos utilizadas con este fin. También establece varios criterios asociados a la planificación de sistemas de medición inteligentes de despliegue

Internet of Things Applications as Energy Internet in Smart Grids and Smart Environments

Energy Internet (EI) has been recently introduced as a new concept, which aims to evolve smart grids by integrating several energy forms into an extremely flexible and effective grid. In this paper, we have comprehensively analyzed Internet of Things (IoT) applications enabled for smart grids and smart environments, such as smart cities, smart homes, smart metering, and energy management infrastructures to investigate the development of the EI based IoT applications. These applications are promising key areas of the EI concept, since the IoT is considered one of the most important driving factors of the EI. Moreover, we discussed the challenges, open issues, and future research opportunities for the EI concept based on IoT applications and addressed some important research areas

Despliegue óptimo de redes de distribución eléctricas soterradas usando métodos metaheurísticos y simulación

This document presents a planning model that allows optimizing the deployment of underground electrification networks for distribution considering the number of users simultaneously connected to a transformer. We present a model based on a heuristic process that seeks to reduce costs by using the resources required for a minimum cost routing on a geo-referenced scenario. The model is scalable because it allows the population density of the studied georeferenced area to be varied, that is, it adjusts to the use of resources required for different population quantities. Additionally, a simulation process is presented, articulated to the planning model using the Cymdist software, contemplating elements of a real underground electrification network, in order to verify voltage problems, failures, overloads, etc. The obtained results allow to quickly diagnose the possible deployment and routing options of underground networks for distribution, warning to decrease the times for deployment of new networks, in addition the work successfully explores the optimality principle and makes the heuristic process computationally useful. Finally, the proposal provides a road map with a view to the optimal planning of underground electrification networks for distribution.Este documento presenta un modelo de planeación que permite optimizar el despliegue de redes de electrificación soterradas para distribución considerando la cantidad de usuarios conectados simultáneamente a un transformador. Se presenta un modelo basado en un proceso heurístico que busca reducir costes por uso de recursos requeridos para un enrutamiento de mínimo costo sobre un escenario georreferenciado. El modelo es escalable pues permite que se varíe la densidad poblacional del área georreferenciada estudiada, es decir, se ajusta al uso de recursos requeridos para diferentes cantidades poblacionales. Adicionalmente se presenta un proceso de simulación articulado al modelo de planeación mediante el software Cymdist, contemplando elementos de una red de electrificación soterrada real, con la finalidad de verificar problemas de tensión, fallos, sobrecargas, etc. Los resultados obtenidos permiten diagnosticar rápidamente las posibles opciones de despliegue y enrutamiento de redes soterradas para distribución, advirtiendo disminuir los tiempos por despliegue de nuevas redes, además el trabajo explora con éxito el principio de optimalidad y hace que el proceso heurístico sea computacionalmente útil. Finalmente, la propuesta brinda un mapa de ruta con visión hacia la óptima planeación de redes de electrificación soterradas para distribución

Aplicaciones e innovación de la ingeniería en ciencia y tecnología

El mundo ha avanzado con la llegada de la ciencia y tecnología desde los diversos campos que la conforman con una visión de innovación involucrando a la sociedad y así satisfacer las necesidades que se han convertido en una problemática para el campo científico. El camino para llegar a un concepto de ciudades inteligentes, por ejemplo, puede conjugar varias aristas que dan cuenta de un aporte de diversas competencias y destrezas por parte de la comunidad científica. De esta manera, podemos encontrar aportes en redes eléctricas inteligentes, servicios de comunicación masiva, aprovechamiento de los recursos hídricos, análisis de ondas sísmicas, manejo de datos en la nube o la interpretación de imagen para aplicaciones médicas, cumpliendo así una vasta demanda de oportunidades para la generación de nuevo conocimiento que aplica la ciencia y tecnología en favor de la sociedad. Este libro es una recopilación de artículos científicos del área de Ciencia y Tecnología de la Universidad Politécnica Salesiana, trabajo presentado desde las ingenierías: Civil, Electricidad, Electrónica y Automatización, Computación, Telecomunicaciones y Mecatrónica

Smart Energy Management for Smart Grids

This book is a contribution from the authors, to share solutions for a better and sustainable power grid. Renewable energy, smart grid security and smart energy management are the main topics discussed in this book