Enseñanza práctica de los sistemas de telemetría para distribución eléctrica

El sistema eléctrico está actualmente sufriendo profundos cambios en su funcionamiento. Uno de los ejemplos más evidentes de este hecho es el incesante crecimiento de la presencia de fuentes de generación eléctrica basadas en energías renovables, como son la energía eólica y la solar (Panwar et al., 2011). Uno de los motivos de este cambio tiene que ver con el auge de la conciencia ecológica y los objetivos de descarbonización que diversos países se han propuesto cumplir durante los próximos años. Sin embargo, estos cambios no afectan únicamente a las fuentes de generación de energía que se utilizan, sino también al resto de niveles y estructuras del sistema eléctrico. Con esto se pretende dotarlos de nuevas mejoras en lo que se refiere a su seguridad, capacidad de monitorización y gestión, u otros aspectos de diversa índole. Esta serie de cambios tecnológicos frecuentemente se engloba en el llamado paradigma de la red eléctrica inteligente (en inglés, smart grid, abreviado como SG), cuyo objetivo es precisamente incorporar nuevas funcionalidades a la red eléctrica de cara a mejorar su fiabilidad, estabilidad y calidad de suministro. La SG lleva desarrollándose desde hace ya varios años (Kezunovic et al., 2012), y su popularidad y expansión es cada vez mayor, permitiendo un mejor control de los recursos de generación y consumo conectados a la red eléctrica (Parejo et al., 2021). Una de las vertientes de la SG es la mejora de los sistemas de medición del consumo eléctrico de los clientes. En esta sección se verá brevemente en qué consisten estos sistemas, su evolución reciente, y por qué se ha considerado conveniente incluirlos dentro de los contenidos docentes que se imparten en el Máster en Sistemas Inteligentes en Energía y Transporte (MSIET) de la Universidad de Sevilla

Equipo de bajo coste para la docencia práctica de bucles de control en entornos industriales

En la Escuela Politécnica Superior de la Universidad de Sevilla se imparten distintos títulos de Grado en Ingeniería en los que las asignaturas “Automatización Industrial” y “Regulación Automática” son comunes a todas ellas. Estas asignaturas comparten un marco común que, a veces, no es percibido por los estudiantes. Sin embargo, los dispositivos lógicos programables o PLCs por sus siglas en inglés (programmable logic controllers), los cuales son la base actual de la automatización industrial, son ampliamente usados en tareas de regulación de bucles de control en la industria (Valencia-Palomo & Rossiter, 2011). Tradicionalmente, los bucles de control han sido implementados usando dispositivos discretos. No obstante, con la proliferación de los PLCs, estos se han convertido en el estándar de facto gracias al menor coste de estos y el amplio soporte de los fabricantes a través de librerías y documentación (Alphonsus & Abdullah, 2016). Dada esta situación, es importante remarcar a los estudiantes la relación entre las dos citadas asignaturas: Automatización Industrial y Regulación Automática. Además, la implementación de bucles de control en dispositivos digitales como los PLCs tiene ciertas implicaciones y consideraciones que deben ser tenidas en cuenta para garantizar la correcta operación y estabilidad de los bucles de control. Además, a veces a los alumnos les cuesta asimilar los conceptos teóricos de estas asignaturas. En estas situaciones, las sesiones de laboratorio en las que los alumnos aplican esos conceptos que se enseñan en las lecciones teóricas han probado ser una forma muy útil para que los alumnos terminen de adquirir y afianzar esos conceptos más fácilmente (Feisel & Rosa, 2005). Además, las sesiones prácticas les ayudan a adquirir capacidades como el trabajo en equipo o la habilidad para seguir instrucciones complejas (Edward, 2012). En este sentido, en el ámbito de las citadas asignaturas, existe una importante carencia de equipamiento docente para el ajuste de bucles de control usando PLCs. Los entrenadores disponibles en el mercado son caros y voluminosos, por lo que se hace muy complicado el disponer de un equipo por puesto y alumno en los laboratorios docentes. Además, la gran mayoría de dispositivos suelen estar pensados para su uso con PCs (computadores personales, del inglés personal computers), no siendo posible su uso con PLCs. Si bien es cierto que se dispone de varios equipos actualmente en el laboratorio, estos son únicamente usados a modo de demostradores, siendo imposible la realización de prácticas individuales (dada su voluminosidad y alto coste). Debido a esto, actualmente no se dispone de plataformas que permitan la realización de prácticas de bucles de control usando PLCs. Para suplir la falta de estos equipos, actualmente se están usando simuladores software. Aunque los simuladores son de gran utilidad, estos son demasiado simples y no emulan correctamente las situaciones reales a las que se pueden encontrar los alumnos en la industria como el ruido, límites de operación, alinealidades, etc. Normalmente estos simuladores no suelen incorporar estos parámetros porque son difícilmente explicables si no se dispone de un equipo real con los que observarlos. Dada esta situación, muchos docentes optan por el desarrollo de sus propios equipos para las sesiones de laboratorio (Riveros et al., 2016), los cuales suelen resultar más baratos y prácticos que los disponibles en el mercado (Pearce, 2013). Por ello, este trabajo presenta el desarrollo de un dispositivo en forma de entrenador docente que solvente las carencias expuestas anteriormente

Forecasting Recharging Demand to Integrate Electric Vehicle Fleets in Smart Grids

Electric vehicle fleets and smart grids are two growing technologies. These technologies provided new possibilities to reduce pollution and increase energy efficiency. In this sense, electric vehicles are used as mobile loads in the power grid. A distributed charging prioritization methodology is proposed in this paper. The solution is based on the concept of virtual power plants and the usage of evolutionary computation algorithms. Additionally, the comparison of several evolutionary algorithms, genetic algorithm, genetic algorithm with evolution control, particle swarm optimization, and hybrid solution are shown in order to evaluate the proposed architecture. The proposed solution is presented to prevent the overload of the power grid

Increasing the Efficiency of Rule-Based Expert Systems Applied on Heterogeneous Data Sources

Nowadays, the proliferation of heterogeneous data sources provided by different research and innovation projects and initiatives is proliferating more and more and presents huge opportunities. These developments create an increase in the number of different data sources, which could be involved in the process of decisionmaking for a specific purpose, but this huge heterogeneity makes this task difficult. Traditionally, the expert systems try to integrate all information into a main database, but, sometimes, this information is not easily available, or its integration with other databases is very problematic. In this case, it is essential to establish procedures that make a metadata distributed integration for them. This process provides a “mapping” of available information, but it is only at logic level. Thus, on a physical level, the data is still distributed into several resources. In this sense, this chapter proposes a distributed rule engine extension (DREE) based on edge computing that makes an integration of metadata provided by different heterogeneous data sources, applying then a mathematical decomposition over the antecedent of rules. The use of the proposed rule engine increases the efficiency and the capability of rule-based expert systems, providing the possibility of applying these rules over distributed and heterogeneous data sources, increasing the size of data sets that could be involved in the decision-making process

Blind shots: non-natural mortality counteracts conservation efforts of a threatened waterbird

Waterbirds are particularly affected by the high hunting pressure they face in many regions, which in some cases is compromising conservation actions for threatened species. The marbled teal Marmaronetta angustirostris is one of the most endangered waterbirds in Europe. In order to restore its population, several conservation actions have recently been undertaken, including a population reinforcement programme in Spain using captive-bred birds. With the aim of assessing the success of the reinforcement programme to establish a long-term self-sustaining population, we identified mortality causes of marbled teal, evaluated the survival of individual birds of the reinforcement programme and estimated the viability of the population under different management scenarios. We used data from wild and captive-bred individuals tracked by GPS since 2018 (n = 42) and from a mark–recapture programme initiated in 2015 (n = 297). We recovered 15 dead birds or transmitters: 20% died of natural causes, 60% of non-natural causes (including all anthropic causes) and 20% of unknown causes. Furthermore, the GPS tags of 24 birds unexpectedly stopped transmitting without any indication of malfunction, and for 66.7% of these disappeared birds, the cessation was suspected to be caused by illegal shooting. Survival during the hunting season was higher for males (31.3%) than for females (12.5%), and for the wild (50%) than for the captive-bred birds (9.4%), probably due to differences in migration patterns to North Africa. Population viability models revealed that maintaining the breeding population at the current mortality rates is only possible with a permanent release programme of captive-bred individuals, and that in order to establish a self-sustaining population, non-natural mortality would have to be reduced by at least 40%. We recommend management measures to reduce marbled teal mortality, such as limiting legal hunting to hours with clear visibility, prosecuting illegal shootings, controlling exotic predators and improving water management to reduce disease outbreaks. Some improvements can be implemented in captive-breeding programmes, such as earlier release times and incorporating anti-predator training.The transmitters were funded by the Generalitat Valenciana, the Ministry for Ecological Transition and the Biodiversity Foundation. JMPG was supported by a Spanish Ministry of Science, Innovation and Universities postdoctoral contract IJC-2019-038968 funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033. ESG and ASA received the grants RYC2019-027216-I and RYC-2017-22796 funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033 and by ESF Investing in your future. RCRC was supported by the European Union-Next Generation EU in the Maria Zambrano Program (ZAMBRANO 21-26). The present research was carried out within the framework of the activities of the Spanish Government through the ‘Maria de Maeztu Centre of Excellence’ accreditation to IMEDEA (CSIC-UIB) (CEX2021-001198)

Phase topology identification in low-voltage distribution networks: a Bayesian approach

Knowledge of customer phase connection in low-voltage distribution networks is important for Distribution System Operators (DSOs). This paper presents a novel data-driven phase identification method based on Bayesian inference, which uses load consumption profiles as inputs. This method uses a non-linear function to establish the probability of a customer being connected to a given phase, based on variations in the customer’s consumption and those in the phase feeders. Owing to the Bayesian inference, the proposed method can provide up-to-date certainty about the phase connection of each customer. To improve the detection of those customers that are more difficult to identify, after obtaining the up-to-date certainty for all users, the consumption of those who have an up-to-date certainty above a certain percentile compared with the rest of the substation (those that are more likely to be correctly classified) is subtracted from the phase in which they are classified. The performance of the proposed method was evaluated using a real (non-synthetic) low-voltage distribution network. Favourable results (with accuracies higher than 97 %) were obtained in almost all cases, regardless of the percentage of Smart Meter penetration and the size of the substation. A comparison with other state-of-the-art methods showed that the proposed method outperforms (or equals) them. The proposed method does not necessarily require previously labelled data; however, it can handle them even if they contain errors. Having previous information (partial or complete) increases the performance of phase identification, making it possible to correct erroneous previous labelling

Red de sensores inalámbricos multimedia con arquitectura multiprocesador heterogénea para la monitorización ambiental

En los últimos años estamos asistiendo a un creciente interés a nivel mundial por la conservación y protección de espacios de interés ecológico. La adquisición de datos en entornos naturales protegidos está siempre limitada a acciones que no perturben a los seres vivos del ecosistema; por este motivo, los investigadores deben enfrentarse a dos conflictos de intereses: sistemas robustos y autónomos que minimicen la necesidad de interacción física con los sensores instalados, y lo suficientemente complejos para capturar y procesar grandes volúmenes de datos. Con el objeto de conseguir un buen equilibrio entre autonomía y capacidad de cómputo, este trabajo propone una plataforma de sensores heterogéneos multiprocesador, compuesto por un microcontrolador de ultra bajo consumo y un coprocesador de altas prestaciones. Esta arquitectura permite ajustar la capacidad de procesado y el consumo según la disponibilidad energética. Esta arquitectura se ha aplicado a una red de sensores instalada en el Parque Nacional de Doñana. Los equipos desplegados incorporan, además de sensores para variables meteorológicas, una entrada de micrófono y dos cámaras (una visible y otra térmica) para la captura de datos multimedia. El intercambio de datos se realiza mediante comunicaciones inalámbricas LoRa

Gestión activa de la demanda - casos de estudio: proyectos OPENADR4CHILE y G.R.A.C.I.O.S.A.

Actualmente, las Redes Eléctricas Inteligentes (Smart Grids) presentan una integración de recursos energéticos distribuidos (fundamentalmente renovables) cada vez mayor. Esta tendencia, unida a mayores exigencias de calidad de servicio, hacen esencial la inclusión de nuevos sistemas de gestión que garanticen su estabilidad e interoperabilidad. Una posible solución respondería al paradigma de gestión activa de la demanda (Demand-Side Management, DSM) donde el cliente ahora es un activo controlable. Este cambio beneficia a dos actores: A) las compañías eléctricas (Utilities), cuyo interés radica en un mecanismo de ajuste del consumo. B) los clientes: que persiguen la optimización energética y económica, pudiendo reducir y modificar su perfil de consumo. Ambos enfoques plantean estrategias Win-to-Win cliente/operador. Esta comunicación expone dos proyectos demostradores DSM reales, donde el TIC-150 ha colaborado activamente en su desarrollo con Endesa/Enel: 1) OpenADR4Chile: donde por parte de la utility se plantea una arquitectura OpenADR para la gestión de programas de capacidad. Adicionalmente, este trabajo se complementa con la creación un Living-Lab en la EPS. 2) G.R.A.C.I.O.S.A. donde la actividad del grupo se ha centrado en la definición/ implementación de una métrica o conjunto de indicadores clave de desempeño (KPIs) para la valoración de las políticas de gestión energética de los clientes.Nowadays, Smart Grids (SG) tend to incorporate distributed energy resources (mainly renewable) more and more. This tendency and the rising exigency level on service quality, make the inclusion of new management systems essential, to guarantee stability and interoperability. A possible solution could be reached applying the paradigm of Demand-Side Management (DSM), where customers become controllable actives. This change benefits both parts: A) Utilities, who interest is centered into consumption adjustment skills. B) Customers, who follow energy and economic optimization, being able to reduce and modify their consumption profile. Both points of view propose Win-to- Win strategies for customer/utility. This work shows two use-cases of DSM strategies in which the TIC-150 has collaborated actively in their developing with Endesa/Enel: 1) OpenADR4Chile: it proposes the use of and OpenADR architecture for capacity program management. This allowed also creating a Living-Lab in the Escuela Politécnica Superior. 2) G.R.A.C.I.O.S.A., in which the TIC-150 has defined/implemented a set of Key Performance Indicators (KPIs) to check and evaluate energy management politics applied by the customers.Ministerio de Educación, Cultura y Deporte (España) beca Formación Profesorado Universitario (FPU

Método de priorización de carga para la integración de flotas de vehículos eléctricos en smart grids

Las flotas de vehículos eléctricos y las Smart Grids son dos tecnologías emergentes muy prometedoras que han provisto nuevas formas de reducir la polución e incrementar la eficiencia energética. Naturalmente, estos elementos aumentan la complejidad de gestión del sistema eléctrico puesto que dichos vehículos pueden ser considerados como cargas móviles, aumentando así su carácter distribuido. El presente trabajo propone una metodología de priorización de carga distribuida basada en el concepto de virtual power plant y el uso de algoritmos de computación evolutiva. Adicionalmente, para evaluar la arquitectura propuesta, se comparan varios de dichos algoritmos, como el genético, genético con control evolutivo, particle swarm optimization y una solución híbrida. La solución propuesta se presenta como una forma de evitar la sobrecarga de la red planificando la priorización de la carga

Framework para la predicción de generación y consumo eléctrico a corto plazo aplicando modelos combinados de línea base y regresión

La predicción de generación y consumo eléctrico a corto plazo supone una herramienta de enorme interés dentro del sistema eléctrico, donde la presencia de fuentes de generación renovable y distribuida está en constante crecimiento. Específicamente, este tipo de predicción es esencial para la gestión energética en edificios, industrias y microgrids para optimizar la operación de sus recursos energéticos bajo diferentes criterios. Teniendo esto en cuenta, se ha propuesto un framework completo para la predicción de generación y consumo en smart grids y microgrids. Concretamente, este framework se utiliza para comparar un conjunto de técnicas basadas en reglas y aprendizaje automático (machine learning) para realizar la predicción de variables eléctricas del día siguiente. Además, se presenta un enfoque novedoso que incluye el uso de modelos de línea base como entradas para los modelos de machine learning. Los resultados obtenidos indican que este enfoque mejora significativamente la predicción frente al resto de técnicas comparadas, logrando una mejora de hasta el 62% con respecto al método Naive. Estos resultados se han obtenido al aplicar la metodología propuesta para predecir cinco variables de potencia de generación y consumo eléctrico del Campus de Savona de la Universidad de Génova en Italia.Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades de España mediante el proyecto “Bigdata Analitycs e Instrumentación Cyberfísica para Soporte de Operaciones de Distribución en la Smart Grid” RTI2018-094917-B-I00Ministerio de Educación y Formación Profesional de España FPU16/0352