El Instituto Nacional de Electricidad y Energías Limpias (INEEL) participó en el grupo de trabajo “Gestión avanzada de datos y analíticas para mejorar la conciencia situacional en las operaciones de las empresas eléctricas” del comité de estudios D2 “Informática y Telecomunicaciones” del Consejo Internacional de Grandes Sistemas Eléctricos (CIGRÉ, por sus siglas en francés, Conseil International des Grands Réseaux Électriques). Gustavo Arroyo Figueroa, Gerente de Tecnologías de la Información, así como María Yasmín Hernández Pérez, y Guillermo Santamaría Bonfil, personal de investigación de la misma gerencia, fueron parte del grupo de trabajo.

El CIGRÉ es una asociación que agrupa empresas eléctricas, fabricantes, consultores e institutos de todo el mundo, constituyendo probablemente el foro técnico de discusión y de investigación de dichos temas más importantes a nivel mundial. El trabajo técnico es llevado a cabo a través de 16 comités de estudios, cuya finalidad es impulsar y coordinar estudios tecnológicos que contribuyan al avance técnico de su Área en particular. Cada comité de estudios define grupos para examinar las prácticas actuales, las tendencias de la industria y nuevas investigaciones sobre el uso de diversas tecnologías en las empresas eléctricas.

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La conformación del grupo de trabajo D2 / C2.41 Advanced Utility Data Management and Analytics for Improved Operation Situational Awareness of EPU Operations fue un esfuerzo conjunto entre los comités de estudio D2 “Informática y Telecomunicaciones” y C2 “Operación y Control de Sistema”, cuyo objetivo fue examinar las prácticas actuales, las tendencias de la industria y nuevas investigaciones sobre el uso de diversas fuentes de datos y herramientas de análisis para mejorar la conciencia situacional de los operadores de sistemas; así como sobre las tecnologías de integración y gestión de datos para facilitar la implementación efectiva de técnicas de ciencia de datos para apoyar a toma de decisiones operativas y estratégicas de las empresas eléctricas.

Este grupo de trabajo fue coordinado por el Dr. Alberto del Rosso EPRI/USA y contó con la participación de diversos representantes de las empresas eléctricas: EDF Francia, RTE Francia DNV GL – Energy Holanda, National Grid Inglaterra, Solver Lyns de Eslovenia, Monenco Iran, ISA CTEEP Brasil, RLC Engineering USA, New York State Energy Research and Development USA, ERCOT USA, Virginia Power USA, China Computer Federation China. Los investigadores del INEEL participaron en la elaboración de la sesión 3 Data Analytics Techniques (técnicas de analítica de datos). En esta sección se presenta un breve resumen de las principales técnicas de ciencia de datos e inteligencia artificial y un estado de la práctica de sus aplicaciones actuales y potenciales en las empresas eléctricas. Cabe aclarar que algunas de las implementaciones de ciencia de datos e inteligencia artificial utilizadas en las empresas eléctricas ya muestran resultados prometedores. Visualizar la situación actual y las situaciones y escenarios futuros podría ayudar a aumentar la conciencia situacional de los operadores; la visualización es el resultado del análisis de datos.

Al igual que en otros sistemas complejos, la automatización en los sistemas de potencia ha aumentado en gran medida. Sin embargo, los operadores siguen siendo el núcleo de las operaciones de la red, es por ello que la toma de decisiones y la conciencia situacional para los operadores del sistema se está volviendo cada vez más importante. De hecho, uno de los riesgos de una mayor automatización en la red es que los operadores pueden ser menos conscientes de las condiciones actuales del sistema. Por lo tanto, si bien los operadores seguirán siendo el núcleo de las operaciones de la red, cada vez es más importante que cuenten con el respaldo de herramientas avanzadas de análisis de datos y visualización para garantizar la integridad de las operaciones del sistema. De aquí la importancia que el INEEL lleve a cabo investigaciones y desarrollos tecnológicos en el área de ciencia de datos e inteligencia artificial, que sirvan de soporte a la operación de los sistemas de potencia.