IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - September/October 2023 - 49

En esta demostración, para mayor simpleza, se usa una
interfaz de comando de línea para implementar y monitorear
la aplicación de FDIR. Se desarrolla un archivo de configuración
que define las configuraciones para cada ECD. Los
archivos de configuración incluyen el tipo de imagen de contenedor
que debería correr en los dispositivos esperados, el
mapeo de puertos para la interfaz del usuario, la cantidad
de instancias de cada aplicación, etc. Después de implementar
el archivo yaml (un tipo de archivo de serialización de
datos) mediante la línea de comando, se puede monitorear el
estado del grupo K3S. Después de implementar el archivo de
configuración yaml, todos los ECD descargan su imagen de
contenedor FDIR respectiva (ARM7 o x86) del registro de
archivos DockerHub. La descarga puede tardar varios minutos,
según la velocidad de Internet. Ni bien se descargan las
imágenes, se despliegan de inmediato en el ECD correspondiente.
Entonces, con base en la lógica dentro de la imagen
de contenedor, la aplicación Node-RED inicia automáticamente
en todos los ECD y cada uno corre partes específicas
de la imagen completa según sus identificaciones.
El ECD que corre el nodo principal del K3S se puede usar
para acceder al panel de GUI para la demostración de FDIR.
La demostración tiene la capacidad de simular fallas en tres
ubicaciones distintas en la topología de la subestación de
dos alimentadores. Según el tipo de simulación de falla, el
algoritmo de máquina de estado mencionado anteriormente
ejecutará una determinada secuencia de operaciones con el
objetivo de aislar la falla, restaurar la energía y, cuando se
corrija la falla, volver a la operación normal previa a la falla.
Aplicaciones interesantes
Las técnicas de fusión de datos implementadas en la plataforma
del procesador periférico han abordado dos objetivos
principales, a saber: " Solucionar
datos problemáticos " , que se
refiere al caso en el que la fuente de
datos tiene problemas de calidad,
como
inconsistencia,
imperfección,
etc., y " Extraer información
de nivel superior " a fin de obtener
conocimiento a partir de distintas
fuentes de datos. A continuación
se brinda más información sobre
cuatro aplicaciones desarrolladas
en el marco del procesador periférico.
Clasificación
de eventos
de la red de distribución
Los métodos basados en aprendizaje
automático
y en especialización
sobre un tema se
desarrollaron para ayudar a diferenciar
entre eventos permanentes
y temporales observados en la red.
septiembre/octubre 2023
MQTT
B1
192.168.1.41
Supervisor
192.168.1.51
B2
192.168.1.10
ECD2
192.168.1.30
R3 + S3
192.168.1.61
R4 + S4
192.168.1.71
figura 10. Configuración de hardware para una demostración de seis dispositivos
ECD y aplicaciones de FDIR contenedorizadas.
ieee power & energy magazine
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ECD3
192.168.1.40
GT + S5
192.168.1.81
ECD1
192.168.1.20
Las fallas permanentes incluyen fallas de cable/conductor,
contactos con animales y fallas de equipo. Las fallas temporales
incluyen problemas de gestión de la vegetación, impactos
de rayos y conmutación de transitorios.
Recuperación de datos de sincrofasores
para la estimación del estado
Los datos de las unidades de medida de fasores (PMU, por
sus siglas en inglés) se muestrean en instantes sincronizados,
y las mediciones de PMU cercanos están correlacionadas con
base en la topología del sistema eléctrico. Como resultado,
los datos de PMU exhiben una estructura dimensional baja a
pesar de los datos crudos de dimensionalidad alta, como lo
demuestran Patel et. al. En específico, la matriz resultante
que contiene las mediciones de PMU cercanas en múltiples
instantes de muestreo es aproximadamente de rango bajo.
Por esto, la reconstrucción de datos de PMU faltantes se
puede formular en un problema de completación de matrices
de bajo rango, según Candes et. al. Distintos métodos
de compleción de matriz como el nuclear, Hankel y minimización
de norma de variación total se han implementado y
desarrollado con base en la técnica de optimización convexa
a fin de recuperar datos faltantes aleatorios y temporales
con aplicaciones a la recuperación de datos de sincrofasores
(PMU) para la estimación del estado.
Inyección de datos falsos, detección de
anomalías y ubicaciones de las fallas en datos
de alimentadores
Los ataques de inyección de datos falsos se pueden crear
para que no sea observable por la detección de datos erróneos
basada en datos residuales que se aplica comúnmente.
Sin embargo, dada la alta tasa de muestreo de las PMU, se
192.168.1.21
R1 + S1
192.168.1.31
R2 + S2
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