IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - September/October 2023 - 50

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.
esperaría que las mediciones de PMU tengan alta correlación
en el tiempo porque es poco probable que el sistema
eléctrico experimente cambios drásticos en un periodo tan
corto en condiciones operativas normales. Entonces, un
detector que considera las correlaciones temporales de las
mediciones de las PMU puede detectar estos ataques de
inyección de datos falsos " no observables " . Se desarrolla
un método de predicción basado en las técnicas de completación
de datos con aplicaciones en la detección de datos
falsos o anomalías en datos de PMU. También se ha desarrollado
un método de inferencia estadística con base en la
técnica de la teoría de la matriz aleatoria a fin de detectar
anomalías y ubicar fallas, con base en la distribución de
valores propios y en vectores propios de la matriz de covarianza
de muestra, según la ley Marcenko-Pastur, como
lo demuestran Qui et. al.
Estimación de parámetros de la red de
distribución
Una herramienta de estimación basada en la técnica recursiva
de mínimos cuadrados se desarrolló para la estimación
de parámetros de la red de distribución con aplicaciones para
la detección de cortocircuitos, la gestión del flujo de carga,
la clasificación dinámica, el modelado de la carga, la detección
de fallas y la estimación de parámetros de red.
FV
Computadora/
servidor de
subestación
Detección, análisis
y comunicación
periféricas
Funciones
y análisis
PAC jerárquicos
Red de servicios
públicos
V2G
Comunicación
de fibra óptica
Análisis
y comunicación
en la nube
Almacenamiento
de energía
figura 11. Arquitectura de computación periférica propuesta para aplicaciones de distribución de energía.
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septiembre/octubre 2023
Detección, análisis
y comunicación
periféricas
Sitios y
V2G
Almacenamiento
de energía
comunidades
industriales/
comerciales
V2G
Almacenamiento
de energía
FV
Integración de aplicaciones
La fusión de datos y las aplicaciones relacionadas se desarrollaron
y pusieron a prueba en una PC pero no se habían
implementado en un ECD. Estas aplicaciones se contenedorizaron
como la aplicación FDIR. Los contenedores facilitan
el despliegue de aplicaciones en distintos tipos de hardware
y sistemas operativos. Estos se pusieron a prueba en ECD a
fin de evaluar y comparar el rendimiento. Las aplicaciones
de recuperación de datos de sincrofasores y de inyección de
datos falsos se desarrollaron inicialmente en Matlab, pero
luego se tradujeron a Python para simplificar su implementación.
Las aplicaciones de clasificación de dos eventos se
desarrollaron en Python y no fue necesario que se tradujeran.
Cada una de las aplicaciones y sus dependencias se
empaquetaron en una imagen de Docker. También se escribió
un script para crear y correr las aplicaciones en un principio.
Otro script se escribió a fin de correr cada una de estas
aplicaciones luego de que se había detenido el script inicial.
Esas aplicaciones más adelante se corrieron en un MC-ECD
y un HC-ECD.
Las cuatro aplicaciones se contenedorizaron y trabajaron
como aplicaciones contenedorizadas en el MC-ECD y
HC-ECD. Cada una de las aplicaciones tuvo resultados que
fueron iguales a aquellos puestos a prueba en una PC, pero
tuvieron tiempos distintos de ejecución. El MC-ECD fue

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