IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - September/October 2023 - 52

Conclusiones
Con base en el potencial de la computación periférica y los
resultados de las pruebas experimentales presentadas, se
puede concluir que el concepto propuesto ofrece una respuesta
más rápida a los eventos de la red que las soluciones
centralizadas o basadas en subestaciones, lo que indica que
es posible la coordinación con el control de supervisión y
la adquisición de datos, el sistema de gestión de distribución
y las computadoras de la subestación. La computación
periférica es una nueva tecnología que puede ofrecer beneficios
significativos a la red de distribución de los servicios
públicos. Las principales aplicaciones de interés incluyen la
automatización de la distribución, la gestión general de la
red, el análisis avanzado, el monitoreo y control de FED y la
gestión de activos. La combinación de la tecnología de computación
periférica, los medios y protocolos de comunicación
ubicuos y los análisis avanzados brindarán plataformas
robustas de inteligencia distribuida, que darán soporte a la
próxima generación de automatización distribuida y productos
de gestión de la red.
Agradecimientos
La información, los datos y el trabajo aquí presentados fueron
financiados en parte por la Agencia de Proyectos de Investigación
Avanzada en Energía del Departamento de Energía
de los Estados Unidos (ARPA-E, por sus siglas en inglés).
Los puntos de vista y opiniones expresados por los autores
no expresan ni reflejan necesariamente los del Gobierno de
los Estados Unidos ni de ninguna de sus agencias.
Lecturas complementarias
M. Patel et al., " Real-time application of synchrophasors for
improving reliability " (Aplicación en tiempo real de sincrofasores
para mejorar la confiabilidad), NERC, Princeton, NJ,
EE. UU., NERC Rep., octubre de 2010. [En línea]. Disponible
en: https://www.naspi.org/node/664
N. Dahal, R. L. King y V. Madani, " Online dimension
reduction of synchrophasor data " (Reducción de la dimensión
en línea de datos de sincrofasores), en Proc. IEEE PES
T&D, Orlando, FL, EE. UU., 2012, págs. 1-7, doi: 10.1109/
TDC.2012.6281467.
S. Oymak, A. Jalali, M. Fazel, Y. C. Eldar y B. Hassibi,
" Simultaneously structured models with application to sparse
and low-rank matrices " (Modelos estructurados simultáneamente
con aplicación en matrices dispersas (o ralas) y de
poco rango), IEEE Trans. Inf. Theory, vol. 61, n.º 5, págs.
2886-2908, mayo de 2015, doi: 10.1109/TIT.2015.2401574.
E. J. Candes y B. Recht, " Exact matrix completion via
convex optimization " (Completación de matriz exacta
mediante optimización convexa), Found. Comput. Math.,
vol. 9, n.º 6, págs. 717-772, diciembre de 2009, doi: 10.1007/
s10208-009-9045-5.
R. C. Qiu y P. Antonik, Smart Grid Using Big Data
Analytics: A Random Matrix Theory Approach (Redes inteligentes
con análisis de big data: enfoque de la teoría de matriz
aleatoria). Hoboken, NJ, EE. UU.: Wiley, 2017.
Z. Ling, R. C. Qiu, X. He y L. Chu, " A new approach of
exploiting self-adjoint matrix polynomials of large random
matrices for anomaly detection and fault location " (Un nuevo
enfoque para explotar polinomios de matrices autoadjuntas
en grandes matrices aleatorias para detectar anomalías y ubicar
fallas), IEEE Trans. Big Data, vol. 7, n.º 3, págs. 548-
558, julio de 2021, doi: 10.1109/TBDATA.2019.2920350.
Biografías
James Stoupis pertenece al Centro de Investigación ABB de
EE. UU., Raleigh, NC 27606 EE. UU.
Rostan Rodrigues pertenece al Centro de Investigación
ABB de EE. UU., Raleigh, NC 27606 EE. UU.
Mohammad Razeghi-Jahromi pertenece al Centro de
Investigación ABB de EE. UU., Raleigh, NC 27606 EE. UU.
Amanuel Melese pertenece al Centro de Investigación
ABB de EE. UU., Raleigh, NC 27606 EE. UU.
Joemoan I. Xavier pertenece a Soluciones de Distribución
ABB, Cary, NC 27511 EE. UU.
p&e
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septiembre/octubre 2023
http://dx.doi.org/10.1109/TIT.2015.2401574 http://dx.doi.org/10.1007/s10208-009-9045-5 http://dx.doi.org/10.1007/s10208-009-9045-5 https://www.naspi.org/node/664
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