soporte a una red eléctrica inteligente

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Sumario

Sumario 2 Editorial

3 Divulgación Modelos para el monitoreo de transformadores de potencia en la

red eléctrica inteligente: humedad y temperatura de generación de burbujas / Models for monitoring power transformers in the smart grid: moisture and temperature for bubble generation

Roberto Liñán García, David Ponce Noyola, Arali Guzmán López, Enrique Betancourt Ramírez y Gerardo Támez Torres

11 Tendencia tecnológica Microrredes inteligentes en refinerías, caso México / Smart micro-

grids in refineries, Mexico case Javier Alejandro Estrada García, Roberto Liñán García, Cuitláhuac

Picasso Blanquel y José Luis Silva Farías

18 Artículo técnico Interoperabilidad para la red eléctrica inteligente: Modelo CIM y su

proceso de adopción / Interoperability for smart grid: CIM Model and adoption process

Alfredo Espinosa Reza, Tito Manuel Calleros Torres, Marxa Lenina Torres Espíndola, Néstor Alemán, Raúl García Mendoza y Benjamín Sierra

26 Comunidad IIE • Nueva transferencia de tecnología del IIE a la industria nacional /

Recent IIE technology transfer to the national industry• IIE desarrolla y transfiere dispositivo electrónico de control / IIE

develops and transfers electronic control device

Junta Directiva

Presidente: Francisco Rojas Gutiérrez, Director General de la Comisión Federal de Electricidad

Secretario: Hugo Gómez Sierra, Presidente de la Cámara Nacional de Manufacturas Eléctricas

Prosecretario: Fernando A. Kohrs Aldape, Instituto de Investigaciones Eléctricas

Consejeros propietarios: • Verónica Irastorza Trejo, Subsecretaria de Planeación Energética y Desarrollo Tecnológico, Secretaría de Energía • Luis Carlos Hernández Ayala, Director de Operación, Comi-sión Federal de Electricidad • Luis Arias Osoyo, Director de Modernización, Comisión Federal de Electricidad • Florencio Aboytes García, Subdirector de Programación, Comisión Federal de Electri-cidad • Jesús Eliseo Ramos, Subdirector de Distribución, Comisión Federal de Electricidad • Jaime Francisco Hernández Martínez, Director General de Programación y Presupuesto “B” de la Secretaría de Hacienda y Crédito Público • José Narro Robles, Rector de la Universida Nacional Autónoma de México • Yoloxóchitl Bustamante Diez, Directora General del Instituto Politécnico Nacional • Enrique Fernández Fassnach, Rector General de la Universidad Autónoma Metropolitana • Eugenio Cetina Vadillo, Director Adjunto del Centro de Investigación, Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología • Jaime Parada Ávila, Director General, Innovación y Competitividad, S. A. de C. V.

Comisarios públicos: • Gustavo Ernesto Ramírez Rodríguez, Delegado y Comisario Público Propie-tario del Sector Energía de la Secretaría de la Función Pública • Juan Edmundo Granados Nieto, Subdelegado y Comisario Público Suplente del Sector Energía de la Secretaría de la Función Pública

Invitados: • Emiliano Pedraza Hinojosa, Director General de la Comisión Nacional para el Uso Eficiente de la Energía • Carlos Antonio Álvarez Balbas, Socio Director, Despacho Álvarez Balbas, S. C. • Miguel Vázquez Rodríguez, Presidente de la Comisión de Innovación y Tecnología de la Cámara Nacional de Manufacturas Eléctricas

Comité Técnico Operativo

Presidente: Reyna Amada Velázquez Montes, Secretaría de Energía

Secretario técnico: Fernando A. Kohrs Aldape, Instituto de Investigaciones Eléctricas

• Luis Carlos Hernández Ayala, Comisión Federal de Electricidad • Gustavo Ernesto Ramírez Rodrí-guez, Secretaría de la Función Pública • Juan Edmundo Granados Nieto, Secretaría de la Función Pública • Jaime Francisco Hernández Martínez, Secretaría de Hacienda y Crédito Público • José

• Capacidades tecnológicas del IIE: medición de alta presión y alta temperatura / IIE technological capabilities: measurement of high pressure and high temperature

• Simuladores con tecnología web para centrales termoeléctricas / Simulators with web technology for thermal power plants

• Comitiva del LAPEM visita al IIE / LAPEM workgroup visits IIE• Investigadores del IIE participan en capítulo de un libro / IIE

researchers colaborate with a book chapter• Asiste el IIE al Smart Grid Mexico / IIE attends the Smart Grid

Mexico• Asiste el IIE a la ICONE y ASME 2012 / IIE attends ICONE and

ASME 2012

30 Breves técnicas Modelos de diagnóstico de equipo eléctrico y su importancia en las

redes eléctricas inteligentes / Diagnostic models of electrical equipment and its role in smart grids.

José Tomás Ramírez Niño y Alberth Pascacio de los Santos

Una arquitectura empresarial de TIC como soporte a una red eléc-trica inteligente / ICT enterprise architecture to support a smart grid. Andrés Florencio Rodríguez Martínez e Isaac Alberto Parra Ramírez

34 Artículo de investigación An analysis of communications and networking technologies for the

smart grid / Análisis de las comunicaciones y tecnologías de red para la red eléctrica inteligente.

Joaquín García Hernández

Narro Robles, Universidad Nacional Autónoma de México • Yoloxóchitl Bustamante Diez, InstitutoPolitécnico Nacional • Enrique Fernández Fassnach, Universidad Autónoma Metropolitana • Eugenio Cetina Vadillo, Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología • Emiliano Pedraza Hinojosa, Comisión Nacional para el Uso Eficiente de la Energía • Miguel Vázquez Rodríguez, Comisión de Innovación y Tecnología de la Cámara Nacional de Manufacturas Eléctricas

Comité Editorial

• Julián Adame Miranda, Director Ejecutivo • Ángel Fierros Palacios, Director de Energías Alternas • Salvador González Castro, Director de Sistemas de Control • Rolando Nieva Gómez, Director de Sistemas Eléctricos • José M. González Santaló, Director de Sistemas Mecánicos • Fernando A. KohrsAldape, Director de Planeación, Gestión de la Estrategia y Comercialización • José Alfredo Pérez Gily García, Director de Administración y Finanzas • Francisco Escárcega Rodríguez, Coordinador de Comunicación Institucional • Gladys Dávila Núñez, Jefa del Departamento de Difusión • Federico Estrada Arias, Coordinador Editorial • Arturo Fragoso Malacara, diseño gráfico • Verónica García Rodríguez, diagramación, formación y cuidado de la edición • Wendy Lugo Sandoval, publicación electrónica • Sergio Ortega López, fotografía • Ana María Sámano Ramírez, distribución

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Comercialización Difusió[email protected] [email protected] López García Gladys Dávila NúñezTeléfono: (+52) (777) 362 3851 Teléfono: (+52) (777) 362 [email protected] [email protected]

Boletín IIE es una publicación trimestral, de distribución gratuita y editada por el Departamento de Difusión del Instituto de Investigaciones Eléctricas (IIE). Los artículos firmados son responsa-bilidad de sus autores. El material de este boletín sólo puede reproducirse parcial o totalmente, con la autorización escrita del IIE. ISSN0185-0059. Certificado de licitud de título 01777. Franqueo pagado, publicación periódica, permiso número 002 0583, características 319 321412, autorizado por Sepomex.

El tiraje de esta publicación es de 2,500 ejemplares.

Impreso en los talleres de Dicograf, S.A. de C.V. Av. Poder Legislativo 304, colonia Prados deCuernavaca, C.P. 62239 Cuernavaca, Morelos, México.

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Boletín IIEenero-marzo-2013

Editorial

Editorial

El término red eléctrica inteligente (REI) se refiere a la modernización del sistema de suministro de electricidad que vigila, protege y optimiza el fun-cionamiento de sus elementos interconectados que van desde la central ge-neradora y distribuida a través de la red de transmisión y distribución, a los usuarios industriales, a las instalaciones de almacenamiento de energía, y el uso final en los consumidores. Con este propósito se aprovecharán las nuevas tecnologías como la infraestructura de comunicaciones, redes de datos, inter-net, etc. que permiten supervisar y controlar el flujo eléctrico.

La REI requiere asegurar altos niveles de seguridad, calidad y fiabilidad, así como la disponibilidad de energía eléctrica para mejorar la productividad económica y la calidad de vida, sin perder de vista reducir al mínimo el impacto ambiental.

La actual infraestructura de suministro de energía eléctrica requiere satisfacer las crecientes demandas del mercado de electricidad, así como las necesidades energéticas de la sociedad digital y la inclusión de la producción de energía renovable en puntos distribuidos del sistema.

Por la relevancia que adquiere atender y divulgar esta temática, Boletín IIE ofrece un recorrido por variados ámbitos de la red eléctrica inteligente.

De esta forma, el artículo de divulgación nos habla del desarrollo de dos modelos y sus herramientas computacionales encaminados a la determina-ción en tiempo real de la distribución de humedad y la temperatura de gene-ración de burbujas en transformadores de potencia, lo cual provoca la reduc-ción de la rigidez dieléctrica del aislamiento que puede llevar a la ocurrencia de fallas en los equipos.

El artículo de tendencia tecnológica plantea el impacto de la aplicación de microrredes eléctricas inteligentes en refinerías, las cuales, al estar conforma-das por diferentes fuentes de generación distribuida, representan retos im-portantes para su desarrollo en tecnologías asociadas a eficiencia energética, almacenamiento de energía, intercambio dinámico bidireccional de energía y un gran desafío para utilizar fuentes de energía renovables.

El artículo técnico plantea la adopción del Modelo de Información Común (CIM) y de una arquitectura de interoperabilidad semántica, como elemen-tos clave para el intercambio de información de una manera estándar entre

sistemas, con el objeto de establecer aplicaciones avanzadas que tomen ventaja de esta capacidad en la REI para los sistemas de gestión del sistema eléctrico.

En comunidad IIE se presentan las transferencias tecnológicas y los vínculos de colaboración que ha establecido el Instituto con la industria privada y en el sector energético, así como una síntesis de eventos en los que se participó a nivel nacional e internacional.

En la sección de las breves técnicas se abordan los modelos de diagnóstico de equipo eléctrico, la ar-quitectura empresarial de las TIC y las tendencias en la integración de generación distribuida como soporte a la REI.

El artículo de investigación presenta el análisis de las tecnologías de redes y comunicaciones más relevantes que requiere la red eléctrica inteligen-te, para que cada dispositivo y el nuevo sistema puedan comunicarse. Esta interoperabilidad de-pende de una estructura coordinada de protoco-los y estándares que deben estar específicamente diseñados para funcionar como una red integrada, la cual requiere de una infraestructura de comuni-caciones bidireccional para el transporte de datos entre las instalaciones del cliente, subestaciones eléctricas, sistemas de distribución de energía y centros de control de las empresas eléctricas.

Es evidente que la Red Eléctrica Inteligente in-novará la forma en que se suministra y se usa la energía eléctrica y algunos de los beneficios que se vislumbran son: el incremento de la capacidad, productividad, seguridad, calidad de la energía, confiabilidad, disponibilidad, mercados, medio ambiente y la calidad de vida.

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Divulgación

Modelos para el monitoreo de transformadores de potencia en la red eléctrica inteligente: humedad y temperatura de generación de burbujas

Roberto Liñán García 1, David Ponce Noyola 1, Arali Guzmán López 1, Enrique Betancourt Ramírez 2 y Gerardo Támez Torres 2

Abstract

This paper presents the development of two experimental models in order to ensure reliable operation of power transformers under emergency overload conditions. The first model estimates the moisture distribution in the transformer windings, while the second model estimates the safe operating temperature and time before steam bubbles generation presents. Additionally, an electronic device was designed and built, using the models developed, in order to monitor in real time both parameters. This device allows a more reliable operation of the transmission network, considering the transformers condition.

Introducción

Uno de los parámetros más importantes que impactan en la confiabilidad de los transforma-dores de potencia es la presencia de humedad en el aislamiento sólido (papel y cartón pren-sado). Ésta proviene de sellos y empaques defec-tuosos, así como durante operaciones de puesta en servicio y mantenimiento. Además, un porcentaje importante de humedad proviene del envejeci-miento normal del sistema aislante papel-aceite (EPRI, 1999, a y b). Cuando la humedad se encuentra en el transformador busca el equilibrio térmico, migrando entre los componentes princi-pales del sistema aislante, la celulosa y el aceite. La migración de humedad depende de la tempe-ratura y la presión a la que el transformador se vea sometido. Se ha comprobado que a tempera-turas altas, la humedad tiende a migrar hacia el aceite y a bajas temperaturas la humedad se aloja en el papel (CIGRE, 2008). Como resultado de la presencia de humedad y elevadas temperaturas en los equipos, se produce el fenómeno de gene-

1 Instituto de Investigaciones Eléctricas2 PROLEC GE

La presencia de humedad y elevadas temperaturas en los transformadores de po-tencia produce el fenóme-no de la generación de bur-bujas (vapor de agua y libe-ración de gases) en el papel aislante, lo cual provoca la reducción de la rigidez die-léctrica del aislamiento que puede llevar a la ocurrencia de fallas en los equipos.

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Divulgación

Figura 1. Arreglo experimental con la instrumen-tación.

Figura 2. Vista exterior del arreglo experimental.

ración de burbujas, el cual provoca reducción de la rigidez dieléctrica del sistema aislante y en consecuencia, incrementa considerablemente la proba-bilidad de fallas. Adicionalmente, la humedad acelera el proceso de enveje-cimiento de la celulosa y desde el punto de vista mecánico provoca sobrees-fuerzos que expanden los aislamientos.

Estimar y consecuentemente reducir el contenido de humedad en el aisla-miento es, por tanto, un factor fundamental para garantizar la confiabilidad y longevidad del transformador.

El Instituto de Investigaciones Eléctricas y PROLEC GE desarrollaron dos modelos encaminados a la determinación de la distribución axial de humedad en los devanados y la temperatura de generación de burbujas en transformadores de potencia.

Ambos modelos fueron desarrollados, tomando en cuenta condiciones como contenido de humedad, presión hidrostática, gases disueltos, tipo de sistema de conservación, envejecimiento del papel, además de los datos de diseño de diversos transformadores marca PROLEC GE. Lo anterior con la finalidad de definir el nivel de sobrecarga segura y su tiempo de aplicación, en función de las características específicas de los equipos.

Desarrollo del modelo de migración de humedad

Para el modelo de migración de humedad se diseñó y construyó un arreglo experimental a escala reducida, que representa a un transformador de potencia de 75 MVA (una fase de transformación completa que incluye las bobinas de regulación, baja y alta tensión), instrumentado con sensores ubicados en diferentes secciones de los devanados y tanque.

Las principales variables monitoreadas durante el desarrollo del modelo fueron:

• Contenido de humedad en el papel. Esta variable se controló en dos etapas de humectación, alcanzando un valor máximo de 4%.

• Solubilidad en el aceite. Se utilizaron aceite nuevo y envejecido tipo nafténico, con una saturación superior a 500 ppm @ 70º C.

• Absorción de humedad en el papel. Esta variable fue evaluada utili-zando dos bobinas con diferente configuración de papel.

• Perfil de temperatura del transformador. Se reprodujo el perfil térmico de un transformador de potencia.

• Grado de envejecimiento del papel. Se utilizaron bobinas con papel nuevo y envejecido, hasta un grado de polimerización cercano a un valor de 400.

• Factores geométricos. Se mantuvieron rela-ciones y configuraciones de cobre/papel, acei-te/papel, papel/cartón, papel/madera, barre-ras, separadores y ductos del transformador de potencia de 75 MVA.

• Factores termohidráulicos. Se representó la similitud de los factores termohidráulicos existentes en el transformador de potencia de 75 MVA.

El arreglo de bobinas fue colocado en un tanque diseñado y construido para albergar el conjunto, que incluye los equipos de medición y de control requeridos por el experimento, tal y como se presenta en la figura 1.

El diseño del arreglo experimental permite que cada disco sea calentado de manera indepen-diente, con el objeto de lograr un perfil térmico

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Divulgación

similar al del transformador de potencia y así obtener los flujos de aceite por convección dentro de los ductos formados por los discos. La figura 2 presenta el exterior del arreglo experimental, así como parte de la instrumentación utilizada para el monitoreo de las variables involucradas.

Debido a la complejidad del experimento fue necesario desarrollarlo en tres etapas:

1. Experimento base, con papel y aceite nuevo (PAN).

2. Experimento con diferencias geométricas (DG).

3. Experimento con papel y aceite envejecido (PAE).

La figura 3 presenta la secuencia térmica típica utilizada para las diferentes corridas experimentales.

La figura 4 presenta la gráfica de los datos de permitividad versus temperatura en diferentes etapas y diferentes humedades, para los discos superior e inferior de baja tensión (BT).

Con el modelo obtenido se desarrolló un software para la estimación de la humedad y su distribución axial, siendo la parte inferior del transformador la más fría y la parte superior la más caliente. La figura 5 presenta la pantalla principal para la esti-mación de humedad en transformadores.

El software requiere como datos de entrada la humedad en el aceite (en ppm), temperatura superior del aceite (°C), y la acidez en el aceite (mg KOH/g), puntos del 1 al 4 en la figura 5.

Con estos datos, al ejecutar el programa con el botón indicado en el punto 5, el software veri-fica que no existan incongruencias en los datos y en caso contrario enviará un reporte de alarma, el cual se indicará en la ventana del punto 8. En el punto 6 se presenta el contenido global de humedad estimado en el transformador, dado en %. En las ventanas marcadas con el número 7 se presenta el porcentaje de distribución axial de humedad en el devanado del transformador. La coloración de las ventanas dependerá del conte-nido de humedad en cada una de las zonas,

Figura 3. Seguimiento térmico.

Figura 4. Temperatura versus permitividad έ.

misma que se indica en la ventana de advertencia y diagnóstico, marcada con el punto 8 en la figura 5. El punto 9 corresponde al botón de salida del programa.

Desarrollo del modelo de generación de burbujas

Se diseñaron y construyeron dos arreglos experimentales a escala reducida, que permiten reproducir las condiciones locales de operación del aislamiento de un transformador de potencia de 75 MVA, considerando las siguientes variables:

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Divulgación

• Contenido de humedad en el papel: valor máximo de 4%

• Perfil de sobrecarga: 0.8 a 1.6 y 2.0 p.u.

• Presión hidrostática: hasta 2,000 msnm.

• Solubilidad del aceite: nuevo y usado.

• Envejecimiento del papel: valor mínimo de 400 GP (grado de polimerización).

• Contenido de gases disueltos: hasta 100%.

• Factores geométricos: número de capas de papel y distancia entre discos de la bobina.

• Factores termohidráulicos: velocidad de flujo

En la figura 6 se presenta el arreglo experimental utilizado para el desarrollo del modelo, el cual permitió monitorear las temperaturas en 5 puntos de la bobina, las temperaturas superior e inferior del aceite y el contenido de humedad del mismo. Adicionalmente, las mirillas de los arreglos experi-mentales permitieron observar el fenómeno de generación de burbujas en la bobina de prueba. Se utilizó el mismo arreglo para experimentos que simulan la operación con tanque conservador y con colchón de nitrógeno.

Las bobinas utilizadas para el desarrollo del modelo se construyeron, mante-niendo las relaciones cobre/papel del transformador de potencia de 75 MVA. En algunas bobinas se modificó el número de capas de papel y la distancia entre los discos de la misma. Para los experimentos en los que se evaluó la variable de envejecimiento de papel, las bobinas fueron sometidas a un proceso de envejecimiento acelerado, hasta obtener un grado de polimeriza-ción de 400.

Las bobinas se sometieron a un proceso de secado antes de ser impregnadas con aceite, se colocaron en el arreglo experimental y se evaluaron bajo dos perfiles térmicos de sobrecarga. El tiempo de iniciación del fenómeno de generación de burbujas se determinó a través del registro visual.

En total se realizaron 73 experimentos, de los cuales 36 fueron utilizados para determinar el efecto de las variables de contenido de humedad en el papel, perfil térmico de sobrecarga y presión hidrostática en la temperatura de generación de burbujas. El resto de los experimentos se utilizó para evaluar las otras variables antes descritas. En la figura 7 se presenta el fenómeno de generación de burbujas en el disco superior de una bobina de prueba.

Los resultados obtenidos con la experimentación realizada mostraron lo siguiente:

Se observó que, con los materiales investigados, el envejecimiento del papel provoca un decremento en la temperatura de generación de burbujas, que es contrario a lo reportado por CIGRE (CIGRE, 2008). Esto puede deberse a que

Figura 6. Arreglo experimental para el modelo de generación de burbujas.

Figura 7. Fenómeno de generación de burbujas en bobina de prueba.

Figura 5. Software para estimar la distribución de humedad en transformadores de potencia.

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Divulgación

durante el envejecimiento del papel se generan espa-cios entre las fibras que componen la estructura del mismo, permitiendo la desorción de vapor de agua entre ellos. Lo anterior disminuye las fuerzas capi-lares y como consecuencia se requiere menor tempe-ratura y presión para liberar las burbujas de vapor de agua.

El envejecimiento del aceite provoca un incre-mento en la temperatura de generación de burbujas. La hipótesis que explica este efecto es que el aceite envejecido tiene mayor capa-cidad para absorber humedad, razón por la cual se requieren temperaturas más altas para que se presente el fenómeno de generación de burbujas.

Se observó una reducción en la temperatura de generación de burbujas entre 4 °C y 7 °C conforme se disminuye la distancia entre los discos de la bobina. Este efecto se debe a que cuando la distancia entre discos de ésta dismi-nuye es más difícil enfriarla y en consecuencia, la generación de burbujas se presenta a temperaturas menores.

Se observó un incremento en la temperatura de burbujas (entre 1 °C y 3 °C) conforme se reduce el número de capas de papel en la solera. Se ha obser-vado que el gradiente de temperatura entre la solera y el papel es menor, conforme existe un menor número de capas en la solera, esto podría indicar que se debería reducir la temperatura de generación de burbujas cuando la solera tiene menos capas de papel, sin embargo, el incremento en la tempera-tura de generación es congruente con la reducción

de la masa total de papel, lo que origina una menor cantidad de agua dispo-nible en el sistema.

En los experimentos en los que se varió la velocidad de flujo de aceite, no se encontraron diferencias significativas en la temperatura de generación de burbujas, razón por la cual esta variable se excluyó del desarrollo del modelo.

En los experimentos en que se saturó el aceite con nitrógeno (N2) se observó un rápido decremento en la temperatura de generación de burbujas por encima del 3% de humedad en el papel, sin embargo, el decremento en la temperatura tiene un comportamiento lineal, diferente a los resultados reportados por otros investigadores (Oommen, 2004).

Con los resultados de las temperaturas de generación de burbujas obtenidos en la etapa experimental se desarrolló una ecuación que describe este fenó-meno. La ecuación obtenida de los resultados experimentales se programó en plataforma Lab View para el desarrollo del software, el cual se complementó con el modelo térmico para el cálculo del punto más caliente (hot spot) del aislamiento de los devanados (IEEE C57.91-95).

En la figura 8 se presenta la pantalla principal del software de generación de burbujas.

El software requiere como datos de entrada:

• Un archivo con los datos de diseño del transformador (el cual se puede cargar oprimiendo el botón información).

Figura 8. Pantalla principal del software de gene-ración de burbujas.

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Divulgación

• El perfil en el tiempo de la corriente de carga aplicada.

• La temperatura superior del aceite (top oil).

• La temperatura ambiente.

• La presión hidrostática (en mmHg o mbar).

• El contenido de humedad del papel (obtenido del modelo de migración de humedad).

El software proporciona como datos de salida:

• El perfil de calentamiento de transformador (basado en el modelo térmico de la norma IEEE C57.91-95).

• La temperatura de generación de burbujas.

• La temperatura del punto más caliente del transformador.

• El tiempo requerido para alcanzar el umbral de generación de burbujas, con el perfil de carga dado.

• El porcentaje de vida residual del transformador.

El software cuenta con un semáforo que indica si existe o no el riesgo de generación de burbujas, de acuerdo a las condiciones de operación del transformador.

Figura 9. Interface hombre-máquina del equipo de monitoreo.

Desarrollo del equipo de monitoreoCon el desarrollo de los modelos y su software respectivo, se diseñó y fabricó un equipo que es capaz de determinar en línea la distribución axial de humedad en el papel aislante, administrar la carga y estimar la vida residual de los transforma-dores de potencia.

El equipo puede ser adosado al transformador y tener la capacidad de llevar un registro histórico del comportamiento de la humedad en el papel, así como la pérdida de vida útil debido a los regí-menes de carga aplicados al transformador.

El equipo cuenta con alarmas y/o pantallas remotas que indican el contenido de humedad en el papel, la temperatura de generación de burbujas y la vida residual del transformador.

Para poder interactuar con el equipo se desarrolló una interface hombre-máquina, que permite al usuario monitorear de forma remota, las condi-ciones de uno hasta 32 transformadores, para que en un caso de solicitud de sobrecarga tenga las herramientas necesarias para la toma de decisiones.

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Divulgación

La figura 9 presenta el menú principal de la inter-face hombre-máquina, en la cual se pueden apre-ciar las principales variables a monitorear en el transformador.

Conclusiones

La experimentación realizada en arreglos experi-mentales a escala reducida de un transformador de potencia de 75 MVA, permitió la obtención de los datos suficientes para el desarrollo de un modelo que estima la distribución en sentido axial, de la humedad en las diferentes zonas térmicas de los devanados del transformador y un modelo que permite calcular la temperatura y tiempo de opera-ción seguros para aplicar una sobrecarga, sin la presencia del fenómeno de generación de burbujas.

El modelo de humedad se desarrolló considerando variables tales como el contenido de humedad en el aceite, temperatura superior e inferior del aceite, acidez del aceite, factores geométricos, termohidráulicos y envejecimiento del papel y del aceite.

Se confirmó que la temperatura de generación de burbujas se ve afectada significativamente por las siguientes variables:

• Contenido de humedad en el papel

• Perfil de sobrecarga

• Presión hidrostática

• Solubilidad del aceite

• Envejecimiento del papel

• Contenido de gases disueltos

• Factores geométricos

Se desarrolló software para ambos modelos experi-mentales. Éste ofrece un elevado nivel de confiabi-lidad en la determinación de la distribución axial de humedad y la temperatura de generación de burbujas, debido a que combina parámetros de diseño de cada transformador, con los resultados experimentales obtenidos de la evaluación de las variables antes mencionadas.

En el equipo de monitoreo se adecuaron de forma satisfactoria, los modelos de determinación de la humedad en el papel en devanados, el modelo de generación de burbujas para administrar la carga, el modelo IEEE para el cálculo del hot spot y para la estimación de la vida residual de transforma-dores de potencia.

El equipo desarrollado es un prototipo funcional que se instaló en un trans-formador PROLEC GE de 12.5 MVA.

Referencias

Davydov V., Roizman O. and Bonwick W. Moisture Evaluation in Oil and Paper for Sealed Transformer Insulation System, Proceedings of EPRI Substation Equipment Diagnostics Confe-rence VII, New Orleans, 1999, a.

Sokolov V. and Vanin B. Experience With in-Field Assessment of Water Contamination of Large Power Transformers, EPRI Substation Equipment Diagnostic Conference VII, 1999, b.

Sokolov V., Aubin J., Davydov V., Gasser H., Griffin P., Koch M., Lundgaard L., Roizman O., Scala M., Tenbohlen S. y Vanin B. Moisture equilibrium and moisture migration within Trans-former insulation systems, CIGRE WG A2.30, 2008.

Oommen T. Moisture Equilibrium Curves for Transformer Insulation Condition Assessment, TechCon Asia-Pacific, Sydney, Australia, April 2004.

IEEE C57.91-95. Guide for loading mineral-oil-immersed transformer, IEEE Power Engineering Society.

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Divulgación

ROBERTO LIÑÁN GARCÍA[[email protected]]

Doctor en Ingeniería Eléctrica por la University de Salford, Inglaterra en 1994. Maestro en Sistemas Computacionales por el Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monte-rrey (ITESM), campus Morelos en 1984. Ingeniero Eléctrico por la Universidad Autónoma de Coahuila en 1983. y. Su área de especialidad es el diseño y la operación de equipos de interrup-ción y seccionamiento. En 1982 ingresó al IIE, donde actualmente se desempeña como Gerente de Equipos Eléctricos. Obtuvo el 2o. lugar de tesis de licenciatura en el V Certamen Nacional de tesis sobre diseño y fabricación de equipo eléctrico, así como mención honorífica del Premio Nacional de Ciencia y Tecnología 1982. Ha sido Investigador Honorario del Departamento de Energía Eléctrica y Electrónica de la Universidad Liverpool, Inglaterra, y pertenece al Condition Monitoring Inner Circle of the Current Zero Club, organización internacional dedicada a la inves-tigación de arco eléctrico en equipos de interrupción. Ha publicado diversos artículos técnicos sobre nuevas técnicas de diagnóstico para equipos de interrupción, seccionamiento y transforma-dores de potencia.

DAVID PONCE NOYOLA[[email protected]]

Doctor en Ingeniería y Ciencias Aplicadas por la Universidad Autónoma del Estado de Morelos (UAEM). Ingeniero Mecánico por la ESIME – IPN, México. Ingresó al IIE en 1984, a la División de Sistemas Eléctricos. Su área de especialidad se relaciona con el diseño mecánico, así como la supervisión de la fabricación de aislamiento eléctrico para alta tensión, herramental para manu-factura del aislamiento y diversos equipos eléctricos. En el año 2000 participó en el sector privado como gerente de ingeniería, desarrollando apartarrayos para protección de líneas de distribución hasta sub-transmisión, desde 13.8 kV hasta 115 kV. Se reincorporó al IIE en marzo de 2009, a la Gerencia de Equipos Eléctricos, donde participó en el desarrollo del modelo para la estimación de humedad en los devanados de los transformadores de potencia, así como el desarrollo del equipo para monitoreo en línea de la humedad y la temperatura para la generación de burbujas en los transformadores. Es autor de varios artículos nacionales e internacionales, así como de patentes otorgadas y en trámite. Se ha desempeñado como docente en la Universidad Autónoma del Estado de Morelos.

ARALI GUZMÁN LÓPEZ[[email protected]]

Ingeniera Química por el Instituto Tecnológico de Tuxtla Gutiérrez en 2005. Desde 2011 es inves-tigadora en la Gerencia de Equipos Eléctricos del IIE. Ha trabajado en el desarrollo de proyectos relacionados con el diagnóstico de equipo primario de subestaciones mediante evaluaciones fisicoquímicas.

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Tendencia tecnológica

Microrredes inteligentes en refinerías, caso México

Javier Alejandro Estrada García, Roberto Liñán García, Cuitlahuac Picasso Blanquel y José Luis Silva Farías

Abstract

In this paper we present the technological trends on smart microgrids for refineries, case Mexico. Distributed generation on refineries is a model of microgrid with great challenges to solve, considering renewable energy. Also it discusses the scenario in bidirectional connection from refineries to the utility supergrid Comisión Federal de Electricidad (CFE by its acronym in Spanish) and how to reach the development of a smart microgrid.

We look different scenarios in power systems refineries, and the feasibility to achieve and develop the technology concepts in smart grid, such as: demand response in real time, exchange of energy between microgrid with supergrid-CFE and viceversa, energy efficiency, microgrid auto-mation, selfhealing/real time autorecovery fault in power systems, storage energy and its application on power systems blackout in refineries.

Finally we discussed the concepts that represent the greatest challenges to be solved on the smart microgrids and consider obtaining alternatives solution in medium or long term.

Introducción

Las microrredes eléctricas inteligentes representan retos importantes para su desarrollo en tecnologías asociadas a sistemas de generación distribuida, eficiencia energética, almacenamiento de energía, intercambio dinámico bidireccional de energía, autorrecuperación de fallas (self-healing) y auto-matización, entre otros temas igualmente impor-tantes. Los retos representan años de desarrollo para esquemas robustos en su operación en este ámbito de aplicación. En este artículo se presenta un impacto actual y futuro en microrredes eléc-tricas inteligentes para el caso de refinerías en México, y en este contexto, en los sistemas eléc-tricos de refinerías, se considera que existen dife-rentes condiciones en configuración y de arquitec-turas que definen microrredes con funcionalidades independientes. Asimismo, en los conceptos de microrredes, los sistemas eléctricos independientes implican condiciones de perfil cargas con compor-tamiento de demanda dinámica.

La eficiencia energética y la mitigación de emisiones de gases de efecto inver-nadero en las microrredes eléctricas de las refine-rías en México es un tema prioritario de atender, de-bido principalmente a que la generación de energía eléctrica para los procesos de refinación del petróleo requiere del uso de com-bustibles fósiles.

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Figura 1. Sistema eléctrico independiente (microrred) de una refinería.

En su forma fundamental, una microrred eléctrica de refinería está conformada por diferentes fuentes de generación distribuida, buses principales, tableros de distribución y sus propios circuitos hacia subestaciones donde se distribuye la energía a los procesos. En el caso de refinerías, los voltajes de generación son en 13.8 kV (figura 1).

Actualmente, los sistemas de generación de energía para refinerías dependen fundamentalmente de turbinas de gas y vapor. En este tipo de microrredes, la demanda de energía oscila entre 80-140 MW, para el caso de las refinerías este servicio de energía debe ser de alta confiabilidad y seguridad. En este sentido, las energías renovables representan retos a resolver, debido a la infra-estructura y disponibilidad que se requiere, sin embargo, una tendencia será el desarrollo de aplicaciones de energías renovables en este campo.

Con relación a la interconectividad con otros sistemas eléctricos, las micro-rredes de refinerías cuentan actualmente con un esquema de interconecti-vidad unidireccional, esto es, el flujo de energía es de la superred hacia la microrred, y su condición operativa de suministro de energía depende de una condición de contingencia sucedida en la microrred. En este tema se han considerado alternativas de porteo de energía, quedando pendiente una iteración dinámica bidireccional, la cual podría considerarse dependiendo de la respuesta a la demanda de carga de los procesos de refinación y de la capacidad de generación requerida por el perfil de demanda propio de una refinería.

En todas las aplicaciones se considera la importancia de la integración de desarrollos en Tecnologías de Información y Comunicaciones (TIC), que asocia entre sí diversos aspectos como automatización, eficiencia energé-tica, confiabilidad, calidad en los servicios, recuperación de fallas autónoma (self-healing), capacidad de almacenamiento de energía, algoritmos de control de fallas, medición de demanda de energía, entre otros.

Eficiencia energética

La eficiencia energética en las microrredes eléc-tricas de las refinerías en México es un tema que se encuentra muy relacionado con los esfuerzos de la comunidad internacional en materia de mitiga-ción de emisiones de Gases de Efecto Invernadero (GEI), debido principalmente a que la generación de energía eléctrica para cubrir la constate demanda de energía en los procesos de refinación del petróleo, requiere del uso de combustibles fósiles, en la mayoría de los casos. De acuerdo con esta-dísticas de PEMEX, se genera cerca de 8.2% de las emisiones de Gas de Efecto Invernadero (GEI), de las cuales el 64% proviene de la combustión indus-trial y el 31% de los gases enviados a los quema-dores (CMNUCC, 2009).

Las áreas de oportunidad en el uso eficiente de la energía en las microrredes eléctricas de refine-rías en México dependen de la aplicación de las normas en materia de eficiencia energética. La tabla 1 muestra algunas de las principales Normas Oficiales Mexicanas de eficiencia de energía que deben considerarse en el diseño y la especificación de equipo a poner en marcha en las instalaciones de la microrred de energía de PEMEX.

Actualmente se realizan trabajos de diseño y reconfiguración de los sistemas eléctricos de las microrredes de PEMEX y se deberá poner especial atención en los rubros como:

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Norma Materia

NOM-004-ENER-2008 Bombas y conjunto motor-bomba para bombeo de agua limpia

NOM-021-ENER/SCFI-2008 Acondicionadores de aire tipo cuartoNOM-004-ENER-2008 Lámparas fluorescentes compactas (LFC)

autobalastradasNOM-023-ENER-20010 Eficiencia energética en acondicionadores de

aire tipo dividido, descarga libre y sin ductos de aire

NOM-028-ENER-2010 Eficiencia energética de lámparas para uso general

• El diseño y la construcción de edificios inteli-gentes para albergar equipo de media tensión de las nuevas subestaciones eléctricas, reque-ridas para la repotenciación de su sistema eléctrico.

• Control y uso eficiente de los sistemas de aire acondicionado.

• Iluminación de áreas de trabajo con lámparas compactas con tecnología de diodos emisores de luz (LED).

• Uso de variadores de velocidad para los sistemas de bombeo de los hidrocarburos.

La compra y puesta en servicio de equipos de alta eficiencia para sistemas de iluminación, aire acondicionado y bombeo, pretende un ahorro de energía y por consecuencia la reducción de emisión de GEI a la atmósfera.

Almacenamiento de energía

La inclusión de la generación distribuida basada en fuentes renovables presenta un conjunto de nuevos desafíos a la operación de las redes eléc-tricas, entre éstos se encuentran los siguientes: a) las fuentes renovables se ubican en puntos alejados de los centros de población y b) la generación con fuentes renovables muestra un comportamiento variable. Los principales atributos de las fuentes renovables son: la variabilidad (cambios a la salida de la generación) y la incertidumbre (salida menos predecible) de las fuentes. En el caso de fuentes de energía distribuida individuales que se localizan en diferentes sitios geográficos en grandes áreas se puede mitigar la función de variabilidad, tomando en cuenta que existen diferentes fuentes de energía, las cuales pueden colaborar para cubrir la demanda de energía con una disminución en la variabilidad. Por otra parte, la incertidumbre se mantiene como un factor de impacto en el rol de diferentes escena-rios con salidas menos predecibles en el contexto de administración de cargas eléctricas.

La incertidumbre y variabilidad puede manejarse con alguno de los siguientes esquemas: con reservas convencionales mediante la instalación de sistemas de almacenamiento de energía, o por la conexión de las fuentes renovables con grandes sistemas para balancear el exceso o déficit de potencia. Actual-mente, la variabilidad se maneja casi exclusiva-mente con reservas convencionales, pero a medida

Tabla 1. Normas mexicanas de eficiencia de energía.

Figura 2. Perfil de demanda con carga y con demanda neta.

que la generación con renovables crece se hará más necesario el almacena-miento de energía.

Desde el punto de vista de utilización de la energía almacenada, el sistema de almacenamiento puede ser para aplicaciones de suministro de energía y para aplicaciones de potencia. Para aplicaciones de suministro de energía, la potencia se descarga lentamente (de decenas de minutos a horas), incluyendo en este caso el bombeo hidroeléctrico, los sistemas de aire comprimido y baterías de flujo de alta energía; mientras que para aplicaciones de potencia, el sistema se descarga rápidamente (de segundos a minutos), incluyendo el volante de inercia, los capacitores y superconductores.

Con las baterías de vehículos eléctricos se provee tanto el servicio de energía como el de potencia. En el servicio de energía, las baterías se cargan de manera controlada en periodos fuera del pico, mientras que en el servicio de potencia apoya a la regulación de frecuencia, a través de la inyección de energía del vehí-culo a la red. Estos esquemas de carga se basan en la comunicación en tiempo real de la carga, precio y generación de energía renovable.

Desde el punto de vista del suministro (nivel de transmisión), las opciones de almacenamiento incluyen el bombeo en hidroeléctricas y el almacenamiento

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de aire comprimido, para manejar variaciones a la salida de las granjas eólicas o plantas solares.

Por el lado de la demanda (nivel distribución) se incluyen: las baterías conven-cionales, las baterías de flujo electromecánico y el volante de inercia. Aquí también se incluye el almacenamiento de superconductores, el cual todavía se encuentra en etapa experimental. Estos esquemas de almacenamiento se aplican para compensar fluctuaciones rápidas de la potencia eólica o fotovoltaica. De hecho, muchos de los proyectos de demostración, a escala de distribución, han comprobado de manera exitosa el valor de estas tecnologías para la regulación de frecuencia y el soporte para la transición a una microrred, entre otras.

La tecnología de almacenamiento preferida para aplicaciones fotovoltaicas ha sido la tecnología de plomo-ácido debido a su madurez, bajo costo y disponi-bilidad. Sin embargo, su baja densidad de energía, corta vida y altos requeri-mientos de mantenimiento han limitado su despliegue a gran escala.

Intercambio de energía bidireccional con superredes Este concepto es un reto importante dentro de los esquemas de micro y superredes eléctricas inteligentes. El impacto se puede visualizar en la infraes-tructura requerida para lograr que el esquema de energía bidireccional consi-dere nuevos desarrollos en equipamiento y que se permita un flujo bidirec-cional entre la microrred y la superred.

En el caso de las microrredes de refinerías para México, actualmente se tienen esquemas unidireccionales de suministro de energía, siendo éstos de la superred a la microrred, y la operación se da solo en casos de alguna falla o contin-gencia sucedida en la microrred. Adicionalmente se ha considerado que las microrredes de refinerías pueden aportar energía de su generación a la superred pública, esto es considerando dos circuitos independientes, un circuito de la superred hacia la microrred y otro en forma inversa.

Para el caso de microrredes eléctricas inteligentes los retos son fuertes, consi-derando que se requiere infraestructura en equipos de medición de energía bidireccional, tomando en cuenta la energía programada para los procesos de producción de la refinería y que los procesos tienen demandas de energía diná-mica. Por otra parte, el equipo primario eléctrico bidireccional de transforma-dores, interruptores, TC/TP y todo el equipo asociado que procese y permita la bidireccionalidad de la energía en forma nativa.

En este sentido, los esquemas de protección, medición y control también deberán contar con la capacidad y procesamiento para determinar el sentido del flujo de energía y poder realizar su función en un sentido bidireccional, implicando impactos en la medición, relevadores de protección, y cambio de polaridad en las señales que se automatizan.

Para lograr estos retos es importante mencionar que hoy en día, los sistemas eléctricos de potencia de las refinerías en México demandan realizar tareas complejas y para estas condiciones, en funciones de bidireccionalidad, se puede

considerar que un sistema dinámico puede tomar en cuenta condiciones simples de operación con fuentes estáticas a condiciones complejas, donde intervienen diferentes fuentes de energía con cargas eléctricas dinámicas.

En las microrredes dinámicas, los sistemas de sumi-nistro de energía deben considerar la demanda de energía en función del tiempo, así como un estimado de energía generada y balances de los consumos de usuarios, siendo en este caso de los procesos de refinación.

Alternativas de recuperación de fallas en microredes (self-healing)

La autorrecuperación de una falla puede conside-rarse desde una falla simple del sistema eléctrico y sus equipos asociados, hasta fallas en condiciones críticas, esto es, que pueda llegar a darse una pérdida de toda la capacidad de generación propia de la microrred, incluso perder la conexión con la superred, lo que provocaría un apagón total no deseable (blackout).

En la autorrecuperación se considera que los sistemas deben contar con la ejecución de diag-nósticos y procesar alternativas de corrección en su operación para evitar fallas y contingencias, lo que representa desarrollos importantes a resolver para su aplicación en las microrredes eléctricas inteligentes.

En el caso de refinerías, los conceptos de autorrecu-peración (self-healing) deben ser deseables para su desarrollo y aplicación, lo que deriva en esquemas eléctricos altamente confiables y disponibles. Este concepto es aplicable en los procesos de refina-ción, los cuales no pueden ser detenidos debido al impacto económico que representa un paro en dicho proceso.

Cuando las condiciones anteriores no pueden cumplirse, se tienen alternativas para una reduc-ción de carga eléctrica, esto es, una segregación de consumidores de energía activados por prioridad y criticidad en el proceso de refinación. El sistema de control de segregación debe actuar, en caso de que el sistema de autorrecuperación no pueda darse. En

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el caso de microrredes inteligentes es deseable que el sistema de segregación de carga sea un sistema experto con acciones avanzadas de control y cómputo inteli-gente, para una administración de cargas eléctricas.

En la figura 3 se muestra una microrred eléctrica con varias fuentes de energía y una interconecti-vidad hacia la superred. Como puede apreciarse, la complejidad del sistema eléctrico de la microrred requiere instrumentación de protección, medi-ción y control con algoritmos que intercambien información en tiempo real con la superred, con la finalidad de realizar acciones en caso de fallas y contingencias.

Se considera que en las microrredes de refinerías se podrá contar con equipo elec-trónico inteligente que pueda realizar diagnósticos de equipo eléctrico primario, así como realizar ajustes mediante la aplicación de algoritmos de control avan-zado, para lograr la autorrecuperación del sistema eléctrico de la microrred.

Por otra parte, los sistemas de almacenamiento de energía pueden contribuir en la implementación de arranques en negro, es decir, permiten contar con una disponibilidad de energía necesaria para arrancar, por medio del almace-namiento de energía, desde los tableros auxiliares, los cuales permiten iniciar desde cero el arranque de los generadores eléctricos. La disponibilidad de un almacenamiento de energía contribuye a suministrar la energía mínima reque-rida para realizar cualquier arranque de un generador eléctrico.

Mecanismos de automatización

La automatización de una microrred para refinerías requiere de equipamiento con alta seguridad y confiabilidad. En los primeros sistemas de automatiza-ción se dieron aplicaciones electromecánicas que se fueron modernizando tecnológicamente, pasando a sistemas híbridos, hasta contar actualmente con sistemas de procesamiento multifuncional. Este equipamiento permite contar con un mayor nivel de información que coadyuva en el diagnóstico de fallas del sistema eléctrico, incluso diagnósticos de los propios equipos que permiten establecer programas de mantenimiento. En este sentido de modernización, la aplicación hacia las redes de datos con manejo de volúmenes considerables de información y transmisión de datos en alta velocidad permitirán conso-lidar esquemas avanzados en protección, medición y control, incluyendo los esquemas de aplicación hacia redes eléctricas inteligentes.

En la figura 4 se muestra un esquema de protección y control para una bahía unifilar de buses con equipo de transformación y tablero de bus de sincroniza-ción TBS. Para establecer las condiciones de automatización del sistema eléc-

Figura 3. Microrred donde se derive una segregación de carga con base en prioridad de servicios.

Figura 4. Esquema de protección y control

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trico se consideran diferentes escenarios de operación, y en el caso de refinerías es importante tener un análisis y definición de los perfiles operativos respecto a la demanda de carga, que es asociada a prioridades operativas e importancia del proceso de refinación. Asimismo es importante considerar la automatización en condiciones de contingencia y su iteración con la superred pública.

De esa manera, los diferentes escenarios de automatización en condición bidireccional, deben considerar casos críticos que conduzcan a algoritmos de control automático para la toma de decisión en el control hacia elementos finales entre la iteración de sistemas, llegando hasta un esquema de segrega-ción de carga dentro de la microrred, aplicándolo en casos críticos. Para el caso anterior, primeramente se debe considerar un aislamiento de la falla para posteriormente ser recuperada.

En un esquema de autorrecuperación es importante instrumentar las condi-ciones de operación de los equipos en escenarios de posibles fallas, para llevar a cabo acciones que permitan restablecer las condiciones normales de opera-ción, o bien, considerar diferentes escenarios de operación que podrían incluir desarrollar sistemas expertos o avanzados para coadyuvar en una recuperación más compleja. En el sentido de funciones avanzadas de controles automáticos, representa grandes retos a resolver por medio de herramientas de cómputo inteligente, las cuales se tendrían que desarrollar tomando en cuenta los esquemas de alta seguridad y confiabilidad.

Por otra parte, en todas las condiciones de automatizar las funciones de protec-ción, control, medición y comunicaciones aplicados al sistema eléctrico de la microrred, se pueden considerar diferentes formas de suministro de energía de generación distribuida que incluyen hasta el sistema de suministro de la superred. Para todos los casos, la automatización requiere de aplicar algoritmos basados en conocimiento de variables de carga, variaciones de generación, respuesta de la demanda, respuesta fija a la demanda, siendo necesario la ejecu-ción total de los casos para tomar acciones de funciones automatizadas en los esquemas de autorecuperación.

Conclusiones

Las microrredes inteligentes y su implantación en refinerías conlleva retos muy importantes que resolver a mediano o largo plazo, por ejemplo:

La aplicación de otras fuentes de generación de energía eléctrica, como el uso de fuentes de energía renovable con la robustez y de alta confiabilidad reque-rida para alimentar los sistemas eléctricos de microrredes de refinerías, apunta hacia los sistemas de generación eólica, esto debido principalmente a que su infraestructura en México ha crecido de forma importante.

En todos los escenarios antes mencionados es importante establecer los mejores materiales y equipos para lograr mitigar la producción de dióxido de carbono CO2, un reto inmediato consiste en implementar arquitecturas de microrredes con sistemas de generación alternativas que colaboren a mitigar el CO2.

La interconexión entre la microrred y la superred podría beneficiar a pequeños consumidores de energía eléctrica, ya que se tendría la posibilidad de elegir al proveedor de este servicio, sin embargo, el reto tecnológico podría ser muy grande, si no se logra que la operación de la microrred de una refi-nería sea altamente confiable.

El tópico de almacenamiento de energía es un tema que actualmente se desarrolla fuertemente en apli-caciones con redes eléctricas inteligentes y en el caso de microrredes para refinerías toma impor-tancia en los arranques negros para casos de contin-gencia severos.

Finalmente, en el tema de automatización de microrredes de refinerías se puede considerar la implementación de equipo de cómputo inteligente con algoritmos que logren establecer la opera-ción robusta y altamente confiable, a la vez que permitan en un futuro la ejecución de mecanismos automatizados en autorrecuperación del sistema eléctrico de una refinería.

Referencias

A Vision of Self-Healing Protection and Control, EPRI Report Product ID: 1016038, 2008.

IEC SMB Smart Grid Strategic Group (SG3). Smart Grid Stan-dardization Roadmap, June 2010, Edition 1.0.

Lindgren S. y O’Sullivan B. A Maintenance free, Monito-ring solution for medium voltage overhead networks, to address new demand from the regulator on power quality performance, CIRED17th International Conference on Electricity Distribu-tion Barcelona, May 2003.

Weaver T. Transforming to a Smart Grid, 978-1-4244-6547-7/10, IEEE PES, 2010.

México. Cuarta comunicación nacional ante la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climatológico (CMNUCC), ISBN 978-607-790-800-5, Programa para mitigar el cambio climático, 2009.

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JAVIER ALEJANDRO ESTRADA GARCÍA[[email protected]]

Ingeniero Electrónico por el Instituto de Tecnológico de Toluca en 1998. Colabora en la Gerencia de Equipos Eléctricos desde 2002, donde desarrolla instrumentación para sistemas de medi-ción en línea y fuera de línea de descargas parciales en genera-dores y transformadores de potencia. Actualmente participa en el desarrollo de una fuente de corriente alterna conmutada de frecuencia variable.

ROBERTO LIÑÁN GARCÍA[[email protected]]

Doctor en Ingeniería Eléctrica por la University de Salford, Inglaterra en 1994. Maestro en Sistemas Computacionales por el Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey (ITESM), campus Morelos en 1984. Ingeniero Eléctrico por la Universidad Autónoma de Coahuila en 1983. y. Su área de espe-cialidad es el diseño y la operación de equipos de interrupción y seccionamiento. En 1982 ingresó al IIE, donde actualmente se desempeña como Gerente de Equipos Eléctricos. Obtuvo el 2o. lugar de tesis de licenciatura en el V Certamen Nacional de tesis sobre diseño y fabricación de equipo eléctrico, así como mención honorífica del Premio Nacional de Ciencia y Tecno-logía 1982. Ha sido Investigador Honorario del Departamento de Energía Eléctrica y Electrónica de la Universidad Liverpool, Inglaterra, y pertenece al Condition Monitoring Inner Circle of the Current Zero Club, organización internacional dedicada a la investigación de arco eléctrico en equipos de interrupción. Ha publicado diversos artículos técnicos sobre nuevas técnicas de diagnóstico para equipos de interrupción, seccionamiento y transformadores de potencia.

CUITLÁHUAC PICASSO BLANQUEL[[email protected]]

Ingeniero en Comunicaciones por el IPN. Ingresó al IIE en 1989 a la División de Tecnologías Habilitadoras, donde se ha desempeñado como desarrollador y líder de proyectos en el área de sistemas SCADA, sistemas de automatización de subestaciones y distribución, así como de las nuevas aplicaciones para Redes Eléctricas Inteligentes. Miembro del IEEE y del CIGRE. Ha escrito artículos técnicos referentes a su área de aplicación. Ha sido catedrático del ITESM y de la Universidad Autónoma del Estado de Morelos (UAEM) en la materia de Comunicaciones.

JOSÉ LUIS SILVA FARÍAS[[email protected]]

Maestro en Ingeniería con la especialidad de Sistemas Eléctricos de Potencia por el ITESM, campus Monterrey en 1989. Ingeniero Electricista por la Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo en 1982. Ingresó al IIE en 1985 a la Gerencia de Transmisión y Distribución. Sus principales tópicos de investigación son la protección contra sobre corrientes en sistemas eléctricos industriales, protección de redes eléctricas de alto y extra alto voltaje, y confiabilidad en redes de distribución. Ha dirigido proyectos para Petróleos Mexicanos (PEMEX) y la Comisión Federal de Electricidad (CFE).

De izquierda a derecha: Roberto Liñán García, Javier Alejandro Estrada García y Cuitláhuac Picasso Blanquel.

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Artículo técnico

Interoperabilidad para la red eléctrica inteligente: Modelo CIM y su proceso de adopción

Alfredo Espinosa Reza 1, Tito Manuel Calleros Torres 1, Marxa Lenina Torres Espíndola 1, Néstor Adrián Alemán Cruz 1, Raúl García Mendoza 1, Benjamín Sierra Rodríguez 2

Abstract This paper presents the experience gained in the adoption process of the Common Information Model (CIM), as part of the definition of a strategy of semantic interoperability for legacy information systems of the Comisión Federal de Electricidad (CFE by its acronym in Spanish). The strategy and the process described are supported by standards IEC 61968 and IEC 61970, as well as best practice in software development.

Overall, the interoperability architecture and the adoption process, will establish a solid infrastructure designed to meet the Smart Grid requirements.

Antecedentes

La desregulación del mercado eléctrico en Estado Unidos, Europa y varios países en el mundo, así como las tecnologías emergentes requeridas para esta-blecer la visión de una red eléctrica inteligente (REI) han incrementado la necesidad de las empresas eléctricas de intercambiar información de manera cotidiana, ya que en conjunto deben asegurar la confiabilidad de la operación de los sistemas eléctricos interconectados.

De igual forma, las diferentes empresas eléctricas utilizan de manera interna una gran cantidad de formatos y tecnología para los sistemas y las funciones de gestión del sistema eléctrico, consi-derando el almacenamiento en diversas bases de datos (jerárquicas, relacionales, orientadas a objetos, geoespaciales) y archivos con formatos propietarios y cerrados, así como sistemas opera-tivos de todo tipo y proveedor, incluso incompati-bles entre ellos.

De esta manera, el problema de contar con una gran cantidad de interfaces de datos, múltiples procesos de exportar e importar información, así como diversos requerimientos para transformar los datos intercambiados se ha vuelto exponencial, aunado a una problemática típica: La duplicidad de la información y funciones que ocurre cuando dos o más sistemas contienen el mismo dato o realizan la misma función; la inconsistencia de los datos es evidente cuando dos sistemas tienen valores diferentes para el mismo dato, y la incom-patibilidad que se presenta cuando la información

1 Instituto de Investigaciones Eléctricas2 Comisión Federal de Electricidad

La adopción del CIM y de una arquitectura de interoperabilidad semán-tica son elementos clave que permitirán el inter-cambio de información de forma estándar entre sistemas, con el objetivo de establecer aplicacio-nes avanzadas que tomen ventaja de esta capacidad.

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Artículo técnico

de dos o más sistemas no puede ser combinada por causas tecnológicas, políticas, sintácticas o semán-ticas (Parra, 2012).

La REI será un gran conjunto de aplicaciones de sistemas interconectados (eléctricos e informá-ticos), por lo que serán cada vez más evidentes las necesidades de interoperabilidad de los sistemas de información que los vigilan, controlan y gestionan, sobre todo debido a que las funciones avanzadas que se están definiendo establecen como premisa la capacidad de intercambio de información de manera ágil y expedita.

Introducción

El Modelo de Información Común (CIM por sus siglas en inglés) es un grupo de estándares abiertos que permiten representar componentes de sistemas eléctricos de potencia. Fue desarrollado origi-nalmente por el Electric Power Research Institute (EPRI) en los Estados Unidos y ahora mantenido como una serie de estándares de la International Electrotechnical Commission (IEC) (EPRI, 2011).

El CIM fue iniciado en 1992 como parte del programa Centro de Control API (CCAPI) del EPRI. De 1993 a 1996 se desarrolló con el objetivo principal de permitir el uso de aplicaciones compa-tibles para proteger la inversión de las empresas (se utilizaron diagramas E-R en MS Visio y MS Access como base de datos). En 1996, el CIM fue trans-ferido a la IEC, al Comité Técnico 57 (TC57) y Grupos de Trabajo 13 y 14 (WG13 y WG14) y se cubrieron las áreas de transmisión y distribución (se adoptó UML como lenguaje de modelado y se mantuvo en Rational Rose).

En 2000 se realizó la primera prueba de interopera-bilidad. En 2003 se inició el desarrollo del CIM for Market Extensions (CME), seguido por los modelos para planeación y dinámico. Actualmente está en desarrollo el modelo para clima y cables HVDC. En 2005 se emitió la primera versión de estándar IEC 61970-301 CIM base y se establece el CIM Users Group (CIMug). Para 2008, el CIM es adoptado formalmente por la Union for the Coordination of the Transmission of Electricity (UCTE) en Europa. En 2009, el National Institute of Technology and Standars (NIST) identifica al CIM como dos de cinco de los estándares clave para para la interoperabilidad de la

red eléctrica inteligente. En 2010, el European Network of Transmission System Operators for Electricity (ENTSO-e) migra a CIM y patrocina la primera prueba de interoperabilidad CIM en Europa. En 2011 en Électricité de France (EDF), se aplicaron pruebas de interoperabilidad a las partes IEC 61968-4 e IEC 61968-13 que define el Common Distribution Power System Model (CDPSM). Actualmente CIM se mantiene y distribuye en UML con la herramienta Enterprise Architect.

Para lograr la interoperabilidad de sistemas de información en las empresas eléc-tricas en el contexto de la REI se han definido diversos niveles y esquemas de referencia, los cuales permiten establecer la estrategia y arquitectura empresarial para realizar la visión. En GridWise (2008) se define un modelo de referencia conceptual para la identificación de estándares y protocolos necesarios para asegurar la interoperabilidad, la seguridad informática y definir arquitecturas para sistemas y subsistemas en la REI; en NIST (2012) se estable un marco de referencia de arquitectura y estándares para la REI; en Parra (2012) se propone una arquitectura para los sistemas de información de la empresa eléctrica en México, y en Espinosa (2010, a) y Espinosa (2011, a) se establece la arquitec-tura base de interoperabilidad semántica para el Sistema Eléctrico de Distribu-ción Inteligente (SEDI), para los sistemas de Gestión de la Distribución en la Comisión Federal de Electricidad (CFE).

Interoperabilidad semántica

La Interoperabilidad se refiere a la capacidad de dos o más redes, sistemas, dispositivos, aplicaciones o componentes para intercambiar y usar información de manera segura, efectiva y con poco o ningún inconveniente para el usuario (NIST, 2012).

Acorde al marco de referencia definido por el GridWise (GridWise, 2008), la interoperabilidad informativa cubre el contenido, la semántica y el formato de los datos o flujos de instrucciones (como son el significado aceptado de los humanos y los lenguajes de programación). Se centra en qué información es intercambiada y su significado, establece el entendimiento de los conceptos contenidos en la estructura de datos de los mensajes intercambiados, e integra conocimiento del negocio relacionado con la semántica o significado en el flujo de trabajo de un proceso. Por primera vez, los datos intercambiados están asociados a la infraestructura eléctrica de la empresa y se establecen reglas que aseguran que los datos intercambiados cumplen con las definiciones semán-ticas establecidas en un Modelo de Información general e independiente de plataformas tecnológicas, sistemas, marcas o proveedores.

En este nivel semántico se puede utilizar cualquier Modelo de Información, siempre que cumpla con la característica de ser común a todos los sistemas de la o las empresas, así como organismos involucrados (reguladores, control, normalización). El CIM es un Modelo genérico, abierto y estándar que puede ser adoptado por cualquier empresa. Entre los más importantes están: IEC 61970-301, que define el Modelo CIM base para sistemas eléctricos de trans-misión; IEC 61968-11, que define las extensiones CIM para sistemas eléc-tricos de distribución, e IEC 62325-301, que establece las extensiones para el Mercado Eléctrico o CME. La figura 1 muestra en forma de paquetes en UML estos tres estándares en la herramienta Enterprise Architect.

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Artículo técnico

Modelo de Información Común (CIM)

CIM es un Modelo de Información que aplica el paradigma “Orientado a Objetos” de la Ingeniería de software, para representar los elementos del mundo real utilizados para la infraestructura, gestión y operación de sistemas eléctricos de Transmisión y Distribución, tales como cables, líneas, transfor-madores, interruptores, protecciones, estructuras, mediciones, entre otros. El modelo está constituido por Paquetes de clases, Clases de objetos, Atributos y Relaciones entre Clases/Objetos, y define las interfaces para integración de sistemas. Además incluye la conectividad del sistema eléctrico, lo cual facilita el intercambio unificado de datos entre sistemas y entre empresas.

CIM también incluye la definición de un grupo de servicios conocidos como Generic Interface Definition (GID) para desarrollo de interfaces entre sistemas (nuevos o existentes). Con CIM, los datos pueden ser expresados en XML para crear archivos y mensajes serializados y puede ser extendido fácilmente. La IEC utiliza extensiones estándares para nuevas áreas funcionales y cualquier empresa, proveedor o usuario puede crear extensiones privadas para cubrir requerimientos específicos de una empresa eléctrica.

Una interfaz de datos que cumple con CIM se desarrolla de acuerdo a la arqui-tectura y capas de una GID y se conoce como “Adaptador CIM” (o CIM Wrapper) y debe permitir la lectura/escritura de mensajes o archivos XML, cuya estructura de información cumple con las reglas sintácticas, semánticas y eléctricas definidas en CIM, de esta manera se asegura que el sistema receptor de un mensaje CIM será capaz de leer el contenido (sintáctico) y de inter-pretar su significado (semántico) de manera idéntica al emisor, sin necesidad de conocer la estructura de datos interna del sistema fuente y de manera inde-pendiente a su plataforma tecnológica, marca o proveedor.

Un “Adaptador CIM” es el encargado de implementar el acceso a los datos del sistema legado, realizar la transformación de acuerdo con el mapeo de conceptos y el modelo semántico definidos, e implementar la funcionalidad GID para exponer información a otros sistemas, así como tomar e interpretar la información de otros sistemas para uso interno en el sistema legado.

Proceso de adopción de CIM

Debido a su complejidad y costo inicial (en tiempo y esfuerzo), la adopción de CIM en una empresa eléctrica debe ser parte de una estrategia integral de largo plazo, como parte de la Visión y Mapa de Ruta Tecnológica de la red eléctrica inteligente. Se deben definir los sistemas que serán enlazados, así como la estra-tegia de adopción más conveniente. Es recomendable que el alcance inicial sea limitado pero retador, es decir, que la información a transferir no sea trivial, que sea coherente y que considere o represente conceptos completos o inte-grales, ya que esto dará una mejor experiencia al grupo de desarrollo que parti-cipe en el proceso.

Una estrategia de adopción del CIM, sobre todo para integrar sistemas legados, es mediante el desarrollo de “Adaptadores CIM”, los cuales deben tener perfec-tamente definidos sus alcances particulares. En la figura 2 se muestra el proceso

de adopción de CIM basado en el desarrollo de “Adaptadores CIM”, así como los artefactos que se deben desarrollar e integrar en el proceso.

La primera fase en el proceso de adopción del CIM consta de dos tareas paralelas: la creación de un perfil CIM y la creación del Modelo Conceptual del sistema integrado.

Un Perfil CIM es el subconjunto de clases, atri-butos y asociaciones del modelo CIM base que representa a los componentes del mundo real seleccionados para su manejo en los sistemas de información. El perfil CIM se obtiene de selec-cionar solamente los conceptos y sus relaciones con otros conceptos que serán utilizados en un esquema o arquitectura de interoperabilidad semántica para una empresa eléctrica. Para la selec-ción de conceptos y relaciones se utiliza la herra-mienta CIMtool (CIMtool, 2012) y el resultado se debe obtener en formato de ontología legible por computadora, por ejemplo OWL o RDFS (Schema) (Espinosa, 2010, a). La figura 3 muestra el proceso para definir un Perfil CIM.

El Perfil CIM puede usar conceptos nativos del modelo CIM base, o bien, los conceptos exten-didos durante el Mapeo de Conceptos.

El Modelo Conceptual de un sistema legado es un modelo que representa formalmente a los elementos que lo componen y las relaciones entre ellos. De acuerdo al sistema legado, este modelo debe ser creado preferentemente utilizando el paradigma “orientado a objetos” y UML, pero en ocasiones el modelo relacional puede ser aplicado.

Figura 1. Paquetes CIM en UML.

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Artículo técnico

Este modelo es la fuente de información base para conocer el significado de los datos almacenado y gestionados por el sistema legado y permitirá realizar la siguiente etapa.

El Mapeo de Conceptos se refiere a las relaciones entre los conceptos defi-nidos en el Perfil CIM y los conceptos almacenados por los sistemas legados, es decir, describe las “reglas de traducción” de los datos a intercambiar en un esquema de interoperabilidad semántica sustentado en CIM. La figura 4 muestra el proceso para definir el Mapeo de Conceptos a partir del Modelo Conceptual del sistema legado.

Por ejemplo, el concepto “División de Distribución” almacenado en los sistemas legados en una tabla de una base de datos relacional, puede ser tradu-cido de manera directa al concepto GeographicalRegion de CIM, ya que la descripción en CIM establece de manera rigurosa la definición de esta clase y corresponde a la jerarquía “División” en la estructura organizacional de la empresa. El concepto “Zona de Distribución” puede ser traducido de manera directa al concepto SubGeographicalRegion de CIM. De igual manera, la rela-ción entre estos dos conceptos de la empresa corresponde adecuadamente a la relación definida en CIM para esta estructura, ya que una División está compuesta por Zonas y las Zonas deben pertenecer a una División.

En caso de que CIM no considere un concepto de la empresa, se requiere definir una extensión de CIM sin afectar el Modelo Base, es decir, sin alterar las clases ni las relaciones entre ellas. Por ejemplo, el atributo “Extensión terri-torial” de una Zona podría ser mapeado a una extensión en CIM mediante una nueva clase heredada de SubGeographicalRegion, la cual incluya todos los atributos que no se identificaron en el Modelo CIM Base.

La figura 5 muestra gráficamente cómo se debe realizar el Mapeo de Conceptos entre el Modelo Conceptual del sistema legado y el Perfil CIM definido para la empresa eléctrica. Se debe resaltar el hecho que antes de decidir realizar y modelar una extensión del CIM se deben agotar todos los recursos para identificar el concepto en las clases CIM nativas, ya que cual-quier extensión será perfectamente manejable por los sistemas internos que conozcan el Perfil CIM específico, pero cualquier entidad, empresa o sistema que cumpla con el modelo CIM base no podrá interpretar el significado de las extensiones, ya que las extensiones específicas no forman parte de los están-dares emitidos por la IEC.

Por la relevancia del Mapeo de Conceptos se recomienda utilizar una tabla que permita establecer las relaciones para la traducción de conceptos entre los sistemas legados y CIM, de manera que sirva como herramienta de imple-mentación de reglas semánticas para la interpretación del significado de la información (de manera bidireccional), así como para definir acuerdos entre los grupos de desarrollo y mantenimiento de los sistemas de información. La figura 6 muestra un ejemplo de tabla que permite documentar y establecer las relaciones entre conceptos y puede ser utilizada para codificar las reglas de traducción de la información a intercambiar.

En caso de que el sistema legado no cuente con el Modelo Conceptual y la descripción de la información que contiene, esta tabla puede ser apro-

Figura 2. Proceso de adopción de CIM, basado en el desarrollo de “Adaptadores CIM”.

Figura 4. Definición del Mapeo de Conceptos CIM.

Figura 5. Ejemplo de Mapeo de Conceptos entre un sistema legado y CIM.

Figura 3. Definición de un Perfil CIM.

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Artículo técnico

vechada para documentar la definición formal de cada dato a compartir. De igual manera, si algún dato específico está duplicado entre diferentes sistemas, esta tabla deberá establecer la fuente única como origen de ese dato, para mantener consistencia de la información y evitar ingresar un problema de duplicidad al contexto de interoperabilidad que se está implementando.

Debido a que CIM modela los conceptos que representan objetos del mundo real de la empresa eléctrica, se requiere contar con el Modelo Semántico de los datos a compartir, es decir, que se debe contar con el significado explícito de cada dato y valor, así como de las relaciones entre esos datos. Esta descripción conceptual debe ser exhaustiva y rigurosa, con la finalidad de facilitar la comunicación y el intercambio de información entre diferentes sistemas.

En el proceso de adopción CIM, el Modelo Semántico se obtiene de la unión de dos artefactos, el Mapeo de Conceptos y el Perfil CIM, tal como lo muestra la figura 7.

En resumen, el desarrollo de un “Adaptador CIM” para un sistema legado específico estará basado en el Modelo Semántico, que como se aprecia en el proceso expuesto en la figura 2, utiliza todos los artefactos descritos anteriormente.

A continuación se describen algunas restricciones o recomendaciones en el proceso de adopción de CIM.

1. El sistema legado deberá exponer los conceptos que almacena o admi-nistra mediante su Modelo Conceptual, es decir, que deberá establecer el significado de cada uno de los datos a compartir y deberá ser la fuente única para esos conceptos en todo el contexto y alcance del esquema de interoperabilidad. No se debe definir más de una fuente de información para un mismo concepto.

2. El Mapeo de Conceptos de los sistemas legados con los conceptos en el Perfil CIM establecidos en la tabla de mapeo permitirá realizar la traducción sintáctica y semántica de los datos transportados entre sistemas de información en los dos sentidos, es decir, del sistema legado a CIM, o bien, de CIM al sistema legado.

3. El Perfil CIM contendrá la definición común, estricta y exhaustiva de la informa-ción a trasladar entre sistemas a través de CIM. Se basa en el Modelo CIM Base y en las extensiones de conceptos (exclusivos de una empresa en particular). Debe estar en formato legible por computadora, ya que el “Adaptador CIM” deberá implementarlo completamente en clases de algún lenguaje de programación orientada a objetos (POO) para validación, lectura e interpretación de la información contenida en mensajes o archivos de Instancias CIM que se escriban o se reciban.

4. El Mapeo de Conceptos solo puede usar conceptos descritos completamente en el

Figura 6. Tabla para mapeo de conceptos entre los sistemas legados y CIM.

Figura 7. Definición de un modelo semántico ba-sado en CIM.

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Artículo técnico

Resultados

A continuación se describen algunos resultados obtenidos tras aplicar el proceso de adopción CIM a sistemas legados de la CFE.

La figura 8 muestra tres vistas de una Instancia CIM (datos del mundo real) con la estructura organizacional de la Subdirección de Distribución de la CFE. El recuadro izquierdo muestra un árbol jerárquico que permite navegar los componentes de una división y sus zonas de distribución. El recuadro derecho muestra el segmento de CIM que modela estos conceptos y sus relaciones. Finalmente, el recuadro inferior muestra en formato XML los mismos datos, en donde se resalta que la división está asociada a la clase GeographicalRegion y las zonas a la clase SubGeographicalRegion. En el ejemplo, las zonas “Polanco” y “Tacuba” son parte de la “división Valle de México Centro” y se utiliza un identificador único (en rojo) para establecer la asociación. Esta información proviene del Sistema Integral para Administración de la Distribución (SIAD).

La figura 9 muestra que al navegar en el árbol jerárquico, la Instancia CIM permite acceder a la información eléctrica del Transformador T1 de la Subesta-ción “Verónica”. La estructura, topología de conectividad y ubicación geoespa-cial del modelo de red proviene del Sistema de Información Geográfico y Eléc-trico de Distribución (SIGED) y los detalles eléctricos para alimentar modelos matemáticos de análisis provienen del Simulador del Sistema Eléctrico de Distribución (SimSED).

De igual manera, la figura 10 muestra que al navegar la Instancia CIM, se puede acceder a la información de los medidores instalados dentro de la subes-tación, y esto a su vez permite consultar la información histórica del Sistema de Información de Monitoreo y Calidad de la Energía (SIMOCE).

En conjunto, esta aplicación desarrollada permite la consulta de múltiples sistemas y fuentes de información reales, sin inconvenientes para el usuario y sin que haya necesidad de conocer el origen o estructuras de los datos.

Figura 8. Vistas de una Instancia CIM/XML con el modelo de la estructura organizacional de la Sub-dirección de Distribución de la CFE.

Figura 9. Instancia CIM/XML con datos eléctricos del transformador T1 de una subestación.

Figura 10. Instancia CIM/XML con acceso a mediciones históricas de una sub-estación de distribución.

Modelo Conceptual del sistema legado y en el Perfil CIM, ya que en caso de aceptar un concepto no descrito, éste podría ser ambiguo o sin interpretación común de su significado.

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Artículo técnico

Así como esta aplicación, cualquier sistema que lo requiera puede consultar la información expuesta en el modelo semántico de una manera estándar, común y sin ambigüedad en la interpretación del significado.

Conclusiones

Desde su definición, la REI considera una gran revolución tecnológica en los sistemas de suministro de energía, desde la generación, transporte y almacena-miento, hasta el consumo con el usuario final.

La adopción del CIM y de una arquitectura de interoperabilidad semántica son elementos clave que permitirán el intercambio de información de una manera estándar entre sistemas, con el objeto de establecer aplicaciones avan-zadas que tomen ventaja de esta capacidad, tal como Respuesta a la Demanda, Automatización Avanzada de la Distribución, Microrredes, Precios en Tiempo Real, Auto-Restablecimiento (self-healing), entre otras que están emergiendo y siendo definidas en el ámbito internacional.

Algunas de las más importantes empresas eléctricas en el mundo están migrando sus interfaces de datos a CIM, como parte de una visión integral de grado empresarial. La experiencia muestra resultados positivos en la mayoría de los casos, ya que el modelado común por sí solo minimiza los errores de inconsistencia y duplicidad de la información, permitiendo que todos los proveedores de tecnología y desarrolladores cuenten con un modelo estándar a cumplir, el cual evita la incompatibilidad de formatos, mejorando notable-mente las estrategias de mantenimiento y actualización de los sistemas.

La adopción de CIM implica una mejora en la eficiencia y eficacia de los procesos de la empresa eléctrica, por lo que apoya la mejora en la calidad del servicio a los clientes, así como la optimización de los recursos humanos y materiales.

La adopción de CIM como parte de una estrategia empresarial de interopera-bilidad semántica permitirá a una empresa eléctrica establecer las bases de una arquitectura empresarial, para conformar la red eléctrica del futuro.

Reconocimientos

Los autores agradecen a las siguientes personas por su apoyo en el desarrollo de este trabajo: Alejandro Villavicencio, Mirna Molina, Jürgen Cruz, Fidel Borjas, Leopoldo Meza, Miguel Mendoza, Elizabeth Serna y Margaret Goodrich.

Referencias

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Artículo técnico

ALFREDO ESPINOSA REZA[[email protected]]

Ingeniero Mecánico Electricista en el área de electricidad y elec-trónica por la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) en 1994. Ingresó al IIE en 1995 como investigador de la Gerencia de Gestión Integral de Procesos, en donde desarrolla e integra sistemas de información en tiempo real para centrales generadoras de energía eléctrica, subestaciones y redes de distri-bución. Coordinó el proyecto del Simulador del Sistema Eléctrico de Distribución (SimSED), para apoyo en la toma de decisiones en Centros de Control de Distribución de la Comisión Federal de Electricidad (CFE), así como el proyecto para establecer la arquitectura e infraestructura de interoperabilidad semántica para sistemas de información de apoyo a la Gestión de la Distri-bución (DMS) mediante el uso del Modelo de Información Común (CIM), definido en las normas IEC 61968 e IEC 61970. Actualmente coordina los trabajos para establecer la estrategia del Sistema Eléctrico de Distribución Inteligente (SEDI) de la CFE e implantar la infraestructura de interoperabilidad semántica para la Red Eléctrica Inteligente en dos Divisiones de Distribución de la misma entidad mediante la adopción del Modelo CIM. Ha publicado más de 30 artículos técnicos en diversos foros y revistas nacionales e internacionales y es participante en 10 registros de derechos de autor de software y metodologías de integración de sistemas.

TITO MANUEL CALLEROS TORRES[[email protected]]

Licenciado en Informática por la Universidad Autónoma del Estado de Morelos (UAEM) en 2004. Ingresó al IIE en 2006 como investigador de la Gerencia de Gestión Integral de Procesos, en donde desarrolla sistemas de información para la gestión de la distribución de energía eléctrica. Su área de especialidad se rela-ciona con el análisis y diseño de sistemas y bases de datos, así

como métodos de extracción y acondicionamiento de información de sistemas legados. Se encargó del desarrollo de la interfaz de datos de información geográfica y eléctrica para alimentar los modelos matemáticos de las funciones de ingeniería del Simulador del Sistema Eléctrico de Distribución (SimSED). Actualmente participa en la definición e implementación de la arquitectura de interope-rabilidad semántica del Sistema Eléctrico de Distribución Inteligente (SEDI) para la CFE mediante la adopción del Modelo CIM, en donde funge como responsable del hardware para la infraestructura de dos sitios piloto de la CFE.

MARXA LENINA TORRES ESPÍNDOLA[[email protected]]

Licenciada en Informática por la Universidad Autónoma del Estado de Morelos (UAEM) en 2005. Ingresó al IIE en 2006 como investigadora de la Gerencia de Gestión Integral de Procesos, en donde desarrolla sistemas de información para centrales de generación y redes de distribución. Participó en el desarrollo de planes de almacenamiento y registro histórico del Sistema Integral de Información del Proceso (SIIP) de la Central Nucleoeléctrica de Laguna Verde (CNLV), así como en el desarrollo de interfaces de datos estandarizadas para información en tiempo real e histórica de sistemas de medi-ción en subestaciones y redes de distribución, aplicando el Modelo de Información Común (CIM) y estándares relacionados como DNP y OPC. Actualmente participa integrando sistemas de informa-ción mediante una estrategia de interoperabilidad semántica para la Red Eléctrica Inteligente. Fue presidenta de la rama IEEE-UAEM 2004-2005, presidenta IEEE-GOLD Sección Morelos 2006-2008 y es miembro del comité organizador del IEEE-CIINDET desde 2005.

NÉSTOR ADRIÁN ALEMÁN CRUZ[[email protected]]

Ingeniero en Sistemas Computacionales por el Instituto Tecnológico de Zacatepec en 2009. Ingresó al IIE en 2009 como investigador en la Gerencia de Gestión Integral de Procesos. Su área de espe-cialidad se relaciona con el modelado de sistemas de información y elementos del Sistema Eléctrico de Distribución con técnicas de ingeniería de software, así como la programación orientada a objetos enfocada al Modelo de Información Común (CIM). Participó en el desarrollo del sistema de moni-toreo de vibraciones de tuberías de la CNLV. Actualmente apoya la definición de la estrategia de interoperabilidad semántica mediante el diseño e implementación de técnicas de codificación auto-mática, así como algoritmos para importar, exportar y validar instancias de datos para optimizar el proceso de adopción del CIM en sistemas de información legados. Ha impartido varios cursos y seminarios relacionados con el proceso de adopción de CIM en los sistemas de información para la Red Eléctrica Inteligente.

RAÚL GARCÍA MENDOZA[[email protected]]

Maestro en Ciencias Computacionales por el Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey (ITESM) en 1997. Ingeniero Mecánico-Electricista con especialidad en electrónica por la Facultad de Estudios Superiores de Cuautitlán, de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) en 1988. Ingresó al IIE en 1990 como investigador de la Gerencia de Gestión Integral de Procesos. Su área de especialidad es la ingeniería de software para el diseño, desarrollo e integración de sistemas de información en tiempo real para la supervisión, control y diagnóstico de procesos relacio-nados con la generación, transmisión y distribución de energía eléctrica. Colabora en el desarrollo de la arquitectura de interoperabilidad semántica soportada por el Modelo CIM para sistemas de infor-mación en el contexto de la Red Eléctrica Inteligente, para las funciones de gestión de la distribución de energía eléctrica de la CFE. Ha sido profesor en varias universidades en disciplinas relacionadas con la ingeniería de software, arquitectura de computadoras y lenguajes de programación.

De izquierda a derecha: Raúl García Mendoza, Tito Manuel Calleros Torres, Marxa Lenina Torres Espíndola, Néstor Adrián Alemán Cruz y Alfredo Espinosa Reza.

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Comunidad IIE

Nueva transferencia de tecnología del IIE a la industria nacional

El inversor fotovoltaico desarrollado por el IIE es una tecnología de 1 kW, con capacidad de interconexión monofásica a la red eléctrica de 127 VAC a 60 Hz y funcionalidades básicas para el seguimiento del punto de máxima potencia, arranque y paro automático, y protecciones embebidas para el equipo.

Esta tecnología convierte la energía solar captada por paneles fotovoltaicos y la entrega a la red eléctrica, sin ser almacenada en baterías. Una de sus princi-pales ventajas es que se puede conectar a la red eléctrica a través de cualquier contacto.

En julio de 2012 se firmó el segundo convenio entre IIE y PROTECSA INGENIERÍA por transferencia de tecnología del inversor fotovoltaico, para sufabricación y comercialización, con una vigencia de 10 años.

Con esto se busca contribuir al concepto de las redes inteligentes con tecnolo-gías de vanguardia, sobre todo aquéllas para la generación de energía a partir de fuentes renovables. Bajo este enfoque, PROTECSA adopta este segundo reto tecnológico dentro de la alianza con el IIE, en beneficio de la I+D+i en México.

IIE desarrolla y transfiere dispositivo electrónico de control

El Área Termosolar de la Gerencia de Energías No Convencionales del IIE desarrolló un dispositivo electrónico de control denominado Sistema de Segui-miento Solar Automático (SiSSA), del cual se obtuvo la patente el 10 de julio de 2012.

Actualmente, el SiSSA se aplica en el control del mecanismo de seguimiento solar de un concentrador de canal parabólico para generación de calor de proceso, tecnología que fue transferida en septiembre de 2012 a la empresa mexicana Sistemas Energía Alternativa, para iniciar su comercialización.

El SiSSA está diseñado para controlar un motor de corriente continua conven-cional y tiene la versatilidad de acoplarse a diferentes tamaños de concentra-dores solares, lo que le permite ser un producto competitivo por su bajo costo y la variedad de aplicaciones, incluyendo los sistemas fotovoltaicos a concen-tración, optimizando el uso de las tecnologías que utilizan la energía solar.

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Comunidad IIE

Capacidades tecnológicas del IIE: medición de alta presión y alta temperatura

En la industria de hidrocarburos, el monitoreo continuo y en tiempo real de fondo de pozos para determinar el comportamiento del flujo dentro del mismo y automatizar el control de la producción se realiza vía sensores especializados con sistemas de adquisición de datos, esto es primordial para llevar a cabo un monitoreo exitoso de las reservas petroleras.

Los nuevos desarrollos se realizan en yacimientos de cada vez mayor profundidad y con inclinaciones, con altos gradientes geotérmicos y características HP/HT, es decir, alta presión que sobrepasa los 10,000 psi y alta temperatura mayor a 150 oC.

El IIE desarrolla una herramienta de medición HP/HT para fondo de pozos con inclinaciones en su geometría, a través de sensores especializados y sistemas de adquisición de datos que soporta hasta 22,000 psi y hasta 200 oC, y que incluye un sistema de tracción.

Este proyecto, que se encuentra en la etapa de fabricación, es desarrollado por la Gerencia de Control, Electrónica y Comunicaciones del IIE, en conjunto con el Centro de Ingeniería y Desarrollo Industrial (CIDESI), y está siendo financiado por el fondo SENER-Hidrocarburos, para atender una demanda específica de PEMEX y así proveerlo con tecnología propietaria.

Simuladores con tecnología web para centrales termoeléctricas

La Gerencia de Sistemas Avanzados de Capacitación y Simulación del IIE desa-rrolla simuladores con tecnología web para el entrenamiento en la operación de centrales termoeléctricas, para el Centro Nacional de Capacitación Ixtapan-tongo (CENAC-Ixtapantongo) de la Comisión Federal de Electricidad (CFE).

El proyecto consiste en el desarrollo y puesta en servicio de dos simuladores de alcance total réplica para entrenamiento de operadores. El primero, de centrales termoeléctricas convencionales que toma como referencia las unidades 1 y 2 de la central Francisco Pérez Ríos deTula y el segundo, de centrales de ciclo combinado que toma como referencia el paquete II la central Chihuahua II, ambos con dos interfaces de operación diferentes.

Cabe destacar que al término del proyecto, el CENAC-Ixtapantongo dispondrá de un total de seis simuladores para atender sus requerimientos y necesidades de entrenamiento de operadores a nivel nacional, durante los próximos 10 años.

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Comunidad IIE

Comitiva del LAPEM visita al IIE

Una comitiva del Laboratorio de Pruebas de Equipos y Materiales (LAPEM) de la CFE visitó las instalaciones del IIE, para llevar a cabo una reunión de trabajo.

Por parte del LAPEM, la comitiva estuvo integrada por Luis Javier Freyre Rizo, Gerente general; Manuel Antonio Guzmán Villagómez, Subgerente de Servi-cios a Transmisión y Distribución; Alberto Alejandro Montoya Vargas, Subge-rente de Gestión de la Calidad; Jorge Andrés Medina Ortiz, Subgerente de Servicios a Generación, y Sergio Guerrero Elizondo, Jefe del Departamento de Informática.

Julián Adame, Director Ejecutivo del IIE, acompañado por diversos Directores de División y Gerentes les dio la bienvenida y manifestó que el objetivo de la reunión fue el de fortalecer los vínculos de colaboración LAPEM-IIE, lo que les permitirá revisar el estatus de iniciativas, propuestas y proyectos vigentes entre ambas entidades, a fin de darles seguimiento.

Como parte de la agenda se dio un recorrido por los laboratorios de electró-nica, equipos eléctricos, turbomaquinaria, celdas de combustible y realidad virtual, en los que se visualizaron diversas áreas de colaboración.

Investigadores del IIE participan en capítulo de un libro

Job García Paredes y Gabriel García Gaona, investigadores de la Gerencia de Equipos Eléctricos (GEE) del IIE, recibieron la invitación de la Editorial Intech para escribir el capítulo 9 del libro: Petrochemicals, titulado: Resonance in Elec-trical Power Systems of Petrochemical Plants Este capítulo se basa en un artículo presentado por Job García en el IEEE-PES 2008 en Bogotá, Colombia.

La información para integrar este trabajo se generó a través de diferentes análisis de fallas en el sistema eléctrico principal de las refinerías del país desde el año 2000 y hasta el año 2008, cuando las soluciones propuestas por la GEE se implantaron para dar solución al problema de sobretensiones por la presencia de resonancia en los sistemas de distribución principal de plantas petroquímicas, evitando los daños inherentes a los equipos eléctricos asociados. La solución propuesta en ente trabajo se ha estado implantando para mejorar el diseño de los sistemas eléctricos de las plantas petroquímicas de PEMEX.

El libro está dirigido a estudiantes, ingenieros e investigadores del área petro-química y del petróleo, y el capítulo 9 en particular está dirigido a ingenieros del área eléctrica, involucrados con el diseño de sistemas de distribución de energía eléctrica. La primera edición se publicó en formato digital y en formato impreso en marzo de 2012.

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Comunidad IIE

Asiste el IIE al Smart Grid Mexico

En las ciudades de Washington D. C., Raleigh y Atlanta, Estados Unidos, se llevó a cabo el Smart Grid Mexico: A Reverse Trade Mission to the United States, patrocinado y organizado por la U. S. Trade and Development Agency (USTDA). El objetivo de este evento consistió en que los representantes de la industria eléctrica mexicana conocieran el marco regulatorio, así como las tecnologías avanzadas y equipos que se están usando en los Estados Unidos para la implementación de redes eléctricas inteligentes (REI).

Por parte de México participaron los representantes de la Comisión Federal de Electricidad, de la Secretaría de Energía, de la Comisión Reguladora de Energía, de la Comisión Federal de Telecomunicaciones y del Instituto de Investigaciones Eléctricas, este último representado por Isaac Alberto Parra Ramírez, investigador de la Gerencia de Tecnologías de la Información.

La regulación en los Estados Unidos es muy compleja, ya que existen cientos de participantes en los distintos procesos de generación, transmisión y distribución, por lo que la primera reunión de trabajo versó sobre dicho rubro y se contó con la presencia de representantes del National Institute of Standards and Technology (NIST), la National Electrical Manufacturers Association (NEMA) y miembros del Smart Grid Interoperability Panel, para conocer sobre los estándares, arquitec-turas y mejores prácticas para una mejor implementación de una REI.

Asiste el IIE a la ICONE y ASME 2012

En el marco de la 2012 International Conference on Nuclear Engineering (ICONE), junto con la ASME 2012 Power Conference, realizada en Anaheim, California, Estados Unidos en el mes de agosto de 2012 y cuyo objetivo consistió en la presentación del estado del arte de la tecnología de generación nuclear en el mundo (ICONE), así como la discusión de las mejores prácticas de diseño de equipos, operación y mantenimiento de las plantas de generación (ASME Power), el IIE participó con la presentación de dos ponencias asociadas con la temática abordada.

La primera ponencia titulada: Evaluation of creep damage in a gas turbine first stage blade es de la autoría de Zdzislaw Mazur, Gerardo Ortega Quiroz y Rafael García Illescas, investigadores de la Gerencia de Turbomaquinaria; la segunda ponencia versó sobre CFD simulations of a heat recovery steam generator for the aid of power plant personnel, cuyos autores son Iván Francisco Galindo García, Ana Karenina Vázquez Barragán y Miguel Ramón Buenaventura Rossano Román, investigadores de la Gerencia de Sistemas Avanzados de Capacitación y Simulación.

Como resultado de la participación del Instituto en este evento se establecieron contactos en temas de interés con otros participantes de Estados Unidos, Alemania, Inglaterra, Francia, Canadá e Italia, y se obtuvo información rele-vante para el desarrollo de proyectos para la Comisión Federal de Electricidad (CFE) y Petróleos Mexicanos (PEMEX).

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Breves técnicas

Con el desarrollo de los sistemas de monitoreo ha sido posible supervisar el comportamiento de variables críticas en los equipos eléctricos, principal-mente los transformadores y generadores de potencia. El elevado costo de estos equipos y su repercusión en la red eléctrica, justifican los sistemas de moni-toreo cuando son capaces de encontrar una falla incipiente en evolución. Una de las funciones de las redes inteligentes está orientada a aumentar la confiabi-lidad de la red eléctrica y por tanto, los sistemas de monitoreo forman parte de este tipo de redes.

La medición de las variables críticas por sí sola no resuelve el problema de diagnosticar oportunamente una situación de riesgo en el equipo eléctrico. El comportamiento de las variables es analizado usualmente por ingenieros con muchos años de experiencia, sin embargo, para la automatización del proceso de diagnóstico se han desarrollado modelos de diagnóstico, los cuales toman como base tanto la experiencia de los expertos, como los resultados de

Modelos de diagnóstico de equipo eléctrico y su importancia en las redes eléctricas inteligentes

José Ramírez Niño y Alberth Pascacio de los Santos[[email protected] y [email protected]]

pruebas exhaustivas de laboratorio. Los modelos de diagnóstico están conformados por algoritmos matemáticos con los que se procesan las variables de entrada medidas, y como salida aportan infor-mación del “estado de salud” del equipo eléctrico. Además están hechos a la medida para cada equipo eléctrico en particular y son instrumentados por medio de tarjetas electrónicas de adquisición de datos y microcontroladores o computadoras que ejecutan los algoritmos matemáticos requeridos.

Las variables supervisadas de entrada, por ejemplo, son variables como temperaturas, corrientes, voltajes, vibraciones, etcétera, y se relacionan de alguna forma para determinar el estado operativo del equipo eléctrico tanto en condiciones normales de operación, como cuando una falla está en evolución. Por lo tanto es indispensable conocer a profundidad su forma de operar y los procesos de deterioro que originan las fallas.

El sistema AnGeL (Análisis de Generadores en Línea) desarrollado por el Instituto de Investiga-ciones Eléctricas (IIE) se encuentra instalado en 40 generadores de la Comisión Federal de Electricidad (CFE) y monitorea las variables eléctricas de cada generador (corriente y voltaje de línea), descargas parciales por fase, corriente del neutro, corriente de flecha y flujo magnético en el entrehierro.

En este sistema de monitoreo, se tiene un conjunto de modelos de diagnóstico en los que intervienen una o varias variables supervisadas.

La parte más delicada de los modelos es justamente establecer el criterio para decidir si el equipo está operando adecuadamente o tiene una falla en evolución en un momento dado.

Turbogeneradores de la Central Termoeléctrica Manzanillo I de la CFE, instala-ción del primer Sistema AnGeL.

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Breves técnicas

Actualmente, en los transformadores de potencia existen diversos modelos de diagnóstico que permiten establecer su condición en línea. Dentro de los más importantes destacan:

• Temperatura del devanado (hot spot)• Capacidad de sobrecarga• Envejecimiento y vida útil• Estimación de humedad en papel y tiempo de

generación de burbujas• Análisis de gases disueltos• Estado y eficiencia del sistema de enfriamiento• Desviación relativa de capacitancia “corrientes

capacitivas” (boquillas)• Diferencial de temperatura del cambiador bajo

carga• Par del motor del cambiador bajo carga• Vibraciones

En la Gerencia de Equipos Eléctricos (GEE) del IIE se han desarrollado algunos de los modelos de diagnóstico para transformadores de potencia, que en conjunto con el modelo de temperatura en el hot spot (norma IEEE C57.91-1995) permiten estimar la humedad en el papel y la temperatura para generación de burbujas, bajo condiciones de sobrecarga. Lo anterior permite al usuario de la red administrar la cargabilidad de los transformadores, con información de la condición crítica en el aisla-miento interno que puede provocar arqueos y la falla catastrófica del transformador. Estos modelos se han integrado en un dispositivo electrónico inte-ligente (DEI), también desarrollados en la GEE, que es instalado en los transformadores de potencia y que provee al usuario información en línea de la condición del sistema aislante del transformador.

Las actividades de la GEE se centran en la expe-rimentación a escala reducida de los diferentes equipos y dispositivos de potencia, para entender los mecanismos de falla y así establecer los modelos de diagnóstico que permitan observar la condición del equipo en línea y poder integrarlos a la red inteligente.

Modelo de humedad, burbujas y sobrecarga, imagen de la experimentación a escala reducida en laboratorio.

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Breves técnicas

Una arquitectura empresarial de TIC como soporte a una red eléctrica inteligente

Andrés Florencio Rodríguez Martínez e Isaac Alberto Parra Ramírez[[email protected] y [email protected]]

Considerando que una red eléctrica inteligente (REI) es una red eléctrica convencional más las tecnologías de la información y comunicaciones (TIC), que le proporcionan la inteligencia para una operación más eficiente y efectiva, entonces las TIC son un activo más en las REI y por lo tanto deben ser gestio-nadas bajo los mismos principios, reglas y políticas que cualquier activo de una REI.

Arquitectura empresarial de TIC

El estándar ISO/IEC/IEEE 42010:2011 establece que una arquitectura es “la organización funda-mental de un sistema, compuesto por sus compo-nentes, las relaciones entre ellos, su ambiente y los principios que gobiernan su diseño y evolución”.

Como se puede observar en la figura 1, una arqui-tectura empresarial está compuesta de dos domi-nios de arquitecturas: la del negocio y la de tecno-logías de la información y comunicaciones (TIC) y se puede definir como la descripción de los compo-nentes: datos, aplicaciones y las tecnologías compu-tacionales (software, hardware, redes de datos y comunicaciones, buses empresariales, sensores inte-ligentes, PMU, estándares, etcétera), sus relaciones entre ellos y su alineación a los procesos y objetivos del negocio, donde se establecen los principios y guías que los gobiernan.

Hoy en día, las organizaciones enfrentan situa-ciones de negocio complejas que demandan reque-rimientos de cambio al mejor costo y efectividad posible, por lo tanto, la principal razón para desa-rrollar una arquitectura empresarial de TIC es alinear las tecnologías de la información y comu-nicaciones a los procesos clave de la organización y a los objetivos estratégicos del negocio, lo que hace que las TIC sean un activo capaz de respaldar y responder a la estrategia del negocio.

El desarrollo de la arquitectura empresarial se realiza gradualmente y acorde a la evolución natural de las tecnologías, alineándose a los objetivos y necesidades del negocio. La arquitectura siempre debe tomar en cuenta las limitaciones propias de la

Figura 1. Arquitecturas que forman una arquitectura empresarial.

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Breves técnicas

empresa en términos de infraestructura tecnológica, conocimiento del personal, definición de procesos, necesidades y ambiente del negocio. También debe reflejar la realidad del estado actual de la organi-zación, aun cuando no sea la óptima, pues ésta es la base para la toma de decisiones en el consejo de arquitectura, de tal manera que se evolucione de una arquitectura empresarial de una red eléctrica convencional, a una arquitectura empresarial de una red eléctrica inteligente.

El diseño de la arquitectura empresarial para una red inteligente, además de tomar en cuenta el estado actual de la empresa, debe considerar los estándares, mejores prácticas, recomenda-ciones y principios que hoy en día son referencia internacional.

Beneficios de la arquitectura empresarial

Una buena arquitectura empresarial de TIC alineada al contexto de la empresa permite tener un balance correcto entre eficiencia tecnológica e innovación del negocio y asegura a la organización contar con una estrategia de TIC integrada que proporcionará una mayor sinergia en los procesos de la organización.

Entre las ventajas más relevantes que la arquitectura ofrece destacan: una gestión de TIC más eficiente; menores costos de desarrollo, soporte y mante-nimiento de software; mayor portabilidad de aplicaciones; interoperabilidad mejorada; administración de datos, sistemas y redes más controlada; mejor capacidad para atender seguridad de las TIC; mayor facilidad para cambiar y actualizar componentes de sistemas; mejor retorno de inversiones actuales y un menor riesgo en inversiones futuras y un proceso de adquisiciones más rápido, maximizando la velocidad y flexibilidad para adquirir tecnología.

Por lo tanto, tener una arquitectura empresarial de TIC alineada al negocio de una red eléctrica convencional o a una REI, permitirá responder de una manera más eficiente a los requerimientos de cambio de la organización y lograrlo al mejor costo y efectividad, por lo que una arquitectura empresa-rial se puede ver como una herramienta estratégica que brinda una ventaja competitiva.

Competencias en la Gerencia de Tecnologías de la Información (GTI) del IIE

Esta Gerencia cuenta con la experiencia y las capacidades para cubrir las diferentes capas que establece una arquitectura empresarial.

En la capa de la arquitectura de negocio:

• Modelos de gestión de negocios, por ejemplo, el Balance Scorecard (BSC). La GTI cuenta con un sistema que soporta todos los requerimientos que demanda esta herramienta.

• Gestión de procesos de negocio• Inteligencia de negocio• Gestión de servicios de TIC

En la capa de la arquitectura de TIC:

• Modelos de información• Arquitecturas de sistemas de información• Desarrollo de sistemas de información y de inteligencia de negocios• Integración de aplicaciones

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Artículo de investigaciónAn analysis of communications and networking technologies for the smart grid

Joaquín García Hernández

Paper originally presented on the CIGRE International Symposium, The Electric Power System of the Future, 13-15 September 2011, Bologna, Italia.

Resumen

El concepto de red eléctrica inteligente (REI) ha sido conceptualizado como la integración de la red eléctrica (generación, transmisión y distribución) y la red de comunicaciones, esta última es considerada como la tecnología habilitadora fundamental para el desarrollo e integración de la futura REI.

Las tecnologías modernas de comunicaciones, arquitecturas de protocolos y estándares pueden ayudar a construir una infraestructura común de comunicaciones para el transporte de datos entre las instalaciones del cliente, subestaciones eléctricas, sistemas de distribu-ción de energía y centros de control de las empresas eléctricas.

Para hacer esto posible, la red eléctrica inteligente requiere una infraestructura de comunicaciones bidireccional entre las diferentes áreas, desde los sitios de generación hasta los sitios de consumo (usuarios).

Este trabajo presenta el análisis de las tecnologías de redes y comunicaciones más relevantes aplicables a la REI.

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Artículo de investigación

Summary

The Smart Grid concept has been foreseen as the integration of the electrical generation, trans-mission and distribution network and the data communications network. Although, traditional communications interfaces, protocols and stan-dards has been used in the electrical grid in an isolated manner, modern communications network is considered as the fundamental enabling tech-nology within the future Smart Grid. Modern communications technologies, protocol architec-tures and standards can help to build a common communications network infrastructure for data transport between customer premises, power substations, power distribution systems, utility control centres and utility data centres.

The Smart Grid will support traditional appli-cations such as SCADA, distribution automa-tion (DA), energy management systems (EMS), demand site management (DSM) and automatic meter reading (AMR), etc., as well as new applica-tions like advanced metering infrastructure (AMI), substation automation (SA), microgrids, distrib-uted generation, grid monitoring and control, data storage and analysis, among others. To make this possible, the Smart Grid requires a two-way wide area communications network between different dispersed areas, from generation, to distribution to consumer premises. In fact, it will consist of many different types of communications networks such as wide area networks, local area network, home area networks, etc. This requires a new architec-tural approach to implement a common commu-nications infrastructure that provides the reliability, scalability, security and interoperability to support multiple applications. In addition, open standards addressing interoperability, are key for the develop-ment and deployment of the Smart Grid as a true integrated network. A communications backbone is necessary to provide interoperability.

To achieve the level of networking, interoperability and security that meets the technical require-ments of the Smart Grid, its data communications network architecture must be built using stan-dard, open protocols. Internet Protocol (IP) and broadband networks could form the backbone of this infrastructure, as they are flexible and resilient enough to meet the demand of the grid. The bene-fits of using IP-based networks include the matu-

rity of a large number of IP standards, the availability of tools and applications that can be applied to multiple smart grid areas, and the widespread use of IP technologies in both private and public networks. In addition, IP technologies are the link between applications and the underlying communication physical medium. They allow applications to be developed independent of both the communications infrastructure and the various communications technologies to be used, either wired or wireless. From a general point of view, the main role of communication and networking technologies is to make the current electrical grid, smart. The Smart Grid will use many types of communications technologies such as public and private, wired and wireless, licensed and unli-censed, and standard and proprietary technologies. There exist a great number of communications and networking technologies that can be used to support smart grid applications, including fiber optics systems, cellular, satellite, trunked radio, WiMAX, power line carrier, broadband over power lines (BPL), and IP, as well as in-home technologies such as Ethernet, Wi-Fi, HomePlug, ZigBee, RF Mesh, etc. In this work, an analysis of the most relevant communi-cations and networking technologies applicable to the Smart Grid is presented.

Introduction

Communications systems play an important role in the electrical environ-ment, such as the transmission of telecontrol data from the power system to a remote control centre, voice and data communication between substations and the power generation plant, monitoring signals, alarms, remote surveillance, to mention a few. The communication requirements of electric utilities and other entities involved in the generation, transmission, and distribution of electricity are very important to dimension the required communications infrastructure and to support the applications of electric utilities and their consumers.

One of the key technology areas of the Smart Grid is two-way communica-tions, which allows for dynamic monitoring of electricity use as well as for the automated electricity use scheduling. The Smart Grid is based on the concept that all components of the power grid are capable of communicating and supporting smart grid applications such as real-time energy consump-tion status, and remote controlling of appliances. To achieve this, the different subsystems that constitute the power grid have to be able to communicate with each other through a communications network.

The adoption and use of standards-based networking technology brings a wide range of opportunities to the smart grid development. They enable elec-tric utilities to integrate products from different vendors ensuring interoper-ability across intelligent electronic devices, networking technologies, and backhaul communication links endpoints. In addition, international, regional and national standards will enable the integration of equipment from multiple smart grid technology vendors.

The electric power industry is working on establishing open standards and has been driving the completion of standards in the United States and Europe. The National Institute of Standards and Technology (NIST) has released its smart grid reference architecture along with recommendations for the adop-tion of 75 existing and developing standards from several organisations.

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Several European groups are also working on smart grid standards, including the European Industrial Initiative on electricity grids under the Euro-pean Technology Platform (ETP) Smart Grid, and the European Utilities Telecom Council (EUTC). The architectures and underlying standards being proposed for the Smart Grid are IP-based. The use of the IP standard supports addressing, security, routing and other attributes that can lead to build an IP-based smart utility network infrastructure. Proprietary technologies, in contrast, depend on the investment by a single vendor and can never provide interoperability in a multivendor environment. According to the NIST (NIST, 2012), the Smart Grid is a network of many systems and subsystems, as well as a network of networks. Within each network, a hierarchical structure consisting of networking technologies, such as home area networks, personal area networks, local area networks, wired/wireless access networks, and wide area networks may be implemented.

In addition, many communications technologies can be used to support smart grid applications, including traditional twisted-copper phone lines, cable lines, fiber optic cable, cellular, satellite, microwave, WiMAX, power line carrier, broadband over power line, as well as short-range in-home technologies such as Wi-Fi and ZigBee. The smart grid applications that might be built on such communications technologies include home area networks (HAN), networks for wide area situational awareness (WASA), substation supervisory control and data acquisition (SCADA) systems, distributed generation monitoring and control, demand response and pricing systems, and charging systems for plug-in electric vehicles, among many others. In the following sections, the most relevant communications and networking technologies applicable to the Smart Grid are analysed.

Wide area networking technologies

A Wide Area Network (WAN) is the core of a utility network. It shall support mission-critical operations, and cyber and physical security measures to protect

the utility’s operations. It also often serves as the backhaul infrastructure for substations automa-tion and other advanced network applications. As the network core, it shall serve as the support for mobile data and voice. The WAN needs to be built up of high bandwidth fiber optics-based telecom-munication technologies such as SONET/SDH, WDM/DWDM, satellite or microwave technolo-gies, among many others. Next, the main wide area networking technologies that can be used in a smart grid environment are analysed.

Sonet/SDH

SONET (Synchronous Optical Network) and SDH (Synchronous Optical Network) are core transport digital networks that enable the integra-tion of high-speed data services, which facilitate the deployment of large networks with comprehensive network management facilities. Both technologies define a common number of aggregate transmis-sion rates, particularly at the higher rates; however they have significant differences at the lower multi-plexing levels. SDH has been widely used in carrier, as well as in electric utility networks to build their backbone transmission networks. It offers carrier-class reliability with short restoration times less than 50 ms, in case of path failures. Modern SDH platforms are pointed to be a universal transport networks for all kind of TDM-based services like voice, data or electric utility specific applications. In addition, newly evolved standards let Ethernet/IP benefit from transport mechanisms SDH can offer, especially in WAN applications. Since its introduction, SDH has been adopted worldwide by many electric utilities for fibre and microwave systems, offering the requested quality of service for demanding real-time applications and mission critical services.

WDM/DWDM

WDM (Wavelength Division Multiplexing) is a technology that permits to exploit the huge capacity of optical fibers by multiplexing a number of high-speed optical data streams onto the same fiber using different optical wavelengths (CIGRE, 2006). In electric utility transmission networks, WDM technology can be used for upgrading the existing SDH infrastructure. Dense WDM (DWDM) technology, allows data transmission at more than one wavelength on each fiber pair of an

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optical fiber system. The 16 Synchronous Trans-port Module level or STM-16 (16 x 155.520 Mbps = 2.5 Gbps) is the transmission speed in the SDH hierarchy which is being most widely used today, can transmit STM-16 signals at four (4 x 2.5 Gbps) or eight different wavelengths (4 or 8 x 2.5 Gbps) to give a total capacity of 10 or 20 Gbps per fiber pair. DWDM-based networks can transmit data in IP, ATM, SONET/SDH, and Ethernet formats. Therefore, DWDM-based networks can carry different types of traffic at different speeds over an optical channel.

Satellite/VSAT

Satellite communication is a technology that has been used in electric utility networks to provide connectivity for SCADA and other applications such as voice, video or data to remote substation sites that cannot be reached by other communi-cations technologies. Currently, satellite commu-nications has evolved in improving performance reliability and reducing costs. Satellite networks provide two-way communications, they are built on IP, and support broadband data rates. In addi-tion, advances in satellite communications and in particular Very Small Aperture Terminal (VSAT) technologies have expanded the range of potential applications within the Smart Grid. These systems use small antennas, IP-compatible terminal equip-ment, and better performance than traditional satellite systems. VSAT satellite networks provide flexible data rate performance, ranging from 16 kbps suitable for basic SCADA connectivity to speeds of 1 Mbps and above to support voice, video and data applications. VSAT satellite systems can provide new solutions for remote monitoring and control of transmission and distribution substations providing extensive coverage. They also provide location and time synchronization (impor-tant for successful use of PMUs) based on a global positioning system (GPS).

Microwave

Microwave is a technology that is used in geographi-cally difficult areas as an alternative transport tech-nology for voice, data, and video applications. It can be used to create complete networks or just to carry out the last mile connections of larger wired or fiber networks. When there is no infrastructure like opti-cal fibers available, a solution is to install point-to-

point microwave links. Microwave technology is a flexible and cost-effective so-lution for transmission of voice, data, and video services in all parts of a fixed or wireless mobile network, including applications for backhaul or direct access ser-vices. Enhancements in wireless technology have also allowed higher order mod-ulation schemes that offer better spectral efficiencies, permitting less bandwidth for the same capacity or higher capacities with the same bandwidth compared to older models. This technology is mainly focused on PDH, meaning bandwidths of 2, 4, 8 or 34 Mbit/s (CIGRE,2006). However, newer microwave systems sup-port SDH standards and will better integrate into modern broadband digital networks for the Smart Grid.

Digital trunked radio

Digital trunked radio is a PMR (Private Mobile Radio) technology that uses unguided electromagnetic waves to propagate information, thus wireless transport of data. A trunked radio system is a complex type of computer-controlled radio system. Trunked (resource sharing) systems use a few chan-nels (the actual frequencies) and can have virtually unlimited talkgroups. The control channel computer sends packets of data to enable one talkgroup to talk together, regardless of frequency. The primary purpose of this type of system is efficiency; many people can carry many conversations over only a few distinct frequencies (Public, 1999). Trunking is used by many government entities to provide two-way communication for fire departments, police and other municipal services, who all share spectrum allocated to a city, county, or other entity. Trunking technology can be used in a smart grid environ-ment to provide electric utilities networks with fleet management and disaster management.

IP Radio

IP Radio, known as Radio over IP (RoIP) is the new next generation tech-nology targeted for data transmission over microwave radio. It is like trunked radio but with IP addressing. As a result the primary traffic interface for IP

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radio is Fast Ethernet (Fusion, 2012). IP radio networks can basically use any type of IP infrastructure, whether it is the public Internet, a private network (Intranet), or a local area network using Ethernet (Bouwers, 2002). IP Radio provides a flexible way to extend the reach and improve the efficiency of two-way radio technology, avoiding new investments in IP infrastructure. In addi-tion, IP radio allows two-way radios to communicate with desk and mobile phones, providing interoperability. Electric utilities can improve responsive-ness during disaster situations or system failures, by using IP radio technology.

Local area networking technologies

The majority of Local Area Networks (LAN) commercially available products for enterprises, offices and home applications, including industrial applica-tions are based on Ethernet technology. Currently, a vast number of LANs are using in the electric utility enterprise. Ethernet offers many versions such Fast Ethernet (IEEE 802.3u), Gigabit Ethernet, 10 Gigabit Ethernet, including wireless Ethernet.

Ethernet

Ethernet is a LAN technology that offers numerous advantages that make it the communication medium of choice for substation automation systems, including superior versatility, compatibility and speed. As an increased number of intelligent electronic devices (IEDs) are installed in electrical substations, there is a trend to create LANs within the substation. This is the case of IEC 61850 communications standard for the design of substation automation systems, which has adopted Ethernet as the communication network stan-dard inside substations (IEC, 2005). In addition, the NIST (NIST, 2010) has recognized IEC 61850 standard for substation automation and protection applications in a smart grid environment.

GbE/10GbE

Gigabit Ethernet (GbE) is an extension of the IEEE 802.3 Ethernet standard and builds on the Ethernet and fiber channel technology, but increases speed 100 fold over Fast Ethernet to 10 Gbps. GbE (IEEE 802.3z) was standardized in June 1998 whereas 10 GbE was released in 2003 as the IEEE 802.3ae standard. They can be used in high-speed local area network backbones and server connectivity, respectively as they claim that the total cost of ownership is lower since appli-cations need not change, existing management systems should function, and re-training of tech-nical support people will be unnecessary. With the increasing use of Ethernet in the LAN, there is a growing need to interconnect Ethernet LANs to SDH/SONET wide area networks.

Wireless Ethernet

Wireless LAN technologies are also known as wire-less Ethernet. The wireless LAN based on the IEEE 802.11 standard provides robust, high speed point-to-point and point-to-multipoint communication. This standard covers three non-interoperable tech-nologies: Frequency Hopping Spread Spectrum (FHSS), Direct Sequence Spread Spectrum (DSSS), and Infrared (IR) at 1 & 2 Mbps data rates. IEEE 802.11b, also known as Wi-Fi, offers a maximum data rate of 11Mbps. It operates on 2.4GHz fre-quency band with DSSS modulation technique. Fur-ther, currently available technologies based on IEEE 802.11a and IEEE 802.11g can provide data rates up to 54 Mbps. IEEE 802.11a operates on the 5.8 GHz frequency band with Orthogonal Frequency Divi-sion Multiplexing (OFDM) modulation; whereas, 802.11g, also known as enhanced Wi-Fi, operates on 2.4 GHz frequency bands with DSSS modulation technique. IEEE 802.11n based on Multiple Input Multiple Output (MIMO) technology is intended to increase data rates up to 600 Mbps. IEEE 802.11i (known as WPA-2) enhances the cyber security in wireless LANs using Advanced Encryption Standard (AES). Deployment of wireless LANs offers various benefits over wired LAN, as it is easy to install, pro-vides mobility of devices, and is less expensive. Wire-less LANs can be considered for various smart grid applications, such as distribution substation automa-tion and protection (Rigged, 2012).

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Access technologies

The main access network’s objective is to connect remote devices. The last mile access networks for a utility enterprise extend from the WAN in order to interconnect utility automation field devices such as reclosers, line switches, capacitor banks, and voltage regulators to the WAN by making use of the utility infrastructure between the electrical substation and the end user, known as the distribution system (Magel, 2009). There are a number of access tech-nologies alternatives for communicating with field devices on the distribution system including wired or wireless solutions. Access networks must reach to grid devices located many kilometres away from the substation. Next, the main access technologies that can be applied to the Smart Grid are analysed.

PSTN

PSTN (public switched telephone network) refers to the international public circuit-switched telephone network based on copper wires carrying analogue voice. It consists of telephone lines, optical fibre

cables, microwave transmission links, cellular networks, communications satel-lites, and undersea telephone cables all inter-connected by switching centres which allows any telephone in the world to communicate with any other. The PSTN is now digital in its core and includes mobile as well as fixed telephones. Point-to-point circuits are cost effective for high-speed communication between two devices. Digital circuits can carry data at 2.4, 4.8, 9.6, 19.2, 56, and 64Kbps. Digital circuits are not technically voice-grade, but they can be used to carry either voice or data. Low speed leased lines have been used extensively by utilities to provide quick connections to various facilities and devices that cannot be reached in a structured network.

xDSL

DSL (Digital subscriber line) technology is a modem technology using existing twisted-pair telephone lines to carry high-bandwidth applications such as multimedia and video. The term xDSL covers a number of DSL technologies, such as ADSL, SDSL, SHDSL, G.SDHDSL, ISDL and VDSL. ADSL (Asym-metric Digital Subscriber Line) has been designed to connect existing residen-tial telephone customers who use the twisted-pair wired telephone infrastruc-ture to the Internet with higher than dial-up data connection speeds. ADSL offers data transfer rates of up to 2 Mbps for download and up to 256 kbps for upload. SDSL (Symmetrical Digital Subscriber Line) even supports a symmet-rical 2 Mbps transfer rate. Latest development in DSL modem technology is the SHDSL technique which supports even higher speeds up to 4.6 Mbps over longer distances. G.SHDSL is an international standard for symmetric DSL developed by the ITU which provides for sending and receiving high-speed symmetrical data streams over a single pair of copper wires at rates between 192 kbps and 2.31 Mbps. VDSL (Very high data rate digital subscriber line), transmits high-speed data over short reaches of twisted-pair copper telephone lines, with a range of speeds depending on actual line length. The maximum downstream rate is between 51 and 55 Mbps over lines up to 300 m. Down-stream speeds as low as 13 Mbps over lengths beyond 1,500 m. xDSL services are dedicated point-to-point network access over twisted-pair copper wire on the local loop (last mile) between a electric utility and the customer site.

Cable modem

Cable modem, also known as Data Over Cable Service Interface Specifica-tion (DOCSIS) is a technology that defines standard interface requirements for cable modems providing high-speed data distribution over cable televi-sion networks. A cable modem is a type of network bridge and modem that provides bi-directional data communication via radio frequency channels on a HFC (Hybrid fibre-coaxial) and RFoG (Radio Frequency over Glass) infra-structure. Cable modems are primarily used to deliver broadband Internet access in the form of cable Internet, taking advantage of the high bandwidth of a HFC and RFoG network.

FTTH

FTTH (Fiber to the Home) is a technology that provides a broadband optical fiber connection to consumer sites. FTTH has been the preferred solution of the telecommunications industry for decades now, promising nearly unlimited

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bandwidth to the home user. The key enabler of FTTH is the Passive Optical Network (PON). PON technology permits a single optical fiber to be split up to 128 times without active electronic repeaters. This creates a point-to-multi-point network that does not require any electronics between the consumer premises and the central office.

Paging networks

Paging networks are radio systems for delivering short messages from the tele-phone system or Internet to/from small, remote, mobile terminals. Paging systems use a variety of technologies, including microwave and satellite. Like cellular systems, virtually all of the paging networks use more than one trans-mitter to send a message over the entire paging service area to all base stations at a time. Paging systems typically provide one or two-way communications over a variety of open standard gateways that have the ability to send and receive email, numeric pages, and SMS messages.

Access BPL

Access BPL (Broadband over Power Lines) is a technology that carries broad-band Internet traffic over medium voltage power lines. Access BPL systems carry high-speed data and voice signals over the medium voltage power lines from a point where there is a connection to a telecommunications network (García, 2008). This point of connection may be at a power substation or at an intermediate point between substations, depending on the network topology. Access BPL systems can be used to provide high-speed Internet access and other broadband services to homes as well as providing electric utility compa-nies with a means to more effectively manage their electric power distribution operations. Given that Access BPL can be made available in conjunction with the delivery of electric power, it may provide an effective means for last mile delivery of broadband services and may offer a competitive alternative to DSL, cable modem services and other high-speed Internet technologies.

Cellular (GSM/CDMA)

GSM (Global System for Mobile Communica-tions), is the world’s most popular technology for mobile telephone systems. GSM is considered a second generation (2G) mobile phone system. GSM technology offers low-cost implementa-tion of the short message service (SMS), which is supported on other mobile phone standards as well. Using the SMS function of a digital cellular network can be used to provide low-cost substa-tion automation to control and monitor, substa-tion performance when small amounts of control information or monitoring data is needed. Newer versions of the standard are GPRS (General Packet Radio Service) and EDGE (Enhanced Data Rates for GSM Evolution), for higher speed data trans-mission. CDMA (Code Division Multiple Access) is a cellular technology originally known as IS-95, where data and voice are separated from signals using codes and then transmitted using a wide frequency range. Because of this, there are more space left for data transfer for broadband access and the use of big multimedia messages. For the 3G generation network, CDMA uses 1x EV-DO and EV-DV technologies.

RF Mesh

RF (Radio Frequency) Mesh is a technology that allows meters and other sensing devices to access the network by securely routing data via nearby meters and relay devices. RF-based mesh networks have emerged as the leading NAN (Neighborhood Area Network) technology for smart metering applications (Sonoma, 2009). A mesh network forms a network topology by using mesh or star configurations. Any node not in direct communi-cation range of its target destination will have its data relayed by another node in the mesh (Gohn, 2010). The electric system shall support two-way communication between the meter and the elec-tric utility. New technologies based on RF mesh networking promise an ideal solution with high functionality and low cost. RF mesh networking of multiple sensors in a facility may enable indus-trial and commercial customers to reduce energy costs through profiling energy usage and devel-oping plans that help to avoid demand charges, reduce energy consumption, and improve busi-ness processes such as instantaneous and efficient control of HVAC and lighting systems.

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WiMax

WiMax (Worldwide Interoperability for Micro-wave Access) is a wireless technology that provides high-throughput broadband connections over long distances. It can be used as point-to-point or point-multipoint for providing mainly Ethernet/IP-based data-services as a shared medium to locations where neither copper nor fibre is available or mobility is required. WiMax can provide long distance commu-nications beyond 16 km and in some instances beyond 48 km at data transfer rates of 75 Mbps. WiMax using the IEEE 802.16 standard allows for seamless communication with multiple vendors. Also, WiMax can communicate out of sight via IEEE 802.16e and can communicate with moving trucks or cars. It can serve as the backbone of a transmission and distribution communication system supporting Wi-Fi applications for substa-tion or distribution automation, as well as provide a backhaul infrastructure for AMI systems.

Home area networking

technologies

Home area networking technologies are resi-dential local area networks used for monitoring, control and management of devices within the smart home. These technologies are mostly used to interconnect homes, and to connect homes to grid operators and utilities, enabling the information exchange among them. A Home Area Network (HAN) supports those capabilities by using power-line networking and RF standards such as ZigBee, Wi-Fi, and 6LowPAN, among others. Also, the NIST is promoting interoperability between the different standards. One is the OSHAN initia-tive (OSHAN, 2012). Next, the main home area network technologies that can be applied to the Smart Grid are analysed.

ZigBee

ZigBee is the only standards-based wireless tech-nology designed to address the unique needs of low-cost, low-power wireless sensor and control networks. ZigBee is a specification for a suite of high-level communication protocols using small, low-power digital radios based on the IEEE 802.15.4 standard for wireless personal area

networks (WPANs), such as wireless headphones connecting with cell phones (ZigBee,2012). The ZigBee protocol enables communication using multiple network topologies, including star, tree and mesh. The technology defined by the ZigBee specification is intended to be simpler and less expensive than other WPANs, such as Bluetooth. ZigBee is targeted to RF applications that require a low data rate, long battery life, and secure networking. The primary attrac-tiveness of ZigBee is its open standard platform that promises interoperability among multiple products and systems. ZigBee now has a Smart Energy Appli-cation Profile that is specifically designed for utility applications within the HAN such as Demand Response, Dynamic Pricing Response, Plug-in Hybrid Electric Vehicle (PHEV) smart charging, etc. The ZigBee Alliance has recently announced a cooperative agreement with HomePlug, which will allow ZigBee-enabled systems to operate seamlessly in a power line carrier or wireless mode. The ZigBee Smart Energy 2.0 has been selected by the U.S. Department of Energy and the NIST as an interoperable standard for HAN devices.

Wi-Fi

Wi-Fi (Wireless Fidelity) is a technology intended to be implemented more in enterprises and in industry, including in the Smart Grid. Wi-Fi is commonly used as the abbreviation of 802.11b standard. It supports bandwidth up to 11 Mbps, comparable to traditional Ethernet. The 802.11b standard also uses DSSS as modulation technique in the 2.4 GHz band as the original 802.11 standard, where Wi-Fi devices communicate to each other at data rates up to 11 Mbps. The Wi-Fi Alliance has created a new task group to determine which standards should be modified to take advantage of the Smart Grid. The alliance has issued a report (Wi-Fi, 2012) that looks at areas in the smart grid environment where Wi-Fi can play a role. This includes smart meters, home area networks and the collaboration between Smart Grid and cellular networks. In addition, the Wi-Fi Alliance and the ZigBee Alliance have announced an agreement to collaborate on wireless HAN for smart grid applications. The initial focus will be the ZigBee Smart Energy 2.0, which is expected to operate over Wi-Fi technology.

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HomePlug

HomePlug is an industry alliance comprised of industry leaders that work together for the development of industry-standard specifications for home powerline networking products, services and content. The HomePlug alli-ance provides in-home applications such as sharing high-definition television programming, and other applications such as enabling utility companies to deliver high-speed Internet access to rural areas under the concept plug-and-play (Home Plg, 2012). The majority of HomePlug products are based on the HomePlug 1.0. The HomePlug AV specification is the new type of home networking technology that has been developed to provide high definition digital video and multi-channel audio. The HomePlug applications are based on PLC/BPL technology that generally supports data rates of 200 Mbps for in-home use. PLC/BPL is seeing some new interest as a smart grid technology. In the home, the energy consumer can control plug-in electric vehicle (PEV) charging, smart energy devices such as smart appliances and programmable communicating thermostats (PCT) attached to the HAN.

6LowPAN

6LoWPAN (IPv6 over LoW Power wireless Area Networks) is the name of the working group in the Internet area of the IETF (Internet Engineering Task Force) 20. 6LoWPAN is an international open standard that enables in-home wireless Internet. It enables using 802.15.4 and the Internet protocol (IP) together and brings IP to devices such as sensors and controllers. As described in the IEEE 802.15.4 standard, 6LoWPAN offers the lower network layers of a type of wireless personal area network (WPAN) which focuses on low-cost, low-speed ubiquitous communication between devices. In addition, IP protocol has proven as a stable and highly scalable technology that supports a wide range of applications, devices and underlying communication technologies (6LoWPAN, 2012).

OpenHAN

OpenHAN (Home Area Network) is a proposed standard to interface with the smart meter in residences and with appliances in the home. OpenHAN can allow for utility control of appliances, customer coordination and timing of appliance activation, and operational states of appliances based on set-points such as price. Upon completion and implementation of this standard, residents will be capable of having appliances auto-matically run during times when electricity is the cheapest and electric utilities will be able to cease operation of appliances during peak loading times (Utility, 2007). OpenHAN is the fundamental idea behind automated demand response, where there exists a communications link between the smart meter of the customer and the customer’s appliances.

OSHAN

OSHAN (Open Source for Home Area Networks) is a technology platform that uses open source hardware and software, that enables interoper-ability in the home (OSHAN, 2012; ZigBee,2012; Wi-Fi, 2012; Home Plg, 2012; 6LoWPAN, 2012; Utility, 2007; Open, 2012). OSHAN is an open‐source network specification for HANs with an open‐source reference implementation available on reliable, low cost, and extremely energy efficient hardware platforms. OSHAN is a wireless kernel based on improved, secured, and reliable founda-tions: enhanced IEEE 802.15.4, IP addressability (6LoWPAN/IPv6), Smart Energy Profile 2.0, and Routing over Low‐power Lossy (ROLL) networks.

Multimedia networking technologies

Multimedia networking technologies are needed to provide QoS (Quality of Service) to related smart grid communications applications such as voice over IP (VoIP) and IP video. Electric utilities are expected to maintain standard voice, data, and video communications networks. These networks have similar requirements to any other enterprise with multiple sites such as customer offices, remote service facilities, etc. The benefits of using IP-based networks include the maturity of a large number of IP standards, the availability of tools and appli-cations that can be applied to multiple smart grid areas, and the widespread use of IP technologies in

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both private and public networks. Next, the most representative multimedia networking technologies that can be applied to the Smart Grid are analysed.

IPv4

IPv4 (Internet version 4), developed by the IETF is a packet-oriented technology that is the original network layer for the Internet suite of protocols (RFC 791). Its primary characteristics arise from the structure of its four-byte address space that was originally intended to provide some informa-tion on how a message should be routed. In IP networks, datagrams (data packets) are delivered to the network without any resource being allocated, and the network makes its “best effort” to serve the packets. To overcome this, different mechanisms at OSI model layer 3 such as DiffServ (differentiated services) has been standardized for maintaining certain QoS functionalities. In IP, the network is responsible for the routing of datagrams, whereas higher entities in the OSI reference model (layer 4) are responsible for the control of the end-to-end communication, such as TCP for connection-oriented communication. These characteristics make IP suitable for applications that can be found in electric utilities networks.

IPv6

IPv6 (Internet v6) is a data networking technology that is a new version of the IPv4. The changes from IPv4 to IPv6 (RFC 2460) fall primarily into the following categories: expanded addressing capabili-ties (from 32 bits to 128 bits), header format struc-ture, improved support for extensions and options, flow labelling capability, and security mechanisms to support authentication, data integrity, and data confidentiality are specified for IPv6. The support of IPSec is mandatory in IPv6 implementations. IPv6 has increased address space and has many improvements in areas such as routing and network auto-configuration over IPv4.

MPLS

MPLS (Multiprotocol Label Switching) is a data networking technology that combines the flexibility of IP hop-by-hop routing with the QoS and traffic engineering benefits of connection-oriented technol-ogies such as ATM (IETF, 2012). In MPLS, a short fixed length label is used in every hope to determine

the next hop and then replaced for a new label that will determine the next hop in the next MPLS router. An end-to-end path in a MPLS network is defined by a sequence of labels. MPLS technology provides a number of new capabili-ties and benefits in IP networks such as the support of scalable VPN (virtual private networks), traffic engineering, and the support of IP routing on network switches.

Conclusions

In this work, an analysis of the most relevant communications and networking technologies applicable to the Smart Grid were presented. The basic concept of Smart Grid is to add monitoring, analysis, control, and communication capabilities to the electrical system in order to maximize the throughput of the system while reducing the energy consumption. However, a real intelligent network will not be possible unless each device and the new primary system that is part of the network can communicate with any other network system. This interoperability depends on a coordinated structure of protocols and standards that must be specifically designed to work as an integrated electrical and communications network. The Smart Grid builds on many of the tech-nologies already used by electric utilities but adds communication and control capabilities that will optimize the operation of the entire electrical grid. Many communications technologies are applicable to the Smart Grid, but not all are able to support the Smart Grid new demanding applications. Communica-tions is an essential component for the operation of an electric utility, so estab-lishing an integrated communications backbone is one of the key steps for the implementation of a Smart Grid. Therefore, communications networks must be planned, managed, and designed to meet the mission-critical applications of the Smart Grid.

References

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JOAQUÍN GARCÍA HERNÁNDEZ[[email protected]]

Doctor de Filosofía (Ph.D.) en Ingeniería Sistemas Electrónicos con especialidad en Redes de Comunicaciones Multimedia de la Universidad de Essex, Inglaterra en 1999. Maestro en Ciencias en Electrónica y Telecomunicaciones por el Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada, Baja California (CICESE) en 1990. Ingeniero en Comunicaciones y Elec-trónica por el Instituto Politécnico Nacional (IPN) en 1986. Es investigador de la Gerencia de Control, Electrónica y Comunicaciones del IIE y cuenta con 26 años de experiencia profesional. Ha trabajado en el desarrollo de proyectos relacionados con redes y sistemas de comunicaciones aplicados al sector eléctrico, diseño de sistemas de comunicaciones para la automatización de subestaciones y tecnologías de comunicaciones para la red eléctrica inteligente (smart grid). Ha publicado más de 55 artículos en revistas y congresos. Posee dos derechos de autor relacionados con el desarrollo de interfaces de comunicación para redes de computadoras. Es miembro del CIGRE e instructor certificado del programa académico CISCO Networking Academy. Profesor de cátedra del Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey (ITESM) campus Cuernavaca.

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soporte a una red eléctrica inteligente

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