Herramienta global de mantenimiento: aplicación - ite.es · 1.3.3 KPI8

CIUDAD ENERGÉTICAMENTE INTELIGENTE (CEI)

Herramienta global de mantenimiento: aplicación

CIUDAD ENERGÉTICAMENTE INTELIGENTE (CEI)

Entregable E6.4

CIUDAD ENERGÉTICAMENTE INTELIGENTE (CEI) 2 / 12

Resumen Este entregable se enmarca dentro del paquete de trabajo PT6 ”Diseño y Desarrollo de herramienta avanzada de mantenimiento”, que tiene por objeto optimizar el funcionamiento de los servicios de una Smart City durante su tiempo de vida útil. Por dicho motivo se plantea el diseño y desarrollo de herramientas para mejorar la operatividad y simplificar el mantenimiento en las ciudades.


Índice de contenido

1. Introducción 4

1.1 Descripción del proyecto .................................................................................. 4

1.2 Objetivo del documento ................................................................................... 5

1.3 Estructura del documento................................................................................. 5

2. Herramienta final de mantenimiento 6

2.1 Centro de control energético ambiental inteligente (Scada) (ITE) .......................... 6

2.2 Módulo de detección de anomalías big data (ITI) ................................................. 7

2.3 Herramienta web de mantenimiento (ITI) ........................................................... 7

3. Listado de indicadores de mantenimiento 11

4. Conclusiones 12

Índice de figuras Figura 1. Regla CEP para analizar KPI9 ...................................................................................................................8 Figura 2. Regla CEP para detectar anomalías en predicciones estadísticas ....................................................8 Figura 3. Tabla de anomalías detectadas en front-end web ITI. .......................................................................9 Figura 4. ITI front-end mantenimiento: planificación de acciones ante alertas. ........................................ 10 Figura 5. ITI front-end mantenimiento: detalle de alertas y acciones planificadas. .................................. 10


1. Introducción

1.1 Descripción del proyecto

El proyecto CEI propone mejorar el estado energético y ambiental de áreas habitadas de las ciudades a través de la correcta gestión de las infraestructuras y recursos que disponen las mismas.

Esta mejora se propone desde el desarrollo de sistemas tecnológicos que permitan controlar los estados energéticos y ambientales de áreas que tiendan a ser optimizadas energéticamente. Habitualmente, y más con la irrupción de las Redes Inteligentes, estas áreas dispondrán de:

1. Nodos de consumo.

2. Nodos de generación y almacenamiento.

3. Nodos de consumo que disponen de recursos de generación y almacenamiento integrados. Nodos Activos.

4. Nodos observables y controlables de la red de distribución de energía.

5. Servicios tecnológicos asociados.

Por tanto el proyecto propone el diseño y desarrollo de un sistema global de gestión inteligente de este tipo de áreas. Los niveles de gestión de los que se compone el sistema CEI propuesto (“Ciudad Energéticamente Inteligente”) son los siguientes:

- Nivel de centro de control energético – ambiental.

- Nivel de aplicaciones distribuidas orientadas a usuarios.

- Nivel de medida y actuación energética – ambiental.

- Nivel de controladores automatizados de campo para mejora energética - ambiental.

El proyecto, además, para lograr un entorno energético y ambiental mejorado, propone, aparte de gestionarlo adecuadamente en cuanto a sus usos energéticos, el diseño y desarrollo de una herramienta integral de mantenimiento avanzado que trabaje en colaboración con los otros sistemas de gestión energética.

Esta herramienta de mantenimiento permitirá:

1. Adelantarse a posibles situaciones anómalas de funcionamiento que hayan podido ser detectadas predictivamente mediante el análisis inteligente de las variables energéticas que rigen su funcionamiento.

2. Asignar adecuadamente los recursos de mantenimiento para las infraestructuras de consumo y recursos implicados en las áreas de gestión.


1.2 Objetivo del documento

El objetivo del presente documento, enmarcado dentro del paquete de trabajo 6 y la tarea “T6.4 Integración de distintos módulos en herramienta global de mantenimiento” se centra en el planteamiento de una integración global de todas las estrategias de mantenimiento trabajadas en el paquete de trabajo.

1.3 Estructura del documento

La información representada en el documento se clasifica de la siguiente manera:

- Herramienta final de mantenimiento que unifica las estrategias e indicadores de mantenimiento trabajados en el sistema

- Listado de indicadores de instalaciones de consumo, generación y almacenamiento. En los siguientes puntos se exponen los resultados y conclusiones del trabajo presentado.


2. Herramienta final de mantenimiento Integración de distintos módulos en herramienta de mantenimiento Como resultado de este paquete de trabajo, se han integrado diversos módulos de mantenimiento en una herramienta web de mantenimiento desarrollada por ITI. La filosofía de dicha integración se basa en el envío de una selección de indicadores por parte de cada módulo de mantenimiento. Estos indicadores se recogen en la aplicación web desarrollada por el ITI en el PT4 al nivel de la ciudad, donde se decide si constituyen una alerta y, en su caso, se muestran al usuario. Así pues, los módulos de mantenimiento que envían sus indicadores son el Scada desarrollado por ITE para cada micro red, y el módulo de detección de anomalías big data desarrollado por ITI.

2.1 Centro de control energético ambiental inteligente (Scada) (ITE)

Como se explica en las secciones anteriores de este documento, las tareas T6.1 y T6.2 han analizado una serie de indicadores de mantenimiento a nivel de micro red (ver punto 3 del presente documento). Una vez calculados, dichos indicadores se envían al API de comunicaciones desarrollado por el ITI en la tarea T4.1, para que se analicen y recojan en su front-end a nivel de ciudad (compuesta por varios edificios y micro redes). Para ello, se han declarado canales asociados a la micro red. Por ejemplo, el siguiente extracto de código se encarga de declarar los kpis 6, 7, 8 y 9 en una micro red:

//kpi6 channelDescription = new ChannelDescription(); channelDescription.channelId = "15"; channelDescription.unit = "%"; channelDescription.sensorDataType = "15"; channelsDescription.Add(channelDescription); //kpi7 channelDescription = new ChannelDescription(); channelDescription.channelId = "16"; channelDescription.unit = "%"; channelDescription.sensorDataType = "16"; channelsDescription.Add(channelDescription); //kpi8 channelDescription = new ChannelDescription(); channelDescription.channelId = "17"; channelDescription.unit = "%"; channelDescription.sensorDataType = "17"; channelsDescription.Add(channelDescription);


//kpi9 channelDescription = new ChannelDescription(); channelDescription.channelId = "18"; channelDescription.unit = "%"; channelDescription.sensorDataType = "18"; channelsDescription.Add(channelDescription);

2.2 Módulo de detección de anomalías big data (ITI)

En la tarea T4.5 se estudian modelos estadísticos para la predicción de valores futuros de las medidas que se toman por los sensores desplegados en la ciudad. Como se explica en el entregable E4.2, dichos modelos se pueden utilizar también para la detección de situaciones anómalas. Consideraremos una situación anómala como aquélla en la que la diferencia entre el valor predicho para una medida determinada y su valor real es mayor de lo habitual.

2.3 Herramienta web de mantenimiento (ITI)

Una vez recogidos los indicadores enviados tanto por el Scada de la micro red como por los modelos estadísticos big data, los siguientes pasos son:

1.1 Almacenamiento de indicadores a nivel de ciudad en base de datos intermedia. Los indicadores se almacenan en una tabla de eventos dentro de la base de datos intermedia MySQL.

1.2 Envío de mensaje MQTT a CEP. A través del servidor MQTT interno, se comunica al CEP que ha llegado un nuevo evento a la base de datos.

1.3 Análisis basado en reglas por CEP. Cuando el CEP desplegado por ITI en la tarea T4.2 recibe el mensaje MQTT, lanza las reglas programadas para decidir si el evento constituye una alerta que debería ser mostrada al usuario. Para ello, se han establecido las siguientes reglas: 1.3.1 KPI6<0.78 Funcionamiento no correcto en "ratio global de pérdidas" 1.3.2 50<=KPI7<80 Funcionamiento no correcto en "fill factor" 1.3.3 KPI8<20 Funcionamiento inadecuado en "state of charge" (SOC) 1.3.4 KPI9<80 Batería fuera de rango recomendado (SOH) (Ver la regla en CEP

en Figura 1).


Figura 1. Regla CEP para analizar KPI9

1.3.5 Anomalías en la predicción estadística. En este caso, se calcula la

distribución de probabilidad de los residuos entre las predicciones ofrecidas por los modelos estadísticos (desarrollados por ITI en la tarea T4.5) y los valores reales de las medidas. Cuando la diferencia en un caso en concreto supera x veces la desviación estándar con respecto a la media, se considerará una situación anómala con mayor o menor gravedad (ver ejemplo en Figura 2).

Figura 2. Regla CEP para detectar anomalías en predicciones estadísticas


1.4 Almacenamiento de alertas en base de datos intermedia.

Cuando las reglas del CEP resuelven que un evento es anómalo, se almacena en la base de datos como tal, de forma que el front-end pueda representarlo.

1.5 Front-end web. Finalmente, el front-end desarrollado por ITI en la tarea T4.3 consulta la tabla de anomalías en la base de datos, que es actualizada por el CEP cada vez que llega un nuevo indicador KPI al API desde el ITE, o cada vez que los modelos estadísticos big data del ITI generan una nueva predicción. Las anomalías detectadas se representan en el front-end web. Por ejemplo, la Figura 3 muestra la tabla con las anomalías detectadas.

Figura 3. Tabla de anomalías detectadas en front-end web ITI.

Se puede analizar el detalle de cada una de las anomalías detectadas, así como planificar acciones para resolverlas, descartarlas, o posponerlas (Figura 4). La Figura 5 muestra el detalle de una alerta, con su historial de planificaciones.


Figura 4. ITI front-end mantenimiento: planificación de acciones ante alertas.

Figura 5. ITI front-end mantenimiento: detalle de alertas y acciones planificadas.


3. Listado de indicadores de mantenimiento Los diversos indicadores de mantenimiento trabajados son los siguientes: Alumbrado, de E6.1

- Corte de suministro.

- Luminaria averiada o apagada o alambra por baja potencia.

- Sobreconsumo

- Cuadro de mando apagado / encendido.

Recurso consumo climatización, instalación individual o centralizada, distintas tecnologías, de E6.2.

- COP/EER coeficiente de eficiencia

- Rendimiento de las bombas de circulación del agua caliente/fría

- Rendimiento de la climatizadora/fan-coil/radiador

- Rendimiento de la caldera

- Rendimiento de la combustión

- Rendimiento de las bombas de circulación del agua caliente

- Rendimiento de la climatizadora/fan-coil

Recurso generación, de E6.2

- Ratio global de pérdidas

- Fill Factor (FF)

Recurso almacenamiento, de E6.2

- Estado de carga (SOC)

- Estado de salud (SOH)

- Capacidad remanente

- Tensión de celda

- Tensión de batería

- Corriente de batería

- Temperatura de batería


4. Conclusiones En el presente documento se ha recopilado información sobre el trabajo realizado para unificar las estrategias de mantenimiento del proyecto por medio de una herramienta global. De este modo, la conclusión de este paquete de trabajo es una herramienta de mantenimiento web, que muestra al usuario con los permisos adecuados las alertas detectadas a nivel de la ciudad por los diversos módulos desarrollados en el proyecto CEI. Además, se ofrece al usuario la posibilidad de planificar acciones correctivas según las alertas detectadas. Esta herramienta constituye un ejemplo práctico de la potencia del proyecto CEI, ya que se integran los módulos desarrollados por ITE e ITI que aplican razonamientos inteligentes para la detección de situaciones anómalas. Además, los resultados se muestran de manera intuitiva a los usuarios encargados del mantenimiento, ofreciendo información práctica para la toma de decisiones y utilidades de planificación al nivel de la ciudad.

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