MODELO DEL SISTEMA DE COMUNICACIONES...

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MODELO DEL SISTEMA DE COMUNICACIONES PARA UNA MICRORRED ELÉCTRICA AISLADA, BASADO EN UNA RED DE

SENSORES INALÁMBRICOS, PARA LA TRANSFERENCIA DE DATOS DE CONTROL

PEDRO ALEJANDRO MANCERA LAGOS

UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS

FACULTAD DE INGENIERÍA

MAESTRÍA EN CIENCIAS DE LA INFORMACIÓN Y LAS COMUNICACIONES

BOGOTÁ

2017

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MODELO DEL SISTEMA DE COMUNICACIONES PARA UNA MICRORRED ELÉCTRICA AISLADA, BASADO EN UNA RED DE

SENSORES INALÁMBRICOS PARA LA TRANSFERENCIA DE DATOS DE CONTROL

PEDRO ALEJANDRO MANCERA LAGOS

Cód.: 20112195005

Tesis de grado para optar al título de

Magister en Ciencias de la Información y las comunicaciones

Director

Ing. Msc. ELVIS EDUARDO GAONA

UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS

FACULTAD DE INGENIERÍA

MAESTRÍA EN CIENCIAS DE LA INFORMACIÓN Y LAS COMUNICACIONES

BOGOTÁ

2017

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Nota de aceptación:

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Firma del Director del Trabajo de Grado

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Firma del jurado

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Firma del jurado

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Bogotá D.C., Agosto 22 de 2017.

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DEDICATORIA Y AGRADECIMIENTOS

A Dios, todopoderoso quien me ha permitido cumplir todas mis metas propuestas, guiándome siempre por el camino del bien.

A mis padres Carmen y Alejandro, y a mi hermano Luis, que con su amor, educación y apoyo lograron fortalecer mi espíritu para superar todos los retos de la vida.

Al ingeniero Jesús Augusto Guzmán, por su apoyo incondicional, por compartir su experiencia y conocimientos, y por enseñarme a creer en la verdadera amistad, y en la bondad de las personas.

Al ingeniero Elvis Eduardo Gaona, por su gran apoyo en este arduo camino y por su acertada tutoría para lograr este objetivo.

Al ingeniero Augusto Guarín por creer en mis habilidades y ofrecerme la oportunidad de entrar al hermoso mundo de la docencia universitaria.

A todas las personas que de una u otra manera me apoyaron para lograr este anhelado objetivo.

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RESUMEN

Debido a la creciente preocupación por la demanda de energía y los retos ambientales para proveer electricidad en áreas rurales, la generación de forma distribuida ha sido estudiada durante muchos años con el fin de encontrar métodos para la integración de los distintos tipos de fuentes de energía renovables, como los paneles fotovoltaicos y turbinas eólicas, ofreciendo energía eléctrica limpia y mejorando las estrategias de gestión. Las microrredes están compuestas de elementos de almacenamiento, cargas y generadores distribuidos, todos integrados, sincronizados y gestionados por un esquema de control, especialmente si opera de forma independiente o modo “Isla”. Dependiendo del esquema de control escogido para la microrred, es necesario el intercambio de datos provenientes de los generadores y las cargas, y encaminarlos hacia un nodo central, a través de un sistema de comunicaciones rápido y confiable, para realizar tareas de gestión, manteniendo los valores óptimos de tensión y potencia, para entregar energía de buena calidad a los usuarios. Por lo anterior, en este documento se describe la propuesta de un sistema de comunicación basado en una red de sensores inalámbricos, como soporte al esquema de control centralizado de tipo maestro – esclavo escogido para la gestión de energía en una microrred en modo “Isla”, donde un nodo central contiene un algoritmo de toma de decisiones que activa o desactiva los generadores distribuidos y las cargas, de acuerdo a parámetros de tipo operacional como los valores de tensión y potencia establecidos como referencia, la demanda de los usuarios, condiciones climáticos, prioridad de las cargas y la posibilidad de fallos. Para la gestión de los aspectos relacionados con la generación y distribución de energía en la microrred por medio del intercambio de información de control proveniente de cada carga o generador, la red de sensores inalámbricos debe basarse en una tecnología LR-PAN adecuada para las transmisiones rápidas y confiables de datos, con un bajo consumo de energía, como ZigBee y LoRa. El algoritmo de toma de decisiones y el modelo de la red de sensores inalámbricos se implementan en OMNeT++, para integrarlo con un modelo de microrred desarrollado en matlab, con el fin de validar el modelo y obtener los resultados y las conclusiones. Palabras clave: Algoritmo de toma de decisiones, LR-PAN, microrred.

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ABSTRACT Due to the growing concern about energy demand and environmental challenges to provide electricity in rural areas, distributed power generation, has been studied for many years, in order to find methods to integrate different types of renewable energy sources, such as photovoltaic panels and wind turbines, providing clean electric power and improving the energy management strategies. Microgrids are composed of distributed storage elements, loads and distributed generators DG, integrated, synchronized and managed by a control scheme, especially when it operates independently or “islanded mode”. Depending on the control Scheme chosen for the microgrid, it is necessary to exchange data from generators and loads towards a central node, through a fast and reliable communications system, to perform some management tasks and maintain optimal values of voltage and power, to deliver good quality power to customers. According to the above, a communication system, based on a wireless sensor network, is proposed in this document, to support a centralized master slave control scheme for an islanded microgrid energy management, operating in “islanded mode”, where a central node, contains a decision making algorithm, performing activation and deactivation of distributed generators and loads, depending on some operational aspects like voltage and power references values, user demand, weather conditions, load priority and possibly faults. To manage all the microgrid generation and distribution issues, by exchanging control information from each load or energy source, the wireless sensor network must be supported by a low rate wireless personal area network LR-PAN technology, suited for fast and reliable data transmissions with low energy consumption, such as Zigbee and LoRa. The decision making algorithm and the wireless sensor network model, are implemented in OMNeT++, and then interfacing with a microgrid model developed in Matlab, validating the model and obtained results and conclusions. Keywords: Microgrid, LR-PAN, Decision making algorithm,

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Contenido RESUMEN ............................................................................................................................................... 5

ABSTRACT .............................................................................................................................................. 6

1 INTRODUCCIÓN .............................................................................................................................. 12

2 DESCRIPCIÓN DEL TRABAJO DE INVESTIGACIÓN ................................................................ 13

2.1 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA ................................................................................... 13

2.2 JUSTIFICACIÓN ....................................................................................................................... 14

2.3 PREGUNTA DE INVESTIGACIÓN ......................................................................................... 15

2.4 OBJETIVO GENERAL .............................................................................................................. 15

2.5 OBJETIVOS ESPECÍFICOS ...................................................................................................... 15

3 MARCO DE REFERENCIA ...................................................................................................................... 16

3.1 MICRORREDES ELÉCTRICAS ......................................................................................................... 16

3.2 MICRORREDES ELÉCTRICAS EN COLOMBIA Y LA LEY 1715 DE 2014 ........................................... 18

3.3 CONDICIONES DE OPERACIÓN DE UNA MICRORRED RURAL ELÉCTRICA ................................... 18

3.4 DISPOSITIVOS E INTERFACES EN UNA MICRORRED AISLADA ..................................................... 20

3.5 GESTIÓN Y CONTROL................................................................................................................... 22

3.5.1 ESQUEMAS DE GESTIÓN DE ENERGÍA BASADOS EN LA COMUNICACIÓN .......................... 23

3.5.2 ESQUEMAS DE GESTION DE ENERGIA SIN COMUNICACIÓN .............................................. 26

4 REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS ................................................................................................. 29

4.1 DEFINICIÓN Y GENERALIDADES .................................................................................................. 29

4.2 NODO SENSOR ............................................................................................................................ 30

4.3 MODELO OSI, EN REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS ............................................................. 31

4.3.1 CAPAS FÍSICA Y DE ENLACE DE DATOS: EL ESTÁNDAR IEEE 802.15.4 ................................. 31

4.3.2 CAPAS SUPERIORES EN REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS ........................................... 36

4.3.3 CAPA DE APLICACIÓN: LAS TECNOLOGÍAS ZIGBEE.............................................................. 45

4.4 HERRAMIENTAS DE SIMULACIÓN ............................................................................................... 48

4.5 OMNET++ .................................................................................................................................... 50

4.5.1 COMPONENTES DE SIMULACIÓN EN OMNET++ ................................................................. 51

5 METODOLOGÍA Y DESARROLLO .......................................................................................................... 57

5.1 CONSUMO EN MICRORREDES AISLADAS EN COLOMBIA ............................................................ 58

5.2 MODELO DE COMUNICACIONES ................................................................................................. 62

5.3 REDES DE SENSORES INALÁMBRICAS APLICADAS A MICRORREDES ELÉCTRICAS....................... 63

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5.3.1 MODELO DE MICRORRED ELECTRICA EN MODO ISLA ........................................................ 63

5.3.2 ALGORITMO DE TOMA DE DECISIONES PARA CONTENCION DE ERRORES BASADO EN PRIORIDADES AMBIENTALES Y DESLASTRE DE CARGAS ..................................................................... 65

5.3.3 IMPLEMENTACIÓN DEL ALGORITMO DE TOMA DE DECISIONES EN OMNeT++. ................ 69

6 ANALISIS DE RESULTADOS .................................................................................................................. 75

6.1.1 Resultados obtenidos del Algoritmo de toma de decisiones.............................................. 75

6.1.2 Resultados de simulación: Algoritmo de encaminamiento ................................................ 77

6.1.3 Resultados de simulación: métricas del rendimiento de la red. ......................................... 79

6.1.4 TOPOLOGÍA ESTRELLA ......................................................................................................... 80

6.1.5 TOPOLOGÍA ÁRBOL ............................................................................................................. 82

7 CONCLUSIONES Y TRABAJOS FUTUROS ............................................................................................. 84

7.1 CONCLUSIONES ........................................................................................................................... 84

7.2 TRABAJOS FUTUROS ................................................................................................................... 87

8 BIBLIOGRAFÍA ...................................................................................................................................... 88

9 ANEXO ................................................................................................................................................. 92

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LISTA DE FIGURAS

Figura 1: Microrred aislada. Autor .............................................................................................................. 17 Figura 2: Jerarquía en una microrred aislada o modo Isla [16]. ................................................................. 19 Figura 3: Inversor IGBT [18]. ....................................................................................................................... 20 Figura 4: Inversores IGBT conectados en paralelo [18]. ............................................................................. 21 Figura 5: Esquema de control de límite central [15]................................................................................... 25 Figura 6: desviación de potencia [15]. ........................................................................................................ 26 Figura 7: Técnica de control P-Q. ................................................................................................................ 27 Figura 8: Componentes de un nodo sensor [21],[23],[25]. ......................................................................... 31 Figura 9: Campos de la unidad de datos de la capa física IEEE 802.15.4 .................................................... 32 Figura 10: Bandas y esquemas de modulación IEEE 802.15.4 Autor. ......................................................... 33 Figura 11: Campos que componen la subcapa MAC en IEEE 802.15.4 ....................................................... 33 Figura 12: Formato supertrama [30]........................................................................................................... 36 Figura 13: Clasificación de protocolos para WSN [23], [24], [32]. .............................................................. 37 Figura 14: Dispositivos y topologías ZigBee. Autor ..................................................................................... 47 Figura 15: Modelo de capas de ZigBee. ...................................................................................................... 47 Figura 16: Muestra de la interfaz gráfica de simulación de OMNeT++. Autor. .......................................... 51 Figura 17: Módulos simples y compuestos descritos en lenguaje NED, en OMNeT++. Autor ................... 52 Figura 18: declaración de compuertas para un módulo simple. Autor ...................................................... 52 Figura 19: Ejemplo de canal definido por la función DatarateChannel. Autor ........................................... 53 Figura 20: Definición de los campos de un paquete en un archivo de extensión .msg. Autor ................... 54 Figura 21: Creación de los archivos de extensión .cc y .h. autor ................................................................ 54 Figura 22: Resultados de simulación en forma de histogramas. Autor ...................................................... 55 Figura 23: Ejemplo de archivo de configuración con varios escenarios. Autor .......................................... 55 Figura 24: Metodología. Autor .................................................................................................................... 57 Figura 25: Datos de cobertura en soluciones de energía y monitoreo para ZNI. Fuente: IPSE [47]. .......... 58 Figura 26: Estructura General del CNM [47]. .............................................................................................. 59 Figura 27: Ejemplo de tabla de datos en informe mensual CNM [47]. ....................................................... 59 Figura 28: Esquema general de infraestructura energética y sistemas de telemedida [47]. ..................... 60 Figura 29: Potencia diaria consumida [47]. ................................................................................................ 61 Figura 30: Potencia diaria [47]. ................................................................................................................... 61 Figura 31: Carga promedio diaria en un mes [47]. ..................................................................................... 61 Figura 32: Modelo de comunicaciones propuesto. Autor. ......................................................................... 62 Figura 33: Esquema de la microrred de estudio, modo isla. Autor ............................................................ 64 Figura 34: Modelo de toma de decisiones en árbol. Fuente: autor ........................................................... 66 Figura 35: Topología de gestión centralizada para microrred aislada. Autor. ............................................ 68 Figura 36: Diagrama de clases del algoritmo de toma de decisiones. Autor .............................................. 68 Figura 37: Esquema de conexión de los módulos de la microrred en topología estrella. Autor ................ 69 Figura 38: Esquema de conexión de los elementos de la microrred en topología árbol. Autor ................ 69 Figura 39: Escenario de simulación en OMNeT++, para AODV. Autor ....................................................... 71 Figura 40: Separación entre nodos para topología estrella. Autor ............................................................. 73

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Figura 41: Separación entre nodos para topología árbol. Autor ................................................................ 73 Figura 42: Ejemplo del uso de señales en Omnet++. Autor ........................................................................ 75 Figura 43: Estados de activación para isla fuerte en Cartagena-Bolívar, según el algoritmo de toma de decisiones. Autor ........................................................................................................................................ 77 Figura 44: Escenario de simulación AODV. Autor ....................................................................................... 78 Figura 45: Resultados obtenidos para escenario 1. Autor .......................................................................... 81 Figura 46: Resultados obtenidos para escenario 2. Autor .......................................................................... 81 Figura 47: Resultados obtenidos para escenario 3. Autor .......................................................................... 82 Figura 48: Resultados obtenidos para escenario 4. Autor .......................................................................... 82 Figura 49: Resultados obtenidos para escenario 5. Autor .......................................................................... 83 Figura 50: Resultados obtenidos para escenario 6. Autor .......................................................................... 83 Figura 51: Throughput para el nodo central en el escenario 1. Autor ....................................................... 92 Figura 52: Numero de paquetes total, exitosos y descartados para escenario 1. Autor ............................ 92 Figura 53: Numero de paquetes retransmitidos por nodo en escenario 1. Autor ..................................... 92 Figura 54: Throughput para el nodo central en el escenario 2. Autor ....................................................... 93 Figura 55: Numero de paquetes total, exitosos y descartados para escenario 2. Autor ............................ 93 Figura 56: Numero de paquetes retransmitidos por nodo en escenario 2. Autor ..................................... 93 Figura 57: Throughput para el nodo central en el escenario 3. Autor ....................................................... 94 Figura 58: Numero de paquetes total, exitosos y descartados para escenario 3. Autor ............................ 94 Figura 59: Numero de paquetes retransmitidos por nodo en escenario 3. Autor ..................................... 94 Figura 60: Throughput para el nodo central en el escenario 4. Autor ....................................................... 95 Figura 61: Numero de paquetes total, exitosos y descartados para escenario 4. Autor ............................ 95 Figura 62: Numero de paquetes retransmitidos por nodo en escenario 4. Autor ..................................... 95 Figura 63: Throughput para el nodo central en el escenario 5. Autor ....................................................... 96 Figura 64: Numero de paquetes total, exitosos y descartados para escenario 5. Autor ............................ 96 Figura 65: Numero de paquetes retransmitidos por nodo en escenario 5. Autor ..................................... 96 Figura 66: Throughput para el nodo central en el escenario 6. Autor ....................................................... 97 Figura 67: Numero de paquetes total, exitosos y descartados para escenario 6. Autor ............................ 97 Figura 68: Numero de paquetes retransmitidos por nodo en escenario 6. Autor ..................................... 97

LISTA DE TABLAS

Tabla 1: Microrredes en distintas regiones de Colombia ........................................................................... 13 Tabla 2: Aplicaciones de las redes de sensores inalámbricos [21],[23]. ..................................................... 29 Tabla 3: Características del estándar IEEE 802.15.4 ................................................................................... 32 Tabla 4: Cuadro comparativo de las herramientas de simulación para redes de sensores inalámbricos [43]. ............................................................................................................................................................. 49 Tabla 5: Cuadro comparativo de simuladores usados para redes de sensores inalámbricos [43][44][45]. .................................................................................................................................................................... 50 Tabla 6: Marcos de trabajo para WSN en OMNeT++. Tomado de omnetpp.org ....................................... 51 Tabla 7: Valores de consumo para una semana [47]. ................................................................................. 60

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Tabla 8: Plantilla de horario y estado de funcionamiento, para generadores y cargas. Autor ............... 65 Tabla 9: Condiciones de simulación para el algoritmo AODV. Autor.......................................................... 71 Tabla 10: Condiciones de Simulación topología estrella. Autor ................................................................. 74 Tabla 11: Condiciones de Simulación topología árbol. Autor ..................................................................... 74 Tabla 12: datos de generación y consumo para isla fuerte Bolívar [1]. ...................................................... 76 Tabla 13: Resultados de simulación del algoritmo AODV. Autor ................................................................ 78 Tabla 14: Recopilación de los resultados para los escenarios de simulación. Autor .................................. 84

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1 INTRODUCCIÓN

La crisis energética que se presenta en la actualidad, debida a los cambios climáticos, los problemas ambientales y la alta demanda de electricidad, ha fomentado el estudio de las redes inteligentes de energía eléctrica, usando distintos tipos de fuentes renovables con el fin de mitigar esta problemática.

Las redes eléctricas inteligentes o Smart Grid, se proponen como una alternativa para operar y controlar de forma eficiente y segura, los procesos de generación, transmisión y distribución de energía eléctrica hacia distintos entornos con cargas fijas o variables, teniendo en cuenta la calidad de servicio y usando las tecnologías de la información y las comunicaciones, herramientas que permiten mejorar características puntuales como la toma de decisiones al momento de conectar o desconectar generadores distribuidos, por medio de la gestión de los datos que provienen de cada elemento que la conforman [1]. Los retos ambientales, conducen a un aumento en el uso de generadores de energía renovables de tipo eólico y solar, cuyo funcionamiento y niveles de energía dependen de los cambios impredecibles del clima, siendo necesaria una administración o gestión en tiempo real de todos sus parámetros para garantizar los niveles de tensión y la frecuencia del flujo eléctrico. Las microrredes se componen de un grupo de generadores distribuidos, muchos de ellos de energía renovable, que funcionan conectadas a la red general o de forma autónoma, a niveles bajos de tensión [1]. El funcionamiento autónomo requiere de un control en tiempo real que garantice una buena gestión, y coordinación de las fuentes y evitar posibles daños, garantizando la máxima eficiencia en los distintos tipos de carga conectadas [2]. Para garantizar este control, se proponen las Redes de Sensores Inalámbricos, como la aplicación de las tecnologías de la información y las comunicaciones, al manejo y transporte de datos tomados de distintas fuentes o generadores a un nodo central, haciéndolas ideales para propósitos de administración y gestión. Sin embargo, no existe un protocolo de encaminamiento único para las distintas topologías y arquitecturas de red, y solo dependen de la aplicación, permitiendo que existan distintos trabajos relacionados con algoritmos para este tipo de redes que se ajustan a las necesidades particulares [3]. Por lo tanto, en el presente trabajo se realiza un estudio de las distintas propuestas de algoritmos de toma de decisiones para realizar la gestión de una microrred, enfocándose en la reconfiguración de la topología, para adaptarse a los cambios de los generadores distribuidos y permitir su sincronización y elegir de forma autónoma su participación un funcionamiento aislado que requiere políticas claras de calidad de servicio similares a las de la red eléctrica tradicional. El algoritmo se debe aplicar a una red de sensores inalámbricos encargada de monitorear los parámetros propios de cada elemento que componen la microrred y cambiar la topología para adaptarse a los cambios de la misma.

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2 DESCRIPCIÓN DEL TRABAJO DE INVESTIGACIÓN

2.1 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

El sistema eléctrico en Colombia, muestra la existencia de un gran número de Zonas No Interconectadas (ZNI) que requieren apoyo por parte del gobierno nacional, para poder extender el servicio a las regiones apartadas e incluir los sistemas compuestos por fuentes de energía renovable. Elvis [4], hace una revisión de la situación de las microrredes en Colombia, donde señala como principales problemáticas, la falta de infraestructura para cubrir el territorio nacional, los fenómenos climáticos impredecibles, los problemas de orden público y la ausencia de una definición técnica y legal de las microrredes. Sin embargo existen varias regiones como la Guajira, donde la alta radiación solar y los vientos, hacen posible la instalación de paneles solares y sistemas eólicos capaces de generar suficiente energía, en un país donde el 67% de la electricidad se produce con recursos hídricos, el 27% es generación térmica y un 5% se compone de generadores pequeños, donde la mayoría son de tipo diésel. La Tabla 1 muestra varios casos de microrredes en distintas regiones de Colombia.

MICRORREDES EN DISTINTAS REGIONES DE COLOMBIA POBLACIÓN DEPARTAMENTO TIPO DESCRIPCIÓN

Titumate Chocó práctica 70% Paneles Solares (18 horas de operación); 30% Diesel (6 horas de operación).

Cardón Guajira práctica Hace parte de la SIN, es decir no es una microrred aislada. Interconecta El Cardón (Eólico y Solar) y el Cabo de la Vela (Eólico y Solar), por un circuito de 13,2 KV.

U. Nacional Bogotá académica Fuentes Fotovoltaicas, consumo de 315 KWh. Nazareth Guajira práctica 425 KW, Presentó problemas mecánicos en la turbina

de viento y mal cálculo en la capacidad de los bancos de batería. Aunque sigue trabajando con fuentes Diesel y paneles Solares.

Cravo Arauca práctica Sistema Fotovoltaico. Flor del Paraíso Guajira práctica Solar y Eólico. Hasta 5 KW (7 horas de operación). La Chorrera Amazonas práctica Solar y Diesel. Hasta 3.6 KW (5 horas de operación).

Tabla 1: Microrredes en distintas regiones de Colombia

Las microrredes, son sistemas compuestos por generadores de energía distribuidos y elementos de almacenamiento, que alimentan un conjunto de cargas de forma autónoma, es decir, sin estar conectada a la red de distribución principal, convirtiéndose en una opción, para llevar electricidad a entornos rurales donde no se tiene acceso a la red principal [5].

Sin embargo, aún no existe un diseño general para la interconexión de sistemas de generación distribuidos, especialmente los que se basan en energía renovable. Incluso aún existe la discusión sobre las ventajas y desventajas de las microrredes AC y las microrredes DC y en que entornos aplicarlas.

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Al ser consideradas una alternativa a la distribución de energía en entornos rurales aislados, donde las condiciones climáticas variables, topología irregular y vida natural diversa, afectan su funcionamiento normal, las microrredes deben funcionar bajo un esquema de control, donde se intercambien datos de control que permitan sincronizar y mantener la calidad de la energía producida. Según Llaria en su artículo [3], el proceso de intercambio de información entre los elementos que componen la microrred puede realizarse a través de las redes de sensores inalámbricos, usando una tecnología de transmisión rápida eficiente y confiable, lo que se convierte en un reto y una oportunidad, debido a la falta de un estándar definido en los protocolos de encaminamiento.

2.2 JUSTIFICACIÓN

De acuerdo a lo expresado por Gaona en [4], la transmisión y distribución de energía eléctrica es un requerimiento fundamental para el crecimiento y desarrollo de sociedades y economías, ofreciendo recursos energéticos esenciales, controlados y eficientes, para cumplir con una creciente demanda de energía, especialmente en entornos rurales dedicados a la agricultura y ganadería, donde no llega el Sistema Interconectado Nacional (SIN).

En el caso de las zonas rurales y apartadas de Colombia, con el fin de mejorar las condiciones del sistema eléctrico, se justifican los trabajos de investigación en microrredes, y las ventajas que ofrecen aplicando las redes de sensores inalámbricos en la gestión y encaminamiento de la información , debido a que al no existir un protocolo de encaminamiento definido para estas redes, se debe proponer un protocolo específico para suplir las necesidades de procesamiento, transporte y gestión de información proveniente de los distintos componentes de una microrred.

Las redes de sensores se están implementando para el control de los parámetros que intervienen en el funcionamiento de las microrredes, en tiempo real como se muestra en [6], donde se busca construir una red casera con sensores para la carga, sistema de gestión de carga y sistemas distribuidos para controlar el consumo de los usuarios y tomar decisiones de conmutación de forma remota.

Adicionalmente, es relevante mencionar como las redes de sensores inalámbricos, son consideradas en [7] una opción para la gestión de datos de forma eficiente, en tiempo real, para eventos adversos como terremotos, incendios o ataques terroristas, manejando el concepto de algoritmo de ubicación, para encontrar víctimas y sobrevivientes. Yang, [8] afirma que las redes de sensores inalámbricos, son útiles para los casos de emergencia, especialmente en incendios, donde los nodos sensores se encuentran distribuidos en los edificios enviando en tiempo real información sobre el inicio o la expansión de la conflagración. Sin embargo se muestra la brecha que existe entre la información requerida y la información que puede ofrecer la red de sensores.

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Lo anterior muestra que las redes de sensores inalámbricos ofrecen un alto nivel de confianza en el manejo pero su aprovechamiento de las redes depende de la aplicación.

Ese nivel de confianza se describe de nuevo en [9], donde se propone un sistema de gestión de energía aplicado ahora a una microrred en entorno rural, basándose en la necesidad de mejorar el sistema eléctrico de las granjas, ya que no solo enfrentan problemas ambientales sino también de producción, al no contar con una calidad de servicio óptima. En estos casos, siempre se va a requerir que la red de sensores permita a la microrred, tomar decisiones según su algoritmo de encaminamiento.

Para implementar una red de sensores, que maneje la información de una microrred eléctrica, en una zona rural, se requiere de un algoritmo de encaminamiento robusto y flexible que permita reconfigurar su topología para el correcto funcionamiento de los dispositivos que se van a gestionar en la microrred; para esto se realizará un estudio basado en análisis y simulaciones de los diferentes topologías de funcionamiento. También se realizará el análisis del algoritmo de toma de decisión para que se lleve a cabo este cambio de topología a partir de variables en términos de la generación hay disponible, priorización de cargas y estado de carga de las baterías.

2.3 PREGUNTA DE INVESTIGACIÓN

Con base en los requerimientos de funcionamiento de microrredes para entornos rurales, se plantea la siguiente pregunta de investigación:

¿Cuáles deben ser las condiciones de funcionamiento de un sistema de comunicación basado en una red de sensores inalámbricos, que permita reconfigurar su topología, para que una microrred opere en modo “Isla” basado en un algoritmo de toma de decisión para la gestión de todos sus recursos?

2.4 OBJETIVO GENERAL

Proponer el modelo del sistema de comunicaciones de una microrred eléctrica aislada, basado en una red de sensores inalámbricos para la transferencia de datos de control, permitiendo la gestión de sus recursos de forma eficiente.

2.5 OBJETIVOS ESPECÍFICOS

• Identificar las topologías de conexión de los dispositivos de control y las condiciones de operación de una microrred eléctrica de tipo rural.

• Implementar un modelo del sistema de telecomunicaciones basado en una red de sensores inalámbricos, para interactuar con una microrred y que permita el intercambio de datos e instrucciones de control para su operación.

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• Desarrollar el algoritmo de toma de decisión que se ajuste a las condiciones de operación de una microrred eléctrica aislada.

• Evaluar el protocolo de encaminamiento en la WSN que permita la correcta operación de una microrred eléctrica aislada.

3 MARCO DE REFERENCIA

3.1 MICRORREDES ELÉCTRICAS

El concepto de red eléctrica inteligente (Smart Grid), está asociado con el manejo eficiente y controlado, de la energía eléctrica, a través del uso de las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones, mejorando aspectos como la seguridad, la gestión de los recursos y la estabilidad en el servicio eléctrico. Esas redes son consideradas una integración de los conceptos de microrred y generación distribuida, y se caracterizan por su capacidad de control de parámetros como la frecuencia, el tensión y las variaciones de consumo en las cargas, en tiempo real, permitiendo el aprovechamiento de todos los recursos energéticos que la componen, como los tradicionales generadores de combustible fósil o de energía renovable [10].

Con el fin de aprovechar al máximo las fuentes de energía renovable, aparece la generación distribuida, como una alternativa a las redes eléctricas convencionales, donde distintos tipos de unidades generadoras de electricidad independientes, que trabajaban con medias y bajas tensiones, son capaces de proveer electricidad en escenarios como hogares, áreas rurales y ciudades pequeñas.

Una microrred es un sistema compuesto principalmente de generadores distribuidos, elementos de almacenamiento y cargas, integrados bajo un esquema de control encargado de gestionar la información y los recursos asociados a la calidad de generación y distribución de energía eléctrica a los usuarios. Operan conectadas a una red de distribución principal o de forma aislada, y está basada en una arquitectura compuesta por generadores como paneles solares, turbinas de viento, micro turbinas, elementos de almacenamiento como las baterías, Buses DC o AC, conversores, y las cargas [11], [2], [12]. La Figura 1 muestra un modelo general de microrred aislada.

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Figura 1: Microrred aislada. Autor

Una red de distribución principal, puede interactuar con una microrred, estableciendo los valores de referencia óptimos de tensión, frecuencia y potencia, y nivelando la cantidad de energía en casos de un aumento o disminución, en la producción o en la demanda de electricidad. Sin embargo, las microrredes que funcionan de forma aislada o modo “Isla”, no poseen ningún tipo de conexión con la red de distribución principal, y deben trabajar bajo un esquema de control más elaborado, con el fin de gestionar adecuadamente todos los recursos y garantizar el servicio a los usuarios.

Un esquema de control para una microrred, define los parámetros de funcionamiento, estableciendo el tipo de control e intercambio de información entre los elementos que la componen, según las fluctuaciones debidas a fallas o variaciones en el consumo, y así mantener los niveles requeridos de potencia entregados.

En entornos rurales, la calidad de la energía proveniente de las fuentes renovables, depende del fenómeno natural que la produce. Por ejemplo, el viento y la luz del sol no permanecen constantes, por lo que se necesita un esquema de control robusto que facilite una gestión en tiempo real de parámetros importantes como los niveles de tensión, la frecuencia utilizada y los sistemas de almacenamiento de energías o baterías. Frecuencia y tensión, definidos según las características de la carga, es decir, las necesidades del usuario [2].

Sin embargo la aplicación de microrredes compuestas en su mayoría por generadores de energía renovable, en entornos rurales, es considerada una necesidad para mitigar el impacto ambiental y económico generado por las estrategias de generación y distribución convencionales.

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3.2 MICRORREDES ELÉCTRICAS EN COLOMBIA Y LA LEY 1715 DE 2014

La ley 1715 del 13 de mayo 2014, tiene como finalidad “la regulación de la integración de las energías renovables no convencionales al sistema eléctrico nacional”[13]. Lo anterior indica el establecimiento de las condiciones mínimas para promover el uso, la integración y la gestión de las fuentes de energía renovables en el país, especialmente en las zonas no interconectadas rurales, apartadas de la red de distribución principal y los instrumentos necesarios para la inversión, investigación y desarrollo de energías que no contaminen el medio ambiente.

Cabe destacar los siguientes artículos que se relacionan directamente con el concepto de microrred y que muestran específicamente los requerimientos y las reglamentaciones para la instalación de fuentes de energía renovable:

Artículo 5º: Define conceptos técnicos mínimos para el entendimiento de los fenómenos de generación y distribución de energía eléctrica, incluyendo los tipos de fuentes de energía renovable como la solar, eólica, biomasa, entre otras.

Artículo 8º: Indica el compromiso del gobierno nacional de promover la autogeneración a pequeña y gran escala, el uso de la generación distribuida y los mecanismos para el intercambio y remuneración de la energía producida.

Artículo 9º: Especifica la implementación de un programa que busca sustituir gradualmente el uso de los generadores diesel en las zonas no interconectadas de Colombia. Lo anterior muestra el interés por parte del gobierno de dar prioridad al uso de energías limpias para la producción de electricidad, tanto a nivel rural como urbano.

Artículo 11º: Describe el fomento a la investigación, desarrollo e inversión en fuentes de energía limpia y los beneficios tributarios para los inversionistas en estos tipos de tecnologías.

Los artículos 19º y 20º, mencionan el fomento en el uso de las energías solar y eólica, indicando que se deben estudiar inicialmente sus características técnicas para luego proceder con su reglamentación.

Se espera que gracias a la política de apoyo al uso de energías alternativas en Colombia, aumente el número de zonas no interconectadas con servicio de electricidad proveniente de microrredes compuestas en su mayoría por generadores de energía limpia.

3.3 CONDICIONES DE OPERACIÓN DE UNA MICRORRED RURAL ELÉCTRICA

En la actualidad una gran parte de la población mundial no tiene acceso al servicio de electricidad, especialmente en zonas alejadas de la red eléctrica, como las áreas rurales y agrarias. En estos casos, es muy común el uso de fuentes de energía como los generadores Diesel, arreglos de paneles fotovoltaicos o generadores eólicos, con un comportamiento

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estocástico e intermitente, que interconectados de forma adecuada y operando bajo un esquema de control confiable, pueden producir electricidad en un área específica, e incluso dar soporte a la red de distribución principal, si tiene la posibilidad de conectarse [14].

Las redes de energía modernas se enfrentan a múltiples retos, como el aumento en el número de cargas, los cambios en la distribución geográfica de los generadores, el desgaste de la infraestructura convencional, la aparición de nuevas políticas ambientales y aspectos económicos [15].Los recursos energéticos distribuidos DER (Distributed energy resources), son los elementos relacionados con la generación, consumo y almacenamiento de energía. Una microrred rural aislada, puede estar compuesta inicialmente por generadores Diesel, que pueden ser reemplazados gradualmente por fuentes de energía renovable, como paneles solares o generadores eólicos, junto a un sistema de almacenamiento de energía, comúnmente un banco de baterías o súper capacitores, conectados a buses DC, AC o híbridos, a través de inversores o convertidores, lo que corresponde a un modelo general de microrred como se muestra en la Figura 2. Sin embargo, el aumento en el número de recursos energéticos distribuidos obliga a que las redes de distribución se conviertan en sistemas activos, enfrentándose a múltiples factores técnicos como el incremento de fallas, el control de los flujos de potencia, los cambios de tensión o frecuencia y la calidad de la energía [16].

Figura 2: Jerarquía en una microrred aislada o modo Isla [16].

Una de las características más relevantes de una microrred, es su capacidad de control autónomo de parámetros, como la frecuencia y el tensión, entregados a las diferentes cargas al momento de trabajar en modo aislado o en modo Isla. Dicho funcionamiento autónomo, permite suplir las necesidades de electricidad básicas de los pobladores y de sus actividades económicas. Otra aspecto a tener en cuenta, es el diseño y control de los dispositivos convertidores, encargados de integrar los generadores distribuidos, a través de interfaces electrónicas de potencia, para

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convertir el tensión de salida las fuentes de energía, al tipo y valor requerido por los buses de alimentación [16][17].

3.4 DISPOSITIVOS E INTERFACES EN UNA MICRORRED AISLADA

En la actualidad el avance en las tecnologías de los dispositivos electrónicos de potencia, permite que los distintos generadores puedan conectarse a cualquier tipo de red de distribución con posibilidades de control y gestión. Un conversor, convertidor o inversor electrónico de potencia, es un dispositivo que permite la conexión e interfaz de los generadores distribuidos, con los buses de alimentación de una red o hacia las cargas conectadas, transformando el tensión proveniente desde o hacia los generadores, para adecuarlo a los niveles y condiciones apropiados de los buses, según las necesidades de la microrred, haciendo más flexible el control y la operación de las fuentes de energía.

Un inversor tradicional, está compuesto básicamente de conmutadores o switches basados en Transistores Bipolares de Compuerta Aislada (por sus siglas en inglés IGBT:Isolated Gate Bipolar Transistor) controlados por un modulador por ancho de pulso (por sus siglas en inglés PWM: Pulse Width Modulation) el cual, genera señales de control hacia las compuertas de los IGBT [18].

Debido a que la mayoría de los generadores de energía modernos ofrecen una salida de tensión directa DC o sus niveles de señal AC son muy irregulares, los convertidores electrónicos de potencia se usan como interfaz desde las fuentes hacia la red de distribución y las cargas, y deben considerarse varios requerimientos como la configuración del sistema de distribución, los niveles de tensión, la calidad de la energía y el sistema de almacenamiento. Sin embargo, en sistemas AC, las interfaces electrónicas de potencia tienen la desventaja de poder incrementar la inyección de armónicos y de ser muy sensibles a las perturbaciones del sistema, lo que no ocurre en sistemas DC [17],[19].

Cada recurso distribuido de energía, posee un convertidor o inversor con capacidades de control que varían dependiendo de la conexión, la cantidad de recursos energéticos distribuidos conectados a los buses y de las cargas que debe alimentar. Según Zhang [18], los esquemas de control dependen de si se tiene en cuenta cada inversor por aparte, o si se conectan en paralelo. La Figura 3 y la Figura 4 muestran la forma de conexión de los inversores:

Un solo inversor: Esquema de control tensión-frecuencia (V-f) en modo aislado o de potencia activa-potencia reactiva (P-Q) conectado a la red.

Figura 3: Inversor IGBT [18].

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Varios inversores conectados en paralelo: Los controles Droop de potencia activa- frecuencia (P-f) y de potencia reactiva – tensión (Q-V) se usan para distribuir o compartir las potencias activa y reactiva en operación aislada.

Figura 4: Inversores IGBT conectados en paralelo [18].

En [17], se clasifican los convertidores para los generadores distribuidos de salida DC como los paneles solares, según su configuración o topología de una etapa o de doble etapa:

La configuración de única etapa DC-AC, se caracteriza por una mayor eficiencia y menos procesos de conversión, reduciendo el uso de convertidores electrónicos de potencia, pero con deficiencias en la flexibilidad del control y un rango limitado de operación.

La topología de doble etapa DC-DC y DC-AC, permite en su primera etapa, aumentar la tensión DC de enlace y controlar la potencia de salida de los generadores distribuidos. La segunda etapa puede trabajar de dos formas, según los requerimientos de control: Modo de control de tensión de Bus (dc bus tensión control mode) o modo de control de corriente y potencia de salida (output power/current control mode).

Las interfaces electrónicas de los generadores distribuidos de salida alterna AC, se clasifican en dos etapas o múltiples etapas [17]. En los primeros, se usan rectificadores de modulación por ancho de pulso, el cual controla la tensión DC del bus. En los de múltiples etapas se usan rectificadores de diodos de bajo costo, y el convertidor DC-DC es el encargado de controlar la tensión DC del bus. Existen conversores de potencia con múltiples puertos para conectar varios generadores distribuidos o elementos de almacenamiento hacia la red o las cargas y se pueden clasificar según estén acoplados eléctricamente o acoplados magnéticamente. Los de acople eléctrico se implementan en topologías tales como buck, boost o buck-boost, sin embargo deben mantener un tensión de operación muy cercanos entre sí en los distintos puertos que lo componen. Los magnéticos las fuentes de energía están acopladas de forma magnética lo que genera un aislamiento eléctrico entre los puertos y debido a los transformadores y sus múltiples devanados, se pueden conectar a los puertos, varios generadores distribuidos de distintos niveles de tensión de operación. Estos convertidores pueden manejar varios niveles de tensión de operación en generadores distribuidos o unidades de almacenamiento.

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3.5 GESTIÓN Y CONTROL

Una microrred en modo “isla”, funciona totalmente independiente de la red principal, y necesita un esquema de control robusto que pueda definir los parámetros de funcionamiento, manteniendo la calidad de la energía, mediante la nivelación de parámetros como las corrientes, las tensiones y las potencias activa y reactiva en cada elemento y en la red en general.[19]

Existen dos factores importantes que se deben controlar en una microrred aislada, para mantener sus valores dentro de los límites aceptados: La frecuencia y la tensión. Las fluctuaciones en la frecuencia y la tensión, dependen de la magnitud y frecuencia de las fluctuaciones en las cargas que causan variaciones de tensión, fuera de los límites de la frecuencia. Por lo anterior, aparecen estrategias de control propias de la aplicación, que gestionan parámetros como las potencias real y reactiva, las distintas cargas según su prioridad, los niveles y tipos de tensión en buses de alimentación y los sistemas de almacenamiento. Es importante revisar factores generales que intervienen en la operación de una microrred en modo isla [20] :

• Control de la Tensión y la frecuencia: La red de distribución principal controla estos parámetros en una microrred cuando está en modo “conectado”, pero en modo “aislado”, el esquema de control debe permitir que las fuentes de energía ajusten sus niveles de tensión y frecuencia según las necesidades de las cargas.

• Equilibrio entre generación y demanda: Deben existir acciones de control sobre el equilibrio que se debe mantener entre generación y consumo, especialmente en casos de desconexión repentina de la red principal.

• Calidad de la Potencia: En este caso los dispositivos de almacenamiento reaccionan ante cambios bruscos de tensión o frecuencia e intercambian grandes cantidades de potencia real y reactiva entre sus elementos.

• Las fuentes: Los dispositivos electrónicos de potencia que se conectan a las fuentes reaccionan a situaciones de alta demanda y ajusta los niveles de flujo de energía, por lo que es importante contar con sistemas de almacenamiento de energía.

• La comunicación entre los componentes de la microrred: Es importante al elegir la topología de control adecuada, la implementación de una infraestructura de comunicación que enlace los componentes de la microrred.

• La microrred debe planearse para modo “isla”. • Gestión de las cargas según la demanda “Load Shedding”.

Se pueden encontrar sistemas de gestión de energía como el definido por Narayanan en [19], donde un conjunto de operaciones y herramientas asistidas por computador, son usadas para monitorear, controlar y optimizar la producción, la transmisión y el desempeño de toda la red. Debe estar acompañado de una infraestructura de comunicaciones robusta entre el sistema principal de red y los estados de los distintos componentes. El desarrollo de este sistema de gestión es un reto para redes tipo D.C de baja tensión, debido a que estas redes presentan poca fiabilidad en la producción de energía, y se debe manejar la carga de las baterías y la demanda de cargas. El sistema propuesto en [19], consiste en un algoritmo de control hecho en MATLAB© que permite lograr un balance de energía a través de estrategias como priorización de las cargas, un control de producción, respuestas rápidas a emergencias y supervisión del estado de carga de la batería. Lo anterior indica que los esquemas de control pueden depender o no, de un sistema de comunicación, según la aplicación y sus requerimientos de operación.

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3.5.1 ESQUEMAS DE GESTIÓN DE ENERGÍA BASADOS EN LA COMUNICACIÓN

En estos esquemas de gestión o control, la información del sistema (corriente, tensión y potencia) debe transferirse a través de la microrred a todos sus elementos, para determinar el punto de operación adecuado de cada generador distribuido. Estos esquemas integran tecnologías de comunicación y procesamiento para determinar la potencia de salida de cada generador distribuido o el consumo de las cargas. En el caso de una microrred rural, el método apropiado de comunicación, se determina teniendo en cuenta factores como la distancia entre generadores, la seguridad, los costos y las tecnologías disponibles, basándose en tecnologías de transmisión como la fibra óptica, microondas, infrarrojo, power line carrier (PLC) o redes inalámbricas basadas en radio (GSM y CDMA), junto a una combinación de protocolos industriales y el protocolo IP [17].

Las estrategias de control basadas en la comunicación, logran buenos resultados en la regulación de la tensión y el reparto de la potencia. Sin embargo, necesitan líneas de comunicación entre los distintos módulos para lograr el intercambio de información necesaria para el esquema de control, aumentando los costos y la vulnerabilidad debido a las grandes distancias, limitando la flexibilidad del sistema. Los esquemas basados en la comunicación se dividen en dos: Centralizados y descentralizados [15] [17]:

Centralizados: conocida como “supervisory energy management”, basado en control maestro-esclavo. En este esquema de control un sistema basado en un nodo central, toma las decisiones y determina los puntos de operación de los generadores distribuidos. Recibe todas las señales de tensión, corriente y potencia, medidas en las unidades de energía de la microrred y establece los puntos de operación de los generadores distribuidos, basándose en los objetivos y restricciones, como el minimizar la operación del sistema y sus costos de mantenimiento, impactos ambientales y aumentar la eficiencia. Después de tomar las decisiones, las señales de control son llevadas a los controladores locales de cada generador distribuido, los cuales definen la operación de los convertidores electrónicos de potencia.

El sistema central recibe toda la información del sistema logrando una optimización basado en la información disponible a través de un sistema de gestión de energía de múltiples objetivos, sin embargo, la carga computacional es mayor y cualquier falla puede generar un apagado general [17].

Descentralizado: Todos los controladores locales de cada generador distribuido, están conectados a través de un bus de comunicación para intercambiar datos entre ellos, y cada controlador conoce el punto de operación de los distintos conversores, lo cual permite determinar el punto de operación de su propio generador distribuido de acuerdo a los objetivos establecidos. Puede extender la capacidad de control al momento de conectar nuevos generadores (plug and play), el poder reducir los requerimientos de procesamiento de cada controlador y mejorar la redundancia y la modularidad del sistema. Un ejemplo de sistema de gestión de energía descentralizado es el sistema multi agentes (MAS), en el cual unos agentes computacionales autónomos toman decisiones basados en los objetivos o metas del entorno donde se encuentren, y comunican la información de sus logros a otros agentes independientes.

Híbrido: Una combinación de los esquemas anteriores produce un esquema de control hibrido, donde los generadores distribuidos se dividen en grupos, y en cada grupo se usa un esquema

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centralizado para optimizar su funcionamiento. Entre los distintos grupos se usa un esquema descentralizado para la optimización global. Este esquema es válido para sistemas compuestos de varias microrredes donde cada microrred tendría un control centralizado, y la comunicación o coordinación entre microrredes seria descentralizado [17].

3.5.1.1 CARACTERÍSTICAS DE UN CONTROLADOR CENTRAL

Un controlador central debe coordinar las interfaces electrónicas, para mantener el balance o equilibrio de las potencias activa (P) y reactiva (Q), en condiciones de estado estable del sistema. Lo anterior requiere de enlaces de comunicación entre el controlador central y cada unidad que compone la microrred, resultando en un aumento de los costos y la necesidad de una mayor supervisión. Sin embargo, un controlador central no necesita complejos algoritmos de control en los convertidores, pero no se puede implementar un sistema compuesto de un elevado número de generadores distribuidos. Las unidades de generación distribuida, funcionan en modo controlado por tensión “grid forming mode” o controlado por corriente “grid following mode”. En modo “isla”, se necesita al menos una unidad controlada por tensión para mantener el equilibrio en la potencia según la tensión de referencia [15].

Un tipo de control central se basa en la operación de un único maestro, donde hay una unidad controlada por tensión y el reparto o distribución de potencia se logra usando un controlador central que mide la potencia total de la carga y distribuye el valor ponderado hacia todas las unidades. El resto de generadores distribuidos funcionan en modo controlados por corriente, estando pendientes de la tensión de la red y cambiando la potencia de salida de acuerdo a las señales intercambiadas a través del sistema de comunicación, realizándose la sincronización a través de un PLL.[15]

El control de límite central mostrado en la Figura 5, consiste en un controlador central que reparte la potencia y regula la tensión, definiendo el valor de corriente deseado o de ajuste para cada módulo. Esta corriente de referencia, es una porción de la corriente de la carga medida por el controlador central que se divide entre el número de módulos, también conocida como corriente de referencia de límite central o valor medio de todas las fuentes de corriente. El controlador central también determina una “tensión de corrección”, para controlar la tensión medida y llevarla a su valor de referencia y comunicándola a todos los módulos. Los controladores locales controlan sus corrientes de salida llevándola al valor de corriente de referencia la cual se recibe desde el controlador central. La tensión de salida del controlador de corriente se suma a la de corrección. Es importante establecer que se necesita un enlace de comunicación de gran ancho de banda para que la corriente de referencia y la tensión de corrección se distribuyan a todos los convertidores [15].

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Figura 5: Esquema de control de límite central [15].

En el método de desviación de potencia Figura 6, sabiendo que las potencias activa y reactiva se pueden determinar de forma independiente conociendo el ángulo de fase y la amplitud del voltaje de salida de cada módulo, es decir, el del inversor, la corriente de la carga se mide de forma centralizada, y se divide en el número de inversores para obtener la corriente de referencia. La desviación de potencia, es decir el componente activo ∆P y el componente reactivo ∆Q se evalúa a partir de la diferencia entre la corriente de referencia y la corriente hacia la carga de cada módulo. Los inversores se conectan a los buses a través de inductancias en serie. En redes inductivas, la potencia activa P se define por el ángulo de fase de la potencia y la potencia reactiva Q se determina por la amplitud del voltaje del inversor. El ángulo de potencia se controla dinámicamente cambiando la frecuencia del inversor. La desviación de potencia reactiva ∆Q, el voltaje de referencia común de la red y el voltaje de salida del inversor, determinan el valor deseado de voltaje de los inversores. La desviación de potencia activa ∆P y la frecuencia de referencia, determinan el nuevo valor de frecuencia deseado. Una de las desventajas de este control donde los convertidores reparten la corriente de carga total usando factores de ponderación, es que si la suma de dichos factores es diferente de 1, por ejemplo si una unidad se apaga, la corriente hacia la carga no se entrega apropiadamente.

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Figura 6: desviación de potencia [15].

3.5.1.2 CONTROL MAESTRO-ESCLAVO

Es una estrategia de control ampliamente usada, centralizada y basada en la comunicación, donde se requieren controladores de corriente y de tensión, y el maestro solo tiene control del voltaje y no de la corriente. El modulo maestro es responsable de la regulación la tensión de salida y de especificar la corriente de referencia de cada inversor. Las unidades esclavas rastrean o monitorean las órdenes relacionadas con la corriente, que provienen del maestro, para lograr una distribución equitativa de la corriente. Este control se caracteriza por un buen desempeño en el reparto de corriente con una muy sencilla implementación, pero no logra una redundancia mientras la unidad esclava dependa del módulo maestro. Además la corriente de salida del maestro no está controlada, por lo que puede ocurrir un aumento excesivo de esta corriente durante un transiente. Las unidades esclavas, reaccionan lento a la demanda de corriente en un transiente, por lo que el maestro deberá proveer una corriente de compensación. También se puede generar una alta corriente durante el transiente del encendido, si no hay control de corriente en el maestro.

3.5.2 ESQUEMAS DE GESTION DE ENERGIA SIN COMUNICACIÓN

Los esquemas sin comunicación no son aplicados en el modelo propuesto en el documento, sin embargo es importante conocer las características generales de este tipo de esquemas.

Su principal objetivo es garantizar que cada unidad de generación distribuida sea capaz de operar de forma independiente al tener su propio controlador local sin enlaces de comunicación con otros controladores. La Figura 7 muestra un gráfico del Control Droop, usado para estabilizar la tensión y la frecuencia, emulando el comportamiento de un generador síncrono donde la tensión y la frecuencia varían junto a la potencia de salida real y reactiva del generador distribuido. El método de control “Droop”, es el más usado en microrredes AC, para controlar la tensión y la frecuencia, a través de la regulación de las potencias activa y reactiva y es considerado un

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método descentralizado eficaz, donde la potencia activa de salida se ajusta de acuerdo a la desviación de frecuencia, y la potencia reactiva de salida se ajusta según la desviación de a tensión. El control droop está basado en que debe asumir que la impedancia de salida de un generador es principalmente inductiva y usa características droop de la amplitud del voltaje y la frecuencia en cada generador distribuido para controlar su salida. En este documento no se especifican los controles autónomos que no requieran enlaces de comunicación [17],[19].

Las fuentes de energía deben coordinarse o cooperar entre sí, a través de distintas técnicas de control. Un ejemplo es el control de potencia de salida de las fuentes es también llamado control P-Q mostrado en la Figura 7, donde el generador se comporta como fuente de corriente controlada por voltaje, variando la potencia de salida cuando cambian los valores nominales de frecuencia o voltaje [20].

Figura 7: Técnica de control P-Q.

Otras técnicas de control se describen a continuación [20]:

El control de fuente de energía primario, permite que en modo aislado, después de una desconexión, los dispositivos de almacenamiento funcionen como un generador síncrono para restaurar el voltaje y la frecuencia a los niveles preestablecidos.

En el control “Droop puro”, las fuentes y los dispositivos de almacenamiento deberán ser capaces de regular sus potencias de salida en modo droop al desconectarse de la red.

Reverse Droop Control: Las fuentes son controladas en modo P-Q y el dispositivo de almacenamiento tiene control “Droop”. Este sistema de control Droop para el inversor del dispositivo de almacenamiento, regula el voltaje controlando la potencia real y regula la frecuencia controlando la potencia reactiva.

Autonomous Control: La microrred debe seguir un modelo peer to peer y plug and play, donde las fuentes deben tener su propia unidad de almacenamiento integrada.

Multi agent based PQ Control: Este metodo sugiere que todas las Fuentes permanezcan en modo control P-Q y los dispositivos de almacenamiento cambien a control “Droop”, estos últimos controlan el voltaje y la frecuencia de la microrred.

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Parallel Line Interactive UPS Based System: Una variación de los sistemas UPS en paralelo lo que permite su operación en modo conectado o modo aislado.

Microgrid Automation. A self Configuring Approach: En este tipo de control, se utiliza el concepto de gestión de demanda automatizado, donde el controlador central de la microrred tiene comunicación con las cargas para aislarlas directamente en tiempo real cuando existe una sobre demanda de cargas especialmente en horas pico.

Los esquemas de control mantienen nivelados los parámetros de funcionamiento de una microrred. El esquema de control debe escogerse de acuerdo a la aplicación, a los costos de implementación, las necesidades de los usuarios y las posibles fallas o dificultades que pueda presentar en un entorno específico.

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4 REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS

4.1 DEFINICIÓN Y GENERALIDADES

Una red de sensores inalámbricos, es un conjunto de nodos sensores móviles o estacionarios, con capacidad de procesamiento y transmisión inalámbrica, conectados entre sí para transportar información, hacia un nodo central, con el fin de permitir la toma de decisiones de acuerdo a los requerimientos de la aplicación. Estos nodos pueden ser desplegados en posiciones fijas previamente seleccionadas (despliegue determinístico), o de forma aleatoria (auto configurable) en lugares de difícil acceso [21] [22].

Las redes de sensores inalámbricos se usan principalmente, para la adquisición, intercambio y encaminamiento de información capturada a través de los nodos sensores (por ejemplo, fenómenos físicos como temperatura y humedad), con el fin de analizarla y tomar decisiones, de acuerdo a los requerimientos de la aplicación. La Tabla 2, muestra varios campos de aplicación para éste tipo de redes [23].

CAMPOS DE APLICACIÓN DE LAS REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS WSN

Aplicación Descripción

MILITAR

Vigilancia en el campo de batalla. Obtención de datos relacionados con los daños causados, después de un ataque. Prevención de ataques nucleares, biológicos y químicos. Inventario de equipo y armamento militar.

MEDIO AMBIENTE

Detección y prevención de inundaciones, incendios forestales u otros tipos de desastres naturales. Control de aspectos agrícolas como la calidad de los suelos, niveles de humedad y temperatura. Mapeo de la biodiversidad en un entorno.

SALUD Gestión en la administración de medicamentos en hospitales. Monitoreo de información biológica humana a distancia: Telemedicina y Tele-cuidado. Seguimiento a doctores y pacientes en una entidad médica.

HOGAR Automatización y domótica. COMERCIALES Inventarios, control de calidad, detección de robos, diagnostico de maquinaria, robótica, Internet de las cosas (IoT).

Tabla 2: Aplicaciones de las redes de sensores inalámbricos [21],[23].

Gracias a los avances en diseño y construcción de dispositivos electrónicos, junto a las nuevas tecnologías de transmisión inalámbrica, los nodos sensores son de tamaño reducido, económicos y poseen capacidades de procesamiento que permiten implementar redes de bajo costo, eficientes en transmisión y consumo de energía, teniendo en cuenta los siguientes aspectos de diseño [24]:

• Despliegue de los Nodos: El despliegue determinístico permite conocer la posición y el número de nodos usados en la red. Sin embargo, en una aplicación que requiere cientos o miles de nodos, desplegados de forma aleatoria en un área geográfica desconocida, se deben considerar técnicas más elaboradas de encaminamiento y ahorro de energía, similares a las usadas en redes “Ad-hoc”.

• Consumo de energía y tiempo de vida de la red: El tiempo de vida de una red de sensores inalámbricos, depende de la cantidad de energía consumida por los nodos sensores, razón por

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la cual, se deben aplicar técnicas que disminuyan el tiempo de procesamiento y transmisión de la información, o que permitan usar otros nodos para suplir la función de los que quedan fuera de servicio.

• Función de los nodos en la red: Un campo de sensores, es un conjunto de nodos desplegados en un área geográfica determinada, que cumplen una función específica. Una red puede tener varios campos de sensores, a los cuáles se les asigna una tarea, como, la medición de temperatura, presión y humedad. Lo anterior permite tener respaldo y redundancia en las mediciones, ante la existencia de daños en uno o varios nodos del mismo campo.

• Tolerancia a los fallos: Las capas de red y enlace de datos, intervienen directamente en las acciones que se deben ejecutar, para superar fallas por ausencia de energía, interferencias o daño total, en uno o varios nodos, gestionando los canales existentes y redirigiendo los paquetes para mantener el tiempo de vida de la red. Las fallas no deben afectar la función principal de la red.

• Dinámica de la red y escalabilidad: Los esquemas de gestión de red, deben considerar el incremento del número de nodos, la estabilidad de los enlaces y el intercambio de la información, en entornos estacionarios o móviles.

• Medio de transmisión y conectividad: Para garantizar la conectividad entre los nodos sensores, se deben controlar los problemas que usualmente se presentan en un enlace inalámbrico, como la atenuación y la tasa de error de bits. Lo anterior sugiere, que la tecnología inalámbrica de una red de sensores, maneje un ancho de banda mínimo, paquetes de menor tamaño, y tecnologías de acceso al medio, que ofrezcan una mayor velocidad de transmisión y poco consumo de energía.

• Agregación de datos y calidad de servicio: Debido a la redundancia que genera un grupo de sensores con la misma función, se puede usar la agregación de datos para combinar los paquetes que son similares a través de funciones de agregación, con el fin de optimizar el número de transmisiones.

4.2 NODO SENSOR

El nodo sensor, es un dispositivo electromecánico, que se encarga de capturar la información de un fenómeno físico, y convertirla en señales eléctricas, para ser transmitidas por medios inalámbricos, entre nodos adyacentes o a hacia un nodo central. Este proceso se realiza a través de los módulos de sensado, procesamiento, transmisión y movilidad, que componen el nodo, como se muestra en la Figura 8 [23].

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Figura 8: Componentes de un nodo sensor [21],[23],[25].

Debido a que los nodos sensores, poseen limitaciones en ancho de banda, procesamiento y consumo de energía, deben tomar decisiones de acuerdo a su función principal, el tipo de información que gestiona y los recursos disponibles de hardware, energía y comunicación.

Para crear una red de sensores inalámbricos, cada nodo debe implementar las principales capas del modelo de referencia OSI, de tal forma que cumpla con los requerimientos que las caracterizan: Un mínimo costo y mayor facilidad en su implementación, transmisiones de baja potencia, poca tasa de transferencia, uso eficiente de la energía proveniente de baterías, y un protocolo simple y flexible.

4.3 MODELO OSI, EN REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS

La eficiencia de una red de sensores inalámbricos, depende de la gestión de sus recursos. Cada capa del modelo de referencia OSI, permite ejercer un control sobre todos los aspectos que intervienen en el intercambio de la información. La capa física se encarga de la asignación de las bandas de radio y la selección de las técnicas de modulación, actuando directamente en el consumo de energía de un nodo sensor. La capa de enlace de datos se encarga de las retransmisiones y la aplicación de las técnicas de detección y corrección de errores, según la integridad de la información recibida. La capa de red, usa los algoritmos de encaminamiento para encontrar las mejores rutas y enviar los paquetes generados hacia su destino. Finalmente, la capa de aplicación genera la información que se intercambia en la red, y depende específicamente del fabricante de la tecnología y su aplicación. Por ejemplo, la tecnología inalámbrica ZigBee [26], fue desarrollada para redes de sensores inalámbricos, basada en el estándar IEEE 802.15.4 para sus capas física y de enlace de datos, pero posee su propia capa de aplicación y algoritmos de encaminamiento para la capa de red.

4.3.1 CAPAS FÍSICA Y DE ENLACE DE DATOS: EL ESTÁNDAR IEEE 802.15.4

Según la asociación de estándares de IEEE [27], el estándar IEEE 802.15.4, proporciona un conjunto de reglas, para el diseño e implementación de las capas física y de enlace de datos, en redes de área personal inalámbricas de baja tasa de transferencia LR –WPAN (Low Rate – Wireless Personal Area Network), caracterizadas por una infraestructura simple y económica, uso de poco ancho de banda y un consumo mínimo de energía, definiendo el protocolo y la

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interconexión entre dispositivos que usan tecnologías de radio, en una red de área personal. Tabla 3 muestra sus principales características.

CARACTERISTICAS DEL ESTANDAR IEEE 802.15.4

Capa Descripción

CAPA FÍSICA

Tres bandas de operación: 868 MHz, 915 MHz y 2.4 GHz, con tasas de transferencia de 20 kb/s, 40 kb/s y 250 kb/s, y compuestas de 1, 10 y 16 canales, respectivamente. Tres esquemas de modulación: O-QPSK, BPSK Y ASK. Uso de técnicas de espectro ensanchado por secuencia directa (DSSS) y la tecnología de Ultra Banda Ancha (UWB). Gestión de parámetros como la activación y desactivación de los dispositivos de radio, la detección de niveles de energía (Energy Detection), el indicador de calidad del enlace para los paquetes recibidos LQI (Link Quality Indicator ), el evaluador del estado de uso del canal CCA (Clear Channel Assessment), y la sintonización de las frecuencias de los canales.

CAPA DE ENLACE

Uso de CSMA /CA ranurado y no ranurado, como tecnología de acceso al medio. Modo de trabajo con señalización (Beacon) Dos formas de asignación de direcciones IEEE: 16-bit short y 64-bit long.

TOPOLOGÍAS Y DISPOSITIVOS

DEFINIDOS

Estrella, Malla y árbol de clusters. Dispositivo de Funcionalidad Completa FFD Dispositivo de funcionalidad reducida RFD (Reduced Function Device)

Tabla 3: Características del estándar IEEE 802.15.4

La capa física, es la responsable de la transmisión y recepción de datos, sirviendo como interfaz entre la subcapa MAC y el canal de transmisión, definiendo parámetros como las bandas de frecuencia, las técnicas de modulación y las técnicas de ensanchamiento de espectro. Ésta capa se encarga de la gestión de parámetros importantes relacionados al canal, como la activación y desactivación de los dispositivos de radio, la detección de niveles de energía (Energy Detection), el indicador de calidad del enlace para los paquetes recibidos (Link Quality Indicator LQI), el evaluador del estado de uso del canal (Clear Channel Assessment (CCA)), para detectar si el canal está libre u ocupado, y la sintonización de las frecuencias de los canales. La unidad de datos de protocolo de la capa física del estándar IEEE 802.15.4, se muestra en la Figura 9.

Figura 9: Campos de la unidad de datos de la capa física IEEE 802.15.4

Cada banda de frecuencias de operación, debe manejar su propia tasa de transferencia de bit y un rango de separación entre canales (Band Guard). La banda de 868 MHz, maneja un solo canal y una tasa de transferencia de datos de 20 kb/s; la banda de 915 MHz, trabaja con 10 canales, con una separación de 20MHz por canal y una tasa de 40 kb/s; finalmente la banda de 2.4 GHz que

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inicia en 2400 MHz y termina en los 2483.5 MHz, cuenta con 16 canales separados entre sí cada 5 MHz, con una tasa de transferencia de 250 kb/s.

El estándar IEEE 802.15.4, define en su capa física, el tipo de modulación para cada banda de operación: Por desplazamiento de fase binaria BPSK (del inglés Binary Phase Shift Keying), por desplazamiento de fase por cuadratura con corrimiento O-QPSK (del inglés Offset quadrature phase-shift keying), y la modulación por desplazamiento en amplitud ASK (del inglés Amplitude-shift keying). También especifica el uso del espectro ensanchado por secuencia directa DSSS (del inglés Direct Sequence Spread Spectrum or of Parallel Sequence Spread Spectrum) y la tecnología de Ultra Banda Ancha (UWB). La Figura 10 muestra las bandas de transmisión y sus respectivos esquemas de modulación, para la capa física.

Figura 10: Bandas y esquemas de modulación IEEE 802.15.4 Autor.

La capa de enlace de datos del estándar IEEE 802.15.4, define los métodos de acceso al medio (canales de transmisión), la estructura de las tramas, la detección y corrección de errores, y el tipo de dispositivos que componen la red, a través de la subcapa MAC (Medium Access Control), la cual define el manejo de los datos, la gestión en la transmisión de tramas de señalización (Beacon), y actúa como una interfaz entre la subcapa de control de enlace lógico LLC (Logical Link Control) y la capa física.

La Figura 11 muestra las tramas que componen la subcapa MAC del estándar IEEE 802.15.4, en su versión del 2006, según Reziouk [28].

Figura 11: Campos que componen la subcapa MAC en IEEE 802.15.4

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Como mecanismo de acceso a los canales, se usa principalmente, la técnica de acceso múltiple por detección de portadora con evasión de colisión, CSMA/CA (Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance). Ésta técnica de acceso al medio, usa el concepto de detección de portadora, para conocer el estado de uso del canal, reduciendo la probabilidad de colisión, a través del manejo de tiempos de espera aleatorios entre transmisiones.

La capa inferior MAC, clasifica los dispositivos que participan en el intercambio de datos, según su nivel de funcionalidad. Lo anterior permite definir las topologías de red en que puede trabajar la red de sensores inalámbricos:

• Dispositivo de Funcionalidad Completa FFD (Full Function Device): Implementa todas las funciones que ofrece la subcapa MAC. Pueden ser usados en cualquier topología de red, son capaces de cumplir la función de coordinador de red, y poseen la capacidad de comunicarse con cualquier otro elemento. Estos dispositivos poseen tres modos de funcionamiento:

o Coordinador de la red de área personal PAN (Personal Area Network Coordinator): Es el dispositivo encargado de identificar la red y las configuraciones iniciales. Es el controlador principal.

o Coordinador: En éste modo de funcionamiento, se proveen los servicios de sincronización entre nodos, a través de la transmisión de señales Beacon. No es capaz de crear su propia red, a diferencia del modo coordinador PAN y debe estar asociado a un coordinador PAN The Coordinator:

o Dispositivo final: Funcionamiento básico, con funcionalidad reducida, aplicado en tareas sencillas ajenas al procesamiento y encaminamiento.

• Dispositivo de funcionalidad reducida RFD (Reduced Function Device): Posee las funciones básicas de la capa MAC. Solo puede comunicarse con los dispositivos de funcionalidad completa FFD, por lo que y debido a sus limitaciones, funcionan como dispositivos finales, en aplicaciones simples donde no se necesite transmitir grandes cantidades de información, como la activación de interruptores o de sensores pasivos, ideal para aplicaciones de domótica o el creciente fenómeno del Internet de las Cosas (IoT)

En una red de dispositivos, basada en el estándar IEEE 802.15.4, La subcapa MAC emplea dos modos de operación para el intercambio de datos:

Modo con señalización o baliza habilitada (Beacon – Enabled): La emisión periódica de señales o mensajes Beacon, realizada desde un dispositivo coordinador, permite mantener una sincronización entre los nodos que componen la red. El proceso de intercambio de información en éste modo de funcionamiento, se describe a continuación [28],[29]:

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• El coordinador de la red de área personal (Coordinador PAN), define y transmite las tramas Beacon hacia todos los nodos, para descubrirlos (cuando son nuevos en la red), o confirmar su presencia en la red, activarlos (si se encuentran en modo “sleep”), y sincronizarlos.

• En toda comunicación inalámbrica, la transmisión se realiza generando una señal portadora, con el fin de combinarla con los datos o la información que se desea enviar (modulación). La técnica de acceso al canal CSMA, detecta la portadora para conocer el estado de uso del canal, antes de realizar la transmisión.

• Las señales Beacon, permiten confirmar la presencia de un nodo en la red e informan a los nodos sobre la configuración de la supertrama, definida por el coordinador. El concepto de supertrama [30], está relacionado con un conjunto de tiempos definidos y asignados para la transmisión de información. Cuando un nodo recibe un beacon, se le indica que tiene la posibilidad de transmitir en un tiempo específico o ranura de tiempo, durante la supertrama. La supertrama se compone de dos tiempos definidos por el coordinador de la red de área personal: Periodo activo y periodo inactivo. El periodo activo es el mismo tiempo de duración de la supertrama, durante el cual, se realiza la transmisión o intercambio de información entre nodos, y se compone de 16 ranuras (Time Slots) de igual duración. El periodo activo a su vez, se divide en dos tiempos o grupos de ranuras de tiempo: El periodo de acceso con contención CAP (Contention Access Period) y el periodo libre de contención CFP (Contention Free Period). Durante el CAP, los nodos tienen la posibilidad de transmitir, pero deben competir con los otros nodos para poder transmitir durante una de las ranuras, y luego esperar la siguiente supertrama para volver a competir por otra. Sin embargo en los casos en que se requiera prioridad en una transmisión, se usa el CFP, que consiste en un grupo de ranuras de tiempo que se reservan y asignan, a un nodo o grupo de nodos específico, permitiendo el uso del canal de forma exclusiva durante la ranura de tiempo, para la transmisión de información a través del mecanismo de ranura de tiempo garantizada GTS (Guaranteed Time Slot), usando la técnica CSMA/CA ranurado. Una supertrama va limitada por dos beacons. Los Beacons se transmiten siempre en la primera ranura de la supertrama Figura 12.

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Figura 12: Formato supertrama [30].

Modo con señalización o baliza deshabilitada (Non – Beacon – Enabled): No existe transmisión de Beacon, y los nodos acceden al canal a través del CSMA/CA no ranurado, significa que no hay ranuras de tiempo por las cuales competir, no se usa la supertrama, y no hay sincronización ni confirmación de presencia.

4.3.2 CAPAS SUPERIORES EN REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS

Las capas física y de enlace de datos proveen un marco de trabajo que cumple con los requerimientos de las redes LR –WPAN, a través del estándar IEEE 802.15.4. Sin embargo, Las capas de red, de transporte y de aplicación, son más cercanas al usuario, y dependen principalmente de los consorcios que desarrollan las tecnologías. IEEE 802.15.4 permite crear una infraestructura base, en la cual se soportan redes más robustas, como 6LoWPAN, ISA100.11a, WirelessHART, LoRa o ZigBee, para aplicaciones como internet de las cosas IoT [28].

4.3.2.1 CAPA DE RED: IMPORTANCIA DE LOS PROTOCOLOS DE ENCAMINAMIENTO EN REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS

Las redes de sensores inalámbricos, poseen grandes cantidades de nodos con capacidades limitadas en energía, procesamiento y memoria. El encaminamiento confiable y eficiente de los paquetes, entre cientos o miles de nodos sensores, se convierte en una tarea que los protocolos de red convencionales no son capaces de cumplir. Lo anterior conduce a un campo de investigación en el que se pueden generar nuevas técnicas dirigidas a prolongar el tiempo de vida de éste tipo de redes.

El encaminamiento es la técnica que se encarga de encontrar el camino adecuado para enviar datos desde un origen hacia su destino. En el caso de las redes de sensores, se deben usar los

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nodos intermedios (vecinos), para encaminar o redirigir los datos y alcanzar una estación base encargada de recibir y procesar la información obtenida. Cada salto entre nodos está asociado a un consumo de energía, un gasto en procesamiento y la aparición de datos adicionales que consumen el ancho de banda, razón por la cual, se estudian distintos tipos de algoritmos de encaminamiento que permitan encontrar las rutas más cortas, con el menor número de saltos entre nodos y que requieran un mínimo número de datos de control (overhead), con el fin de utilizar los recursos disponibles de forma eficiente, optimizar el consumo de energía y prolongar el tiempo de vida de la red [31].

Figura 13, muestra una clasificación general de los protocolos de encaminamiento para redes de sensores inalámbricos según Al-Karaki , Ahmed y Singh [23], [24], [32].

Figura 13: Clasificación de protocolos para WSN [23], [24], [32].

De acuerdo a la

Figura 13, los protocolos para redes de sensores inalámbricos, pueden dividirse en dos categorías: Por estructura de la red (Network Structure) y por operación del protocolo (Protocol Operation).

Los protocolos por estructura de red se clasifican en: • Protocolos planos (flat-based routing) • Basados en la jerarquía (hierarchical-based routing) • Basados en la ubicación (location-based routing)

Según la operación del protocolo se pueden clasificar en: • Basados en múltiples caminos (multipath-based). • Basados en solicitud (query-based) • Basados en calidad de servicio (QoS-based) Además de lo anterior, los protocolos de enrutamiento se pueden clasificar en tres categorías adicionales: proactivos, reactivos e híbridos, dependiendo de cómo el nodo origen encuentra una

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ruta hacia el destino. En los protocolos proactivos, todas las posibles rutas son calculadas previamente antes de ser necesitadas. En los protocolos reactivos, las rutas se calculan solo en el momento en que se necesiten, es decir, por demanda. Los protocolos híbridos son una combinación entre reactivos y proactivos. A continuación se realiza una breve descripción de los protocolos según Al-Karaki [24]:

4.3.2.1.1 TÉCNICAS DE PROTOCOLOS POR ESTRUCTURA DE RED

Este tipo de protocolos se basan en la importancia que tiene la estructura subyacente de una red, en el desempeño de una técnica de encaminamiento.

4.3.2.1.1.1 ENCAMINAMIENTO PLANO

En una red plana, todos los nodos tienen la misma función y colaboran entre sí, para realizar las tareas de sensado. Sin embargo, en la mayoría de los casos, las redes se componen de un elevado número de nodos, por lo que es difícil asignar un identificador global para cada uno. Lo anterior conduce a tener en cuenta, un encaminamiento centrado en los datos, donde la estación base envía solicitudes a regiones específicas y espera los datos provenientes de los sensores de esas regiones. Es importante especificar las propiedades de los datos, nombrándolos con base en sus atributos. A continuación se describen brevemente varios protocolos y paradigmas pertenecientes a ésta categoría [24]:

Sensor Protocols for Information via Negotiation (SPIN): Es una familia de protocolos que difunden la información de cada nodo hacia los demás, asumiendo que cada nodo es una posible estación base. Esto le permite al usuario realizar una solicitud a cualquier nodo y así, obtener la información de forma inmediata. Estos protocolos hacen uso del concepto de que los nodos cercanos poseen el mismo tipo de información, por lo que solo se necesita distribuir la información a los nodos que no la poseen.

Directed Diffusion: Es considerado más un paradigma que un protocolo. La difusión directa se centra en los datos generados por los nodos sensores. Estos datos se nombran, asignándoles un valor y un atributo. El objetivo primario es combinar (Agregación), los datos que provienen de distintas fuentes, eliminando la redundancia, disminuyendo el número de retransmisiones, ahorrando energía y prolongando el tiempo de vida de la red. Las solicitudes se realizan a través de inundación de la red (flooding).

Rumor Routing: Otro paradigma, dirigido a aplicaciones donde el encaminamiento geográfico no es posible. En este caso la inundación de la red no se hace con los mensajes de solicitud, sino con eventos (lo que se está monitoreando o midiendo) detectados por los nodos sensores, solamente si el número de eventos es pequeño y el número de solicitudes sea grande. El objetivo es encaminar las solicitudes hacia los nodos que han detectado algún evento en particular sin inundar toda la red, ahorrando recursos.

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Minimum Cost Forwarding Algorithm (MCFA): Este tipo de algoritmos, se basa en el hecho de que la estación base tiene una posición fija, lo que permite al nodo tener una estimación del menor coste entre sí mismo y la estación base sin necesidad de tener un único identificador global o una tabla de encaminamiento. El mensaje que se envía desde un nodo se difunde hacia sus nodos vecinos. Cuando un nodo vecino recibe el mensaje revisa si se encuentra en el camino de menor coste entre el nodo origen y la estación base. Si es el caso, difunde el mensaje a sus vecinos, y el proceso se repite hasta alcanzar la estación base.

Gradient-Based Routing: La idea principal de este paradigma de encaminamiento es guardar en memoria el número de saltos cuando la solicitud se difunde en toda la red. De esta manera, cada nodo puede calcular con este dato, un parámetro llamado la altura del nodo (node´s height), que consiste en el mínimo número de nodos requeridos para alcanzar la estación base.

COUGAR: Protocolo centrado en los datos, donde se visualiza la red como un sistema de base de datos distribuido. Se usan solicitudes declarativas, donde se especifican (declaran) algunas funciones relevantes de la capa de red (por ejemplo los niveles de importancia o las funciones de los nodos), a través de la agregación de datos. ACtive QUery forwarding In sensoR nEtworks (ACQUIRE): Es una técnica que se enfoca en la forma de realizar solicitudes a los nodos sensores, considerando la red como un sistema de base de datos distribuido. Las solicitudes provenientes de la estación base son dirigidas hacia los nodos, los cuales al recibirla, intentan responderla de forma parcial, usando una información previamente almacenada, y luego la redirigen a otros nodos. Cuando la solicitud se responde completamente, se devuelve a la estación base a través de la ruta más corta. Energy Aware Routing: Un protocolo reactivo iniciado de acuerdo al destino, cuyo fin es el de prolongar el tiempo de vida de la red, a través de un conjunto de rutas que establece previamente, según un conjunto de datos probabilísticos que dependen del cálculo del consumo de energía en el recorrido de cada camino. Al tener varias opciones, la energía de un solo camino no se agotaría rápidamente.

4.3.2.1.1.2 ENCAMINAMIENTO POR JERARQUÍA

El encaminamiento jerárquico o basado en Clusters, es ampliamente usado para desarrollar protocolos eficientes en consumo de energía, para redes de sensores inalámbricos. Por ejemplo, en una arquitectura por jerarquías, los nodos que posean mayores niveles de energía se encargarían de las tareas de procesamiento y redirección de la información, mientras que los demás, se dedican directamente al sensado del fenómeno. La creación de Clusters y la asignación de tareas especiales a las cabezas de cluster, contribuyen a mejorar aspectos como la escalabilidad, el tiempo de vida y la eficiencia energética, a través del uso de la agregación de datos para disminuir el número de mensajes transmitidos hacia la estación base. Las técnicas que

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se describen a continuación se enfocan principalmente en elegir a quien y cuando enviar la información, más que en el encaminamiento [24]:

Protocolo Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy (LEACH): Basado en clusters, selecciona de forma aleatoria, las cabezas de los clusters, haciendo una rotación de sus funciones, para distribuir el uso de la energía entre los sensores. La cabeza de cluster, se encarga de recoger los datos provenientes de los nodos que pertenecen a su cluster y envía un paquete agregado a la estación base, con el fin de reducir la cantidad de información a transmitir. Este protocolo debe apoyarse en las tecnologías TDMA o CDMA de la capa MAC, para reducir las colisiones entre clusters.

Power-Efficient Gathering in Sensor Information Systems (PEGASIS): Una mejora del protocolo LEACH, que busca extender el tiempo de vida de la red, haciendo que los nodos se comuniquen con sus vecinos más cercanos, por medio de unas rondas de turnos, para comunicarse con la estación base, reduciendo la potencia requerida de transmisión por cada ronda de turnos.

4.3.2.1.1.3 ENCAMINAMIENTO BASADO EN LA UBICACIÓN

En este tipo de encaminamiento, los nodos se coordinan por medio de sus ubicaciones. La distancia entre nodos vecinos se puede estimar según la fuerza o potencia con la que llegue la señal. La ubicación se puede obtener por medio de un sistema de posicionamiento global (GPS), instalado en los nodos sensores. Algunos esquemas basados en la ubicación ahorran energía desactivando los nodos que no muestran actividad. Varios de estos protocolos se describen a continuación [24]:

Geographic Adaptive Fidelity (GAF): Es un algoritmo de encaminamiento basado en la ubicación y consiente del uso de la energía, diseñado principalmente para redes Ad Hoc y aplicado a redes de sensores. El área de la red se divide en zonas fijas, formando un tipo de cuadrícula virtual. En cada zona de la cuadricula, los nodos colaboran entre sí para cumplir diferentes roles, por ejemplo, elegir un nodo sensor que permanezca activo por cierto periodo de tiempo, para monitorear y reportar los datos provenientes de la estación base en representación de los otros nodos.

Geographic and Energy Aware Routing (GEAR): Protocolo que usa la información geográfica de los nodos durante la difusión de las solicitudes hacia regiones de interés específicas, de acuerdo a los atributos que las componen. El objetivo es enviar los paquetes específicamente a la región de interés, y no a toda la red, permitiendo un ahorro significativo de energía.

SPAN: Es un algoritmo basado en la posición geográfica. Según su posición, se eligen los nodos coordinadores, los cuales forman un tipo de red de respaldo que se usa para redirigir los mensajes. Un nodo se convierte en coordinador si dos nodos vecinos de un nodo que no es coordinador, no pueden alcanzarse el uno al otro de forma directa o a través de uno o dos coordinadores.

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4.3.2.1.2 TÉCNICAS POR OPERACIÓN DEL PROTOCOLO

Muchas de las técnicas, algoritmos y protocolos descritos, poseen características similares entre ellos. Es posible que un protocolo basado en la jerarquía de la red, aplique conceptos de algoritmos por operación del protocolo [24].

4.3.2.1.2.1 PROTOCOLOS DE ENCAMINAMIENTO DE MÚLTIPLES CAMINOS (MULTIPATH BASED PROTOCOLS)

Estos protocolos se caracterizan principalmente por el uso de varios caminos en vez de uno solo. La tolerancia a los fallos se mide por la probabilidad de que exista un camino alterno ente el origen y el destino, cuando el camino principal falla. Los caminos alternos se mantienen a través de mensajes periódicos, lo que significa un incremento en el consumo de energía y mayor cantidad de tráfico generado, pero se obtiene una mayor confiabilidad.

4.3.2.1.2.2 PROTOCOLOS DE ENCAMINAMIENTO BASADOS EN SOLICITUDES (QUERY BASED ROUTING)

En este tipo de técnicas de encaminamiento, los nodos destino generan una petición de datos (información sensada) a través de la red, para que los nodos que tienen esa información respondan a la solicitud. Las solicitudes pueden describirse en lenguaje natural, o en lenguaje de alto nivel para peticiones.

4.3.2.1.2.3 PROTOCOLOS DE ENCAMINAMIENTO BASADOS EN CALIDAD DE SERVICIO

En este tipo de protocolos, la red deberá hacer una relación entre el consumo de energía y la calidad de los datos. Debe satisfacer ciertas métricas de calidad de servicio como el delay, la energía y el ancho de banda, al momento de entregar los datos a la estación base.

Según V.Singh [25], entre las técnicas, algoritmos y protocolos mencionados anteriormente, los más apropiados para las redes de sensores inalámbricos son clasificados de la siguiente manera:

1. Protocolos de encaminamiento centrados en los datos (Data Centric routing protocols): En éste tipo de protocolos, la estación base envía solicitudes a los nodos sensores desplegados en un área específica con el fin de obtener cierta información. Al recibir las solicitudes, los nodos ubicados en esa región, transmiten los datos sensados a la estación base.

2. Protocolos de encaminamiento por jerarquía (Hierarchical routing protocols). Los nodos sensores generalmente se encuentran agrupados en Clusters, donde se escoge una cabeza de cluster CH (Cluster Head) con mayor energía que los otros nodos. La eficiencia energética se mantiene eligiendo Cabezas de Clúster, ya que consumen menos energía en la transmisión de datos a la Estación Base que los otros nodos.

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3. Protocolos de encaminamiento basados en ubicación (Location based routing protocols): Se basan en el concepto de que para algunos nodos sensores, es importante conocer su ubicación, para calcular la distancia entre ellos, y así elegir la ruta adecuada.

4. Protocolos de encaminamiento de múltiples caminos (Multipath based protocols): Éste tipo de protocolos se aplican por la necesidad de tolerancia a los fallos en las redes. Se eligen caminos alternos en caso de falla en una ruta seleccionada inicialmente.

4.3.2.1.3 PROTOCOLOS DE ENCAMINAMIENTO PARA REDES AD-HOC MÓVILES Y REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS

En una red Ad-hoc, los nodos poseen capacidades de organización, procesamiento, transmisión, con la posibilidad de interactuar con el usuario. Al no existir un controlador central, se deben aplicar técnicas que permitan realizar procesos de descubrimiento y sincronización de nodos, apoyados en esquemas de adaptación a cambios en la topología, ahorro de energía y tolerancia a fallos. Los algoritmos de encaminamiento para redes Ad-hoc, son diseñados para cumplir con estas especificaciones.

Debido a que las redes de sensores inalámbricos, son consideradas un tipo de red Ad-hoc, con nodos sensores limitados en capacidades de procesamiento, transmisión, ancho de banda y eficiencia energética, comparten las mismas necesidades de intercambio de datos, razón por la cual, utilizan protocolos de encaminamiento similares. Las principales funciones de una red de sensores inalámbricos son el monitoreo y la recolección de datos, a través de cientos o miles de nodos desplegados en un área específica de interés, capturando y transmitiendo grandes cantidades de datos entre ellos y hacia una estación base. Muchos de los protocolos propuestos para redes de sensores, combinan técnicas, algoritmos y aspectos descritos en las secciones anteriores.

Según D. Kum [33] y M. Abuhmida [34] los protocolos reactivos más populares para redes MANET y redes de sensores inalámbricos que trabajan bajo el estándar IEEE 802.15.4 son:

• Ad Hoc On-demand Distance Vector (AODV) • Dynamic Manet On-demand (DYMO) • Temporary Ordered Routing Algorithm Protocol (TORA) • Dynamic Source Routing (DSR)

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4.3.2.1.3.1 AODV (AD-HOC ON-DEMAND DISTANCE-VECTOR ROUTING)

AODV es un protocolo de encaminamiento por demanda, que establece de forma dinámica, el enlace o camino entre un nodo origen y un nodo destino, únicamente cuando necesita enviar información, descartando la ruta al terminar el intercambio y generando una nueva conexión en caso de otro envío.

AODV trabaja con tres tipos de mensajes de control, enviados via UDP y con encabezados IP, utilizados para el proceso de establecimiento de un enlace:

• Route Request (RREQ) : Generado por el nodo origen y reenviado a través de los nodos intermedios hacia el nodo destino. Permite un descubrimiento de posibles caminos hacia el destino.

• Route Reply (RREP): Mensaje generado desde el destino hacia el origen a través de una sola ruta, elegida para la transmisión.

• Route Error (RERR): Mensaje de error que se genera cuando un enlace se interrumpe.

Cuando un nodo tiene la intención de enviar un paquete, se inicia un proceso de descubrimiento y creación de ruta, en el cual el nodo origen genera un mensaje RREQ y se envía a todos sus nodos vecinos que estén en su rango de transmisión, usando la técnica de inundación (flooding). Cuando el mensaje es recibido por un nodo vecino, se verifica inicialmente si es el nodo destino. Si el nodo alcanzado no es el destino, guarda la dirección del nodo de donde proviene la solicitud (incluida en un campo del mensaje RREQ), y retransmite el mensaje a sus nodos vecinos en su rango de transmisión. El proceso se repite, creando un camino de retorno hacia el nodo origen. Cuando el paquete alcanza el nodo destino, este genera un paquete RREP que se envía hacia el origen. Un nodo intermedio puede recibir múltiples paquetes, por lo que debe actualizar su tabla de direcciones escogiendo el que tenga el mayor número de secuencia. La ruta con mayor número de secuencia, indica lo reciente de la ruta [35].

La ruta se mantiene mientras exista el intercambio entre los nodos origen y destino, o si se detecta una falla en el enlace, generando un mensaje de error RRER, que se propaga a los nodos que componen la ruta.

4.3.2.1.3.2 DYNAMIC MANET ON DEMAND (DYMO)

Es un protocolo por demanda, diseñado para adaptarse a los cambios de topología de la red. Usa los mensajes de control RREQ y RREP para los procesos de descubrimiento y sostenimiento de rutas. La principal diferencia con AODV es la lista de caminos de regreso que recorren los mensajes RREP, contenida en el mensaje de solicitud RREQ. El sostenimiento de la ruta se realiza actualizando las tablas de encaminamiento y por medio de la difusión de mensajes RRER en caso de falla en los enlaces.

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El descubrimiento de rutas se realiza cuando un nodo desea transmitir información a un nodo destino que no se encuentra en su tabla de encaminamiento. El nodo origen difunde un paquete RREQ y des pues de alcanzar su destino, se envía de regreso un paquete RREP, el cual contiene el camino que se obtuvo por acumulación. El mecanismo de acumulación, permite reducir el número de paquetes de control y mejorar el tiempo de descubrimiento de la topología ante un cambio.

Los nodos intermedios usan de forma eficiente, la memoria cache que contiene información de las rutas, para reducir los datos de control (overhead) de la red. El nodo origen, posee la información del camino hacia el destino, salto por salto. Usa los paquetes RREQ y RREP en los mecanismos de descubrimiento y sostenimiento de ruta. Durante el mecanismo de descubrimiento de ruta, se inunda la red con mensajes RREQ. Los nodos vecinos que reciben los mensajes revisan la existencia de la ruta hacia el destino, en su cache. Si no se encuentra, se retransmiten, pero si la ruta existe en la memoria, el nodo genera un mensaje de respuesta RREP hacia el origen de la transmisión. Mientras los paquetes de solicitud y respuesta, sean encaminados desde la fuente, el nodo origen es capaz de conocer la ruta y agregarla a su cache de rutas. En caso de un error, el nodo origen es notificado a través de un paquete RERR, borrando el camino de su cache, para reiniciar el proceso de descubrimiento [36].

4.3.2.1.3.3 DYNAMIC SOURCE ROUTING PROTOCOL (DSR)

Al igual que AODV, DSR es un protocolo por demanda que realiza los procesos de creación y mantenimiento de rutas. Sin embargo, los caminos no se crean durante el proceso de difusión y descubrimiento a través de la información de los nodos intermedios. Los nodos que intercambian información colocan la ruta completa en los paquetes RREQ y RREP. Cuando un nodo intenta transmitir datos, se inicia el proceso de creación de ruta por medio de la difusión de los mensajes RREQ. Si algún nodo intermedio conoce la ruta, envía un mensaje RREP al nodo origen. Si no la conoce, copia su dirección en el paquete, para luego retransmitirse. El proceso se repite hasta encontrar el destino. Contrario al algoritmo AODV, los paquetes RREQ procesados por los nodos se reducen, debido a que un nodo solo procesa los paquetes que no haya tenido antes, ya que es posible que reciba más de dos paquetes de distintos nodos. El nodo destino responde generando un paquete RREP que contiene la ruta recorrida por el mensaje RREQ [37].

En el proceso de sostenimiento del enlace, cada nodo debe confirmar si un paquete es entregado o no. Si no es entregado, un mensaje de error se envía al nodo que originó el paquete, a través de rutas de respaldo, y genera de nuevo el paquete por medio de otras rutas de respaldo, o inicia el proceso de descubrimiento, si no existen rutas alternas disponibles.

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4.3.2.1.3.4 TEMPORARY ORDERED ROUTING ALGORITHM PROTOCOL (TORA)

Es un algoritmo de encaminamiento distribuido, libre de ciclos infinitos, usado en redes que continuamente cambien su topología. Provee múltiples rutas para cualquier par de nodos origen –destino [38]. La etapa de descubrimiento de ruta se realiza por demanda, aplicando la teoría de grafos para usar una métrica por “alturas”, con el fin de establecer un “grafo no cíclico dirigido” DAG (Directed Acyclic Graph) sujeto al destino, y posteriormente, asignar a los enlaces, una dirección (de subida o de bajada), basada en la métrica de altura relativa de los nodos vecinos. Los nodos que actúan como enrutadores eligen las alturas respecto al destino y asigna direcciones a los enlaces entre los enrutadores vecinos. Para la creación de rutas, se usan dos tipos de paquetes: Paquetes de solicitud QRY (Query Packet) y paquetes de actualización UDP (Update Packet). Los primeros se difunden por medio de inundación para encontrar el destino. Cuando un nodo intermedio que posea una ruta actualizada hacia el destino, recibe el paquete QRY, se propaga un paquete UDP de regreso al nodo fuente estableciendo las alturas de todos los nodos de subida (upstream). En el proceso de sostenimiento del enlace, ante la posibilidad de rompimiento de un enlace (por ejemplo en entornos móviles), es necesario restablecer el DAG hacia el destino.

TORA disminuye el número de mensajes en respuesta a los cambios en la topología, debidos a fallas en enlaces o activación de los mismos. El objetivo principal es la ubicación de los mensajes de control en el grupo de nodos cercanos a donde ocurre el cambio de topología, pero no mantiene información suficiente para calcular la ruta más corta [38].

4.3.3 CAPA DE APLICACIÓN: LAS TECNOLOGÍAS ZIGBEE

La capa de aplicación para un modelo de redes de sensores inalámbricos, diferencia las distintas tecnologías que se están implementando en la actualidad para suplir las necesidades de monitoreo y captura de datos en distintos entornos de aplicación. ZigBee y LoRa, son ejemplos de tecnologías que compiten por ser el estándar de aplicaciones en sensórica, como internet de las cosas IoT [28]. Por lo anterior, se hace una descripción de ambas tecnologías, como candidatas para el modelo de red de sensores usado en el presente trabajo.

4.3.3.1 ZigBee

La alianza ZigBee [26], se compone de un conjunto de compañías dedicadas a las telecomunicaciones que trabajan para desarrollar productos y tecnologías inalámbricas para control y monitoreo, que se caractericen por su confiabilidad, bajo costo y poco consumo energético. ZigBee, está soportado en el estándar IEEE 802.15.4, para su capa física y de enlace de datos, siendo ampliamente usado en redes de sensores inalámbricos, debido a su capacidad de cumplir requerimientos de escalabilidad, baja tasa de transferencia, bajo consumo de energía y costos reducidos en su implementación.

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ZigBee define la capa de red y de aplicación para redes de sensores inalámbricos, permitiendo una investigación continua de algoritmos de encaminamiento y plataformas de usuario, que mejoren su eficiencia y efectividad [39].

La capa de red, es responsable de transmitir a través de la red, aplicando un algoritmo de encaminamiento. Define el modelo de conexión entre los nodos, su direccionamiento y el reenvío de mensajes. Con base en los dispositivos definidos por el estándar IEEE 802.15.4, ZigBee describe tres clases de dispositivos ZigBee [31][40]:

Coordinador ZigBee: Un coordinador es un dispositivo de funcionalidad completa FFD, que puede funcionar como coordinador de red de área personal PAN (PAN Coordinator). Se encarga de la inicialización, mantenimiento y control de la red. Almacena la información de los nodos y sugiere las técnicas de encaminamiento adecuadas para manejar el tráfico en la red. Puede comunicarse con cualquier dispositivo de la red y funciona en cualquier topología: Estrella, malla o árbol (clusters). Solo puede haber un coordinador en la red.

Enrutador ZigBee: Dispositivo FFD, que se encarga de encaminar la información a través de la red, actuando como intermediario entre los enlaces establecidos por los protocolos de encaminamiento, entre los nodos y la estación base, en un esquema de múltiples saltos. Cuando la red trabaja en topología malla o árbol, se requiere al menos un dispositivo encaminador.

Dispositivo final ZigBee: Pueden ser dispositivos FFD o de funcionalidad reducida RFD. No posee capacidades de encaminamiento y no permite una asociación con otros nodos. Podría considerarse un nodo sensor y actuador. Tiene la funcionalidad mínima para comunicarse solo con un coordinador.

A partir de los dispositivos ZigBee, se definen las siguientes topologías de red [41]:

Estrella: Un coordinador es responsable de la red. Los demás dispositivos son finales y se comunican solo a través del coordinador. Esta topología es adecuada para redes que se apliquen en un esquema centralizado y que el tiempo sea prioritario.

Peer to Peer: Los dispositivos pueden comunicarse directamente entre ellos, si se encuentran lo suficientemente cerca para establecer un enlace de comunicación. Un ejemplo de ésta topología es la de árbol de clusters, donde un coordinador PAN, inicia la red, y los coordinadores forman las ramas (que manejan los mensajes) y los dispositivos finales actúan como hojas (no participan en el encaminamiento).

Malla: En esta topología los coordinadores de red, siguen siendo responsables del inicio y sostenimiento de la red. Los enrutadores son los que permiten la expansión de la red. El encaminamiento no es centralizado, debido a que la mayoría de los nodos desempeñan esa función. Esta topología se usa en aplicaciones donde la tolerancia a fallos y la búsqueda de rutas alternas es prioridad.

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La Figura 14 muestra las topologías aplicadas a redes ZigBee:

Figura 14: Dispositivos y topologías ZigBee. Autor

Respecto a la capa de aplicación Figura 15, se puede clasificar de la siguiente forma:

Una subcapa de soporte de aplicación ASS (Application Support Sublayer)

Un Objeto dispositivo zigbee ZDO (ZigBee Device Object)

Marco de trabajo que contiene los objetos de aplicación definidos por el usuario.

Figura 15: Modelo de capas de ZigBee.

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4.4 HERRAMIENTAS DE SIMULACIÓN

En los campos de investigación y el desarrollo en redes, la importancia de las simulaciones radica en la necesidad de manejar una aproximación de un posible escenario, especialmente en aplicaciones que requieran infraestructura costosa y un elevado número de equipos o nodos.

Las redes de sensores inalámbricos se caracterizan por la ausencia de una infraestructura compleja y costosa, pero en la mayoría de aplicaciones, se componen de un número elevado de nodos, por lo que su implementación sería un trabajo exhaustivo y demorado, dificultando la predicción del comportamiento de variables como la tasa de transferencia, el tiempo de propagación, la movilidad y elconsumo de energía. La simulación, como herramienta de apoyo al diseño de redes, permite predecir parámetros como las velocidades reales de los datos en la red (throughput), el número de paquetes entregados y descartados, la tasa de error de bit (BER), la latencia y el jitter, razón por la cual, deben tenerse en cuenta al momento de diseñar un escenario específico.

Entre los aspectos que se deben tener en cuenta para escoger la herramienta de simulación adecuada se resaltan los siguientes:

• Lenguaje de programación de la herramienta: Java y C++, son los lenguajes de programación más usados en simuladores de redes, aunque el lenguaje Phyton, surge como una nueva opción, según lo evidencia la tabla 2.

• Funciones: Cada simulador posee sus propias funciones que representan el modelo de un parámetro o variable de una red.

• Libre o comercial: Existen herramientas comerciales que ofrecen versiones académicas como OPNET [42], con los componentes mínimos para ser aplicadas en ambientes de aprendizaje e investigaciones básicas.

• Hardware y sistema operativo: La compatibilidad de una herramienta de simulación con el sistema operativo, cumpliendo los requerimientos mínimos de memoria permiten aprovechar al máximo las capacidades de compilación y ejecución del modelo.

• Librerías, tutoriales y soporte: Es recomendable, elegir una herramienta que posea una fuerte documentación que pueda servir de referencia y apoyo.

• Frecuencia y calidad de aportes en software libre: La comunidad que trabaja con una herramienta libre o de código abierto, trabaja continuamente en su actualización y creación de nuevos módulos para tecnologías emergentes.

Las siguientes herramientas de simulación, cumplen con los requisitos para modelar y simular una red de sensores inalámbricos [43][44]:

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• OPNET: Es uno de los simuladores de redes más populares. Al ser una herramienta comercial, ofrece un entorno visual robusto y amigable para el usuario. Se basa en la programación orientada a objetos.

• Network Simulator 2 NS2: Este simulador de eventos discretos, desarrollado en la universidad de Berkeley en Estados unidos, se caracteriza por ser uno de los más usados, por su versatilidad y su amplio conjunto de funciones y librerías que implementan las capas del modelo de referencia OSI. Sus lenguajes principales son C++ y OTcl.

• Network Simulator 3 NS3: Simulador de código abierto, basado en el proyecto GNU, A pesar de su nombre, no existe compatibilidad con NS2, debido a que no es una actualización, sino un software nuevo que buscaba reemplazar al NS2. Se basa principalmente en C++ y phyton.

• Java Simulator J-Sim: Es un simulador desarrollado por la universidad estatal de Ohio en Estados Unidos, orientado a componentes, basado en los lenguajes Java y OTcl. Cada componente se comunica a través de puertos (también componentes), definidos como entrada o salida para la transmisión de datos. Permite la integración con otros lenguajes de secuencia de comandos (script) como Perl, TCL o Python

• OMNeT++: Simulador de eventos discretos, basado en C++, con entornos gráficos, de animación y de consola de comandos, que permiten realizar un seguimiento adecuado al proceso de simulación.

La Tabla 4 muestra otras especificaciones de los simuladores de redes:

SIMULADORES DE REDES

SIMULADOR GENERALIDADES

OPNET Comercial. Simulador de eventos discreto modelado Orientado a Objetos, sin acceso al código, Interfaz gráfica poderosa, soporte para simulaciones inalámbricas.

NETWORK SIMULATOR 2 NS2

Libre. Simulador de eventos discreto modelado Orientado a Objetos. Planificador de Eventos; usa dos lenguajes: C++ (que provee desempeño en la ejecución) y OTCL (Object tool Command language) apropiado para escribir código de simulación; Posee algunas extensiones de simulación para WSN. SensorSim y NRL.

NETWORK SIMULATOR 3 NS3 Libre. Dirigido a propósitos educativos; Usa lenguajes de programación C++ y Phyton, permite integración con otro software de redes tipo open source; Soporte para virtualización, acercamiento a redes reales, No es compatible con NS2.

JAVA SIMULATOR

Libre. Orientado a Componentes; Basado en ACA (Autonomous Component Architecture) concepto de componente y puerto Java y OTLC; Interface que permite integración con otros lenguajes de secuencia de comandos (script) como Perl, TCL o Python; Posee un framework o modelo de simulación WSN.

OMNET++ Libre. Simulador de eventos discreto modular basado en C++; Librería para GUI, Animaciones. Pocas librerías de protocolos, pero crece poco a poco con las contribuciones de modelos como el framework de movilidad el cual se puede usar para las WNS.

Tabla 4: Cuadro comparativo de las herramientas de simulación para redes de sensores inalámbricos [43].

La Tabla 5, muestra una comparación de los aspectos necesarios para realizar En la siguiente sección, se describen las principales características del simulador Omnet++ 5.0, con base en el manual del usuario y su sitio web, resaltando las características principales que facilitan la creación de un modelo de red de sensores inalámbricos y la inclusión del algoritmo de toma de decisiones, en el mismo entorno de simulación.

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CUADRO COMPARATIVO HERRAMIENTAS DE SIMULACIÓN

VENTAJAS OPNET NS2 NS3 JAVA SIM OMNET++ Lenguaje C++, basado en componentes, modular SI SI SI NO SI Software Libre. NO SI SI SI SI Lenguaje de Descripción de redes "NED" NO NO NO NO SI Interfaz gráfica de usuario y animaciones SI SI SI SI SI Librerías para todas las capas del modelo OSI SI SI SI SI SI Librerías para almacenar datos estadísticos NO NO NO NO SI Archivos de almacenamiento de resultados (Histogramas) NO NO NO NO SI Marcos de Trabajo especializados en redes de sensores SI SI SI SI SI

Tabla 5: Cuadro comparativo de simuladores usados para redes de sensores inalámbricos [43][44][45].

Después del análisis y comparación de las fortalezas y debilidades de las herramientas de simulación mencionadas en la tabla 1, se escogió el simulador OMNET++, para la implementación del algoritmo de toma de decisiones, sobre el modelo de red de sensores inalámbricos propuesto para una microrred eléctrica.

4.5 OMNET++

Omnet++, es considerado un marco de trabajo (framework), compuesto por un conjunto de librerías desarrolladas en lenguaje C++, que ofrece una arquitectura modular basada en componentes, creado inicialmente para construir simuladores de redes, pero debido a su versatilidad, es usado como plataforma de simulación de redes, en entornos empresariales y de investigación [46].

El componente o módulo, es la unidad más simple en la jerarquía de OMNeT++, y se programa en C++, generando un archivo de extensión .cc y .h, para ser ensamblado, a un archivo de extensión .NED, generado por un lenguaje de alto nivel, llamado descriptor de red NED (NEtwork Descriptor).

El lenguaje NED, ofrece una interfaz de usuario gráfica GUI (Graphic User Interface), que permite visualizar los módulos en forma de bloques y poder especificar los parámetros de entrada, salida y configuración, facilitando la creación de sistemas complejos y realizar seguimiento a las simulaciones. Figura 16.

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Figura 16: Muestra de la interfaz gráfica de simulación de OMNeT++. Autor.

Omnet++ maneja varios marcos de trabajo, donde existen librerías y proyectos, resultados de aportes que permiten la construcción de nuevos modelos y simulaciones.

La Tabla 6 muestra los marcos de trabajo de OMNeT++, dirigidos al estudio de las redes móviles inalámbricas y específicamente para las redes de sensores inalámbricos WSN:

MARCOS DE TRABAJO PARA WSN EN OMNeT++

FRAMEWORK SITIO WEB DESCRIPCIÓN

INET www.omnetpp.org Marco de trabajo por defecto de OMNeT++, para redes móviles Ad-hoc. MiXiM mixim.sourceforge.net Creado para redes inalámbricas fijas y móviles. CASTALIA castalia.npc.nicta.com.au Simulador para redes de sensores inalámbricos. SENSIM csc.lsu.edu/sensor_web Se enfoca en redes de sensores. AODV www.cs.unibo.it/~concer Modelos de implementación del algoritmo AODV. NesCT nesct.sourceforge.net Capacidad de correr programas TinyOS EWsnSim wwwes.cs.utwente.nl/ewsnsim Otro simulador para WSN.

Tabla 6: Marcos de trabajo para WSN en OMNeT++. Tomado de omnetpp.org

4.5.1 COMPONENTES DE SIMULACIÓN EN OMNET++

EL MODULO SIMPLE: Un módulo simple es el componente o bloque de construcción básico en OMNeT++, cuyo comportamiento es definido por una clase en C++, y sus parámetros iniciales y de configuración, se definen por un archivo en lenguaje NED. Un sistema más complejo, por ejemplo, una red, es generada a partir de la combinación de módulos simples, creando un módulo compuesto, como se muestra en la Figura 17.

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Figura 17: Módulos simples y compuestos descritos en lenguaje NED, en OMNeT++. Autor

La Figura 17a, muestra un módulo simple llamado Txc2, que puede representar cualquier componente de una red. Se usan dos módulos llamados tic y toc, para crear un módulo compuesto llamado TicToc2, el cual podría representar una red. La Figura 17b, muestra un código en lenguaje NED, que define parámetros como las conexiones, las compuertas de los módulos, la posición, el color y el ícono que representa cada módulo.

La Figura 17c muestra el código fuente de la clase en C++, que define el comportamiento del módulo Txc2. Se incluyen las librerías por defecto de OMNeT y C++, y a través del comando Define_Module (Txc2), haciendo coincidir los nombres del módulo y la clase, se le indica al simulador la correspondencia del código de C++, con el código del módulo en lenguaje NED.

4.5.1.1 ACCESO A LOS MÓDULOS: LAS COMPUERTAS

Las compuertas son los puntos de acceso a los módulos simples y compuestos, donde nacen o terminan las conexiones, como los canales. Pueden ser configurados de entrada, de salida o bidireccionales y pueden representar los puertos de un elemento de red. La Figura 18 muestra la declaración de las compuertas en un archivo descriptor de red NED, para un módulo simple llamado Classifier.

Figura 18: declaración de compuertas para un módulo simple. Autor

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4.5.1.2 CONEXIONES EN OMNeT++: CANALES

Los canales, encapsulan los parámetros y el comportamiento asociado a las conexiones entre módulos, y al igual que estos últimos, existen clases en C++ que definen su comportamiento. Debido a la flexibilidad de OMNeT++, se puede crear cualquier tipo de canal, con características y parámetros definidos por el usuario según la aplicación. Sin embargo existen funciones predefinidas basadas en el delay, la tasa de transferencia de datos y la tasa de error de bit (BER):

IdealChannel: No posee parámetros y permite el paso de los mensajes sin ningún tipo de retardo o efecto adverso. Se comporta como una conexión ideal.

DelayChannel: Se enfoca principalmente en la demora, y posee los siguientes parámetros:

Delay: Parámetro de tipo double, que representa la demora de propagación de un mensaje a través del canal. El valor debe especificarse en unidades de tiempo.

DatarateChannel: El canal tiene en cuenta las probabilidades de error de bit o de paquete

Datarate: la tasa de transferencia del canal, representada por un parámetro de tipo double, especificado en unidades de bits por segundo,

ber y per: tasa de error de bit y de paquete. La función espera un dato double entre el rango de 0 y 1. El paquete es descartado si el canal decide de forma aleatoria generar un error, con la probabilidad establecida entre 0 y 1.

La Figura 19, muestra un ejemplo de la declaración de un canal bajo la función DatarateChannel.

Figura 19: Ejemplo de canal definido por la función DatarateChannel. Autor

4.5.1.3 MENSAJES

El intercambio de mensajes es la razón de ser de cualquier sistema de telecomunicaciones. Las unidades de datos de las capas del modelo OSI, como los segmentos, paquetes y tramas, puede modelarse como un mensaje en OMNeT++. Estos mensajes se generan en los módulos y se intercambian a través de las conexiones que inician y terminan en las compuertas. Los módulos se encargan de crear, enviar, recibir, almacenar, modificar, programar en calendario, y destruir cualquier tipo de mensaje. Debido a la importancia de los paquetes en la capa de red, OMNeT,

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posee una clase especial conocida como Packet, que permite crear un mensaje con características específicas de un paquete. También posee distintas funciones que permiten encapsular la información, según la capa del modelo OSI en la que se encuentre, para transmitirse de acuerdo a la jerarquía de la red. Un ejemplo de la creación de un paquete de muestra en la Figura 20, donde se debe crear un archivo de mensaje de extensión msg.

Figura 20: Definición de los campos de un paquete en un archivo de extensión .msg. Autor

Al compilar el proyecto, después de creado el archivo del mensaje msg, OMNeT genera automáticamente, dos archivos de extensiones .cc y .h, donde se encuentran las funciones, plantillas y librerías por defecto para el manejo de los datos, respecto a las variables definidas en el mensaje. Véase la Figura 21.

Figura 21: Creación de los archivos de extensión .cc y .h. autor

4.5.1.4 SIMULACIÓN Y RESULTADOS EN OMNET++

Entre las características más útiles de la herramienta OMNeT, se encuentra su entorno gráfico de simulación, que permite realizar un seguimiento con animaciones paso a paso del recorrido de los mensajes en la red y por consola. Adicionalmente, OMNeT genera estadísticas a través del código en lenguaje C++, usando librerías y funciones basadas en contadores, que guardan cada acción relacionada con el parámetro de interés. Se generan archivos de extensión VEC y SCA, y deben ser interpretados usando otro archivo llamado analysis file de extensión anf, que discrimina los módulos y las variables para generar las gráficas apropiadas. La Figura 22, evidencia la muestra de resultados en forma de histograma, desde el archivo de extensión anf.

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Figura 22: Resultados de simulación en forma de histogramas. Autor

Gracias a distintas funciones de análisis estadístico y de probabilidad, se pueden obtener datos importantes en el análisis del comportamiento de redes, como la desviación estándar, el valor promedio y la probabilidad de ocurrencia de un evento en particular (un error en la red, o un enlace dañado).

4.5.1.5 EL ARCHIVO DE CONFIGURACIÓN OMNET.INI

La simulación comienza a través del archivo omnet.ini, el cual contiene la configuración inicial y los datos de entrada del escenario. Permite configurar más de un escenario de simulación partiendo de uno general, con distintas configuraciones. Un ejemplo de esta configuración se muestra en la Figura 23, donde los escenarios Fifo1 y Fifo2, pueden inicializarse desde el mismo archivo de extensión INI.

Figura 23: Ejemplo de archivo de configuración con varios escenarios. Autor

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Continuamente aparecen nuevos marcos de trabajo para OMNeT++, gracias al apoyo de las comunidades que trabajan con software libre y C++, en el área de la telemática. Gracias a su flexibilidad, OMNeT, permite crear, configurar y modificar cualquier parámetro de red, para adaptarlo a un estudio o aplicación específica [43].

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5 METODOLOGÍA Y DESARROLLO

El intercambio de la información que permite coordinar y sincronizar los elementos que componen la microrred, depende de su infraestructura de comunicaciones. En el presente trabajo, se propone el modelo de un sistema de comunicaciones para una microrred de media y baja tensión, con esquema de control centralizado tipo maestro - esclavo, basado en una red de sensores inalámbricos bajo el estándar IEEE 802.15.4, que permita el intercambio de datos de control de forma rápida, confiable y eficiente. El nodo central debe alojar un algoritmo de toma de decisiones que genere distintas acciones sobre los generadores, de acuerdo a la información recibida desde la red de sensores, proveniente de todos los elementos que componen la microrred.

El algoritmo de toma de decisiones propuesto para una microrred rural aislada, debe cumplir con una lógica que permita adaptarse a las condiciones de un sistema de comunicaciones basado en una red de sensores inalámbricos, que funcione correctamente bajo el estándar IEEE 802.15.4, teniendo en cuenta los parámetros relevantes, como la conectividad, los tiempos de respuesta, las frecuencias de trabajo, las tecnologías de acceso y el tráfico, permitiendo de esta manera, el manejo de la activación y desactivación de generadores bajo las premisas de optimización de los recursos basados en energía renovable, el deslastre de cargas por prioridad y una lógica de contención de errores en caso de falla o errores de transmisión, donde un dato puede no llegar debido a una falla del enlace y no necesariamente por falla en el generador.

Figura 24: Metodología. Autor

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De acuerdo a la Figura 24, la metodología se compone de seis etapas que permiten desarrollar e integrar el modelo de comunicaciones con el algoritmo de toma de decisiones y el modelo de la microrred, obteniendo resultados concretos con base en información real:

• Revisión de las características principales de las distintas microrredes instaladas en Colombia en las zonas no interconectadas, con el fin de obtener datos reales de generación, consumo, condiciones climáticas y tipos de generadores y comprobar la efectividad del modelo de comunicaciones propuesto para microrredes aisladas.

• Escoger la topología de conexión de la microrred de acuerdo al estándar IEEE 802.15.4. • Modelar el comportamiento de activación y desactivación de los generadores distribuidos, las

cargas y el nodo central en OMNeT++. • Con base en el modelo de microrred, se Implementa el algoritmo de toma de decisiones en el

software de simulación de redes OMNeT++, para comprobar la lógica de activación y desactivación de generadores distribuidos y cargas, recopilando el número de mensajes intercambiados para predecir variables en redes de sensores inalámbricos como el throughput, el delay, las tasas de error de bit y de paquete y finalmente, el tamaño de los paquetes y las tramas.

• Se implementa la tecnología inalámbrica sobre el estándar IEEE802.15.4 para redes de sensores inalámbricos, a través del modelamiento del canal con CSMA /CA ranurado y el concepto de ranura garantizada.

• Obtener los parámetros más importantes del comportamiento de tiempos y tráfico de la red de sensores inalámbricos, para finalmente realizar un respectivo análisis y generar conclusiones.

5.1 CONSUMO EN MICRORREDES AISLADAS EN COLOMBIA

Según el IPSE (Instituto de Planificación y Promoción de Soluciones Energéticas para las Zonas No Interconectadas) [47], a través del CNM (Centro Nacional de Monitoreo del ministerio de minas y energía de la república de Colombia), la cobertura actual de servicios de energía eléctrica para ZNI (Zonas No Interconectadas), es del 68% con una capacidad operativa de 215.568 kW como se observa en la Figura 25.

Figura 25: Datos de cobertura en soluciones de energía y monitoreo para ZNI. Fuente: IPSE [47].

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• El CNM (Centro Nacional de Monitoreo) es un área misional del IPSE que realiza actividades fundamentales para el seguimiento a la prestación del servicio de energía eléctrica en las Zonas No Interconectadas - ZNI, coadyuvando a que las entidades responsables aseguren la prestación y calidad del servicio a los usuarios de dichas zonas; además suministra información oportuna de parámetros eléctricos para la planeación, toma de decisiones y elaboración de soluciones energéticas estructurales” [47]. La Figura 26 muestra la estructura general del CNM.

Figura 26: Estructura General del CNM [47].

Mensualmente se presenta un resumen de la capacidad operativa de generación, los valores de potencia máxima, la demanda de energía acumulada, y el promedio de horas al día de prestación del servicio de energía eléctrica en las Zonas No Interconectadas, como se observa en la Figura 27, información obtenida a través de sistemas de telemetría satelital.

Figura 27: Ejemplo de tabla de datos en informe mensual CNM [47].

De acuerdo a los informes mensuales, no existe una localidad que dependa exclusivamente de generadores de energía renovable. Al menos un generador basado en combustible fósil, apoya los sistemas de generación en cada ZNI.

Timbiquí en el departamento del cauca, es un ejemplo de localidad con dependencia total de generadores diesel de 365 kW en promedio y transformadores de 630kVA de capacidad. Sin

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embargo existen regiones que por su topografía y condiciones climáticas, incentivan el uso de generadores de energía renovable. Es el caso del corregimiento de isla fuerte en Cartagena-Bolívar se compone de un arreglo de paneles solares, un banco de baterías y generadores diesel como se evidencia en la Figura 28. Sus principales características se especifican a continuación: • 2 generadores STANFORD® de 160 kW cada uno • Un banco de baterías compuesto de 432 baterías, con capacidad de 3850 Ah a 120 voltios. • Sistema Fotovoltaico de 175 kW (Pico) • 406 usuarios residenciales.

Figura 28: Esquema general de infraestructura energética y sistemas de telemedida [47].

Los datos que se obtienen del informe mensual se agrupan en días del mes y muestran el consumo de electricidad mensual, y los valores acumulados por día, de energía activa (kWh), reactiva (kVARh), aparente (kVAh) y factor de potencia (p.u). En la Tabla 7 se muestran los reportes de consumo del corregimiento de isla fuerte en Cartagena, en valores diarios de energía activa, reactiva, aparente y el factor de potencia para el mes de Diciembre de 2016.

Tabla 7: Valores de consumo para una semana [47].

• Comportamiento diario de la potencia en todo el mes. La Figura 29 evidencia los valores de potencia en kilovatios por cada día de diciembre, indicando la hora en que se hace la lectura, para conocer los valores de consumo y poder realizar planes de contención para los días de mayor consumo.

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Figura 29: Potencia diaria consumida [47].

• potencia máxima diaria registrada en el mes. Las cifras que se observan en la Figura 30, son los valores máximos de potencia que se registran por día.

Figura 30: Potencia diaria [47].

• Curva de Carga Promedio Diaria, en un Mes. Los datos que muestra la curva de la Figura 31, son claves para alimentar las variables del algoritmo de toma de decisiones. Una comparación entre los años 2015 y 2016 del consumo diario de Isla fuerte, en Cartagena, con una población rural de 600 habitantes, permite evidenciar el aumento del consumo y con base en estos datos comparar la eficiencia del algoritmo en el consumo diario.

Figura 31: Carga promedio diaria en un mes [47].

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5.2 MODELO DE COMUNICACIONES

Figura 32: Modelo de comunicaciones propuesto. Autor.

El modelo de comunicaciones que se muestra en la Figura 32, se compone de tres etapas: La captura de la información y la interacción directa con las interfaces electrónicas que controlan cada módulo (generador distribuido), el transporte o intercambio de información entre los módulos hacia un nodo central, y la aplicación del algoritmo de toma de decisiones.

Para implementar el sistema de comunicaciones, es importante haber decidido el esquema de gestión para la microrred, y de esta manera conocer qué tipo de información se intercambia y que elementos deben tener acceso a dicha información. El modelo se basa en un esquema basado en la comunicación, centralizado de tipo maestro – esclavo, donde la información de las tensiones, intensidades y potencias, deben enviarse a un controlador que aplique un esquema de toma de decisiones con base en la información recibida.

En la etapa de captura de datos y procesos de activación, los generadores proveen los datos de potencia y los estados de los interruptores de cada generador, a cada nodo sensor, los cuales reciben, almacenan, procesan y transmiten la información.

RECEPCIÓN APLICACIÓN DEL ALGORITMO DE TOMA DE DECISIONES GENERACIÓN DEL VECTOR DE ESTADOS Y MENSAJE DE BROADCAST

8 MODULOS VARIABLES DE ENTRADA: ESTADOS DE ACTIVACIÓN Y DESACTIVACIÓN POTENCIAS INSTANTÁNEAS ESQUEMA DE CONTROL

2,4 GHz 250 kb/s 16 CANALES O-QPSK

CSMA /CA RANURADO BEACON -- SUPER TRAMA ENERGY DETECTION LINK QUALITY INDICATOR (LQI) CLEAR CHANNEL ASSESSMENT (CCA)

ESTRELLA -- ÁRBOL AODV

ZIG-BEE

DELAY PROMEDIO -- RETARDO THROUGHPUT RELACIÓN DE PAQUETES ENTREGADOS - PDR PAQUETES PERDIDOS PACKET LOSS % PAQUETES TOTALES Y EXITOSOS CONFIABILIDAD

ESTADOS DE ACTIVACIÓN Y DESACTIVACIÓN

SALIDA

SALIDA

ENTRADA

TCP - IP

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La etapa de transporte, se realiza a través de la red de sensores inalámbricos, la cual se diseña con base en el modelo de referencia OSI. Las capas física y de enlace se definen usando el estándar IEEE 802.15.4, y la capa de red se define según la topología de red y el algoritmo de encaminamiento. En la capa física, la frecuencia de trabajo es de 2,4 GHz a una tasa de transferencia de 250 kbps. La capa de enlace define el acceso múltiple por detección de portadora como el método de acceso al medio, introduciendo los conceptos de supertrama y de Beacon, para compartir el canal. La capa de red define el algoritmo de encaminamiento, como herramienta para controlar el intercambio de datos en la red para un numero especifico de nodos de acuerdo a la complejidad de la microrred. La capa de aplicación se adapta de acuerdo al fabricante.

En la etapa de toma de decisiones, el algoritmo implementado en el nodo central, aplica su lógica para generar nuevos datos que se envían de regreso hacia los nodos correspondientes de cada módulo para interactuar con las interfaces electrónicas y generar la orden de encendido y apagado. El algoritmo se ejecuta al momento de recibir todos los datos provenientes de la etapa de comunicación del modelo y devuelve a través de una difusión, un vector o conjunto de datos a todos los nodos sensores que interactúan directamente con los mecanismos de activación y desactivación.

5.3 REDES DE SENSORES INALÁMBRICAS APLICADAS A MICRORREDES ELÉCTRICAS

Una de las características más importantes en una microrred eléctrica, es su capacidad de funcionar de forma aislada (modo “Isla”), independiente de la red de distribución principal, requisito para ser implementada en entornos rurales alejados de los principales centros urbanos. En el modo de funcionamiento aislado, los generadores de energía eléctrica que la componen, deben poseer un nivel mínimo de coordinación e integración, que permita el control de los tiempos de funcionamiento, basado en parámetros como la hora del día, la demanda o consumo, la carencia o excesos de producción de energía, las condiciones climáticas y las posibles fallas, con el objetivo de garantizar la entrega de energía eléctrica a todos los usuarios [18].

5.3.1 MODELO DE MICRORRED ELECTRICA EN MODO ISLA Con base al modelo de microrred eléctrica tipo “Isla” que se observa en la Figura 33, se realiza el diseño del algoritmo de toma de decisiones y el modelo de comunicaciones para el intercambio de datos de control. Se compone de ocho módulos que representan los generadores distribuidos (Panel fotovoltaico, Turbina eólica, generador de tipo Diesel), las cargas (centro médico u hospital, escuela, consumo en hogar y alumbrado público) y finalmente la batería con funcionamiento dual de carga o generador, dependiendo de sus niveles de tensión y las necesidades de la microrred.

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Figura 33: Esquema de la microrred de estudio, modo isla. Autor

Cada elemento posee un nodo sensor que envía los datos de potencia, necesarios para la toma de decisiones de activación y desactivación de los generadores de acuerdo a: los consumos, las prioridades establecidas para generadores y cargas y finalmente, las posibles fallas de los nodos o generadores, que obligan al algoritmo a mantener los niveles de potencia adecuados en la microrred. La información de la activación y desactivación de generadores o cargas se registra en una plantilla como se observa en la Tabla 8.

PANEL SOLAR EÓLICO BATERÍA DIESEL CARGAS

0:00

0:10

0:20

0:30

0:40

0:50

1:00

1:10

1:20

1:30

1:40

1:50

2:00

2:10

2:20

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2:30

2:40

2:50

3:00

3:10

3:20

3:30

3:40

3:50

4:00

4:10

4:20

4:30

4:40

4:50

5:00

Tabla 8: Plantilla de horario y estado de funcionamiento, para generadores y cargas. Autor

5.3.2 ALGORITMO DE TOMA DE DECISIONES PARA CONTENCION DE ERRORES BASADO EN PRIORIDADES AMBIENTALES Y DESLASTRE DE CARGAS

Una parte fundamental del sistema de comunicaciones para una microrred aislada con esquema de control centralizado, es el algoritmo de toma de decisiones, el cual se encarga de generar las acciones oportunas y precisas de activación y desactivación de generadores y cargas.

El modelo de toma de decisiones tipo árbol, permite recorrer las distintas opciones de activación y desactivación de generadores en la microrred eléctrica. En la Figura 34 se muestra el diagrama de árbol del modelo de toma de decisión, donde se realiza la comprobación de los distintos niveles de generación y consumo de los elementos de la microrred, con base en la Ecuación 1, recorriendo desde la raíz, las posibilidades de activación y desactivación, de acuerdo a la disponibilidad de generadores y prioridad de cargas.

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Figura 34: Modelo de toma de decisiones en árbol. Fuente: autor

La potencia total generada debe mantener un equilibrio con la potencia consumida y debe ser igual a la suma de las potencias, teniendo en cuenta que la batería puede funcionar en modo fuente o en modo carga.

𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 = 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 = 𝛴𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝛴𝛴𝛴𝑃𝛴𝑃𝑃 = 𝑃𝑃𝑃𝑃𝛴𝛴 + 𝑃𝑃ó𝑃𝑙𝑃𝛴 + 𝑃𝛴𝑙𝑃𝑃𝑃𝑃 + 𝑃𝑃𝛴𝑃𝑃𝛴í𝛴

𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 = 𝛴𝑃𝑃𝛴𝛴𝑃𝛴𝑃 = 𝑃ℎ𝑃𝑃𝑜𝑙𝑃𝛴𝑃 + 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝛴 + 𝑃ℎ𝑃𝑃𝛴𝛴 + 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝛴𝛴𝛴𝑃 Ecuación 1: Potencias totales consumidas y generadas. Autor

5.3.2.1 CARACTERISTICAS PRINCIPALES DEL ALGORITMO

El algoritmo de toma de decisiones se caracteriza principalmente por:

• Priorizar: Se da prioridad al uso de energías renovables y cargas. • Mantener la carga completa de la batería cuando se genere más energía de la consumida

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• Ejecución al momento de recibir todos los datos de los módulos

5.3.2.2 REQUERIMIENTOS DEL ALGORITMO

A continuación se describen los requerimientos para el diseño del algoritmo de toma de decisiones:

• Cantidad de nodos y topología: Cada nodo sensor, representa el proceso de captura, procesamiento y transmisión, de los datos propios de un elemento que hace parte de la microrred necesarios para mantener su esquema de control. La topología de red, debe garantizar la escalabilidad, permitiendo agregar más elementos como generadores, cargas o baterías, sin afectar el intercambio de datos manteniendo la estabilidad de la frecuencia, los niveles de tensión y de potencia. La Figura 35 muestra la topología de gestión centralizada escogida para la microrred aislada.

• Ubicación de los elementos de la microrred: Cada generador puede estar instalado a una distancia específica, de acuerdo a la distribución de los usuarios en su entorno.

• Prioridad de las cargas: Una microrred debe proveer energía eléctrica a cargas de alta prioridad para una comunidad, como el hospital o la escuela. El algoritmo debe trabajar la asignación de pesos para tomar decisiones respecto a los niveles de energía y potencia disponibles.

• Prioridad en el uso de generadores y batería: El algoritmo debe buscar garantiza la prioridad en el uso de los generadores de energía renovable y la constante carga de la batería preferiblemente con generación renovables.

• Horario de funcionamiento: Un panel solar no genera electricidad en horarios nocturnos, y un generador eólico produce cantidades no determinísticas de electricidad, debido a la aleatoriedad de los vientos. El alumbrado público debe encenderse a las 19:00 y apagarse a las 5:00. El horario de escuela inicia a las 8:00 y finaliza a las 13:00. La Tabla 8, muestra una plantilla para registrar el horario de funcionamiento de cada elemento de la microrred.

• Consumo, demanda y manejo de excedentes de energía: Existe la posibilidad de generar más energía de la presupuestada o en caso contrario, los niveles de energía no son suficientes para proveer a todas las cargas de electricidad. El algoritmo debe desactivar generadores en casos de exceso de producción y realizar un proceso de deslastre de cargas por prioridad para deficiencias en la producción.

• Contingencia a fallos en la red de datos: Los generadores o los enlaces de comunicación pueden fallar. El algoritmo debe activar o desactivar los generadores requeridos para mantener los niveles de tensión y tomar decisiones cuando los datos de los sensores, no llegan al nodo central.

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Figura 35: Topología de gestión centralizada para microrred aislada. Autor.

5.3.2.3 DIAGRAMA DE CLASES

Figura 36: Diagrama de clases del algoritmo de toma de decisiones. Autor

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5.3.3 IMPLEMENTACIÓN DEL ALGORITMO DE TOMA DE DECISIONES EN OMNeT++.

El algoritmo de toma de toma de decisiones implementado en OMNeT++, busca identificar la cantidad de mensajes que se intercambian entre los distintos módulos durante su funcionamiento, con el fin de poder definir el tamaño del paquete, el número de mensajes de control, e implementar la tecnología a emplear en la red de sensores inalámbricos.

En la Figura 37, se puede observar el esquema de conexión de los elementos de la microrred, en topología estrella, cada uno conectado al nodo central a través de un canal inalámbrico con una tasa de transmisión definida por la tecnología inalámbrica escogida. La Figura 38 muestra el esquema de conexión en topología árbol. Todos los módulos envían un mensaje cada cierto tiempo, de forma secuencial, con el fin de emular el acceso al medio CSMA ranurado y supertrama.

Figura 37: Esquema de conexión de los módulos de la microrred en topología estrella. Autor

Figura 38: Esquema de conexión de los elementos de la microrred en topología árbol. Autor

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5.3.3.1 CONDICIONES DE SIMULACIÓN DEL ALGORITMO DE TOMA DE DECISIONES

OMNeT++, es un entorno de simulación de redes basado en el intercambio de mensajes entre sus unidades básicas de funcionamiento: Los módulos. Posee un conjunto de clases que permiten implementar métodos para la transmisión, recepción y encapsulamiento de datos de distintas tecnologías, en las capas del modelo de referencia OSI.

El algoritmo requiere la creación de módulos que representen los generadores, las cargas, el nodo central y la batería, junto a los mensajes que se transmiten y que contienen los datos de potencia y estado de cada módulo y los niveles de tensión del banco de baterías.

Se debe crear un archivo de extensión msg, para cada módulo, con las variables que corresponden a la información que entrega cada generador y otros parámetros de decisión:

• Módulo Batería: Variable que indique si está en modo carga o descarga (booleano true or false). Nivel de tensión actual. Voltaje Nominal. Potencia consumida (carga). Potencia Generada (descarga).

• Módulo Carga: Variable que indique la prioridad. Potencia consumida. Hora actual. Hora o rango de horas de funcionamiento.

• Módulo eólico: Hora actual (tiempo de simulación). Rango de horas de funcionamiento. Potencia de salida.

• Módulo Diesel: potencia de salida. Hora actual. • Módulo solar: potencia de salida. Hora actual. Rango de horas de funcionamiento.

5.3.3.2 ESCENARIO DE EVALUACIÓN DEL ALGORITMO DE ENCAMINAMIENTO AODV

Con base en la revisión de los algoritmos de encaminamiento para redes de sensores mencionados en la sección 4.3.2.1.3, se menciona el algoritmo AODV, como el más usado para redes de sensores inalámbricas. El algoritmo de encaminamiento, debe ser eficiente en el intercambio de paquetes, especialmente cuando el número de nodos aumenta, generando un cambio en los parametros de medicion de rendimiento como el numero de mensajes de control; por lo anterior se propone un escenario de simulación en OMNet++, usando el marco de trabajo INET, aplicando el algoritmo AODV sobre el estandar 802.11, con el fin de realizar mediciones de los paquetes descartados a nivel de capa de red y la cantidad de paquetes de control (overhead) que se generan, con el fin de evaluar la eficiencia del algoritmo y los cambios en el tráfico, para una red de sensores compuesta por 15 nodos con una separación de 250 metros

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La Tabla 9, muestra las condiciones de simulación para evaluar el algoritmo de encaminamiento AODV, y en la Figura 39 se observa el escenario compuesto por 15 nodos que representan los módulos de la microrred eléctrica y el nodo central. El nodo destino (host 2), se encuentra fuera del alcance de radio del nodo central (host 0), por lo que el algoritmo de encaminamiento AODV debe generar la ruta, usando los paquetes de solicitud y respuesta (RREQ y RREP). La simulación permite ver de forma discriminada los paquetes de control y los paquetes de información intercambiados para una distancia establecida previamente.

CONFIGURACIÓN INICIAL

Numero de nodos: 15

Tamaño de paquetes RREQ y RREP: 24 bytes

Tamaño de paquetes de información: 60 bytes

Área: 1000 x1000 metros cuadrados

Separación promedio entre nodos 250 metros

Tiempo de simulación: 10 segundos Resultados a obtener: Paquetes descartados y paquetes de control.

Topología: Malla

Tabla 9: Condiciones de simulación para el algoritmo AODV. Autor

Con base en la tasa de transferencia del canal y la tasa de error de bit, se puede calcular el número de paquetes de control respecto a los paquetes transmitidos exitosos y descargados, para ver un porcentaje del cambio en parámetros de rendimiento como el throughput.

Figura 39: Escenario de simulación en OMNeT++, para AODV. Autor

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5.3.3.3 ESCENARIO DE SIMULACIÓN DEL SISTEMA DE COMUNICACIONES PARA EL

INTERCAMBIO DE DATOS DE CONTROL: RED DE SENSORES INALÁMBRICOS EN OMNeT++.

El algoritmo de toma de decisión se encuentra implementado inicialmente sobre un canal ideal, para evaluar la lógica de la toma de decisiones y obtener el número de paquetes completos intercambiados entre los elementos de la microrred.

Sin embargo las capas físicas y de enlace, definidas por el estándar IEEE 802.15.4, establecen las condiciones y protocolos de transmisión en canales inalámbricos que trabajan en la banda libre ISM específicamente para redes de sensores inalámbricos. Adicionalmente define la funcionalidad de los dispositivos que se conectan entre si según la topología de trabajo.

Como se explicó en la sección 4.3.1, las características principales de una comunicación basada en el estándar IEEE 802.15.4 son:

• Banda de operación: Tres bandas de operación con su propia tasa de transferencia y separación de canales :

o La banda de 868 MHz, utiliza un solo canal y una tasa de transferencia de datos de 20 kb/s.

o la banda de 915 MHz, utiliza 10 canales, con una separación de 20MHz por canal y una tasa de 40 kb/s.

o La banda de 2.4 GHz que inicia en 2400 MHz y termina en los 2483.5 MHz, cuenta con 16 canales separados entre sí cada 5 MHz, con una tasa de transferencia de 250 kb/s.

• Acceso al medio: a través del acceso múltiple por detección de portadora con evasión de colisión, CSMA/CA ranurado y el manejo señalización y tiempos de transmisión definidos.

• Beacon: Concepto de Beacon para la ubicación y comunicación de los dispositivos de la red. Uso de la supertrama para definir los tiempos y turnos de transmisión de los nodos.

Con base en lo anterior, se proponen seis escenarios de simulación, para evaluar las tres bandas de transmisión del estándar IEEE 802.15.4 y sus respectivas tasas de transmisión, con el fin de obtener información de los parámetros de desempeño de una red de sensores inalámbricos como los tiempos de retardo, el throughput, el número de paquetes exitosos, descartados, de acuerdo a las topologías estrella y árbol que se muestran en la Figura 40 y la Figura 41, con unas distancias definidas entre módulos, para finalmente evaluar los parámetros de desempeño del sistema de comunicaciones y sus tiempos de reacción para el control de la microrred:

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Figura 40: Separación entre nodos para topología estrella. Autor

Figura 41: Separación entre nodos para topología árbol. Autor

5.3.3.3.1 ESCENARIOS 1, 2 y 3 Inicialmente se proponen tres escenarios donde los nodos sensores pertenecientes a los módulos que componen la microrred, se encuentran conectados en topología estrella, con distancias de separación que van entre los 100 metros y los 600 metros (Figura 40). Los módulos de generación eólico y solar son los más alejados del nodo central, permitiendo evaluar la tecnología inalámbrica en grandes distancias. Cada escenario representa una frecuencia distinta de operación y su respectiva tasa de transferencia, para un grupo de nueve nodos, conectados bajo el estándar IEEE 802.15.4, con un tamaño de paquete de 800 bits y con el algoritmo de encaminamiento AODV implementado, para un tiempo de simulación de 24 horas (86400 segundos). La Tabla 10 resume las condiciones de simulación para los escenarios en topología estrella.

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CONDICIONES DE SIMULACIÓN ESCENARIO 1 CONDICIONES DE SIMULACIÓN ESCENARIO 2 CONDICIONES DE SIMULACIÓN ESCENARIO 3

Frecuencia de operación 868 MHz Frecuencia de operación 915 MHz Frecuencia de operación 2.4 GHz

Tasa de transferencia (DataRate) 20 kbps Tasa de transferencia

(DataRate) 40 kbps Tasa de transferencia (DataRate) 250 kbps

Delay de propagación 1uS Delay de propagación 1uS Delay de propagación 1uS

Estándar IEEE 802.15.4 Estándar IEEE 802.15.4 Estándar IEEE 802.15.4

Algoritmo de encaminamiento AODV Algoritmo de

encaminamiento AODV Algoritmo de encaminamiento AODV

Numero de nodos 9 Numero de nodos 9 Numero de nodos 9

Tamaño de paquete 800 bits Tamaño de paquete 800 bits Tamaño de paquete 800 bits

separación entre nodos 100 a 600 metros separación entre nodos 100 a 600

metros 50,100 y 150 metros 100 a 600 metros

tiempo de simulación 24 horas / 86400 seg tiempo de simulación 24 horas / 86400

seg tiempo de simulación 24 horas / 86400 seg

Topología Estrella Topología Estrella Topología Estrella

Tabla 10: Condiciones de Simulación topología estrella. Autor

5.3.3.3.2 ESCENARIOS 4, 5 y 6 La topología árbol, permite compararel desempeño de la red de sensores inalámbricos con la topología estrella, debido al aumento de número de nodos intermedios y la variación de las distancias. Los escenarios 4,5 y 6, conectan los generadores y las cargas a través de dos nodos intermedios que retransmiten los paquetes hacia el nodo central (Figura 41). Las condiciones son similares a los primeros escenarios: Estándar IEEE 802.15.4, paquetes de 800 bits, 11 nodos y un tiempo de simulación de 24 horas. La Tabla 11 resume las condiciones de simulación para los escenarios en topología árbol.

ESCENARIO DE SIMULACIÓN 4 ESCENARIO DE SIMULACIÓN 5 ESCENARIO DE SIMULACIÓN 6

Frecuencia de operación 868 MHz Frecuencia de operación 915 MHz Frecuencia de operación 2.4 GHz

Tasa de transferencia (DataRate) 20 kbps Tasa de transferencia

(DataRate) 40 kbps Tasa de transferencia (DataRate) 250 kbps

Delay de propagación 1uS Delay de propagación 1uS Delay de propagación 1uS

Estándar IEEE 802.15.4 Estándar IEEE 802.15.4 Estándar IEEE 802.15.4

Algoritmo de encaminamiento AODV Algoritmo de

encaminamiento AODV Algoritmo de encaminamiento AODV

Numero de nodos 11 Numero de nodos 11 Numero de nodos 11

Tamaño de paquete 800 bits Tamaño de paquete 800 bits Tamaño de paquete 800 bits

separación entre nodos 100 a 700 metros separación entre nodos 100 a 700

metros separación entre nodos 100 a 700 metros

tiempo de simulación 24 horas / 86400 seg tiempo de simulación 24 horas / 86400

seg tiempo de simulación 24 horas / 86400 seg

Topología Árbol Topología Árbol Topología Árbol

Tabla 11: Condiciones de Simulación topología árbol. Autor

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6 ANALISIS DE RESULTADOS Con base en los escenarios de simulación propuestos, se obtienen los parámetros de rendimiento para una red de sensores inalámbricos basada en las recomendaciones de funcionamiento para el estándar IEEE 802.15.4. El throughput, el delay, las tasas de error de bits y el número de paquetes retransmitidos y exitosos, permiten conocer la efectividad del sistema de comunicaciones para el intercambio de datos de control según el algoritmo de toma de decisiones propuesto. En el simulador OMNeT++, el archivo de análisis de resultados (.anf), permite visualizar los resultados almacenados en las variables manejadas como señales. Para visualizar parámetros como el delay, el throughput, la cantidad de paquetes enviados, exitosos y descartados, se deben generar objetos de tipo “simsignal_t” que deben registrarse en el código de C++, para relacionarla con los parámetros del archivo .NED.

La Figura 42 muestra un ejemplo de una señal declarada en el archivo .NED, llamada “mensRecibidos”, registrada en la clase nodoCentral como “contaRecibidos”.

Figura 42: Ejemplo del uso de señales en Omnet++. Autor

Lo anterior permite obtener los resultados directamente desde el software de simulación, evitando el manejo de información en tablas de Excel.

6.1.1 Resultados obtenidos del Algoritmo de toma de decisiones.

El algoritmo de toma de decisiones busca priorizar el consumo de energías renovables y mantener los niveles de energía del banco de baterías, vigilando el consumo de las cargas y la energía disponible de todos los generadores. Adicionalmente permite obtener los estados de activación y desactivación de cada elemento de la microrred de acuerdo a los horarios, niveles de potencia actual y prioridad de cargas.

La Tabla 12 se muestra la generación y el consumo real de los generadores y el consumo de las cargas para un rango de 24 horas para el corregimiento de isla fuerte en Bolívar, información que

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alimenta el algoritmo de toma de decisiones para comprobar la lógica y evidenciar los cambios de estados de todos los elementos de la microrred.

Fuente Generación Cargas

Hora Eólica PV Diesel Batería P Total (kW) L1 L2 L3 L4 Carga

(Kw)

0:00 8 0 225 52 285 5 0 5 10 20

1:00 2 0 225 34 261 5 0 5 10 20

2:00 1 0 225 16 242 5 0 5 10 20

3:00 9 0 140 0 149 5 0 5 10 20

4:00 24 0 80 -20 84 5 0 5 10 20

5:00 100 0 0 -38 62 0 0 0 0 0

6:00 150 10 0 -56 104 0 0 0 0 0

7:00 100 20 0 -74 46 5 0 0 5 10

8:00 10 50 0 -92 -32 10 5 0 15 30

9:00 150 80 0 -110 120 10 20 0 30 60

10:00 180 100 0 -128 152 40 60 0 100 200

11:00 150 180 0 -146 184 80 100 0 180 360

12:00 20 220 0 160 400 80 110 0 190 380

13:00 9 250 0 160 419 110 90 0 200 400

14:00 0 230 0 160 390 100 100 0 200 400

15:00 0 190 0 160 350 80 60 0 160 300

16:00 0 120 0 160 280 50 15 0 65 130

17:00 50 80 0 160 290 25 15 0 40 80

18:00 25 40 10 160 235 80 60 0 140 280

19:00 75 0 70 142 287 110 45 15 170 340

20:00 100 0 130 124 354 125 25 15 165 330

21:00 50 0 190 106 346 120 15 15 150 300

22:00 25 0 225 88 338 15 0 15 30 60

23:00 20 0 225 70 315 15 0 5 20 40

Tabla 12: datos de generación y consumo para isla fuerte Bolívar [1].

La Figura 43 muestra los estados de activación y desactivación de los elementos de la microrred, resultantes de los datos de consumo del corregimiento de isla fuerte en Bolívar, durante un periodo de simulación de 24 horas de funcionamiento. Se intercambian mensajes de los estados actuales y futuros, según la lógica del algoritmo, a través de canales ideales, buscando emular la técnica de acceso CSMA/CA ranurada.

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Figura 43: Estados de activación para isla fuerte en Cartagena-Bolívar, según el algoritmo de toma de decisiones. Autor

La información contenida en la Tabla 12 alimenta el algoritmo de toma de decisiones, por lo que se identifica el siguiente comportamiento de los elementos de la microrred

• Alumbrado: prioridad bajo, se desactiva a las 5:00 de la mañana y se activa a las 19:00. Sin embargo a las 21:00 se desactiva por prioridad de carga para mantener el nivel de potencia del hospital.

• Hogar: Prioridad media, tiene una desconexión a las 19:00 por prioridad de deslastre de cargas para mantener los niveles de potencia para el hospital.

• Escuela: La escuela se activa en el horario comprendido entre las 8:00 hasta las 13:00 y luego permanece desactivada.

• Hospital: Prioridad alta, para un funcionamiento durante las 24 horas. • Solar: funciona en el horario diurno establecido desde las 8:00 hasta las 19:00. Sin embargo

por exceso de generación se desactiva entre las 13:00 y 14:00. • Diesel: Varias activaciones en horario nocturno, por ausencia de energía solar y vientos

suficientes para las turbinas. • Eólico: Por prioridad en el uso de generadores de energía renovable, el funcionamiento es

continuo, indicando que en las 24 horas, su potencia es suficiente para alimentar cargas o apoyarse con otros generadores. En el caso particular, su funcionamiento es de 24 horas.

• Batería: El elemento de la microrred más activo durante las 24 horas. El algoritmo tiene como parámetro principal cargar la batería en los espacios de exceso de producción de energía, especialmente por la generada en las fuentes renovables.

6.1.2 Resultados de simulación: Algoritmo de encaminamiento

La Tabla 13 recopila los datos obtenidos de la simulación para los paquetes intercambiados en la conexión entre los nodos origen( host 0) y el nodo destino (host 2).

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RESULTADOS SIMULACIÓN AODV

(host 0 a host 2)

HOST AODV

PAQUETES TOTALES

RECIBIDOS

PAQUETES RECIBIDOS EXITOSOS

PAQUETES DE CONTROL RREQ Y RREP

PAQUETES RETRANSMITIDOS

0 27 17 4 6 1 12 3 8 1 2 18 16 1 1 3 42 14 15 13 4 17 5 6 6 5 24 5 16 3 6 13 3 4 6 7 35 4 12 19 8 41 14 20 7 9 13 3 6 4

10 45 21 18 6 11 16 4 5 7 12 17 4 9 4 13 39 6 20 13 14 25 4 8 13

TOTAL 384 123 152 109

Tabla 13: Resultados de simulación del algoritmo AODV. Autor

Figura 44: Escenario de simulación AODV. Autor

Los nodos intermedios que forman el camino o ruta entre el nodo central (host 0) y el nodo destino (host 2), separados a 250 metros, se muestra en la Figura 44. El número de paquetes de control, debidos a las solicitudes realizadas para cada nodo intermedio es de 152 de un total de 384 paquetes, representando un 39% de los mensajes transmitidos por el canal, por lo que no es conveniente para una red de múltiples saltos con una baja tasa de transferencia. Sin embargo en una topología estrella o árbol donde el número de saltos sea menor a 2, el algoritmo no congestiona el enlace garantizando el establecimiento de la ruta.

~ 79 ~

6.1.3 Resultados de simulación: métricas del rendimiento de la red. Finalmente, el algoritmo de toma de decisiones es implementado en el nodo central de comunicaciones, realizando la simulación del sistema de comunicaciones de acuerdo al estándar IEEE 802.15.4 para los nodos sensores que corresponden a cada módulo de la microrred. En un sistema de comunicaciones, la calidad de servicio , establece los parámetros o métricas de una red de comunicaciones que miden la calidad y disponibilidad del sistema, y de acuerdo a estos, se garantiza o no, que el sistema sea capaz de cubrir las necesidades de una aplicación específica [43], [44].

6.1.3.1 Retardo promedio (Delay) Es el espacio de tiempo entre el envío de un paquete o mensaje y su recepción por parte del destinatario (Ecuación 2). Para su correcta medición se deben sumar todos los tiempos en que el mensaje dura ser procesado por los nodos intermedios en la transmisión. La Ecuación 3 hace referencia al delay promedio de la red, al tener en cuenta, el delay de todos los paquetes recibidos correctamente [45], [46].

𝐷𝑃𝑃𝛴𝐷𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 = 𝑇𝑙𝑃𝑃𝑜𝑃𝑟𝑝𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 − 𝑇𝑙𝑃𝑃𝑜𝑃𝑝𝑟𝑝𝑡𝑡𝑡𝑟𝑝𝑟𝑟𝑟 Ecuación 2: Delay de un paquete.

𝐷𝑃𝑃𝛴𝐷𝑝𝑟𝑟𝑡𝑝𝑟𝑟𝑟 =∑𝐷𝑃𝑃𝛴𝐷 𝛴𝑃 𝑃𝑃𝑃 𝑜𝛴𝑝𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 𝛴𝑃𝑃𝑙𝑃𝑙𝛴𝑃𝑃𝑁𝑃𝑃𝑃𝛴𝑃 𝑃𝑃𝑃𝛴𝑃 𝛴𝑃 𝑜𝛴𝑝𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 𝛴𝑃𝑃𝑙𝑃𝑙𝛴𝑃𝑃

Ecuación 3: Delay promedio

6.1.3.2 Tasa media de éxito (Throughput)

Es la tasa media de éxito de la entrega de mensajes en un canal de comunicaciones. Está definido como el número total de bits de información exitosamente enviados sobre el tiempo que tardo el sistema en transmitir esa información [46], como se muestra en la Ecuación 4.

𝑇ℎ𝛴𝑃𝑃𝑃ℎ𝑜𝑃𝑃 = 𝑇𝑇𝑃 ∗ ∑𝑃𝑃𝑃

𝑇𝐷𝑇 𝑃𝑜𝑃

Ecuación 4: Throughput Dónde:

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• PEE = Paquete exitosamente enviado • TIP = Tamaño de la información de cada paquete, sin tener en cuenta los bits de

encabezado que añade los protocolos del modelo OSI. • TDS = Tiempo de simulación.

6.1.3.3 Paquetes perdidos

Corresponde a la sumatoria del número de paquetes descartados o que no fueron transmitidos correctamente por el sistema. Este parámetro también se puede observar como un porcentaje si se tiene en cuenta la cantidad de paquetes transmitidos como se observa en la Ecuación 5[44].

𝑃𝛴𝑝𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝛴𝛴𝑙𝛴𝑃𝑃 = 𝑁𝑃𝑃𝑃𝛴𝑃 𝛴𝑃 𝑜𝛴𝑝𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 𝑜𝑃𝛴𝛴𝑙𝛴𝑃𝑃

𝑁𝑃𝑃𝑃𝛴𝑃 𝛴𝑃 𝑜𝛴𝑝𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 𝑃𝛴𝛴𝑃𝑃𝑃𝑙𝑃𝑙𝛴𝑃𝑃∗ 100%

Ecuación 5: Paquetes perdidos.

6.1.3.4 BER (Bit Error Rate)

Se define como el número de bits recibidos de forma incorrecta respeto al total de bits enviados durante un intervalo de tiempo (Ecuación 6) [38].

𝐵𝑃𝐵 = ∑𝑃𝑙𝑃𝑃 𝑃𝛴𝛴𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃

∑𝑃𝑙𝑃𝑃 𝑃𝛴𝛴𝑃𝑃𝑃𝑙𝑃𝑙𝛴𝑃𝑃

Ecuación 6: Tasa de error de bit

Para los tres escenarios propuestos de simulación en topología estrella, la Figura 40 muestra la separación de los nodos, y de acuerdo a la simulación, se tienen los siguientes resultados:

6.1.4 TOPOLOGÍA ESTRELLA

6.1.4.1 Escenario 1

En la Figura 45 se muestra el listado de parámetros obtenidos de la simulación del escenario 1, para una tasa de transferencia de 20 kbps, a través del archivo de análisis de resultados (.anf): Delay promedio, paquetes enviados, paquetes exitosos y paquetes descartados, junto al número de paquetes retransmitidos por cada nodo sensor. Se observa un delay de 2,64 ms y un total de 1927 paquetes, 1152 exitosos y 775 descartados. Respecto al generador eólico y al generador solar, ubicados a una mayor distancia, presentan un aumento significativo en el número de paquetes retransmitidos, generando mayor tráfico en el canal. 628 paquetes retransmitidos por el módulo eólico a 800 metros del nodo central, y 108 paquetes retransmitidos por el módulo solar a 600 metros del nodo central, ambos comparados con 6,5 paquetes retransmitidos en promedio por los 6 módulos restantes. Las figuras Figura 51, Figura 52 y Figura 53 en el anexo, muestran las gráficas obtenidas en OMNeT++, desde el archivo de análisis de resultados.

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Figura 45: Resultados obtenidos para escenario 1. Autor

6.1.4.2 Escenario 2

La Figura 46 muestra los resultados obtenidos para la topología en estrella para una tasa de transferencia de 40 kbps, los resultados del delay son de 2,66 ms y un total de 1393 paquetes enviados, de los cuales 1152 son exitosos y 241 son descartados. Respecto al generador eólico y al generador solar, se observan 136 paquetes retransmitidos por el módulo eólico a 800 metros del nodo central, y 82 paquetes retransmitidos por el módulo solar a 600 metros del nodo central, ambos comparados con 3,8 paquetes retransmitidos en promedio por los 6 módulos restantes. Las figuras Figura 54, Figura 55 y Figura 56 del anexo muestran los gráficos obtenidos en OMNet++, desde el archivo de análisis de resultados (.anf) en forma vectorial e histogramas.


6.1.4.3 Escenario 3

En la Figura 47, se muestran los resultados para la máxima tasa de transferencia 250 kbps, obteniéndose un delay de 0,66 ms y un total de 1171 paquetes, los cuales 1152 son exitosos y 19 son descartados. Respecto al generador eólico y al generador solar, se observan 5 paquetes retransmitidos por el módulo eólico a 800 metros del nodo central, y 6 paquetes retransmitidos por el módulo solar a 600 metros del nodo central, ambos comparados con 1,3 paquetes retransmitidos en promedio por los 6 módulos restantes. Las figuras Figura 57, Figura 58 y Figura 59 muestran los gráficos obtenidos en OMNet++, desde el archivo de análisis de resultados (.anf) en forma vectorial e histogramas.

~ 82 ~


6.1.5 TOPOLOGÍA ÁRBOL

Para los tres escenarios propuestos de simulación en topología árbol, la Figura 41 muestra la separación de los nodos, y de acuerdo a la simulación, se tienen los siguientes resultados.

6.1.5.1 Escenario 4

Para la tasa de transferencia mínima del estándar IEEE 802.15.4, la Figura 48 evidencia un delay de 3.11 ms, un total de 1745 paquetes, 1125 exitosos y 620 descartados. Respecto al generador eólico y al generador solar, se observan 240 paquetes retransmitidos por el módulo eólico a 700 metros del nodo intermedio A, y 236 paquetes retransmitidos por el módulo solar a 400 metros del nodo intermedio B, ambos comparados con 24 paquetes retransmitidos en promedio por los 6 módulos restantes. Las figuras Figura 60, Figura 61 y Figura 62 muestran los gráficos obtenidos en OMNet++, desde el archivo de análisis de resultados (.anf) en forma vectorial e histogramas.


6.1.5.2 Escenario 5

En el caso de la tasa de transferencia de 40 kbps, la Figura 49 evidencia un delay de 3.03 ms, un total de 1551 paquetes, 1132 exitosos y 419 descartados. Respecto al generador eólico y al

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generador solar, se observan 182 paquetes retransmitidos por el módulo eólico a 700 metros del nodo intermedio A, y 120 paquetes retransmitidos por el módulo solar a 400 metros del nodo intermedio B, ambos comparados con 19.5 paquetes retransmitidos en promedio por los 6 módulos restantes. Las figuras Figura 63, Figura 64 y Figura 65 muestran los gráficos obtenidos en OMNet++, desde el archivo de análisis de resultados (.anf) en forma vectorial e histogramas.


6.1.5.3 Escenario 6

A la frecuencia de 2,4 GHz, la tasa de transferencia permite manejar mayor cantidad de datos y disminuir el número de retransmisiones y paquetes perdidos. La Figura 50 muestra el retardo de 2,07 ms y los paquetes retransmitidos en todos los módulos. La cantidad de paquetes retransmitidos en los módulos eólico y solar son de 55 y 19, respectivamente. 1259 paquetes totales enviados, 1152 exitosos y 54 descartados. Las figuras Figura 66, Figura 67 y Figura 68 muestran los gráficos obtenidos en OMNet++, desde el archivo de análisis de resultados (.anf) en forma vectorial e histogramas.


6.1.5.4 TABLA RESULTADOS

TOPOLOGIA / PARAMETRO TOPOLOGÍA ESTRELLA

TOPOLOGIA ARBOL

24 horas /84600 seg/ cada 10 min ESCENARIO 1 ESCENARIO 2 ESCENARIO 3 ESCENARIO 4 ESCENARIO 5 ESCENARIO 6 delay promedio (milisegundos) 2,6494 2,6651 0,956 3,1178 3,038 2,076

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Throughput (bps) 17.6 12.8 10.6 16.1 14.36 10.6 paquetes totales 1927 1393 1171 1745 1551 1259 paquetes exitosos 1152 1152 1152 1125 1132 1152 paquetes descartados 775 241 19 620 419 107 Retransmisiones nodo alumbrado 5 4 1 27 20 0 retransmisiones nodo hogar 9 6 1 20 13 2 retransmisiones nodo escuela 9 6 3 29 20 2 retransmisiones nodo hospital 11 2 1 20 21 19 retransmisiones nodo diesel 4 4 0 25 16 2 retransmisiones nodo batería 1 1 2 23 27 3 retransmisiones nodo eólico 628 136 5 240 182 55 retransmisiones nodo solar 108 82 6 236 120 24

Tabla 14: Recopilación de los resultados para los escenarios de simulación. Autor

De acuerdo a la Tabla 14, los resultados para los parámetros de medición del rendimiento de la red de sensores aplicando el algoritmo de toma de decisiones se pueden interpretar de la siguiente manera:

• Delay promedio: Para la topología en estrella, las tasas de transferencia de 20 kbps y 40 kbps, presentan un delay aproximado de 2,6494 ms y para la tasa de 250 kbps el delay promedio presenta una disminución del 63% con un valor de 0,956ms. En el caso de la topología en árbol, el delay es mayor debido a los nodos intermedios que forman las ramas, aproximadamente 3.1 ms para las tasas de transferencia menores y de 2,07 ms para la frecuencia de 2,4GHz, presentando una disminución del 25%

• Throughput y cantidad de paquetes: Los escenarios 3 y 6, poseen el mejor throughput para el intercambio de paquetes. En el caso de los paquetes, se muestra la reducción de los paquetes descartados a medida que aumenta la tasa de transferencia.

7 CONCLUSIONES Y TRABAJOS FUTUROS

7.1 CONCLUSIONES

1. El modelo permite visualizar los requisitos para un sistema de comunicaciones eficiente para microrredes eléctricas aisladas, donde los generadores sean en su mayoría, de energía limpia y que se priorice el uso de los elementos de almacenamiento, y los tiempos de reacción cumplan con los estándares de calidad y seguridad. El modelo esta propuesto para esquemas de gestión centralizados, donde se apliquen las redes de sensores inalámbricos basadas en el estándar IEEE 802.15.4. lo anterior permite que se pueda adaptar a nuevas tecnologías que requieran una infraestructura simple, centralizada y económica, pero que responda a cambios inmediatos en los niveles de potencia.

2. Una microrred rural requiere de un esquema de control confiable, que no dependa de una infraestructura compleja y costosa, debido al número reducido de generadores distribuidos

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que la componen y la baja población a la que se presta el servicio. Por lo anterior, con base en los esquemas de gestión para microrredes revisados en la sección 3.5.1, se escoge el esquema de gestión de energía centralizado basado en la comunicación, con un control tipo maestro - esclavo, para la conexión entre los controladores locales de cada módulo, tanto generadores como cargas. En el esquema centralizado, el nodo o controlador central, recibe todas las señales que contienen información de la tensión, corriente y potencia medidas en cada módulo, con el fin de usarla para establecer los puntos de operación y referencia para los generadores distribuidos según los requerimientos de diseño establecidos. Esta información permite generar los estados de encendido o apagado de los módulos de la microrred, al momento de aplicar el algoritmo de toma de decisiones propuesto, alojado en el nodo central encargado de manejar toda la información relevante del sistema, un aspecto primordial al momento de tomar decisiones, debido a que el controlador tiene como función principal, la gestión de las interfaces electrónicas, manteniendo el balance de las potencias en la microrred y con base en la información de todas las corrientes, tensiones y potencias, realiza los procesos de activación y desactivación de los módulos, enviando las señales de control hacia los controladores locales de cada módulo (generador distribuido o carga), definiendo la operación de los convertidores electrónicos de potencia. Lo anterior hace del esquema centralizado un sistema de gestión apropiado para una microrred aislada, debido a su capacidad de regulación de tensión y reparto equilibrado de la potencia, minimizando el uso de los recursos del sistema, los costos de mantenimiento, los impactos ambientales y generando un aumento en su eficiencia.

3. De acuerdo a los factores generales que intervienen en la operación de una microrred en modo isla indicados en la sección 3.5, la infraestructura de comunicación, debe escogerse después de elegir el esquema de control y la topología de conexión entre los dispositivos de control ubicados en las fuentes y cargas de la microrred. El estándar IEEE 802.15.4 provee herramientas para la implementación de un sistema de comunicaciones rápido y confiable, debido a sus distintas frecuencias de trabajo y tasas de transferencia suficientes para el intercambio de datos de control que puedan ser encapsulados en paquetes desde los 800 bits hasta los 20 kilobits de tamaño. Sin embargo las frecuencias de 868 MHz y 915 MHz, poseen tasas de transferencia bajas que generan un aumento considerable en el número de paquetes descartados, delay promedio y throughput, especialmente en distancias mayores a 500 metros, como en los casos de los generadores eólico y solar. Por lo anterior y de acuerdo a los resultados de simulación, la banda de 2,4 GHz es apropiada para la red de sensores al experimentar una disminución considerable en los parámetros mencionados, resultando en una mejora en el algoritmo al momento de activar y desactivar los módulos. A nivel de conexión, las topologías en estrella y en árbol, son las más apropiadas

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para trabajar un esquema de control de microrred, centralizado, basado en la comunicación, debido a que también se recomiendan para la interconexión de los dispositivos en el estándar IEEE 802.15.4. La topología estrella se recomienda por su bajo delay y pocas retransmisiones, permitiendo a los módulos de la microrred, recibir los paquetes con la información de activación o desactivación desde el nodo central, con un retado promedio de 660 μS, que puede disminuir al cambiar la separación entre los nodos correspondientes a los módulos eólicos y fotovoltaicos, a una distancia menor a 400 metros. Distancias mayores generan mayor pérdida de paquetes y retransmisiones.

4. El algoritmo de toma de decisiones se implementó inicialmente sobre un escenario con un canal de transmisión ideal, permitiendo evaluar inicialmente su lógica y los requerimientos establecidos de prioridad en el uso de fuentes renovables, deslastre de cargas y manejo de la carga de la batería. Según la taxonomía del algoritmo, el árbol de toma de decisiones permite hacer el recorrido de todas las opciones, evaluando el uso continuo de los generadores eólico y solar, revisando la potencia de cada carga para realizar el deslastre teniendo en cuenta sus prioridades, y finalmente cargando continuamente el banco de baterías. El algoritmo requiere de todos los datos de potencias provenientes de todos los módulos, para ejecutar la toma de decisiones y generar un vector de estados para ser enviado a través del canal de regreso a las interfaces que controlan los generadores y las cargas. Lo anterior coincide con la característica principal de un esquema de control centralizado basado en la comunicación. De acuerdo a los resultados de la simulación del algoritmo de toma de decisiones (según la Figura 43), implementado con los datos suministrados en la Tabla 12, sobre el modelo de microrred en OMNeT++, se observa el cumplimiento de requerimientos de encendido y apagado con prioridad de cargas y uso de fuentes de energía. El módulo que controla las interfaces electrónicas del hospital, mantiene su estado de encendido, todo el tiempo de simulación, y los módulos correspondientes a la escuela y al alumbrado público se apagan en los horarios establecidos. La batería se carga cuando no se necesita y se produce un aumento en la producción de energía, especialmente de las fuentes de energía limpia. Sin embargo la ejecución y desempeño del algoritmo de toma de decisiones depende de los tiempos en que la información llegue al nodo central, por lo que se debe evaluar sobre un modelo de comunicación para determinar parámetros como los tiempos de paquetes exitosos, el retardo y el throughput, con el fin de evaluar la respuesta del algoritmo al momento de actuar sobre los módulos de la microrred.

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5. El diseño de una microrred, debe contemplar la posibilidad del aumento en la cantidad de generadores y cargas distribuidas que la componen, por ejemplo para los casos en que aumenta la demanda de energía electrica por incremento en la densidad de población, o un cambio en la topología donde se requieran nodos intermedios, como la topología en árbol. Por esta razón, el algoritmo de encaminamiento se debe analizar respecto al numero de paquetes de control que se generan para encontrar las rutas adecuadas y establecer la comunicación entre los nodos. AODV es un algoritmo eficiente después de establecida la comunicación entre dos nodos. Sin embargo mientras se realizan los procesos de descubrimiento y búsqueda de rutas, el overhead (mensajes de control), aumenta considerablemente, junto a la tasa de error de bit. Puede aplicarse sobre Wi-Fi, en microrredes con un número de nodos reducido, pero si aumentan, es necesario trabajar con un algoritmo de encaminamiento distinto Los paquetes de control RREP y RREQ, para un entorno de 15 nodos generan un trafico de aproximadamente un 0,4 % de la tasa de transferencia por paquete, cuando se trabaja con tasas de transferencia de 20 y 40 kbps. El algortimo AODV puede implementarse para el modelo propuesto de microrred a una frecuencia de 2,4 Ghz con tasa de transferencia de 250 kbps a distancias no mayores a 300 metros y con un numero que no supere los 20 nodos con menos de 3 saltos.

7.2 TRABAJOS FUTUROS

El concepto de la aplicación de las tecnologías de la información y las comunicaciones, en el campo de la generación distribuida de energía eléctrica, se ha enfocado principalmente en escenarios que poseen una conexión con la red de distribución principal, la cual puede apoyar al momento de presentarse fallas, o compartiendo los valores de referencia de tensiones, intensidades y potencias.

Sin embargo el concepto de microrred aislada, dirigido a entornos alejados de la red principal, con una densidad de población pequeña, debe cumplir con la premisa de generar energía limpia, de forma eficiente, con bajos costos y poca implementación de infraestructura, razones por las cuales se pueden realizar investigaciones a nivel de control, eficiencia, gestión y comunicaciones.

El tiempo de vida de los sensores depende principalmente de la duración y capacidad de las baterías que los alimentan. Una red de sensores inalámbricos aplicados al modelo de microrred aislada, se puede modelar usando las librerías de consumo de energía de OMNeT++, para estudiar el comportamiento de la red teniendo en cuenta la energía que posee cada nodo sensor.

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Lo anterior permite evaluar la eficacia de los algoritmos de encaminamiento, el algoritmo de toma de decisiones y los parámetros de rendimiento de la red.

Actualizar el modelo a los últimos estándares desarrollados para WSN e IOT. Las redes de sensores inalámbricos, son la base para tecnologías como Internet de las cosas, donde el crecimiento de sus aplicaciones y campos de acción, crea la necesidad de estudiar nuevas tecnologías para el intercambio de información y algoritmos de toma de decisiones, para la gestión de múltiples variables.

Evaluar esquemas de control distribuidos sobre sistemas de comunicación en topología malla. Los esquemas de control para microrredes pueden trabajarse de forma descentralizada, donde cada módulo es el responsable de mantener sus niveles de potencia, usando datos de referencia, provenientes de otros módulos. La topología malla es la adecuada para el intercambio de datos entre los módulos sin necesidad de un concentrador o nodo central.

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9 ANEXO

Figura 51: Throughput para el nodo central en el escenario 1. Autor

Figura 52: Numero de paquetes total, exitosos y descartados para escenario 1. Autor

Figura 53: Numero de paquetes retransmitidos por nodo en escenario 1. Autor

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