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TRABAJO FIN DE GRADO GRADO EN INGENIERÍA DE TECNOLOGÍAS Y SERVICIOS DE TELECOMUNICACIÓN DISEÑO DE UNA METODOLOGÍA DE ANÁLISIS DE DESBALANCES ENERGÉTICOS DE BAJA TENSIÓN BASADA EN CORRELACIÓN DE INFORMACIÓN DE TELEGESTIÓN CARLOS DE LUCAS SANZ 2017
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TRABAJO FIN DE GRADO
GRADO EN INGENIERÍA DE TECNOLOGÍAS Y SERVICIOS DE TELECOMUNICACIÓN
DISEÑO DE UNA METODOLOGÍA DE ANÁLISIS DE DESBALANCES
ENERGÉTICOS DE BAJA TENSIÓN BASADA EN
CORRELACIÓN DE INFORMACIÓN DE TELEGESTIÓN
CARLOS DE LUCAS SANZ
2017
TRABAJO FIN DE GRADO
Título: DISEÑO DE UNA METODOLOGÍA DE ANÁLISIS DE
DESBALANCES ENERGÉTICOS DE BAJA TENSIÓN BASADA
EN CORRELACIÓN DE INFORMACIÓN DE TELEGESTIÓN
Autor: D. Carlos de Lucas Sanz
Tutor: D. Juan Carlos Rodríguez Romero
Ponente: D. José Jesús Fraile Ardanuy
Departamento: Departamento de ELECTRONICA FISICA
TRIBUNAL:
Presidente: D. el nombre del presidente
Vocal: D. el nombre del vocal
Secretario: D. el nombre del secretario
Suplente: D. el nombre del suplente
Fecha de lectura:
Calificación:
UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID
ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR
DE INGENIEROS DE TELECOMUNICACIÓN
TRABAJO FIN DE GRADO
GRADO EN INGENIERÍA DE TECNOLOGÍAS Y SERVICIOS DE TELECOMUNICACIÓN
DISEÑO DE UNA METODOLOGÍA DE ANÁLISIS DE DESBALANCES
ENERGÉTICOS DE BAJA TENSIÓN BASADA EN CORRELACIÓN DE
INFORMACIÓN DE TELEGESTIÓN
CARLOS DE LUCAS SANZ
2017
Resumen
La renovación tecnológica de la medida en redes de distribución de electricidad supone la
disponibilidad de una cantidad ingente de datos para explotar. La aplicación de técnicas de análisis
en el ámbito del BIG DATA permite obtener valor añadido al tratamiento masivo de esa
información en el ámbito de la calidad y la seguridad en la operación y el mantenimiento de esas
redes.
El presente trabajo propone y desarrolla un modelo de aprovisionamiento, depurado y
ordenamiento de los datos para posterior aplicación de un algoritmo de detección de anomalías
en la Baja Tensión (BT) por correlación de variables, en base a la información de los medidores
telegestionados que se vienen instalando por motivos regulatorios desde 2013 en la red de Baja
Tensión de Gas Natural Fenosa.
La unidad fundamental de análisis es el Centro de Transformación (CT), estructura básica que
interrelaciona la zona de influencia de una red de BT. Mediante el estudio agregado de todos los
suministros de un CT y los atributos de consumo, eventos y calidad de los mismos en base a los
datos que se reciben en los sistemas, permite el modelado del comportamiento eléctrico y de
posibles anomalías en el ámbito de ese CT.
Se parte del conocimiento individual del aporte de estos atributos (diferentes tipos de energías,
eventos, flags de calidad, tipos de suministro, etc.) y su importancia como síntomas de
comportamientos, para correlarlos y sacar conclusiones analíticas por el estudio masivo de todos
ellos y la comparación con un patrón de comportamientos esperados en condiciones normales.
Se obtiene como producto del presente estudio una herramienta de análisis de CTs (desarrollable
en el futuro) que modela la detección de anomalías eléctricas y su afección a las pérdidas en Redes
de Distribución de Electricidad, con objeto de tomar las medidas correctivas oportunas si procede,
mediante la actuación en puntos de suministro concretos de las redes bajo estudio.
Palabras clave
Baja tensión (BT), Centro de Transformación (CT), Equipo de medida (e/m), DLMS-COSEM,
PRIME, Sistema de Telegestión (STG), MeterId, supervisor de Baja Tensión, S02: Curva de carga
horaria valores incrementales, S05: Cierres diarios de facturación, S06: Parámetros del contador,
S09: Eventos de contador, S21: Valores Instantáneos avanzados, Byte de calidad, Valores
instantáneos, Pérdidas de energía no técnicas, Energía de Exportación, Energía de Importación.
Summary
The technological renewal in the measure in the electricity distribution networks means the
availability of an enormous quantity of data to work with. The application of analysis techniques
in the scope of BIG DATA allows to obtain the added value to the massive treatment of this
information in the field of quality and safety in the operation and maintenance of those networks.
The present work proposes and develops a model for the provisioning, depuration and ordering
of the data for the subsequent application of an algorithm to detect anomalies in Low Voltage
(LV) by the correlation of variables, based on the information of the telegestionated meters that
they have been installing for regulatory reasons since 2013 in the Low Voltage network of Gas
Natural Fenosa.
The fundamental unit of analysis is the transformers substation (CT), basic structure that
interrelates the area of influence of a LV network. Through the study of all the supplies fed by
the CT and the attributes of consumption, the events and quality according to the data received in
the systems, allow the modelling of the electrical behaviour and of possible anomalies in the scope
of the CT.
It stars on the individual knowledge of the contribution of these attributes (different types of
energies, events, quality indicators, etc.) and their importance as behavioural symptoms, to
correlate them and to draw analytical conclusions for the massive study of all of them and the
comparison with a pattern of expected behaviours under normal conditions.
It is obtained as a product of the present study an analysis tool of CTs (Developable in the future)
that models the detection of electrical anomalies and their effect on losses in Electricity
Distribution Networks, in order to take the necessary corrective measures on the networks under
study, if necessary.
Keywords
Low Voltage (LV), transformers substation, measurement equipment, DLMS-COSEM, PRIME,
Automatic Meter Management (AMM or STG), MeterId, Low Voltage meter supervisor, S02:
Daily incremental load profile, S05: Daily Billing values profile, S06: Meter Parameters, S09:
Meter Events, S21: Advanced instant data values, Quality Byte, instant values, Non technic
energy losses, Active export energy, Active import energy.
Índice
1 Introducción y objetivos ............................................................................................... 1
1.1 Introducción a la análitica de Datos Energéticos. Motivos de su demanda en las
empresas; componentes económicas y sociales ...................................................................... 1
1.2 Objetivos ....................................................................................................................... 2
1.3 Modelos de Sistemas. Identificación de los Sistemas Origen: Tecnología, protocolos y
arquitectura. .............................................................................................................................. 3
1.3.1 Red de Baja Tensión .............................................................................................. 3
1.3.2 Red de Telegestión ................................................................................................ 5
1.4 Modelos de Datos: Análisis e identificación de los datos a tratar. Detección de
campos clave. Diagnóstico de la calidad del dato en origen y recomendaciones .................... 7
1.4.1 Fuentes de datos ................................................................................................... 7
1.4.2 Eventos de contador ............................................................................................. 8
1.4.3 Campos clave ......................................................................................................... 9
2 Desarrollo .................................................................................................................. 10
2.1 Hoja de ruta y camino crítico del proyecto ................................................................. 10
2.2 Determinación de La muestra a analizar e intervalo de tiempo de estudio ............... 12
2.2.1 Elección de los CT de estudio .............................................................................. 12
2.3 Identificación y definición de las variables.................................................................. 14
2.3.1 Variables directas (sin filtrado) ........................................................................... 14
2.3.2 Variables filtradas o depuradas ........................................................................... 15
2.3.3 Variables calculadas ............................................................................................ 15
2.4 Recopilación de los datos ............................................................................................ 16
2.4.1 Evolución de las herramientas y problemas de disponibilidad de datos ............ 16
2.4.2 Herramienta de extracción de datos ................................................................... 16
2.4.3 Extracciones de datos .......................................................................................... 18
2.5 Tratamiento de los datos ............................................................................................ 20
2.5.1 Cambios de formato en fechas ........................................................................... 21
2.5.2 Inclusión del campo “CUPS” ................................................................................ 21
2.5.3 Inclusión de los contadores supervisores ........................................................... 22
2.5.4 Paso de valores absolutos a incrementales ........................................................ 22
2.6 Análisis realizados con las variables ............................................................................ 23
2.6.1 Tasas de envío ..................................................................................................... 23
2.6.2 Cálculo de porcentajes de trifásicos y de telegestionados ................................. 24
2.6.3 Estimación de pérdidas por Sumatorio de energías en el CT .............................. 25
2.6.4 Energías de exportación ...................................................................................... 28
2.6.5 Eventos ................................................................................................................ 29
2.6.6 Byte de calidad .................................................................................................... 29
2.7 Mapa de la aplicación .................................................................................................. 31
2.8 Modelo analítico final.................................................................................................. 32
2.9 Generación de órdenes de servicio (OOSS) y acciones correctivas ............................ 33
3 Resultados ................................................................................................................. 34
3.1 CT 40CL62 .................................................................................................................... 34
3.2 CT 40CBV0 ................................................................................................................... 35
3.3 CT 40C560 .................................................................................................................... 35
3.4 CT 40CM06 .................................................................................................................. 36
3.5 CT 40C555 .................................................................................................................... 37
3.6 CT 40CM07 .................................................................................................................. 37
3.7 CT 40C461 .................................................................................................................... 38
3.8 CT 40CN14 ................................................................................................................... 39
3.9 CT 40CI75 ..................................................................................................................... 40
3.10 CT 40SP24 .................................................................................................................... 41
3.11 CT 40SBR4 .................................................................................................................... 41
3.12 CT 40SFL8 .................................................................................................................... 42
4 Conclusiones y líneas futuras ...................................................................................... 43
4.1 Conclusiones................................................................................................................ 43
4.2 Líneas futuras .............................................................................................................. 44
5 Anexos ....................................................................................................................... 45
5.1 Glosario de conceptos energéticos e informáticos ..................................................... 45
5.2 Ejemplos de fuentes de datos utilizadas ..................................................................... 48
6 Bibliografía ................................................................................................................ 50
Índice de figuras
Figura 1-Esquema de un CT de la red de Baja Tensión ................................................................ 4 Figura 2-Interfaces de comunicación de un contador ................................................................... 5 Figura 3-Esquema de la red de telegestión .................................................................................... 5 Figura 4-Porcentajes de contadores con TG y su asociación ........................................................ 7 Figura 5-Etiquetas energéticas de pérdidas ................................................................................. 12 Figura 6-Interfaz de la herramienta MicroStrategy ..................................................................... 16 Figura 7-Parámetros de filtrado disponibles en las extracciones de informes ............................ 17 Figura 8-Ejemplo extracción del fichero S02.............................................................................. 18 Figura 9-Ejemplo extracción del fichero S05.............................................................................. 19 Figura 10-Ejemplo extracción del fichero S09............................................................................ 20 Figura 11-Resultado de ejecutar el cambio de formato de fechas ............................................... 21 Figura 12-Resultado de ejecutar la inclusión de supervisores..................................................... 22 Figura 13-Resultado de ejecutar el paso de absoluto a incremental ............................................ 23 Figura 14-Comprobación de las tasas de envío sobre un CT ...................................................... 24 Figura 15-Cálculo de porcentajes de monofásicos y trifásicos en un CT ................................... 24 Figura 16-Cálculo de porcentajes de telegestión en un CT ......................................................... 25 Figura 17-Cálculo de pérdidas horarias en un CT ....................................................................... 26 Figura 18-Cálculo de pérdidas diarias en un CT ......................................................................... 27 Figura 19-Filtrado de energías de exportación en un CT ............................................................ 28 Figura 20-Filtrado de eventos de fraude en un CT ...................................................................... 29 Figura 21-Filtrado de Byte de calidad de fraude en un CT ......................................................... 30 Figura 22- Flujo de datos a través de la aplicación ..................................................................... 31 Figura 23- Interfaz de usuario de la aplicación ........................................................................... 32 Figura 24-Ubicación de las acometidas de los CT 40CN14 y 40CI75 ........................................ 39
Índice de tablas
Tabla 1-CT elegidos para el modelado........................................................................................ 13 Tabla 2-CT elegidos para el análisis ........................................................................................... 14 Tabla 3-Significados del Byte de calidad según su valor ............................................................ 29
Índice de gráficas
Gráfica 1-Porcentaje de telegestión en los CT de Segovia (mayo 2017) .................................... 13 Gráfica 2-Balance energético del CT 40CL62 ............................................................................ 34 Gráfica 3-Balance energético del CT 40CBV0 ........................................................................... 35 Gráfica 4-Balance energético del CT 40C560 ............................................................................ 35 Gráfica 5-Balance energético del CT 40CM06 ........................................................................... 36 Gráfica 6-Balance energético del CT 40C555 ............................................................................ 37 Gráfica 7-Balance energético del CT 40CM07 ........................................................................... 37 Gráfica 8-Balance energético del CT 40C461 ............................................................................ 38 Gráfica 9-Balance energético del CT 40CN14 ............................................................................ 39 Gráfica 10-Balance energético del CT 40CN14 tras el cambio de asociación ............................ 40 Gráfica 11-Balance energético del CT 40CI75 tras el cambio de asociación ............................. 40 Gráfica 12-Balance energético del CT 40SP24 ........................................................................... 41 Gráfica 13-Balance energético del CT 40SBR4.......................................................................... 41 Gráfica 14-Balance energético del CT 40SFL8 .......................................................................... 42
1. Introducción y objetivos
1
1 INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS
1.1 INTRODUCCIÓN A LA ANÁLITICA DE DATOS ENERGÉTICOS. MOTIVOS DE SU DEMANDA EN LAS EMPRESAS; COMPONENTES ECONÓMICAS Y SOCIALES
El avance tecnológico de las comunicaciones, y redes lógicas y físicas, ha supuesto una revolución
en el diseño y la gestión de las Redes Energéticas. Desde hace unos años, las compañías energéticas
se vienen planteando el concepto de Redes Digitales operadas “on line”, que cierren el círculo entre
la Operación y Gestión seguras y trazables de estas Redes energéticas y un servicio de calidad al
cliente final soportado por las facilidades que la tecnología ofrece.
El modelo tradicional de adquisición de datos eléctricos a través de los equipos de medida, ha
evolucionado en los últimos 12 años aproximadamente, en un proceso de cambio importante:
antiguamente, se realizaba la tradicional lectura manual de los mismos, mientras que en la actualidad
prima la recogida de datos digitalmente, y la diversificación del tipo de datos recogidos
automáticamente. Así mismo, la operación y configuración en remoto de los equipos de medida
otorga un control total sobre redes malladas eléctricas, con millones de equipos instalados y
programados para enviar y recibir información desde un servidor central.
Así durante los últimos años, esta actividad se ha impulsado, empezando por la Unión europea,
mediante la directiva europea sobre la electricidad (2009/72/CE [1]) y el gas (2009/73/CE [2]); y
traducida en alguno de los países miembros como el caso de España, por un fuerte impulso
regulatorio (Real Decreto 1110/2007 [3]) se ha venido realizando la transformación digital de las
Redes de Distribución de Electricidad, para cambiar los antiguos contadores eléctricos analógicos
por otros con capacidad de comunicación con un servidor central que recoge el universo de datos de
medida de cada contador y con prestaciones para ser operados y configurados de forma remota.
De forma transversal al sector eléctrico, las empresas distribuidoras detectan el potencial de esta
transformación para rentabilizar sus inversiones en base a la optimización de las Operaciones de
campo sobre el suministro ( corte, reenganche, reprogramación,etc) - con la eliminación total de
ellas, en algunos casos - e identifican la necesidad de analizar y explotar el enorme volumen de
datos recogidos diariamente para, aparte de asegurar el ciclo comercial (leer, facturar y cobrar),
poder generar un valor añadido al servicio final de cara al consumidor, y utilizar la información
recibida para mejorar y hacer más seguras las redes, permitiendo luchar contra el fraude energético.
Proceder a una analítica de datos que permita monitorizar los campos de mayor interés, para poder
observar patrones de uso y con ellos crear procesos de predicción y detección de anomalías, se ha
convertido en un auténtico reto en el que las compañías están poniendo mucho esfuerzo y recursos.
Mediante la explotación de estos datos se pueden detectar pérdidas de energía no técnicas, pudiendo
ser éstas motivadas por actuaciones fraudulentas, o por averías en las instalaciones. De esta forma,
permiten recuperar la energía perdida, así como detectar aquellas instalaciones que, aun siendo
propiedad del cliente, puedan ser peligrosas para el usuario.
1. Introducción y objetivos
2
1.2 OBJETIVOS
Tras la introducción presentada en el apartado anterior, en esta sección se determina dónde se
enmarca el análisis y diseño de la metodología propuesta y objeto de estudio de este documento: el
área de Explotación de Telemedida y Telegestión de Gas Natural Fenosa (GNF).
En el área de Explotación de Telemedida y Telegestión de GNF, se realiza el análisis del
aprovisionamiento y contenido de la información digital de medida proveniente de los Sistemas
Telemedidos o Telegestionados de Gas y Electricidad. Adicionalmente esta área es el responsable de
la migración y evolución de los antiguos sistemas y tecnologías de medición a los nuevos sistemas.
La explotación de la información se realiza con las siguientes perspectivas:
a) Aseguramiento de la calidad del envío de la medida, con el control diario de ratios y
porcentajes de medida recibida para el correcto ensamblaje con el ciclo comercial (lectura,
facturación y cobro).
b) Análisis de la información de medida recibida en los Sistemas, para garantizar el
cumplimiento de exigencias regulatorias de mercado (EJ: PVPC Electricidad).
c) Realización de estudios energéticos basados en analítica avanzada e integrada de la
información, con objeto de detectar anomalías o fraude energético y buscar patrones de
comportamiento.
d) Procesar y preparar la información de manera coherente, integral y depurada, para ser
utilizada por las diferentes áreas de la compañía que de la misma para estudios colaterales o
estratégicos.
De las líneas anteriormente citadas, se considera de especial interés por lo incipiente de su operativa
en el área y las posibilidades de desarrollo que ofrece, la tercera opción (c).
El presente Trabajo fin de Grado (TFG) tendrá como objetivo la realización de un estudio
metodológico de tratamiento de desbalances de Energía en Baja Tensión de las Redes Eléctricas de
la compañía. Se analizará la información telegestionada de los Centros de Transformación (CT) y de
los contadores inteligentes asociados a los mismos, para modelar, mediante correlación de diferente
información de medida, sucesos y variables. Con esta información se propondrá un método de
búsqueda de desbalances y selección de posibles candidatos a nivel geográfico y a nivel de suministro
para plantear posibles actuaciones operativas posteriores en dichos puntos.
La Analítica se realizará en Herramientas de procesamiento masivo con derivaciones a Big Data y
los resultados se podrán representar en Herramientas de Visualización Geográfica internas o
comerciales tales como Google Maps o Google Analitics
1. Introducción y objetivos
3
1.3 MODELOS DE SISTEMAS. IDENTIFICACIÓN DE LOS SISTEMAS ORIGEN: TECNOLOGÍA, PROTOCOLOS Y ARQUITECTURA.
Para llevar a cabo el tema de estudio, será imprescindible conocer tanto la arquitectura de la red de
baja tensión (BT) y sus elementos, como la arquitectura del sistema de telegestión, y sus elementos
y protocolos de comunicación entre ellos.
También se recomienda consultar el Anexo 5.1 donde se dispone de un glosario de términos y
abreviaturas que se utilizarán de aquí en adelante.
1.3.1 Red de Baja Tensión
EL primer paso del estudio consiste en caracterizar la red de BT, partiendo desde la línea de Media
Tensión (MT) que llega a cada uno de los Centros de Transformación a Baja Tensión (CT) como
fuente de la energía eléctrica que se repartirá dentro de cada CT.
Cada CT puede tener uno o varios transformadores que reducen la tensión a 400V para la distribución
en BT. De cada transformador salen una o varias líneas de distribución que se irán derivando en las
acometidas necesarias, procurando mantener equilibradas las fases, si éstas son monofásicas y
llegando hasta el cuarto de contadores de las fincas, donde se conectarán a cada punto de suministro
(identificado mediante el Código Universal de Punto de Suministro-CUPS), independientemente del
tipo de suministro. En esta localización es donde se colocará el equipo de medida para registrar la
energía de manera individualizada.
Aunque físicamente ya está definidos todos los elementos de la arquitectura, cada uno está
correspondientemente identificado mediante un identificador:
Los CT disponen de una Matrícula, así sus transformadores y sus líneas.
La acometida dispone de una Clave Acometida.
El punto de suministro queda identificado mediante el CUPS.
Si, además este punto de suministro está telegestionado se tendrá un identificador denominado
MeterId, identificador del equipo de medida y otro del Gestor de Centro de Transformación (GCT)
a la que está asociado.
En el apartado 1.4, tras definir las fuentes de datos disponibles, veremos que los datos de intereses
serán las aportadas por los aparatos de medida situados en los suministros y los situados en las salidas
de cada transformador del CT, llamados supervisores.
1. Introducción y objetivos
4
Así la arquitectura de la red de BT está organizada acorde con el siguiente modelo esquema unifilar,
del que se expone un ejemplo:
Figura 1-Esquema de un CT de la red de Baja Tensión
En la Figura 1, se muestra un CT que consta de dos transformadores de 1 MVA cada uno, de los que
cuelgan todas las posibles líneas. En la figura se ha representado en trazo discontinuo las líneas
subterráneas y con trazo continuo las líneas aéreas. El color aporta información sobre la línea
eléctrica: número de conductores, sección, tipo de aislamiento, etc. También quedan representadas
las acometidas como los trazos salientes de cada línea, de los que cuelgan los equipos de medida de
dicha acometida.
1. Introducción y objetivos
5
1.3.2 Red de Telegestión
La red de telegestión consta de los contadores instalados en los puntos de suministro, los supervisores
en cada transformador de los CT, el GCT asociado a todos los contadores del CT y un Sistema de
Telegestión (STG) para almacenar los datos y enviar ordenes de acción hacia los GCT o contadores
necesarios.
El modelado físico y lógico de los contadores, está realizado de acuerdo al protocolo
DLMS/COSEM, tal y como se especifica en el documento Companion Standard for Communication
interfaces [4]. Así cada equipo reconoce las interfaces de comunicación que debe tener (véase Figura
2) y los datos que tiene que recoger y transmitir, como las energías activa y reactiva, eventos o valores
instantáneos.
Figura 2-Interfaces de comunicación de un contador
Una vez tratado el modelado de los contadores como elementos lógicos, se pasa al nivel de
comunicaciones mediante el estándar PRIME (PowerRline Intelligent Metering Evolution). GNF se
encuentra integrada en la alianza PRIME la cual, mediante el documento Specification for PRIME
[5] especifica las interfaces por las que se comunicarán los elementos de la red: Los contadores
deberán comunicarse mediante la interfaz PLC con su GCT asociado, y éste vía GPRS hacia el STG.
Esta arquitectura se muestra en la siguiente figura:
Figura 3-Esquema de la red de telegestión
1. Introducción y objetivos
6
Es necesario hablar del protocolo que determina la información intercambiada entre las GCT y el
STG. Este protocolo es el STG-DC [6], que rige el modelo de relación y mensajería entre
concentradores y contadores, normalizado también por la alianza PRIME. Este protocolo indica que
los intercambios de información han de realizarse mediante ficheros XML de diferentes tipos, donde
se identifica las órdenes enviadas desde el STG hacia los GCT como Bnn y los informes enviadas
desde los GCT hacia el STG como Snn.
Para no sobrecargar este documento se vuelve a referir al lector al ANEXO 5.1 para ver todos los
informes/ordenes.
Una vez presentada la red, se describe brevemente el funcionamiento de la misma: Cada contador
acumula los datos de energía y otros datos de interés (tales como eventos, hora, configuración, etc.)
que han sido programados de antemano para que guarde en sus registros, elaborando periódicamente
los informes en ficheros XML con su MeterId, fecha y valores de los campos requeridos para cada
informe.
En estos momentos la cadencia de datos es diaria, generándose la mayoría de los informes relevantes
diariamente, aunque algunos informes específicos son semanales e incluso mensuales.
El GCT concentra todos los informes generados por los contadores, incluyendo el de los supervisores
de BT, añadiéndoles una cabecera con el MeterId del concentrador. Posteriormente, comprime los
ficheros XML y los envía de una vez al STG, donde son almacenados temporalmente antes de ser
repartidos a los Sistemas de Negocio.
Por su parte el STG puede enviar operaciones a realizar en el GCT o en sus contadores asociados
mediante órdenes específicas, tales como conexión/desconexión de los aparatos, cambios en las
configuraciones o contratos y actualizaciones de Firmware.
1. Introducción y objetivos
7
1.4 MODELOS DE DATOS: ANÁLISIS E IDENTIFICACIÓN DE LOS DATOS A TRATAR. DETECCIÓN DE CAMPOS CLAVE. DIAGNÓSTICO DE LA CALIDAD DEL DATO EN ORIGEN Y RECOMENDACIONES
1.4.1 Fuentes de datos Para comenzar este apartado sobre los modelos de datos, es necesario introducir al lector las distintas
fuentes de datos que posee la empresa y que tienen alguna influencia en los análisis de este
documento. Dichas fuentes están organizadas en distintas bases de datos (BBDD).
Dentro de GNF existen distintas BBDD para el control de todos los aparatos, clientes y suministros.
Las más importantes son:
1) SGC: Es la BBDD comercial de la empresa. Incluye los datos de contador, CT, contratos,
tarifas, potencia contratada, estado de telegestión y dirección asociados a todos los puntos
de suministro que tienen al menos un contrato con la compañía.
2) BDI: Es la BBDD que contiene las infraestructuras, tanto datos eléctricos de los CT y las
CGP de las acometidas, como de su geolocalización. Esta base de datos constituye la fuente
de información para el programa CAD con mismo nombre que representa gráficamente estos
datos.
3) SATURNE: Es el Sistema de Telegestión, el STG, donde están registrados todos los
contadores instalados que tienen poder de telegestión, en cualquiera de sus formas: como
candidatos en operación remota (PR), o una vez validados en facturación remota (FR).
Consta de su propia BBDD de gestión y almacenamiento de la información.
4) eSIR: Es el último proyecto dentro de la empresa, enmarcado dentro del ámbito del Big Data,
y con él se pretende realizar una unificación de las BBDD más relevantes para la empresa
como las citadas previamente. No está completamente implantada ni terminada su
validación, pero en lo relevante a datos de telegestión para este trabajo se usará el DATA
LAKE implementado en eSIR como fuente de datos.
Una vez presentadas las fuentes de información, se empiezan a analizar los datos. En un primer
momento, se ha comenzado usando las tres primeras BBDD, las dos primeras son las más utilizadas
como Sistemas de Negocio y la tercera es la que se ha introducido con la llegada de la telegestión,
así el primer punto de análisis es comprobar la coherencia entre los datos comunes de estas BBDD
con datos reales.
En el momento de la realización de este documento, GNF cuenta con aproximadamente 4,08 millones
de suministros, de los cuales cerca de 3,6 millones serán telegestionados, es decir, el 87 % serán
actualizados mediante la Campaña de TG, correspondiendo a potencias de hasta 15 kW (T5) y hasta
45 kW (T4). De ellos, aproximadamente 3.17 M ya están integrados en el Sistema de Telegestión
El análisis de los datos se inicia desde el punto de vista de la comprobación de la coherencia y calidad
de los mismos. Para ello se comenzó por comprobar la correcta asociación de CT-acometida y CT-
contador dentro de los 3,17 millones de contadores telegestionados, es decir, evaluar la coherencia y
fiabilidad de datos entre las BBDD. Tras el análisis, se ha podido comprobar que existe un alto
porcentaje de coherencia entre las BBDD, aproximadamente del 96,93%, es decir, solamente un
3,1% de los contadores contienen algún error de asociación (véase figura 4). Es importante tener este
dato en cuenta por errores puntuales que pueden influir en los análisis planteados de manera negativa.
Figura 4-Porcentajes de contadores con TG y su asociación
1. Introducción y objetivos
8
Este análisis previo, proporciona una visión global tanto de la eficacia de los procesos de validación
de datos como de la calidad de los datos obtenibles de las BBDD corporativas. Aun así, este 3,1 %
de errores pueden suponer que los resultados del análisis sobre el que tratara este TGF arrojen algún
falso positivo debido a un error de asociación de CT-acometida o CT-contador, por lo que se tendrán
en cuenta como una posible variable.
Tras lo visto a nivel corporativo, en el área de Explotación de Telemedida y Telegestión se tiene un
servidor propio (MULA)) en el que se almacenan en bruto todos los datos de los informes
procedentes del STG y procesan para tener acceso a ellos mediante consultas SQL. Estos datos
también formarán parte de eSIR y por tanto serán una fuente de datos a tratar.
1.4.2 Eventos de contador Los contadores de telegestión vienen programados de fábrica para detectar y registrar las distintas
acciones y sucesos que puedan surgir en la vida del contador. De esta forma los contadores son
capaces de informar al STG del grado de éxito con las operaciones remotas a realizar en el GCT o
en sus contadores asociados descritas en el punto 1.3.2, tanto de cualquier suceso, alteración
comportamiento o intrusión en el contador.
Los eventos de contador incluidos en el informe S09 se recogen periódicamente los sábados mediante
una estrategia PULL desde el concentrador hacia los contadores, y estos le devuelven los eventos
guardados de esa semana en los registros de memoria destinados a tal efecto.
Los eventos espontáneos de contador incluidos en el informe S13 se recogen por PUSH desde el
contador hacia el servidor y se almacenan en un buffer de registros para ser recogidos posteriormente
por el S09.
La configuración de los contadores es tal que garantizan que se registren y almacenen en memoria
todos los eventos. De esta forma los eventos recogidos semanalmente por el informe S09 incluyen a
su vez a los que los contadores mandan de manera automática al servidor en los informes S13.
Tipos de eventos Dentro de los eventos programados en el contador pueden distinguirse 6 grandes grupos:
Grupo 1: Donde se agrupan todos los eventos sobre parametrización de los equipos, tales como
cambios de potencia contratada y condiciones en los contratos, fallos de
alimentación del contador, errores del fabricante, sincronización, actualización de
firmware (FW) y reset de las parametrizaciones.
Grupo 2: En este grupo se incluyen todos los eventos relacionados con el control de los
elementos de corte del contador.
Grupo 3: Donde se agrupan los eventos relativos a la calidad de la energía suministrada, ya
sea por incidencias en la tensión de las fases, o por cortes prolongados de suministro.
Grupo 4: Este grupo contiene los eventos relacionados con la intrusión e intención de uso
fraudulento en el equipo de medida instalado, como por ejemplo la apertura de los
precintos del fabricante, la apertura de la tapa del contador o la detección de tensión
en bornes de salida ante la apertura del elemento de corte por comando.
Grupo 5: Donde se agrupan los eventos relacionados con la gestión de la demanda
Grupo 6: Este grupo recoge los eventos de alta ocurrencia, los de establecimiento de conexión
con los distintos puertos de los que dispone el contador.
Muchos de los eventos están programados para emitir un evento al iniciarse y otro al cerrarse las
acciones a realizar sobre él o las incidencias que ocurren con él.
1. Introducción y objetivos
9
Madurez de la Gestión de los eventos La interpretación de la información recibida de los eventos descritos anteriormente aún no tiene un
grado de madurez del 100% y existe una línea de trabajo y mejora continua para llegar a conclusiones
con alto grado de certeza. Las prestaciones, sensibilidad y precisión de los eventos mejoran con cada
actualización de HW y FW de los fabricantes, recibiéndose eventos de inicio y fin y reduciendo
aquellos eventos repetitivos que se producen en ocasiones. Para utilizar esta información es necesario
analizarla y filtrarla de manera adecuada para no introducir falsos positivos en nuestro estudio.
1.4.3 Campos clave
Hasta ahora se han descrito las posibles fuentes de datos disponibles en la empresa, pero ahora es
momento de identificar dentro de ellas los campos que serán clave para el desarrollo de este proyecto.
El primer objetivo es encontrar los CT en los que existen desbalances energéticos para, ahondando
en los datos que se tienen almacenados y procesados de los puntos de suministro que dependen de
él, y del supervisor, poder detectar las causas de dicho desbalance. Por lo tanto, los primeros campos
clave serán las matrículas de los CT y los MeterId de los equipos de medida, suministros y
supervisores, asociados a la GCT del mencionado CT.
Dentro de los informes seleccionados Sxx que cada GCT envía al STG cabe destacar el uso los
siguientes campos:
S02: Del que se extrae los valores horarios, hora a hora, de las energías activas de
importación y exportación (AI y AE), las energías reactivas en los cuatro cuadrantes (R1,
R2, R3, R4) y el Byte de calidad (Bc).
S05: Del que se extrae los datos de cierre diarios, de las energías activas de importación y
exportación absolutas (AI y AE) y las energías reactivas absolutas en los cuatro cuadrantes
de energía (R1, R2, R3, R4).
S09: Del que se extrae los eventos que pueda enviar cada contador, el grupo, el código al
que pertenecen los posibles eventos, junto con la fecha en la que suceden. Dentro de estos
eventos se dará especial importancia a los del grupo 4 (FRAUDE)
S01/S21: De donde se extraen los valores instantáneos de corriente, tensión y energías
activas y reactivas.
Para caracterizar e identificar suministros se utilizarán campos de SGC como CUPS, Matricula de
CT fases, tipo de suministro, tarifa o si tiene contador de telegestión implantado. Para las consultas
de ID de equipos con telegestión se utilizarán campos de SATURNE como MeterId o Cnc.
Después, para tener una geolocalización tanto de los CT como de los contadores, se obtienen las
coordenadas X e Y que permitirán poder representarlos en un mapa para una mejor visualización de
la situación.
En el ANEXO 5.3 se muestra a modo de ejemplo como están definidos los informes S02 y S05.
2. Desarrollo
10
2 DESARROLLO
2.1 HOJA DE RUTA Y CAMINO CRÍTICO DEL PROYECTO Para ilustrar el proceso que se ha seguido en este proyecto se sitúa en la hoja de ruta que se ha seguido
para su realización, así como los puntos críticos identificados que podían inicialmente ralentizar el
avance por diversas circunstancias.
En el siguiente diagrama se muestra la hoja de ruta, con los pasos que se han seguido en el proceso
de desarrollo del proyecto:
Exceptuando el primer paso que ya se ha desarrollado en el apartado 1.4, el resto de puntos se
explicarán con más detenimiento en lo que resta de documento, por lo que solo se realizara un
preámbulo de todos ellos.
1. Identificación de fuentes: El primer paso fue identificar las fuentes de datos dentro de las
disponibles en la empresa, la elegida fue el DATA LAKE (Big Data) de datos de Telegestión;
SGC, BDI y SATURNE.
2. Determinación de la muestra a analizar e intervalo de tiempo de estudio: Diferentes etapas
y cambios que ha tenido el proyecto en este ámbito.
3. Identificación y descripción de las variables a tratar: Donde se plantearán y expondrán
las variables que se utilizarán para llevar a cabo el análisis.
4. Extracción de datos de las fuentes: Donde se explicará la herramienta utilizada para la
extracción de datos en informes Sxx: MicroStrategy, el formato de las extracciones, y el
método para la realización de la extracción de los datos en un único archivo para integrar los
datos en una sola estructura (modelo futuro a replicar sobre un BIG DATA).
5. Tratamiento de los datos: Donde se expondrá como se han tratado los datos extraídos para
acondicionarlos y posteriormente poder realizar los análisis necesarios con las variables
desde la herramienta para la gestión de datos: Access.
6. Análisis realizado con las variables: En este apartado se definirán los estudios teóricos y
cálculos realizados sobre las variables, así como el modo de implementarlas en la
herramienta de gestión de datos.
7. Mapa de la aplicación: Donde se mostrará un diagrama del flujo de los datos a través del
modelo propuesto.
Generacion de ordenes de servicio (OOSS) y acciones correctivas
Modulo de visualización
Modelo análitico final
Mapa de la aplicación
Analisis de las variables
Tratamiento de los datos
Extraccion de datos de las fuentes
Identificación de las variables a tratar
Determinación de la muestra a analizar e intervalo de tiempo de estudio
Identificacion de fuentes de datos
2. Desarrollo
11
8. Modelo analítico final: Se presentará en este punto el modelo analítico realizado, en él se
podrán realizar simulaciones de estudio sobre varios CT.
9. Módulo de visualización: La implementación de este módulo, incluido en el proyecto
original, se ha descartado por encontrarse en desarrollo las herramientas corporativas de
visualización. Este módulo será valor añadido, su implementación se incluirá en una versión
futura del proyecto.
10. Generación de órdenes de servicio (OOSS) y acciones correctivas: Este apartado
expondrá las acciones que se realizarán cuando al analizar un CT según el modelo, este arroje
suministros candidatos de tener algún tipo de instalación indebida o haber realizado acciones
fraudulentas en el equipo de medida.
En el diagrama a continuación se muestran (estrella roja) los puntos del proceso que han supuesto
camino crítico por su dificultad y que han tenido que sobrellevarse a la hora de realizar este proyecto,
junto con el porcentaje de tiempo dedicado a cada bloque:
A lo largo de la realización de las distintas fases del proyecto ha habido varios puntos en los que no
se estaba en disposición de avanzar, ya fuese debido al grave contratiempo que supuso el ciberataque
a nivel global por el ransomware “Wanna Cry” en el que se perdieron parte de los avances realizados
hasta mediados de mayo, porque no se disponía del acceso a datos o a las herramientas para trabajar
con ellos hasta finales del mismo mes.
La parte de análisis se pudo realizar de una forma más rápida debido a que en los puntos donde se
detenía el avance del proyecto se realizaba la mayor parte del estudio teórico, que una vez se
consiguió garantizar la disponibilidad de datos y las herramientas, hizo más fácil la implementación
de los algoritmos.
En la parte final, debido al volumen de datos manejado por el modelo, se ha necesitado dedicar un
tiempo considerable para determinar la validez de los resultados obtenidos y poder exportar el
modelo a otros CT.
1•IDENTIFICAR FUENTES DE INFORMACIÓN 3%
2•DETERMINACIÓN DE LA MUESTRA A ANALIZAR E INTERVALO DE TIEMPO DE ESTUDIO 15%
3•IDENTIFICACION DE LAS VARIABLES A TRATAR 6%
4•EXTRACCIÓN DE DATOS DE LAS FUENTES 15%
5•TRATAMIENTO DE DATOS 9%
6•ANÁLISIS DE VARIABLES 10%
7•MAPA DE LA APLICACIÓN 4%
8•MODELO ANALÍTICO FINAL 35%
9•GENERACIÓN DE ORDENES DE SERVICIO Y ACCIONES CORRECTIVAS 3%
2. Desarrollo
12
2.2 DETERMINACIÓN DE LA MUESTRA A ANALIZAR E INTERVALO DE TIEMPO DE ESTUDIO
Uno de los primeros puntos críticos era determinar la ubicación donde nos centrarnos y el tiempo de
la extracción de datos para realizar el modelo, y a partir de él añadirle mejoras y darle utilidad en
todos los CT propiedad de GNF.
En la primera etapa se propuso como ubicación Ciudad Real, por considerarse una zona
representativa y lo suficientemente amplia en territorio, comenzando a utilizar una extracción de los
informes S02 y S05 del mes de enero en este año sacadas de la MULA.
El primer día de marzo se presentó el proyecto SEDA (Segovia Distribución Avanzada) [10], donde
se pretende digitalizar completamente la red de distribución eléctrica de esta población, minimizar
los tiempos por incidencias a través de la detección precoz de averías y fraudes e integrar el coche
eléctrico en Segovia. En este momento desde el área de Explotación de Telemedida y Telegestión,
se decidió cambiar el rumbo del estudio enfocándose en los CT en la capital de esta provincia. Con
el cambio de rumbo en este proyecto se pretende aportar un valor añadido, un granito de arena al
proyecto presentado en tierras segovianas.
Una vez estaba garantizada la posibilidad de realizar extracciones de los datos de telegestión en
cualquier intervalo de tiempo que se deseara, se produjo un cambio en el intervalo de tiempo que se
utilizarían para este proyecto. Se decidió utilizar los datos del mes de abril del año 2017, de esta
forma los resultados que subyacieran de éste fueran lo más actualizados posibles.
Como resumen de este apartado se informa al lector que los datos usados y analizados en este
proyecto son del mes de abril del año 2017 en los CT en el municipio de Segovia.
2.2.1 Elección de los CT de estudio Tras la decisión sobre la ubicación y espacio de tiempo que iba a ser estudiado, el siguiente paso fue
elegir una muestra de CT para el modelado de los mismos basados en datos de telegestión.
Para la elección de los CT de modelado se consultaron dos análisis realizados por GNF:
En el primero de ellos constaba de una clasificación, en 4 categorías, de todos los CT
propiedad de la compañía en función de sus pérdidas en 2016. Los rangos de pérdidas según
la categoría son los que se muestran en la siguiente ilustración:
Figura 5-Etiquetas energéticas de pérdidas
El segundo de los informes consistía en un resumen de los suministros de cada CT de la
capital segoviana, agrupados en función de si los suministros son de tipo T5, T4 (los que
tendrán a corto plazo equipos de medida con telegestión) u otros, y si estos se encuentran
con telegestión o no. Este informe también incluye los porcentajes asociados a los tipos de
suministros y telegestión respecto del total de suministros en el CT.
Con estos informes se decidió seleccionar como punto de partida para realizar el modelado los CT
en los que la totalidad o un muy alto porcentaje de los suministros estuviesen telegestionados, además
de contar con un alto porcentaje de suministros de tipo T5 y T4, con esto conseguiremos realizar un
primer modelo básico que funcione cuando todos los contadores sean telegestionados, sin necesidad
de estimar los consumos de ninguno.
2. Desarrollo
13
En la siguiente gráfica se muestra el estado de la implantación de la telegestión en el municipio de
Segovia capital, según los porcentajes de telegestión respecto de los contadores que está planificado
que vayan a tener telegestión (T4 y T5):
Gráfica 1-Porcentaje de telegestión en los CT de Segovia (mayo 2017)
En la gráfica anterior se puede comprobar que la Campaña de Telegestión en Segovia se encuentra
muy avanzada y cercana a completarse. Los CT entre el 0% y el 5% corresponden a CT privados, en
los que la decisión del cliente supedita los plazos de implantación de la TG.
Otra razón de peso para comenzar realizando el modelado con esos CT es debido a que la verificación
de los resultados obtenidos mediante los datos de telegestión no dependiese de las estimaciones
realizadas sobre los suministros que no tienen telegestión o no son de tipo T4 o T5.
Se adjunta una tabla con los 9 CT elegidos para realizar el modelado:
Matricula Nº sums %(T4+T5)
/Sums
%(T4+T5)_TG /(T4+T5)
%(T4+T5)_TG /Sums
%T4_TG /T4 %T5_TG / T5
40CI75 11 100,00% 100,00% 100,00% 0,00% 100,00%
40SP24 65 100,00% 98,46% 98,46% 100,00% 98,41%
40CL62 142 100,00% 100,00% 100,00% 100,00% 100,00%
40CBV0 59 100,00% 100,00% 100,00% 100,00% 100,00%
40CM06 118 100,00% 99,15% 99,15% 100,00% 99,15%
40C560 232 100,00% 99,57% 99,57% 100,00% 99,56%
40C555 170 100,00% 100,00% 100,00% 0,00% 100,00%
40CM07 108 100,00% 100,00% 100,00% 0,00% 100,00%
40CN14 79 100,00% 98,73% 100,00% 0,00% 100,00%
Tabla 1-CT elegidos para el modelado
En la misma línea de argumentación se eligieron otros 5 CT con unas características parecidas a las
de los elegidos para el modelado, aunque incluyéndose casos con menor nivel de telegestión.
Además, estos casos se han elegido añadiendo la condición de que tuvieran una categoría C o D de
pérdidas en 2016. Estos CT serán los que utilizaremos para comprobar la efectividad y límites del
modelo realizado.
2. Desarrollo
14
Se adjunta la tabla con los 5 CT elegidos para analizar con el modelo realizado:
Matricula Nº
sums %(T4+T5)
/Sums %(T4+T5)_ TG/(T4+T5)
%(T4+T5)_ TG /Sums
%T4_ TG /T4 %T5_ TG/ T5 Pérdidas
2016
40C461 63 95,24% 86,67% 85,48% 64,71% 95,35% C
40SFL8 116 98,28% 93,86% 91,38% 33,33% 97,22% D
40SP24 65 100,00% 98,46% 98,46% 100,00% 98,41% C
40SBR4 205 99,02% 97,04% 96,10% 100,00% 97,03% C
40CI75 11 100,00% 100,00% 100,00% 0,00% 100,00% D
Tabla 2-CT elegidos para el análisis
En total se modelarán y analizarán 12 CT, aproximadamente un 6% de los CT que tienen suministros
telegestionables. Cabe destacar que en ambas tablas se comparten 2 CT, ya que cumplen ambos
grupos de condiciones impuestas para la elección de los CT de modelo y análisis, esto nos dará la
oportunidad de comprobar si ya se han realizado acciones correctivas sobre dichos CT por parte de
GNF o el modelo que se explica en este documento puede dar solución a los problemas de pérdidas
en ellos.
El análisis de CTs totalmente telegestionados con otros que no lo están permitirá la extrapolación
realista al conjunto de la red de la analítica propuesta.
2.3 IDENTIFICACIÓN Y DEFINICIÓN DE LAS VARIABLES En el proyecto se han elegido varias variables para su análisis, que previamente se habían considerado
como relevantes en cuanto a la información que aportan por separado, y aunque todas necesitarán de
cierto tratamiento de los datos para poder ser utilizarlos, podemos agrupar las distintas variables en
dos grandes grupos: las de uso directo, disponibles para el análisis tras el tratamiento de datos, y las
calculadas, que, además necesitarán de algunos procesados o filtrados previos a poder ser analizadas.
2.3.1 Variables directas (sin filtrado) Dentro de este grupo encontramos las variables que podemos utilizar directamente para el análisis, y
que en otros casos nos servirán como datos fuente para los cálculos necesarios para obtener otras
variables. Estas variables son:
Las energías activas y reactivas de los contadores en los suministros y los supervisores
provenientes del informe S02 (curva horaria) ya que vienen en forma de incrementales
horarios, donde los valores de las mismas son las energías consumidas durante la hora
anterior. Posterior
Las energías activas y reactivas de los contadores en los suministros y los supervisores
provenientes del informe S05 (cierre diario) en cambio necesitan de una conversión de
valores absolutos originales en incrementales diarios para ser útiles para nuestro modelo.
Con esta conversión los valores de las mismas son las energías consumidas durante el día
anterior.
Los datos sobre suministros provenientes de SGC. Se utilizarán los siguientes campos:
o Fases: Este campo indica el número de fases que llegan al suministro. Nos servirá
para determinar el porcentaje de trifásicos en el CT.
o Tipo de suministro: Este campo indica en que grupo se encuentra el suministro
según su potencia de contratación. Este campo nos será útil para saber en qué rango
de potencia contratada está cada suministro, y saber si puede estar telegestionado o
necesitamos realizar una estimación del consumo mediante las lecturas.
o Telegestión: Con este campo obtenemos información sobre si el suministro tiene
instalados o no sus equipos de medida con telegestión. Nos servirá para determinar
si necesitamos si necesitamos realizar una estimación del consumo mediante las
lecturas, y además para determinar los porcentajes telegestionados, total o por tipo
de suministro dentro del CT.
2. Desarrollo
15
o Tarifa: Este campo indica el tipo de tarifa que tiene contratado el cliente. Nos
servirá para poder comparar el consumo del suministro con una determinada tarifa
con el consumo medio que han tenido los suministros con esa tarifa.
o CUPS: Este campo no es una variable como tal, pero en el caso de encontrarse el
suministro en la lista de candidatos tras el análisis, éste será la identificación
necesaria para generar una OOSS que conlleve realizar una operación de campo.
Las extracciones de la BBDD corporativa SGC, al ser semanales, también nos permiten ver,
la evolución de la Campaña de Telegestión. En Segovia, está muy avanzada y habrá pocas
variaciones, en el caso de haber realizado estimaciones de consumo en el suministro, si este
pasa a estar telegestionado, se comiencen a utilizar los valores almacenados en el servidor.
Las coordenadas X e Y de la BBDD corporativa BDI, al igual que los CUPS no son una
variable, cuando se disponga de un módulo de visualización, permitirán geolocalizar en un
mapa los CT y acometidas analizados mostrando datos de interés sobre ellos.
2.3.2 Variables filtradas o depuradas Byte de calidad (Bc): Filtrando selectivamente el campo Bc en los informes S02 recibidos
de los contadores asociados al CT de estudio podremos detectar entre otras cosas si los datos
recibidos son válidos u otra posible causa de que existan pérdidas en él.
Eventos: Mediante un filtrado selectivo de los eventos que se producen en los contadores
asociados al CT estudiado podremos inferir las posibles causas de que haya pérdidas en el
CT, per ejemplo el haber realizado una instalación fraudulenta en el equipo de medida.
Los valores instantáneos de corriente, tensión y energías activas y reactivas provenientes
del informe S21. Estos informes se piden bajo demanda, ya que aportan información en
tiempo real de lo que sucede en los suministros o incluso en el propio CT. El filtrado de estos
valores se añadirá al análisis en futuros versiones del modelo, ya que es una tecnología de
incipiente implantación en la empresa, y no se han tenido datos suficientes para analizarlos.
Energía de exportación: Se filtrarán los valores de energía recibidos mayores que 0. Esto
nos dará información sobre si existen suministros que estén entregando energía a la red.
2.3.3 Variables calculadas Tasas de envío de informes S02 y S05: Este cálculo consiste realizar una comprobación de
que se disponen de todos los datos necesarios para un correcto análisis de pérdidas.
Porcentaje de monofásicos (%Mono) y trifásicos (%TRIF): Esta variable nos indicará
que porcentaje del total de los suministros asociados al CT que se está estudiando son
monofásicos o trifásicos. Esta variable nos dará información sobre los posibles consumos
suministros, ya que un suministro monofásico es muy inferior en media a uno trifásico,
pudiendo en los primeros quedar disimulado su consumo en el cálculo de las pérdidas, es
decir, se podrán detectar unas pérdidas más significativas en suministros trifásicos.
Porcentaje de telegestionados (%TG): Esta variable nos indicará que porcentaje del total
de los suministros asociados al CT que se está estudiando poseen equipos de medida con
telegestión incorporada. Esta variable nos dará información relevante a la hora de saber si es
necesario realizar estimaciones en algún suministro dentro el CT que estamos estudiando.
Estimación de pérdidas por Sumatorios de Energías: Esta variable es una de las que más
información aportara y también la que más cálculo necesitara durante el estudio. Mediante
esta variable vamos a ser capaz de identificar las pérdidas totales de forma horaria (S02) o
diaria (S05) en el CT estudiado.
Estimaciones para los no telegestionados: En el caso de que el CT estudiado no tenga todos
sus suministros asociados telegestionados, será necesario realizar en ellos una estimación de
su consumo acudiendo a las últimas lecturas guardadas en SGC.
Medias de consumo por tarifa: Mediante una comparación de los consumos de los
suministros con una determinada tarifa en comparación con la media de consumo por tarifa
en un año determinado, podemos tener una información adicional si de si ha habido un
incremento/disminución del consumo dentro de los suministros asociados al CT estudiado.
Esta variable se añadirá al análisis en futuros versiones del modelo al no tenerse, por el
momento, datos actualizados.
2. Desarrollo
16
2.4 RECOPILACIÓN DE LOS DATOS
2.4.1 Evolución de las herramientas y problemas de disponibilidad de datos Dentro de este apartado es necesario hablar brevemente de las múltiples herramientas que se han
evaluado a lo largo del proyecto antes de conseguir una que nos diera flexibilidad de poder elegir
intervalos de tiempo y filtrar los resultados de forma que se pudiera obtener una extracción fiable de
los CT a estudiar.
La primera opción, como ya se ha indicado en apartados anteriores, fue utilizar el servidor propio
MULA; este servidor nos permitía atacarle con querys SQL para extraer información. Con él se
empezaron a extraer los datos, llegando a la conclusión de que mediante estas extracciones no se
conseguía extraer información sobre los eventos de contador, no aparecía la información de los
contadores supervisores en las extracciones, a la par de necesitar demasiado tiempo para realizarse
la extracción completa de los casos de uso.
Una segunda opción fue utilizar un programa diseñado para otra área de la compañía por la empresa
externa Unatec, Herramienta Gestión Campañas (HGC). Esta herramienta aportaba la posibilidad de
realizar consultas, de manera más intuitiva que con SQL, contra un Data Lake de información
actualizada de todos los suministros. De nuevo se comenzó a realizar extracciones de los datos
llegando a las mismas conclusiones que en la herramienta anterior.
Finalmente apareció una tercera opción para la extracción de los datos, MicroStrategy. Esta es una
herramienta de mercado adaptada al BIG DATA de la empresa y que permite consultar todos los
informes, recibidos por los concentradores. En nuestro caso los informes S02 (curva horaria), S05
(cierres diarios) y S09 (eventos de contador), es decir, se garantizaba tanto el acceso a los datos de
telegestión necesarios como la posibilidad de extraerlos mediante una interfaz rápida e intuitiva.
2.4.2 Herramienta de extracción de datos Tras el breve recorrido por las herramientas de extracción de datos, ahora se detallará la herramienta
que se ha usado para extraer los datos de telegestión para este proyecto: MicroStrategy.
Microstrategy dispone de una interfaz gráfica que permite seleccionar los informes que se quieren
extraer mediante la selección directa en pantalla del informe que se quiera consultar. En la siguiente
imagen puede verse un ejemplo de la interfaz gráfica:
Figura 6-Interfaz de la herramienta MicroStrategy
2. Desarrollo
17
Una vez dentro de cada informe, para poder empezar a extraer datos se han de introducir
obligatoriamente la fecha de inicial y final del intervalo de extracción. Esta herramienta también
permite el filtrado específico sobre ciertos parámetros de los informes, como el fichero del que
proviene el informe, el ID de petición en que se ha realizado el fichero, los valores de energías. El
parámetro más interesante para nuestras extracciones sobre el que realizaremos el proceso de filtrado
es por el ID de concentrador (Cnc) que tienen instalados los propios CT, con esto conseguimos que
únicamente se extraigan los datos de los CT a estudiar.
De nuevo se adjunta una imagen a modo de ejemplo de los parámetros por los que permite filtrar en
un informe, en este ejemplo el informe S02, la herramienta Microstrategy:
Figura 7-Parámetros de filtrado disponibles en las extracciones de informes
Para la realización de este proyecto se ha realizado una extracción por cada tipo de informe en el que
se incluyen todos los CT de estudio, para así simular el trabajo sobre un Data Lake, ya que una vez
concluida la verificación de los datos y se programe e implante este modelo de análisis, esta será la
forma de acceder a los datos de telegestión.
2. Desarrollo
18
2.4.3 Extracciones de datos En este apartado se detallarán, indicándose en cada caso la información adicional introducida en los
parámetros utilizados la herramienta en la extracción de cada informe para las 3 extracciones de datos
necesarias.
Las extracciones realizadas contienen los datos de 32 días, con los dos primeros: 31 de marzo y 1 de
abril se comprobará que se realizan bien los cálculos de cambio de fechas, aunque se cambie de mes
en el intervalo de extracción. La necesidad de incluir el día 1 de mayo es porque el fichero S05
recibido con esa fecha y el fichero S02 con los datos de la hora 00:00, recibidos con fecha 1 de mayo
corresponden a los consumos medidos en el día anterior.
Las fechas indicadas en el campo “Fecha” de los informes S02 y S05 son relativas a los datos
recogidos desde la hora o día inmediatamente anterior a la fecha con la que vienen datados en el
campo “Fecha” hasta 1 segundo antes de la fecha indicada.
De esta forma, por ejemplo, un dato del informe S02 con el campo fecha 03/04/2017 02:00:00
corresponde al consumo medido el mismo día entre las 01:00 y las 02:00; y de la misma forma, un
dato del informe S05 con el campo fecha 07/04/2017 hará referencia al valor absoluto medido hasta
el día 06/04/2017 a las 23:59:59.
S02-Curvas horarias La primera extracción es la del informe de curvas horarias, S02. Una vez hemos accedido mediante
la interfaz gráfica de MicroStrategy al informe S02, se muestra una pantalla en la que se ha de indicar
las fechas inicial y final del intervalo de consulta; en la extracción realizada para este informe tiene
el intervalo temporal desde el 31 de marzo al 1 de mayo de 2017.
En el filtrado posterior por Cnc se introducen en formato “Cnc1; Cnc2; …; CncN” todos los
identificadores de concentrador que se quieren consultar. En nuestro caso se han añadido únicamente
los concentradores de los CT de modelado y análisis.
En la siguiente se muestra como se obtienen los datos tras realizar la consulta en el fichero S02:
Figura 8-Ejemplo extracción del fichero S02
Finalmente, estos datos se extraen como fichero de texto plano separados por punto y coma, para
después en después en la herramienta de gestión de datos poder incluirlos.
2. Desarrollo
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S05-Cierres diarios Una vez hemos accedido mediante la interfaz gráfica de MicroStrategy al informe S05, de nuevo se
muestra una pantalla en la que se ha de indicar las fechas inicial y final del intervalo de consulta; en
la extracción realizada para este informe tiene el intervalo temporal desde el 31 de marzo al 1 de
mayo de 2017.
En el caso del fichero S05 deberemos filtrar adicionalmente por el contrato (Ctr) 1 y el periodo
tarifario (pt) 0, donde los valores obtenidos serán la suma total de los consumos en los 6 periodos
tarifarios del contrato 1.
Al igual que para la extracción del fichero S02, en filtrado posterior por Cnc se introducen en formato
“Cnc1; Cnc2; …; CncN” todos los identificadores de concentrador que se quieren consultar. En
nuestro caso se han añadido únicamente los concentradores de los CT de modelado y análisis.
En la siguiente se muestra como se obtienen los datos tras realizar la consulta en el fichero S05:
Figura 9-Ejemplo extracción del fichero S05
Finalmente, estos datos se extraen como fichero de texto plano separados por punto y coma, para
después en después en la herramienta de gestión de datos poder incluirlos.
S09-Eventos de contador En la tercera y última extracción realizada, una vez hemos accedido mediante la interfaz gráfica de
MicroStrategy al informe S09, se muestra, al igual que en las anteriores, una pantalla en la que se ha
de indicar las fechas inicial y final del intervalo de consulta; en la extracción realizada para este
informe tiene el intervalo temporal desde el 1 de enero al 1 de mayo de 2017.
En el caso del fichero S05 deberemos filtrar adicionalmente por el grupo de evento y código de
evento, donde los grupos de interés para nuestro estudio son del 1 al 4 y filtrando entre los códigos
de evento 1 al 26.
Al igual que en las anteriores extracciones, en filtrado posterior por cnc se introducen en formato
“Cnc1; Cnc2; …; CncN” todos los identificadores de concentrador que se quieren consultar. En
nuestro caso se han añadido todos los concentradores de los CT de Segovia capital.
2. Desarrollo
20
En la siguiente se muestra como se obtienen los datos tras realizar la consulta en el fichero S09:
Figura 10-Ejemplo extracción del fichero S09
De igual forma que en las otras 2 extracciones, los datos se extraen como fichero de texto plano
separados por punto y coma, para después en después en la herramienta de gestión de datos poder
incluirlos.
2.5 TRATAMIENTO DE LOS DATOS Una vez visto el procedimiento para la extracción de los datos en bruto, en esta sección se explicarán
los tratamientos hechos a los datos antes de comenzar a realizar cálculos con ellos.
La herramienta escogida para la gestión de datos es Access, un sistema de gestión de bases de datos
incluido en el paquete ofimático Microsoft Office. Esta herramienta nos permitirá entre muchas otras
acciones:
Enlazar los ficheros de texto plano de las extracciones como tablas vinculadas.
Importar y vincular tablas de otras bases de datos, en nuestro caso se importarán tablas de
las BBDD corporativas SGC, SATURNE y BDI.
Realizar un filtrado selectivo de los datos para usar únicamente los relevantes en cada caso.
Realizar cálculos y agrupaciones sobre los datos.
Realizar una visualización en formato informe de los datos resultantes del análisis, esto nos
valdrá como una primera interfaz de usuario para la representación de los resultados.
Utilizar parámetros de consulta, estos parámetros se vinculan a un campo concreto en el
diseño de la consulta. Al ejecutar una consulta con parámetros aparecerá un cuadro de texto
donde introducir un valor al parámetro, y con él realizar un primer filtrado de los datos que
contengan el valor del parámetro en el campo al que hace referencia.
Por motivos de confidencialidad y guardar la privacidad de los clientes, a partir de este momento en
las imágenes en las que aparezcan datos que puedan dar a conocer la identidad de los mismos se
procederá a ocultar total o parcialmente dichos datos.
2. Desarrollo
21
2.5.1 Cambios de formato en fechas En el caso del fichero S02, los datos extraídos tienen un campo “Fecha” compuesto por la fecha a la
que pertenece los datos en formato fecha y hora larga “dd/mm/yy hh:mm:ss”.
Este formato de fecha es muy laborioso de procesar, por lo que para agilizar el procesamiento de los
datos y facilitar la implementación de los cálculos realizados de forma horaria, se divide el campo
“Fecha” original en los campos “Fecha” y “hora” que contendrá exclusivamente la fecha en formato
“dd/mm/yy” el primero de ellos y la hora en formato “hh:mm:ss” el segundo.
Esta consulta, aparte del cambio de fechas, se comprueba que aparte los informes S02 no incluyan
en su campo “Bc” un valor por encima de 0x80 que indica, entre otras, que tenemos un dato no
válido. La comprobación se realiza mediante un filtro que añade un campo extra “VALID” que
contendrá el valor 1 (válido) si Bc es menor de 80, y un 0 (no valido) si es mayor.
En la siguiente imagen se muestra un ejemplo de los resultados de ejecutar la consulta de cambio de
formato de fechas sobre un CT, concretamente los datos pertenecen al contador supervisor de un
transformador:
Figura 11-Resultado de ejecutar el cambio de formato de fechas
2.5.2 Inclusión del campo “CUPS” Para este proceso se utilizarán los ya mencionados informes S02 y S05, una tabla de la BBDD
SATURNE que incluye entre otros los campos “CUPS” “Cnc”, “Cnt” y “Matricula CT” y una tabla
de la BBDD SGC que incluye entre los datos sobre los suministros los campos “Matricula CT”,
“CUPS” y “MeterId”.
Se consigue incluir el campo CUPS al que está asociado cada MeterId mediante una consulta en la
que se realiza un doble cruce entre las tablas de SATURNE y SGC con los datos de los informes S02
y S05, en los que se utiliza como nexo de unión entre la tabla de SATURNE y los informes el ID de
concentrador, y entre los informes y la tabla de SGC el campo “MeterId”.
Para este proceso se utiliza, al igual que se utilizará en otras muchas consultas al ser uno de los
parámetros de entrada en el modelo final, un parámetro de consulta asociado a la matrícula del CT
que en el momento de ejecución determinará el CT sobre el que queremos realizar el análisis.
En el caso del informe S05, la inclusión del campo CUPS se realiza en la misma consulta en la que
se incluye el campo “Magn” detallado en el siguiente apartado. En el caso del informe S02 se
realizará en la misma consulta en la que se realiza el cambio de formato del campo “Fecha”.
2. Desarrollo
22
2.5.3 Inclusión de los contadores supervisores Los datos recibidos en los informes S02 incluyen el campo “Magn” en el que, aparte de indicar en
que unidades de medida de los contadores, sirve para marcar el tipo de equipo de medida marcándose
los contadores de suministros con el valor 1 y los supervisores con el valor 1000. Esto no ocurre con
los datos recibidos en los informes S05.
Para conseguir distinguir los contadores supervisores de los suministros necesitamos realizar una
consulta para cruzar los datos de los informes S05 con una tabla donde se almacenan para cada Cnc
todos los MeterId de contador supervisor registrados a él y por tanto al CT.
Adicionalmente, pueden venir varios registros por cada día, por lo que, al ser valores absolutos
monótonamente crecientes, para evitar que estos valores extras interfieran en el desarrollo de los
estudios, se cogerán los valores mínimos para cada día, los correspondientes a los registros llegados
a las 00:00.
Se utiliza de nuevo un parámetro de consulta asociado a la matrícula del CT para determinar
momento de ejecución el CT sobre el que queremos realizar la inclusión de este campo.
Se muestran los resultados de ejecutar la consulta de inclusión de supervisores sobre un CT,
concretamente los datos pertenecen al contador supervisor de un transformador:
Figura 12-Resultado de ejecutar la inclusión de supervisores
2.5.4 Paso de valores absolutos a incrementales El informe S05 contiene datos absolutos de las energías activas de importación y exportación (AIa,
AEa) y reactivas en los 4 cuadrantes (R1a, R2a, R3a, R4a), medidos en kWh y kVAr
respectivamente. Con estos datos no se pueden realizar ningún cálculo energético ya que no guardan
ningún tipo de relación temporal con el resto de contadores, ya estén alimentados por el mismo CT
o por cualquier otro, solo guardan relación con la fecha de instalación del propio suministro.
Otra cosa que se ha de tener en cuenta, como ya se expuso en el apartado 2.4.3, es que el valor
indicado en el campo “Fecha” del informe S05 hace relación a los datos recogidos desde el día
inmediatamente anterior hasta 1 segundo antes de la fecha indicada por dicho campo.
Bajo estas premisas, para poder realizar cálculos con los datos extraídos de este informe necesitamos
convertir estos valores absolutos en incrementales diarios. Esto lo conseguimos realizando una
consulta, una vez incluidos CUPS y supervisores, que realice el siguiente cálculo:
𝐴𝐼(𝑑𝑖𝑎 𝑁) = 𝐴𝐼𝑎(𝑑𝑖𝑎 𝑁 + 1) − 𝐴𝐼𝑎(𝑑𝑖𝑎 𝑁)
2. Desarrollo
23
La ecuación descrita para AI es equivalente para el resto de valores energéticos (AE, R1, R2, R3,
R4). Nótese que tras realizar estos cálculos se consiguen N-1 valores de incrementales diarios, en
nuestro intervalo temporal se tendrán 31 registros por contador.
En la siguiente imagen se pueden observar los resultados de ejecutar la consulta de cambio de
absoluto a incremental sobre un CT, para que se pueda comprobar el cambio, se ha muestra en la
imagen el mismo contador supervisor que en la representación del apartado anterior:
Figura 13-Resultado de ejecutar el paso de absoluto a incremental
Las acciones derivadas del tratamiento de los datos origen y descrita en los apartados anteriores se
gestionan en modo consulta. Es decir, los datos depurados y tratados se obtienen de acciones que se
invocan bajo demanda, que los convierten desde sus formatos origen y los ponen en disposición de
ser usados para los análisis.
2.6 ANÁLISIS REALIZADOS CON LAS VARIABLES Tras haber tratado los datos brutos, a partir de este punto ya disponemos de todos los datos en el
formato más apropiado para su análisis, lo que facilitará de una forma notable el análisis de las
variables.
A partir de este momento se utilizarán los datos de los informes una vez tratados, esto significa que
al ejecutar todas las consultas de cálculo y filtrado que siguen se habrá de introducir una matrícula
del CT como parámetro de entrada en consulta para determinar el CT sobre el que queremos realizar
el análisis.
2.6.1 Tasas de envío El primer paso tras el tratamiento inicial de los datos es comprobar que se disponen, para contador,
de los (32 días x 24 horas) 768 registros horarios del informe S02 y 31 registros del informe S05.
Esta comprobación se realiza mediante una agrupación en forma de cuenta del número de registros
disponibles para cada contador, guardándose este nuevo dato en el campo “Num_informes”. De esta
manera conocemos previamente el grado de error que de origen que pueden tener los datos por
carencia de envíos algún día.
2. Desarrollo
24
En la imagen a continuación se muestra el resultado de la ejecución de esta consulta sobre un CT con
11 suministros y un supervisor:
Figura 14-Comprobación de las tasas de envío sobre un CT
2.6.2 Cálculo de porcentajes de trifásicos y de telegestionados Dos de los cálculos que presentará como resultados el modelo final son los porcentajes de suministros
trifásicos y monofásicos, y los de que poseen o no telegestión, respecto del CT estudiado.
Para este procedimiento únicamente se utilizarán una tabla de la BBDD SGC que incluye entre otros
datos sobre los suministros los campos “Matricula CT”, “CUPS”, “Fases” y “Telegestión”.
Estas variables se pretenden que sean usadas como variables de selección de poblaciones de CTs a
estudiar en el futuro.
Porcentajes de trifásicos Esta variable, tal y como se introdujo en el apartado sobre identificación de variables, nos dará
información cualitativa sobre el reparto de los consumos de los suministros en el CT. En un
suministro monofásico puede quedar completamente disimulado un consumo fraudulento en el
cálculo de las pérdidas, es decir, sabiendo el porcentaje de suministros trifásicos asociados al CT
analizado servirá para podrán detectar unas pérdidas más significativas en el caso de abundancia de
suministros trifásicos.
El cálculo de esta variable se divide en 2 pasos o consultas:
1. La primera consulta consistirá, para el CT de estudio, en realizar una agrupación de los datos
de tabla de SGC en forma de cuenta del número de suministros que en el campo “Fases”
tienen el valor 1, guardando el resultado en el campo “monofásicos” o el valor 3 que se
guardará en “trifásicos”, y un conteo de todos los suministros pertenecientes a cada CT que
se guardará en “Num_sums”.
2. La segunda consulta consistirá en la realización de los siguientes cálculos:
%𝑀𝑂𝑁𝑂 =𝑚𝑜𝑛𝑜𝑓𝑎𝑠𝑖𝑐𝑜𝑠
𝑁𝑢𝑚_𝑠𝑢𝑚𝑠· 100
%𝑇𝑅𝐼𝐹 =𝑡𝑟𝑖𝑓𝑎𝑠𝑖𝑐𝑜𝑠
𝑁𝑢𝑚_𝑠𝑢𝑚𝑠· 100
En la siguiente imagen se muestra el resultado de ejecutar esta consulta en uno de los CT de estudio:
Figura 15-Cálculo de porcentajes de monofásicos y trifásicos en un CT
Porcentajes de Telegestión Esta variable nos indicará que porcentaje del total de los suministros asociados al CT que se está
estudiando poseen equipos de medida con telegestión incorporada. De modo que tendremos
información sobre si ha sido necesario realizar estimaciones en algún suministro dentro el CT que
estamos estudiando.
2. Desarrollo
25
El cálculo de porcentajes de equipos que tienen telegestión se realiza de forma análoga a lo descrito
para el cálculo de suministros trifásicos, donde:
1. La primera consulta consistirá, para el CT de estudio, en realizar una agrupación de los datos
de tabla de SGC en forma de cuenta del número de suministros que en el campo
“Telegestión” tienen el valor 1 (Sí), guardando el resultado en el campo “telegestionados”
o el valor 0 (No) que se guardará en “no_telegestionados”, y un conteo de todos los
suministros pertenecientes a cada CT que se guardará en “Num_sums”.
2. La segunda consulta consistirá en la realización de los siguientes cálculos:
%𝑇𝐺 =𝑡𝑒𝑙𝑒𝑔𝑒𝑠𝑡𝑖𝑜𝑛𝑎𝑑𝑜𝑠
𝑁𝑢𝑚_𝑠𝑢𝑚𝑠· 100
%𝑁𝑂_𝑇𝐺 =𝑛𝑜_𝑡𝑒𝑙𝑒𝑔𝑒𝑠𝑡𝑖𝑜𝑛𝑎𝑑𝑜𝑠
𝑁𝑢𝑚_𝑠𝑢𝑚𝑠· 100
En la siguiente imagen se muestra el resultado de ejecutar esta consulta en uno de los CT de estudio:
Figura 16-Cálculo de porcentajes de telegestión en un CT
2.6.3 Estimación de pérdidas por Sumatorio de energías en el CT Uno de los cálculos fundamentales a realizar en este proyecto son los cálculos estimados de pérdidas,
por descuadres de sumatorios de energía de manera diaria, realizada con los valores de cierres, como
horaria, con los valores de curva.
Según lo expuesto en el apartado 1.3 donde se exponía la arquitectura de la red de baja tensión y la
red de telegestión, las pérdidas en el CT consisten en la diferencia entre la suma de las energías
medidas por los contadores supervisores en cada transformador y la suma de los consumos de todos
los suministros que se alimentan de dicho CT. De forma algebraica, las pérdidas se calculan de
acuerdo a la siguiente ecuación:
𝑃é𝑟𝑑𝑖𝑑𝑎𝑠 (𝐴𝐼) = ∑ 𝐴𝐼𝑠𝑢𝑝𝑒𝑟𝑣𝑖𝑠𝑜𝑟 − ∑ 𝐴𝐼𝑠𝑢𝑚𝑖𝑛𝑖𝑠𝑡𝑟𝑜𝑠
Donde se ha expresado la ecuación de pérdidas en función de la energía activa de importación (AI),
donde si quisiéramos calcular las pérdidas de exportación (AE) o de las energías reactivas (Ri),
seguiría la misma ecuación únicamente cambiando los valores de AI por los de la energía que se
desee calcular.
En primera instancia, el cálculo de pérdidas de acuerdo a la anterior ecuación se podrá implementar
correctamente si el CT a analizar cumple unas ciertas características que se citan a continuación:
1) Diario: Todos los suministros alimentados por el CT estudiado cuenten con equipos de
medida telegestionados, y que de envíen de manera rigurosa todos los días los informes
S05. Si esto se cumple, se garantizaría poder realizar el cálculo de pérdidas de forma
diaria mediante datos de telegestión, con los informes S05 de cierres diarios. Si no se
cumpliera esta condición se estimaría como se explica más adelante.
2) Horario: Para la implementación en forma horaria de la ecuación de pérdidas, será
necesario comprobar que aparte de disponer de todos los informes S02, estos no incluyan
en su campo “Bc” un valor por encima de 0x80 que indica, entre otras, que tenemos un
dato no válido. Por ello se debe comprobar el que el resultado del campo “VALID”
obtenido en la consulta de cambio formato fecha del informe S02.
La implementación del cálculo de pérdidas horarias aún no tiene un grado de madurez del 100%,
estando aún en fase de desarrollo la implementación de un algoritmo de estimación que en el caso de
no disponer de todos los informes S02 o de que estos contengan datos no válidos permita estimarlo
y realizar el cálculo de pérdidas horarias, por lo que no se implementará de cara al modelo final
expuesto en este documento.
2. Desarrollo
26
Se incluye un ejemplo de los resultados (en Wh) del cálculo de las pérdidas horarias cuando todos
los datos de partida son válidos:
Figura 17-Cálculo de pérdidas horarias en un CT
Una vez se han explicado las condiciones necesarias para la correcta implementación se ha decidido
que los cálculos de pérdidas implementado en el modelo final serán diarios. Se explicará en el
siguiente apartado como proceder si no todos los suministros del CT estudiado tienen contador con
telegestión, se estimará su consumo, y posteriormente se expondrá el procedimiento de cálculo una
vez se disponen de todos los datos necesarios.
Modelo de estimación de consumo para los NO Telegestionados En el caso de que alguno de los suministros en el CT analizado no esté telegestionado, para extrapolar
el modelo a CTs con contadores aislados no telegestionados se ha visto conveniente realizar una
estimación de su consumo. Los contadores previos a la implantación de equipos con telegestión solo
registraban el consumo de energía activa consumida (AI), por lo que solo tendrán efecto estas
estimaciones para el cálculo de pérdidas en el CT, concretamente las pérdidas de energía de
importación.
Para realizar las estimaciones se ha consultado la BBDD SGC para obtener las fechas de la última y
penúltima lectura y el consumo entre esas dos fechas en los rangos de fechas que se están estudiando.
Una vez se tienen todos los datos, para este estudio se ha realizado una tabla los campos
“Matrícula_CT”, “CUPS”, “fecha”, “Magn” y “AI_dia” con las estimaciones de consumo diarias
para estos suministros sin telegestión. La estimación del consumo sigue un modelo lineal y se ha
realizado de acuerdo a la siguiente ecuación:
𝐴𝐼𝑑𝑖𝑎𝑒𝑠𝑡(𝑑𝑖𝑎 𝑁) =
𝐶𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜
𝐹𝑒𝑐ℎ𝑎𝑢𝑙𝑡𝑖𝑚𝑎_𝑙𝑒𝑐 − 𝐹𝑒𝑐ℎ𝑎𝑝𝑒𝑛𝑢𝑙𝑡𝑖𝑚𝑎_𝑙𝑒𝑐
Ahora sí, disponemos de todos los datos para realizar de forma correcta el cálculo de pérdidas diarias
en los CT.
Proceso de estimación de pérdidas en el CT En este apartado, una vez se ha explicado la ecuación de cálculo de pérdidas por descuadre de
sumatorios de energías y la estimación de consumo en los suministros no telegestionados, la ecuación
resultante que nos permitirá calcular las pérdidas diarias en el CT (en kWh) es:
𝑃é𝑟𝑑𝑖𝑑𝑎𝑠𝐴𝐼(𝑑𝑖𝑎 𝑛) = ∑ 𝐴𝐼𝑠𝑢𝑝𝑒𝑟𝑣𝑖𝑠𝑜𝑟(𝑛) − (∑ 𝐴𝐼𝑠𝑢𝑚𝑖𝑛𝑖𝑠𝑡𝑟𝑜𝑠(𝑛) + ∑ 𝐴𝐼𝑠𝑢𝑚𝑖𝑛𝑖𝑠𝑡𝑟𝑜𝑠𝐸𝑆𝑇(𝑛))
2. Desarrollo
27
A continuación, se explicará la metodología seguida para obtener las pérdidas diarias. El proceso se
divide en 3 partes, primero calcular la suma de energías de los supervisores, después la suma de
energías de los suministros incluyendo los estimados, en la tercera y última se realiza la diferencia
entre la energía de los supervisores y la de los suministros, además se pasarán esas pérdidas a
porcentaje para tener una mejor visión de las pérdidas en el CT estudiado.
1) La primera de las consultas consistirá en sumar, para cada día, la energía de importación de
los contadores de contadores supervisores, que tienen el valor 1000 en el campo “Magn”. El
resultado se guardará en el campo “AI_super”.
2) El siguiente paso consistirá en sumar diariamente, la energía de importación de los
contadores de contadores en los suministros, con valor “Magn” 1, y guardar el resultado en
el campo “AI_sums”.
Esta consulta se realizará precedida de una consulta de unión entre los datos tratados procedentes del
informe S05 y los datos estimados de los CUPS sin telegestión, consiguiendo así tener en una misma
tabla de consulta los datos de energía de importación de los suministros.
3) El tercer paso será estimar las pérdidas con los datos resultado de las 2 anteriores consultas.
Se realizará en una consulta la resta diaria de los campos “AI_super” y “AI_sums”,
guardándose el resultado en el campo “Pérdidas_AI”.
Hasta este punto ya tendríamos calculadas las pérdidas teóricas diarias del CT, pero para tener una
visión más esclarecedora de las pérdidas se realiza un último paso, se pasan a porcentajes las pérdidas
mediante la implementación de la siguiente ecuación en la misma consulta del cálculo de pérdidas:
%𝑃𝑒𝑟𝑑𝑖𝑑𝑎𝑠_𝐴𝐼 =𝑃𝑒𝑟𝑑𝑖𝑑𝑎𝑠_𝐴𝐼
𝐴𝐼_𝑠𝑢𝑝𝑒𝑟· 100 =
𝐴𝐼𝑠𝑢𝑝𝑒𝑟 − 𝐴𝐼_𝑠𝑢𝑚𝑠
𝐴𝐼_𝑠𝑢𝑝𝑒𝑟· 100
En la siguiente imagen se muestra el resultado de la ejecución total del cálculo de pérdidas en un CT:
Figura 18-Cálculo de pérdidas diarias en un CT
En este caso se puede comprobar que el CT mostrado no muestra pérdidas significativas (se considera
que unas pérdidas menores a ±5% es un rango de pérdidas dentro de lo normal) por lo que puede
considerarse en régimen correcto de funcionamiento.
2. Desarrollo
28
2.6.4 Energías de exportación Una de las variables que nos pueden dar gran información sobre si existe alguna actividad anómala
en el contador es la existencia de energía de exportación (AE>0).
Los únicos suministros que pueden tener energía de exportación (entregada a la red, no demandada
de la red) no nula son los suministros con generación fotovoltaica, lo cual está marcado en SGC en
el campo “Tipo Sum” con el valor 91.
El proceso de filtrado de las Energías de Exportación se divide en 3 partes:
Las 2 primeras consultas, se cruzarán los informes S02 y S05 con la tabla de SGC para quedarnos
con los suministros de interés, los que no son de origen fotovoltaico mediante un filtrado por el
campo “tipo sum” distinto de 91 y simultáneamente filtrar en los informes por el campo “AE” cuando
este contenga un valor mayor que 0. En la consulta sobre el S02 se comprueba el que el resultado del
campo “VALID” obtenido en la consulta de cambio formato fecha, descartando los no válidos.
La última parte consta de una consulta de unión para listar de manera conjunta todos los resultados
obtenidos. En este punto cabe resaltar que al estar mostrando registros del informe S02 que poseen
un campo “hora”, a los registros del informe S05 se les ha añadido un campo extra “hora” con el
valor 99 que únicamente denota que el registro pertenece al informe de cierres diarios.
En la siguiente ilustración se muestra la ejecución de búsqueda de energías de exportación no nulas
sobre un CT:
Figura 19-Filtrado de energías de exportación en un CT
2. Desarrollo
29
2.6.5 Eventos Ya se ha hablado sobre el grado de madurez en la interpretación de la información recibida de los
eventos, aun así, es una variable que nos pueden dar cierta información, en forma de alerta, sobre si
existe alguna actividad fuera de lo normal en el contador.
Este apartado, se filtrarán, de todos los extraídos del informe de eventos S09, los eventos que del
grupo 4 con código 7 (Apertura de la tapa cubre bornes) y 8 (Cierre de la tapa cubre bornes), que
serán los que nos informaran sobre si ha habido algún intento de manipulación física del equipo de
medida.
Este proceso se divide en 2 partes:
1) La primera consistirá en el filtrado del fichero de eventos, quedándonos únicamente con los
eventos procedentes del CT estudiado mediante un parámetro de consulta asociado a la
matrícula del CT.
2) La segunda consulta, consistirá en filtrar la consulta anterior primero por el valor del campo
“Evento Grupo” y posteriormente por el campo “Evento Código”, donde nos quedaremos
con los que hayan registrado el valor 4 en el primero de los campos y los valores 7 y 8 en el
segundo. También se muestran los campos de tipo de orden de servicio anterior y siguiente,
por si ya se han tomado medidas respecto a ese evento.
A continuación, se muestra una imagen que muestra los resultados de aplicar el proceso de búsqueda
de eventos descrita sobre un CT:
Figura 20-Filtrado de eventos de fraude en un CT
2.6.6 Byte de calidad Otra de las variables que nos pueden dar cierta información sobre si existe alguna actividad fuera de
lo normal en el contador es que el valor del Byte de calidad incluido en el informe S02 sea mayor
que 0 (Bc>0).
Se incluye a continuación una tabla con los posibles valores que puede tener el Bc y la información
que este aporta:
HEXAD BIN DEC INCIDENCIA
2 10 2 Power down
4 100 4 Fraud detection
6 110 6 Power down y Fraud detection
8 1000 8 Parameters changed
10 10000 16 Clock verified
18 11000 24 Clock verified y Parameters changed
20 100000 32 Overflow
48 1001000 72 Clock adjusted y Parameters changed
80 10000000 128 Data not valid
82 10000010 130 Data not valid y Power down
84 10000100 132 Data not valid y Fraud detection
86 10000110 134 Data not valid, Power down y Fraud detection
88 10001000 136 Data not valid y Parameters changed
8A 10001010 138 Data not valid, Power down y Parameters changed
90 10010000 144 Data not valid y Clock verified
94 10010100 148 Data not valid, Overflow y Power down
CA 11001010 202 Data not valid, Clock adjusted, Parameters changed y Power down
Tabla 3-Significados del Byte de calidad según su valor
2. Desarrollo
30
En régimen normal de funcionamiento del CT, los contadores asociados deberían recoger el valor 0
en el campo “BC”, salvo en modificaciones y ajustes de algún parámetro en los equipos. El resultado
de esta consulta será una lista de registros horarios en los que el Byte de calidad es distinto de 0.
El proceso para obtener los registros en los que Bc es mayor que 0 consiste en una doble consulta
donde se filtrará el campo “BC” del informe S02 para quedarnos con los registros de interés.
Posteriormente se realiza un segundo filtrado sobre el campo Bc para quedarnos con los valores
indicados en la tabla anterior como detección de una acción fraudulenta en el contador, nos quedamos
con los valores 4, 6, 84 y 86.
Se muestra a continuación una imagen donde se ven los resultados de aplicar el proceso de búsqueda
de Byte de calidad descrita en el párrafo anterior sobre un CT:
Figura 21-Filtrado de Byte de calidad de fraude en un CT
2. Desarrollo
31
2.7 MAPA DE LA APLICACIÓN
Una vez se ha explicados los distintos análisis realizados, el paso final es unir todos esos
procedimientos en un modelo, donde se realice un análisis completo del CT. Para ello es
imprescindible realizar un pequeño estudio del flujo de datos por el modelo y decidir cómo
representar los resultados de la manera más intuitiva posible:
Figura 22- Flujo de datos a través de la aplicación
Tras este pequeño estudio podemos determinar la mejor forma de representar los resultados del
análisis de las variables (cajas verdes) para llegar a una evaluación conjunta de las variables y con
ello detectar suministros que necesiten de acciones en campo. En un futuro podrán añadirse nuevas
variables con valor de interés como los valores instantáneos de V, I, P y las medias de consumo por
tarifa y área geográfica.
2. Desarrollo
32
2.8 MODELO ANALÍTICO FINAL
Una vez explicados los procedimientos realizados con los datos y estudiado el flujo de que estos
seguirán a través del modelo, se procede a generar una interfaz de usuario que permita realizar un
análisis completo de las variables en el modelo sobre un CT y visualizarlas para facilitar un análisis
final conjunto, mientras se continua en el desarrollo del proyecto corporativo.
La interfaz, realizada con un formulario de Microsoft Access, permite insertar en un cuadro de texto
la matricula del CT a analizar, mediante un botón “Ejecutar” se comenzarán a realizar las consultas
de análisis de las variables del modelo propuesto. Finalmente se mostrarán en pantalla para realizar
un análisis conjunto de las variables, tal y como se muestra en la siguiente imagen:
Figura 23- Interfaz de usuario de la aplicación
2. Desarrollo
33
2.9 GENERACIÓN DE ÓRDENES DE SERVICIO (OOSS) Y ACCIONES CORRECTIVAS
El objetivo final de este modelo de análisis es encontrar irregularidades en los equipos de medida y,
que esto produzca tanto pérdidas de energía en la red como posibles accidentes al usuario de la
instalación.
1) OOSS: Si mediante el análisis realizado con el modelo se detecta algún suministro que puede
tener alguna anomalía en la instalación del contador, se procederá a generar una orden de
servicio OOSS para evaluar el caso/s en concreto.
Las acciones a realizar en el suministro son de inspección y búsqueda de anomalías o fraudes
en las instalaciones. En caso de detectarse una instalación fraudulenta, se procederá a la
corrección y siguientes trámites procedimentados en la gestión del expediente de fraude.
Otra función que tendrán las órdenes de servicio será poder medir la efectividad real del
modelo desarrollado, y así realizar cambios de estrategia al evaluar las variables o incluir
mejoras que permitan analizar más y de manera más precisa las variables.
2) Otras acciones correctivas que pueden desencadenarse a partir de los análisis del modelo
descrito en este documento en un CT concreto, son medidas correctivas en el propio CT.
2.1) Una de ellas es realizar un cambio de asociación del suministro hacia otro CT porque se
haya detectado en el balance de pérdidas, y tras un análisis posterior de la localización (BDI),
que la alimentación del suministro no procede del CT estudiado sino de otro cercano, y que
este nuevo CT al ser estudiado presenta unas pérdidas que concuerdan con el suministro cuya
asociación se quiere cambiar.
2.2) En el caso de encontrar valores incoherentes en la realización de la estimación de
pérdidas, como puede ser el caso de obtener resultados de altas pérdidas negativas, lo que
implica que la energía consumida por el agregado de suministros es mayor que el medido en
los contadores supervisores del CT al que están asociados. Ante esta situación se realizarán
comprobaciones en configuración de los parámetros de medida del contador supervisor, tales
como la revisión de la relación de transformación programada en ellos para la medida
indirecta.
3. Resultados
34
3 RESULTADOS
Tras haberse visto los análisis realizados sobre las variables se expondrán los resultados obtenidos
para los CT modelados y analizados, indicando si fuese necesario, otros estudios realizados en el CT.
Se incluirán los datos de porcentajes de telegestión y suministros trifásicos además de las gráficas
del cálculo de pérdidas, mostrándose las energías de importación medida en los supervisores, en el
agregado de suministros y las pérdidas, primero en unidades de kWh y las pérdidas también en
porcentaje.
Sobre el resto de las variables se comentarán los resultados, en el caso de haberlos, ya que en los CT
estudiados se cumple que en régimen normal de funcionamiento la energía de exportación, sin
suministros con generación fotovoltaica, debería ser nula, el valor del Byte de calidad debería ser 0
salvo cuando se realizan cambios en los parámetros de los equipos de medida y sin eventos de fraude.
3.1 CT 40CL62 En este CT las pérdidas detectadas por el análisis son bajas, siempre por debajo del 2,1% de la energía
medida por los contadores supervisores, tal y como se muestra en la siguiente gráfica:
Gráfica 2-Balance energético del CT 40CL62
Este CT tiene el 100% de los contadores telegestionados, donde un 19,72% de los suministros son
trifásicos, y los restantes monofásicos.
En este CT también se han encontrado en días determinados días pequeñas aportaciones de energía
de exportación, del orden de unidades de Wh, irrelevantes para ser consideradas a estos suministros
candidatos de acciones en campo. En cuanto a Byte de calidad aparecen como resultado algunos
registros esporádicos, estos suministros se tendrán que estudiar con más detenimiento cuando se
dispongan de información histórica de los mismos, respecto a eventos no hay nada relevante a
destacar.
El CT conserva la etiqueta energética de pérdidas A, ya que durante el mes analizado ningún día
existen pérdidas mayores del 5%.
0
0,5
1
1,5
2
2,5
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
31
-mar
-17
02
-ab
r-1
7
04
-ab
r-1
7
06
-ab
r-1
7
08
-ab
r-1
7
10
-ab
r-1
7
12
-ab
r-1
7
14
-ab
r-1
7
16
-ab
r-1
7
18
-ab
r-1
7
20
-ab
r-1
7
22
-ab
r-1
7
24
-ab
r-1
7
26
-ab
r-1
7
28
-ab
r-1
7
30
-ab
r-1
7
% p
érd
idas
Ener
gia
(kW
h)
Balance energetico del CT
AI_super AI_sums Perdidas_AI Prcent_Perdidas_AI
3. Resultados
35
3.2 CT 40CBV0 En este CT las pérdidas detectadas por el análisis son bajas, siempre por debajo del 3% de la energía
medida por los supervisores, tal y como se muestra en la siguiente gráfica:
Gráfica 3-Balance energético del CT 40CBV0
Este CT tiene el 100% de los contadores telegestionados, donde un 11,86% de los suministros son
trifásicos, y los restantes monofásicos.
No se han encontrado energía de exportación en ninguno de los suministros, ni eventos, o Byte de
calidad que permitan determinar un uso fraudulento de la red eléctrica. El CT conserva la etiqueta
energética de pérdidas A de, ya que durante el mes analizado ningún día existen pérdidas mayores
del 5%.
3.3 CT 40C560 En este CT las pérdidas detectadas por el análisis son bajas, siempre por debajo del 5% de la energía
medida por los supervisores, tal y como se muestra en la siguiente gráfica:
Gráfica 4-Balance energético del CT 40C560
Este CT tiene el 99,57% de los contadores telegestionados, donde el único no telegestionado
corresponde con un cliente dado de baja. El 11,69% de los suministros son trifásicos, y los restantes
monofásicos.
-1
0
1
2
3
4
5
6
-50
0
50
100
150
200
250
300
350
400
31
-mar
-17
02
-ab
r-1
7
04
-ab
r-1
7
06
-ab
r-1
7
08
-ab
r-1
7
10
-ab
r-1
7
12
-ab
r-1
7
14
-ab
r-1
7
16
-ab
r-1
7
18
-ab
r-1
7
20
-ab
r-1
7
22
-ab
r-1
7
24
-ab
r-1
7
26
-ab
r-1
7
28
-ab
r-1
7
30
-ab
r-1
7
% p
érd
idas
Ener
gia
(kW
h)
Balance energetico del CT
AI_super AI_sums Perdidas_AI Prcent_Perdidas_AI
-2
-1
0
1
2
3
4
5
-500
0
500
1000
1500
2000
31
-mar
-17
02
-ab
r-1
7
04
-ab
r-1
7
06
-ab
r-1
7
08
-ab
r-1
7
10
-ab
r-1
7
12
-ab
r-1
7
14
-ab
r-1
7
16
-ab
r-1
7
18
-ab
r-1
7
20
-ab
r-1
7
22
-ab
r-1
7
24
-ab
r-1
7
26
-ab
r-1
7
28
-ab
r-1
7
30
-ab
r-1
7
% p
érd
idas
Ener
gia
(kW
h)
Balance energetico del CT
AI_super AI_sums Perdidas_AI Prcent_Perdidas_AI
3. Resultados
36
En este CT también se han encontrado en días determinados días pequeñas aportaciones de energía
de exportación, del orden de unidades de Wh, irrelevantes para ser consideradas a estos suministros
candidatos de acciones en campo.
El resultado del análisis sobre la variable Byte de calidad, nos devuelve un suministro del que, en
todas las horas, durante el mes completo, se ha recibido en Bc con valor 4 (Fraude). El suministro
detectado es monofásico, y como ya se explicó las pérdidas debidas a este tipo de suministros hubiera
quedado camufladas dentro del total de no ser por los resultados del análisis de otras variables. Este
suministro es candidato a que se genere una orden de servicio para comprobar el estado de su equipo
de medida.
Aun con estos resultados el CT conserva la etiqueta energética de pérdidas A, ya que durante el mes
analizado ningún día existen pérdidas mayores del 5%.
3.4 CT 40CM06 En este CT las pérdidas detectadas por el análisis, no son válidas, ya que la energía medida por el
supervisor es siempre inferior a la consumida por los suministros que dependen de él, tal y como se
muestra en la siguiente gráfica:
Gráfica 5-Balance energético del CT 40CM06
Este CT tiene el 99,15% de los contadores telegestionados, donde el único no telegestionado
corresponde con un cliente dado de baja. El 1,71% de los suministros son trifásicos, y los restantes
monofásicos.
A partir de los datos observados en el balance energético, y sin haber ningún resultado relevante tras
el análisis de las demás variables, se determina que se ha de comprobar la configuración de los
parámetros de los contadores supervisores para una correcta medición de las energías en el CT. La
validez de los datos de telegestión a analizar depende intrínsecamente de la correcta instalación y
configuración de los equipos de medida, tanto en los suministros como en los supervisores de cada
transformador. En las variables energía de exportación, Byte de calidad y eventos de los suministros
no se ve nada que destacable.
Sobre este CT no se tenían datos de la etiqueta energética de pérdidas en 2016, ya que durante el mes
analizado ningún día existen pérdidas mayores del 5%.
-200-180-160-140-120-100-80-60-40-200
-800-600-400-200
0200400600800
10001200
31
-mar
-17
02
-ab
r-1
7
04
-ab
r-1
7
06
-ab
r-1
7
08
-ab
r-1
7
10
-ab
r-1
7
12
-ab
r-1
7
14
-ab
r-1
7
16
-ab
r-1
7
18
-ab
r-1
7
20
-ab
r-1
7
22
-ab
r-1
7
24
-ab
r-1
7
26
-ab
r-1
7
28
-ab
r-1
7
30
-ab
r-1
7
% p
érd
idas
Ener
gia
(kW
h)
Balance energetico del CT
AI_super AI_sums Perdidas_AI Prcent_Perdidas_AI
3. Resultados
37
3.5 CT 40C555 En este CT las pérdidas detectadas por el análisis son bajas, siempre por debajo del 4% de la energía
medida por los supervisores, tal y como se muestra en la siguiente gráfica:
Gráfica 6-Balance energético del CT 40C555
Este CT tiene el 100% de los contadores telegestionados, y en el que 10,59% de los suministros son
trifásicos, siendo los restantes monofásicos.
En este CT también se han encontrado en días determinados días pequeñas aportaciones de energía
de exportación, del orden de unidades de Wh, irrelevantes para ser consideradas a estos suministros
candidatos de acciones en campo. En las variables Byte de calidad y eventos de los suministros no
se ve nada que destacable.
El CT conserva la etiqueta energética de pérdidas A, ya que durante el mes analizado ningún día
existen pérdidas mayores del 5%.
3.6 CT 40CM07 En este CT las pérdidas detectadas por el análisis no son bajas, estando siempre comprendidas entre
el 4 y el 14,5% de la energía medida por los supervisores, tal y como se muestra en la siguiente
gráfica:
Gráfica 7-Balance energético del CT 40CM07
1
1,5
2
2,5
3
3,5
4
4,5
0
200
400
600
800
1000
12003
1-m
ar-1
7
02
-ab
r-1
7
04
-ab
r-1
7
06
-ab
r-1
7
08
-ab
r-1
7
10
-ab
r-1
7
12
-ab
r-1
7
14
-ab
r-1
7
16
-ab
r-1
7
18
-ab
r-1
7
20
-ab
r-1
7
22
-ab
r-1
7
24
-ab
r-1
7
26
-ab
r-1
7
28
-ab
r-1
7
30
-ab
r-1
7
% p
érd
idas
Ener
gia
(kW
h)
Balance energetico del CT
AI_super AI_sums Perdidas_AI Prcent_Perdidas_AI
4
6
8
10
12
14
16
0
200
400
600
800
1000
1200
31
-mar
-17
02
-ab
r-1
7
04
-ab
r-1
7
06
-ab
r-1
7
08
-ab
r-1
7
10
-ab
r-1
7
12
-ab
r-1
7
14
-ab
r-1
7
16
-ab
r-1
7
18
-ab
r-1
7
20
-ab
r-1
7
22
-ab
r-1
7
24
-ab
r-1
7
26
-ab
r-1
7
28
-ab
r-1
7
30
-ab
r-1
7
% p
érd
idas
Ener
gia
(kW
h)
Balance energetico del CT
AI_super AI_sums Perdidas_AI Prcent_Perdidas_AI
3. Resultados
38
Este CT tiene el 100% de los contadores telegestionados, y en el que 4,63% de los suministros son
trifásicos, siendo los restantes monofásicos.
En este CT no se han encontrado energía de exportación, eventos o Byte de calidad que permitan
determinar el motivo de las pérdidas, es decir, no se ha encontrado ningún suministro candidato
causante de estas pérdidas y por tanto realizar acciones de campo.
El CT conserva la etiqueta energética de pérdidas B, ya que durante el mes analizado siempre existen
pérdidas comprendidas entre el 5 y el 15%.
Este tipo de casos son candidatos para profundizar en otras variables como valores instantáneos,
medias de consumo tendencia y descensos de consumo desde una fecha viendo históricos de eventos
y consumos a partir de ese momento.
3.7 CT 40C461 En este CT el 70% de los suministros son trifásicos, además tiene el 85,48% de los contadores
telegestionados, donde se ha tenido que realizar la estimación de 10 suministros. 4 de ellos
corresponden con clientes dados de baja, pero los otros 6 se dividen entre 2 suministros tipo T3 y 4
T4. Como se ha seguido un modelo de estimación lineal el balance diario queda muy descompensado,
perdiendo totalmente la validez de estos resultados.
También se han encontrado en días determinados días pequeñas aportaciones de energía de
exportación, del orden de unidades de Wh, irrelevantes para ser consideradas a estos suministros
candidatos de acciones en campo. No se han encontrado eventos o Byte de calidad que permitan
determinar ningún suministro candidato para realizar sobre él acciones de campo.
Con los resultados obtenidos en el CT no se puede determinar las pérdidas reales, por lo que no puede
comparar con la etiqueta energética de pérdidas en 2016. Este caso será analizado de nuevo con un
futuro modelo en el que haya un modelo de estimación más acorde con la realidad, o cuando los
suministros ahora estimados pasen a estar telegestionados o telemedidos.
En la siguiente grafica se muestra el balance energético obtenido para este CT, aunque los resultados
carezcan de validez analítica:
Gráfica 8-Balance energético del CT 40C461
-50-40-30-20-100102030
-1000
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
31
-mar
-17
02
-ab
r-1
7
04
-ab
r-1
7
06
-ab
r-1
7
08
-ab
r-1
7
10
-ab
r-1
7
12
-ab
r-1
7
14
-ab
r-1
7
16
-ab
r-1
7
18
-ab
r-1
7
20
-ab
r-1
7
22
-ab
r-1
7
24
-ab
r-1
7
26
-ab
r-1
7
28
-ab
r-1
7
30
-ab
r-1
7
% p
érd
idas
Ener
gia
(kW
h)
Balance energetico del CT
AI_super AI_sums Perdidas_AI Prcent_Perdidas_AI
3. Resultados
39
3.8 CT 40CN14 El CT analizado tiene el 98,73% de los contadores telegestionados, donde existe un suministro tipo
T4 que debe ser estimado su consumo. y en el que 5,06% de los suministros son trifásicos, siendo
los restantes monofásicos. En la siguiente grafica se muestra el balance energético del CT:
Gráfica 9-Balance energético del CT 40CN14
El porcentaje de pérdidas arroja un valor incoherente, entre el -20 y -25% de pérdidas
aproximadamente, por lo que, a la vista de los resultados del balance energético, podría tratarse
considerarse como un caso de la misma índole que el CT 40CM06, pero al tener un suministro T4
estimado se decidió realizar un análisis para comprobar la correcta asociación de los suministros al
CT del que se alimentan. Para ello se consideró realizar un pequeño estudio de la ubicación del CT
con la BBDD BDI, donde se descubrió que el siguiente CT analizado y el CT 40CI75 pertenecían a
un área geográfica muy próxima, por lo que se consideró analizar conjuntamente los 2 CT y sus
suministros. En la siguiente figura se muestran los 2 CT y sus líneas de alimentación a los suministros
y las acometidas:
Figura 24-Ubicación de las acometidas de los CT 40CN14 y 40CI75
El suministro no telegestionado es el que aparece rodeado en rojo en la parte inferior en la imagen,
puede comprobarse que por proximidad a los 2 CT, el suministro puede pertenecer a cualquiera de
ellos. Llegados a este punto se analizaron las energías consumidas mensualmente de ambos CT, ya
que la estimación lineal del consumo de energía para los suministros no telegestionados, puede no
concordar diariamente con el consumo real, pero sí en el cómputo de un mes completo.
-30
-25
-20
-15
-10
-5
0
-400
-200
0
200
400
600
800
10003
1-m
ar-1
7
02
-ab
r-1
7
04
-ab
r-1
7
06
-ab
r-1
7
08
-ab
r-1
7
10
-ab
r-1
7
12
-ab
r-1
7
14
-ab
r-1
7
16
-ab
r-1
7
18
-ab
r-1
7
20
-ab
r-1
7
22
-ab
r-1
7
24
-ab
r-1
7
26
-ab
r-1
7
28
-ab
r-1
7
30
-ab
r-1
7
% p
érd
idas
Ener
gia
(kW
h)
Balance energetico del CT
AI_super AI_sums Perdidas_AI Prcent_Perdidas_AI
3. Resultados
40
Con este estudio se comprueba que este suministro estimado era el que desbalanceaba
energéticamente el CT 40CN14 y además concuerda con las pérdidas energéticas mensuales del CT
40CI75. Así se deberá comprobar en campo que el suministro T4 pertenece realmente al CT 40CI75
y asociarle a él. En la siguiente gráfica se muestra el balance energético tras cambiar la asociación
del suministro T4:
Gráfica 10-Balance energético del CT 40CN14 tras el cambio de asociación
3.9 CT 40CI75 Este CT analizado tiene el 100% de los contadores telegestionados, donde existe un suministro tipo
T4 que debe ser estimado su consumo y en el que también el 100% de los suministros son
monofásicos.
En el apartado anterior ya se ha detallado el análisis conjunto realizado sobre este y el CT 40CN14,
por lo que ha de incluirse el suministro mal asociado a este CT pasando ahora a tener ahora el 91,66%
de los contadores telegestionados frente al 100% previo al estudio, y en el que también pasa de tener
el 100% de los suministros monofásicos al 91,6%.
El CT aparentemente tiene pérdidas entre el -50 y 25%, esto se debe a que al seguirse un modelo de
estimación lineal el balance diario queda descompensado, por lo que para poder ser de utilidad este
gráfico, en futuros modelos de análisis se deberá implementar un modelo más eficaz de realizar las
estimaciones. En la siguiente grafica se muestra el balance energético tras el cambio de asociación
del suministro T4:
Gráfica 11-Balance energético del CT 40CI75 tras el cambio de asociación
-3-2,5-2-1,5-1-0,500,51
-1000
100200300400500600700800
31
-mar
-17
02
-ab
r-1
7
04
-ab
r-1
7
06
-ab
r-1
7
08
-ab
r-1
7
10
-ab
r-1
7
12
-ab
r-1
7
14
-ab
r-1
7
16
-ab
r-1
7
18
-ab
r-1
7
20
-ab
r-1
7
22
-ab
r-1
7
24
-ab
r-1
7
26
-ab
r-1
7
28
-ab
r-1
7
30
-ab
r-1
7
% p
érd
idas
Ener
gia
(kW
h)
Balance energetico del CT
AI_super AI_sums Perdidas_AI Prcent_Perdidas_AI
-60
-40
-20
0
20
40
-100
0
100
200
300
400
31
-mar
-17
02
-ab
r-1
7
04
-ab
r-1
7
06
-ab
r-1
7
08
-ab
r-1
7
10
-ab
r-1
7
12
-ab
r-1
7
14
-ab
r-1
7
16
-ab
r-1
7
18
-ab
r-1
7
20
-ab
r-1
7
22
-ab
r-1
7
24
-ab
r-1
7
26
-ab
r-1
7
28
-ab
r-1
7
30
-ab
r-1
7
% p
érd
idas
Ener
gia
(kW
h)
Balance energetico del CT
AI_super AI_sums Perdidas_AI Prcent_Perdidas_AI
3. Resultados
41
3.10 CT 40SP24 En este CT las pérdidas detectadas por el análisis son bajas, siempre por debajo del 1,5% de la energía
medida por los supervisores, tal y como se muestra en la siguiente gráfica:
Gráfica 12-Balance energético del CT 40SP24
Este CT tiene el 98,46% de los contadores telegestionados, donde el único no telegestionado
corresponde con un cliente dado de baja. El 15,38% de los suministros son trifásicos, y los restantes
monofásicos.
El resultado del análisis sobre la variable Byte de calidad, nos devuelve un suministro del que, en
todas las horas, durante el mes completo, se ha recibido en Bc con valor 4 (Fraude). El suministro
detectado de nuevo es monofásico, donde las pérdidas debidas a este tipo de suministros hubieran
quedado camufladas dentro del total de no ser por los resultados del análisis de otras variables. Este
suministro es candidato a que se genere una orden de servicio para comprobar el estado de su equipo
de medida.
Con los resultados obtenidos se puede comprobar que la GNF ya ha realizado acciones para
minimizar las pérdidas en el CT, pasando de tener la etiqueta energética de pérdidas C en 2016 a la
categoría A, ya que durante el mes analizado ningún día existen pérdidas mayores del 5%.
3.11 CT 40SBR4 En este CT las pérdidas detectadas por el análisis están en un rango intermedio, siempre
comprendidas entre el 4,8 y el 8,6% de la energía medida por los supervisores, tal y como se muestra
en la siguiente gráfica:
Gráfica 13-Balance energético del CT 40SBR4
-1
0
1
2
3
4
5
-200
0
200
400
600
800
1000
31
-mar
-17
02
-ab
r-1
7
04
-ab
r-1
7
06
-ab
r-1
7
08
-ab
r-1
7
10
-ab
r-1
7
12
-ab
r-1
7
14
-ab
r-1
7
16
-ab
r-1
7
18
-ab
r-1
7
20
-ab
r-1
7
22
-ab
r-1
7
24
-ab
r-1
7
26
-ab
r-1
7
28
-ab
r-1
7
30
-ab
r-1
7
% p
érd
idas
Ener
gia
(kW
h)
Balance energetico del CT
AI_super AI_sums Perdidas_AI Prcent_Perdidas_AI
0
5
10
15
20
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
1600
31
-mar
-17
02
-ab
r-1
7
04
-ab
r-1
7
06
-ab
r-1
7
08
-ab
r-1
7
10
-ab
r-1
7
12
-ab
r-1
7
14
-ab
r-1
7
16
-ab
r-1
7
18
-ab
r-1
7
20
-ab
r-1
7
22
-ab
r-1
7
24
-ab
r-1
7
26
-ab
r-1
7
28
-ab
r-1
7
30
-ab
r-1
7
% p
érd
idas
Ener
gia
(kW
h)
Balance energetico del CT
AI_super AI_sums Perdidas_AI Prcent_Perdidas_AI
3. Resultados
42
Este CT tiene el 96,10% de los contadores telegestionados, donde se ha tenido que realizar la
estimación de 8 suministros. 6 de ellos corresponden con clientes dados de baja, y los 2 restantes a
suministros tipo T5, por lo que en este caso el balance de pérdidas no ha perdido validez. El 8,91%
de los suministros son trifásicos.
No se han encontrado energía de exportación en ninguno de los suministros, ni eventos, o Byte de
calidad que permitan determinar un uso fraudulento de la red eléctrica y que permitan determinar
ningún suministro candidato para realizar sobre él acciones de campo. El CT tenía la etiqueta
energética de pérdidas C durante 2016, pero según los resultados del balance de energías ahora pasa
a la categoría B, que comprende un rango de pérdidas entre el 5 y el 15%.
3.12 CT 40SFL8 En este CT las pérdidas detectadas por el análisis están en un rango alto, siempre comprendidas entre
el 12 y el 34,5% de la energía medida por los supervisores, tal y como se muestra en la siguiente
gráfica:
Gráfica 14-Balance energético del CT 40SFL8
Este CT tiene el 91,38% de los contadores telegestionados, donde se ha tenido que realizar la
estimación de 10 suministros. 5 de ellos corresponden con clientes dados de baja, 4 son de tipo T4 y
el restante es un suministro tipo T5. En este caso el 25% de los suministros son trifásicos.
Los resultados muestras que aparentemente tiene pérdidas entre el 12 y el 34,5%, en este caso aun
habiéndose seguido un modelo de estimación lineal que introduce ciertos errores en el balance diario,
el CT estudiado tiene unas pérdidas bastante elevadas.
Aun con estos altos valores de pérdidas, no se han encontrado energía de exportación en ninguno de
los suministros, ni eventos, o Byte de calidad que permitan determinar un uso fraudulento de la red
eléctrica y que permitan determinar ningún suministro candidato para realizar sobre él acciones de
campo. El CT continúa con la etiqueta energética de pérdidas D durante 2016, ya que continúa
teniendo pérdidas mayores del 25%.
De nuevo, este tipo de casos son candidatos para profundizar en otras variables como valores
instantáneos, medias de consumo tendencia y descensos de consumo desde una fecha viendo
históricos de eventos y consumos a partir de ese momento.
10
15
20
25
30
35
40
0
500
1000
1500
2000
2500
31
-mar
-17
02
-ab
r-1
7
04
-ab
r-1
7
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-ab
r-1
7
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-ab
r-1
7
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-ab
r-1
7
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-ab
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7
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r-1
7
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7
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-ab
r-1
7
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-ab
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7
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-ab
r-1
7
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-ab
r-1
7
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-ab
r-1
7
30
-ab
r-1
7
% p
érd
idas
Ener
gia
(kW
h)
Balance energetico del CT
AI_super AI_sums Perdidas_AI Prcent_Perdidas_AI
4. Conclusiones y líneas futuras
43
4 CONCLUSIONES Y LÍNEAS FUTURAS
4.1 CONCLUSIONES Tras ver los resultados se han llegado a puede llegar a las siguientes conclusiones:
1) La conclusión global sobre el modelo desarrollado es que proporciona un primer y valioso
marco para el análisis de los datos de telegestión de forma masiva de manera correlada y por
CT, permitiendo al usuario visualizar y analizar conjuntamente variables de una forma más
cómoda y eficaz que enfrentarse los datos en bruto sin el tratamiento y análisis que este
modelo ofrece.
2) El modelo analítico implementado es de carácter general, teniendo un alto grado de
certidumbre para casos de CT telegestionados en su casi totalidad. En cuanto el porcentaje
de TG baja, el grado de certidumbre se ve afectado. El CT a analizar debe tener un alto
porcentaje de implantación de contadores con telegestión, haciendo que el modelo pierda
validez y efectividad según se tienen que estimar los consumos de más suministros. Se ha
considerado que el CT a analizar debe tener un porcentaje de implantación de la telegestión
igual o superior al 95%.
3) La presencia de suministro de gran consumo (T4, T3) no telegestionados desvirtúa la bondad
del modelo por el grado de error de la estimación de energía sobre los mismos (no
telegestionados). En redes totalmente telegestionadas incluyendo suministros de gran
consumo con TG, el modelo trabajará en mejores condiciones. Se ha considerado que el CT
a estudiar debe tener un porcentaje de suministros tipo T4 o T5 igual o superior al 95%.
La presencia no ideal de estos dos condicionantes puede suponer que el modelo de análisis
desarrollado no tenga ninguna validez mucho antes de superar los umbrales de ambas condiciones
(Ver resultados análisis CT 40C461).
Existen factores ligados a las infraestructuras físicas y a la programación de los equipos que
condicionan los resultados y que deben ser corregidos tras una primera iteración, para tener
resultados posteriores coherentes:
4) Parametrización errónea de contadores supervisores: La primera de ellas corresponde
con los contadores supervisores y la configuración en ellos de los parámetros de medición
en el CT. La validez de los datos a analizar depende intrínsecamente de la correcta instalación
y configuración de los equipos de medida, tanto en los suministros como en los supervisores
de cada transformador. Esta conclusión se deduce principalmente de los resultados obtenidos
en el CT 40CM06, donde la energía medida por el conjunto de los supervisores es siempre
inferior al agregado de consumos de los suministros.
5) Malas asociaciones CT – Contador: La segunda, tal y como ya se expuso anteriormente,
pueden existir suministros que estén mal asociados al CT del que se alimentan,
especialmente de los que no tienen telegestión, y estos errores de asociación pueden provocar
la introducción de falsos positivos en el análisis, desde el cálculo de pérdidas, hasta el filtrado
de las otras variables. Por lo tanto, estas malas asociaciones pueden disminuir la validez del
modelo, incluso anularlo si existen varios casos simultáneamente en el CT. Esta conclusión
se ha deducido tras los resultados de los CT 40CN14 y 40CI75, donde tras comprobarse los
análisis realizados se comprobó que uno de los suministros asociados al primer CT se
alimenta eléctricamente del segundo.
6) Eventos: La aportación de los eventos como alarmas unívocas de detección de
irregularidades tiene un grado medio y debe avanzar como línea independiente para
enriquecer el modelo, ya que, en la actualidad, la depuración de los mismos hace que su
utilización no aporte todo el grado de exactitud que cabría esperar.
4. Conclusiones y líneas futuras
44
4.2 LÍNEAS FUTURAS Al tratarse de un proyecto corporativo y continuar en desarrollo, las líneas futuras de mejora son
infinitas, por lo que en este apartado se citaran solo las principales:
La línea futura más inmediata es comprobar en campo los resultados obtenidos con el modelo
actual para medir el grado de efectividad que este tiene, y en consecuencia de estos
resultados, ir distribuyendo la importancia sobre el resultado final que se le da a cada variable
analizada, teniendo un mayor peso las variables que permitan detectar candidatos de acciones
en campo.
Incluir más variables al modelo de análisis, como las medias de consumos por tarifa en otros
años o los valores instantáneos (informe S21) ya mencionadas en apartados anteriores.
Añadir series temporales de información histórica de consumos y eventos para tomar
referencias más amplias que las de una colección de un mes de datos.
Completar la implementación del cálculo de pérdidas horarias, para lo que se necesitara
desarrollar un algoritmo que en el caso de no disponer de todos los informes S02 o de que
estos contengan datos no válidos permita corregirlo y realizar el cálculo de pérdidas de forma
horaria.
Mejorar el modelo de estimación para los suministros no telegestionados, y así tener una
mayor certeza sobre el consumo real cuando se necesite incluir suministros sin telegestión
en el cálculo de pérdidas. En este sentido se pueden utilizar curvas de consumo modeladas
según el tipo de uso que tiene el suministro (fabrica, bar, supermercado, vivienda familiar,
etc.), o utilizar las curvas de los suministros que, no estando telegestionados, si se encuentran
telemedidos.
Automatizar totalmente el análisis, donde el usuario únicamente tenga que introducir la
matricula del CT que desea analizar, y aparezcan los resultados de los suministros candidatos
sobre los que realizar acciones de campo, si los hubiera.
Una vez implementada la línea futura anterior, el siguiente paso sería automatizar también
la generación automática de órdenes de servicio.
El producto final: El modelo analítico dispondrá de una interfaz parametrizable con la que
el usuario tenga la posibilidad de seleccionar ámbito de estudio (geográfico, estratégico),
niveles de pérdidas en porcentaje y energía, así como elegir el número de variables y pesos
de las mismas en el modelo. Cuyo resultado será una lista de suministros individuales,
candidatos a generar OOSS de revisión.
Rendimiento: Mejorar la velocidad de análisis del modelo, utilizando otra herramienta con
un motor de base de datos más potente o rediseñando partes de las querys para que estas
procesen más rápidamente.
5. Anexos
45
5 ANEXOS
5.1 GLOSARIO DE CONCEPTOS ENERGÉTICOS E INFORMÁTICOS Se expone una lista de conceptos y abreviaturas que se van a utilizar en todo el desarrollo del TFG,
para los que han sido utilizados como referencia todos los documentos expuestos en la Bibliografía:
BBDD: Base de datos.
BT: Baja tensión.
CT: Centro de Transformación.
CUPS: Código Universal de Punto de Suministro.
STG: Sistema de Telegestión.
GPRS: General Packet Radio Service.
PLC: Power Line Communication.
Fichero XML: (eXtensible Markup Language): Archivo de texto estructurado en lenguaje XML
con sus cinco caracteres fundamentales (<, >, comillas dobles, apostrofe, &).
MeterId: Identificador único de un equipo de medida ya sea contador residencial, industrial o
supervisor.
Energía de Exportación: Energía eléctrica que un usuario aporta a la red.
Energía de Importación: Energía eléctrica que un usuario consume de la red.
Campaña Telegestión (TG): Campaña dedicada a sustituir los contadores residenciales por otros
con capacidad de Telemedida y Telegestión, cumpliendo así lo dispuesto en el R.D. 1110/2007.
Equipo de medida (e/m): También llamado contador. Dispositivo capaz de registrar el consumo
energético de electricidad por unidad de tiempo, medida en kWh. Con la evolución hacia la
telegestión, el dispositivo es capaz de registrar información sobre más magnitudes eléctricas,
eventos y alarmas, tanto de suministros de BT como del propio CT.
DLMS-COSEM: (Device Language Message Specificaction COmpanion Specification for
Energy Metering): Protocolo y estándar utilizado para lectura masiva de información.
En el caso del modelado lógico de los contadores T5 define 4 tipos de cliente:
Cliente Público: Es el usado para realizar tests.
Cliente de Lectura: Encargado de la lectura de parámetros técnicos y datos eléctricos.
Cliente de gestión: Encargado de realizar todas las operaciones en los dispositivos,
excepto la de actualización de Firmware.
Cliente de actualización de Firmware: Encargado de la actualización de Firmware.
Las interfaces de comunicación que debe tener un equipo de medida son:
Óptico.
Serie.
Ethernet.
PLC.
GPRS.
Alianza PRIME (PoweRline Intelligent Metering Evolution): Formada en 2009 para crear una
arquitectura de telecomunicación no propietaria (abierta) basada en OFDM (orthogonal
frecuency-division multiplexing) por medio de onda portadora PLC en la banda A de CENELEC
(3-95 kHz) para soportar la telegestión de los nuevos contadores integrantes de una red
inteligente (SMART GRID).
STG-DC: Protocolo utilizado para la comunicación entre un sistema de Telegestión centralizado
y los concentradores de medida. Normalizado por la Alianza PRIME. También conocido como
“WAN Interface”.
Gestor de Centro de Transformación (GCT): También llamado Concentrador de Medidas, es un
equipo diseñado para comunicarse vía PLC con los contadores telegestionados instalados en los
suministros que se alimentan en Baja Tensión desde un determinado transformador de potencia
del CT para por un lado recopilar toda la información necesaria que se encuentra almacenada en
los mismos y por otro lado transmitirle remotamente parametrizaciones, órdenes y
configuraciones.
5. Anexos
46
Supervisor de Baja Tensión: Equipo diseñado para la medida por el lado BT de todos los
parámetros eléctricos (Energía, Tensiones, Intensidades, etc…) de cada transformador de
potencia del CT, así como para la generación de eventos o alarmas asociados a los mismos.
Tipo de suministro: Asignación definida por el Ministerio de Industria mediante Real Decreto
1110/2007, de 24 de agosto, por el que se aprueba el Reglamento unificado de puntos de medida
del sistema eléctrico a los suministros según su potencia de contratación. Son los siguientes:
Tipo 0: Sin contratación.
Tipo 1: Más de 10 MW contratados en cualquier período o más de 5 GWh de consumo
anual.
Tipo 2: Más de 450 kW contratados en cualquier período o más de 750 MWh de
consumo anuales
Tipo 3: Resto de suministros (entre 50 y 450 kW contratados en cualquier período)
Tipo 4: Entre 15 y 50 kW contratados en cualquier período.
Tipo 5: Menos de 15 kW contratados en cualquier período.
NOTA: A partir de 43 kW, la potencia se mide de forma indirecta a través de transformadores,
que toman una muestra proporcional de la intensidad y de la tensión de la derivación individual
para calcular la potencia demandada. Este método es válido para suministros con demanda
mínima de 15 kW. Por debajo de ese valor, la medida debe hacerse siempre de forma directa.
Informes de STG-DC: Agrupación de varios datos relacionados entre sí que envía el contador de
forma autónoma mediante programación o bajo demanda de forma online. Existen varios tipos:
Tipo Snn: Informes elaborados y enviados desde el contador para enviar datos.
S01: Valores Instantáneos básicos.
S02: Curva de carga horaria valores incrementales.
S03: Curva de carga horaria valores absolutos.
S04: Cierres mensuales de facturación.
S05: Cierres diarios de facturación.
S06: Parámetros del contador.
S07: Fallos de Tensión.
S08: Eventos de calidad de la señal.
S09: Eventos de contador.
S10: Eventos de fraude de contador.
S11: Información PLC del Nodo Base.
S12: Parámetros del concentrador.
S13: Eventos espontáneos de contador.
S14: Perfil de tensión e intensidad.
S15: Eventos espontáneos de concentrador.
S17: Eventos de concentrador.
S18: Confirmación de conexión/desconexión.
S19: Confirmación de actualización de firmware de contador.
S20: Tabla de contadores activos o en fallo temporal.
S21: Valores Instantáneos avanzados.
S23: Definición del contrato.
S24: Tabla de contadores existentes en la red PLC.
S26: Valores instantáneos bajo demanda.
S27: Valores actuales de facturación bajo demanda.
Tipo Bnn: Informes elaborados por el STG para la realización de una acción por el concentrador.
B02: Modificación de potencia.
B03: Corte.
B04: Modificaciones de contrato.
B05: Actualización de Firmware de contador.
B06: Borrado de contador de las tablas.
B07: Modificación de la configuración del concentrador.
B08: Actualización de Firmware de concentrador.
B11: Ejecución de orden en concentrador.
5. Anexos
47
Tipo Gnn: Informe de estadísticas de concentrador.
G01: Estadística de comunicación con contadores horaria. Información estadística de
comunicaciones con contadores agregada por concentrador.
G02: Estadística de comunicación con contadores diaria. Información estadística de
comunicaciones por contador.
G03: Informe de curvas medias. Contiene valores medios de tensiones, corrientes y
potencias en un periodo de tiempo.
G04: Informe del máximo de curvas de carga. Contiene valores máximos de tensiones,
corrientes y potencias en un periodo de tiempo.
G05: Informe de curvas de carga mínima. Contiene valores mínimos de tensiones,
corrientes y potencias en un periodo de tiempo.
G06: Informe de curvas de carga de valor instantáneo. Contiene valores instantáneos de
tensiones, corrientes y potencias en un periodo de tiempo.
G07: Promedios desbalanceados y armónicos. Promedios (MED) de desbalanceados y
armónicos por contador.
G08: Parámetros extendidos. Parámetros extendidos de contador
G09: E/S digital. Parámetros de E/S digital del concentrador.
G10: Work in progress.
G11: Requests and tasks log.
G12: DC’s performance log.
G13: FTP transferred file log.
G14: Meter’s firmware update log.
G21: Report of instantaneous values (INS) of voltages, currents and powers.
Bases de datos de la empresa:
Sistema de Gestión Comercial (SGC)
Base de Datos de Instalaciones (BDI)
Base de datos de contadores registrados en TG (SATURNE)
eSIR
Contrato: Se entiende por contrato al conjunto de parámetros que estructuran el tratamiento de
la medida que ha de realizar el contador, con el fin de reflejar los acuerdos contractuales de
facturación adquiridos entre la Comercializadora y el Cliente.
CGP: Caja General de Protección, en este trabajo se referirá a las propias de las acometidas, no
las del cliente en su domicilio.
Byte de calidad: En los informes, se debe enviar en hexadecimal (octet-string) e indica la calidad
del registro completo.
Valores instantáneos: Son las magnitudes de medida de energía activa y reactiva importadas y
exportadas por fase, tensión instantánea por fase, intensidad instantánea por fase, Factor de
Potencia instantáneo (cos()) por fase y medio de las tres fases del contador y totalmente
independientes de la variable tiempo.
Pérdidas de energía: Se consideran pérdidas de energía eléctrica a la diferencia entre la energía
generada o comprada por la empresa y la energía facturada. Pueden ser clasificadas en:
Técnicas: Son las pérdidas debidas a todos los fenómenos físicos que se dan en las
condiciones normales de funcionamiento de la red. Es la energía que se pierde en los
diferentes equipos, redes y elementos que forman parte de la red de distribución, los
cuales sirven para conducir y transformar la electricidad, y que puede ser determinada
mediante métodos analíticos y mesurables.
No técnicas: Son las pérdidas debidas a la energía que no es facturada y por la cual la
empresa distribuidora no recibe ninguna retribución económica, ya sea por fraudes,
conexiones ilegales a la red, error en las medidas o instalaciones defectuosas. Estás
pérdidas pueden obtenerse como la diferencia entre las pérdidas totales y las pérdidas
técnicas.
Orden de Servicio (OOSS): Orden de trabajo para ejecutar una acción de campo determinada por
el número identificativo de la misma, Se asigna a un contratista o a personal propio de la empresa.
5. Anexos
48
5.2 EJEMPLOS DE FUENTES DE DATOS UTILIZADAS
Como ejemplo de las fuentes de datos utilizadas se muestran las estructuras de los informes de
contador S02 y S05.
Dentro de los informes generados por el contador, el S02 es el informe que agrupa los datos para
generar la curva de carga horaria. Cada final de hora, el contador registra la energía activa y reactiva
consumida en esa hora, como valores incrementales, en Wh y VAr.
El GCT tiene programada la tarea de solicitar estos datos a todos los contadores que dependen de él
a una hora determinada, generalmente por la noche a partir de las 0:00 hasta las 5:00. Los contadores
comienzan a enviar los datos requeridos, y es el GCT el que agrupa en un archivo XML los datos,
organizados por MeterId, fecha y hora.
El concentrador comprime los ficheros XML y los envía de una vez al STG, donde son almacenados.
La tarea de envío puede ser programada (tipo pull) o a demanda (tipo push). Ambos envíos pueden
pedirse para el mismo contador el mismo día, de manera que el STG recibirá información duplicada
con un IDPet distinto. Se cargará la primera información que llegue no vacía.
Dentro del fichero XML enviado, existirá una cabecera que contiene los siguientes campos:
IdRpt: Identificador de informe.
IdPet: Identificador único de informe.
Versión: Versión del FW de concentrador.
Seguidos de los campos que definen cada GCT:
Cnc: MeterId del concentrador
Y ya dentro de cada GCT los campos que definen a cada contador (Cnt y Magn) que depende de él
y los campos de información:
Cnt: MeterId del contador
Magn: Define la magnitud del dato (1 para Wh en contadores de suministros y 1000 para kWh
en contadores supervisores de los concentradores)
Fh: Fecha y hora a la que corresponde la medida. Incluye un indicador estacional (w/s
invierno/verano).
AI: Energía Activa de Importación.
AE: Energía Activa de Exportación.
R1: Energía Reactiva cuadrante 1.
R2: Energía Reactiva cuadrante 2.
R3: Energía Reactiva cuadrante 3.
R4: Energía Reactiva cuadrante 4.
Bc: Byte de calidad. Se debe enviar en hexadecimal (octet-string) e indica la calidad del registro
completo.
En caso de cualquier tipo de error se enviarán los siguientes campos:
ErrCat: Categoría del error.
ErrCode: Código del error.
Para que una curva horaria de un día se considere completa, debemos tener 24 registros, uno por cada
hora del día y además que sus 24 Bc correspondientes sean válidos.
El volumen de datos estimado, teniendo en cuenta lo anterior, es de al menos 96Mb de registros
diarios, con un tamaño aproximado de 81 bytes por registro, son 7,776 Gb diarios. Con estos
números, ya se puede observar que es necesaria una gran capacidad de procesado y de
almacenamiento para tratar este tipo de informes.
5. Anexos
49
Por otra parte, el S05 es el informe que agrupa los datos para generar los cierres diarios de
facturación. Cada final de día, a las 0:00, el contador registra la energía activa y reactiva consumida
en ese día, como valores absolutos, en kWh y kVAr, por contrato y periodo de tarificación.
El GCT el que agrupa los datos recibidos por los contadores en un archivo XML los datos,
organizados por MeterId, fecha y hora. Tras agruparlos comprime los ficheros XML y los envía de
una vez al STG, donde son almacenados. Siguiendo el mismo proceso que el explicado para el
informe S02. Se cargará la primera información que llegue no vacía.
Dentro del fichero XML enviado, existirá una cabecera que contiene los siguientes campos:
IdRpt: Identificador de informe.
IdPet: Identificador único de informe.
Versión: Versión del FW de concentrador.
Seguidos de los campos que definen cada GCT:
Cnc: MeterId del concentrador.
Y ya dentro de cada GCT los campos que definen a cada contador (Cnt) que depende de él
Cnt: MeterId del contador.
Y los campos de información, por contrato y periodo de tarificación:
Pt: Período de tarificación (del 1 al 6).
Ctr: Número de contrato (del 1 al 3).
Fh: Fecha y hora a la que corresponde la medida. Incluye un indicador estacional (w/s
invierno/verano).
AIa: Energía Activa de Importación.
AEa: Energía Activa de Exportación.
R1a: Energía Reactiva cuadrante 1.
R2a: Energía Reactiva cuadrante 2.
R3a: Energía Reactiva cuadrante 3.
R4a: Energía Reactiva cuadrante 4.
En caso de cualquier tipo de error se enviarán los siguientes campos:
ErrCat: Categoría del error.
ErrCode: Código del error.
6. Bibliografía
50
6 BIBLIOGRAFÍA
[1] Parlamento Europeo y del Consejo de la Unión Europea, Directiva 2009/72/CE, 13 de Julio
2009 (http://eur-
lex.europa.eu/LexUriServ/LexUriServ.do?uri=OJ:L:2009:211:0055:0093:ES:PDF)
[2] Parlamento Europeo y del Consejo de la Unión Europea, Directiva 2009/73/CE, 13 de Julio
2009 (http://eur-
lex.europa.eu/LexUriServ/LexUriServ.do?uri=OJ:L:2009:211:0094:0136:es:PDF)
[3] Ministerio de Industria, Turismo y Comercio. «BOE» núm. 224: Real Decreto 1110/2007, 24
de agosto 2007 (https://www.boe.es/buscar/pdf/2007/BOE-A-2007-16478-consolidado.pdf)
[4] Editor desconocido. Companion Standard for Communication interfaces, Versión 1.5, Abril
2011
[5] PRIME Alliance Technical Working Group, Specification for PowerLine Intelligent
Metering Evolution, Versión 1.4, Octubre 2014 (http://www.prime-alliance.org/wp-
content/uploads/2014/10/PRIME-Spec_v1.4-20141031.pdf)
[6] IBERDROLA DISTRIBUCIÓN S.A.U, STG – DC INTERFACE SPECIFICATION,
Versión 3.1.c, Junio 2012
[7] HC ENERGÍA-UNIÓN FENOSA-IBERDROLA-CIDE-ASEME, Especificación técnica de
contadores tipo 5 con capacidad de telegestión y discriminación horaria, Versión 6, Abril
2011
[8] Gas Natural Fenosa, Concentrador-Supervisor BT. Homologación, 2ª Edición, Abril 2014
[9] Gas Natural Fenosa, Configuración/parametrización inicial (de fábrica) del contador tipo 5
Telegestión, 6ª Edición, Noviembre 2014
[10] Gas Natural Fenosa , Proyecto SEDA (Segovia Distribución Avanzada), Marzo 2017
(http://www.unionfenosadistribucion.com/es/redes+inteligentes/1297323554177/proyecto+
seda.html)
