Gestión de datos de medidores inteligentes
Lima, Perú (2022)
Contexto
Las redes de distribución de energía eléctrica poseen medidores que permiten registrar parámetros de consumo de energía, potencia, corriente, etc.
En los últimos años se ha popularizado el uso de los medidores inteligentes, cuyos datos son encriptados y enviados de manera automática y remota (WiFi) a un Sistema Centralizado de Información.
Algunas veces, el flujo de envío de datos puede presentar interrupciones. Este proyecto presenta el proceso de imputación de valores consumo de energía inconsistentes y faltantes en 700 puntos de medición del sistema eléctrico de Lima, Perú.
Datos centralizados
Recopilé la data anual del Sistema Centralizado de Información, el cual almacena el consumo de energía de un medidor en un intervalo de 15 minutos: 34.560 datos por medidor, aproximadamente.
También obtuve la data de los movimientos de redes del Centro de Control, la cual me permitió observar transferencias de carga de una sección de la red a otra.
Exploración de datos
Como análisis preliminar, se identificó la cantidad de valores inconsistentes/vacíos, sucesos anómalos y patrones de consumo de los puntos de medición.
Procesamiento
Luego de la limpieza de datos, apliqué la lógica de consumo típico por punto de medición, día e intervalo para la imputación de datos faltantes, por ejemplo:
Alimentador 1, lunes, 12:30pm, 500kWh
De igual manera, balanceé las transferencias de cargas entre dos a más puntos de medición
Resultados
El método de imputación logró una efectividad del 98%, redujo costos operativos de campo en un 30%, elevando así la confiabilidad de la red eléctrica e impulsando la transición hacia ciudades inteligentes.
