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Sistema de Medición Intligente

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Presentación del tema: "Sistema de Medición Intligente"— Transcripción de la presentación:

1 Sistema de Medición Intligente
Smart Metering System M.C. Juan Carlos Olivares Rojas Dr. Enrique Reyes Archundia 1

2 SG

3 Sistemas de Medición Tradicional

4 Infraestructura de SG

5 Ventajas de SG

6 Ventajas de SG

7 Smart Metering System Sistemas que permiten la medición de valores (mediciones eléctricas por ejemplo) en forma remota. La comunicación es en dos vías. El primer antecedente fue AMR (Mediciones Remotas Automatizadas). Actualmente existe AMI (Infraestructura de Medición Avanzada) que ofrece otros servicios como: cortes y reconexión, actualización de firmware, etc.

8 Evolución de Tecnologías de Medición Inteligente

9 Evolución de Tecnologías de Medición Inteligente

10 Smart Metering System Los tipos de medición incluyen cantidad de energía consumida, los tiempos de consumo, los dispositivos y la energía de fuentes renovables. También se pueden agregar otros parámetros como Calidad de la Energía. También se mandan los precios (cuando son dinámicos).

11 Smart Metering System Otros tipos de datos que se envían son las fallas y desconexiones (apagones) entre otros eventos del medidor. La respuesta a la demanda puede sugerir al medidor que se apaguen en hora pico ciertos dispositivos.

12 Smart Metering System Medir Potencia Activa y Reactiva
Bajas y altas de tensión Oscilaciones de Frecuencia Desfasamiento y distorsiones de la señal

13 Esquema Básico de Medición Digital

14 Beneficios de la Medición Inteligente

15 Beneficios de la Medición Inteligente

16 Costos AMI

17 Arquitectura Lógica AMI

18 Arquitectura AMI

19 Arquitectura AMI

20 Arquitectura AMI

21 Arquitectura AMI

22 Subsistemas SG

23 Modelo de Capas Smart Grid

24 Modelo de Capas Smart Grid

25 Agregadores

26 Capas en los Sistemas de Medición

27 AMI Head End

28 AMI Head End

29 AMI Stack

30 AMI Stack

31 Características de Red SM

32 Características de Red SM

33 Conectividad Smart Metering

34 Conectividad Smart Metering

35 Conectividad Smart Metering

36 Conectividad Smart Metering

37 Conectividad Smart Metering

38 Conectividad Smart Metering

39 Flujo de Datos del Smart Meter

40 Datos del Smart Meter

41 Casos Uso AMI

42 Latencias en Smart Grid

43 Ejemplo de Datos en SM

44 Ejemplo de Datos en SM

45 Utilización de Datos en SM

46 Latencia de Datos en SM

47 DER Smart Metering

48 DER Smart Metering

49 BD para Smart Metering

50 Ejemplo de BD para Smart Metering

51 Modelo Abstracto SM

52 Gestión Energética

53 Almacenamiento en AMI

54 Retos Transferencia Datos en SM

55 DLSM/COSEM DLSM (Device Language Message Specification)/ COSEM (Companion Specification for Energy Metering). Es un estándar internacional abierto (IEC 62056, EN ) desarrollado en la década de 1990 para intercambio de datos en medidores de cualquier tipo de energía. Consta de tres partes:

56 DLSM/COSEM Modelado de datos: Modelo COSEM y OBIS
Mensajería: Servicios para utilizar el modelo de datos a través de DLMS. Transporte: Reglas de transporte de la información

57 DLSM/COSEM Maneja 4 perfiles:
Solo Lectura: obtener datos de medición y alarmas Gestión: modificar parámteros al clinte como tarifas y horarios. Reprogramación: actualización del dispositivo Público: los usuarios obtienen datos de consumo ó comercializadoras

58 MDMS Meter Data Management System es un componente esencial en la operación de un Sistema de Medición Inteligente. Es una plataforma de software que recolecta los datos de distintas tecnologías de mediores inteligentes, verifica y almacena la información para luego ser entregada en subconjuntos a las distintas aplicaciones empresriales como: facturación, gestión de apagones, etc.

59 MDMS No existe una infraestructura única para este tipo de sistemas ya que depende de la cantidad de usuarios que tenga la empresa, a los datos que se almacenen y a la integración que tenga con aplicaciones nuevas y heredadas.

60 Datos en XML <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <signalData> <acquisitionContext database="GreenLine" databaseSet="Set1" session="1" version="1" /> <validation status="ok" id="christophe" date=" " /> <acquisitionPlace name="living room" type="room"> <feature name="buildingName" value="christophe" /> <feature name="buildingType" value="residential" /> <feature name="energyClass" value="D" /> 338 <feature name="constructionYear" value="1975" /> <feature name="rooms" value="6.5" /> <feature name="surface" value="200" /> <feature name="address" value="CH-1700 </acquisitionPlace> <targetDevice type="laptop" brand="Apple" energyClass="" comment="Personal laptop" /> <acquisitionDevice type="electricity_socket" brand="PLOGG" model="PLG-ZGB-CH" samplingFrequency="0.1" comment="Sampling frequency is expressed in Hz."> <channel name="time" type="date" precision="1" units="s" /> <channel name="freq" type="float" precision="0.1" units="Hz" /> <channel name="phAngle" type="integer" precision="1" units="" /> <channel name="reacPower" type="float" precision="0.001" units="var" /> <channel name="rmsCur" type="float" precision="0.001" units="A" /> <channel name="rmsVolt" type="float" precision="0.001" units="V" /> <channel name="power" type="float" precision="0.001" units="W" /> </acquisitionDevice> <signalCurve> <signalPoint time=" :53:31" freq="50.0" phAngle="0" reacPower="-0.31" rmsCur="0.144" rmsVolt=" " power="18.944" /> <signalPoint time=" :53:41" freq="50.0" phAngle="0" reacPower="-0.414" rmsCur="0.142" rmsVolt=" " power="18.944" /> <signalPoint time=" :53:51" freq="50.0" phAngle="0" reacPower="-0.31" rmsCur="0.143" rmsVolt=" " power="18.84" /> <signalPoint time=" :54:01" freq="50.0" phAngle="0" reacPower="-0.414" rmsCur="0.146" rmsVolt=" " power="19.254" /> <! > <signalPoint time=" :52:50" freq="50.0" phAngle="0" reacPower="-0.621" rmsCur="0.111" rmsVolt=" " power="12.525" /> <signalPoint time=" :53:00" freq="50.0" phAngle="0" reacPower="-0.724" rmsCur="0.11" rmsVolt=" " power="12.629" /> <signalPoint time=" :53:10" freq="50.0" phAngle="0" reacPower="-0.724" rmsCur="0.11" rmsVolt=" " power="12.525" /> </signalCurve> </signalData>

61 Componentes REI CENACE

62 Referencias Mohsen Zabihi, et. al. (2015), “Analyzing the Effects of Various Attacks on Smart Meters”, 23th International Conference of Electricity Distribution CIRED, Lyon, Francia, junio (2015). Isaac Ghansah, “Best Practices for Handling Smart Grid Cyber Security”, Energy Research and Development Division, Sacramento State, Final Project Report, Mayo (2014).

63 Referencias Yue Yang, “MAC Protocol Design for Smart Meter Network”, Capítulo 5 del libro: Smart Metering Technology and Services –Inspirations for Energy Utilities, disponible en: (2016), pp

64 Referencias Imen Aouini, Lamia Ben Azzouz, “Smart Meter: Applications, Secuirty Issues And Challenges”, 5th International Conference on Computing and Informatics ICOCI 2015, Agosto 2015, Estambul, Turquía, (2015), pp Adam Hahn, “Cyber Security of the Smart Grid: Attack Exposure Analysis, Detection Algorithms and Testbed Evaluation”, Tesis para obtener el grado de Doctor en Ingeniería Computacional, Iowa State University, (2013).

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76 Datos de Contacto jcolivares@itmorelia.edu.mx ereyes@itmorelia.edu.mx


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