Redes Eléctricas Inteligentes e Inteligencia Distribuida

La digitalización como punto central de las redes eléctricas modernas

El sector energético está experimentando una transformación sin precedentes impulsada por la digitalización, la integración de fuentes renovables distribuidas y la creciente demanda de fiabilidad y eficiencia. Las redes eléctricas inteligentes, también conocidas como “smart grids”, representan la respuesta tecnológica a estos desafíos, incorporando capacidades avanzadas de monitorización, autocontrol y toma de decisiones de forma autónoma.

En este contexto es relevante mencionar la Industria 4.0, o también llamada la cuarta revolución industrial, donde se integran precisamente las nuevas tendencias de tecnologías digitales, automatizaciones, intercambio de información a alta velocidad y la creación de sistemas inteligentes en diferentes sectores. Estos sistemas son capaces de intercambiar información, realizar acciones para optimizar el sistema en su conjunto y gestionar el equipamiento cada vez de forma más autónoma.

Específicamente en el sector energético, se integran tecnologías y enfoques basados en los datos (data-driven) para optimizar la producción de la energía, la productividad y facilitar el desarrollo de un ecosistema de energía más sostenible.

Entre las diferentes tecnologías y enfoques que agrupa la Industria 4.0 se pueden destacar las siguientes: Internet de las Cosas (IoT), Cloud Computing, optimización, Edge-Computing, ciber-seguridad y el gemelo digital.

Las nuevas generaciones de sistemas eléctricos están tendiendo al empleo de dispositivos IoT que cuentan con una dirección IP propia, lo que permite su conexión a red y la prestación de servicios a través de la web. Para evitar accesos no autorizados o posibles filtraciones de información durante su funcionamiento es imprescindible la integración de medidas de ciberseguridad.

Adicionalmente, gracias al aumento en la capacidad de cálculo de los sistemas de cómputo, los datos recogidos por los sensores pueden ser enviados a la nube para su procesamiento y análisis. Como alternativa en función de las necesidades de velocidad de actuación en base a esas medidas, parte de ese procesamiento puede realizarse directamente en el borde de la red (Edge Computing, lo que permite actuar cumpliendo estrictos requisitos de tiempo real y baja latencia.

Por otro lado, la tecnología de gemelo digital es una de las que más interés está consiguiendo para mejorar la eficiencia, el mantenimiento y la supervisión continua de los sistemas.

Gemelo Digital como estandarte de la monitorización y el autocontrol

La definición de gemelo digital (DT) ha evolucionado a lo largo del tiempo, estableciéndose su primera terminología en 2003 por Michael Grieves [1]. Entre 2003 y 2011, el progreso en las comunicaciones y la tecnología de los sensores, las técnicas de simulación y el análisis de grandes cantidades de datos, permitieron desarrollar más en profundidad esta idea. En 2012 la NASA formalizó la definición de este concepto como “una simulación probabilística, multi-escala y multi-física integrada de un vehículo o sistema tal y como se ha construido, que utiliza los mejores modelos físicos disponibles, actualizaciones de sensores, historial de la flota, etc., para reflejar la vida útil de su gemelo físico correspondiente” [2].

De igual forma, a lo largo de la última década ha seguido cambiando su descripción, centrándose siempre en la idea de representar un sistema físico de forma dinámica, adaptándose a las variaciones y condiciones operacionales a través de la recolección de información/datos de los sistemas de adquisición de forma online.

Dada la generalidad en las definiciones, existe una confusión muy grande en la literatura sobre qué es verdaderamente un DT, y merece la pena detenerse en exponer la diferencia entre los diferentes enfoques de digitalización de un sistema. Se pueden diferenciar 3 fundamentales: el modelo digital (“Digital Model”), la sombra digital (“Digital Shadow”) y, finalmente, el gemelo digital (“Digital Twin”).

• Modelo digital: se caracteriza por ser una representación digital de un sistema u objeto físico en el que no existe ningún tipo de interacción con la entidad física en cuestión. Un ejemplo de esto podría ser un modelo estático de una máquina síncrona en entornos de simulación como Matlab, PLECS…etc.
• Sombra Digital: está referido a un tipo de modelo que replica el comportamiento del sistema físico alimentándose de medidas físicas de la entidad real. Solo existe una comunicación unidireccional entre ambos objetos. Esta definición concuerda con bastante facilidad con los orígenes del gemelo digital.
• Gemelo Digital: se genera cuando la información fluye de forma bidireccional entre ambas entidades, permitiendo una integración completa. En este escenario, cualquier modificación en el sistema físico dispara un ajuste automático en la contraparte digital, y de igual forma, el objeto virtual produce cambios o acciones sobre el sistema físico para mejorar su comportamiento global.

En la actualidad, se está comenzando a desarrollar los “DTs inteligentes”, donde esta nueva inteligencia integra características como la proactividad, el tiempo real y la predictividad en el modelo digital. Dicho de otro modo, podría sintetizarse en la capacidad de la réplica virtual para trabajar de manera activa y en línea, proporcionando información relevante cuando sea necesario, con un objetivo concreto, y la capacidad de anticipar situaciones con el fin de modificar el comportamiento de la entidad real. Los avances en IA simplifican la implementación de esta evolución del concepto.

Niveles de abstracción e inteligencia distribuida: el inicio de los nodos autónomos

El enfoque del modelado de la réplica digital es fundamental, especialmente en el contexto del sector eléctrico donde existen diferentes niveles de resolución, potencia de cómputo disponible y la abstracción para representar las partes más significativas de la entidad física. Si el DT proporciona su salida en un marco de tiempo garantizado, por debajo del paso de ejecución del mismo, se puede decir que la réplica tiene capacidades de tiempo real. Además, si este periodo está muy por debajo del intervalo de tiempo de ejecución, significa que el gemelo puede proporcionar información relevante con suficiente antelación para utilizarse en decisiones de control o programación. Por el contrario, si el cálculo de los resultados supera sustancialmente los tiempos operativos, solo sigue siendo adecuado para aplicaciones de planificación y diseño.

Por otra parte, en función de la fidelidad del modelo, se pueden clasificar estos gemelos digitales como topológicos, estáticos o dinámicos.

• Topológicos: únicamente describen la estructura del sistema y la interconexión entre los diferentes componentes. Un ejemplo podría ser un mapa de una determinada fábrica.
• Estáticos: modelo estático basado en ecuaciones algebraicas, entradas, estados y salidas configurables que emulan un determinado punto de operación. Otro ejemplo en este caso podría ser un modelo económico de un determinado mercado.
• Dinámicos: ecuaciones o un código que proporciona una descripción de un sistema dinámico. Podría ser el modelado termo-eléctrico de un motor.

En base a las relaciones en la ejecución y forma de representación del modelo se puede vislumbrar diferentes variantes de gemelos.

Otra cuestión crucial a tener en cuenta es que el despliegue de inteligencia distribuida, supone un cambio de paradigma en la gestión de la red eléctrica. En lugar de depender de un centro de control único, las decisiones y el procesamiento de datos se descentralizan, permitiendo que elementos situados en la periferia (como convertidores, inversores y otros dispositivos electrónicos) actúen de manera autónoma como nodos inteligentes.

Las principales ventajas de este enfoque son:

• Escalabilidad: La red puede crecer y adaptarse sin sobrecargar el control central.
• Robustez: Un fallo en un nodo no compromete el funcionamiento global, mejorando la tolerancia a errores.
• Tiempos de respuesta: Las decisiones locales se toman en milisegundos o microsegundos, clave para la gestión de eventos críticos.
• Optimización local: Cada nodo puede gestionar eficientemente sus recursos y contribuir al equilibrio global.

Como sucede en la mayoría de los casos, el arte se encuentra en el equilibrio, por lo que, en función de las capacidades de cómputo y el objetivo del gemelo, se puede integrar de forma autónoma ejecutándose en paralelo junto con el nodo eléctrico, como pudiera ser en el sistema de control de un convertidor de potencia o, desplegado en la nube para aprovechar el potencial que nos brinda la inteligencia artificial actual.

Los convertidores inteligentes que integran en su conjunto alguna forma de DT, permiten actuar como nodos autónomos, evolucionando hacia dispositivos más inteligentes capaces de operar de forma autosuficiente, posibilitando entre muchas otras funcionalidades, servicios como:

• Análisis en tiempo real del estado de la red eléctrica local y global.
• Tomar decisiones autónomas sobre la gestión de la energía (por ejemplo, almacenamiento, inyección o desconexión).
• Comunicarse con otros nodos para coordinar acciones y optimizar el flujo energético.
• Realizar mantenimiento predictivo de los componentes más críticos y que suponen un mayor coste su reemplazo.
• Participar en mercados energéticos digitales

Esta arquitectura distribuida reduce la dependencia del control central y permite una gestión más eficiente, especialmente en redes con alta penetración de renovables y recursos distribuidos.

Aplicaciones en la red eléctrica, casos de estudio, perspectivas futuras

La digitalización y, en especial, el DT en conjunción con los últimos desarrollos en IA, permite integrar multitud de servicios/aplicaciones en el núcleo de los convertidores de potencia. Como aplicaciones relevantes podrían mencionarse los siguientes:

1. Monitorización avanzada en tiempo real: El DT permite que cada convertidor reporte su estado con una granularidad sin precedentes, incluyendo un seguimiento del correcto funcionamiento del equipo y comparando las salidas del modelo físico y virtual para encontrar discrepancias en el mismo y actuar en consecuencia.

La digitalización basada en la integración de DTs autónomos es un tema central en la actualidad con una alta penetración en la industria del sector energético, pudiendo encontrase varias empresas con múltiples líneas de trabajo en desarrollo.

General Electric (GE) posee cuatro patentes directamente relacionadas con los DTs. Entre ellas, dos están específicamente asociadas a parques eólicos [4]. La compañía conceptualizó un gemelo para un parque eólico que incorpora dos redes de comunicación. La primera red establece una conexión entre los sistemas de control de los aerogeneradores individuales del parque. La otra red interconecta de igual forma los modelos digitales. Estas réplicas virtuales se actualizan constantemente a partir de los datos registrados por la primera red. Este sistema permite proporcionar un monitoreo en tiempo real del estado operativo de los aerogeneradores mediante sensores, al mismo tiempo que permite gestionar sus funciones a través de los modelos digitales.

Siemens aprovechó esta tecnología en el ámbito de los sistemas eléctricos y las plantas de tratamiento de aguas residuales. El gemelo fue concebido con el propósito de mejorar la planificación, operación y mantenimiento de un sistema eléctrico en Finlandia. Esta iniciativa introdujo mejoras sustanciales en la automatización, el uso de datos y los procesos de toma de decisiones [5].

Otro ejemplo puede observarse en IBM, donde se emplearon réplicas digitales en vehículos autónomos para analizar parámetros vitales como la velocidad del motor y la presión del aceite. Este enfoque no solo ayuda a prevenir averías, sino que también fomenta el desarrollo de un motor más eficiente [6].

A pesar de todos estos avances, la transición hacia redes eléctricas completamente inteligentes y distribuidas se enfrenta a retos importantes y significativos:

• Interoperabilidad: Es esencial establecer estándares comunes para garantizar la comunicación y coordinación entre dispositivos de diferentes fabricantes.
• Ciberseguridad: El aumento de nodos conectados incrementa la posibilidad de un ciberataque, requiriendo sistemas robustos de protección.
• Gestión de datos: El volumen de información generada exige soluciones avanzadas de almacenamiento, procesamiento y análisis.

Por otro lado, las oportunidades son igualmente significativas: mayor eficiencia energética, integración masiva de renovables, reducción de emisiones y una red más resiliente y adaptable a las necesidades del futuro.

Conclusión: Resumen y Perspectivas

Las redes eléctricas inteligentes y la inteligencia distribuida representan la vanguardia de la transformación energética. La combinación de algoritmos de predicción, sensores avanzados, gemelos digitales y control descentralizado permite crear sistemas más eficientes, resilientes y sostenibles. Los convertidores autónomos y la electrónica programable abren la puerta a una nueva era en la que cada nodo contribuye activamente a la estabilidad y optimización de la red. Aunque existen desafíos, el futuro de la energía pasa por la digitalización, la descentralización y la colaboración inteligente entre dispositivos, operadores y usuarios.

Para los profesionales del sector, entender y dominar estas tecnologías será clave para liderar la transición hacia un sistema eléctrico más inteligente, seguro y preparado para los retos del siglo XXI.

Referencias

1. Grieves, Michael. (2016). Origins of the Digital Twin Concept. 10.13140/RG.2.2.26367.61609.
2.  E. Glaessgen and D. Stargel, “The digital twin paradigm for future nasa and u.s. air force vehicles,” 04 2012.
3. Sergio de López Diz, Digital Twin Technology for Enhanced Monitoring and Stability Assessment of DC/AC Three-Phase Power Converters, Thesis 2024.
4. J. A. C. Arnold M. LundKarl MochelJeng-Weei LinRaimundo OnettoJayanthi SrinivasanPeter GreggJeffrey Eric BergmanKenneth D. Hartling, “Digital wind farm system,” US20160333855A1
5. Siemens, “Siemens expands digitalization solutions for the process industries,” 2018. [Online]. Available: https://www.siemens.com/press/en/pressrelease/?press=/en/pressrelease/2018/processindustries-drives/pr2018030215pden.htm
6. IBM, “An engine can become a platform with a digital twin,” 2018. [Online]. https://www.ibm.com/internet-of-things/trending/digital-twin

Imagen del Templo jainista de Ranakpur | Rajasthan, India