Biblioteca de firmas de eventos de red: Análisis profundo del comportamiento de la red eléctrica

La Biblioteca de Firmas de Eventos de Red potencia la comprensión de utilities e investigadores sobre el comportamiento de la red al proporcionar acceso a conjuntos de datos de formas de onda de operaciones de red. (Imagen: Adam Malin/ORNL, Dept. de Energía de EE. UU.)

Entrevista con Aaron Wilson

¿Cómo comenzó este proyecto?

Aaron Wilson: No fui el creador de la Biblioteca de Firmas de Eventos de Red. Era bastante nueva cuando me uní al laboratorio en 2019, pero no despegó realmente hasta alrededor de 2021. Me hice cargo en la primavera de 2022.

Recibimos financiación del DOE para crear una biblioteca de firmas de eventos de la red eléctrica. Sería un recurso de referencia para que la gente pueda ver cómo se comportan algunas de estas formas de onda en el sistema y así saber qué buscar en sus propios sistemas. A medida que hemos obtenido más datos de diferentes socios y hemos continuado promoviendo esto en los últimos años, realmente ha comenzado a ganar tracción.

¿Existe una forma estandarizada de clasificar las formas de onda y etiquetar los eventos asociados?

Wilson: Uno de los desafíos que tuvimos hace un par de años fue asignar un esquema de etiquetado uniforme a todos los diferentes tipos de datos que recibíamos de los proveedores. Notamos que todos tenían su propia forma de asignar una etiqueta a algo que sucedía. Generalmente se nos daba en forma de una descripción textual de lo que el operador o ingeniero anotó cuando registró el evento. Así que, después de revisar todo lo que teníamos en ese momento, decidimos armar un sistema jerárquico que abarcara todo lo que tenemos, tanto de ese conjunto de datos como del conocimiento general del dominio sobre el sistema eléctrico. Luego creamos una taxonomía bastante uniforme en todo nuestro conjunto de datos. Así que, cada vez que recibimos nuevos datos, tenemos suficiente amplitud en esa taxonomía para poder darles una clasificación apropiada.

¿Puede darme una idea de cómo es la taxonomía?

Wilson: Tiene tres capas, a las que llamamos grupos, clases y subclases. Los grupos son las categorías de muy alto nivel, cosas como qué fases se ven afectadas en el sistema eléctrico — típicamente tienes tres fases. Hay un grupo llamado condiciones, donde encontrarías cosas como desastres naturales y eventos relacionados con el clima. Debajo de esos, en clases y subclases, es donde comienzas a profundizar en las categorías más específicas que asignaríamos a esos diferentes eventos.

¿Podría darme un ejemplo de qué tipo de categorías podrían tener?

Wilson: Por ejemplo, podríamos tener una categoría llamada "condiciones" como grupo, y luego "clima" como clase, y la subclase podría ser "tormenta eléctrica". O podríamos tener un grupo llamado "eventos", y una clase debajo etiquetada "calidad de energía", y debajo de esa podríamos tener "sobrecorriente" o "transitorio".

¿Cómo relacionan las sobrecorrientes o transitorios con los eventos?

Wilson: Un transitorio es un evento en la forma en que lo definimos. La forma en que definimos un evento es algo que ocurre y que es una anomalía — un comportamiento anormal que no esperabas.

Piense en el voltaje y la corriente como se comportan en la red. Como tenemos un sistema CA, se comportan sinusoidalmente y el sistema está diseñado para que esos fenómenos, esos campos electromagnéticos, atraviesen lo más limpiamente posible, lo que significa que no hay ruido ni eventos anómalos. Un ejemplo de anomalía podría ser cuando algo sucede que causa que un interruptor se dispare o que una sección de línea se desconecte. Esos tipos de cosas son lo que llamamos eventos aquí. Un transitorio podría ser algo como que un banco de capacitores se ha encendido o apagado y eso causa una breve oleada de corriente que entra en el sistema. Si su sistema no está diseñado para manejar ese nivel de corriente, puede causar daños a su equipo.

¿Qué puede hacer un usuario con esta información?

Wilson: El usuario puede crear una cuenta en el sitio y luego acceder a lo que llamamos nuestro panel. Desde allí puede usar diferentes criterios de consulta para encontrar eventos en nuestra biblioteca. Dentro del panel, puede ver información relacionada con los datos, como fecha y hora; la descripción textual que nos proporcionaron; la tasa de muestreo a la que se informó; el tipo de sensor que se usó para registrarlo. Y hay un botón para descargarlo. También hay una función junto a cada evento en los registros que le permite ver un gráfico en el sitio web antes de descargar.

Si soy una utility, ¿registro un evento en mi red y luego lo comparo con su base de datos?

Wilson: Definitivamente esa es una forma. Una cosa de la que hemos estado hablando entre nuestro grupo de tres laboratorios es desarrollar una herramienta que integraremos en la biblioteca que permitiría a alguien realizar lo que podría llamarse una búsqueda inversa de imágenes. Recibiría un dato del lado de la utility, no sabe qué lo causó, y quiere encontrar algo en la base de datos que coincida lo más posible. Eso podría ayudarle a tener una idea de qué podría haber pasado. Ese es un proyecto en curso.

Lo otro para lo que podría usarse es solo educación general, para aprender cómo se ven algunos de estos eventos, solo para entrenar el ojo de un ingeniero que no sabe cómo funcionan algunas de estas cosas. Podría entrar y buscar por, digamos, el nombre del tipo de evento, como arco eléctrico — quiero ver cómo se ve el arco eléctrico para compararlo con lo que tengo.

Supongamos que soy un operador y veo esta cosa rara que pasó en mis datos y estoy tratando de averiguar qué es o qué representa porque algo malo pasó como resultado. Puedo decir: "Creo que es arco eléctrico". Luego puedo entrar y buscar "arco eléctrico" y comparar cómo se ve mi forma de onda con cómo se ve el dato de arco eléctrico en la base de datos y decir: "¿Son similares? Oh, eso se ve bastante relacionado, podría ser eso". O podría ayudar a descartarlo.

Si soy el operador de red, una vez que sé el tipo de evento, ¿cómo uso esa información?

Wilson: Bueno, depende del tipo de evento. Si cree que ve lo que llamaríamos una falla incipiente, si ha visto un patrón que podría indicar arco eléctrico futuro, puede compararlo con algo en la base de datos y poder detenerlo antes de que realmente rompa un aislante o dañe equipo. Eso sería bastante valioso — el arco eléctrico es una anomalía difícil de detectar.

Pero aún tengo que localizarlo de alguna manera.

Wilson: Por supuesto, pero esto es solo una base de datos, no necesariamente un sistema que le diga dónde podría ocurrir algo, porque cada circuito es diferente.

Al recopilar las formas de onda para su base de datos, ¿no se vería diferente la forma de onda dependiendo, por ejemplo, de la distancia entre el sensor y el evento?

Wilson: Absolutamente. Hay muchos factores que entran en juego al organizar una base de datos como esta. Si quisiera observabilidad total en su sistema, tendría que instalar sensores cada X número de pies. Eso simplemente no es factible económicamente. Así que tiene que hacer juicios informados cuando usa algo como esto.

En el ejemplo del arco eléctrico, las mediciones probablemente estarían muy cerca de donde ocurre ese evento en particular, solo basándose en la física de cómo las frecuencias de los eventos de arco viajan a lo largo del conductor. Así que podría decir razonablemente que estaba ocurriendo cerca — no podría darle un número de cuántos pies o millas, esa información no necesariamente está contenida aquí en la biblioteca. Ese es un problema de investigación bastante grande, en realidad.

¿Quiere agregar algo?

Wilson: Esto es algo en lo que hemos estado trabajando un par de años. Hay un fuerte sentido de construir esta base de datos para uso en los mundos académico e investigativo, no solo como herramienta para utilities. Hay mucho desarrollo de IA en curso ahora, especialmente para la red eléctrica. El DOE está lanzando muchas convocatorias para diferentes aplicaciones de IA y basadas en datos en la red. Esto también está destinado a ayudar a apoyar algunos de esos esfuerzos.

¿Están trabajando en mejorar la cantidad o calidad de la base de datos?

Wilson: Sí, y sí. Esos son esfuerzos en curso. Siempre tenemos hambre de datos en todas partes.

¿De quién esperan recibir más datos?

Wilson: Bueno, siempre queremos datos de utilities porque típicamente tienen cosas que son más representativas del mundo real. Podríamos simular tantos datos como quisiéramos y ponerlos ahí, pero al final del día no cubren todos los casos extremos que podría ver en el mundo real. Y así, todo lo que tenemos aquí ahora es de sensores reales que registraron datos en el campo, no simulados desde un programa. No quiero decir que no haya valor en los datos simulados, pero no podemos capturar todos los comportamientos anómalos en simulación sin realmente conocer la física de cada circuito ahí fuera en el país y el mundo.