Hacia una Gestión Eficiente de Sistemas de Distribución de Energía Eléctrica: Integración de Modelos Eléctricos, Big Data y Visualización Dinámica

Towards Efficient Management of Electric Power Distribution Systems: Integration of Electrical Models, Big Data and Dynamic Visualization

La transformación digital en el sector eléctrico requiere la integración de herramientas avanzadas para optimizar el análisis y la gestión de sistemas de distribución de energía eléctrica. Este trabajo presenta una metodología integral que combina modelos eléctricos, análisis de big data y plataformas de visualización dinámica. Se emplearon módulos especializados del software de simulaciones de redes de distribución CYME y rutinas avanzadas en CymPy para simular flujos de potencia de redes de distribución de diferentes perfiles horarios de carga y calcular pérdidas técnicas en redes eléctricas, eliminando la dependencia de factores estáticos y que además permiten evaluar escenarios tales como: transferencia de carga dinámicos, ubicación óptima e integración de generación distribuida, etc. Por otra parte, PySpark se utilizó para procesar grandes volúmenes de datos de datos de facturación mensual de los usuarios finales y curvas de carga obtenidas de estudios de caracterización de la carga, generando perfiles detallados por centro de transformación -agregados mediante curva de carga típicos-. Utilizando el formato de almacenamiento de información del tipo Data LakeHouse, se almacenaron los datos para la interrelación entre ellos y optimización de procesamiento y consulta de datos. Finalmente, los resultados se integraron en un dashboard interactivo utilizando la plataforma Power BI que facilita la toma de decisiones tanto a nivel técnico como gerencial. Este enfoque no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también establece un marco flexible para que los datos estén disponibles para personal no directamente relacionado con aspectos técnicos, pero que son claves en la toma de decisión.

Digital transformation in the electricity sector requires the integration of advanced tools to optimize the analysis and management of electrical power distribution systems. This paper presents a comprehensive methodology that combines electrical models, big data analysis, and dynamic visualization platforms. Specialized modules of the CYME distribution network simulation software and advanced routines in CymPy were used to simulate power flows of distribution networks of different hourly load profiles and calculate technical losses in electrical networks, eliminating the dependence on static factors and allowing the evaluation of scenarios such as: dynamic load transfer, optimal location and integration of distributed generation, etc. On the other hand, PySpark was used to process large volumes of data from monthly billing data of end users and load curves obtained from load characterization studies, generating detailed profiles by transformer station – aggregated by typical load curve. Using the Data LakeHouse storage format, the data were stored for the interrelation between them and optimization of data processing and query. Finally, the results were integrated into an interactive dashboard using the Power BI platform that facilitates decision-making at both a technical and managerial level. This approach not only improves operational efficiency, but also establishes a flexible framework for making data available to personnel not directly related to technical aspects, but who are key in decision-making.