Identificación de fases

Adaptricity ofrece un servicio de identificación de fases que puede identificar las fases de las cargas a partir de las medidas de potencia de los contadores inteligentes vinculados a ellas y de las medidas de potencia trifásicas de los transformadores. Actualmente solo pueden identificarse las fases de cargas monofásicas.

El algoritmo de identificación de fases se basa en un modelo de aprendizaje automático. Para cada circuito de transformador se entrena un modelo a partir de la topología de la red y de un conjunto de medidas de contadores inteligentes y del transformador. Este modelo se usa después en las siguientes actualizaciones de datos de red para deducir la fase de las cargas de la red.

Requisitos previos

• Sus datos deben cumplir algunos requisitos:

  • Medidas de potencia de contadores inteligentes
  • Transformador trifásico

• Acceso a nuestro servicio de identificación de fases

Prueba con datos de ejemplo

• En el proyecto "Examples" de Adaptricity, abra los ajustes del proyecto y vaya a la pestaña "Data Integration".
• Haga clic en "Edit API endpoints" e introduzca la URL de "Phase identification" y las credenciales que se le han facilitado.
• Seleccione la red "Uster Unknown Phases" como red a actualizar.

• Más abajo en los ajustes hay más opciones específicas de la identificación de fases. En particular, puede elegir si los datos de entrenamiento de los modelos se generan con un cálculo de flujo de cargas o simplemente agregando las potencias medidas. La segunda opción ignora las pérdidas de la red, por lo que el modelo entrenado pierde algo de precisión, pero reduce mucho el tiempo necesario para generar los datos de entrenamiento.

• Guarde los ajustes e inicie una actualización de datos.

Generar los datos de entrenamiento de todos los circuitos de transformador y entrenar los modelos correspondientes lleva un tiempo. Cuando los modelos están listos, se usan en las siguientes actualizaciones de datos y añaden la fase a las cargas de las redes que no la tengan asignada.

En el informe de actualización de datos verá que la identificación de fases se ha realizado correctamente, y recibirá advertencias si algún modelo no alcanzó una precisión aceptable (lo que suele ocurrir en redes con datos insuficientes o cuando las medidas de las distintas fases son demasiado parecidas):

En los datos de ejemplo, los contadores tienen fases asignadas de forma determinista, para que sea fácil evaluar la precisión de los modelos de identificación de fases. Las cargas tienen IDs de contador del tipo load_meter_n con números enteros n.

• Si $n\equiv 0(\mathrm{mod}3)$, la fase asignada es A;
• si $n\equiv 1(\mathrm{mod}3)$, la fase es B;
• si $n\equiv 2(\mathrm{mod}3)$, la fase es C.

Tenga en cuenta que los modelos de identificación de fases son probabilísticos, por lo que pueden no predecir todas las fases con un 100% de precisión.