Posts de Smart Grid

ODEON, un proyecto europeo de Horizonte, acaba de ponerse en marcha con la misión de crear un ecosistema inclusivo de partes interesadas caracterizado por la integración de una malla de flujos de datos, inteligencia, servicios y mercado. Con un presupuesto de 22,56 millones de euros asignados a lo largo de cuatro años, el proyecto representa un avance significativo hacia un suministro energético sostenible, seguro y competitivo.

La virtualización de los equipos eléctricos está cambiando las reglas del juego. Al desvincular el hardware del software, las organizaciones pueden desbloquear ventajas significativas, desde recortar costes y reducir el mantenimiento hasta aumentar la seguridad. En este artículo, exploramos las principales ventajas y retos de la virtualización de subestaciones y cómo este enfoque está transformando la forma de gestionar las infraestructuras críticas.

Estamos de vuelta en ENLIT Europe 2023, para mostrar cómo los operadores de sistemas de transmisión y distribución pueden mejorar sus operaciones mediante la virtualización de subestaciones de AT, MT y BT y añadir inteligencia a sus activos con la tecnología Edge AI.

Edge for Smart Secondary Substations (E4S) es un grupo de trabajo técnico, formado por operadores de sistemas de distribución (DSO) y socios tecnológicos, que promueve la creación de una arquitectura de red segura basada en estándares abiertos e interoperables. Barbara se une a la Edge for Smart Secondary Substations Alliance para dotar a la Red Digital de su innovadora infraestructura Edge AI Platform.

Las empresas están cada vez más interesadas en virtualizar los equipos eléctricos porque ofrece una serie de ventajas para sus operaciones. La virtualización reduce la necesidad de infraestructura física, lo que puede suponer un ahorro de costes, una reducción de los requisitos de mantenimiento y un aumento de la seguridad. Estaremos en CIRED 2023, mostrando cómo virtualizar subestaciones desde las redes de Transmisión hasta las de Media y Baja Tensión a través de la tecnología Edge Computing.

Con el creciente número de recursos energéticos distribuidos (DER) en la red, los operadores energéticos necesitan un sistema predictivo basado en patrones de consumo y producción que les ayude a evitar congestiones y sobretensiones en la red. En este artículo abordamos un proyecto específico que estamos llevando a cabo en el marco del programa i-nergy, una iniciativa financiada por la UE cuyo objetivo es apoyar y desarrollar nuevos servicios energéticos basados en IA.