Resumen

El presente artículo permite optimizar el costo por despliegue de los puntos de agregación de datos universales (UDAP) para la infraestructura avanzada de medición inteligente (AMI) considerando cobertura y capacidad. Se presenta un modelo de enrutamiento entre UDAPs basado en minimum spanning tree (MST) para encontrar el mínimo número de enlaces en una zona georreferenciada específica. Al estar georreferenciada se logra que la localización de UDAP y la topología de la red sean reales. La búsqueda de los lugares óptimos de un conjunto de sitios candidatos advierte la necesidad de un algoritmo de optimización que permita minimizar los sitios candidatos y los convierta en sitios factibles activos en el diseño previo al despliegue de la red. Los resultados obtenidos implican un punto base firme para que las empresas de distribución eléctrica establezcan el número adecuado de concentradores (UDAP). Dentro del trabajo se consideran ciertas tecnologías de comunicación aplicadas en AMI como: redes celulares (CDMA, GPRS, LTE) o el estándar IEEE 802.15.4 g. El menor costo basado en el uso óptimo de recursos para despliegue de infraestructura toma gran importancia para la planificación y escalabilidad de la red de AMI.

INTRODUCCIÓN

La infraestructura de medición inteligente (AMI), por sus siglas en inglés, es una aplicación de los redes de sensores inalámbricas (WSN) que incluyen sensores o medidores inteligentes (SM), sistemas de comunicación variados que permiten el monitoreo, control y cobro del uso de diferentes tipos de servicios: electricidad, gas de uso doméstico, agua potable y otros, siendo una de las partes más críticas el despliegue de la red inalámbrica empleada para la conectividad de dichos SM (1-3).

El uso de AMI implica grandes ventajas: lectura remota (enlace ascendente - SM empresa distribuidora), desconexión y reconexión automática (enlace descendente - empresa distribuidora - SM), rápida reposición de servicio en contingencias, implantación de servicio prepago lo que se traduce en una mejora significativa de la calidad del servicio a los usuarios finales. Así para garantizar la recolección de información se deben usar recursos de manera óptima con el fin de minimizar los costos. De esta forma reutilizar tecnologías permite reducir los costos de una nueva inversión entre las que podemos incluir redes celulares y otras de menor alcance enfocadas a redes inteligentes como IEEE802.15.4 g, en oposición de las tecnologías cableadas que por las limitaciones de alcance y la complejidad de implementación en zonas de difícil acceso y rurales resultan poco prácticas, para su uso como infraestructura de comunicación de AMI en zonas rurales que es uno de los objetivos del presente trabajo (2, 4-5).

• Materias:Datos masivos Algoritmos (Computadores) Redes de telecomunicaciones Redes Inalámbricas
• Subjects:Big data Computer algorithms Telecommunications networks Wireless Networks
• Palabras claves:Redes eléctricas inteligentes; Infraestructura de medición avanzada; Punto de agregación de datos universal; Mínimo árbol de expansión; Optimización; Costos; Red de sensores inalámbricos
• Keywords:Smart grid; Advanced metering infrastructure; Universal data aggregation point; Minimum spanning tree; Optimization; Cost; Wireless sensor networks