Analysis and preparation of the deployment of PRIME 1.4 smart meters in an interoperable field environment for 15,000 meters

Abstract

Este proyecto se enfrenta a la estructuración del primer despliegue masivo de contadores con la tecnología PRIME 1.4 realizado por Iberdrola, siendo este también pionero a nivel mundial. Tres municipios españoles han sido seleccionados para el despliegue, dadas sus características adecuadas para este primer piloto. Se ha realizado un estudio de la topología eléctrica de los centros de transformación, analizando también las correlaciones existentes entre las variables eléctricas seleccionadas para el mismo y proponiendo una primera clasificación de centros basada únicamente en tres de estas variables, obteniendo grupos de centros con topología eléctrica similar y por tanto cuyo funcionamiento PLC debería ser a priori parecido. Ante la imposibilidad de lograr una buena clasificación de centros empleando únicamente la topología eléctrica, se ha continuado con una monitorización completa del funcionamiento PLC de los centros, obteniendo información muy detallada de su comportamiento con PRIME 1.3.6, la tecnología PLC instalada actualmente en campo y que será próximamente sustituida por PRIME 1.4. Posteriormente, se ha utilizado la información de las monitorizaciones para categorizar los centros empleando técnicas de Machine Learning, consiguiendo grupos de centros con características similares y resultando esta vez sí ser apropiados para organizar el despliegue. Finalmente, se ha estructurado el despliegue en fases con dificultad incremental progresiva, empleando las categorías de centros previamente diseñadas para seleccionar los centros más adecuados para cada fase, asegurando así una transición fluida a PRIME 1.4 y maximizando el aprendizaje.

This project faces the task of structuring the first massive PRIME 1.4 deployment of Iberdrola, being it also the first of its kind worldwide. Three Spanish municipalities have been selected for the deployment due to their appropriate characteristics for this first pilot. A study of the electric topology of the secondary substations (SSs) has been performed, including a correlation analysis between the electric variables that were selected for the study and proposing a first SSs draft classification using only three of those variables, obtaining SSs groups with similar topology and thus also probably similar PLC behavior. However, due to the impossibility of achieving a good enough classification using only electric variables, a complete PLC performance monitoring of the SSs has been performed, obtaining detailed information of the PRIME 1.3.6 performance of the SSs, the PLC technology currently deployed on the field. Afterwards, the information extracted from the monitoring has been used to categorize the SSs using Machine Learning techniques, this time achieving SSs groups with homogeneous PLC performance and that are adequate to arrange the deployment. Finally, the deployment has been structured in stages with incremental complexity, using the previously designed categories to select the most appropriate SSs for each stage, guaranteeing a smooth transition to PRIME 1.4 and maximizing the knowledge gained in the process.