Development of an Interactive Web-Based Platform for Energy Network Trace Analysis and Visualization

Abstract

Esta tesis presenta el desarrollo de NAVI Trace Toolkit, una plataforma web diseñada para modernizar los flujos de trabajo de análisis de traces en redes de distribución de energía. El análisis de traces es una técnica muy útil para visualizar y diagnosticar la estructura y el comportamiento de las redes eléctricas. Sin embargo, la ausencia de un entorno especializado para el desarrollo de traces ha limitado su adopción en Scottish Power Energy Networks (SPEN). Actualmente, los flujos de trabajo dependen de la ejecución manual de scripts en Python, lo que supone una falta de retroalimentación en tiempo real, flexibilidad y accesibilidad para los desarrolladores. NAVI Trace Toolkit combina el análisis de redes eléctricas con el desarrollo moderno de software web y un enfoque de diseño centrado en el usuario para superar estas limitaciones. Construida con Python, Flask, HTML5, CSS3 y JavaScript, la plataforma ofrece una interfaz interactiva que permite ejecutar traces en tiempo real, aplicar estilos dinámicos y trabajar con una arquitectura modular. Los desarrolladores pueden cargar múltiples subredes, personalizar la visualización de las redes y crear la lógica de traces mediante funciones integradas, todo ello en un entorno ágil e intuitivo. La base teórica de la herramienta se apoya en el marco teórico de traces de Hoel et al., adaptado a redes eléctricas. Este trabajo amplía dicho marco con una nueva función que identifica caminos críticos a través de una función de ponderación personalizada. La plataforma utiliza GeoJSON para la codificación de datos geoespaciales e integra MapLibre GL JS para una renderización cartográfica de alto rendimiento. El caso de uso Camino de Instalación Crítico (CIC) muestra dos enfoques: uno basado en DFS y otro escalable basado en Dijkstra, logrando un equilibrio entre profundidad analítica y viabilidad computacional. Este caso de uso real valida las capacidades de la plataforma y ejemplifica la utilidad práctica de la función de camino crítico. Asimismo, se han considerado las limitaciones propias del entorno industrial para garantizar su compatibilidad con la infraestructura corporativa de SPEN. La aplicación se ejecuta localmente, no requiere privilegios administrativos y reduce el tiempo de instalación a menos de cinco minutos. La evaluación de la experiencia de usuario mostró una eficiencia de 1,64 tareas por minuto y una efectividad del 100% en la finalización de tareas, con encuestas que reflejaron un alto nivel de satisfacción por parte de los usuarios.

This thesis presents the development of the NAVI Trace Toolkit, a web-based platform designed to modernise trace analysis workflows within energy distribution networks. Trace analysis is a powerful technique to visualise and diagnose the structure and behaviour of electrical grids. However, the lack of a dedicated trace development environment has limited its implementation at Scottish Power Energy Networks (SPEN). Existing trace development workflows rely on executing manual Python scripts, which lack real-time feedback, flexibility, and accessibility for trace developers. The NAVI Trace Toolkit integrates energy network analysis with modern web software development and a user-centred design approach to address these limitations. Built using Python, Flask, HTML5, CSS3, and JavaScript, the platform provides an interactive interface that supports real-time trace execution, dynamic styling, and modular architecture. It allows the developers to load multiple subnetworks, customise visual outputs, and develop trace logic using built-in functions within a responsive and intuitive environment. The theoretical foundation of the toolkit is based on Hoel et al.’s trace framework, adapted to energy networks with rich attribute metadata. This project contributes to the trace framework by integrating a new function for identifying critical paths using a custom weight function. The platform leverages GeoJSON for geospatial data encoding and integrates MapLibre GL JS for high-performance map rendering. The Critical Installation Path (CIP) use case demonstrates a DFS-based and a scalable Dijkstra-based approach, balancing analytical depth with computational feasibility. This realistic use case validates the platform’s capabilities and illustrates a practical application of the critical path function. Industrial constraints were considered to ensure compatibility with SPEN’s corporate environment. The application runs locally, requires no administrative privileges, and reduces setup time to under five minutes. A user experience evaluation assessed the platform’s efficiency, achieving 1.64 tasks per minute, and effectiveness, reaching 100% task completion. User survey feedback from participants reflected high customer satisfaction.