Detecció d’Anomalies Energètiques
(Energy Anomaly Detection Engine)
Propòsit de l’algoritme
Aquest algoritme proporciona una eina Compute-to-Data orientada a la detecció primerenca de problemes tècnics i comportaments crítics en conjunts de dades energètiques. L’objectiu és identificar situacions que puguin indicar fallades operatives, incidències tècniques o riscos imminents, permetent una actuació proactiva abans que es converteixin en problemes més grans.
L’algoritme no substitueix sistemes de monitorització en temps real, sinó que actua com un diagnòstic analític sobre dades històriques o quasi-històriques, generant senyals clars i accionables sense exposar informació sensible.
Què fa l’algoritme (visió general d’alt nivell)
1. Detecta pics de consum extrems
L’algoritme analitza les sèries temporals de consum i detecta:
- pics de consum significativament superiors al comportament habitual
- esdeveniments puntuals que trenquen la tendència normal
- concentracions de consum en períodes crítics
Aquests pics poden indicar fallades d’equips, errors d’operació o usos no previstos.
2. Identifica períodes d’inactivitat tècnica
L’algoritme identifica intervals en què:
- no es reben dades de determinats punts de subministrament
- els sensors deixen de reportar valors durant períodes anòmals
- hi ha buits temporals inconsistents amb el funcionament esperat
Aquestes situacions sovint estan associades a problemes de comunicació, fallades de sensors o interrupcions tècniques.
3. Detecta exportacions d’energia inusuals
En sistemes amb generació distribuïda, l’algoritme analitza:
- esdeveniments d’exportació d’energia atípics
- excedents inesperats en determinats períodes
- patrons d’injecció que no corresponen al perfil habitual
Aquests senyals poden indicar errors de configuració, problemes de mesura o situacions que requereixen revisió tècnica.
4. Genera alertes analítiques segures i prioritzades
El resultat de l’algoritme inclou:
- identificació d’esdeveniments anòmals
- classificació per tipus d’anomalia
- indicadors de severitat o recurrència
- resums temporals d’incidències
Tota la informació es presenta de manera agregada i anonimitzada, sense exposar valors individuals ni dades sensibles.
Com aquest algoritme dona suport al model Compute-to-Data
1. Diagnòstic sense extracció de dades brutes
L’anàlisi s’executa íntegrament dins l’entorn segur. Només s’exporten esdeveniments derivats i mètriques d’alerta, preservant la confidencialitat de les dades energètiques.
2. Permet manteniment proactiu i preventiu
Abans que es produeixin fallades crítiques, és clau respondre preguntes com:
- On estan apareixent incidències recurrents?
- Quins esdeveniments requereixen revisió immediata?
- Quins actius mostren senyals primerenques de degradació?
Aquest algoritme proporciona aquestes respostes de manera estructurada.
3. Redueix costos operatius i riscos
En detectar problemes de manera anticipada, ajuda a:
- evitar avaries greus
- reduir temps d’inactivitat
- planificar intervencions tècniques de manera eficient
Per què aquest algoritme és valuós per al sector energètic
1. Eina clau de diagnòstic tècnic
Permet identificar problemes actuals o potencials de manera ràpida i basada en dades, sense necessitat d’inspeccions constants.
2. Base per a programes de manteniment preventiu
Les anomalies detectades serveixen per:
- dissenyar calendaris de manteniment
- prioritzar actius crítics
- millorar la fiabilitat d’instal·lacions i xarxes no intensives
3. Aplicable a múltiples contextos energètics
És especialment útil per a:
- comunitats energètiques
- instal·lacions públiques
- xarxes locals i no intensives
- entorns amb generació distribuïda
4. Compatible amb el sector públic i privat
El seu enfocament segur i agregat el fa apte per a l’ús per part de:
- administracions públiques
- operadors d’infraestructures
- gestors energètics
- empreses de serveis
Resum
L’algoritme de Detecció d’Anomalies Energètiques és una eina Compute-to-Data dissenyada per identificar pics de consum extrems, períodes d’inactivitat tècnica i esdeveniments inusuals d’exportació d’energia. Proporciona un diagnòstic primerenc, segur i accionable que permet dissenyar estratègies de manteniment preventiu, reduir riscos operatius i millorar la fiabilitat de sistemes energètics sense exposar dades sensibles.