Detección de Anomalías Energéticas
(Energy Anomaly Detection Engine)
Propósito del algoritmo
Este algoritmo proporciona una herramienta Compute-to-Data orientada a la detección temprana de problemas técnicos y comportamientos críticos en conjuntos de datos energéticos. Su objetivo es identificar situaciones que puedan indicar fallos operativos, incidencias técnicas o riesgos inminentes, permitiendo una actuación proactiva antes de que se conviertan en problemas mayores.
El algoritmo no sustituye a sistemas de monitorización en tiempo real, sino que actúa como un diagnóstico analítico sobre datos históricos o cuasi-históricos, generando señales claras y accionables sin exponer información sensible.
Qué hace el algoritmo (visión general de alto nivel)
1. Detecta picos de consumo extremos
El algoritmo analiza las series temporales de consumo y detecta:
- picos de consumo significativamente superiores al comportamiento habitual
- eventos puntuales que rompen la tendencia normal
- concentraciones de consumo en periodos críticos
Estos picos pueden indicar fallos de equipos, errores de operación o usos no previstos.
2. Identifica periodos de inactividad técnica
El algoritmo identifica intervalos en los que:
- no se reciben datos de determinados puntos de suministro
- los sensores dejan de reportar valores durante periodos anómalos
- existen lagunas temporales inconsistentes con el funcionamiento esperado
Estas situaciones suelen estar asociadas a problemas de comunicación, fallos de sensores o interrupciones técnicas.
3. Detecta exportaciones de energía inusuales
En sistemas con generación distribuida, el algoritmo analiza:
- eventos de exportación de energía atípicos
- excedentes inesperados en determinados periodos
- patrones de inyección que no corresponden al perfil habitual
Estas señales pueden indicar errores de configuración, problemas de medición o situaciones que requieren revisión técnica.
4. Genera alertas analíticas seguras y priorizadas
El resultado del algoritmo incluye:
- identificación de eventos anómalos
- clasificación por tipo de anomalía
- indicadores de severidad o recurrencia
- resúmenes temporales de incidencias
Toda la información se presenta de forma agregada y anonimizada, sin exponer valores individuales ni datos sensibles.
Cómo este algoritmo soporta el modelo Compute-to-Data
1. Diagnóstico sin extracción de datos brutos
El análisis se ejecuta íntegramente dentro del entorno seguro. Solo se exportan eventos derivados y métricas de alerta, preservando la confidencialidad de los datos energéticos.
2. Permite mantenimiento proactivo y preventivo
Antes de que se produzcan fallos críticos, es clave responder a preguntas como:
- ¿Dónde están apareciendo incidencias recurrentes?
- ¿Qué eventos requieren revisión inmediata?
- ¿Qué activos muestran señales tempranas de degradación?
Este algoritmo proporciona esas respuestas de forma estructurada.
3. Reduce costes operativos y riesgos
Al detectar problemas de manera anticipada, ayuda a:
- evitar averías graves
- reducir tiempos de inactividad
- planificar intervenciones técnicas de forma eficiente
Por qué este algoritmo es valioso para el sector energético
1. Herramienta clave de diagnóstico técnico
Permite identificar problemas actuales o potenciales de forma rápida y basada en datos, sin necesidad de inspecciones constantes.
2. Base para programas de mantenimiento preventivo
Las anomalías detectadas sirven para:
- diseñar calendarios de mantenimiento
- priorizar activos críticos
- mejorar la fiabilidad de instalaciones y redes no intensivas
3. Aplicable a múltiples contextos energéticos
Es especialmente útil para:
- comunidades energéticas
- instalaciones públicas
- redes locales y no intensivas
- entornos con generación distribuida
4. Compatible con sector público y privado
Su enfoque seguro y agregado lo hace apto para su uso por:
- administraciones públicas
- operadores de infraestructuras
- gestores energéticos
- empresas de servicios
Resumen
El algoritmo de Detección de Anomalías Energéticas es una herramienta Compute-to-Data diseñada para identificar picos de consumo extremos, periodos de inactividad técnica y eventos inusuales de exportación de energía. Proporciona un diagnóstico temprano, seguro y accionable que permite diseñar estrategias de mantenimiento preventivo, reducir riesgos operativos y mejorar la fiabilidad de sistemas energéticos sin exponer datos sensibles.