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# Búsqueda de anomalias en la red
Una herramienta clave para la búsqueda de anomalías en una red de distribución de baja tensión es el flujo de carga: la representación teórica de cómo debe discurrir la corriente que sale de un transformador y cómo se debe distribuir por los puntos de suministro.
## Objetivo
Localizar posibles puntos de pérdidas comparando el nivel teórico de tensión calculado algorítmicamente a partir de medidas de la red con el nivel real de tensión que podamos medir en ciertos nodos de la red.
## Datos necesarios en la implementación actual
Para el cálculo del flujo de carga utilizamos el algoritmo de Gauss-Seidel (Método de Gauss-Seidel) con los siguientes datos:
– Matriz de admitancias (Y-bus): describe la red en términos de admitancias de los segmentos de la red.
– Tensiones de cabecera: medida de la tensión (trifásica) en la cabecera, es decir, salida del transformador.
– Cargas en los nodos: medidas de carga (energía) en los nodos de la red.
Y para luego poder buscar valores anómalos necesitaremos, de una forma u otra, medidas instantáneas de tensión en puntos de la red que coincidan con las ventanas en las que hemos calculado el flujo de carga.
### Por qué estos datos
Dentro de todos los parámetros que se podrían utilizar para resolver un flujo de carga se han elegido los datos seleccionados porque están disponibles en los dispositivos de medida desplegados actualmente en la red eléctrica de baja tensión. Los equipos actuales, que en España usan mayoritariamente el protocolo PRIME de transmisión de datos, no permiten por ejemplo medidas continuas de tensión o corriente en los puntos de suministro. Pero sí proporcionan las medidas de energía (consumo) de forma horaria.
## El proceso
El proceso seguido será el siguiente:
1. Cargaremos los datos de cabecera y de energía, así como la topología de la red.
2. Calcularemos los teóricos: el algoritmo de Gauss-Seidel nos proporcionará una corriente y tensión teórica en todos los puntos de la red.
3. Crear  un archivo de medidas de tensión en puntos de la red.
4. Recorrer los valores teóricos y compararlos con los medidos y decidir con qué margen lo consideramos una anomalía.
## Implementación
Hemos hecho una implementación básica pero funcional de este proceso, disponible en El Github de Deicom 

El próximo 25 de septiembre a las 9:30h, Deicom Technologies participará en el evento organizado por el Clúster TIC Galicia, donde presentaremos nuestro proyecto RedIA: análisis de datos e inteligencia artificial aplicada a la supervisión.

Este encuentro será una oportunidad para conocer de primera mano los proyectos que las empresas socias del Clúster llevaron a la convocatoria IA360, un programa de apoyo al desarrollo tecnológico y a la innovación a través de la Inteligencia Artificial (IG408M), impulsado por el IGAPE en el marco del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia, financiado por la Unión Europea – NextGenerationEU.

💡 En Deicom Technologies seguimos avanzando en nuestro compromiso con la innovación y con la aplicación práctica de la IA para mejorar la supervisión y la toma de decisiones.

Del 8 al 10 de octubre estaremos en CLUERGAL ENERGY DAYS 2025:
En los últimos años, la combinación de transición energética y transformación digital está redefiniendo nuestra sociedad y la estrategia de fabricantes, ingenierías y empresas de servicios.
ENERGY DAYS reunirá un completo programa de ponencias y una zona de exposiciones para mostrar soluciones innovadoras, creando un espacio único donde profesionales, empresas, administraciones y ciudadanía podrán conocer de primera mano los avances que marcarán el futuro del sector.

En Deicom participamos como patrocniador Plata y daremos un webinar sobre Análisis de datos e IA aplicada a la supervisión de redes de baja tensión – Proyecto RedIA – IA360 de la mano de nuestro CTO, Gabriel González. 

📆 8, 9 y 10 de octubre
📍 Edificio CINC – Cidade da Cultura, Santiago de Compostela
👉 Inscripción asistentes: https://lnkd.in/du_bvYiZ

Más información en la web Energy Days