Modelling the High-Voltage Grid Using Open Data for Europe and Beyond

Resumen Técnico: Modelado de la Red de Alta Tensión utilizando Datos Abiertos para Europa y más allá

Planteamiento del Problema
Los modelos de sistemas energéticos son fundamentales para guiar la transición hacia sistemas de cero emisiones netas, pero su fiabilidad se ve limitada por la calidad de los datos de infraestructura subyacentes. Aunque los Operadores de Sistemas de Transmisión (TSO) poseen información detallada de la red, estos datos rara vez están disponibles públicamente con la granularidad requerida para la investigación académica. Las fuentes públicas existentes, como el mapa en línea de la Red Europea de Operadores de Sistemas de Transmisión de Electricidad (ENTSO-E), presentan limitaciones significativas: carecen de un conjunto de datos topológicamente conectado, no se publican bajo licencias abiertas, no se actualizan con frecuencia y, a menudo, presentan representaciones altamente estilizadas o geográficamente limitadas. Los intentos previos de modelar la red de alta tensión europea utilizando OpenStreetMap (OSM) se han visto obstaculizados por una reproducibilidad compleja, la falta de actualizaciones o una cobertura incompleta.

Metodología
Los autores presentan un flujo de trabajo transparente y automatizado para construir una representación de la red de alta tensión europea (200 kV y superiores) utilizando datos de OSM. Este flujo de trabajo está integrado en PyPSA-Eur, un modelo de optimización lineal sectorizado y de código abierto. El proceso se divide en cuatro etapas distintas gestionadas por el sistema de flujo de trabajo Snakemake:

1. Recuperación de Datos: Los datos brutos se recuperan mediante la API Overpass turbo. Los autores diferencian entre tipos de datos: se utilizan "ways" (vías) para las líneas de CA y los contornos de subestaciones, mientras que se consultan "relations" (relaciones) para los enlaces de CC para gestionar de manera eficiente proyectos multicomponente complejos.
2. Limpieza de Datos: Un proceso de limpieza basado en heurísticas aborda el ruido, la incompletitud y las inconsistencias en las etiquetas de OSM.
   • Subestaciones: Se extraen polígonos para las subestaciones entre 200 kV y 750 kV. Los transformadores no se extraen directamente, sino que se añaden ex-post basándose en las diferencias de voltaje dentro del perímetro de una subestación.
   • Líneas de CA/Cables: Las etiquetas se estandarizan y las entradas con múltiples puntos de datos (por ejemplo, rutas compartidas) se dividen en líneas individuales. Se aplican heurísticas para estimar el número de circuitos o cables faltantes.
   • Enlaces de CC: Las relaciones que contienen enlaces de CC se simplifican en líneas únicas con potencias nominales sumadas. Los convertidores se modelan como enlaces que conectan los extremos de CC con los buses de CA más cercanos.
3. Construcción de la Red: Para asegurar la conectividad topológica y eléctrica:
   • Los extremos de las líneas se añaden como buses.
   • Las líneas que pasan por encima de las subestaciones se dividen en los puntos de intersección.
   • Los buses dentro de un radio de 5,000 m se agrupan para evitar duplicados y mejorar la eficiencia computacional.
   • Los buses se agrupan además por nivel de voltaje y tipo de CA/CC.
   • Los transformadores y convertidores se añaden para conectar diferentes niveles de voltaje y dominios de CA/CC.
4. Generación de la Red Base: Los datos limpios se mapean a librerías estándar de tipos de líneas de PyPSA. Los parámetros eléctricos (impedancia, reactancia, potencia aparente) se calculan a partir de la geometría y las potencias nominales, aplicando un factor de 0.7 para aproximar los márgenes de seguridad N-1. Se eliminan los componentes no conectados.

Contribuciones Clave

• Conjunto de Datos Abierto y Mantenible: El conjunto de datos resultante se publica bajo la Licencia de Base de Datos de Datos Abiertos (ODbL 1.0) y se aloja en Zenodo. Cubre los estados miembros de ENTSO-E (excluyendo a Chipre, Islandia, Kosovo y Turquía) e incluye 5,848 buses, 7,320 líneas/cables de CA, 36 enlaces de CC y 1,059 transformadores.
• Flujo de Trabajo Automatizado: A diferencia de los conjuntos de datos estáticos anteriores, este flujo de trabajo permite la reconstrucción y actualización en minutos utilizando los últimos datos de OSM a través de la API de Overpass.
• Aplicabilidad Global: Aunque está optimizado para Europa utilizando su rico contenido de OSM, el flujo de trabajo genérico está diseñado para ser aplicable a otras regiones e integrarse en proyectos globales como PyPSA-Earth.
• Transparencia: Todo el proceso está implementado en Python, evitando dependencias de software comercial o bases de datos SQL externas, y se visualiza mediante OpenInfraMap para la depuración.

Resultados y Validación
El artículo valida el conjunto de datos mediante dos métodos principales:

1. Comparación Estadística: La red basada en OSM se compara con las estadísticas oficiales del inventario de ENTSO-E. El conjunto de datos de OSM muestra una mayor correlación con las estadísticas oficiales que el mapa estilizado de ENTSO-E (los coeficientes de correlación de Pearson para la longitud de la ruta mejoraron de 0.9497 a 0.9636; para la longitud del circuito de 0.9862 a 0.9980).
2. Desempeño del Modelo: Se ejecutó una simulación representativa del modelo PyPSA-Eur (escenario del año 2030) utilizando tanto la red de la red de OSM como la red del mapa estándar de ENTSO-E.
   • Costes del Sistema: La diferencia en el coste total del sistema fue marginal (0.40%), con la ejecución basada en OSM costando 311.7 mil millones de € frente a los 312.94 mil millones de € de la ejecución con el mapa de ENTSO-E.
   • Topología y Conectividad: La red de OSM demostró una mayor conectividad topológica (mayor grado ponderado), lo que conduce a una utilización de líneas ligeramente superior.
   • Decisiones de Inversión: El modelo basado en OSM requirió un poco menos de inversión en capacidad de generación y almacenamiento (por ejemplo, -4.9 GW de solar, -4.8 GW de eólica terrestre) en comparación con la ejecución con el mapa de ENTSO-E, lo que sugiere que la mayor conectividad de la red de OSM ofrece más grados de libertad para el flujo de potencia.
   • Discrepancias Regionales: Aunque los resultados agregados fueron similares, se observaron diferencias regionales en áreas como España (Madrid), Ucrania y partes de Alemania, a menudo atribuibles a la naturaleza estilizada del mapa de ENTSO-E frente al detalle geográfico de OSM.

Significado
El artículo afirma que el conjunto de datos proporciona la "mejor representación disponible públicamente de la red de alta tensión europea", reconociendo que, si bien los TSO poseen los datos definitivos, esta alternativa de código abierto ofrece un detalle geográfico superior y actualizaciones más frecuentes en comparación con los mapas públicos existentes. El trabajo demuestra que los datos de OSM, cuando se procesan mediante un flujo de trabajo riguroso y automatizado, pueden servir como una base fiable para el modelado de sistemas eléctricos y energéticos a gran escala. Al integrar este flujo de trabajo en PyPSA-Eur y hacerlo compatible con PyPSA-Earth, los autores pretenden extender el valor de los datos de red abiertos y mantenibles a un contexto global, facilitando la toma de decisiones informadas en la transición energética.