El Big Data como apoyo a la explotación de presas y embalses

El Big Data como apoyo a la explotación de presas y embalses

En las últimas décadas se ha hecho un esfuerzo importante en relación a la automatización de presas, tanto de las variables relacionadas con la explotación de estas infraestructuras como de los sistemas de auscultación de las mismas.

Este hecho trae consigo la disponibilidad de bases de datos de grandes dimensiones, pues la mayor parte de los sistemas de adquisición de datos registran valores cada diez minutos o, como mínimo, con periodicidad horaria.

Por poner un ejemplo, en una presa en la que se hayan automatizado unas 20 variables, incluyendo variables de explotación (nivel de embalse, volumen embalsado, caudales de entrada y de salida), variables meteorológicas (precipitación, humedad, evaporación, viento) y lecturas de los sensores asociados a los instrumentos de auscultación (aforadores, piezómetros, péndulos), a lo largo de un mes, registrando los valores con frecuencia diezminutal, tendríamos 86.400 valores.

Vista de base de datos de una presa
Vista de base de datos de una presa / Augas de Galicia

Estas series históricas son muy valiosas, pero a menudo las administraciones competentes o las empresas titulares de las presas no disponen de medios humanos suficientes para sacarle todo el partido a esta información y, aunque así fuese, el tiempo empleado en analizar los datos y tratarlos sería ingente.

Por otra parte, se ha avanzado mucho en los últimos años en el desarrollo de los sistemas de gestión de datos de Big Data, como apoyo al análisis y al tratamiento de bases de datos de grandes dimensiones y sin duda esto es una gran oportunidad que se debería aprovechar para optimizar la información que se almacena en los servidores producto de la explotación de las presas y embalses.

El Big Data nos permite gestionar y analizar grandes volúmenes de datos difíciles de tratar mediante tecnologías y herramientas tradicionales, tales como bases de datos relacionales o estadísticas, hojas de cálculo o paquetes de visualización.

En el siguiente gráfico se representan las siete características de este sistema de gestión de datos, que se ha denominado las 7v del Big Data por sus iniciales:
7V_bigdata

Estas siete características están estrechamente vinculadas a la explotación de presas y embalses, como se puede ver a continuación:

  • Volumen: Como se ha expuesto anteriormente, al registrarse valores con frecuencia horaria o inferior, el volumen de datos almacenado es muy alto.
  • Velocidad: Además de la velocidad en la que se almacenan los datos, cobra importancia la velocidad con la que se procesan, analizan y validan los mismos.
  • Variedad: La variedad de datos es muy diversa, desde datos de explotación a datos meteorológicos o de auscultación.
  • Variabilidad: Además, el comportamiento de cada una de las variables es muy diverso, pudiendo estar muy vinculado o nada relacionado, y un mismo comportamiento puede tener distintas causas.
  • Veracidad: Es importante saber si la fuente de datos y la metodología de almacenamiento son fiables.
  • Visualización: Una vez validados los datos, la manera en que se muestran es fundamental para una adecuada interpretación, agrupando aquellos datos que estén relacionados.
  • Valor: Es la fase final que da sentido a todo el proceso, que los datos tengan finamente valor para la organización que los gestiona y, en este caso, para mejorar la explotación y la seguridad de la presa.

En la actualidad existen en España numerosas bases de datos relacionadas con la explotación de presas y embalses, como son los SAIH (Sistemas de Adquisición de Información Hidrológica) de las diferentes Confederaciones Hidrográficas, los sistemas de adquisición de datos existentes en otras administraciones de cuencas intracomunitarias e incluso las bases de datos pertenecientes a titulares privados, como los de las empresas hidroeléctricas.

A su vez, toda esta información está estrechamente ligada a la de las series históricas de precipitación de la Agencia Estatal de Meteorología (AEMET), con lo cual la complejidad de su análisis en conjunto es significativamente compleja.

 

La aplicación del Big Data en el análisis de las bases de datos resultantes de la explotación de presas y embalses nos permitirían validar y sacar conclusiones respecto a las consigas de explotación, con el fin de mejorar la operación y también establecer patrones de comportamiento.

Por otro lado, se podría aprovechar la información para analizar tendencias en cuanto a los caudales registrados y ver si es posible sacar conclusiones en relación al cambio climático en cada una de las cuencas y así validar los estudios de avenidas existentes, que en algunos casos datan de la fecha del proyecto de la presas y, de ser el caso, establecer unos nuevos caudales característicos de la presa.

Como conclusión, es una herramienta muy interesante que resultará esencial para el análisis de datos de la explotación de presas, ya que nos proporciona rapidez en la gestión de datos, lo que es fundamental, tanto para la explotación ordinaria como en emergencias y además nos facilita la validación de los mismos y su análisis posterior.

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https://www.iagua.es/blogs/raul-herrero/big-data-y-aplicacion-inundaciones

https://reportedigital.com/cloud/las-7v-del-big-data-datos-transformados-en-valor/

 

Autora: Olalla Mosquera, docente del Máster en Diseño, Construcción y Explotación de Obras Hidráulicas de EADIC

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