ENTROPÍA DE LA INFORMACIÓN DERIVADA DE LOS ESTADOS OPERATIVOS EN LOS
BLOQUES ENERGÉTICOS
ENTROPY OF THE
INFORMATION DERIVED FROM THE OPERATIONAL STATUS IN THE ENERGETIC BLOKES
Vicente Ferrer Castellanos I
Jesús Salomón Llanes III
I Ministerio de
Economía y Planificación, La Habana, Cuba
✉ vicente@mep.cu; caste67@yandex.com
II Escuela Superior de
Cuadros del Estado y del Gobierno (ESCEG), La Habana, Cuba
III Instituto Superior de Tecnologías y Ciencias Aplicadas (InSTeC), La Habana, Cuba
*Autor para dirigir correspondencia: gabriel@esceg.cu
Clasificación
JEL: D81, O13, Q43
DOI: https://doi.org/zenodo.10464178
Recibido: 29/05/2023
Aceptado: 10/12/2023
Resumen
El artículo propone un
método para reducir el volumen de datos a manejar durante la explotación de los
bloques energéticos, aplicando nuevos algoritmos de cálculos más eficientes,
los cuales mediante la generación de patrones y la definición de los estados y
modos de operación reducen la cantidad de información, haciendo válido el
concepto de Entropía de la Información, esta última aplicada y desarrollada en
la configuración de los Monitores de Riesgos de Nueva Generación, cuyas
propiedades son distintivas ante otras herramientas, utilizadas para el
análisis del estado de capacidad de trabajo en tiempo real.
Palabras clave: entropía de la información, patrones,
estados operativos
Abstract
The article
proposes a method to reduce the volume of data to be handled during the
exploitation of the energetic information, applying new and more efficient calculating
algorisms, which through generating patterns and the definition of the states
and modes of operation, might reduce the amount of operation, making valid the
concept of Information Entropy; being the latest applied in shaping Monitors
Risk New Generation, which properties are distinctive to other tools used to
analyze the working capacity in real time.
Keywords: entropy
of the information, patterns, operational states
Introducción
En Cuba, para el cumplimiento de la agenda de desarrollo económico hasta el
2030,1 la generación y el uso efectivo de la energía eléctrica es
vital,2 es por
ello que las operaciones adecuadas y el mantenimiento efectivo de los equipos
existentes en las centrales termoeléctricas, juegan un rol fundamental. Para
mantener el estado de capacidad de trabajo de estas tecnologías, uno de los
componentes más importantes, lo constituye la medición confiable de los
principales parámetros que determinan el estado técnico de la instalación.
La necesidad de explotar eficaz y eficientemente la maquinaria instalada
elevando a niveles superiores la operación y el mantenimiento, caracteriza la
realidad de la industria actual.3,4,5
Es por ello que las grandes soluciones que presuponen novedosos
diseños e innovaciones, deben estar respaldadas por una alta disponibilidad,
basada en una correcta operación y un mantenimiento efectivo y oportuno.
Para lograr esto, es importante entender las particularidades y
complejidades que rigen los procesos productivos, donde la disponibilidad,
cantidad y calidad de la información, es de suma importancia para el control y
funcionamiento estable de los diferentes estados y modos operativos de los
complejos sistemas tecnológicos que hoy conforman la industria.
En el caso particular de los bloques energéticos, durante los procesos de
arranque, ajuste, puesta en marcha y explotación, transitan por diversos
estados y modos operativos en los cuales se
pueden manifestar situaciones inesperadas en los que hay que garantizar un
nivel de seguridad en su explotación.6,7,8
Cabe señalar que los niveles de seguridad en explotación se ven afectados
por la diversidad de modos y estados de operación del bloque, la complejidad
del comportamiento de las variables que lo caracterizan, la acción de las
protecciones tecnológicas que interrumpen el proceso de producción y que
provocan la existencia de un gran volumen instantáneo de información, que el
operador debe saber identificar, seleccionar y actuar para su solución con un
mínimo de tiempo, asumiendo niveles de prioridad para la seguridad; condiciones
estas, que complican sustancialmente la calidad de la operación de un bloque
tecnológico.
Dentro de este orden debemos recordar que el hombre es el eslabón más
impredecible y a la vez el más vulnerable dentro de una cadena de control,
sobre el cual influyen diversos factores físicos, psicológicos, ambientales y
sociales,9,10 de ahí que constituye un elemento facilitador en el
aumento de la probabilidad de fallo en la operación de los bloques energéticos.
Ante estas condiciones, se han desarrollado herramientas
metodológicas y de cómputo avanzado, basadas en nuevos modelos de cálculo que
permiten el diagnóstico en tiempo real del posible fallo de los equipos,
elevando la confiabilidad de los sistemas en operación y asegurando el trabajo
del hombre como eje central de la explotación.
El presente artículo utiliza la Entropía de la
Información, para disminuir los niveles de incertidumbre durante la selección y
optimización de los datos a emplear en el monitoreo de diferentes
configuraciones de equipos durante la operación de los bloques energéticos en
centrales termoeléctricas.
Materiales y Métodos
En relación al trabajo se utilizan los
métodos de investigación teóricos; en aras de localizar los documentos
bibliográficos se emplearon varias fuentes documentales. La búsqueda fue
realizada en las bases de datos disponibles, mediante el empleo de diferentes
descriptores tales como entropía, gestión de información, análisis crítico, disponibilidad
en bloques energéticos, tanto en Idioma Español como en Inglés.
También, se realizó la búsqueda en internet mediante palabras claves en los
idiomas referidos y con ayuda del google académico.
Los documentos se seleccionaron teniendo en cuenta aspectos trascendentes
referidos a la gestión de información utilizada para el diagnóstico a tiempo
real, durante el funcionamiento de los bloques energéticos, en asociación con
el concepto de entropía.
Resultados y discusión
Estados y modos de operación de sistemas tecnológicos
complejos
Al valorar la confiabilidad de un sistema tecnológico, es
necesario tener en cuenta el régimen de trabajo bajo el cual se evalúa, lo cual
determina los parámetro que lo caracteriza y la información necesaria.11,12,13 En
el caso particular de los bloques energéticos, es preciso tener en cuenta los
diferentes estados operativos en los cuales el proceso de producción se
encuentra de forma ‘estable’ en cualquier valor de carga de la producción
final, donde el operador mantiene de forma controlada y consiente la atención
sobre un conjunto de parámetros que identifican dicho estado.6
Cabe considerar, que la permanencia en estos estados puede realizarse de
forma repetitiva, por las condiciones de necesidad de la producción, por
necesidades propias de la industria ante una limitación determinada, por
condiciones de eficiencias previamente convenidas o de forma casual ante
situaciones de averías en determinado esquema tecnológico.
Debe señalarse, que en los estados operativos la información está
configurada dentro de ciertos límites que caracterizan un nivel de seguridad,
si cualquier variable de esta clase llegara a sus valores límites, provocaría
una señal preventiva que nos indica un cambio en el nivel de seguridad. Es por
ello, que mientras dure el estado operativo en cuestión, el volumen de
información generada es elevado, resaltando que gran cantidad de ella no es
necesaria ni imprescindible para el operador.
Cabe considerar, por otra parte, que el conocimiento de los diferentes
estados operativos, los múltiples patrones que lo definen, la diversidad de
condiciones técnicas durante la explotación, el tiempo límite para la ejecución
optima de los trabajos que permiten retornar el sistema a un estado estable de
trabajo, son elementos determinantes para la optimización de la información,
que permitiría realizar una evaluación del riesgo de fallo del sistema ante una
situación anormal dentro del patrón del estado operativo.
Debe señalarse que los diferentes estados operativos posibilitan la no
expansión isotrópica de la información que se genera durante el proceso de
cambio de los regímenes de explotación, estos tienen un carácter discreto, lo
que posibilita la creación de la interface hombre-máquina y el procesamiento
rápido de la información necesaria para el proceso de toma de decisión en la
explotación de la industria.
Por ejemplo, en el proceso de explotación de cualquier industria participan
un conjunto de esquemas y equipos tecnológicos que pasan por varios estados de
operación, característicos para cada uno de ellos. Para cada uno de los equipos
tecnológicos existen seis estados de operación, descritos en la Tabla 1.
Tabla 1. Estados
de operación en un bloque energético
|
No |
Estado |
Descripción |
|
1 |
Operación |
Se considera para los
equipos estáticos y dinámicos que estén en funcionamiento dentro del esquema tecnológico
y que cumplan completamente las expectativas de su operación con todos los
parámetros normales de trabajo bajo las condiciones establecidas. |
|
2 |
Fuera de servicio |
Se considera para los
equipos estáticos y dinámicos que no estén en funcionamiento ni haya
necesidad de su entrada inmediata dado que a un nivel jerárquico inmediato
superior el esquema tecnológico al cual se encuentran interconectados tampoco
está en funcionamiento. |
|
3 |
Reserva automática |
Se considera para aquellos
equipos estáticos y dinámicos que no están en funcionamiento pero que poseen
elementos autómatas que dirigen su entrada y salida de funcionamiento y que
están listos para cumplir completamente las expectativas de su operación con
todos los parámetros normales de trabajo bajo las condiciones establecidas. |
|
4 |
Reserva manual |
Se considera para los
equipos estáticos que están fuera de servicio, es decir incomunicados del
esquema tecnológico al cual pertenecen y que necesitan de la manipulación del
hombre sobre el órgano que limita su participación dentro de dicho proceso. |
|
5 |
Mantenimiento o en Vía Libre |
Se considera para todos los
equipos estáticos y dinámicos que se encuentran en mantenimiento. Para ello
es necesario crear una serie de condiciones de seguridad tanto desde el punto
de vista de la alimentación eléctrica como de su aislamiento del flujo tecnológico
a los cuales se encuentra relacionado el equipo, para ejecutar el
mantenimiento sin probabilidad de un accidente |
|
6 |
Estado de fallo o
Indisponible |
Se considera para los
equipos estáticos y dinámicos que no están en funcionamiento dentro del
esquema tecnológico dado por el incumplimiento total de las expectativas de
su operación con todos los parámetros normales de trabajo bajo las
condiciones establecidas |
Fuente:
elaboración propia
Los estados mostrados para el equipamiento, se encuentran asociados a
esquemas tecnológicos para los cuales también se pueden definir sus estados de
operación. Con la ayuda de este método de selección y optimización de la
información se puede aplicar el concepto denominado Entropía de la Información.14,15,16
Cuantificación de la información
Partiendo de que la información es aquello que reduce la incertidumbre
cuanto menos probable es un suceso, 14
será necesaria mayor información para conocer este suceso de antemano. Según lo
planteado por Shannon, la información que se desea conocer de un suceso es:
I(x)= logb (1/Px) (1)
Dónde: Px es la probabilidad del suceso x y b
define la unidad en la que se medirá la información.
Pero además la información está relacionada con patrones de comportamiento
determinados por los estados en los que se desenvuelva el sistema en análisis,
para el sector industrial, estos estados están bien definidos y estrechamente
relacionados con la tecnología aplicada. 17,18,19,20
Sin embargo, hay que tener muy en cuenta que, en términos científicos, el
desorden viene dado por el número de estados en los que un sistema puede estar.
Un sistema estará más ordenado que otro cuando el número de estados diferentes
en los que se puede encontrar el primero es mayor que los del segundo, por lo
que se hace necesario introducir un nuevo método de simplificación y
optimización de la información a partir de la definición de los estados
operativos y sus niveles de aplicación.
La medida de la entropía puede aplicarse a información de cualquier
naturaleza y permite codificar adecuadamente, indicando los elementos de código
necesarios para transmitirla, eliminando toda redundancia.
La entropía indica el límite teórico para la compresión de datos. Su
cálculo se realiza mediante la fórmula siguiente:
H = p1*log2(1/p1) + p2*log2(1/p2)
+ pm*log2(1/pm) (2)
Donde: H es la
entropía, las p son las probabilidades de que aparezcan los diferentes códigos
y m el número total de códigos. Retomando la
expresión anterior, si refiere a un
sistema, las p representan las probabilidades de que se
encuentre en un determinado estado y m el número total de posibles estados.
Debe señalarse, que en la medida que se establecen barreras o límites en la
cantidad de información la entropía disminuye, lo que constituye sin lugar a
dudas una revolución en la concepción de los sistemas de gestión de la
información para la explotación de las instalaciones industriales.21
Por su parte, un principio importante que debe cumplirse en las relaciones
informativas establece que el componente humano del sistema debe recibir la
información de forma continua, en una cantidad necesaria y suficiente y más
exacta que precisa.10
Ello significa que la información incompleta, dificulta el control, y la
información excesiva, confunde y desinforma, no se puede subordinar la
precisión a la exactitud, porque una información errónea puede ser precisa,
pero no es exacta.
De hecho, los estados operativos de los equipos y esquemas
tecnológicos por su naturaleza en sí, son
finitos y discretos y los patrones que
lo caracterizan también, siendo esta una propiedad
que permite ante todo minimizar los grandes volúmenes de información que se
guardan, sin que ello signifique la perdida de información valiosa para la
seguridad de la explotación. De esta manera, nos brinda la posibilidad de evaluar la importancia,
confiabilidad y el comportamiento instantáneo y futuro, mediante cálculos probabilistas para cada uno de los componentes que integran las
configuraciones de los patrones en cada uno de los estados operativos.
Un concepto fundamental en la
teoría de la información es que la cantidad de información contenida en un
mensaje es un valor matemático bien definido y medible que puede ser entendida
como el número de símbolos posibles que representan el mensaje. El término
cantidad no se refiere a la cuantía de datos, sino a la probabilidad de que un
mensaje, dentro de un conjunto de mensajes posibles, sea recibido. En lo que se
refiere a la cantidad de información, el valor más alto se le asigna al mensaje
que menos probabilidades tiene de ser recibido. Si se sabe con certeza que un
mensaje va a ser recibido, su cantidad de información es 0.
En la teoría de la información
la entropía de un mensaje es igual a su cantidad de información media. Si en un
conjunto de mensajes, sus probabilidades son iguales, la fórmula para calcular
la entropía total sería: H = log2N, donde N es el número de mensajes
posibles en el conjunto.
Codificación
Para llevar la historia de la
explotación de una industria y basado en lo mostrado hasta aquí, queda
evidenciado de que no es necesario tener grandes bases de datos para almacenar
toda la información del comportamiento de los equipos, esquemas y variables
tecnológicas durante grandes períodos de tiempo, haciendo que las mismas ocupen
grandes volúmenes de memoria en los sistemas de cómputo, basta con agregar un
único elemento diferente y único para cada registro de información: el tiempo.
Es decir que
al patrón logrado como resultado de la aplicación de la clasificación de los
estados operativos, se le agregaría los bits necesarios para el registro de la
fecha y la hora de ocurrencia del cambio de estado de dicho componente, por lo
que la manipulación de la información sería de grandes volúmenes en periodos de
tiempo casi imperceptibles para el ser humano.22
Para el caso de un bloque
energético se podría manipular la información de más de 500 componentes,
actualmente monitoreados en sus seis estados operativos individuales posibles,
durante todo el tiempo de su vida útil y toda la información ocupa una dimensión
informática menor de 100 kB, lo que puede ser fácilmente transmitida a
cualquier lugar de interés mundial, recodar que una transmisión y
almacenamiento eficiente de la información exige la reducción del número de
bits utilizados en su codificación.23
Una de las etapas más difíciles resultan los transientes de la información entre los estados operativos,
para solucionar esto, determinamos que conociendo el valor de la probabilidad
de fallo de un determinado componente en el estado operativo predecesor y la
probabilidad de fallo de los demás componentes del sistema en análisis, puede
determinar la confiabilidad del mismo para el estado transiente
actual, hasta que no caiga en uno de los estados operativos definidos con
anterioridad.
Conclusiones
Podríamos resumir que este nuevo método de clasificación y optimización de
la información, con el diseño de patrones caracterizados por diferentes
configuraciones de equipos y la definición de los estados operativos,
garantizan que en la medida que crece el tiempo de explotación y de análisis
operativo del sistema, toda la información acumulada tiende a un estado de
mínima entropía.
La utilización de este método permite que las herramientas hoy existentes
para realizar un análisis probabilista de seguridad, puedan alcanzar formas
interactivas de trabajo, mostrando en tiempo real la probabilidad de fallo en
la operación o del estado operativo en que se encuentre el sistema,
contribuyendo decisivamente en el proceso de toma de decisiones, para
garantizar el retorno del sistema a un estado seguro de su explotación.
Por lo demás, el conocimiento de las configuraciones estables en los
estados operativos y la discretización de la información con suficiente nivel
de confianza en el tiempo, permiten calcular la probabilidad de fallo por medio
del seguimiento de modelos matemáticos, para los diferentes regímenes de
trabajo de los componentes que conforman el sistema en los estados transientes operativos en análisis.
Debe señalarse que el método hasta aquí descrito,
sobre la Entropía de la Información, fue uno de los elementos fundamentales
para el desarrollo e implementación de un nuevo Monitor de Riesgo de Nueva
Generación, que realiza un análisis en tiempo real de la confiabilidad integral
de un proceso productivo.
De hecho, esto constituye una novedad en el campo del
diseño y manejo de bases de datos no expansivas, para los análisis
probabilistas de seguridad de la industria y se convierte en una herramienta de
trabajo que optimiza los estudios de las actividades relacionadas con la
operación, el mantenimiento y el desarrollo de futuros Monitores de Riesgo
organizacionales a desarrollar.
Referencias bibliográficas
1.
Partido Comunista de Cuba, (PCC). Conceptualización del
Modelo Económico y Social Cubano de Desarrollo Socialista. Lineamientos de la
Política Económica y Social del Partido y la Revolución para el Período
2021-2026. Redacción: Comité Central del Partido Comunista de Cuba. Empresa de
Artes Gráficas "Federico Engels". Junio; 2021.
2.
Monteagudo Y J P, Jiménez R. Potencialidades del uso de la
energía solar en la sede central de la Universidad de Cienfuegos. Revista científica de la Universidad
del Golfo de California. 2023; 1(2):
45-54. [Consultado 25 julio 2023]; Disponible en: http://repositorio.
universidadugc.edu.mx
3. Belman
L CE, Jiménez García JA, Hernández G S. Análisis exhaustivo de los principios
de diseño en el contexto de Industria 4.0. Revista Iberoamericana de Automática
e Informática Industrial. 2020; 17: 432-447. [Consultado 25 febrero 2023];
Disponible en: https://doi.org/10.4995/riai.2020.12579
4. Neugebauer R, Hippmann S,
Leis M, & Landherr M. Industrie 4.0 From the
Perspective of Applied Research. Procedia CIRP. 57: 2-7. [Consultado
24 febrero 2023]; Disponible en: https://doi.org/10.1016/j.procir.2016.11.002
5. Hernández
M FE, Ruiz B ML, Rodríguez S JR, Iglesias M ME. Contribución al desarrollo
nacional de tecnología de monitoreo y diagnóstico industrial. Anales Academia
de Ciencias Cuba [internet]. 2023; 13(2): e1282. [Consultado 25 julio 2023];
Disponible en: https://www.revistaccuba.cu/index.php/revacc/article/view/1282
6. Castellanos
F V, Salomón J. Modos y Estados Operativos en centrales termoeléctricas. En:
Libro de ponencias: Evento SADFIN 2003. La Habana; Instituto de Superior de
Ciencias y Tecnologías Nucleares; 2023.
7.
Díaz
V DO, Filgueiras S R M. Gestión de fallos eléctricos en los turbogeneradores
tbφ100 de la central eléctrica Ernesto Che Guevara. Revista Ingeniería Energética. 2023; 44(1), enero/abril. [Consultado
24 julio 2023] Disponible en: https://rie.cujae.edu.cu/index.php/RIE/index
8. Deus A CA, Muñoz C M, García T A. Implementación del
algoritmo de diagnóstico técnico en los motores de grupos electrógenos Hyundai Himsen 9h25/33. Caso de estudio. Revista Cubana de
Ingeniería. 2022; XIII (2): e329. [Consultado 2 junio 2023] Disponible en: https://rci.cujae.edu.cu/index.php/rci/article/view/834
9. Salomón
J, Perdomo M. Análisis de Riesgo Industrial. Caracas: Editorial. UCV; 2000.
10. Perdomo O M., Ferro F R y Salomón Ll J. Tratamiento de las fallas dependientes y las
acciones humanas en los análisis de confiabilidad y riesgo de la industria
convencional. 2da
ed. Caracas: Virtual Academic Vaisid; 2022.
11. Perdomo O M, Salomón Ll J. Análisis de modos y
efectos de falla expandida: Enfoque avanzado de evaluación de fiabilidad.
Revista Cubana de Ingeniería. 2016; 7(2): 5-14. [Consultado 2 de febrero de
2022] Disponible en: https://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=&ved=2ahUKEwjPub
12. Barrera
G A, Cespón C R y Feitó C
M. Evaluación de la incertidumbre de medición en el sistema de transferencia
por ducto Refinería-Termoeléctrica Cienfuegos. Universidad y Sociedad. 2019; 11(1): 107-115. [Consultado 2 de febrero de 2022] Disponible
en: http://rus.ucf.edu.cu/index.php/rus.
13. Mosquera
G, Rivero J, Salomón J, et al. Disponibilidad y Confiabilidad de Sistemas
Industriales. Barcelona: Ediciones UGMA; Mayo 1995.
14. Shannon C A. Mathematical Theory of Communication. The
Bell System Technical Journal. July, October,
1948; 27: 379–423, 623–656. [Consultado 25 febrero 2023]. Disponible en: https://people.math.harvard.edu/~ctm/home/text/others/shannon/entropy/entropy.pdf
15. Dmítriev V I. Teoría de la información aplicada. Moscú: Editorial Mir; 1991.
16. Ávila Á
R, Pino T JC. La gestión de la
información en un enfoque a partir de la entropía. Revista Sinapsis. 2020; 1(16): 1390 – 9770. [Consultado
25 febrero 2023] Disponible en: https://www.itsup.edu.ec/sinapsis.
17. Rodríguez M J. La teoría de la información y el
diagnóstico técnico. Revista Ingeniería Mecánica. 1997:
9–13. [Consultado 25 febrero 2023]. Disponible en: https://ingenieriamecanica.cujae.edu.cu/index.php/revistaim/article/view/454
18. Mejía H
JC, Echeverry C JD y Quintero R HF. Uso de la Entropía con Permutación
Multiescalar, técnicas de Selección de Características y Clasificadores
Supervisados para el Diagnóstico de Fallas en Rodamientos. Scientia
et Technica. 2021; 26 (04): 2344-7214. [Consultado 25
febrero 2023] Disponible en: https://doi.org/10.22517/23447214.24579
19. Carvajal
Y, Kottow M. Metrología de la incertidumbre: un
estudio de las estadísticas vitales en Chile y Brasil. Cad.
Saúde Pública, Rio de Janeiro, 2012; 28(11):
2063-2075. [Consultado 12 marzo 2023] Disponible en: https://www.scielo.br/j/csp/a/Gss4zPZfCjWdwZhKdWBhHkv/?format=pdf
20. Ochoa C
J, Martínez T JF. Reconocimiento de Patrones. Publicación semestral de la
Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial, Komputer
Sapiens. julio-diciembre 2011; Año III Volumen II: 5-9. [Consultado 26 febrero
2023]; Disponible en: http://www.komputersapiens.org.mx/
21. David
J C. Mackay Information Theory Inference, and Learning Algorithms. Universidad
de Cambridge; 2003.
22. Castellanos
F V, Salomón J. Cálculo de Entropía de la Información de los Estados Operativos
de un Sistema de Agua de Alimentar de un bloque de 100 MW. Memorias del VIII
aniversario de la Cátedra de Seguridad y Riesgo de Cuba. La Habana; 2015.p.
12-24.
23. Castellanos F V. Nuevos indicadores de confiabilidad en el desarrollo del
Monitor de Riesgo de la industria. [Propuesta de Tesis doctoral]. La Habana;
Servicio de Publicaciones, ISCTN; 2012.
Conflicto
de intereses
Los autores declaran no presentar conflictos de intereses
Contribución de los
autores
·
Vicente Ferrer Castellanos:
Conceptualización, Análisis formal, Investigación, Metodología, Escritura,
Borrador original, Redacción: revisión y edición.
·
Gabriel Montesino Figueroa:
Conceptualización, Análisis formal, Validación, Visualización, Redacción:
revisión y edición.
·
Jesús Salomón Llanes: Conceptualización,
Análisis formal, Validación, Visualización, Redacción: revisión