Eeasa con premio CIER de Innovación
Bryan Mayorga Márquez y Víctor Cholota Hurtado, colaboradores de la Empresa Eléctrica Ambato (Eeasa), obtuvieron el primer lugar en la categoría Digitalización de la Etapa Nacional del Premio CIER de Innovación con el trabajo “El sistema de soporte a la decisión para el despacho operativo: Procesamiento masivo y análisis de redes de transporte en sistemas eléctricos de distribución usando datos OMS/ADMS” obtuvo el primer lugar en la categoría Digitalización de la Etapa Nacional del Premio CIER de Innovación.
El software de desarrollo propio (que ya escaló a nivel nacional), deja atrás los límites administrativos tradicionales para operar con datos reales de la red y tiempos de conducción en el tráfico. Los objetivos alcanzados son: Atención más rápida de emergencias eléctricas; Carga de trabajo equilibrada para las cuadrillas; y, Optimización de recursos logísticos.
“Mediante trabajo técnico articulado con el Ministerio de Ambiente y Energía (MAE), se desarrolló el aplicativo de geointeligencia que obtuvo el primer lugar a nivel nacional en el Premio CIER de Innovación, dentro de la categoría de Digitalización. Este Sistema de Soporte a la Decisión (DSS) mejora la eficiencia del despacho de grupos de trabajos eléctricos, tradicionalmente condicionado por fronteras políticas y administrativas estáticas”, señala Bryan Mayorga.
Y explica, “al implementar el plan piloto en la Eeasa, se demostró que la demora en el restablecimiento del servicio no siempre obedece a la falta de personal, sino a la desalineación logística. El algoritmo evidenció que la matriz central en Catiglata sufre sobrecarga asimétrica de cobertura; mientras que, agencias periféricas como Mocha y Quero poseen valiosa capacidad de respuesta. Al reasignar la atención basándose en la proximidad geográfica, se optimizan los gastos operativos (OPEX) y se disminuye drásticamente el tiempo que los usuarios permanecen sin energía”.
Dijo que, este hito local responde al desafío operativo global que es eje de debate en cumbres de primer nivel como la GTC de NVIDIA y la Conferencia de Usuarios de Esri (CUE). Optimizar el despacho de unidades no solo eleva la confiabilidad del servicio eléctrico, sino que contribuye directamente a las metas mundiales de sostenibilidad al reducir el consumo de combustibles fósiles y las emisiones de CO2 mediante rutas más eficientes. Para materializar esta visión, el proyecto empleó motor automatizado (GeoETL) que depura masivamente miles de registros históricos de fallas.
El aplicativo, integrando el lenguaje Python y modelos espaciales avanzados dentro de ArcGIS Pro, traza zonas de cobertura basadas en isócronas dinámicas que representan el tiempo real de conducción sobre la red vial, consolidando la herramienta de clase mundial para la transformación digital del sector eléctrico. (I)
