El objetivo de este documento es describir los avances y retos para el uso de datos necesarios para el desarrollo de una red inteligente considerando los retos de calidad, seguridad, privacidad e interoperabilidad en el marco de la digitalización del servicio, y está estructurado en 6 capítulos. En el primer capítulo, se examinan los antecedentes de investigación desde políticas colombianas y los documentos desarrollados en Colombia Inteligente para la gestión de datos, en el segundo capítulo se encuentran los conceptos de Redes Inteligentes (RI) y las Ciudades Inteligentes (CI), las cuales emergen como soluciones ante los desafíos de sostenibilidad, eficiencia y calidad de vida en un contexto urbano en expansión. Se describe cómo ambas dependen de datos precisos y confiables para optimizar recursos y servicios urbanos, pero también enfrentan retos significativos, como la falta de estandarización, barreras técnicas y ciberseguridad. Además, se aborda el impacto de tecnologías avanzadas, como la Inteligencia Artificial Generativa (IAG), y la necesidad de soluciones sostenibles para mitigar su huella ambiental. Este capítulo también enfatiza la importancia de la colaboración público-privada para superar estos obstáculos y avanzar hacia un desarrollo equitativo y eficiente. El tercer capítulo, subraya la importancia de la calidad de los datos en las RI, subrayando que la precisión, validez, integridad, consistencia y temporalidad son esenciales para una gestión eficaz del sistema eléctrico. Los datos deben ser confiables, completos y relevantes para asegurar una toma de decisiones adecuada. En el contexto de las redes inteligentes, la calidad de los datos enfrenta desafíos como el volumen masivo de información generado por dispositivos avanzados, la protección de la privacidad y la gobernanza adecuada para evitar errores e inconsistencias. La implementación de estrategias rigurosas para mantener la calidad de los datos es clave para la eficiencia operativa y la seguridad en la operación del sistema eléctrico. En el cuarto capítulo, se destaca la importancia del modelado de datos, proceso crucial para la estructuración de datos y sus relaciones en sistemas, y es esencial para el análisis y la toma de decisiones en proyectos. Existen tres tipos de modelado de datos: conceptual, lógico y físico. El conceptual define entidades y relaciones sin detalles técnicos, el lógico agrega detalles como tipos de datos y claves, y el físico optimiza el almacenamiento y acceso. En redes inteligentes, se emplea el modelo SGAM, que organiza componentes en capas de interoperabilidad. Además, se destacan diversos tipos de modelos de datos, como el relacional, jerárquico, de red y multidimensional, cada uno con aplicaciones específicas. Los estándares de datos son fundamentales para garantizar la calidad, seguridad e interoperabilidad de los datos, facilitando la integración entre sistemas y la mejora de la toma de decisiones. De igual forma, se aborda la conceptualización del Common Information Model (CIM), orientado a la interoperabilidad de los sistemas el cual enfrenta barreras técnicas, económicas y culturales para su implementación. Las mejores prácticas para su adopción incluyen la estandarización, la modularidad, la capacitación continua y la seguridad de los datos. Para el quinto capítulo, se analizan 12 casos de estudio en el uso de datos, entre las aplicaciones de redes inteligentes e inteligencia artificial en el sector eléctrico que son fundamentales para mejorar la eficiencia, sostenibilidad y resiliencia de las redes, especialmente en el contexto de la transición energética. Casos internacionales, como los proyectos de Hamburgo y Hydro-Québec, destacan el impacto de estas soluciones en la mejora de la predicción y gestión de la demanda energética. En Hydro-Québec, la inteligencia artificial se utiliza para mejorar los pronósticos de demanda a corto plazo y optimizar la gestión de la red frente a fenómenos disruptivos como el cambio climático. La electrificación inteligente en California y el desarrollo de ciudades inteligentes como Lusail en Qatar y Punggol en Singapur. Finalmente, en el sexto capítulo, se describen los retos que enfrentan las RI y CI en su transición digital, centrados en la generación y uso de datos. Se destaca la importancia de la calidad, integración y precisión de los datos, esenciales para la toma de decisiones y optimización de recursos, pero también se exponen los problemas técnicos, regulatorios y de privacidad que pueden dificultar su éxito. Se analiza la privacidad y seguridad de los datos, así como los desafíos en la implementación de dispositivos IoT y su impacto en la eficiencia energética y ciberseguridad. Además, se resalta la necesidad de una gobernanza eficaz y una gestión del cambio organizacional para garantizar una transformación digital sostenible y ética. Por último, se revisan los riesgos y oportunidades de la IAG, especialmente en áreas como la privacidad, derechos de autor y ciberseguridad, destacando la necesidad de marcos regulatorios y principios éticos para mitigar los riesgos asociados.

Año de publicación: 2024