ZOE Cloud-Edge EMS: el sistema operativo inteligente para la gestión energética del futuro

ZOE Cloud-Edge Energy Management System (Z-EMS): Arquitectura ciber- física para la optimización integral de sistemas energéticos distribuidos

La gestión energética moderna ha dejado de ser un problema puramente eléctrico. La combinación de generación renovable variable, sistemas de almacenamiento a gran escala, carga ultrarrápida de vehículos eléctricos, mercados energéticos dinámicos y restricciones de red actualmente acopladas exige ahora un sistema nervioso digital capaz de interpretar datos masivos, anticipar comportamientos y ejecutar decisiones inteligentes en tiempo real.

En este contexto, ZOE Cloud- Edge Energy Management System (Z-EMS) se presenta como una arquitectura ciber-física avanzada, diseñada para operar la infraestructura energética del presente y del futuro mediante una integración entre IoT, Big Data e IA, que monitoriza, analiza y controla sistemas de almacenamiento comercial/ industrial, fotovoltaica distribuida, puntos de recarga y diversas cargas, para maximizar seguridad, rendimiento económico y vida útil de los activos.
 

Visión: del control de activos al “Energy OS”

ZOE introduce en su ecosistema el concepto de Z Energy OS, un “sistema operativo energético” que abstrae la complejidad del hardware, unifica los datos de operación y permite desplegar algoritmos avanzados sobre un entorno heterogéneo.

El sistema completo se apoya en tres pilares:

1.   Z- DIGITAL: inteligencia energética integrada

Plataforma digital que centraliza:

• Gestión de energía en la nube (EMS- Cloud).
• Algoritmos de IA (Energy-IA).
• Gestión de activos y seguridad (Z-AMS y Z-SMS).
• Integración con mercados y VPP (Z-VPP).

2.   Z- DIGITAL Sofware

• Z- EMS (Energy Management System): gestión energética en tiempo real.
• Z- VPP (Virtual Power Plant Engine): orquestación multi-sitio y mercados.
• Z- SMS (Safety Management System): seguridad integral, diagnóstico, protección avanzada.
• Z- Zone (Zero- Carbon Analytics): análisis de carbono y calidad energética.
• Z- AMS (Asset Management System):  gestion ciclo de vida, 0&M, gemelo digital.

3.   Z- Smart Hardware

• Contenedores modulares de almacenamiento Z-BOX (C/H/I/P) con conversión bidireccional de potencia.
• PCS de respuesta rápida con control vectorial de potencia.
• Sensores electroquímicos, acústicos, térmicos y ambientales.
• Cargadores rápidos AFIR – ready.
• Integración con PV y microrredes.
   

Core Technology: fundamentos científicos del Z- EMS

ZOE define cuatro ejes tecnológicos que componen el núcleo del Z- EMS. 
 

1.   Big Date & AI-Driver

El Z-EMS utiliza pipelines de datos de alta frecuencia (desde segundos a sub-segundos) para alimentar modelos de:

• Predicción fotovoltaica con modelos ML multi-variantes.
• Predicción de carga basada en análisis estocásticos y clustering.
• Predicción de precios.
• Modelo de degradación del ESS mediante análisis multivariable ( temperatura, impedancia, ruido acústico, etc).
• Algoritmos de optimización multi-objetivo con restricciones no lineales.

Esto se basa en:

• Modelos híbridos físico-estadísticos (p. ej., modelos basados en nubes, irradiancia y temperatura).
• Redes neuronales LSTM /Transformers.
• Modelos de decisión- making con refuerzo (RL) para maximizar eficiencia económica reduciendo degradación del ESS.
• Modelos SOH y RUL para baterías basadas en curvas de impedancia, gradientes térmicos y patrones acústicos.

2.   Cloud-Edge Ecology

ZOE implementa una arquitectura híbrida donde

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1.1 La nube (Cloud) actúa como cerebro analítico:

• Computación pesada (IA, simulaciones, optimización global).
• Agregación de múltiples sitios (portfolios).
• OTA (actualización remota) y O&M inteligente.
• Coordinación con VPP.

2.2 El borde (Edge) actúa como cerebro reactivo

• Control en tiempo real (<100 ms).
• Regulación de potencia activa/ reactiva.
• Gestión de modos on/off-grid.
• Resiliencia operacional autónoma ante pérdida de conectividad ( internet).

3.   Intelligent Algorithms

El módulo Energy-AI, está diseñado para implementar algoritmos como:

• PV Power Forescasting con modelos meteorológicos y ML.
• Load Forescasting basado en patrones estocásticos, clusterización y análisis multivariado.
• Battery Security Diagnosis con fusión multisensor.
• Intelligent Synergy Strategy para optimización conjunta PV-ESS-Carga-Red.

Los algoritmos utilizan estrategias como: minimizar costes de energía, minimizar degradación del ESS, maximizar autoconsumo, cumplir restricciones de red (tensión/ frecuencia), maximizar ingresos del VPP.
 

4.   Global Deployment & Multi-Segurity Protections

Z-EMS incorpora:

• Ciberseguridad OT/IT (segmentación, cifrado, control de acceso).
• Diseñado para operar en entornos que requieren cumplimiento normativo (EN50549-1, AFIR, NIS2), proporcionando funcionalidades que facilitan dichas conformidad.
• Protección física con sensores acústicos de termal runaway.
• Seguridad funcional industrial (IEC 61508, IEC 62443 en integraciones OT).
   

Arquitectura Cloud- Edge integrada del Z-EMS

Está compuesta por cuatro capas principales: 

1.   EMS- Cloud

A)   Monitorización energética multinivel 

•  Device level: módulos de baterías, PCS, cargadores, sensores.
• Project level: planta C&I, estación de carga, microgrid, PV+ESS.
• Asset level: agregación multi-sitio, independientemente del país o topología.
   

B)   Estrategia y control desde la nube

• Power scheduling basado en IA.
• Actualizaciones OTA de lógicas de control y firmaware.
• Integración con mercados (day-ahead, intradiario, FCR, etc).

2.   Energy OS

Middleware energético que:

• Integra hardware Z-Smart y de terceros.
• Normaliza datos.
• Expone APIs energéticos.
• Permite desacoplar hardware de la lógica de control.

3.   Energy AI

Motor de inferencia y predicción compuesta por:

• Modelos paramétricos y no paramétricos.
• Capa de fusión de datos meteorológicos + operativos.
• Evaluación de riesgo energético.
• Optimización sinérgica red/ ESS/ PV/ Carga.

4.    EMS-Edge

• Control real- time (< 100ms).
• Frecuencia y tensión (incluyendo FCR/FFR).
• Modo isla y estabilidad de Microred.
• Seguridad operativa inmediata.

Escenarios operativos (Full- Scenario EMS solutions)

El Z-EMS soporta cuatro grandes escenarios universales:
 

Peak Shaving & Valley Filling

Para industrias y redes con demanda pico, controlando picos con almacenamiento.

• Reducción de picos.
• Arbitraje energético punta/valle.
• Control de demanda en plantas C&I.
• Aumentar el factor de carga

PV-ESS- Charging Synergy

Optimización del consumo, autogeneración, reducción de dependencia de red.

• Integración PV con ESS.
• Suministro dinámico a cargadores EV.
• Optimización AFIR-ready.
• Maximización de autoconsumo.

 Grid / VPP Power Scheduling

Ideal para zonas remotas, redes débiles o contextos en los que la red convencional no es fiable. Gestión y despacho de activos distribuidos y servicios auxiliares.

• Despacho multi-sitio basado en precios.
• Participación en mercados de flexibilidad.
• Sincronización con TSO/DSO.
• Potencia programada día-adelante e intradía.

 FCR/ Frequency Regulation

• Respuesta ultra-rápida.
• Control activo / reactivo.
• Soporte a la estabilidad de frecuencia del sistema eléctrico.
• Aplicable a mercados nórdicos, Alemania y Polonia.

Conclusión: Z-EMS como sistema cognitivo para la energía

El ZOE Cloud-Edge Energy Management System (Z-EMS) representa un salto cualitativo en la gestión energética moderna:

• Es un sistema operativo energético completo.
• Es una arquitectura híbrida Cloud-Edge con IA integrada.
• Es un EMS capaz de operar múltiples escenarios y mercados.
• Convierte activos PV-ESS- Carga en recursos financieros optimizables.
• Escala desde microredes C&I hasta VPP continentales.

 En este contexto, en Solarpec Energy, acompañamos a industrias de todos los sectores en la implementación de soluciones solares avanzadas y planes integrales  de eficiencia energética, donde sistemas como ZOE EMS  permiten traducir la digitalización, el control inteligente y la analítica avanzada en ahorros energéticos reales, medibles y sostenibles, alineados con criterios técnicos, económicos y regulatorios.

El ZOE EMS no es sólo un EMS; es la plataforma cognitiva para operar la infraestructura energética del presente y el futuro.