Flujo de potencia probabilístico: desarrollos actuales

Este documento examina la relevancia y los avances en el análisis de flujo de potencia probabilístico (PLF) demás de una breve explicación de este, en el contexto de sistemas eléctricos con una alta integración de energías renovables como la solar y la eólica. La investigación destaca la necesidad d...

Full description

Autores:
Cubillos Oyola, Jonathan David
Barrera Guzmán, Norma Constanza
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
Repositorio:
Repositorio Institucional ECI
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.escuelaing.edu.co:001/3219
Acceso en línea:
https://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/3219
https://catalogo-intra.escuelaing.edu.co/cgi-bin/koha/catalogue/detail.pl?biblionumber=23834
Palabra clave:
Potencia reactiva (Ingeniería eléctrica)
Electricidad - Mediciones
Flujo de potencia
Simulación de Montecarlo
Sistemas de potencia
Rights
openAccess
License
https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
Description
Summary:Este documento examina la relevancia y los avances en el análisis de flujo de potencia probabilístico (PLF) demás de una breve explicación de este, en el contexto de sistemas eléctricos con una alta integración de energías renovables como la solar y la eólica. La investigación destaca la necesidad de métodos avanzados para manejar la variabilidad e incertidumbre introducidas por estas fuentes de energía, con el fin de garantizar la estabilidad y eficiencia del sistema eléctrico. Se realiza una exhaustiva revisión del estado del arte, centrándose en métodos históricos y contemporáneos para la solución del PLF, incluyendo la Simulación Montecarlo (SMC), técnicas de aprendizaje automático y métodos basados en cumulantes. Además, el documento compara diversas herramientas computacionales actuales como DigSilent, PowerFactory, ETAP, NEPLAN y MATPOWER, evaluando su eficacia en términos de métodos y modelos. Las conclusiones subrayan la importancia de continuar el desarrollo de técnicas avanzadas y proporcionan recomendaciones para futuras investigaciones en el ámbito del flujo de potencia probabilístico, destacando la importancia de estas metodologías para la integración eficiente de la generación distribuida y la gestión de incertidumbres en sistemas eléctricos modernos