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:
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Acceso en línea:
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Palabra clave:
Potencia reactiva (Ingeniería eléctrica)
Electricidad - Mediciones
Flujo de potencia
Simulación de Montecarlo
Sistemas de potencia
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description 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
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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 modernosThis paper examines the relevance and advances in probabilistic power flow (PLF) analysis and a brief explanation of it, in the context of power systems with a high integration of renewable energies such as solar and wind. The research highlights the need for advanced methods to handle the variability and uncertainty introduced by these energy sources, in order to guarantee the stability and efficiency of the power system. A comprehensive review of the state of the art is conducted, focusing on historical and contemporary methods for PLF solution, including Monte Carlo Simulation (MCS), machine learning techniques and cumulant-based methods. In addition, the paper compares various current computational tools such as DigSilent, PowerFactory, ETAP, NEPLAN and MATPOWER, evaluating their effectiveness in terms of methods, models and computational speed. The conclusions underline the importance of continuing the development of advanced techniques and provide recommendations for future research in the field of probabilistic power flow, highlighting the importance of these methodologies for the efficient integration of distributed generation and uncertainty management in modern power systems.PregradoIngeniero(a) Electricista65 páginas.application/pdfspaEscuela Colombiana de IngenieríaBogotáIngeniería Eléctricahttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Flujo de potencia probabilístico: desarrollos actualesTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttps://purl.org/redcol/resource_type/TPhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85LaReferenciaPotencia reactiva (Ingeniería eléctrica)Electricidad - MedicionesFlujo de potenciaSimulación de MontecarloSistemas de potenciaTHUMBNAILFLUJO_DE_POTENCIA_PROBABILÍSTICO_DESARROLLOS_ACTUALES.pdf.jpgFLUJO_DE_POTENCIA_PROBABILÍSTICO_DESARROLLOS_ACTUALES.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg6032https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/3219/5/FLUJO_DE_POTENCIA_PROBABIL%c3%8dSTICO_DESARROLLOS_ACTUALES.pdf.jpga75e1266e72c21bac074a99359f52f47MD55open accessAutorización de publicación.pdf.jpgAutorización de publicación.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg12777https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/3219/7/Autorizaci%c3%b3n%20de%20publicaci%c3%b3n.pdf.jpgbf220f2320c6ca2f47a8dd2ca1917a1eMD57metadata only accessTEXTFLUJO_DE_POTENCIA_PROBABILÍSTICO_DESARROLLOS_ACTUALES.pdf.txtFLUJO_DE_POTENCIA_PROBABILÍSTICO_DESARROLLOS_ACTUALES.pdf.txtExtracted texttext/plain139525https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/3219/4/FLUJO_DE_POTENCIA_PROBABIL%c3%8dSTICO_DESARROLLOS_ACTUALES.pdf.txt102c94629db1b0efd529822536813059MD54open accessAutorización de publicación.pdf.txtAutorización de publicación.pdf.txtExtracted texttext/plain3534https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/3219/6/Autorizaci%c3%b3n%20de%20publicaci%c3%b3n.pdf.txte551a346df16170420f88f57fc1e8c78MD56metadata only accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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