Flujo de potencia probabilístico: desarrollos actuales (2024)
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