Dimensionamiento de líneas de transmisión eléctrica virtuales usando IA

En el contexto de la creciente adopción de energías renovables, es esencial abordar los desafíos asociados con la transmisión eficiente de la energía generada. Este proyecto se enfoca en dos áreas críticas: el dimensionamiento de las líneas de transmisión eléctricas virtuales (LTEV) y la predicción de la generación solar utilizando inteligencia artificial (IA). La combinación de estos elementos ofrece una solución para optimizar la infraestructura energética y mejorar la previsión de generación, crucial para la estabilidad y eficiencia del sistema eléctrico. Con la realización de este proyecto, se han alcanzado logros significativos, incluyendo el desarrollo de una herramienta computacional que facilita el dimensionamiento de las LTEV y la implementación de modelos predictivos de IA para la generación solar. Estas innovaciones no solo mejoran la capacidad de transmisión y la integración de energías renovables, sino que también permiten una gestión más eficiente de los recursos energéticos. Como conclusión se realizó un proceso de selección y de diseño para dar solución al problema. Lo anterior proporciona una solución practica para el dimensionamiento de las líneas de transmisión eléctricas virtuales, y la predicción de la generación solar. Se invita al lector a profundizar en las siguientes secciones para comprender a detalle el proceso realizado.

• Autores: Díaz Pérez, Diego Felipe; Maury Ceballos, Hernán Moisés
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Universidad del Norte
• Repositorio: Repositorio Uninorte
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/12130
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10584/12130
• Palabra clave: Redes neuronales; Líneas de transmisión eléctrica virtuales; Inteligencia artificial; Predicción de la generación; DNN; LTEV; Virtual Lines; AI
• License: Universidad del Norte