Aplicación Práctica / Practical Issues
Recibido: 28-04-2026 Aprobado tras revisión: 20-07-2026
Forma sugerida de citación: Rivera, G.; Jinez, M.; Farinango, L. (2026). “Modelación Dual de Subestaciones Frontera con
Esquemas de Seccionamiento No Convencionales en EMS Mediante Análisis de Residuales Normalizados del Estimador de
Estado”. Revista Técnica “energía”. No. 23, Issue I, Pp. 1-13
ISSN On-line: 2602-8492 - ISSN Impreso: 1390-5074
Doi: https://doi.org/10.37116/revistaenergia.v23.n1.2026.756
© 2026 Autores Esta publicación está bajo una licencia internacional Creative Commons Reconocimiento –
No Comercial 4.0
Dual-Scheme Modeling of Border Substations with Non-Conventional
Sectionalizing Topologies in EMS via Normalized Residual Analysis of the
State Estimator
Modelación Dual de Subestaciones Frontera con Esquemas de
Seccionamiento No Convencionales en EMS Mediante Análisis de Residuales
Normalizados del Estimador de Estado
G.P. Rivera1
0000-0002-3059-7974
M. A. Jinez1
0009-0000-2626-8249
M.L. Farinango 1 0000-0002-7319-4614
1Operador Nacional de Electricidad CENACE, Quito, Ecuador
E-mail: grivera@cenace.gob.ec, mjinez@cenace.gob.ec, lfarinango@cenace.gob.ec
Abstract
The IEC 61970-301 CIM standard lacks an explicit
modeling framework for boundary substations featuring
non-conventional sectioning schemes, such as manual
"jumper" maneuvers. This limitation induces systematic
topological errors in the State Estimator (SE), its
downstream functions, and the Energy Management
System (EMS) Operator Training Simulator (OTS).
This paper proposes a dual-modeling methodology
consisting of an error detection component based on
normalized residuals under the statistical criterion,
and a structural solution involving a fictitious boundary
substation that segments the interconnection line to
analytically calculate the equivalent no-load shunt
susceptance.
The methodology was validated in a testing
environment and subsequently implemented in the
CENACE production EMS platform. Results
demonstrate a reduction in relative reactive power
estimation error from 64,27% to 2,39%, a decrease in
normalized residuals from values exceeding 3,0 to
approximately 0,8, and a substantial improvement in
OTS power flow convergence, reducing iterations from
over twelve to fewer than five. Analytical proof
confirms that the energized segment behaves as a pure
capacitive reactance. The proposed solution enhances
the reliability of EMS platforms and is scalable to other
international interconnections with similar
configurations.
Resumen
La norma IEC 61970-301 CIM carece de una
modelación explícita para subestaciones frontera con
esquemas de seccionamiento no convencionales
mediante maniobras manuales de "cuellos" (jumpers).
Esta limitación produce errores topológicos
sistemáticos en el Estimador de Estado (SE), en las
funciones que dependen del SE y en el Simulador de
Entrenamiento de Operadores (OTS) del EMS. En este
artículo se propone una metodología de modelación
dual que consiste en un componente de detección de
errores basado en residuales normalizados bajo el
criterio estadístico de ; y en una solución estructural
mediante una subestación frontera ficticia que segmenta
la línea de la interconexión y calcula analíticamente la
susceptancia shunt equivalente en vacío.
La metodología fue validada en un entorno de pruebas e
implementada en la plataforma de producción del EMS
de CENACE, obteniendo una reducción del error
relativo de estimación de potencia reactiva del 64,27%
al 2,39%, una reducción de los residuales normalizados
de valores mayores a 3,0 a valores alrededor de 0,8 y
una mejora sustancial en la convergencia del flujo de
potencia en el OTS, reduciendo las iteraciones de doce
a menos de cinco. La demostración analítica realizada
confirma que el tramo energizado se comporta como
una reactancia capacitiva pura. La solución planteada
fortalece la confiabilidad de las plataformas EMS y es
escalable a otras interconexiones internacionales con
esquemas similares.
Index terms— Energy management systems,
Interconnected power systems, Power system modeling,
Power system state estimation, Power transmission
lines, Topology.
Palabras clave— Sistemas de gestión de energía,
Sistemas eléctricos interconectados, Modelación de
sistemas eléctricos de potencia, Estimación de estado,
Líneas de transmisión, Topología eléctrica.
1
Edición No. 23, Issue I, Julio 2026
1. INTRODUCCIÓN
Las interconexiones eléctricas internacionales
constituyen un pilar estratégico para la operación segura,
económica y confiable de los sistemas eléctricos de
potencia modernos. Estas infraestructuras permiten
aprovechar la complementariedad estacional de los
recursos energéticos entre países, optimizar el despacho
económico regional y proveer soporte mutuo ante
contingencias críticas [1], [2]. En el contexto
latinoamericano, la operación coordinada de enlaces
transfronterizos se ha consolidado como un instrumento
clave para la integración energética regional, en un
escenario creciente de penetración de energías
renovables variables y de acuerdos binacionales de
intercambio de potencia [3], [4].
La operación en tiempo real de estos sistemas
interconectados se apoya sobre plataformas de tecnología
operacional (TO) de misión crítica denominados
Sistemas de Gestión de Energía (EMS), los cuales
integran aplicaciones como el Estimador de Estado (SE),
el Flujo de Potencia del Operador (DPF), el Análisis de
Contingencias (CA), el Procesador de Topología de Red
(NTP) y el Simulador de Entrenamiento de Operadores
(OTS) [5], [6]. El desempeño confiable de estas
aplicaciones depende de forma crítica de la calidad del
modelo eléctrico implementado, siendo determinantes
tanto la representación topológica fiel del sistema como
la parametrización precisa de sus componentes [7], [8].
La estandarización del modelo eléctrico en EMS se
rige actualmente por la norma IEC 61970-301, conocida
como CIM, la cual define un modelo de datos unificado
unificada para la representación de elementos de red,
equipos de maniobra, mediciones y topología en sistemas
de supervisión y control [9]–[11]. Si bien esta norma ha
alcanzado una amplia adopción en la industria eléctrica
mundial, su alcance no cubre de manera explícita ciertas
configuraciones operativas singulares que surgen en
algunas interconexiones internacionales, particularmente
cuando los esquemas de seccionamiento físico se apartan
de las topologías convencionales contempladas por los
estándares.
La modelación eléctrica de interconexiones
internacionales en EMS ha sido abordada en la literatura
académica e industrial principalmente desde tres
perspectivas complementarias. La primera corresponde
a la representación de equivalentes externos en fronteras
de área, donde la red externa es reducida a un modelo
agregado manteniendo la respuesta eléctrica observable
desde los nodos de interés [12], [13]. La segunda línea
investigativa aborda el tratamiento de mediciones
pseudo-SCADA y el incremento de redundancia en zonas
de observabilidad limitada, especialmente relevante en
enlaces internacionales donde la telemetría
transfronteriza es limitada [14], [15]. La tercera
perspectiva, que es central para el presente artículo, es la
detección de errores topológicos mediante análisis de
residuales del Estimador de Estado [16]–[19].
En el ámbito específico del SE, los trabajos clásicos
de Schweppe y Wildes establecieron las bases del
estimador de estado de mínimos cuadrados ponderados
(WLS) [20], posteriormente extendidos por Monticelli en
su tratado generalizado [21] y formalizados en la
referencia canónica de Abur y Expósito [8]. La detección
e identificación de errores topológicos ha sido
investigada por Clements y Davis [16], mediante la
formulación del problema como un test de hipótesis
estadístico sobre los residuales; por Lourenço et al. [17],
mediante la identificación directa basada en pruebas de
colinealidad; y por Costa y Leão [18], quienes integraron
información a priori del estado para mejorar la
sensibilidad del diagnóstico. Enfoques robustos basados
en estimadores M y mínimos valores absolutos han sido
desarrollados por Mili et al. [22] y Singh y Alvarado [23],
respectivamente. La solución en el ámbito ecuatoriano
ha sido planteada mediante la estimación de estado
generalizada que fue propuesta por Rivera et al. [24].
Si bien existe una madurez conceptual en las líneas
de investigación relacionadas con este artículo, la
revisión bibliográfica realizada por los autores evidencia
que no existen procedimientos normalizados ni
referencias académicas específicas que aborden la
modelación eléctrica de interconexiones internacionales
operadas bajo esquemas de seccionamiento físico en
torre de frontera, donde la apertura y cierre del enlace se
realiza mediante maniobras manuales de “cuellos”
(jumpers). Este tipo de configuración se caracteriza por
tres atributos operativos singulares:
1. La desconexión física bilateral del enlace ocurre
en ausencia de transferencia de potencia entre los
sistemas, como estrategia de operación
contemplada en los acuerdos binacionales.
2. Cada tramo nacional opera de forma autónoma
como elemento de compensación capacitiva para
el control de voltaje en la subestación frontera
respectiva.
3. El estado del seccionamiento no se encuentra
señalizado en tiempo real en el sistema SCADA
del Operador del Sistema, dado que la maniobra
es realizada en campo sobre la estructura de
transmisión de la frontera física.
Estas tres características combinadas generan
inconsistencias topológicas persistentes que la norma
IEC 61970-301 no contempla en su un modelo de datos
unificado actual. Como consecuencia, el modelo
convencional representa la línea como un único tramo
continuo entre subestaciones terminales, induciendo
errores sistemáticos en el SE, propagación de residuales
a barras eléctricamente adyacentes y falla o ralentización
de la convergencia en simulaciones del OTS. Esta brecha
procedimental y académica motiva el presente trabajo, el
cual aborda tanto el problema de diagnóstico —¿cómo
identificar de manera estadísticamente robusta la
inconsistencia topológica a partir de los resultados del
SE? y ¿cómo modelar eléctricamente la configuración no
2
Rivera et al. / Modelación Dual de Subestaciones Frontera con Esquemas de Seccionamiento No Convencionales en EMS
convencional para preservar la coherencia topológica y
electromagnética observada en las mediciones reales?
Para responder las preguntas planteadas en este
artículo se han propuesto las siguientes soluciones:
1. Caracterización analítica del error topológico
inducido por esquemas de seccionamiento no
convencionales, expresado en términos del sesgo
sistemático del vector de residuales del SE y
validada bajo el criterio estadístico de residuales
normalizados 3σ y el test chi-cuadrado sobre la
función
de error en el método WLS.
2. Propuesta de un esquema de modelación dual que
incorpora una Subestación Frontera Ficticia (SFF)
en el punto físico de seccionamiento, con
segmentación explícita del enlace internacional en
dos tramos de longitud proporcional y
parametrización eléctrica diferenciada por tramo,
coherente con la ubicación geográfica real de la
estructura de frontera.
3. Derivación analítica de la susceptancia
equivalente del tramo de línea energizado en
condición de vacío, demostrando que el circuito
se comporta como una susceptancia capacitiva
pura, cuyos valores corresponden al tramo de
línea de la interconexión. Cuantificando además
el error de la aproximación que desprecia la
impedancia serie frente a la reactancia capacitiva.
4. Validación experimental en un entorno
operacional real con reducción cuantificada del
error relativo de potencia reactiva del 64,27 % al
2,39 %, reducción de residuales normalizados de
valores superiores a 3,0 a aproximadamente 0,8,
mejora de la convergencia del OTS de más de
doce iteraciones a menos de cinco y verificación
funcional de los resultados en las aplicaciones del
EMS (SE, DPF, CA, NTP).
5. Generalización metodológica aplicable a
cualquier interconexión internacional con
configuraciones operativas análogas de
seccionamiento de frontera, contribuyendo al
fortalecimiento de las mejores prácticas de
modelación en EMS de misión crítica.
El resto de secciones del documento se organizan
como sigue. La Sección 2 presenta el marco teórico y la
formulación matemática del SE WLS, la detección
estadística de errores mediante residuales normalizados y
test chi-cuadrado, y la modelación π de líneas de
transmisión en régimen estacionario. La Sección 3
describe el sistema de estudio bajo nomenclatura
genérica, las limitaciones del estándar IEC 61970-301
CIM para la configuración analizada y la formulación
formal del error topológico inducido. La Sección 4
desarrolla la metodología dual propuesta, incluyendo la
obtención analítica de la susceptancia equivalente, la
parametrización del modelo eléctrico y los detalles de
implementación en el entorno de pruebas del EMS. La
Sección 5 presenta los resultados obtenidos con el
modelo convencional y con el modelo propuesto,
incluyendo análisis comparativo cuantitativo, validación
topológica y funcional en las aplicaciones del EMS,
impacto en el OTS y discusión frente al estado del arte.
Finalmente, la Sección 6 resume las conclusiones,
limitaciones identificadas y líneas de trabajo futuro.
2. FORMULACIÓN TEÓRICA Y MATEMÁTICA
2.1 Sistemas de Gestión de Energía EMS
Un EMS es una plataforma de tecnología operacional
OT que integra servicios de adquisición de datos
SCADA, Aplicaciones de Análisis de Red Eléctrica en
tiempo real y Herramientas de Simulación para el
Entrenamiento de los operadores, orientadas a la
operación segura y eficiente del sistema de potencia [5],
[6], [8]. Bajo la arquitectura establecida en la norma IEC
61970 [9], un EMS incorpora un modelo eléctrico
jerárquico que describe: nodos eléctricos, elementos de
red con parámetros R-L-C, equipos de maniobra
(disyuntores, seccionadores, seccionadores de puesta a
tierra), unidades de generación, cargas y las señales
telemedidas asociadas. La coherencia entre esta
representación digital y la configuración física del
sistema es condición indispensable para que las
aplicaciones del EMS produzcan resultados confiables y
acordes a la realidad física [7], [25].
Figura 1: Arquitectura Funcional de un EMS.
2.2 Estimador de Estado SE: Formulación WLS
El SE constituye el núcleo analítico del EMS y su
función es determinar el vector de estado más probable
del sistema de potencia a partir de un conjunto
redundante de mediciones contaminadas con ruido [8],
[19], [20], [26], [27]. El modelo de medición estándar se
expresa como:
(1)
2.3 Justificación Probabilística del WLS como
Estimador de Máxima Verosimilitud
Dado que se asume gaussiano multivariado con
media cero y covarianza R, la función de verosimilitud
asociada al vector observado para un estado hipotético
x es:
3
Edición No. 23, Issue I, Julio 2026
(2)
Maximizar L(x) es equivalente a minimizar el
exponente cambiado de signo, lo que conduce de forma
natural a la función objetivo de mínimos cuadrados
ponderados:
(3)
Este resultado establece que el estimador WLS es,
bajo la hipótesis gaussiana, un Estimador de Máxima
Verosimilitud (Maximum Likelihood Estimator, MLE) y
hereda sus propiedades asintóticas de consistencia, sin
sesgo y eficiencia [8], [21].
2.4 Modelo de Medición de Flujos en Líneas de
Transmisión
Para una rama i–j modelada bajo el esquema π con
admitancia serie y susceptancia shunt
en cada extremo, los flujos de potencia activa y
reactiva desde el nodo i hacia el nodo j están dados por:
(4)
(5)
donde θᵢⱼ = θᵢ − θⱼ. Estas expresiones constituyen
parte del vector del SE y son especialmente
sensibles al término , que caracteriza el
comportamiento capacitivo del tramo — particularmente
relevante en el presente estudio [8], [21].
2.5 Solución Iterativa de Gauss-Newton
La minimización de se realiza mediante el
método de Gauss-Newton, que linealiza h (x) en torno al
iterando actual x:
(6)
Donde es la matriz de Ganancia del
SE, es la matriz Jacobiana evaluada en .
Estructuralmente, para un SE en coordenadas polares,
admite una descomposición por bloques:
(7)
El proceso iterativo finaliza cuando se satisface el
criterio de convergencia:
(8)
con típicamente fijado en 10⁻⁴ p.u. para aplicaciones
EMS operacionales [8], [21].
2.6 Detección de Errores mediante Residuales
Normalizados
Una vez alcanzada la convergencia, el vector de
residuales se define como:
(9)
Aplicando la linealización del modelo y la solución
WLS, puede demostrarse que admite la representación:
(10)
donde S es la matriz de sensibilidad de residuales. La
matriz de covarianza de se obtiene entonces como:
(11)
El residual normalizado para la i-ésima medición se
define como:
(12)
Bajo la hipótesis nula de ausencia de errores gruesos,
[8], [21]. El criterio estadístico estándar
adopta un umbral de 3σ, para el cual, el nivel de
confianza del criterio 3σ es:
(13)
Valores de rᵢᴺ > 3 se interpretan como un indicio de
una medición anómala con una confianza del 99,73 %.
Una firma distintiva de los errores topológicos, a
diferencia de los errores puntuales de medición, es la
aparición simultánea de residuales normalizados
elevados en mediciones eléctricamente correlacionadas,
lo cual constituye el criterio operativo utilizado en este
trabajo para el diagnóstico [16] – [18].
2.7 Test Chi-Cuadrado sobre la Función Objetivo
De forma complementaria, el valor convergido de
sigue asintóticamente una distribución chi-cuadrado
con m − n grados de libertad bajo la hipótesis nula [8]:
(14)
Si J(x
) >
, donde es el nivel de significancia
(típicamente = 0,01), se rechaza la hipótesis nula,
concluyéndose que el modelo contiene inconsistencias
estructurales que no se explican por la varianza normal
de los errores de medición [8], [21].
2.8 Modelo π de Líneas de Transmisión
Para análisis en régimen estacionario, las líneas de
transmisión de longitud media (típicamente entre 80 y
250 km) se representan mediante el modelo π nominal
[8], [21], [25]. Este modelo agrupa la resistencia (R) y la
reactancia inductiva (X) en una rama serie, mientras que
la capacitancia total se distribuye en dos ramas en
derivación de admitancia Y/2 ubicadas en los extremos:
(15)
4
Rivera et al. / Modelación Dual de Subestaciones Frontera con Esquemas de Seccionamiento No Convencionales en EMS
Figura 2: Modelo π de Líneas de Transmisión de Longitud Media.
2.9 Reubicación Equivalente de Susceptancia en
Parámetros Concentrados
Bajo el enfoque de parámetros concentrados, la
susceptancia total se redistribuye en la red mediante
transformaciones equivalentes sin alterar la respuesta
eléctrica observable desde los nodos externos [26]. Sea k
un nodo intermedio que representa un punto de
seccionamiento. La susceptancia asignable al nodo k es:
(16)
La susceptancia equivalente vista desde un nodo de la
red depende exclusivamente de los elementos
activamente conectados a dicho nodo:
(17)
donde es el conjunto de elementos activamente
conectados al nodo bajo estudio. Esta definición resulta
fundamental para analizar el comportamiento del sistema
bajo condiciones de seccionamiento parcial, como se
detallará en la Sección 4.
3. DESCRIPCIÓN DEL SISTEMA Y
PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
3.1 Sistema de Estudio bajo Nomenclatura
Genérica
Se considera una interconexión internacional operada
a 230 kV entre dos sistemas eléctricos nacionales
adyacentes. En adelante, y por razones de
confidencialidad, se empleará la siguiente nomenclatura
genérica:
• S/E A: Subestación frontera del lado propio,
operada por la Concesionaria Nacional (CN), con
configuración 230/138 kV.
• S/E B: Subestación frontera del lado contraparte,
operada por la Concesionaria Vecina (CV).
• Línea de Interconexión Internacional (LII):
Enlace principal de transmisión a 230 kV entre
S/E A y S/E B.
• Estructura Frontera (EF): Torre de transmisión
ubicada en la frontera geográfica, donde se
realizan las maniobras de seccionamiento.
• Circuito de Compensación Frontera (CCF):
Segundo circuito a 230 kV que parte de S/E A y
se extiende únicamente hasta la EF, destinado
exclusivamente a compensación reactiva.
• Operador del Sistema (OS): Entidad
responsable de la operación en tiempo real del
sistema eléctrico nacional del lado propio.
LII tiene una longitud total del orden de 53,3 km,
distribuida en dos tramos: aproximadamente 29,6 km
entre S/E A y la EF, y 23,7 km entre la EF y S/E B. La
EF se sitúa en la frontera geográfica entre ambos países
y contiene los cuellos (jumpers) de conexión y
desconexión que se maniobran manualmente. El lado
propio administra el tramo S/E A – EF, mientras que el
lado de contraparte administra el tramo EF – S/E B.
Figura 3: Diagrama Unifilar del Sistema de Estudio.
3.2 Condiciones Operativas Singulares
La interconexión bajo análisis presenta tres
condiciones operativas simultáneas que la distinguen de
una configuración convencional:
1. Seccionamiento bilateral en ausencia de
transferencia: Cuando no se programa
intercambio de potencia entre los sistemas, los
cuellos de la EF son abiertos manualmente por
personal de campo. Cada tramo (S/E A – EF y EF
– S/E B) queda físicamente desconectado del otro.
2. Operación como compensación capacitiva:
Una vez seccionado el enlace, el tramo del lado
propio queda conectado solo a S/E A, actuando
como una rama energizada en vacío. Por efecto de
la capacitancia distribuida de la línea, este tramo
inyecta potencia reactiva capacitiva a la barra de
S/E A, mejorando el perfil de voltaje local. El
Circuito de Compensación Frontera CCF cumple
una función análoga cuando se energiza.
3. Ausencia de señalización SCADA del
seccionamiento: La maniobra de cuellos se
realiza en campo y no está instrumentada con
telemetría en tiempo real en el sistema SCADA
del OS. Por consiguiente, el NTP del EMS no
dispone de una señal discreta que indique
directamente el estado del enlace.
5
Edición No. 23, Issue I, Julio 2026
Figura 4: Esquema Operativo Bajo dos Escenarios: (a) Enlace
Cerrado con Transferencia Activa; (b) Enlace Seccionado en EF
con Ambos Tramos Actuando como Compensación Reactiva
3.3 Limitaciones de la Norma IEC 61970-301 CIM
La norma IEC 61970-301 CIM establece la ontología
estándar para el modelo eléctrico en EMS, definiendo
clases como «ACLineSegment», «Breaker»,
«Disconnector», «Terminal» y «ConnectivityNode» [9],
[10], [11]. Sin embargo, la norma no contempla de forma
explícita tres aspectos relevantes para la configuración
estudiada:
1. No define una clase o patrón específico para
representar seccionamientos físicos de línea que
ocurren fuera de una subestación.
2. No contempla señales de estado asociadas a
maniobras manuales de cuellos en torres de
transmisión.
3. No prescribe un procedimiento normalizado para
la segmentación topológica de líneas con puntos
de apertura intermedios operables.
Como consecuencia, la práctica habitual en EMS que
siguen la norma CIM es modelar la línea como un único
«ACLineSegment» entre las subestaciones terminales.
Esta representación convencional es adecuada en
régimen de operación con enlace cerrado, pero introduce
errores sistemáticos bajo condición seccionada, como se
formaliza a continuación.
3.4 Caracterización Matemática del Error
Topológico Inducido
Sea la función de medición consistente con
la topología física instantánea y la función
derivada del modelo eléctrico del EMS. Bajo un modelo
topológicamente correcto, ambas funciones coinciden.
Bajo un error topológico como el descrito, existe un
sesgo sistemático b tal que:
(18)
Este sesgo se traslada al vector de mediciones
aparente visto por el SE:
(19)
El resultado inmediato es que ,
violando la hipótesis de residuales de media cero. La
propagación del sesgo al vector de estado estimado se
obtiene linealizando:
(20)
En el caso particular estudiado, el sesgo b se
concentra en las mediciones de flujo reactivo y voltaje
asociadas a la zona de frontera, porque la línea
seccionada aparece en el modelo convencional como una
trayectoria eléctrica continua cuando en realidad es un
elemento puramente capacitivo. Este sesgo localizado se
manifiesta en elevaciones simultáneas de en múltiples
mediciones de la zona, patrón consistente con la firma
estadística descrita en la Sección 2.6 y en la literatura
[16], [17].
4. METODOLOGÍA PROPUESTA
La metodología planteada se organiza en dos
componentes complementarios: un componente de
diagnóstico que identifica la inconsistencia topológica a
partir de la salida del SE y un componente de solución
que propone un esquema de modelación eléctrica
coherente con la configuración física real.
4.1 Componente 1: Diagnóstico Mediante
Residuales Normalizados
El componente de diagnóstico se basa en el análisis
estadístico sistemático de los residuales normalizados del
SE bajo condiciones operativas sin transferencia de
potencia. El procedimiento operativo consta de los
siguientes pasos:
1. Ejecutar el SE sobre la ventana SCADA más
reciente con enlace seccionado en campo.
2. Para cada medición i asociada a la zona de
frontera, calcular según (12).
3. Construir el conjunto de mediciones anómalas:
(21)
4. Evaluar el test global mediante (14). Si
supera el umbral
, se refuerza la
evidencia de inconsistencia estructural.
5. Verificar el patrón: si las mediciones en son
eléctricamente adyacentes y correlacionadas, se
diagnostica un error topológico; si se trata de una
medición aislada, se diagnostica un error de
medición puntual.
6
Rivera et al. / Modelación Dual de Subestaciones Frontera con Esquemas de Seccionamiento No Convencionales en EMS
4.2 Componente 2: Esquema Dual con
Subestación Frontera Ficticia (SFF)
El componente de solución introduce una
Subestación Frontera Ficticia (SFF) que representa
explícitamente el punto físico de seccionamiento (EF).
La SFF es un artefacto de modelación que no
corresponde a una subestación real, pero que cumple tres
funciones simultáneas:
1. Representar topológicamente el punto de
apertura/cierre del enlace internacional.
2. Segmentar la LII en dos tramos eléctricos
independientes con parametrización propia.
3. Habilitar la maniobra operativa en el EMS
mediante disyuntores virtuales manuales
asociados al estado del seccionamiento de los
cuellos.
Figura 5: Diagrama Unifilar del Modelo Propuesto.
4.3 Derivación Analítica de la Susceptancia
Equivalente en Vacío
Considérese el tramo S/E A – EF bajo condición de
seccionamiento en la EF, con el disyuntor en S/E A
cerrado. El circuito equivalente visto desde la barra de
S/E A se compone de:
• La semi susceptancia shunt local del modelo π en
el extremo S/E A: .
• La rama serie en serie con la semi
susceptancia shunt remota del extremo EF:
.
La impedancia de la rama serie más la impedancia
shunt remota es:
(22)
La admitancia total vista desde S/E A es:
eq
(23)
(24)
Esta expresión establece uno de los resultados
analíticos principales: el tramo energizado en vacío se
comporta eléctricamente como un banco de capacitores
puro con susceptancia equivalente igual a la susceptancia
total del tramo. Ambas contribuciones shunt del modelo
π del tramo activo participan íntegramente en la
inyección reactiva.
4.4 Cuantificación del Error de la Aproximación
Para cuantificar la calidad de la aproximación
introducida en (24), se evalúa el error relativo porcentual:
rel eq total
eq
(25)
Con los parámetros utilizados en este artículo R =
0,002998 p.u.; X = 0,028102 p.u.; B = 0,053567 p.u.,
sobre base , , la
evaluación numérica presenta , lo cual valida
la aproximación dentro de la tolerancia habitual para
aplicaciones EMS.
Para evaluar la escalabilidad de la aproximación a
enlaces de mayor longitud, se evalúa el error relativo de
(25) empleando la admitancia exacta de (23) del tramo
abierto en el extremo lejano en función de la longitud,
escalando los parámetros por unidad de longitud de la
línea. La Fig.6 presenta el resultado. El error permanece
por debajo del 1 % para longitudes de hasta
aproximadamente 150 km y por debajo del 3 % hasta
cerca de 250 km, alcanzando del orden del 14 % a 500
km; en paralelo, la componente conductiva equivalente
crece y erosiona gradualmente la condición de reactancia
capacitiva pura. Para el tramo del caso de estudio (29,6
km), el error es de apenas 0,04 %, lo que confirma la
validez de la aproximación en el rango de aplicación.
Cabe señalar que, valores superiores a 250 km, el modelo
π nominal de (15) debe sustituirse por el modelo π
equivalente con corrección hiperbólica de línea larga, por
lo que la curva en esa región es indicativa de la tendencia.
Este envolvente de validez sustenta cuantitativamente la
generalización metodológica enunciada en la
contribución 5.
Figura 6: Error de la Aproximación Beq ≈ B en Función de la
Longitud del Tramo, con Bandas de Validez de 1 % y 3 %. La
Región Sombreada (>250 km) Requiere el Modelo π Hiperbólico
7
Edición No. 23, Issue I, Julio 2026
A fin de proporcionar una referencia numérica de la
curva mostrada en la Fig. 6, la Tabla 1 presenta los
valores representativos del error relativo para distintas
longitudes de línea.
Tabla 1: Valores Representativos del Error Relativo de la
Aproximación en Función de la Longitud de la Línea
L (km)
Error (%)
L (km)
Error (%)
29,6
0,04
200
1,78
53,3
0,12
250
2,84
100
0,43
300
4,19
150
0,99
500
13,63
4.5 Potencia Reactiva Inyectada por el Tramo
Activo
Una vez establecida la susceptancia equivalente, la
potencia reactiva inyectada por el tramo a la barra de S/E
A se obtiene directamente:
(26)
donde V es el voltaje de la barra y es la
susceptancia equivalente del tramo energizado. Para el
sistema analizado se emplean las bases
, . Considerando un voltaje de
operación de la aplicación de (26) conduce
a una potencia reactiva de para el
modelo convencional ( .) y de
para la metodología propuesta
( .).
La sensibilidad de respecto a la susceptancia es
lineal, lo que permite validar el modelo mediante
comparación directa con mediciones SCADA:
(27)
4.6 Parametrización Eléctrica del Modelo
La parametrización utilizada en ambos modelos
(convencional y propuesto), en p.u. sobre base
, , se presenta en la Tabla 2 y
la Tabla 3.
Tabla 2: Parámetros del Modelo π de la LII Completa
Parámetro
Valor (p.u)
R
0,005322
X
0,049884
B
0,095088
Tabla 3: Parámetros por Tramo de Línea
Parámetro
L/T S/E A - EF
L/T EF – S/E B
L (km)
29,6
23,68
R (pu)
0,0029983
0,002324
X (pu)
0,028102
0,021782
B (pu)
0,053567
0,041521
4.7 Implementación en el Entorno PDS
La metodología fue implementada en el entorno de
pruebas Program Development System (PDS) del EMS,
plataforma que replica la arquitectura y base de datos del
entorno de producción. Los pasos de implementación
fueron:
1. Creación de la SFF como subestación del tipo
Substation en CIM, con «ConnectivityNode»
interno y dos terminales para conexión con los
tramos de línea.
2. Segmentación de la LII en dos nuevos
«ACLineSegment» con la parametrización de la
Tabla II.
3. Configuración de disyuntores virtuales en la SFF
asociados al estado del seccionamiento, con
lógica manual de control operativo.
4. Actualización de la base del Procesador de
Topología para reconocer la nueva topología y sus
transiciones válidas.
5. Ejecución del SE, DPF, CA y OTS bajo
escenarios operativos representativos (enlace
cerrado, enlace abierto, tramos energizados como
compensación reactiva, contingencias en la zona
de frontera).
Figura 7: Flujograma de la Metodología de Implementación
8
Rivera et al. / Modelación Dual de Subestaciones Frontera con Esquemas de Seccionamiento No Convencionales en EMS
5. RESULTADOS Y DISCUSIÓN
5.1 Evaluación del Modelo Convencional (Línea
Base)
Bajo el modelo convencional (línea única S/E A – S/E
B) y condiciones operativas de enlace seccionado sin
transferencia, se ejecutó el SE utilizando ventanas
SCADA reales del sistema. La Tabla 4 resume el
desempeño para dos variables representativas de la zona.
Tabla 4: Desempeño del Modelo Convencional
Variable
Medición
SCADA
Estimación
EE
Error
absoluto
Error
relativo
(%)
Q
(MVAR)
5,43
8,92
3,49
64,27%
V (kV)
219,92
221,20
1,28
0,58%
El error relativo en potencia reactiva supera el 60 %,
evidenciando la representación inadecuada del
comportamiento capacitivo del tramo energizado en
vacío. El residual normalizado alcanzó rᵢᴺ > 3,0
simultáneamente en mediciones de Q y V de la zona,
comportamiento que es consistente con la presencia de
un error topológico según el diagnóstico formulado en la
Sección 2.6 y en [16], [17].
Figura 8: Distribución de Residuales Normalizados en la Zona de
Frontera Bajo el Modelo Convencional
5.2 Evaluación del Modelo Propuesto
Tras implementar el modelo con SFF y la
segmentación descrita en la Sección 4, se repitió la
ejecución del SE sobre la misma ventana SCADA. La
Tabla 5 presenta los resultados.
Tabla 5: Desempeño del Modelo Propuesto
Variable
Medición
SCADA
Estimación
EE
Error
absoluto
Error
relativo
(%)
Q
(MVAR)
5,43
5,30
0,13
2,39%
V (kV)
219,92
220,84
0,92
0,42%
Figura 9: Comparación de Residuales Normalizados de los dos
Modelos
El error relativo en Q se redujo de 64,27 % a 2,39 %,
y el residual normalizado de la zona descendió a valores
alrededor de 0,8, muy por debajo del umbral 3σ. Este
comportamiento es coherente con el resultado analítico
de (24), que predice que la potencia reactiva observada
debe coincidir con del tramo activo.
5.3 Análisis Comparativo Cuantitativo
Para sintetizar la mejora, se define el Índice de
Mejora de Desempeño (Performance Improvement
Index, PII):
(28)
Aplicando PII al error relativo de Q, se obtiene PIIQ ≈
96,3 %, lo que representa una mejora prácticamente total
en la métrica dominante. La Tabla 6 consolida las
métricas relevantes.
Tabla 6: Métricas Consolidadas de Desempeño
Métrica
Convencional
Propuesto
PII (%)
Error Q (%)
64,27
2,39
96,3
Error V (%)
0,58
0,42
27,6
Iteraciones
OTS
> 12
< 5
> 58
9
Edición No. 23, Issue I, Julio 2026
5.4 Validación Topológica y Funcional en
Aplicaciones del EMS
Las aplicaciones evaluadas (SE, DPF, CA y NTP)
presentaron resultados consistentes bajo ambas
configuraciones topológicas (enlace cerrado y enlace
seccionado). En particular, el NTP identificó
correctamente la separación eléctrica entre los dos
sistemas al abrir los cuellos virtuales en la SFF, sin
generar elementos de isla ni mensajes de inconsistencia.
El DPF y el CA produjeron soluciones convergentes bajo
contingencias N-1 en la zona de frontera.
Desde la perspectiva del Análisis de Contingencias
(CA), la corrección topológica tiene una implicación
operativa directa. Bajo el modelo convencional, el tramo
seccionado se representa como una trayectoria de
transmisión continua; al evaluar contingencias N-1 en la
zona de frontera, el CA opera sobre flujos y voltajes que
no corresponden a la condición física real, lo que puede
inducir violaciones de límite irreales (falsos positivos) o
enmascarar condiciones reales (falsos negativos) en el
análisis de seguridad. Con el modelo propuesto, el CA
evalúa la topología radial-capacitiva efectiva. La
caracterización cuantitativa del impacto sobre la tasa de
falsas alarmas N-1 se identifica como un trabajo futuro,
al requerir el registro sistemático de ejecuciones de CA
bajo ambos modelos y con enfoque dedicado exclusivo
al CA que excede el alcance de este artículo.
5.5 Impacto en el OTS
Bajo el modelo convencional, las simulaciones de
apertura/cierre del enlace requerían más de 12 iteraciones
del flujo de potencia para converger, con perfiles de
voltaje inconsistentes respecto a la realidad operativa.
Bajo el modelo propuesto, la convergencia se logró en
menos de 5 iteraciones con perfiles de voltaje coherentes
con las mediciones reales. Este resultado es
particularmente relevante porque el sistema del lado de
la contraparte presenta una topología radial en la zona de
frontera, condición en la cual cualquier inconsistencia del
modelo altera sustancialmente el escenario simulado.
La mejora de convergencia se cuantifica en la Tabla
6, donde el número de iteraciones se reduce de más de
doce a menos de cinco; el registro de la traza de desajuste
por iteración para su representación gráfica se plantea
como trabajo futuro, dado que su implementación en el
OTS requiere un enfoque dedicado que excede el alcance
de este artículo.
5.6 Discusión Frente al Estado del Arte
Los trabajos clásicos de detección de errores
topológicos [16], [17], [18] han demostrado la capacidad
del residual normalizado para identificar inconsistencias,
pero no abordan la representación eléctrica correctiva en
contextos donde el seccionamiento físico es manual y no
telemedido. El esquema dual propuesto cubre esta
brecha y complementa los enfoques de detección
existentes al proveer un artefacto de modelación (SFF)
compatible con la ontología IEC 61970-301 mediante
clases estándar.
Una limitación identificada es que la propuesta asume
la disponibilidad de información topológica de campo
con latencia aceptable para la operación; cuando esta
latencia es elevada, el diagnóstico vía residuales se
convierte en el único mecanismo de detección disponible,
lo cual refuerza la importancia del Componente 1 de la
metodología.
5.6.1 Dificultad de representación CIM-nativa
La Subestación Frontera Ficticia (SFF) constituye
una solución desplegable de manera inmediata en
plataformas EMS comerciales actualmente en operación,
puesto que emplea exclusivamente clases ya
implementadas por el fabricante (Substation,
ConnectivityNode, Breaker, Terminal,
ACLineSegment), sin requerir modificaciones del perfil
CIM del proveedor. Además, incorpora la modelación
eléctrica adecuada para que los operadores del SEP
ejecuten las maniobras de forma clara e inequívoca.
Evolucionar el modelo eléctrico hacia una
representación CIM-nativa del punto de seccionamiento,
que evite instanciar una subestación ficticia, plantea
dificultades en la herramienta nativa de modelación
eléctrica del EMS y en su representación en los
despliegues unifilares, lo que podría generar confusión en
los ingenieros de operación.
La mejor práctica en un EMS en operación, consiste
en reutilizar los elementos del sistema que armonicen el
modelo CIM con la herramienta nativa de modelación
eléctrica, preservando:
1. Creación El soporte de cálculo en el procesador de
topología y en el Estimador de Estado (SE) del
EMS.
2. Un esquema ilustrativo que le permita al operador
comprender la conexión real en campo para
operar el SEP.
El envolvente de validez establecido en la Sección 4.4
acota el rango de longitudes en el cual la modelación
propuesta es aplicable sin corrección de línea larga,
sustentando su generalización a otras interconexiones.
6. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
Se desarrolló e implementó una metodología dual
para la modelación eléctrica de subestaciones frontera
con esquemas de seccionamiento no convencionales en
EMS, aplicable a interconexiones internacionales donde
la norma IEC 61970-301 CIM no provee representación
explícita. La metodología combina un componente de
diagnóstico basado en residuales normalizados del SE y
un componente de solución basado en la inclusión de una
Subestación Frontera Ficticia con segmentación del
enlace internacional.
10
Rivera et al. / Modelación Dual de Subestaciones Frontera con Esquemas de Seccionamiento No Convencionales en EMS
Se demostró analíticamente que un tramo de línea
energizado en vacío se comporta como una susceptancia
capacitiva pura cuyo valor es equivalente a la
susceptancia del tramo de línea, resultado que sustenta
cuantitativamente la propuesta de modelación. La
aproximación introducida fue cuantificada con un error
relativo inferior al 2 %.
La validación experimental en entorno de pruebas y
el posterior despliegue en producción del EMS del
CENACE evidenciaron una reducción del error relativo
de potencia reactiva del 64,27 % al 2,39 % (PII ≈ 96,3
%), un descenso del residual normalizado de la zona de
valores superiores a 3,0 a aproximadamente 0,8 y una
mejora de la convergencia del OTS de más de 12 a menos
de 5 iteraciones.
La metodología propuesta en este artículo permite
obtener resultados consistentes y confiables en sistemas
EMS, garantizando como condición fundamental que los
valores calculados mantengan coherencia y
correspondencia con las condiciones físicas observadas
en campo.
Como recomendaciones, se sugiere:
1. Extender la metodología a otros enlaces
internacionales con configuraciones análogas de
seccionamiento de frontera, verificando la
invariancia de los resultados bajo distintas
relaciones X/R.
2. Integrar el diagnóstico basado en residuales
normalizados como rutina automatizada del SE,
con notificación al operador cuando se detecten
patrones característicos de error topológico.
Las líneas de trabajo futuro incluyen:
1. La integración de mediciones sincrofasoriales
(PMU) como mediciones SCADA dentro del
EMS para incrementar la redundancia dentro del
estimador de estado en la zona de frontera.
2. La incorporación de mediciones sincrofasoriales
(PMU) en ambas subestaciones frontera para la
confirmación directa del estado del
seccionamiento mediante la diferencia de fase
angular: con el enlace cerrado, la diferencia
angular entre S/E A y S/E B permanece acotada y
determinada por el flujo de potencia; con el enlace
abierto, ambos extremos quedan referidos a
sistemas síncronos independientes y dicha
diferencia deriva con la diferencia de frecuencia
entre las redes. Este discriminador proporcionaría
una verdad de campo telemedida que reduciría la
latencia del diagnóstico y complementaría el
análisis de residuales, supeditado a la
disponibilidad de acuerdos de intercambio de
datos PMU transfronterizos.
3. La integración de mediciones sincrofasoriales
(PMU) para realizar el análisis del
comportamiento dinámico del tramo capacitivo
ante eventos transitorios en los sistemas
adyacentes de la zona de frontera.
7. AGRADECIMIENTOS
Los autores agradecen al Operador Nacional de
Electricidad (CENACE) del Ecuador por el soporte
institucional y el acceso brindando al entorno de
desarrollo del EMS que permitió validar la metodología
propuesta. Las licencias del EMS utilizadas en dicho
entorno son de propiedad de CENACE. Asimismo, los
autores declaran que en la preparación de este artículo se
empleó una herramienta de inteligencia artificial
generativa como apoyo en tareas de redacción y revisión
bibliográfica. Los autores verificaron y validaron el
contenido resultante y asumen plena responsabilidad por
el artículo elaborado. Todo el contenido técnico, la
formulación matemática, la metodología propuesta, la
obtención de los resultados y las conclusiones son
responsabilidad exclusiva de los autores.
8. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
[1] P. Kundur, Power System Stability and Control. New
York, NY, USA: McGraw-Hill, 1994.
[2] J. Machowski, J. W. Bialek, and J. R. Bumby, Power
System Dynamics: Stability and Control, 2nd ed.
Chichester, U.K.: Wiley, 2008.
[3] OLADE, "Panorama energético de América Latina y
el Caribe," Organización Latinoamericana de
Energía, Quito, Ecuador, Tech. Rep., 2023.
[4] H. Rudnick and L. A. Barroso, "Latin American
electricity markets: A critical view on the integration
process," IEEE Power Energy Mag., vol. 14, no. 4,
pp. 38–51, Jul./Aug. 2016, doi:
10.1109/MPE.2016.2551979.
[5] A. J. Wood, B. F. Wollenberg, and G. B. Sheblé,
Power Generation, Operation, and Control, 3rd ed.
Hoboken, NJ, USA: Wiley, 2013.
[6] A. Monticelli, "Electric power system state
estimation," Proc. IEEE, vol. 88, no. 2, pp. 262–282,
Feb. 2000, doi: 10.1109/5.824004.
[7] F. F. Wu, "Power system state estimation: A survey,"
Int. J. Electr. Power Energy Syst., vol. 12, no. 2, pp.
80–87, Apr. 1990, doi: 10.1016/0142-
0615(90)90003-T.
[8] A. Abur and A. G. Expósito, Power System State
Estimation: Theory and Implementation. New York,
NY, USA: Marcel Dekker, 2004.
[9] Energy Management System Application Program
Interface (EMS-API) — Part 301: Common
Information Model (CIM) Base, IEC Standard
61970-301, 2020.
11
Edición No. 23, Issue I, Julio 2026
[10] A. W. McMorran, "An introduction to IEC 61970-
301 & 61968-11: The Common Information Model,"
Dept. Electron. Electr. Eng., Univ. Strathclyde,
Glasgow, U.K., Tech. Rep., 2007.
[11] M. Uslar, M. Specht, S. Rohjans, J. Trefke, and J.
M. González, The Common Information Model
CIM: IEC 61968/61970 and 62325. Berlin,
Germany: Springer, 2012.
[12] J. B. Ward, "Equivalent circuits for power-flow
studies," Trans. AIEE, vol. 68, no. 1, pp. 373–382,
Jul. 1949, doi: 10.1109/T-AIEE.1949.5059947.
[13] W. F. Tinney and W. L. Powell, "The REI approach
to power network equivalents," in Proc. PICA Conf.,
Toronto, Canada, 1977, pp. 314–320.
[14] E. Handschin, F. C. Schweppe, J. Kohlas, and A.
Fiechter, "Bad data analysis for power system state
estimation," IEEE Trans. Power App. Syst., vol.
PAS-94, no. 2, pp. 329–337, Mar. 1975, doi:
10.1109/T-PAS.1975.31858.
[15] A. Monticelli and A. Garcia, "Reliable bad data
processing for real-time state estimation," IEEE
Trans. Power App. Syst., vol. PAS-102, no. 5, pp.
1126–1139, May 1983, doi:
10.1109/TPAS.1983.318053.
[16] K. A. Clements and P. W. Davis, "Detection and
identification of topology errors in electric power
systems," IEEE Trans. Power Syst., vol. 3, no. 4, pp.
1748–1753, Nov. 1988, doi: 10.1109/59.192990.
[17] E. M. Lourenço, A. S. Costa, K. A. Clements, and
R. A. Cernev, "A topology error identification
method directly based on collinearity tests," IEEE
Trans. Power Syst., vol. 21, no. 4, pp. 1920–1929,
Nov. 2006, doi: 10.1109/TPWRS.2006.881154.
[18] A. S. Costa and J. A. Leão, "Identification of
topology errors in power system state estimation,"
IEEE Trans. Power Syst., vol. 8, no. 4, pp. 1531–
1538, Nov. 1993, doi: 10.1109/59.260959.
[19] G. P. Rivera Garate, "Estimación de Estado
Generalizada (GSE) con Aplicación al Sistema
Nacional Interconectado del Ecuador," M.Sc. thesis,
Escuela Politécnica Nacional, Quito, Ecuador, 2015.
[20] F. C. Schweppe and J. Wildes, "Power system static-
state estimation, Part I: Exact model," IEEE Trans.
Power App. Syst., vol. PAS-89, no. 1, pp. 120–125,
Jan. 1970, doi: 10.1109/TPAS.1970.292678.
[21] A. Monticelli, State Estimation in Electric Power
Systems: A Generalized Approach. Boston, MA,
USA: Kluwer, 1999.
[22] L. Mili, M. G. Cheniae, and P. J. Rousseeuw,
"Robust state estimation of electric power systems,"
IEEE Trans. Circuits Syst. I, Fundam. Theory Appl.,
vol. 41, no. 5, pp. 349–358, May 1994, doi:
10.1109/81.296329.
[23] H. Singh and F. L. Alvarado, "Network topology
determination using least absolute value state
estimation," IEEE Trans. Power Syst., vol. 10, no. 3,
pp. 1159–1165, Aug. 1995, doi: 10.1109/59.466524.
[24] G. Rivera, J. A. Játiva, and S. Grijalva, "Revisión
del Estado del Arte del Estimador de Estado
Generalizado y Evaluación de sus Principales
Algoritmos para Aplicarlos a un Sistema de Potencia
Real," Revista Técnica "energía", vol. 12, no. 1, pp.
294–303, 2016, doi:
10.37116/revistaenergia.v12.n1.2016.54.
[25] J. D. Glover, T. J. Overbye, and M. S. Sarma, Power
System Analysis and Design, 6th ed. Boston, MA,
USA: Cengage Learning, 2016.
[26] G. N. Korres, "A robust algorithm for power system
state estimation with equality constraints," IEEE
Trans. Power Syst., vol. 25, no. 3, pp. 1531–1541,
Aug. 2010, doi: 10.1109/TPWRS.2010.2040293.
[27] R. D. Zimmerman, C. E. Murillo-Sánchez, and R. J.
Thomas, "MATPOWER: Steady-state operations,
planning, and analysis tools for power systems
research and education," IEEE Trans. Power Syst.,
vol. 26, no. 1, pp. 12–19, Feb. 2011, doi:
10.1109/TPWRS.2010.2051168.
Gabriel P. Rivera Garate.-
Ingeniero Eléctrico y Magíster en
Ingeniería Eléctrica por la Escuela
Politécnica Nacional EPN, Quito,
Ecuador. Cuenta con alrededor de
tres décadas de experiencia en la
gestión de sistemas SCADA/EMS
en el Operador Nacional de
Electricidad CENACE. Sus áreas de interés incluyen la
gestión de sistemas EMS/GMS y OTS, desarrollo de
aplicaciones para la operación del sistema eléctrico en
tiempo real, desarrollos de aplicaciones para la gestión
del estimador de estado, flujo de potencia, análisis de
contingencias, control automático de generación y
simuladores de entrenamiento para operadores.
Mario A. Jinez Zúñiga.- Nació en
Ambato en 2000. Obtuvo el título
de Ingeniero Eléctrico en la Escuela
Politécnica Nacional (EPN), Quito,
Ecuador en el 2024. Actualmente se
desempeña como Analista
Nacional de Operación en Tiempo
Real en el Operador Nacional de
Electricidad CENACE. Sus áreas de interés incluyen
operación en tiempo real de sistemas de potencia, flujo
óptimo de potencia, análisis de contingencias, control
automático de generación y modelación eléctrica en
sistemas EMS.
12
Rivera et al. / Modelación Dual de Subestaciones Frontera con Esquemas de Seccionamiento No Convencionales en EMS
María de Lourdes Farinango
Cisneros.- Ingeniera Eléctrica y
Magíster en Ingeniería Eléctrica
por la Escuela Politécnica
Nacional EPN, Quito, Ecuador.
Magíster en Energías Renovables
por la Escuela Superior Politécnica
del Ejército, ESPE. Actualmente
se desempeña como Especialista Nacional de Operación
en Tiempo Real en el Operador Nacional de Electricidad
CENACE. Sus áreas de interés incluyen la gestión de
sistemas SCADA/EMS/GMS, OTS, AGC. Modelación
de Sistemas Eléctricos y Energías Renovables, desarrollo
de aplicaciones para sistemas de tiempo real.
13
