Estimación del Margen de Estabilidad de Voltaje Utilizando Herramientas de Aprendizaje Automático

Voltage Stability Margin Estimation Using Machine Learning Tools

Publicado 2023-07-27


https://doi.org/10.37116/revistaenergia.v20.n1.2023.570
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Número
Vol. 20 Núm. 1 (2023): Revista Técnica "energía", Edición No. 20, ISSUE I
Sección
SISTEMAS ELÉCTRICOS DE POTENCIA
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Estimación del Margen de Estabilidad de Voltaje Utilizando Herramientas de Aprendizaje Automático. (2023). Revista Técnica "energía", 20(1), PP. 1-8. https://doi.org/10.37116/revistaenergia.v20.n1.2023.570
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Estimación del Margen de Estabilidad de Voltaje Utilizando Herramientas de Aprendizaje Automático. (2023). Revista Técnica "energía", 20(1), PP. 1-8. https://doi.org/10.37116/revistaenergia.v20.n1.2023.570

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Gabriel Guañuna
Escuela Politécnica Nacional
https://orcid.org/0009-0001-7034-6192 ORCID
Santiago Chamba
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Nelson Granda
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https://orcid.org/0000-0002-0215-4527 ORCID
Jaime Cepeda
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https://orcid.org/0000-0002-2488-6796 ORCID
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Walter Vargas
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La evaluación de la estabilidad de voltaje en tiempo real, mediante métodos convencionales, es una tarea difícil debido a la gran cantidad de información, los elevados tiempos de ejecución y el esfuerzo computacional requerido. Partiendo de estas limitaciones, este trabajo técnico propone un método para la estimación del margen de estabilidad de voltaje a través de la aplicación de algoritmos de inteligencia artificial. Para ello, primero se generan varios escenarios operativos mediante simulaciones Monte Carlo, considerando la variabilidad de la carga y el criterio de seguridad n-1. Posteriormente, se determina, para cada escenario operativo, el margen de estabilidad de voltaje de las curvas PV con la finalidad de obtener una base de datos. Esta información permite estructurar una matriz de datos para entrenar una red neuronal artificial y una máquina vectorial de soporte, en su versión de regresión, para predecir el margen de estabilidad de voltaje, capaz de ser utilizada en tiempo real. El desempeño de las herramientas de predicción es evaluado a través del error cuadrático medio y del coeficiente de determinación. La metodología propuesta se aplica al sistema de prueba IEEE 14 bus, mostrando resultados prometedores.

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