Partición de una Red Eléctrica de Distribución Aplicando Algoritmos de Agrupamiento K-means y DBSCAN
Partitioning of an Electrical Distribution Systems Using K-Means and DBSCAN Clustering Algorithms
Sección
TECNOLÓGICOS E INNOVACIÓN
Cómo citar
Partición de una Red Eléctrica de Distribución Aplicando Algoritmos de Agrupamiento K-means y DBSCAN. (2023). Revista Técnica "energía", 20(1), PP. 73-81. https://doi.org/10.37116/revistaenergia.v20.n1.2023.572
Dimensions
Cómo citar
Partición de una Red Eléctrica de Distribución Aplicando Algoritmos de Agrupamiento K-means y DBSCAN. (2023). Revista Técnica "energía", 20(1), PP. 73-81. https://doi.org/10.37116/revistaenergia.v20.n1.2023.572
Descargar cita
Licencia
Paúl Soto
Ruth Reategui
Mostrar biografía de los autores
Artículos similares
- Flavio Villacrés, Alexis Torres, Marlo Chamba, Carlos Lozada, Estrategia Adaptativa para el Alivio de Carga en Sistemas Eléctricos de Potencia Basada en Regresión Lineal , Revista Técnica "energía": Vol. 22 Núm. 1 (2025): Revista Técnica "energía", Edición No. 22, ISSUE I
- Daniel Jiménez, Wilson Andino, Mauricio Soria, Fabián Pérez, Coordinación Óptima de Relés de Sobrecorriente Temporizados empleando Algoritmos Heurísticos COA y GSA , Revista Técnica "energía": Vol. 21 Núm. 1 (2024): Revista Técnica "energía", Edición No. 21, ISSUE I
- Dylan Torres, Patricia Gavela, Edison Novoa, Daniela Agila, Impacto de la Conexión de Generación Distribuida Instalada de Manera Concentrada o Dispersa en Redes de Distribución Desbalanceadas de Medio y Bajo Voltaje , Revista Técnica "energía": Vol. 22 Núm. 2 (2026): Revista Técnica "energía", Edición No. 22 ISSUE II
- Graciela Colomé, Omar Ramos, Diego Echeverría, Metodología de Identificación de Modos Oscilatorios en Datos Tipo Ambiente de Mediciones PMU , Revista Técnica "energía": Vol. 21 Núm. 1 (2024): Revista Técnica "energía", Edición No. 21, ISSUE I
- Joffre Constante, Henry Laica, Kevin Tituaña, Jessica Castillo, Evaluación de Técnicas de Filtrado y Suavizado de Datos en la Estimación Paramétrica del Modelo de Carga ZIP con Datos Tipo Ambiente de PMUétrica del Modelo de Carga ZIP con Datos Tipo Ambiente de PMU , Revista Técnica "energía": Vol. 22 Núm. 2 (2026): Revista Técnica "energía", Edición No. 22 ISSUE II
- Diego Paguay, Ricardo Lozada, Ariel Almeida, Carlos Lozada, Modelo de Unidad de Medición Fasorial PMU Implementado en el Software de Simulación en Tiempo Real de Transitorios Electromagnéticos HYPERSIMmulación en tiempo real de transitorios electromagnéticos HYPERSIM , Revista Técnica "energía": Vol. 22 Núm. 2 (2026): Revista Técnica "energía", Edición No. 22 ISSUE II
- Wilson Brito, Wilson Sánchez, Evaluación del desempeño de modelos LSTM y XGBoost en la predicción de la demanda eléctrica del sistema ecuatoriano , Revista Técnica "energía": Vol. 22 Núm. 2 (2026): Revista Técnica "energía", Edición No. 22 ISSUE II
- Julio Cardenas, Graciela Colomé, Estefania Tapia, Desconexión Adaptable de Generadores para Mejorar la Estabilidad Transitoria en Sistemas con Integración de Generación Renovable , Revista Técnica "energía": Vol. 22 Núm. 2 (2026): Revista Técnica "energía", Edición No. 22 ISSUE II
- Cristian Cuji, Jonathan Villarreal, Diseño y Evaluación de un Sistema Fotovoltaico Aislado para Iluminación en Vías Rurales y Carga de Vehículos Eléctricos Basado En Un Enfoque Multipropósito , Revista Técnica "energía": Vol. 20 Núm. 2 (2024): Revista Técnica "energía", Edición No. 20, ISSUE II
- Jorge Leon, Graciela Colomé, Estefanía Tapia, Identificación de Generadores Críticos ante Problemas de Estabilidad Transitoria , Revista Técnica "energía": Vol. 21 Núm. 2 (2025): Revista Técnica "energía", Edición No. 21, ISSUE II
También puede Iniciar una búsqueda de similitud avanzada para este artículo.
En este artículo se propone la metodología para realizar la partición eléctrica de una red de distribución utilizando algoritmos de agrupamiento de datos como K-means y DBSCAN. Los datos se obtienen generando variaciones en los parámetros de la red y simulando el perfil de voltaje con el software OpenDSS. La metodología propuesta se implementa en redes de distribución estándar de prueba IEEE de 34 y 123 barras. Los resultados obtenidos son comparados con métodos obtenidos de la literatura.
Visitas del artículo 1182 | Visitas PDF 362
Descargas
Los datos de descarga todavía no están disponibles.
- “Community-detection-based approach to distribution network partition,” CSEE Journal of Power and Energy Systems, 2022, doi: 10.17775/cseejpes.2020.04150.
- Y. Chai, L. Guo, C. Wang, Z. Zhao, X. Du, and J. Pan, “Network Partition and Voltage Coordination Control for Distribution Networks With High Penetration of Distributed PV Units,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 33, no. 3, pp. 3396–3407, May 2018, doi: 10.1109/TPWRS.2018.2813400.
- B. Zhao, Z. Xu, C. Xu, C. Wang, and F. Lin, “Network Partition-Based Zonal Voltage Control for Distribution Networks with Distributed PV Systems,” IEEE Trans Smart Grid, vol. 9, no. 5, pp. 4087–4098, 2018, doi: 10.1109/TSG.2017.2648779.
- Y. Chen, M. G. Fadda, and A. Benigni, “Decentralized Load Estimation for Distribution Systems Using Artificial Neural Networks,” IEEE Trans Instrum Meas, vol. 68, no. 5, pp. 1333–1342, 2019, doi: 10.1109/TIM.2018.2890052.
- M. Bahramipanah, M. Nick, R. Cherkaoui, and M. Paolone, “Network clustering for voltage control in active distribution network including energy storage systems,” in 2015 IEEE Power & Energy Society Innovative Smart Grid Technologies Conference (ISGT), IEEE, Feb. 2015, pp. 1–5. doi: 10.1109/ISGT.2015.7131916.
- M. Mao, Z. Wu, D. Xu, and J. Xu, “Community-Detection-Based Approach to Distribution Network Partition,” pp. 1–11, 2015, doi: 10.17775/CSEEJPES.2020.04150.
- Z. M. Ali, A. M. Galal, S. Alkhalaf, and I. Khan, “An Optimized Algorithm for Renewable Energy Forecasting Based on Machine Learning,” Intelligent Automation & Soft Computing, vol. 35, no. 1, pp. 755–767, 2022, doi: 10.32604/iasc.2023.027568.
- Z. Ernesto Jaramillo, J. R. Castro, T. Castillo, and R. Reategui, “Data Mining in Electrical Distribution Networks: Optimal Location of Pilot Bus,” in 2021 IEEE Fifth Ecuador Technical Chapters Meeting (ETCM), IEEE, Oct. 2021, pp. 1–5. doi: 10.1109/ETCM53643.2021.9590646.
- K. P. Schneider, “IEEE PES Test Feeders,” IEEE Transactions on Power Systems, p. 99, 2017, [Online]. Available: https://cmte.ieee.org/pes-testfeeders/resources/
- A. Marot, S. Tazi, B. Donnot, and P. Panciatici, “Guided Machine Learning for Power Grid Segmentation,” Proceedings - 2018 IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Conference Europe, ISGT-Europe 2018, Dec. 2018, doi: 10.1109/ISGTEurope.2018.8571843.
- H. Gu, X. Chu, and Y. Liu, “Partitioning Active Distribution Networks by Using Spectral Clustering,” iSPEC 2020 - Proceedings: IEEE Sustainable Power and Energy Conference: Energy Transition and Energy Internet, no. 202008150000004, pp. 510–515, 2020, doi: 10.1109/iSPEC50848.2020.9351132.
- Y. Zou and H. Li, “Study on Power Grid Partition and Attack Strategies Based on Complex Networks,” Front Phys, vol. 9, no. January, pp. 1–8, 2022, doi: 10.3389/fphy.2021.790218.
- F. Liu, B. Gu, S. Qin, K. Zhang, L. Cui, and G. Xie, “Power grid partition with improved biogeography-based optimization algorithm,” Sustainable Energy Technologies and Assessments, vol. 46, Aug. 2021, doi: 10.1016/j.seta.2021.101267.
- Y. Wang, Y. G. Li, H. Xie, B. Y. Wu, and Y. N. Yang, “Cluster division in wind farm through ensemble modelling,” IET Renewable Power Generation, vol. 16, no. 7, pp. 1299–1315, 2022, doi: 10.1049/rpg2.12276.
Periodicidad
Semestral: Publicaciones en enero y julio
Indexada en
Redes Sociales
Miembros Comité Editorial
