Predicción del Estado de Estabilidad de Corto Plazo en Sistemas de Potencia con Integración de Generación Renovable Utilizando Aprendizaje Profundo
Short-Term Stability State Prediction in Power Systems with Renewable Generation Integration Using Deep Learning
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Este trabajo presenta una metodología basada en aprendizaje profundo para la predicción del estado de estabilidad de corto plazo en sistemas eléctricos con alta penetración de generación renovable. A partir de simulaciones dinámicas realizadas sobre el sistema IEEE de 39 barras, que incluyen escenarios con integración eólica y fotovoltaica, se construyó una base de datos que permitió entrenar un modelo híbrido de red neuronal convolucional recurrente (RCNN-EE). El modelo utiliza variables eléctricas seleccionadas estratégicamente para capturar tanto la dinámica transitoria como los fenómenos de colapso de tensión, logrando una clasificación precisa del estado del sistema. Los resultados obtenidos demuestran un rendimiento superior frente a arquitecturas tradicionales, alcanzando métricas destacadas sobre el 95%, incluso en condiciones de clases desbalanceadas. Además, se valida su aplicabilidad en tiempo real, con tiempos de inferencia inferiores a 50 milisegundos, lo cual evidencia su potencial para su implementación en esquemas de protección y control del sistema eléctrico..
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