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Desconexión Adaptable de Generadores para Mejorar la Estabilidad Transitoria en Sistemas con Integración de Generación Renovable

Adaptive Generator Tripping to Improve Transient Stability in Systems with Renewable Generation Integration




Sección
SISTEMAS ELÉCTRICOS DE POTENCIA

Cómo citar
Desconexión Adaptable de Generadores para Mejorar la Estabilidad Transitoria en Sistemas con Integración de Generación Renovable. (2026). Revista Técnica "energía", 22(2), PP. 13-23. https://doi.org/10.37116/revistaenergia.v22.n2.2026.724

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Desconexión Adaptable de Generadores para Mejorar la Estabilidad Transitoria en Sistemas con Integración de Generación Renovable. (2026). Revista Técnica "energía", 22(2), PP. 13-23. https://doi.org/10.37116/revistaenergia.v22.n2.2026.724

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Julio Cardenas
Graciela Colomé
Estefania Tapia

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La metodología aplicada utiliza una base de datos dinámica con distintos escenarios operativos y contingencias n-1, para entrenar una red neuronal híbrida RCNN que identifica los generadores cuya desconexión permite recuperar la estabilidad del sistema. Los resultados demuestran que el modelo permite la recuperación de estabilidad transitoria con una desconexión mínima de generación convencional y tiempos de respuesta inferiores a 0.5 s, demostrando su precisión y efectividad, mayores al 97%, y aplicabilidad en tiempo real en sistemas con alta penetración renovable.


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  1. A. Sajadi, R. M. Kolacinski, K. Clark, and K. A. Loparo, “Transient Stability Analysis for Offshore Wind Power Plant Integration Planning Studies - Part I: Short-Term Faults,” IEEE Trans Ind Appl, vol. 55, no. 1, pp. 182–192, Jan. 2019, doi: 10.1109/TIA.2018.2868550.
  2. E. A. Tapia, J. D. Pinzón, and D. G. Colomé, “Load Dynamic Impact on Short-Term Voltage Stability,” in 2019 FISE-IEEE/CIGRE Conference - Living the Energy Transition (FISE/CIGRE), Medellin, Colombia, 2019, pp. 1–6. doi: 10.1109/FISECIGRE48012.2019.8985015.
  3. D. Echeverría and D. Colomé, “Predicción y Evaluación de la Estabilidad Transitoria en Tiempo Real Utilizando Mediciones Sincrofasiorales,” Revista Técnica “Energía,” vol. 9, no. 1, Jan. 2013, doi: 10.37116/REVISTAENERGIA.V9.N1.2013.133.
  4. J. Leon, G. Colomé, and E. Tapia, “Adaptive Generator Tripping Scheme based on Deep Learning as Real Time Control Action for Transient Stability,” WSEAS Transactions on Power Systems, vol. 20, pp. 1–13, 2025.
  5. G. Guañuna, J. Cárdenas, D. G. Colomé, E. Tapia, J. León, and S. Chamba, “Impacto de la Generación Renovable en la Estabilidad Transitoria y la Estabilidad de Tensión de Corto Plazo,” in Actas del XII Simposio Internacional sobre Calidad de la Energía Eléctrica – SICEL 2025, Comité Técnico del SICEL 2025, Ed., San Juan, Oct. 2025.
  6. M. Kazmierkowski, “Power system dynamics and control [review of "Power System Dynamics: Stability and Control, second edition (Machowski, J., et al; 2008) [Book News,” IEEE Industrial Electronics Magazine, vol. 3, no. 4, pp. 69–69, Dec. 2009, doi: 10.1109/MIE.2009.934783.
  7. Hadi Saadat, Power System Analysis, 1st edition. Burr Ridge, IL, USA: WCB / McGraw-Hill, 1999.
  8. “Model User Guide for Generic Renewable Energy System Models.” Accessed: Oct. 19, 2025. [Online]. Available: https://www.epri.com/research/products/000000003002014083
  9. DIgSILENT GmbH, “WECC Wind Turbine Generator Models – Template Documentation, PowerFactory 2018, Rev. 1,” Dec. 2017, Gomaringen, Germany.
  10. Electric Power Research Institute (EPRI), “Model User Guide for Generic Renewable Energy System Models,” Palo Alto, CA, USA, Oct. 2023.
  11. S. M. Miraftabzadeh, M. Longo, F. Foiadelli, M. Pasetti, and R. Igual, “Advances in the Application of Machine Learning Techniques for Power System Analytics: A Survey,” Energies 2021, Vol. 14, Page 4776, vol. 14, no. 16, p. 4776, Aug. 2021, doi: 10.3390/EN14164776.
  12. V. S. Agneeswaran, P. Tonpay, and J. Tiwary, “Paradigms for realizing machine learning algorithms,” Big Data, vol. 1, no. 4, pp. 207–214, Dec. 2013, doi: 10.1089/BIG.2013.0006.
  13. L. Zhu, C. Lu, Y. Liu, W. Wu, and C. Hong, “Wordbook-based light-duty time series learning machine for short-term voltage stability assessment,” IET Generation, Transmission and Distribution, vol. 11, no. 18, pp. 4492–4499, Dec. 2017, doi: 10.1049/IET-GTD.2016.2074.
  14. E. A. Tapia, D. G. Colomé, and J. L. R. Torres, “Recurrent Convolutional Neural Network-Based Assessment of Power System Transient Stability and Short-Term Voltage Stability,” Energies (Basel), vol. 15, p. 9240, 2022, doi: 10.3390/en15239240.
  15. E. Tapia and D. G. Colomé, “Evaluación de la Estabilidad de Corto Plazo y Discriminación de Inestabilidades Transitoria y de Tensión,” in 2022 IEEE Biennial Congress of Argentina (ARGENCON), San Juan, Argentina, 2022, pp. 1–7. doi: 10.1109/ARGENCON55245.2022.9939901.
  16. M. Nuschke, S. Lohr, A. Guironnet, and M. Saugier, “Implementation and Validation of the Generic WECC Photovoltaics and Wind Turbine Generator Models in Modelica,” in Proc. 14th Int. Modelica Conf., Linköping, Sweden, 2021, p. 642. doi: 10.3384/ecp21181633.
  17. J. Leon, G. Colomé, and E. Tapia, “Identificación de Generadores Críticos ante Problemas de Estabilidad Transitoria,” Revista Técnica “energía,” vol. 21, no. 2, pp. 11–19, Jan. 2025, doi: 10.37116/revistaenergia.v21.n2.2025.684.
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