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Title: Estimación del margen de estabilidad de voltaje en el sistema nacional interconectado S.N.I., utilizando herramientas de aprendizaje automático.
Authors: Guañuna Tenorio, Gabriel Francisco
Keywords: ELECTRICIDAD
MÁQUINA ELÉCTRICA
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
SISTEMA ELÉCTRICO
VOLTAJE
Issue Date: Jul-2022
Publisher: Quito : EPN, 2022.
Citation: Guañuna Tenorio, G.F. (2022). Estimación del margen de estabilidad de voltaje en el sistema nacional interconectado S.N.I., utilizando herramientas de aprendizaje automático.91 páginas. Quito : EPN.
Abstract: Voltage stability margin assessment of a power system can be done through conventional methods such as: continuation power flows, PV curves, among others. However, when this type of analysis is required in real time, it is inconvenient to apply all these methods due to the large amount of information that is handled during the development of the algorithms. In this sense, the generation of a reliable database of the entire system that considers a considerable number of operating scenarios, together with the application of artificial intelligence algorithms, can be the solution to avoid the complications of time and computational effort. The aim of this degree work is to design a voltage stability evaluation tool capable of operating online, by structuring of a database for power system, and the subsequent estimation of the voltage stability margin. This is done through the implementation of artificial intelligence algorithms available in the Python programming language, with the purpose of optimizing calculation times and reducing the computational load that voltage stability analysis requires through conventional methods.
Description: La evaluación del margen de estabilidad de voltaje de un sistema de potencia puede realizarse a través de métodos convencionales como: flujos de potencia de continuación, curvas PV, entre otros. Sin embargo, cuando se requiere este tipo de análisis en tiempo real, resulta inconveniente aplicar todos estos métodos debido a la gran cantidad de información que se maneja durante el desarrollo de los algoritmos. En ese sentido, la generación de una base de datos confiable de todo el sistema que, considere una cantidad considerable de escenarios operativos, junto con la aplicación de algoritmos de inteligencia artificial, pueden ser la solución para evitar las complicaciones del tiempo y esfuerzo computacional. El presente trabajo de titulación tiene como objetivo diseñar una herramienta de evaluación de la estabilidad de voltaje capaz de funcionar en línea, mediante: la estructuración de una base de datos, para sistemas de potencia, y la posterior estimación del margen de estabilidad de voltaje. Esto se realiza a través de la implementación de algoritmos de inteligencia artificial disponibles en el lenguaje de programación Python, con el propósito de optimizar los tiempos de cálculo y disminuir la carga computacional que requiere el análisis de la estabilidad de voltaje a través de métodos convencionales.
URI: http://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/22874
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