Estudio de caso para la optimización del esquema de deslastre de carga en sistemas de potencia con penetración de generación con FNCER
dc.contributor.advisor | Rosero García, Javier Alveiro | spa |
dc.contributor.author | Muñoz Castro, Daniel Steeven | spa |
dc.contributor.cvlac | https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0002392651 | spa |
dc.contributor.orcid | https://orcid.org/0009-0008-2611-3579 | spa |
dc.contributor.researchgroup | Electrical Machines & Drives, Em&D | spa |
dc.date.accessioned | 2025-07-11T00:31:12Z | |
dc.date.available | 2025-07-11T00:31:12Z | |
dc.date.issued | 2025-06 | |
dc.description | ilustraciones, diagramas | spa |
dc.description.abstract | Este documento presenta el estudio de caso para la optimización del despacho de energía contemplando contingencias del tipo n − 1 que puedan implicar esquemas de deslastre de carga para el sistema eléctrico de potencia normalizado en el modelo de 118 nodos del IEEE, integrando el comportamiento de fuentes no convencionales de energía renovables (FNCER) e involucrando demandas de energía diversificadas (diferentes actores y tipos de carga). La solución planteada está orientada a minimizar los costos de generación de fuentes tradicionales y no tradicionales renovables, y a tasar el riesgo en forma de penalizaciones para establecer un esquema de deslastre de carga que contemple las diferentes restricciones operativas. Se plantea una metodología que establece las variables de entrada del sistema, las cuales ingresarán al modelo matemático como restricciones operacionales, criterios de modelamiento y de evaluación. Adicionalmente, se plantea a través de un algoritmo metaheurístico (PSO) la optimización del modelo ajustado, y entrega los criterios para establecer un esquema de deslastre que pueda implementarse en sistemas eléctricos reales. Finalmente, se presentan los resultados del modelamiento evidenciando la robustez del sistema del caso de estudio ante las contingencias; se muestran algunos criterios evaluados para detectar puntos sensibles del sistema y el análisis del riesgo desde el punto de vista del costo por incumplimiento de las restricciones. (Texto tomado de la fuente). | spa |
dc.description.abstract | This paper presents a case study for the optimisation of energy dispatch considering n − 1 contingencies that may involve load shedding schemes for the power system normalised in the IEEE 118-node model, integrating the behaviour of non-conventional renewable energy sources (NCRES) and involving diversifed energy demands (different actors and load types). The proposed solution is aimed at minimising the generation costs of traditional and nontraditional renewable energy sources and at pricing the risk in the form of penalties, in order to establish a load shedding scheme that takes into account the different operational constraints. A methodology is proposed that defnes the system input variables that will enter the mathematical model as operational constraints, modeling and evaluation criteria. In addition, it is proposed through a metaheuristic algorithm (PSO) the optimisation of the adapted model, providing the criteria to establish a load shedding scheme that can be implemented in real electrical systems. Finally, the results of the modelling are presented, showing the robustness of the case study system to contingencies, some criteria evaluated to detect sensitive points of the system, and the risk analysis from the point of view of the cost of non-compliance with the restrictions. | eng |
dc.description.degreelevel | Maestría | spa |
dc.description.degreename | Magíster en Ingeniería - Ingeniería Eléctrica | spa |
dc.description.researcharea | Sistemas de Generación de Energía Renovable e Integración a Redes Inteligentes (Smart Grid) | spa |
dc.format.extent | vii, 52 páginas | spa |
dc.format.mimetype | application/pdf | spa |
dc.identifier.instname | Universidad Nacional de Colombia | spa |
dc.identifier.reponame | Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombia | spa |
dc.identifier.repourl | https://repositorio.unal.edu.co/ | spa |
dc.identifier.uri | https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/88327 | |
dc.language.iso | spa | spa |
dc.publisher | Universidad Nacional de Colombia | spa |
dc.publisher.branch | Universidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá | spa |
dc.publisher.department | Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica | spa |
dc.publisher.faculty | Facultad de Ingeniería | spa |
dc.publisher.place | Bogotá, Colombia | spa |
dc.publisher.program | Bogotá - Ingeniería - Maestría en Ingeniería - Ingeniería Eléctrica | spa |
dc.relation.references | Bashir, Tasarruf ; Wang, Huifang ; Tahir, Mustafa ; Zhang, Yixiang: Wind and solar power forecasting based on hybrid CNN-ABiLSTM, CNN-transformer-MLP models. En: Renewable Energy 239 (2025), p. 122055. – ISSN 0960–1481 | spa |
dc.relation.references | Camilo, Vera Zambrano J. ; Álvarez Arévalo Mario Andres: Reducción de costos operativos en sistemas eléctricos de potencia mediante la conmutación de líneas de transmisión usando una estrategia heurística. (2025), 2 | spa |
dc.relation.references | Céspedes, Renato ; M., Bernardo R. ; Roa, Hernando: Deslastre de carga en sistemas de potencia. (1984) | spa |
dc.relation.references | Diaz Vargas, Giovanny A. Optimización de sistemas eléctricos de potencia tras eventos disruptivos mediante la implementación de un algoritmo genético. 2023 | spa |
dc.relation.references | Felipe, Ardila Guevara A. Marco de referencia para la implementación de energías renovables no convencionales dentro del sistema eléctrico colombiano. 2019-10-20 | spa |
dc.relation.references | Fernanda, Matabajoy Salas T. Modelo estimador del pronóstico de demanda eléctrica a partir de datos históricos obtenidos de medidores inteligentes. 2022-01-24 | spa |
dc.relation.references | Fernando, David ; Quete, Romero: Combined Heat and Power Economic Dispatch for Isolated Microgrids. (2019), 6 | spa |
dc.relation.references | Fernando, Montoya Cardona J. Pronóstico de la demanda de energía en Colombia a corto plazo basado en un modelo híbrido adaptativo. 2021-10 | spa |
dc.relation.references | Gaia, Newball Archbold K. Evaluación de integración de recursos energéticos distribuidos basados en restricciones de la red de distribución. Caso estudio para San Andrés Isla. 2024-05-12 | spa |
dc.relation.references | Garrett, Aaron: Inspyred Examples. https://aarongarrett.github.io/inspyred/examples.html. 2025. – Accedido: 01-feb-2025 | spa |
dc.relation.references | of Illinois, University. Single line diagram of the IEEE 118-bus test system | Download Scientifc Diagram. 2003 | spa |
dc.relation.references | Joseph Severino, Juliette U. ; Zhou, Jibo Sanyal Y. Machine Learning for Equitable Load Shedding: Real-time Solution via Learning Binding Constraints | Request PDF. 9 2024 | spa |
dc.relation.references | Larik, Raja M. ; Mustafa, Mohd W. ; Aman, Muhammad N. ; Jumani, Touqeer A. ; Sajid, Suhaib ; Panjwani, Manoj K.: An Improved Algorithm for Optimal Load Shedding in Power Systems. En: Energies 11 (2018), Nr. 7. – ISSN 1996–1073 | spa |
dc.relation.references | Mesa, Ministro D. ; Viceministro, Puyo ; Lotero, Miguel ; Rafael, Christian ; Demanda, Jaramillo Subdirectora D. ; Escobar, Lina ; Hidrocarburos, Rangel Subdirectora D. ; Cruz, Carolina ; Subdirector, Carvajal ; Eléctrica, Energía ; Martínez, Javier ; Minería, Subdirector D. ; Viana, Ricardo ; Leonardo, Germán; Julieth, Camacho ; García, Stefany ; Francisco, Juan ; William, Martínez ; Martínez, Alberto ; Alexander, Romel ; Olga, Rodríguez ; González, Victoria ; Báez, Omar ; Hernández, Luis ; Torres, Juan C. ; Castro, Juan D. ; Morillo, José L.: Plan Energético Nacional 2020-2050. – Informe de Investigación | spa |
dc.relation.references | Mesa-Calle, Julián ; Acevedo, Walter ; López-Lezama, Jesús: Impacto de las fuentes de energía renovable en la estabilidad de la tensión y técnicas de evaluación. En: Revista UIS Ingenierías 22 (2023), 09 | spa |
dc.relation.references | Moreno, Laura Milena C.: Optimización del deslastre de carga en un sistema de distribución para mejorar el indicador de calidad SAIDI. (2020), 5. – Cited By :1 | spa |
dc.relation.references | Moreno, Laura Milena C.: Optimización del deslastre de carga en un sistema de distribución para mejorar el indicador de calidad SAIDI. (2020), 5 | spa |
dc.relation.references | Ortega, Santiago ; Juanita, Arango ; Quiroz, Giraldo ; Manuel, Juan ; Forero, España ; Arango, Santiago ; Yris, Aramburo ; Morales, Olaya ; Parra, Juan F. ; Verónica, Rodas ; Hernandez, Valencia: ¿Un sector eléctrico sin combustibles fósiles en Colombia a 2030? : explorando escenarios y estrategias de salida de los combustibles fósiles en el sector eléctrico colombiano. (2023) | spa |
dc.relation.references | Velásquez Encalada, Yenny A. ; Rincón Tovar, Kevin A. Estimación entre factores socioeconómicos y la demanda de energía eléctrica residencial en Colombia. 2022 | spa |
dc.relation.references | Wang, Han ; Yan, Jie ; Zhang, Jiawei ; Liu, Shihua ; Liu, Yongqian ; Han, Shuang ; Qu, Tonghui: Short-term integrated forecasting method for wind power, solar power, and system load based on variable attention mechanism and multi-task learning. En: Energy 304 (2024), p. 132188. – ISSN 0360–5442 | spa |
dc.relation.references | Wanjun, Huang ; Zhao, Changhong: Deep-Learning-Aided Voltage-StabilityEnhancing Stochastic Distribution Network Reconfguration. En: IEEE Transactions on Power Systems PP (2023), 01, p. 1–10 | spa |
dc.relation.references | Yajure-Ramírez, César: Metodología basada en ciencia de datos para el desarrollo de pronóstico de la generación de energía de una planta solar fotovoltaica. En: Ingenius, Revista de Ciencia y Tecnología, N.30, pp. 19-28, 2023 (2023), jul. | spa |
dc.relation.references | Zhou, Yuqi ; Severino, Joseph ; Vijayshankar, Sanjana ; Ugirumurera, Juliette ; Sanyal, Jibo: Machine Learning for Fairness-Aware Load Shedding: A Real-Time Solution via Identifying Binding Constraints. (2025), 2 | spa |
dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | spa |
dc.rights.license | Reconocimiento 4.0 Internacional | spa |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | spa |
dc.subject.ddc | 620 - Ingeniería y operaciones afines::621 - Física aplicada | spa |
dc.subject.ddc | 510 - Matemáticas::518 - Análisis numérico | spa |
dc.subject.proposal | Deslastre de carga óptimo | spa |
dc.subject.proposal | Optimización de despacho económico | spa |
dc.subject.proposal | Optimización por enjambre de partícula | spa |
dc.subject.proposal | Análisis de contingencias n-1 | spa |
dc.subject.proposal | Metaheurísticas para optimización en sistemas eléctricos | spa |
dc.subject.proposal | Machine learning en optimización de redes eléctricas | spa |
dc.subject.proposal | Gestión de la demanda en redes inteligentes | spa |
dc.subject.proposal | Fuentes no convencionales de energía | spa |
dc.subject.proposal | Optimal load shedding | eng |
dc.subject.proposal | Economic dispatch optimization | eng |
dc.subject.proposal | Particle swarm optimization | eng |
dc.subject.proposal | N-1 contingency analysis | eng |
dc.subject.proposal | Metaheuristics for optimization in electrical systems | eng |
dc.subject.proposal | Machine learning in power grid optimization | eng |
dc.subject.proposal | Demand management in smart grids | eng |
dc.subject.proposal | Non-conventional energy sources | eng |
dc.subject.unesco | Optimización | spa |
dc.subject.unesco | Optimization | eng |
dc.subject.unesco | Energía eléctrica | spa |
dc.subject.unesco | Electric power | eng |
dc.subject.unesco | Recursos energéticos | spa |
dc.subject.unesco | Energy resources | eng |
dc.subject.unesco | Gestión de riesgos | spa |
dc.subject.unesco | Risk management | eng |
dc.title | Estudio de caso para la optimización del esquema de deslastre de carga en sistemas de potencia con penetración de generación con FNCER | spa |
dc.title.translated | Case study for the optimization of load shedding load shedding scheme in power systems with generation systems with penetration of NCRE generation | eng |
dc.type | Trabajo de grado - Maestría | spa |
dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc | spa |
dc.type.coarversion | http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa | spa |
dc.type.content | Text | spa |
dc.type.driver | info:eu-repo/semantics/masterThesis | spa |
dc.type.redcol | http://purl.org/redcol/resource_type/TM | spa |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion | spa |
dcterms.audience.professionaldevelopment | Estudiantes | spa |
dcterms.audience.professionaldevelopment | Investigadores | spa |
dcterms.audience.professionaldevelopment | Maestros | spa |
dcterms.audience.professionaldevelopment | Público general | spa |
oaire.accessrights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | spa |
Archivos
Bloque original
1 - 1 de 1
Cargando...
- Nombre:
- 1030608479.2025.pdf
- Tamaño:
- 21.27 MB
- Formato:
- Adobe Portable Document Format
- Descripción:
- Tesis de Maestría en Ingeniería - Ingeniería Eléctrica
Bloque de licencias
1 - 1 de 1
Cargando...
- Nombre:
- license.txt
- Tamaño:
- 5.74 KB
- Formato:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Descripción: