Reconocimiento 4.0 InternacionalRosero García, Javier AlveiroMuñoz Castro, Daniel Steeven2025-07-112025-07-112025-06https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/88327ilustraciones, diagramasEste 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).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.vii, 52 páginasapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/620 - Ingeniería y operaciones afines::621 - Física aplicada510 - Matemáticas::518 - Análisis numéricoTrabajo de grado - MaestríaUniversidad Nacional de ColombiaRepositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiahttps://repositorio.unal.edu.co/info:eu-repo/semantics/openAccessDeslastre de carga óptimoOptimización de despacho económicoOptimización por enjambre de partículaAnálisis de contingencias n-1Metaheurísticas para optimización en sistemas eléctricosMachine learning en optimización de redes eléctricasGestión de la demanda en redes inteligentesFuentes no convencionales de energíaOptimal load sheddingEconomic dispatch optimizationParticle swarm optimizationN-1 contingency analysisMetaheuristics for optimization in electrical systemsMachine learning in power grid optimizationDemand management in smart gridsNon-conventional energy sourcesOptimizaciónOptimizationEnergía eléctricaElectric powerRecursos energéticosEnergy resourcesGestión de riesgosRisk management