Modelo de simulación soft-computing para la selección de contingencias críticas en la seguridad dinámica de sistemas de potencia soportado en redes neuronales de retropropagación simple y múltiple

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Un importante número de Contingencias simuladas en la Evaluación de la Seguridad Dinámica de un Sistema de Potencia (ESDSP), no afectan de manera significativa las variables de estado. Su exclusión del conjunto que requiere analizarse, permitiría una importante reducción en los tiempos de computació...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Schweickardt, Gustavo Alejandro, Casanova Pietroboni, Carlos Antonio, Pérez, Eduardo
Formato: Artículo publisherVersion
Lenguaje:Español
Publicado: 2021
Materias:
Simulación
Soft computing
Seguridad dinámica
Sistemas de potencia
Redes neuronales
Retropropagación múltiple
Simulation
Dynamic security
Power systems
Neural networks
Multiple backpropagation
Acceso en línea:https://revistas.unc.edu.ar/index.php/epio/issue/view/1240
http://hdl.handle.net/20.500.12272/5279
Aporte de:
RIA - Repositorio Institucional Abierto (UTN) de Universidad Tecnológica Nacional
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description Un importante número de Contingencias simuladas en la Evaluación de la Seguridad Dinámica de un Sistema de Potencia (ESDSP), no afectan de manera significativa las variables de estado. Su exclusión del conjunto que requiere analizarse, permitiría una importante reducción en los tiempos de computación, posibilitando la Evaluación En Línea (Tiempo Real) adoptando acciones correctivas sólo sobre las Contingencias consideradas Críticas. El Método clásico de Selección de Contingencias Críticas resulta de un Análisis Fuera de Línea, que cubre escenarios típicos considerando aspectos tales como: frecuencia del sistema, tensiones de barra y ángulos internos de los generadores. Sobre tal selección, el operador experto implementa las acciones correctivas pertinentes. En este trabajo es propuesto un nuevo Modelo Soft-Computing, que identifica Contingencias Críticas en Línea para la ESDSP, soportado en Redes Neuronales de Retropropagación Simple y Múltiple (RNRS/RNRM), Conjuntos Difusos y MatHeurísticas. Las RNRM presentan la capacidad de fraccionar el espacio de entrada, utilizando neuronas selectivas. Se disminuye el tiempo de entrenamiento y se logra aproximar mejor características no lineales en regiones localizadas, así como la interpolación dentro del rango de entrenamiento. Los resultados obtenidos son presentados y discutidos, para lo cual es utilizada una red reducida del Sistema de Interconexión Argentino (SADI).
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