Herramienta computacional didáctica en PYTHON para automatizar estudios de flujo optimo en sistemas eléctricos de potencia en POWER FACTORY – DIGSILENT

• Autor: Gutierrez Gamio, Jorge Darwin
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2026
• Institución: Universidad Nacional de San Agustín
• Repositorio: UNSA-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unsa.edu.pe:20.500.12773/22158
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12773/22158
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Optimal Power Flow (OPF); Automatización; Python; DIgSILENT PowerFactory; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01

En este trabajo, se presenta una solución para automatizar el Optimal Power Flow (OPF) en DIgSILENT PowerFactory utilizando Python, demostrando que la codificación es sencilla y accesible incluso para usuarios con poca experiencia en programación. El objetivo es optimizar el flujo de potencia en un sistema eléctrico, minimizando costos de generación o pérdidas de potencia, mientras se respetan las restricciones operativas del sistema. La Metodología consiste en la conexión entre Python y PowerFactory. Se utilizó la biblioteca comtypes de Python para interactuar con la API de PowerFactory, esto permitió controlar PowerFactory desde un script de Python, ejecutar comandos y obtener resultados. Se definió la función objetivo del OPF, como la minimización de costos de generación o pérdidas de potencia. Se establecieron las variables de control (por ejemplo, potencia activa de generadores) y las restricciones (límites de tensión, flujos de potencia, etc.). Se creó un script en Python que permita: ▪ Inicia PowerFactory y carga el proyecto. ▪ Configura y ejecuta el OPF. ▪ Recopila los resultados, como los costos óptimos, flujos de potencia y tensiones en las barras.