Aplicación de redes neuronales artificiales para la solución del problema de flujo de potencia en sistemas de energía eléctrica

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Este artículo propone la utilización de redes neuronales artificiales (RNA) para resolver el problema del flujo de potencia en sistemas de energía eléctrica. El flujo de potencia calcula el estado en régimen permanente de un sistema eléctrico de potencia (SEP) y es una herramienta fundamental para e...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Paucar, V. Leonardo, Rider, Marcos J.
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2000
Institución:Universidad Nacional de Ingeniería
Repositorio:UNI-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:cybertesis.uni.edu.pe:20.500.14076/14429
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/20.500.14076/14429
https://doi.org/10.21754/tecnia.v10i2.464
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Redes neuronales
Flujo de potencia
Sistemas de energía eléctrica
Descripción
Sumario:Este artículo propone la utilización de redes neuronales artificiales (RNA) para resolver el problema del flujo de potencia en sistemas de energía eléctrica. El flujo de potencia calcula el estado en régimen permanente de un sistema eléctrico de potencia (SEP) y es una herramienta fundamental para el planeamiento, operación y control de los modernos SEP El modelo matemático del flujo de potencia corresponde a un conjunto de ecuaciones algebraicas no lineales que pueden ser resueltas convencionalmente con el método iterativo Newton-Raphson (NR) o con sus versiones desacopladas. Actualmente se disponen de diversos programas computacionales comerciales que usan tales métodos. Entre los objetivos de la solución del problema flujo de potencia basado en RNA que aquí se propone, destaca su potencial aplicación para resolver problemas que exigen un gran esfuerzo computacional tales como el análisis de seguridad estática on-line y el análisis de contingencias. La metodología propuesta fue aplicada a los sistemas de prueba Ward-Hale de 6 barras e IEEE de 14 barras (IEEE-14), observándose resultados exitosos en términos de precisión aritmética y tiempo de procesamient, en comparación con otros métodos convencionales.
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