Planificación de la expansión del sistema de transmisión (TEP) considerando reducción de escenarios mediante la aplicación de Machine Learning.

Abstract

La Planificación de la Expansión del Sistema de Transmisión (PET) se basa en determinar las posibles variaciones del Sistema de Transmisión Eléctrico, con el objetivo de encontrar el equilibrio entre la demanda proyectada y la Generación, buscado minimizar la inversión total en el horizonte de la planificación. Por lo tanto, la PET no es un problema que se lo pueda resolver de manera analítica, sino que se trata de un problema que requiere técnicas de optimización que ayuda a determinar la solución óptima al problema que estará sujeto a restricciones técnicas propias de los Sistemas Eléctricos como son los límites de generación, niveles de voltaje, etc. Para el presente trabajo, el centro de atención fue la reducción de escenarios de generación debido a la inclusión de unidades de generación eólica en nuestros sistemas y determinar cómo esta inclusión afecta el análisis de la PET, la herramienta utilizada para la reducción de escenarios fue el aprendizaje de máquina en específico el algoritmo de K-means y para simplificar el análisis de la PET con la inclusión de estos escenarios se utilizó el algoritmo Lineal Disyuntivo modificado que permite el análisis de diferentes escenarios con la mayor simplicidad posible sin perder la efectividad en el análisis. Para el análisis del desempeño de la propuesta se evaluó la red GARVER y el sistema de la IEEE24 barras finalmente se utilizó el sistema simplificado de Ecuador SNI73.