Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)Vargas Torres, Hermann RaulGómez Ruiz, Álvaro2024-03-0320102024-03-0320102010https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/24800Este trabajo de investigación propone un método para evaluar la estabilidad y seguridad de tensión en un sistema de potencia con la ayuda de inteligencia artificial. Se utiliza una técnica de inteligencia artificial llamada máquinas de soporte vectorial (SVM) para tal fin. Para la evaluación del sistema mediante esta metodología se necesita conocer la topología del sistema de potencia y contar con modelos que describan bien el comportamiento de los elementos del mismo. Además debe ser definido un caso base para el estudio (generación y carga). A partir de este caso base se realizan aumentos de carga en diferentes direcciones hasta encontrar los puntos de máxima cargabilidad del sistema en cada una de estas direcciones. Esto se realiza primero con el sistema en condiciones normales y luego con el sistema bajo contingencia. Luego de crear las dos bases de datos con los puntos de máxima cargabilidad del sistema (para condiciones normales y contingencia) se obtienen los datos de entrenamiento, validación y prueba. Estos permiten la selección de las características propias de las SVM y determinar su desempeño. Son creados dos modelos SVM uno evaluador de estabilidad (condiciones normales) y otro evaluador de seguridad (condición de contingencia). Además se define un índice en términos de la máxima potencia activa extraíble del sistema, ya sea en una dirección de carga determinada y/o en la dirección más corta al límite de la región estable o segura 1 : :application/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Estabilidad de tensiónÍndice estabilidadInteligencia artificialMáquinas de soporte vectorialPuntos de máxima cargabilidadregión de estabilidad.Estudio de estabilidad en sistemas de potencia: metodología para la evaluación de la estabilidad de tensión mediante la aplicación de inteligencia artificialUniversidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - MaestriaUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coVoltage stabilityStability indexArtificial intelligenceSupport vector machinesMaximum cargability pointsstability region.Study of stability in power systems: methodology for voltage stability assessment with artificial intelligence".info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)