Aprendizaje Automático aplicado al estudio dinámico de sistemas de potencia

Abstract

La creciente complejidad y demanda en los sistemas eléctricos modernos requieren herramientas avanzadas para garantizar su operación fiable y estable. Uno de los aspectos fundamentales en el análisis del sistema eléctrico es el estudio de la estabilidad dinámica, que se refiere a la capacidad del sistema para resistir y recuperarse de perturbaciones a lo largo del tiempo. Los métodos tradicionales de simulación dinámica, aunque son precisos, suelen requerir altos recursos computacionales y tiempos prolongados, lo que limita su aplicación en escenarios de tiempo real o de gran escala. En este contexto, Red Eléctrica de España, como empresa responsable de la operación y el transporte del sistema eléctrico, ha identificado desde su Departamento de Fiabilidad la necesidad de desarrollar nuevas metodologías que permitan mejorar el análisis y la optimización de diversos aspectos de la estabilidad del sistema. Para ello, se plantea la aplicación de Inteligencia Artificial (IA) en combinación con simulaciones dinámicas, con el objetivo de reducir los tiempos de cálculo y desarrollar modelos sustitutos generalizables que aproximen el comportamiento del sistema bajo distintas condiciones operativas. En este proyecto se desarrollan y se ponen en práctica estos modelos basados en IA, que tienen el potencial de proporcionar evaluaciones rápidas y fiables sobre la estabilidad del sistema, facilitando la toma de decisiones por parte de los operadores y planificadores de la red. En última instancia, esta metodología busca combinar la precisión de las simulaciones dinámicas con la eficiencia y adaptabilidad de la IA, contribuyendo a la construcción de un sistema eléctrico más resiliente e inteligente.

The increasing complexity and demand in modern power systems require advanced tools to ensure their reliable and stable operation. One of the fundamental aspects of power system analysis is the study of dynamic stability, which refers to the system's ability to withstand and recover from disturbances over time. Traditional dynamic simulation methods, while accurate, often require high computational resources and long processing times, limiting their applicability in real-time or large-scale scenarios. In this context, Red Eléctrica de España, as the company responsible for the operation and transmission of the power system, has identified the need within its Reliability Department to develop new methodologies that enhance the analysis and optimization of various aspects of system stability. To achieve this, the application of Artificial Intelligence (AI) in combination with dynamic simulations is proposed, with the goal of reducing computation times and developing generalizable surrogate models that approximate system behavior under different operating conditions. This project develops and implements these AI-based models, which have the potential to provide fast and reliable assessments of system stability, facilitating decision-making for grid operators and planners. Ultimately, this methodology seeks to combine the precision of dynamic simulations with the efficiency and adaptability of AI, contributing to the development of a more resilient and intelligent power grid.