Identificación de áreas débiles de tensión en sistema de potencia con alta penetración de TGVCC en tiempo real
Professor Advisor
dc.contributor.advisor
Rahmann Zúñiga, Claudia
Author
dc.contributor.author
Tapia Moreno, Sebastián Ignacio
Associate professor
dc.contributor.other
Vargas Díaz, Luis
Associate professor
dc.contributor.other
Álvarez Malebrán, Ricardo
Admission date
dc.date.accessioned
2025-04-08T21:17:15Z
Available date
dc.date.available
2025-04-08T21:17:15Z
Publication date
dc.date.issued
2024
Identifier
dc.identifier.uri
https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/204199
Abstract
dc.description.abstract
Los sistemas eléctricos tradicionales, basados en combustibles fósiles, están en una transición hacia la generación renovable con energías variables como la solar y eólica. Si bien estas son más sostenibles, presentan el desafío de la disminución de la robustez de los sistemas eléctricos. Las tecnologías renovables, al tener una baja capacidad de aporte de corrientes de cortocircuito, son menos capaces de mantener la tensión durante contingencias en la red, aumentando el riesgo de caídas de tensión y colapsos en todo el sistema. Las herramientas tradicionales de monitoreo de tensión son insuficientes para las redes modernas con alta penetración de renovables, por lo que se necesita el desarrollo de nuevas herramientas. Esta tesis presenta una herramienta en línea que identifica automáticamente áreas poco robustas en sistemas eléctricos dominados por generación renovable. La herramienta se basa en una metodología de tres etapas que analiza la información en tiempo real del sistema para evaluar la robustez de cada área y cuantificar el margen de estabilidad de tensión. Los resultados demuestran el buen desempeño de la herramienta para identificar áreas débiles de tensión en el sistema eléctrico chileno, considerando las limitaciones de observabilidad reales del sistema.
es_ES
Lenguage
dc.language.iso
es
es_ES
Publisher
dc.publisher
Universidad de Chile
es_ES
Type of license
dc.rights
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States