Aproximación paramétrica del flujo óptimo de potencia usando redes neuronales : programa computacional para estudiar la aproximación paramétrica del flujo óptimo de potencia ac usando redes neuronales - Quisaguano Paredes, André Hernán (2025)
Este trabajo de integración curricular aborda el Flujo Óptimo de Potencia (OPF), que representa un problema de optimización complejo de resolver en tiempo real, por su requerimiento de tiempo computacional, debido a su naturaleza no lineal y no convexa, propias de las características físicas de la red eléctrica. Como alternativa, se emplea el modelo OPF-DC, una versión simplificada, que recurre a diversas aproximaciones para facilitar su resolución. No obstante, estas reducciones generan discrepancias importantes con respeto al primero. Para reducir esta brecha, se propone una metodología basada en una programación de dos niveles, llamada binivel, utilizando un código desarrollado en Julia. En el primero, se resuelve un problema aproximado denominado OPF-DC y en el segundo se incorporan restricciones a los parámetros de ajuste de la demanda de potencia activa, que permiten incorporar parte de la información perdida en dichas simplificaciones. Estos parámetros son aprendidos a través del entrenamiento fuera de línea en una red neuronal totalmente supervisada, escrita en lenguaje Python, que utiliza como referencia las soluciones obtenidas del modelo OPF-AC y del problema de optimización binivel. Estos parámetros permiten ajustar de forma subóptima la demanda, mejorando significativamente la precisión del modelo OPF-DC, en términos de costos totales, precios marginales locales y despachos de generación. Esta metodología es aplicada a los sistemas del IEEE, de 30 y 57 barras, cuyos resultados permiten deducir que la aproximación OPF-DC es válida respecto a los proporcionados por el OPF-AC.