Mejora del análisis predictivo del amortiguamiento de las oscilaciones inter-área con IA y machine learning

proyecto amortiguamiento de oscilaciones inter-área

El Departamento de Fiabilidad del Sistema de Red Eléctrica, en colaboración con Elewit y AIA, han desarrollado conjuntamente una solución para el cálculo de amortiguamiento de oscilaciones inter-área. Este proyecto persigue la aplicación de la inteligencia artificial (IA) para calcular la relación entre cada una de las configuraciones y estados de la red de transporte y el amortiguamiento, no solo a nivel nacional sino también europeo, con el objetivo de identificar con antelación qué combinaciones son seguras para la red de transporte en este sentido.

El proyecto de amortiguamiento de oscilaciones inter-área es una iniciativa de Red Eléctrica, en colaboración con Elewit y AIA.

De esta forma, este proyecto, que parte como continuación del ya realizado en 2021, se enfoca en mejorar el análisis predictivo del amortiguamiento de las oscilaciones inter-área aprovechando las capacidades de la IA y el machine learning.

Predicciones y cálculos sobre el estado del sistema eléctrico

Considerando que diariamente se generan datos de gran valor para la gestión optimizada del sistema eléctrico, se ha propuesto estudiar la viabilidad de esta herramienta para hacer predicciones y cálculos sobre el estado del sistema. De modo que no solo pueda aprender bajo la supervisión de expertos en la materia qué afecta al amortiguamiento, sino que pueda proporcionar información de gran importancia a los operadores sobre la contribución de los elementos a la red conectados en cada momento al amortiguamiento.

Una vez finalizado el proyecto se podrá estudiar la viabilidad para la implementación de nueva algoritmia en el cálculo del amortiguamiento e influencia de variables, y su potencial implementación en una herramienta software.

De esta forma, permitirá efectuar cálculos manuales por parte de los técnicos, al igual que ofrecer predicciones realizadas por la IA, y hacer un seguimiento del error acumulado con respecto a la realidad, para que se puedan implementar reentrenamientos automáticamente o valorar si requieren desarrollos adicionales.

 
 
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