Aplicación de modelos de aprendizaje automático para predicción de la capacidad dinámica de transporte de líneas de transmisión

Abstract

Este proyecto presenta una solución al problema de la congestión en las líneas de transmisión, las cuales se dan cuando la cantidad de energía que debe ser transportada excede la capacidad de la línea o sistema de transmisión eléctrica para llevarla eficientemente. Esta situación se manifiesta cuando la demanda eléctrica excede la capacidad de las líneas para satisfacerla de manera efectiva, lo que provoca congestión en las mismas. Por lo tanto, la congestión en las líneas de transmisión es un problema porque afecta la confiabilidad del suministro eléctrico, la eficiencia energética, el desarrollo económico, el medio ambiente y la equidad en el acceso a la energía. Por este motivo, se ha desarrollado una aplicación que utiliza la predicción de la radiación solar y la velocidad del viento para ajustar dinámicamente la capacidad de las líneas de transmisión a lo largo del día. Este ajuste se realiza mediante modelos de aprendizajes automáticos, lo que permite una gestión más eficiente de la capacidad máxima de las líneas. Todo el proyecto se ha llevado a cabo cumpliendo con la normativa IEEE738 / 2012, que establece el estándar para calcular la relación temperatura-corriente de conductores aéreos desnudos. Se ha logrado crear una aplicación de modelos de aprendizaje automático para predecir la capacidad dinámica de transporte de líneas de transmisión. Esta predicción se realiza teniendo en cuenta la radiación solar, temperatura ambiente y velocidad del viento a lo largo de un día, lo que permite calcular la corriente y la potencia de una línea en cada momento. Gracias a esta herramienta, podemos determinar el valor máximo de corriente y potencia antes de que la línea alcance su temperatura de deformación.

This project shows a solution to the transmission lines issue, which appear when the amount of energy that has to be transported exceeds the line capability or the electric transmission system to transport it effectively. This situation occurs when the demand exceeds the lines capability to satisfy them effectively, that generates congestion them. Therefore, transmission lines congestion is an issue that affects the electric supply confidence, energetic efficiency, economic development, environment and equity in energy accessibility. For that, it was developed an app which uses the prediction of solar radiation and wind speed to dynamically set the transmission lines capability throughout the day. This setting is made through automatic learning models, what allows an efficient management of the lines maximum capability. All this project has been done complying with the IEEE738/2012 regulation, that establishes the standard to calculate the temperature-current relation of naked air conductors. It has posible to create an automatic learning model app to predict the transport dynamic capability of transmission lines. This prediction is made considering solar radiation, environment temperature and wind speed throughout the day, that makes possible to calculate the current and power of a line in any moment. Thanks to this tool, it could be determined the maximum current value and power before the line achieve the deformation temperature.