Revision de metodologias de arranque optimo de generacion para el restablecimiento de sistemas de potencia considerando fuentes de energia convencionales y renovables no convencionales/A Literature Review Of Optimal Generation Start-Up Methodologies For Power System Restoration Considering Conventional And Non-Conventional Renewable Energy Sources/Review of generation optimal start methodologies for the recovery of power systems considering conventional and renewable-unconventional power sources

Después de un apagón a gran escala, el restablecimiento del sistema eléctrico de potencia (SEP) debe realizarse rápidamente. Para ello, se debe restablecer el parque de generación, el sistema de transmisión y finalmente, la demanda desatendida. Para obtener un proceso acelerado de restablecimiento e...

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Veröffentlicht in:Revista ingenierías (Medellín, Colombia) Colombia), 2020-01, Vol.19 (36), p.187
Hauptverfasser: Pardo, Ricardo Andrés, López-Lezama, Jesús María
Format: Artikel
Sprache:spa
Online-Zugang:Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:Después de un apagón a gran escala, el restablecimiento del sistema eléctrico de potencia (SEP) debe realizarse rápidamente. Para ello, se debe restablecer el parque de generación, el sistema de transmisión y finalmente, la demanda desatendida. Para obtener un proceso acelerado de restablecimiento es necesario establecer metodologías de arranque de unidades de generación, que pongan en marcha, primero, las unidades con arranque en negro y, después, se les lleve potencia de arranque a otras unidades de generación sin esta característica, mediante una ruta de transmisión factible. En este artículo se presenta una revisión de diferentes metodologías de arranque óptimo de generadores para el restablecimiento del SEP, reportadas en la literatura científica teniendo en cuenta la integración de fuentes de energía renovables no convencionales. Dentro de esta revisión se destaca que los métodos heurísticos, aunque son efectivos, no se utilizan en la operación de tiempo real por su alto costo computacional.
ISSN:1692-3324
DOI:10.22395/rium.v19n36a9