IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 74

el mercado de electricidad minorista aún está en su etapa
inicial en china. los nuevos modelos comerciales cam-
biarán las conductas de electricidad de los consumidores
y alterarán más la forma de funcionamiento del sistema de
potencia. por ejemplo, los métodos de carga y predicción de
precios tradicionales podrían no ser eficaces en un marco
energético de transacción. el análisis de "big data" puede
ofrecer una forma eficaz de entender la conducta del sistema
de potencia y los mecanismos detrás de esto en dichos entor-
nos en constante evolución. además, deben desarrollarse
métodos de optimización y control de predicciones impul-
sadas por datos para respaldar el funcionamiento del sistema
de potencia tanto desde el punto de vista de la confiabilidad
como del comercio, por ejemplo, cómo fomentar la interac-
ción entre los consumidores y las redes de potencia y cómo
proporcionar servicios personalizados.

Alta proporción de integración de energías
renovables
el gobierno chino estableció una meta ambiciosa para desa-
rrollar energía renovable, especialmente en la industria de
la potencia. la alta penetración de integración de energías
renovables ha conllevado grandes desafíos para el sistema de
potencia tradicional. el análisis de "big data" puede contri-
buir a la resolución de estos problemas. por ejemplo, la inte-
gración de energía renovable distribuida presenta dificultades
para la predicción de carga neta. tomar decisiones en rela-
ción con la forma de modelar y cuantificar las incertidumbres
presentadas y considerarlas en la planificación y el funciona-
miento del sistema de potencia es obligatorio. las tecnologías
de "big data" pueden proporcionar un mayor entendimiento
del complejo impacto de incertidumbre e intermitencia en
el sistema de potencia. estas tecnologías también ofrecen
un medio prometedor para abordar tales problemas introdu-
ciendo modelos de optimización impulsados por datos para
la planificación y el funcionamiento del sistema de potencia.
con una alta proporción de integración de energías reno-
vables, los sistemas de potencia tradicionales pueden trans-
formarse en sistemas de potencia dominados por la elec-
trónica de potencia, el mecanismo de estabilidad del cual
cambiará fundamentalmente y es mucho más complejo que
los sistemas de potencia dominados por generadores sín-
cronos. analizar y evaluar la estabilidad de un sistema de
potencia desde la perspectiva impulsada por datos ofrece
nuevas oportunidades y también nuevos desafíos.

Conclusiones
industria de la energía eléctrica de china ha presenciado
un desarrollo sin precedentes en el análisis de "big data" y en
las aplicaciones desde 2013, desde la formación del concepto
"big data" hasta la investigación académica y las aplicaciones
industriales. sin embargo, emergerán muchos más y mayores
desafíos en el futuro. el análisis de "big data" y las aplicaciones
en industria de la energía eléctrica deben seguir avanzando.

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ieee power & energy magazine

Agradecimientos
este trabajo recibió el apoyo del programa nacional de I+d
clave de china (2016YFB0900100), el proyecto clave del
Fondo nacional de ciencias naturales (61533010, 51437003)
y el programa nacional de Investigación de alta tecnología
(2015aa050204). agradecemos al profesor Youyuan Wang de
la universidad de chongqing y al profesor Jun an de la uni-
versidad nororiental de potencia eléctrica por su contribución.

Lecturas complementarias
X. Yu y Y. Xue, "smart grids: a cyber-physical systems
perspective" (redes inteligentes: una perspectiva de los sis-
temas cibernéticos y físicos), en Proc. IEEE, vol. 104, n.º 5,
págs. 1058-1070, 2016.
Y. Wang, Q. chen, c. Kang y Q. Xia, "clustering of elec-
tricity consumption behavior dynamics toward big data ap-
plications" (agrupamiento de la dinámica de conductas de
consumo de electricidad hacia las aplicaciones de "big data"),
IEEE Trans. Smart Grid, vol. 7, n.º 5, págs. 2437-2447, 2016.
n. Zhang, c. Kang, d. s. Kirschen, Q. Xia, W. Xi, J.
Hunag y Q. Zhang, "planning pumped storage capacity for
wind power integration" (planificación de la capacidad de
almacenamiento por bombeo para la integración de la po-
tencia eólica), IEEE Trans. Sustainable Energy, vol. 4, n.º 2,
págs. 393-401, 2013.
r. J. liao, J. p. Bian, l. J. Yang, s. Grzybowski, Y. Y.
Wang y J. li, "Forecasting dissolved gases content in power
transformer oil based on weakening buffer operator and
least square support vector machine-markov" (predicción
del contenido de gases disueltos en el aceite de los transfor-
madores de potencia basada en el debilitamiento del opera-
dor de búfer y la máquina de vectores de soporte-markov de
mínimos cuadrados), IET Gener. Transm. Distrib., vol. 6, n.º
2, págs. 142-151, 2012.
B. Xiao, p. Guo, G. mu, G. Yan, p. li, H. cheng, J. li
y Y. Bai, "a spatial load forecasting method based on the
theory of clustering analysis" (método de predicción de car-
ga espacial basado en la teoría de análisis de agrupamiento),
Phys. Procedia, vol. 24, parte a, págs. 176-183, 2012. doi
10.1016/j.phpro.2012.02.027.

Biografías
Chongqing Kang pertenece a la universidad de tsinghua,
pekín, china.
Yi Wang pertenece a la universidad de tsinghua, pekín,
china.
Yusheng Xue pertenece al Instituto estatal de Investiga-
ción de potencia eléctrica de redes, nankín, china.
Gang Mu pertenece a la universidad nororiental de po-
tencia eléctrica, Jilin, china.
Ruijin Liao pertenece a la universidad de chongqing,
chongqing, china.
p&e

mayo/junio 2018



Table of Contents for the Digital Edition of IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018

Contenidos
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - Cover4
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