IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - 96

RI(21)
Trayecto de salida
Actualización del
índice de riesgo

Pr(21)

Pr(11)

31

RI(31)

Pr(32)

32

RI(32)

33

RI(33)

34

RI(34)

Pr(35)

35

RI(35)

Pr(36)

36

RI(36)

Pr(37)

37

RI(37)

21

RI(11)
Pr(22)

11

Pr(31)

RI(22)

22

Pr(33)
Pr(34)

RI(23)
0

23

Pr(23)

Estado actual

RI(24)

Pr(24)
12

Pr(12)

24
RI(25)

RI(12)

25

Pr(25)

Contingencia
primaria

Contingencia
secundaria

Contingencia
terciaria

gráfico 9. El MCTS para la predicción de interrupciones en cascada en un árbol Markoviano.

tabla 1. Comparaciones de las características entre Go, los estudios basados juegos y los estudios basados en
la búsqueda.
Estudios de sistemas de potencia
basados juegos

Estudios de sistemas de
potencia basados en la
búsqueda

Características

El juego Go

Participación de dos jugadores

√

Sí, puede haber más de 2
jugadores.

No

Implica múltiples escenarios posibles

√

Posible

Habitual

Implica múltiples intervalos de tiempo o etapas

√

Habitual

Habitual

El MTCS es necesario

√

√

√

La experiencia pasada ayuda

√

√

√

Simulación para el RL

√

√

√

Tiempo de computación necesario

Minutos

De minutos a decenas de minutos

De segundos a minutos

Exponencial (p. ej., B N $ T )

Exponencial (p. ej., S M $ T )

Complejidad del estado-espacio*

170

10

* En la última fila, B = el número de opciones de licitación, N = el número de jugadores, T = el número de intervalos de tiempo (etapas), S = el número
de escenarios (p. ej., escenarios de viento) y M = el número de barras estudiadas.

múltiples intervalos de tiempo y múltiples escenarios de
incertidumbre. el objetivo es minimizar el costo total
en todos los intervalos de tiempo, y en cada intervalo de
tiempo, los escenarios múltiples de incertidumbre se resumen con las ponderaciones de probabilidades. De este modo,
las variables de decisión (es decir, la salida de generadores
tradicionales y renovables) guardan relación con el tiempo y
los escenarios. este es un problema de grandes dimensiones
96

ieee power & energy magazine

que conduce a una carga computacional masiva para las aplicaciones en tiempo real.
una Dnn puede ser entrenada para determinar el programa de suministro óptimo. en este caso, la entrada a la red
son los factores inciertos, es decir, la energía eólica y la radiación solar, y la salida será la generación por hora de la unidad
convencional. el conjunto de entrenamiento incluye datos
meteorológicos históricos y los programas de suministro
marzo/abril 2018



Table of Contents for the Digital Edition of IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018

Contenidos
IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - Cover1
IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - Cover2
IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - Contenidos
IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - 2
IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - 3
IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - 4
IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - 5
IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - 6
IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - 7
IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - 8
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IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - 18
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IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - 22
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IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - 24
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IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - 26
IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - 27
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IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - 38
IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - 39
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IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - 43
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IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - 45
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IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - 47
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IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - 49
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IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - 51
IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - 52
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IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - 55
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IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - 57
IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - 58
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IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - 69
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IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - 72
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IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - 99
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IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - 102
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IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - 104
IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - 105
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IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - 107
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IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - 109
IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - 110
IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - 111
IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - 112
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IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - 118
IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - 119
IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - 120
IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - 121
IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - 122
IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - 123
IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - 124
IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - Cover3
IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - Cover4
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