IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 45

1) ¿Qué amplitud tiene la región de entrada continua para
la que la clasificación de la red neuronal se mantiene
igual? La respuesta proporciona la garantía de que
todo dato de entrada en esta región se clasificará dentro
de una clase conocida específica. Consideremos un
sistema eléctrico. Esta garantía puede establecer que
todos los puntos operativos en los que el generador
uno tiene entre 0 y 200 MW, el generador dos entre 0
y 100 MW y la carga está entre 0 y 300 MW, se clasificarán
como " seguros " en la red neuronal.
2) ¿Cuál es el mayor error de predicción de la red neuronal
en una región de entrada continua (regresión)? Considerando
los sistemas eléctricos, asumamos un ejemplo
simple: tenemos dos generadores que suministran una
carga mediante dos líneas de transmisión; entrenamos
a la red neuronal para que produzca la combinación de
los puntos de ajuste del generador que tenga el mínimo
costo 1) para una carga que varía entre 10 y 300 MW y
2) sin infringir la capacidad de transmisión de ninguna
línea. Una peor garantía puede indicar que en todas
las combinaciones de los puntos de ajuste del generador
(es decir, una combinación para 10 MW, una para
10.1 MW, etc.), hay una infracción máxima del 5 %
del límite de la línea de transmisión.
Lo métodos que describimos permiten esta evaluación.Si el
rendimiento no es satisfactorio, podemos dar un paso atrás,
volver a entrenar a la red neuronal sobre más puntos de datos
y reevaluar el rendimiento. Esto mejora la precisión y robustez
de la predicción, lo que en última instancia brinda mejores
garantías y permite la implementación de estas técnicas.
¿Seguro o inseguro? Garantizar
cómo clasifican las redes neuronales
Consideremos un ejemplo guía: queremos determinar si un
punto operativo específico de un sistema eléctrico particular
es seguro bajo una combinación de criterios de seguridad (p.
ej., criterio N-1, análisis de señales pequeñas, etc.). En lugar
de usar métodos convencionales (como los flujos eléctricos o
los análisis de valores propios), entrenamos a la red neuronal
para que evalúe si el punto operativo es seguro o inseguro
en una fracción del tiempo (normalmente entre 100 y 1,000
veces más rápido). Como datos de entrada, proporcionamos
los puntos de ajuste de potencia activa de los generadores y
la potencia activa y reactiva del consumo de las cargas. El
límite en el que cambia la clasificación de segura a insegura
se llama límite de seguridad. La predicción correcta de ese
límite es fundamental porque la red neuronal podría clasificar
incorrectamente un punto operativo " inseguro " como
" seguro " , lo que plantearía un riesgo para las operaciones del
sistema eléctrico y podría ocasionar un apagón.
Con este ejemplo como guía, la figura 4(a) y (b) muestra
una comparación del procedimiento estándar usado
para evaluar el rendimiento y la metodología propuesta,
respectivamente. El procedimiento convencional se apoya
en un conjunto de datos de prueba de los escenarios
mayo/junio de 2022
operativos probables del sistema eléctrico. Para este conjunto
de datos de prueba, la clasificación de la red neuronal
se compara con la verdad terreno, y evalúa la exactitud
de la clasificación.
La desventaja de este abordaje es que requiere muchas
muestras para generar confianza en la precisión de las predicciones
de la red, incluida la predicción del límite de seguridad.
Como se ilustra en la figura 4, usar solo una pequeña
cantidad de muestras podría sugerir que el límite se predice
con precisión, si bien puede haber aún un desajuste no descubierto.
En relación con esto, incluso para una alta cantidad
de muestras, es difícil diseñar una estrategia de muestreo
específica en conjunto con el límite de seguridad, en especial
si se consideran muchos estados del sistema eléctrico.
Una segunda desventaja de la evaluación tradicional es que
no hay garantías de que la clasificación de la red neuronal no
hará cambios falsos entre muestras discretas.
En lugar de esto, aplicamos un método nuevo que reformula
la red neuronal para un problema de optimización. Al
resolverlo, podemos certificar cómo clasifica la red neuronal
regiones de entrada completas (rectángulos grises), es decir,
como seguras o inseguras [figura 4(b)]. El procedimiento
funciona de la siguiente manera:
✔ En primer lugar tomamos un punto operativo discreto.
Este podría ser una muestra aleatoria del conjunto de
entrenamiento o cualquier otro punto operativo que
sabemos que es seguro (el proceso es muy similar para
los puntos inseguros).
✔ Después resolvemos un problema de optimización
para calcular el dato de entrada más cercano para el
cual cambia la predicción de la red neuronal de seguro
a inseguro.
La distancia entre el punto de referencia y este dato de
entrada determina el tamaño de la región en torno al punto
operativo de referencia en donde se garantiza que no cambiará
la clasificación. En otras palabras, el resultado de esta
optimización nos da la garantía de que la red neuronal clasificará
a todos los puntos dentro de esta región como seguros.
Esto se ve representado con los rectángulos de color en
la figura 4 (es decir, cada rectángulo corresponde con una
región diferente que certificamos). Con esto, el operador
puede comenzar a confiar en la red neuronal ya que ahora
pueden anticipar cómo se comportará según cualquier unto
posible en las regiones certificadas.
La red neuronal ya no es una caja negra. Podemos repetir
este proceso para muchos puntos de referencia hasta obtener
varias regiones con mapeo certificado y develar el comportamiento
de la red neuronal en todo el dominio de entrada
para los operadores del sistema.
Este procedimiento también se puede usar para evaluar
la robustez de la red neuronal ilustrada en la figura 4. Para
el punto que determinamos mediante nuestra optimización,
también podemos calcular una clasificación de verdad
terreno y evaluar si la red neuronal predice el límite de seguridad
con exactitud.
ieee power & energy magazine
45

IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022

Table of Contents for the Digital Edition of IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022

Contents
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - Cover1
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - Cover2
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - Contents
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 2
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 3
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 4
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 5
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 6
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 7
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 8
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 9
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 10
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 11
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 12
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 13
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 14
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 15
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 16
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 17
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 18
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 19
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 20
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 21
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 22
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 23
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 24
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 25
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 26
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 27
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 28
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 29
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 30
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 31
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 32
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 33
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 34
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 35
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 36
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 37
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 38
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 39
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 40
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 41
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 42
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 43
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 44
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 45
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 46
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 47
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 48
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 49
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 50
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 51
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 52
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 53
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 54
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 55
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 56
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 57
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 58
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 59
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 60
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 61
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 62
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 63
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 64
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 65
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 66
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 67
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 68
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 69
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 70
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 71
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 72
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 73
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 74
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 75
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 76
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 77
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 78
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 79
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 80
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 81
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 82
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 83
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 84
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 85
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 86
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 87
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 88
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 89
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 90
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 91
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 92
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 93
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 94
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 95
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 96
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 97
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 98
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 99
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 100
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 101
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 102
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 103
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 104
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 105
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 106
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 107
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 108
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - Cover3
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - Cover4
https://www.nxtbook.com/nxtbooks/pes/powerenergy_sp_0708_2022
https://www.nxtbook.com/nxtbooks/pes/powerenergy_sp_0506_2022
https://www.nxtbook.com/nxtbooks/pes/powerenergy_sp_0304_2022
https://www.nxtbook.com/nxtbooks/pes/powerenergy_sp_0102_2022
https://www.nxtbook.com/nxtbooks/pes/powerenergy_sp_1112_2021
https://www.nxtbook.com/nxtbooks/pes/powerenergy_sp_0910_2021
https://www.nxtbook.com/nxtbooks/pes/powerenergy_sp_0708_2021
https://www.nxtbook.com/nxtbooks/pes/powerenergy_sp_0506_2021
https://www.nxtbook.com/nxtbooks/pes/powerenergy_sp_0304_2021
https://www.nxtbook.com/nxtbooks/pes/powerenergy_sp_0102_2021
https://www.nxtbook.com/nxtbooks/pes/powerenergy_sp_111220
https://www.nxtbook.com/nxtbooks/pes/powerenergy_sp_091020
https://www.nxtbook.com/nxtbooks/pes/powerenergy_sp_070820
https://www.nxtbook.com/nxtbooks/pes/powerenergy_sp_050620
https://www.nxtbook.com/nxtbooks/pes/powerenergy_sp_030420
https://www.nxtbook.com/nxtbooks/pes/powerenergy_sp_010220
https://www.nxtbook.com/nxtbooks/pes/powerenergy_sp_1119
https://www.nxtbook.com/nxtbooks/pes/powerenergy_sp_091019
https://www.nxtbook.com/nxtbooks/pes/powerenergy_sp_070819
https://www.nxtbook.com/nxtbooks/pes/powerenergy_sp_050619
https://www.nxtbook.com/nxtbooks/pes/powerenergy_sp_030419
https://www.nxtbook.com/nxtbooks/pes/powerenergy_sp_010219
https://www.nxtbook.com/nxtbooks/pes/powerenergy_sp_111218
https://www.nxtbook.com/nxtbooks/pes/powerenergy_sp_091018
https://www.nxtbook.com/nxtbooks/pes/powerenergy_sp_070818
https://www.nxtbook.com/nxtbooks/pes/powerenergy_sp_050618
https://www.nxtbook.com/nxtbooks/pes/powerenergy_sp_030418
https://www.nxtbook.com/nxtbooks/pes/powerenergy_sp_010218
https://www.nxtbook.com/nxtbooks/pes/powerenergy_sp_0917
https://www.nxtbook.com/nxtbooks/pes/powerenergy_sp_0717
https://www.nxtbook.com/nxtbooks/pes/powerenergy_sp_0517
https://www.nxtbook.com/nxtbooks/pes/powerenergy_sp_0117
https://www.nxtbook.com/nxtbooks/pes/powerenergy_sp_0317
https://www.nxtbook.com/nxtbooks/pes/powerenergy_sp_1116
https://www.nxtbook.com/nxtbooks/pes/powerenergy_sp_0916
https://www.nxtbook.com/nxtbooks/pes/powerenergy_sp_111217
https://www.nxtbookmedia.com