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The proliferation of renewable energy sources and their impact on power systems makes it necessary to conduct studies to ensure the proper operation of the power system. This paper investigates recent research on the impact of renewable energy sources on voltage stability and new methods used to assess this stability. The effects of solar and wind power generation both individually and collectively are studied, along with other inverter models through which renewable energy sources are connected to transmission systems or distribution networks. In addition, the results are highlighted by categorizing them into a deterministic and probabilistic approach., La proliferación de fuentes de energía renovable y su impacto en los sistemas de potencia hacen necesaria la realización de estudios para asegurar la buena operación del sistema de potencia. Este artículo indaga investigaciones recientes sobre el impacto de las fuentes de energía renovable sobre la estabilidad de tensión y nuevos métodos empleados para evaluar esta estabilidad. Se estudian efectos de la generación de energía solar y eólica tanto individual como colectivamente, junto con otros modelos de inversores a través de los cuales se conectan fuentes de energía renovable a los sistemas de transmisión o redes de distribución. Además, se resaltan los resultados categorizándolos en un enfoque determinístico y probabilístico.

This paper presents a methodology for obtaining the voltage and current references that permits the modelling of Hybrid Cuk (HC) Converters. The passive sign convention when system elements absorb energy is used to derive the differential equations governing the behaviour of the converter. This allows the explanation of the operation principle of the converter that is performed through the switching states. The behavior of the converter is studied by means of an energy interchange analysis between inductors and capacitors. After the deduction of the references and operating principle, the differential equations (DEs) that allow the modelling of the converter are deduced. Finally, a comparison between the mathematical model and the circuital representation of the converter is performed in OpenModelica for validation purposes. The simulations’ results allow to conclude that the obtained references and differential equations are coherent with the circuital implementation., Este artículo presenta una metodología para la obtención de las referencias de tensión y corriente que permiten el modelado de convertidores híbridos Cuk (HC). Se utiliza la convención pasiva de signos cuando los elementos del sistema absorben energía para deducir las ecuaciones diferenciales que rijen el comportamiento del convertidor. Esto permite la explicación del principio de funcionamiento del convertidor que se realiza a través de los estados de conmutación. Se estudia el comportamiento del convertidor mediante un análisis de intercambio de energía entre bobinas y condensadores. Luego de la deducción de las referencias y principio de funcionamiento, se deducen las ecuaciones diferenciales que permiten el modelado del convertidor. Finalmente, se realiza una comparación entre el modelo matemático y la representación circuital del convertidor en OpenModelica con el objetivo de validar las ecuaciones. Los resultados de las simulaciones permiten concluir que las referencias y ecuaciones diferenciales obtenidas son coherentes con la implementación circuital.

This document presents in detail the mathematical formulation of the second renewable energy auction in Colombia, used for the allocation of long-term energy contracts, which was carried out through a double-sided auction, defined in Resolutions 4-0590 and 4-0591 of 2019 from the UPME. The mixed integer linear programming model developed in this paper solves an optimization problem that seeks the combination of offers that maximizes the benefit of the consumer, subject to operational and economic constraints proposed by regulatory mechanisms. The effectiveness of the algorithm developed in Python was tested by validating it with real data, obtaining the same results published by UPME., Este documento presenta de manera detallada la formulación matemática de la segunda subasta de energías renovables en Colombia, utilizada para la asignación de contratos a largo plazo de energía, la cual se realizó por medio de una subasta de dos puntas, definidas en las resoluciones 4-0590 y 4-0591 de 2019 de la UPME. El modelo de programación lineal entera mixta desarrollado en este artículo resuelve un problema de optimización que busca la combinación de las ofertas que maximiza el beneficio del consumidor, sujeto a unas restricciones operativas y económicas propuestas por los mecanismos de regulación. La efectividad del algoritmo desarrollado en Python se comprobó validando con datos reales, obteniendo los mismos resultados publicados por la UPME.

This paper presents a methodology for protection coordination in microgrids that takes into account non-standard features of directional over-current relays (OCRs). In the proposed approach three decision variables are considered for each relay; namely, the standard characteristic curve (SCC), Time Multiplier Setting (TMS) and maximum limit of the plug setting multiplier (PSM). The proposed mixed integer non-linear programing model is solved by means of a specialized genetic algorithm (GA) implemented in Matlab. Several tests were performed on a modified version of the IEEE-30 bus test system considering on-grid and off-grid operational modes. The results evidenced the robustness and applicability of the proposed approach in real-size microgrids that host distributed generation and exhibit several operational modes or topologies., Este trabajo presenta una metodología para la coordinación de protecciones en microrredes que tiene en cuenta las características no estándar de los relés de sobrecorriente direccionales (OCR). En el enfoque propuesto se consideran tres variables de decisión para cada relé: la curva característica estándar (SCC), el ajuste del multiplicador del tiempo (TMS) y su respectivo límite máximo (PSM). El modelo de programación no lineal entero mixto propuesto se resuelve mediante un algoritmo genético especializado (GA) implementado en Matlab. Se realizaron varias pruebas en una versión modificada del sistema de prueba de bus IEEE-30 considerando los modos de funcionamiento en red y fuera de red. Los resultados evidenciaron la robustez y aplicabilidad del enfoque propuesto en microrredes de tamaño real que albergan generación distribuida y presentan varios modos o topologías de funcionamiento.

This paper presents a methodology for protection coordination in microgrids that considers account non-standard features of directional over-current relays (OCRs). In the proposed approach three decision variables are considered for each relay; namely, the standard characteristic curve (SCC), Time Multiplier Setting (TMS) and maximum limit of the plug setting multiplier (PSM). The proposed mixed integer non-linear programing model is solved by means of a specialized genetic algorithm (GA) implemented in Matlab. Several tests were performed on a modified version of the IEEE-30 bus test system considering on-grid and off-grid operational modes. The results evidenced the robustness and applicability of the proposed approach in real-size microgrids that host distributed generation and exhibit several operational modes or topologies., Este trabajo presenta una metodología para la coordinación de protecciones en microrredes que tiene en cuenta las características no estándar de los relés de sobrecorriente direccionales (OCR). En el enfoque propuesto se consideran tres variables de decisión para cada relé: la curva característica estándar (SCC), el ajuste del multiplicador del tiempo (TMS) y su respectivo límite máximo (PSM). El modelo de programación no lineal entero mixto propuesto se resuelve mediante un algoritmo genético especializado (GA) implementado en Matlab. Se realizaron varias pruebas en una versión modificada del sistema de prueba de bus IEEE-30 considerando los modos de funcionamiento en red y fuera de red. Los resultados evidenciaron la robustez y aplicabilidad del enfoque propuesto en microrredes de tamaño real que albergan generación distribuida y presentan varios modos o topologías de funcionamiento.

This paper presents a methodology for protection coordination in microgrids that considers account non-standard features of directional over-current relays (OCRs). In the proposed approach three decision variables are considered for each relay; namely, the standard characteristic curve (SCC), Time Multiplier Setting (TMS) and maximum limit of the plug setting multiplier (PSM). The proposed mixed integer non-linear programing model is solved by means of a specialized genetic algorithm (GA) implemented in Matlab. Several tests were performed on a modified version of the IEEE-30 bus test system considering on-grid and off-grid operational modes. The results evidenced the robustness and applicability of the proposed approach in real-size microgrids that host distributed generation and exhibit several operational modes or topologies., Este trabajo presenta una metodología para la coordinación de protecciones en microrredes que tiene en cuenta las características no estándar de los relés de sobrecorriente direccionales (OCR). En el enfoque propuesto se consideran tres variables de decisión para cada relé: la curva característica estándar (SCC), el ajuste del multiplicador del tiempo (TMS) y su respectivo límite máximo (PSM). El modelo de programación no lineal entero mixto propuesto se resuelve mediante un algoritmo genético especializado (GA) implementado en Matlab. Se realizaron varias pruebas en una versión modificada del sistema de prueba de bus IEEE-30 considerando los modos de funcionamiento en red y fuera de red. Los resultados evidenciaron la robustez y aplicabilidad del enfoque propuesto en microrredes de tamaño real que albergan generación distribuida y presentan varios modos o topologías de funcionamiento.

This document outlines the mathematical formulation of the second renewable energy auction in Colombia, which was used to allocate long-term energy contracts through a double-sided auction. The auction was defined by Resolutions 4-0590 and 4-0591 of 2019 from the UPME. The paper presents a mixed integer linear programming model that solves an optimization problem to find the combination of offers that maximizes consumer benefit while meeting operational and economic constraints set by regulatory mechanisms. The efficacy of the algorithm, developed in Python, was tested by validating it with real data and obtaining results consistent with those published by UPME., Este documento expone la formulación matemática de la segunda subasta de energía renovable en Colombia, la cual se utilizó para asignar contratos de energía de largo plazo a través de una subasta de doble cara. La subasta fue definida por las Resoluciones 4-0590 y 4-0591 de 2019 de la UPME. El trabajo presenta un modelo de programación lineal entera mixta que resuelve un problema de optimización para encontrar la combinación de ofertas que maximiza el beneficio del consumidor mientras cumple con las restricciones operativas y económicas establecidas por los mecanismos regulatorios. La eficacia del algoritmo, desarrollado en Python, se comprobó validándolo con datos reales y obteniendo resultados consistentes con los publicados por la UPME.

Vulnerability studies can identify critical elements in electric power systems in order to take protective measures against possible scenarios that may result in load shedding, which can be caused by natural events or deliberate attacks. This article is a literature review on the latter kind, i.e., the interdiction problem, which assumes there is a disruptive agent whose objective is to maximize the damage to the system, while the network operator acts as a defensive agent. The non-simultaneous interaction of these two agents creates a multilevel optimization problem, and the literature has reported several interdiction models and solution methods to address it. The main contribution of this paper is presenting the considerations that should be taken into account to analyze, model, and solve the interdiction problem, including the most common solution techniques, applied methodologies, and future studies. This literature review found that most research in this area is focused on the analysis of transmission systems considering linear approximations of the network, and a few interdiction studies use an AC model of the network or directly treat distribution networks from a multilevel standpoint. Future challenges in this field include modeling and incorporating new defense options for the network operator, such as distributed generation, demand response, and the topological reconfiguration of the system., Los estudios de vulnerabilidad pueden identificar elementos críticos en los sistemas de distribución de potencia eléctrica con el fin de tomar medidas de protección contra posibles escenarios que pueden resultar en desconexión de carga (también llamado deslastre de carga), que puede ser ocasionada por eventos naturales o ataques deliberados. Este artículo es una reseña bibliográfica sobre el segundo tipo de casos, es decir, los del problema de interdicción, en el que se asume la existencia de un agente disruptivo cuyo objetivo es maximizar los daños ocasionados al sistema mientras el operador de red actúa como agente de defensa del mismo. La interacción no simultánea de estos dos agentes crea un problema de optimización multinivel y en la bibliografía se reportan varios modelos de interdicción y soluciones para abordar el problema. La contribución principal de este artículo es la presentación de consideraciones que deben tomarse en cuenta para analizar, modelar y resolver el problema de la interdicción, incluyendo las soluciones, métodos y técnicas más comunes para solucionarlo, así como futuros estudios al respecto. Esta revisión encontró que la mayoría de la investigación en el tema se enfoca en el análisis de los sistemas de transmisión, considerando las aproximaciones lineales de la red; algunos estudios en interdicción usan un modelo AC de la red o tratan las redes de distribución directamente desde un enfoque multinivel. Algunos retos en este campo son el modelado y la inclusión de nuevas opciones de defensa para el operador de la red, como la generación distribuida, la respuesta a la demanda y la reconfiguración topológica del sistema.Palabras clave: problema de interdicción; optimización multinivel; vulnerabilidad de sistemas eléctricos; resiliencia de sistemas eléctricos; optimización de sistemas eléctricos.

Objective: Validate a computationally efficient approach to solve the stochastic security constraint unit commitment problem. Methodology: Linear sensitivity factors are used to compute power flows in a fast and accurate way. It is also used an iterative method that identifies and adds as user cuts the set of active constraints. These constraints establish the feasible region of a model embedded within a Progressive Hedging algorithm, which decomposes the main problem into a set of computationally more tractable sub-problems by relaxing the coupling constraints between scenarios. Results: The numerical results on the IEEE RTS96 system show that the proposed strategy provides high quality solutions with low calculation times. Conclusions: The proposed methodology allows the stochastic security-constraint unit commitment problem to be solved up to 50 times faster when compared to its extensive formulation., Objetivo: Validar una metodología computacionalmente eficiente para resolver el problema de despacho económico multiperiodo estocástico con restricciones de seguridad. Metodología: Se utilizan factores lineales de sensibilidad para calcular flujos de carga de forma rápida y precisa. También se usa un método iterativo, que identifica y agrega como cortes de usuario, las restricciones de seguridad activas. Estas restricciones establecen la región factible de un modelo embebido dentro de un algoritmo Progressive Hedging, el cual descompone el problema principal en un conjunto de sub-problemas computacionalmente más tratables, al relajar las restricciones de acoplamiento entre escenarios. Resultados: Los resultados numéricos sobre el sistema IEEE RTS96, muestran que la estrategia propuesta entrega soluciones de alta calidad en bajos tiempos de cálculo. Conclusiones: La metodología propuesta permite solucionar el despacho económico multiperiodo estocástico seguro hasta 50 veces más rápido cuando se compara con su formulación extensiva.

Introduction: The optimal reactive power dispatch (ORPD) problem consists on finding the optimal settings of several reactive power resources in order to minimize system power losses. The ORPD is a complex combinatorial optimization problem that involves discrete and continuous variables as well as a nonlinear objective function and nonlinear constraints. Objective: This article seeks to compare the performance of the mean-variance mapping optimization (MVMO) algorithm with other techniques reported in the specialized literature applied to the ORPD solution. Methodology: Two different constraint handling approaches are implemented within the MVMO algorithm: a conventional penalization of deviations from feasible solutions and a penalization by means of a product of subfunctions that serves to identify both when a solution is optimal and feasible. Several tests are carried out in IEEE benchmark power systems of 30 and 57 buses. Conclusions: The MVMO algorithm is effective in solving the ORPD problem. Results evidence that the MVMO algorithm outperforms or matches the quality of solutions reported by several solution techniques reported in the technical literature. The alternative handling constraint proposed for the MVMO reduces the computation time and guarantees both feasibility and optimality of the solutions found., Introducción: El problema del despacho óptimo de potencia reactiva (DOPR) consiste en encontrar la configuración óptima de diferentes recursos de potencia reactiva para minimizar las pérdidas de potencia del sistema. El DOPR es un problema complejo de optimización combinatorial que involucra variables discretas y continuas, así como una función objetivo no lineal y restricciones no lineales. Objetivo: En este artículo se busca comparar el desempeño del algoritmo de optimización de mapeo de media varianza (MVMO, por sus siglas en inglés) con otras técnicas reportadas en la literatura especializada aplicadas a la solución del DOPR. Metodología: En el algoritmo MVMO se aplican dos enfoques diferentes de manejo de restricciones: penalización convencional de las desviaciones de las soluciones factibles y penalización por medio del producto de subfunciones que sirve para identificar cuándo una solución es óptima y factible. Se realizan simulaciones en sistemas de prueba IEEE de 30 y 57 barras. Conclusiones: El algoritmo MVMO es efectivo para solucionar el DOPR. Los resultados evidencian que el algoritmo MVMO supera o iguala a varias técnicas reportadas en la literatura técnica en la calidad de soluciones. El manejo alternativo de restricciones propuesto para el MVMO reduce el tiempo de cálculo y garantiza tanto factibilidad como optimalidad de las soluciones encontradas.

Electric transmission and distribution systems are subject not only to natural occurring outages but also to intentional attacks. These lasts performed by malicious agents that aim at maximizing the load shedding of the system. Intentional attacks are counteracted by the reaction of the system operator which deploys strategies to minimize the damage caused by such attacks. This paper presents a bilevel modeling approach for enhancing resilience of power systems with high participation of distributed generation (DG). The model describes the interaction of a disruptive agent that aims at maximizing damage to a power system and the system operator that resorts to different strategies to minimize system damage. The proposed mixed integer nonlinear programming model is solved with a hybrid genetic algorithm. Results are presented on a benchmark power system showing the optimal responses of the system operator for a set of deliberate attacks. It was observed that the higher the participation of DG the lower the impact of the attacks was. The presence of DG also influenced the optimal strategies of the attacker which in some cases deviated from optimal attack plans to suboptimal solutions. This allows concluding that the presence of DG benefits the power system in terms of less expected load shedding under intentional attacks.    &nbsp, Los sistemas de transmisión y distribución están sujetos no solo a fallas naturales sino también a fallas causadas por ataques intencionales. Estos últimos llevados a cabo por agentes maliciosos que tienen como objetivo maximizar el deslastre de carga del sistema. Los ataques intencionales son contrarrestados por la reacción del operador del sistema que lleva a cabo estrategias para minimizar el daño causado por los ataques. Este artículo presenta un modelo de programación binivel para mejorar la resiliencia de los sistemas de potencia con alta participación de generación distribuida (GD). El modelo describe la interacción de un agente disruptivo que pretende maximizar el daño al sistema de potencia y el operador de red que recurre a diferentes estrategias para minimizar el daño. El modelo propuesto es no lineal entero mixto y se soluciona mediante un algoritmo genético híbrido.  Se pudo observar que a mayor participación de la GD el impacto de los ataques era menor. La presencia de GD también tuvo influencia en las estrategias del atacante, el cual, en algunos casos, se desviaba de los ataques óptimos a soluciones sub-óptimas. Lo anterior permite concluir que la presencia de GD beneficia al sistema de potencia en términos de menor deslastre de carga esperado ante ataques intencionales.     &nbsp

This paper analyses the impact of fractional orders of derivatives over the response of DC-DC converters which includes fractional capacitors and their parasitic losses for a more realistic approximation of the converter. A fractional model is proposed and is applied for a Boost DC-DC with a fractional capacitor in its DC bus. The fractional model is obtained using Kirchhoff laws and applying the conventional switching model. Then, the resulting set of fractional differential equations is in the Caputo’s sense and was solved using Wavelets method. Solutions were appropriately shown using 3D representations, varying the duty cycle and the fractional order to determine the behaviour of the fractional capacitor voltage, inductor current and output voltage. Ripples and steady state values were determined. Results show high dependence of the fractional order in the variables related to the voltage in the fractional capacitor. With respect to the current, results show that the fractional order does not significantly affect its steady state and ripple.

The unit commitment (UC) problem consists in optimally determining which generation units must supply power to the system in a typical time horizon of 24 hours. The security- constrained unit commitment (SCUC) is a problem of high computational cost due to the quantity and nature of the variables involved. This paper presents an alternative formulation of the SCUC to reduce its computational cost, by using the PTDF and LODF sensitivity factors. In contrast to classic formulations, the use of these factors allows calculating power flows without using nodal angles, reducing the number of variables and constraints of the model. In addition, an N-1 active contingency filter methodology is implemented that further reduces the computational burden through user cuts. Results are presented for the IEEE-RTS96 system that demonstrates the robustness and applicability of the proposed approach. It was found that the use of PTDF and LODF sensitivity factors, in conjunction with the contingency filter methodology, reduces the computational cost by up to 86% with respect to its conventional formulation. Additionally, the proposed methodology identifies which lines are more vulnerable due to overloads, and which lines cause the greatest impacts to the system when they fail., El problema de despacho económico multiperiodo (DEM) consiste en determinar de manera óptima que unidades de generación deben suministrar potencia al sistema en un horizonte de tiempo típico de 24 horas. El DEM con restricciones de seguridad (SCUC por sus siglas en inglés) es un problema de alto costo computacional debido a la cantidad y naturaleza de las variables involucradas. En este artículo se presenta una formulación alternativa del SCUC para reducir su costo computacional, mediante el uso de los factores de sensibilidad PTDF y LODF. En contraste con las formulaciones clásicas, el uso de estos factores permite calcular flujos de carga  sin necesidad de utilizar los ángulos nodales, reduciendo el número de variables y restricciones del modelo. Además, se implementa una metodología de filtro de contingencias activas N-1 que reduce aún más la carga computacional, a través de cortes de usuario. Se presentan resultados para el sistema IEEE-RTS96 que evidencian la robustez y aplicabilidad del modelo propuesto. Se encontró que el uso de los factores de sensibilidad PTDF y LODF, en conjunto con la metodología de filtros de contingencias, reduce el costo computacional hasta en un 86% con respecto a su formulación convencional. Adicionalmente, la metodología propuesta identifica que líneas son más vulnerables debido a sobrecargas, y cuales líneas causan mayores impactos al sistema cuando fallan.

Context: With the advent of the smart grid paradigm electrical distribution network (EDN) operators are making efforts to modernize their power grids through the optimal implementation of distributed generation (DG) and other devices such as capacitors (CAs) and voltage regulators (VRs). The optimal allocation such devices is a challenging task involving discrete and integer decision variables. Method: This paper presents an approach for the optimal placement of CAs, VRs and DGs in EDNs. The distinctive feature of the proposed model is the fact that it can be used to optimize the allocation of all of these elements together, in pairs, or separately. The optimal placement of these elements is formulated as a mixed integer nonlinear programming (MINLP) problem, and it is solved by means of a specialized genetic algorithm (SGA). Results: The proposed methodology was tested on the IEEE 69-bus test system. Results are compared with previous works reported in the specialized literature, showing the effectiveness, and robustness of the proposed approach. Conclusions: It was found that an appropriate allocation of CAs, VRs and DGs results in an important reduction of power losses. It was also found that the proposed model is faster than other techniques proposed in the specialized literature. Acknowledgements: The authors gratefully acknowledge the support from the Colombia Scientific Program within the framework of the call Ecosistema Científico (Contract No. FP44842- 218-2018). The authors also acknowledge the support of the State University of Londrina and Universidad Tecnológica de Pereira (UTP)., Contexto: Con el advenimiento del paradigma de las redes inteligentes, los operadores de las redes de distribución están haciendo esfuerzos para modernizar sus redes a través de la ubicación ´optima de generación distribuida y otros dispositivos como condensadores y reguladores de tensión. La ubicación ´optima de estos dispositivos es una tarea desafiante que involucra variables de decisión discretas y enteras. Método: Este artículo presenta una metodología para la ubicación óptima de capacitores, reguladores de tensión y generadores distribuidos en redes de distribución. La característica distintiva del modelo propuesto es el hecho de que se puede utilizar para optimizar la ubicación de todos estos elementos a la vez, en pares o por separado. La ubicación óptima de estos elementos se formula como un problema de programación no lineal de enteros mixta, y se resuelve mediante un algoritmo gen ético especializado. Resultados: La metodología propuesta se probó en el sistema de prueba IEEE de 69 barras. Los resultados se comparan con trabajos previos reportados en la literatura especializada, mostrando la efectividad y robustez del modelo propuesto. Conclusiones: Se encontró que una ubicación adecuada de condensadores, reguladores de tensión y generadores distribuido permiten una reducción importante de las pérdidas de energía. También se encontró que el modelo propuesto es más rápido que otras técnicas propuestas en la literatura especializada. Agradecimientos: Los autores agradecen el financiamiento del programa Colombia Científica dentro de la convocatoria Ecosistema Científico (Contrato No. FP44842- 218 2018). Los autores también agradecen el apoyo de Universidade Estadual de Londrina y la Universidad Tecnológica de Pereira (UTP).

Electric transmission and distribution systems are subject not only to natural occurring outages but also to intentional attacks. These lasts performed by malicious agents that aim at maximizing the load shedding of the system. Intentional attacks are counteracted by the reaction of the system operator which deploys strategies to minimize the damage caused by such attacks. This paper presents a bilevel modeling approach for enhancing resilience of power systems with high participation of distributed generation (DG). The model describes the interaction of a disruptive agent that aims at maximizing damage to a power system and the system operator that resorts to different strategies to minimize system damage. The proposed mixed integer nonlinear programming model is solved with a hybrid genetic algorithm. Results are presented on a benchmark power system showing the optimal responses of the system operator for a set of deliberate attacks. It was observed that the higher the participation of DG the lower the impact of the attacks was. The presence of DG also influenced the optimal strategies of the attacker which in some cases deviated from optimal attack plans to suboptimal solutions. This allows concluding that the presence of DG benefits the power system in terms of less expected load shedding under intentional attacks., Los sistemas de transmisión y distribución están sujetos no solo a fallas naturales sino también a fallas causadas por ataques intencionales. Estos últimos llevados a cabo por agentes maliciosos que tienen como objetivo maximizar el deslastre de carga del sistema. Los ataques intencionales son contrarrestados por la reacción del operador del sistema que lleva a cabo estrategias para minimizar el daño causado por los ataques. Este artículo presenta un modelo de programación binivel para mejorar la resiliencia de los sistemas de potencia con alta participación de generación distribuida (GD). El modelo describe la interacción de un agente disruptivo que pretende maximizar el daño al sistema de potencia y el operador de red que recurre a diferentes estrategias para minimizar el daño. El modelo propuesto es no lineal entero mixto y se soluciona mediante un algoritmo genético híbrido. Se pudo observar que a mayor participación de la GD el impacto de los ataques era menor. La presencia de GD también tuvo influencia en las estrategias del atacante, el cual, en algunos casos, se desviaba de los ataques óptimos a soluciones sub-óptimas. Lo anterior permite concluir que la presencia de GD beneficia al sistema de potencia en términos de menor deslastre de carga esperado ante ataques intencionales.

El problema de despacho económico multiperiodo (DEM) consiste en determinar de manera óptima que unidades de generación deben suministrar potencia al sistema en un horizonte de tiempo típico de 24 horas. El DEM con restricciones de seguridad (SCUC por sus siglas en inglés) es un problema de alto costo computacional debido a la cantidad y naturaleza de las variables involucradas. En este artículo se presenta una formulación alternativa del SCUC para reducir su costo computacional, mediante el uso de los factores de sensibilidad PTDF y LODF. En contraste con las formulaciones clásicas, el uso de estos factores permite calcular flujos de carga sin necesidad de utilizar los ángulos nodales, reduciendo el número de variables y restricciones del modelo. Además, se implementa una metodología de filtro de contingencias activas N-1 que reduce aún más la carga computacional, a través de cortes de usuario. Se presentan resultados para el sistema IEEE-RTS96 que evidencian la robustez y aplicabilidad del modelo propuesto. Se encontró que el uso de los factores de sensibilidad PTDF y LODF, en conjunto con la metodología de filtros de contingencias, reduce el costo computacional hasta en un 86% con respecto a su formulación convencional. Adicionalmente, la metodología propuesta identifica que líneas son más vulnerables debido a sobrecargas, y cuales líneas causan mayores impactos al sistema cuando fallan., The unit commitment (UC)problemconsists in optimally determining which generation units must supply power to the system in a typical time horizon of 24 hours. The security-constrained unit commitment (SCUC) is a problem of high computational cost due to the quantity and nature of the variables involved. This paper presents an alternative formulation of the SCUC to reduce its computational cost, by using the PTDF and LODF sensitivity factors. In contrast toclassic formulations, the use of these factors allows calculating powerflows without using nodal angles, reducing the number of variables and constraints of the model. In addition, an N-1 active contingency filter methodology is implemented that further reduces the computational burden through user cuts. Results are presented for theIEEE-RTS96 system that demonstrates the robustness and applicability of the proposed approach. It was found that the use of PTDF and LODF sensitivity factors, in conjunction with the contingency filter methodology, reduces the computational cost by up to 86% with respect to its conventional formulation. Additionally, the proposed methodology identifies which lines are more vulnerable due to overloads, and which lines cause the greatest impacts to the system when they fail.

After a large-scale blackout power system restoration must be accomplished as soon as possible. For this, the generation must be initially restored, then the transmission system, and finally the load pick up must be completed. To obtain a faster restoration process, it is necessary to establish start-up methodologies for generating units that first start those units that provide black start, and then take the starting power to other generation units without this characteristic, by means of a feasible transmission route. This paper presents a review of different methodologies of optimal generation start-up for power system restoration reported in the scientific literature taking into account the integration of non-conventional renewable energy sources. Within this review it is highlighted that heuristic methods, despite of being effective, are not used in real-time operation due to their high computational cost., 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.

Este artículo presenta el diseño de una estrategia inteligente, para el diagnóstico automático de procesos industriales mediante la predicción con Redes Neuronales Artificiales (RNAs) y clasificación difusa. Para diseñar la estrategia de diagnóstico se utilizó información histórica del proceso. La clasificación fue implementada como herramienta para el agrupamiento difuso de patrones. Las RNAs de configuración multicapa fueron entrenadas para predecir los estados funcionales del proceso. Las salidas en la etapa de predicción son las entradas del clasificador. En el esquema de diagnóstico propuesto la estimación de los estados funcionales es presentada a los operarios de los procesos, como información futura para generar las acciones preventivas antes de la transición hacia un estado de falla. La estrategia propuesta fue implementada sobre un sistema de control convencional; y sobre un sistema de producción de aire medicinal.

This paper describes the implementation of a distribution static power compensator (D-STATCOM) for reactive compensation in electric distribution networks. A three-phase inverter of six pulses with two levels was developed. Hardware implementation of different stages (sensors, power switching, passive elements, and processor) is fully described. Firmware that allows D-STATCOM operation was implemented on a TMS3202F DSP (Texas Instruments) using a modular approach. Correct operation of the D-STATCOM prototype is verified with experimental results., El compensador estático de potencia para distribución (D-STATCOM, Distribution Static Power Compensator) es un dispositivo para la compensación de potencia reactiva en redes eléctricas de distribución que tiene ventajas sobre los capacitores convencionales debido a que evita resonancias de potencia y pueden} realizar una compensación continua, alcanzando factores de potencia cercanos a la unidad. Este artículo describe la implementación de un D-STATCOM para compensación reactiva en redes de distribución, haciendo una rigurosa explicación de cada uno de sus componentes. Se desarrolló un inversor trifásico de seis pulsos con dos niveles. Se describe completamente la implementación del hardware de las diferentes etapas (sensores, conmutación de potencia, elementos pasivos y procesador). El firmware que permite la operación del D-STATCOM se implementó en un DSP TMS3202F (Texas Instruments) con un enfoque modular. La correcta operación del prototipo de D-STATCOM se validó con resultados experimentales. Resultados mostraron una apropiada corrección del factor de potencia, reducción de la corriente demandada por la red eléctrica y un correcto funcionamiento del sistema de control, algoritmos y hardware.

This work presents the design of an intelligent strategy for the automatic diagnosis of processes by means of Artificial Neural Networks (ANNs) prediction and fuzzy classification. To design the diagnosis strategy, historical information of the process is used. The classification is implemented as a tool for the diffuse grouping of patterns. ANNs of multilayer configuration were trained to predict the functional states of the process. The outputs in the prediction stage are the entries of the classifier. In the proposed diagnostic scheme, the functional states are presented to operators of the processes, as future information to generate the predictive-preventive actions before the transition to a fault state. The proposed strategy was implemented on a conventional control system; and on a medicinal air production system. In this last system, the predictor of functional states presented filtration capacity in the observation of relative humidity, which is considered as an additional gain in the design, as it is a variable of difficult prediction in tropical climates. It can be concluded that the proposed methodology is able to make appropriate diagnoses of both industrial processes., Este artículo presenta el diseño de una estrategia inteligente, para el diagnóstico automático de procesos industriales mediante la predicción con Redes Neuronales Artificiales (RNAs) y clasificación difusa. Para diseñar la estrategia de diagnóstico se utilizó información histórica del proceso. La clasificación fue implementada como herramienta para el agrupamiento difuso de patrones. Las RNAs de configuración multicapa fueron entrenadas para predecir los estados funcionales del proceso. Las salidas en la etapa de predicción son las entradas del clasificador. En el esquema de diagnóstico propuesto la estimación de los estados funcionales es presentada a los operarios de los procesos, como información futura para generar las acciones preventivas antes de la transición hacia un estado de falla. La estrategia propuesta fue implementada sobre un sistema de control convencional; y sobre un sistema de producción de aire medicinal.