Detección de comunidades en topologías de redes eléctricas: Efecto de la incertidumbre de los pesos de los enlaces

Autores/as

  • José A. Moronta R. Universidad Simón Bolívar, Departamento de Tecnología Industrial
  • Claudio M. Rocco S. Universidad Central de Venezuela, Facultad de Ingeniería

Palabras clave:

Detección de comunidades, Monte Carlo, Sistemas de potencia, Propagación de incertidumbre

Resumen

Una comunidad o estructura modular puede ser definida como un sub conjunto de nodos de una red que están más densamente conectados entre sí que con el resto. La detección de las comunidades en una red depende de la topología de la misma, así como de las características de los enlaces que unen a dichos nodos (por ejemplo: longitud, capacidad o confiabilidad). Este trabajo propone evaluar cómo la incertidumbre de los pesos afecta la detección de comunidades. La propagación de la incertidumbre es evaluada mediante el uso de simulación de Monte Carlo. A partir de la topología de la red seleccionada con pesos fijos, se determina la partición base. A medida que se generan valores aleatorios de los pesos, de acuerdo con distribuciones previamente seleccionadas, se determinan nuevas particiones que son comparadas con la partición base a través del índice variation information (vi), una métrica que permite evaluar la similitud entre particiones. El análisis de la aproximación de la distribución asociada a vi, permite evaluar los efectos de la incertidumbre. La propuesta se ilustra sobre una red de prueba y la topología de dos sistemas eléctricos de potencia reales. Los resultados indican que la detección de comunidades en sistemas eléctricos es sensible a la variación del peso de los enlaces y la magnitud de los efectos depende del tamaño de la perturbación así como de la topología de la red en estudio. Los autores consideran que la información obtenida mediante el enfoque propuesto, aunado a un posterior análisis de sensibilidad, puede servir para establecer límites en la variación estructural de las comunidades. Este análisis es importante en aquellos estudios que utilizan como insumo la partición de la red.

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