Comparación de algoritmos de detección de comunidades en sistemas eléctricos de potencia
Mots-clés :
Algoritmos de detección de comunidades, Similitud de particiones, Sistemas de potenciaRésumé
Los sistemas eléctricos de potencia pueden ser modelados mediante conceptos derivados de la teoría de redes. De hecho, su estructura está basada en la presencia de subestaciones (nodos) interconectadas a través de elementos de transmisión (enlaces), tales como líneas de transmisión o transformadores. Una característica común en casi todas las redes es la presencia de comunidades, es decir, un grupo de nodos que están “relativamente, más densamente conectados entre sí pero escasamente conectados a otros grupos en la red”. El enfoque basado en la detección de comunidades ha sido utilizado en sistemas eléctricos de potencia para determinar qué nodos pueden ser agrupados, así como los enlaces entre las comunidades. Esta información podría ser útil para realizar otros estudios del sistema (por ejemplo, en un análisis de estabilidad dinámica, los enlaces inter-comunidades pudieran resultar los más sensibles ante eventos de falla, ya que estos conectan conjuntos de nodos que manejan grandes bloques de generación o de carga). El análisis de la literatura relacionada con la detección de comunidades en sistemas eléctricos de potencia, revela un factor común: los autores seleccionan un algoritmo específico para realizar la detección de comunidades, o comparan un algoritmo propuesto frente a otros ya existentes. Este artículo presenta la comparación simultánea de los resultados de varios algoritmos de detección de comunidades, aplicados exclusivamente en sistemas eléctricos de potencia, mediante la evaluación de la similitud de las particiones derivadas. Además, a diferencia de otras publicaciones que sólo consideran la información topológica de la red, este trabajo también compara las particiones derivadas en caso que la red posea información sobre características de los enlaces (por ejemplo, capacidad máxima, impedancia, entre otras). Para ilustrar la comparación de diversos algoritmos de detección de la comunidad, se analizan tres sistemas eléctricos de potencia.