Técnicas de inteligencia artificial en la explotación y el análisis de sistemas eléctricos

Título original:

Artificial Intelligence Techniques in Power Systems Operations and Analysis

Contenido del libro:

Un sistema de energía eléctrica consta de un gran número de subsistemas de generación, transmisión y distribución. Es un sistema muy grande y complejo, por lo que su instalación y gestión son tareas muy difíciles. Un sistema eléctrico es esencialmente una red muy extensa con conjuntos de datos muy grandes. Manejar estos conjuntos de datos puede requerir mucho tiempo de análisis y posterior implementación. Un sistema eléctrico es necesario, pero también potencialmente muy peligroso si no se maneja y controla adecuadamente. La demanda de electricidad es cada vez mayor, por lo que mantener la demanda de carga sin sobrecargar el sistema plantea retos y dificultades.

Por ello, la planificación, instalación, funcionamiento y control de un sistema tan grande requiere nuevas tecnologías. Las aplicaciones de inteligencia artificial (IA) tienen muchas características clave que pueden dar soporte a un sistema eléctrico y gestionar las operaciones generales del sistema eléctrico. Las aplicaciones basadas en IA pueden gestionar los grandes conjuntos de datos relacionados con un sistema eléctrico. También pueden ayudar a diseñar centrales eléctricas, modelar el trazado de las instalaciones, optimizar el despacho de cargas y responder rápidamente a los aparatos de control. Estas aplicaciones y sus técnicas han tenido éxito en muchos ámbitos de la ingeniería de sistemas eléctricos.

Artificial Intelligence Techniques in Power Systems Operations and Analysis se centra en los diversos retos que surgen en los sistemas eléctricos y en cómo las técnicas de IA ayudan a superarlos. Examina áreas importantes del análisis de sistemas eléctricos y la aplicación de técnicas de análisis basadas en IA. El libro ayuda a académicos e investigadores a comprender cómo puede utilizarse la IA para un funcionamiento más eficiente. Se explican múltiples técnicas de IA y su aplicación. También se incluyen conjuntos de datos relevantes y estudios de casos.

Los aspectos más destacados son:

⬤ Mejora de la calidad de la energía mediante PV-UPQC para cargas no lineales.

⬤ Gestión energética de una nanomalla mediante el aprendizaje profundo de entornos IoT.

⬤ Papel de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en sistemas de potencia con detección y diagnóstico de fallos.

⬤ Técnicas de optimización de potencia de CA.

⬤ Técnicas de inteligencia artificial y machine learning en automatización de sistemas de potencia.