En este artículo se presenta una propuesta de caracterización de las bases de eventos compuestas por señales de tensión y de corriente medidas en la subestación de distribución ante circunstancias de falla. Se proponen por tanto, características o descriptores que pueden ser usados por los métodos basados en el conocimiento para la localización de fallas. Tal como se muestra, esta es una opción simple, eficiente y económica para aprovechar la información contenida en las bases de eventos y que está directamente relacionada con la localización de las fallas. La caracterización aquí propuesta es fundamental para el desarrollo de algoritmos híbridos de localización de fallas, rápidos y eficientes para sistemas de distribución de energía eléctrica.

Contexto: El despacho económico es una metodología clásica en los sistemas de potencia que generalmente se estudia en estado estacionario; no obstante, se trata de un sistema dinámico.Método: En este artículo se abordó una metodología que presenta el problema incorporando restricciones de estabilidad transitoria. El modelo matemático incluye ecuaciones diferenciales que describen la evolución temporal de todos los generadores síncronos del sistema frente a un conjunto predefinido de contingencias. Dada la complejidad del problema se usó el algoritmo de Particle Swarm Optimization (PSO) para integrar todos los elementos considerados en el modelo.Resultados: Se demostró una rápida convergencia y soluciones de buena calidad. La metodología propuesta fue evaluada en el sistema IEEE de 39 nodos de Nueva Inglaterra.Conclusiones: Los resultados indican una reducción en el costo de operación, además de garantizar la estabilidad transitoria. El tiempo de cómputo es adecuado para ser implementado en sistemas reales.

En este artículo se presenta una propuesta novedosa para ubicar de manera óptima las turbinas de un parque eólico, considerando el efecto sombra y cualquier disposición de vientos, usando la técnica metaheurística de optimización por enjambre de partículas (PSO). De igual manera se muestra la disposición que genera mayor energía para un caso propuesto, teniendo en cuenta las restricciones de distancias entre las turbinas, el área del parque eólico y el efecto sombra. La optimización de la energía generada por el parque se realiza para una rosa de los vientos en un periodo de tiempo determinado.

Este artículo presenta un algoritmo para la ope­ración óptima de unidades de almacenamiento de energía (UDAE), desde la perspectiva de las pérdidas de potencia activa. Se propone un mode­lo exacto basado en relajación lagrangeana. Los resultados de simulación sobre el alimentador de distribución IEEE de 37 nodos demuestran que un sistema de almacenamiento de energía puede ser utilizado para minimizar las pérdidas en un sis­tema de distribución, a través de la modificación de la curva de carga. La principal contribución de este enfoque consiste en el tratamiento de la función objetivo y el algoritmo de optimización. Los multiplicadores de Lagrange son usados para determinar la ubicación y el dimensionamiento óptimo de las unidades de almacenamiento. Se presenta además una discusión sobre el impacto de las UDAE en el planeamiento de la red de dis­tribución.

En este artículo se presenta un estudio comparativo entre la predicción de precios en bolsa de valores utilizando redes neuronales y neuro-difusas. Se muestra una metodología aplicable a la predicción del comportamiento de cualquier tipo de acción, basada en el cálculo preliminar de la correlación entre el precio y otras variables de mercado. El pronóstico del valor de las acciones en la bolsa de valores incide en los procesos de toma de decisiones de las empresas u otros agentes del mercado afectados por su comportamiento. Los resultados obtenidos fueron satisfactorios en cuanto al porcentaje de error del valor estimado frente al valor real. Las técnicas inteligentes se muestran como una herramienta interesante que está mostrando resultados promisorios y abre un abanico de posibilidades por explorar en el campo del pronóstico.