Clasificación de elementos importantes en sistemas eléctricos de potencia según medidas de centralidad en redes y transformación linegraph

Network theory techniques have recently contributed to the analysis of electrical power systems, enabling faster computational solutions. Taking advantage of the topological information of a network, it becomes possible to characterize its elements both locally (individual network components) and globally (interactions and behavior of the components). Identifying the crucial elements within an electrical system involves classifying each component based on its interaction with the entire network, considering, possibly, various operating conditions. Current network centrality measures predominantly focus on nodes, which represent connection buses in the system, to quantify the significance of individual elements. In this study, we employ the linegraph technique to transform links into nodes. Subsequently, we calculate and categorize the links (representing lines and transformers) of different electrical networks found in the literature using three centrality measures. Moreover, our methodology allows for the aggregation or combination of the indices from each measure, leading to a unified classification based on the importance of links in the considered electrical power systems. Analyzing diverse networks reveals a consistent empirical distribution of centrality indices, resulting in similar classifications of significant elements regardless of network size.El análisis de sistemas eléctricos de potencia se ha apoyado, recientemente, en la aplicación de técnicas de la teoría de redes, con la finalidad de obtener soluciones computacionalmente más rápidas. A partir de la información topológica de una red, es posible definir características desde lo local (elementos de la red) hasta lo global (comportamiento e interacción de los elementos). La identificación de elementos importantes de un sistema eléctrico, consiste en clasificar cada uno de los elementos desde su interacción con toda la red, y, posiblemente, tomando en cuenta diversas condiciones de operación del sistema. Las medidas de centralidad en redes, que permiten asignar importancia cuantitativa a los elementos de un sistema, están definidas en su mayoría para los nodos (representan buses de conexión) de las mismas. En este trabajo, a partir de la transformación de enlaces a nodos, según la técnica linegraph, se calculan y clasifican los enlaces (representan líneas y transformadores) de diversas redes eléctricas de la literatura, de acuerdo con tres medidas de centralidad. Adicionalmente, el procedimiento presentado permite agregar o combinar los índices de cada medida, y obtener una única clasificación según su importancia para los enlaces de los sistemas eléctricos de potencia considerados. La diversidad de redes analizadas permite concluir que la distribución empírica de los índices de centralidad es similar, y origina una clasificación de elementos importantes semejantes, independiente de la dimensión de la red

Estimation of the resistance effect in the short circuit current through a sensitivity analysis

El cálculo de los valores de corriente que fluyen en un sistema eléctrico de potencia (SEP) posterior a una falla, se denomina análisis de falla o de cortocircuito. Los valores de la corriente de cortocircuito son empleados para el dimensionamiento de los equipos de protección del SEP. Los análisis de cortocircuito tienen como una de sus premisas despreciar la resistencia eléctrica de los elementos del sistema, pues esta no afecta en mayor medida las magnitudes de las corrientes de cortocircuito. En este trabajo se propone cuantificar el efecto de la resistencia eléctrica de los elementos del SEP en la magnitud de la corriente de cortocircuito, mediante un análisis de sensibilidad (AS) e incertidumbre (AI). El AS se basa en la descomposición de la varianza de una variable de salida y puede cuantificar los efectos principales (importancia) y las interacciones de las variables consideradas. Por otro lado, el AI permite evaluar cómo las variaciones en las variables consideradas afectan la salida. La propuesta se ilustra sobre dos redes de la literatura, considerando fallas trifásica y monofásica. El resultado de nuestra propuesta muestra numéricamente que los efectos debidos a considerar la resistencia eléctrica son de hecho insignificantes, en comparación con el resto de los factores que intervienen en el análisis de cortocircuito. El resultado coincide con las premisas de cálculo de las corrientes de falla supuestas en la literatura.The assessment of the current in an electrical power system (EPS) after a fault, is generally termed short-circuit analysis. The magnitude of those currents is used for dimensioning the protection equipment of the EPS. Short-circuit analysis assumes that the electrical resistances of the components can be neglected, since they do not significantly affect the magnitude of the short-circuit currents. This work quantifies the effect of the electrical resistance of the elements of the EPS on the magnitude of the short-circuit current, by means of sensitivity (SA) and uncertainty (UA) analyses. The SA is based on the variance decomposition of an output variable, and can quantify the main effects (importance) and the interactions of the variables considered. On the other hand, The UA allows assessing how the variations in the variables considered affect the output. The proposed approach is illustrated on two networks from the literature, considering three-phase and single-phase faults. The results of such proposed approach numerically show that the effects due to taking into account the electrical resistance are indeed negligible, when compared to the rest of variables considered in the short-circuit analysis. This result coincide with the assumptions reported in the literature for the calculation of the fault currents

Clasificación de elementos importantes en sistemas eléctricos de potencia según medidas de centralidad en redes y transformación linegraph

El análisis de sistemas eléctricos de potencia se ha apoyado, recientemente, en la aplicación de técnicas de la teoría de redes, con la finalidad de obtener soluciones computacionalmente más rápidas. A partir de la información topológica de una red, es posible definir características desde lo local (elementos de la red) hasta lo global (comportamiento e interacción de los elementos). La identificación de elementos importantes de un sistema eléctrico, consiste en clasificar cada uno de los elementos desde su interacción con toda la red, y, posiblemente, tomando en cuenta diversas condiciones de operación del sistema. Las medidas de centralidad en redes, que permiten asignar importancia cuantitativa a los elementos de un sistema, están definidas en su mayoría para los nodos (representan buses de conexión) de las mismas. En este trabajo, a partir de la transformación de enlaces a nodos, según la técnica linegraph, se calculan y clasifican los enlaces (representan líneas y transformadores) de diversas redes eléctricas de la literatura, de acuerdo con tres medidas de centralidad. Adicionalmente, el procedimiento presentado permite agregar o combinar los índices de cada medida, y obtener una única clasificación según su importancia para los enlaces de los sistemas eléctricos de potencia considerados. La diversidad de redes analizadas permite concluir que la distribución empírica de los índices de centralidad es similar, y origina una clasificación de elementos importantes semejantes, independiente de la dimensión de la red.//Network theory techniques have recently contributed to the analysis of electrical power systems, enabling faster computational solutions. Taking advantage of the topological information of a network, it becomes possible to characterize its elements both locally (individual network components) and globally (interactions and behavior of the components). Identifying the crucial elements within an electrical system involves classifying each component based on its interaction with the entire network, considering, possibly, various operating conditions. Current network centrality measures predominantly focus on nodes, which represent connection buses in the system, to quantify the significance of individual elements. In this study, we employ the linegraph technique to transform links into nodes. Subsequently, we calculate and categorize the links (representing lines and transformers) of different electrical networks found in the literature using three centrality measures. Moreover, our methodology allows for the aggregation or combination of the indices from each measure, leading to a unified classification based on the importance of links in the considered electrical power systems. Analyzing diverse networks reveals a consistent empirical distribution of centrality indices, resulting in similar classifications of significant elements regardless of network size

Clasificación de elementos importantes en sistemas eléctricos de potencia según medidas de centralidad en redes y transformación linegraph

El análisis de sistemas eléctricos de potencia se ha apoyado, recientemente, en la aplicación de técnicas de la teoría de redes, con la finalidad de obtener soluciones computacionalmente más rápidas. A partir de la información topológica de una red, es posible definir características desde lo local (elementos de la red) hasta lo global (comportamiento e interacción de los elementos). La identificación de elementos importantes de un sistema eléctrico, consiste en clasificar cada uno de los elementos desde su interacción con toda la red, y, posiblemente, tomando en cuenta diversas condiciones de operación del sistema. Las medidas de centralidad en redes, que permiten asignar importancia cuantitativa a los elementos de un sistema, están definidas en su mayoría para los nodos (representan buses de conexión) de las mismas. En este trabajo, a partir de la transformación de enlaces a nodos, según la técnica linegraph, se calculan y clasifican los enlaces (representan líneas y transformadores) de diversas redes eléctricas de la literatura, de acuerdo con tres medidas de centralidad. Adicionalmente, el procedimiento presentado permite agregar o combinar los índices de cada medida, y obtener una única clasificación según su importancia para los enlaces de los sistemas eléctricos de potencia considerados. La diversidad de redes analizadas permite concluir que la distribución empírica de los índices de centralidad es similar, y origina una clasificación de elementos importantes semejantes, independiente de la dimensión de la red

Estimación del efecto de la resistencia en la corriente de cortocircuito mediante un análisis de sensibilidad

The assessment of the current in an electrical power system (EPS) after a fault, is generally termed short-circuit analysis. The magnitude of those currents is used for dimensioning the protection equipment of the EPS. Short-circuit analysis assumes that the electrical resistances of the components can be neglected, since they do not significantly affect the magnitude of the short-circuit currents. This work quantifies the effect of the electrical resistance of the elements of the EPS on the magnitude of the short-circuit current, by means of sensitivity (SA) and uncertainty (UA) analyses. The SA is based on the variance decomposition of an output variable, and can quantify the main effects (importance) and the interactions of the variables considered. On the other hand, The UA allows assessing how the variations in the variables considered affect the output. The proposed approach is illustrated on two networks from the literature, considering three-phase and single-phase faults. The results of such proposed approach numerically show that the effects due to taking into account the electrical resistance are indeed negligible, when compared to the rest of variables considered in the short-circuit analysis. This result coincide with the assumptions reported in the literature for the calculation of the fault currents.El cálculo de los valores de corriente que fluyen en un sistema eléctrico de potencia (SEP) posterior a una falla, se denomina análisis de falla o de cortocircuito. Los valores de la corriente de cortocircuito son empleados para el dimensionamiento de los equipos de protección del SEP. Los análisis de cortocircuito tienen como una de sus premisas despreciar la resistencia eléctrica de los elementos del sistema, pues esta no afecta en mayor medida las magnitudes de las corrientes de cortocircuito. En este trabajo se propone cuantificar el efecto de la resistencia eléctrica de los elementos del SEP en la magnitud de la corriente de cortocircuito, mediante un análisis de sensibilidad (AS) e incertidumbre (AI). El AS se basa en la descomposición de la varianza de una variable de salida y puede cuantificar los efectos principales (importancia) y las interacciones de las variables consideradas. Por otro lado, el AI permite evaluar cómo las variaciones en las variables consideradas afectan la salida. La propuesta se ilustra sobre dos redes de la literatura, considerando fallas trifásica y monofásica. El resultado de nuestra propuesta muestra numéricamente que los efectos debidos a considerar la resistencia eléctrica son de hecho insignificantes, en comparación con el resto de los factores que intervienen en el análisis de cortocircuito. El resultado coincide con las premisas de cálculo de las corrientes de falla supuestas en la literatura

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

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