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Título : Mejora de la calidad de servicio eléctrico en el sistema de alta tensión de la zona norte de Lima, mediante la mitigación de riesgos críticos utilizando un análisis de confiabilidad operacional
Autor : Del Mar Rodríguez, Brian Washington
Asesor : Becerra Arévalo, Gilberto
Palabras clave : Calidad del servicio eléctrico;Confiabilidad operacional;Energía eléctrica;Sistemas eléctricos de potencia;Modelo de gestión de riesgos
Fecha de publicación : 2025
Editorial : Universidad Nacional de Ingeniería
Resumen : El presente trabajo tiene como objetivo principal mejorar la calidad del servicio eléctrico en la zona norte de Lima, mitigando los riesgos críticos en el sistema eléctrico de alta tensión. Para ello, se desarrolló un modelo del sistema eléctrico, se analizaron las estadísticas de las tasas de falla de sus componentes, y se simularon todas las contingencias posibles bajo el criterio (n-1). Estas acciones permitieron clasificar e identificar las contingencias críticas según su nivel de riesgo. La metodología se basó en el modelamiento de sistemas de potencia mediante software especializado, la ejecución de simulaciones automáticas y el uso del algoritmo de clasificación “k-means” para identificar clústeres de riesgos. Los resultados revelaron las contingencias de mayor impacto en la confiabilidad del sistema, permitiendo proponer medidas específicas de mitigación para reducir el riesgo operacional y optimizar la continuidad del servicio. Este estudio establece un modelo replicable en otras regiones del país, promoviendo sistemas eléctricos más resilientes y sostenibles frente a las crecientes demandas y desafíos climáticos.
The main objective of this research is to improve the quality of electrical supply in northern Lima by mitigating critical risks in the high-voltage power system. The study involved modeling the electrical system, analyzing statistical failure rates of its components, and simulating all contingencies under the (n-1) criterion. These steps allowed for the classification and identification of critical contingencies based on their risk levels. The methodology utilized specialized power system modeling software, automated contingency simulations, and the “k-means” clustering algorithm to identify risk clusters. The results highlighted the contingencies with the highest impact on system reliability, enabling the proposal of specific mitigation measures to reduce operational risk and enhance service continuity. This study establishes a replicable model for other regions in the country, fostering more resilient and sustainable power systems to meet growing demands and address climate-related challenges.
URI : http://hdl.handle.net/20.500.14076/28993
Derechos: info:eu-repo/semantics/openAccess
Aparece en las colecciones: Ingeniería Mecánica y Electrica

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