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La investigación se centra en avanzar en la estabilidad, confiabilidad y eficiencia de los sistemas eléctricos de potencia modernos mediante optimización avanzada y modelado computacional. Una parte significativa del trabajo aborda la estabilidad de voltaje y la calidad de la energía, utilizando índices innovadores e inteligencia artificial para optimizar la ubicación y el dimensionamiento de la generación distribuida, la compensación de potencia reactiva (SVC, D-STATCOM) y los sistemas de transmisión de CA flexible (FACTS). La metodología integra programación no lineal entera mixta (MINLP) y algoritmos heurísticos para resolver desafíos operativos complejos, incluyendo la gestión de contingencias, la planificación de la expansión de la transmisión y el flujo de potencia óptimo bajo condiciones estocásticas. Además, la investigación explora la integración de fuentes de energía renovable y plantas de energía virtual, enfatizando el desarrollo de marcos resilientes y conscientes del clima para la evaluación de la confiabilidad. Se emplean análisis de datos avanzados, incluyendo aprendizaje automático y análisis bibliométrico, para monitorear el desempeño del sistema, predecir la demanda y mejorar la observabilidad de la red mediante el despliegue óptimo de PMUs. El trabajo también contribuye al desarrollo de estrategias de control para microrredes y gestión de la demanda, asegurando una operación robusta frente a amenazas físicas y cibernéticas mientras facilita la transición hacia infraestructuras energéticas más inteligentes y sostenibles.

Temas Clave:

• Evaluación de estabilidad de voltaje y calidad de energía
• Flujo de potencia óptimo y optimización de sistemas
• Análisis de contingencias y resiliencia de redes
• Generación distribuida e integración de energías renovables
• Inteligencia artificial y aprendizaje automático en sistemas eléctricos
• Planificación de la expansión de la transmisión y topología de redes