González Cagigal, Miguel Ángel2025-04-102025-04-102024Gil Caicedo, A. (2024). Sintonización de un estabilizador de sistema de potencia utilizando un algoritmo de optimización basado en ejambre de partículas. (Trabajo Fin de Máster Inédito). Universidad de Sevilla, Sevilla.https://hdl.handle.net/11441/171690El trabajo de fin de máster explora el uso de técnicas avanzadas de optimización para mejorar la estabilidad dinámica en sistemas de potencia mediante la sintonización de PSS. El estudio se centra en la creciente necesidad de gestionar oscilaciones de baja frecuencia que pueden comprometer la estabilidad de las redes eléctricas modernas, especialmente con la integración de energías renovables y el aumento de la interconexión de sistemas. El documento describe cómo el Algoritmo de Optimización basado en Enjambre de Partículas (PSO) es una herramienta eficaz para optimizar los parámetros de control del PSS, destacando su capacidad para converger rápidamente hacia soluciones óptimas en comparación con métodos tradicionales como la sintonización manual o heurística. La investigación incluye un marco teórico sobre estabilidad de sistemas de potencia, la dinámica de pequeñas señales, y el funcionamiento de sistemas de excitación, complementado con simulaciones realizadas utilizando la herramienta PyDAE. Las simulaciones muestran cómo el PSS ajustado mediante el algoritmo PSO mejora la amortiguación de oscilaciones en un sistema multi-máquina.This Master’s thesis explores the application of advanced optimization techniques to enhance dynamic stability in power systems through the tuning of Power System Stabilizers (PSS). The study focuses on the growing need to manage low-frequency oscillations that can compromise the stability of modern power grids, particularly with the increasing integration of renewable energy sources and the expansion of interconnected systems. The document describes how Particle Swarm Optimization (PSO) is an effective tool for optimizing PSS control parameters, highlighting its ability to converge rapidly to optimal solutions compared to traditional methods such as manual or heuristic tuning. The research includes a theoretical framework on power system stability, small-signal dynamics, and the operation of excitation systems, complemented by simulations conducted using the PyDAE tool. Simulations demonstrate how the PSS tuned using the PSO algorithm improves the damping of oscillations in a multi-machine system.application/pdf74 p.spaAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccess