| Summary: | La demanda de energía eléctrica actual requiere de adiciones de infraestructura en los
sistemas de transmisión que se vuelven más grandes cada vez. Una planificación de la
expansión del sistema de transmisión (TEP) se encarga de identificar las adiciones
necesarias en el sistema eléctrico. Sin embargo, ese proceso resulta difícil debido a la
cantidad de variables a tratar. Estas variables son el resultado del número líneas candidatas
que se consideran (espacio de búsqueda) en un modelo de optimización. En este trabajo se
presenta una estrategia de agrupación de líneas candidatas con el objetivo de reducir este
espacio de búsqueda. Esta estrategia combina herramientas del aprendizaje no supervisado
como el clustering y el análisis de la operación del Sistema de Suministro de Energía Eléctrica
(SSEE) llamados flujos óptimos de potencia. Esta combinación sirve para clasificar las líneas
candidatas bajo 3 criterios: sobrecarga, mínimo esfuerzo y costo-beneficio. Estos criterios se
aplican a cada sistema de estudio que se analiza: Garver 6 Barras, IEEE 24 Barras y IEEE
188 Barras, para determinar el más apropiado en cada caso. Esto con el fin de formar e
identificar grupos de líneas poco representativos para descartarlos, dando como resultado un
nuevo espacio de búsqueda reducido para los sistemas y conseguir una mejora significativa
en la eficiencia del proceso de Planificación de la Expansión de Sistemas de Transmisión.
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