Los sistemas de potencia modernos exhiben comportamientos que solo pueden ser estudiados con modelos muy detallados. Un ejemplo son las interacciones entre los generadores de gran escala, conectados a la red de transmisión, y los de pequeña escala, conectados a las redes de distribución. Para simular estas interacciones es necesario modelar, como mínimo, decenas de miles de barras. Si bien la simulación es un problema en gran parte resuelto, las dimensiones de la red pueden dificultar el análisis de resultados y ocultar fenómenos importantes. Esto puede suceder, por ejemplo, al estudiar problemas relacionados con la tensión, los cuales no pueden ser comprendidos por completo si no se conocen la topología de la red y la ubicación de generadores y cargas.

El propósito de este proyecto es producir visualizaciones que faciliten el análisis de redes eléctricas de gran escala. Estas visualizaciones, sin embargo, deben brindar más información que los tradicionales histogramas y gráficos lineales. Preferiblemente, se dibujarían diagramas unifilares y se codificaría el estado de la red (tensiones de las barras, flujos de potencia en las líneas, demanda de las cargas) con colores, grosores de las líneas y otros símbolos. Desde una perspectiva técnica, el problema es interesante porque las visualizaciones deben ser construidas de forma eficiente y a partir de un modelo puramente eléctrico, que no necesariamente incluye las coordenadas de las barras ni la longitud de las líneas. Desde una perspectiva creativa, es interesante porque se deben sintetizar enormes cantidades de información de una forma que resulte fácil de interpretar y que sea, además, estética.

Se espera que los algoritmos de visualización sean implementados en Python y que sirvan tanto para realizar análisis exploratorios como para producir figuras con calidad de publicación. El modelo eléctrico de la red y su estado (el resultado de un estudio de flujos de potencia) serían suministrados por el profesor.

Objetivos

El objetivo general es producir visualizaciones de la topología y del estado de redes eléctricas de gran escala. Los objetivos específicos son cinco:

1. Investigar sobre algoritmos para dibujar grafos ponderados.
2. Implementar al menos dos algoritmos que garanticen que las líneas no se traslapen y que sus longitudes sean proporcionales a sus impedancias.
3. Implementar un algoritmo para aislar subredes conexas de la red original según criterios como la tensión nominal y el diámetro (en el sentido de la teoría de grafos) con respecto a una barra arbitraria.
4. Integrar los algoritmos en un módulo de Python y permitir que las visualizaciones puedan ser desplegadas para análisis exploratorios y exportadas para publicación.
5. Con fines de validación, visualizar una red que incluya tanto barras de media tensión como de baja.

Requisitos (en orden de importancia)

1. Habilidades de programación: capacidad para implementar algoritmos, dominio de Python y, preferiblemente, también de la programación orientada a objetos.
2. Interés por la visualización de datos y las artes gráficas en general.
3. Nociones básicas de teoría de grafos.
4. Conocimientos de sistemas eléctricos de potencia.