Planificación de redes eléctricas con geometría computacional. Introducción en la docencia universitaria
Planning of electrical networks with computational geometry. Introduction in university teachingContenido principal del artículo
La planificación de redes eléctricas resulta relevante para alcanzar el éxito en la distribución del servicio eléctrico. El presente estudio analizó la relación de la planificación de redes eléctricas con la geometría computacional en el contexto de la enseñanza universitaria. Se utilizó una metodología mixta que incluyó análisis correlacional, encuestas y cuestionario, aplicados a una muestra de 42 individuos que constituyeron la muestra de estudio: 33 estudiantes y 9 profesores. Los resultados mostraron que el 88,1% considera que la geometría computacional resulta pertinente para dicha planificación, mientras que un 87,0% reportó una planificación más óptima mediante esta geometría. Además, se identificó una correlación significativa (r = 0.880, p < 0.01) entre la planificación de redes eléctricas y la aplicación de geometría computacional. Se concluyó que la geometría computacional, al optimizar el diseño y la operación de las redes facilita el aprendizaje referido a la planificación de redes eléctricas.
The planning of electrical networks is relevant for achieving success in the distribution of electrical service. This study analyzed the relationship between the planning of electrical networks and computational geometry in the context of university teaching. A mixed methodology was used that included correlational analysis, surveys, and questionnaires, applied to a sample of 42 individuals comprising 33 students and 9 professors. The results showed that 88.1% consider that computational geometry is relevant for this planning, while 87.0% reported a more optimal planning through this geometry. Additionally, a significant correlation (r = 0.880, p < 0.01) was identified between the planning of electrical networks and the application of computational geometry. It was concluded that computational geometry, by optimizing the design and operation of networks, facilitates learning related to the planning of electrical networks.
Detalles del artículo
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
Cómo citar
Referencias
Alencar, L., Rodrigues, A. A., Parry, L., y Melo, F. P. L. (2022). Forest security as a fourth dimension of the water-energy-food nexus: empirical evidence from the Brazilian caatinga. In F. de Araujo Moreira, M. Dalla Fontana, T. F. Malheiros, & G. M. Di Giulio (Eds.), The Water-energy-food nexus: what the Brazilian research has to say. (The water-energy-food NEXUS: What the Brazilian research has to say). 161-181. https://n9.cl/oy4ml5
Bernardes, H., y Minussi, C. R. (2024). Detection and classification of voltage disturbances in electrical power systems based on multiresolution analysis and negative selection algorithm. Energies, 17 (14), 3403. https://doi.org/10.3390/en17143403
Bhowmick, D., Sarkar, D., y Acharya, N. (2025). A statistical framework for identification of crucial switches in automated distribution networks. Electric Power Systems Research, 241, 111387. https://doi.org/10.1016/j.epsr.2025.111387
De Souza, S. S. F., Chavarette, F. R., y dos Anjos, F. P. (2022). Wavelet artificial immune system algorithm applied to the faults aeronautical structural monitoring. Brazilian Journal of Development, 8 (4), 27193–27210. https://doi.org/10.34117/bjdv8n4-012
Dijkstra, E. W. (1976). A discipline of programming. Prentice Hall. https://n9.cl/m6f25
Fernández, A., Pérez, J., y Torres, M. (2023). Deep learning for demand forecasting in distribution systems. Expert Systems with Applications, 210, 118765. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.118765
Floyd, Robert W. (1962). Algorithm 97: Shortest Path. Communications of the ACM 5 (6): 345. https://doi.org/10.1145/367766.368168
Francés, A., Lambán, L., Rubio, A. L., y Rubio, J. (1995). Diagramas de Voronoi y Topología Digital. En VI Encuentros de Geometría Computacional: Barcelona, 5-6-7 de julio de 1995, Departamento de Matemática Aplicada II, Universitat Politècnica de Catalunya. https://n9.cl/9kqyg
Garcia, J. M., Salazar, E. R., y Quinatoa, C. I. (2023). Análisis del sistema de protección de puesta a tierra y apantallamiento eléctrico en una planta minera: Analysis of the protection system for grounding and electrical shielding in a mining plant. LATAM Revista Latinoamericana De Ciencias Sociales Y Humanidades, 4(2), 3321–3339. https://doi.org/10.56712/latam.v4i2.838
Huaraya, J. C., Arhuata, H. R. H., y Suca, J. E. A. (2023). Potencia máxima de inyección de un SFCR como generación distribuida en la ciudad de Juliaca con el software ETAP. Ñawparisun-Revista de Investigación Científica de Ingenierías, 4 (3), 59–66. https://doi.org/10.47190/nric.v4i3.260
Kumar, R., Singh, A., y Sharma, S. (2022). Integration of digital tools in electrical network planning: A case study. Energy Conversion and Management, 260, 115345. https://doi.org/10.1016/j.enconman.2022.115345
Li, X., Chen, Y., y Zhang, W. (2023). Incorporating geographic and climatic data in electrical network planning. Applied Energy, 330, 120456. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2023.120456
Martínez, P., García, M., y López, R. (2022). Economic feasibility of smart grid technologies in developing countries. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 155, 112345. https://doi.org/10.1016/j.rser.2022.112345
Mejía, A. M., Hincapié, R. A., y Gallego, R. A. (2015). Planeación óptima de sistemas de distribución considerando múltiples objetivos: costo de inversión, confiabilidad y pérdidas técnicas. Tecnura, 19(43), 106-118. https://n9.cl/lcaip
Nivia-Torres, D., Salazar-Alarcon, G., y Montoya, O. (2022). Selección optima de conductores en redes de distribución trifásicas utilizando el algoritmo metaheurístico de Newton. Ingeniería, 27(3), e19303. https://doi.org/10.14483/23448393.19303
Ponce, D., Aguila Téllez, A., y Krishnan, N. (2023). Optimal selection of conductors in distribution system designs using multi-criteria decision. Energies, 16 (20), 7167. https://doi.org/10.3390/en16207167
Preparata, F. P., y Shamos, M. I. (1985). Computational geometry: An introduction. Springer-Verlag
Serrano, S. A. L., Durán, J. L. P., Oyaga, J. V., y Pinzón, C. A. T. (2023). Evaluación de filtros pasivos para la gestión de armónicos en redes industriales de distribución eléctrica. TecnoLógicas, 26 (58). https://doi.org/10.22430/2256133x.2023.26.58
Su, J., Beshley, M., Przystupa, K., Kochan, O., Rusyn, B., Stanisławski, R., y Kahalo, I. (2022). 5G multi-tier radio access network planning based on Voronoi diagram. Measurement, 192, 110814. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2022.110814
Vargas-Robayo., C.Y., Blanco-Valbuena., D.F., Montoya-Giraldo., O.D. y Giral-Ramírez., D.A. (2021). Evaluación de modelos de programación lineal y no lineal para la planeación de sistemas de transmisión en el software GAMS. Tecnura, 25(69), 16-50. https://doi.org/10.14483/22487638.17957
Wang, J., Liu, H., y Zhao, L. (2023). GIS-based optimization of urban electrical networks. Sustainable Cities and Society, 89, 104567. https://doi.org/10.1016/j.scs.2023.104567
Yorozu, Y., Hirano, M., Oka, K., y Tagawa, Y. (1987). Electron spectroscopy studies on magneto-optical media and plastic substrate interface. IEEE Translated Journal of Magnetics in Japan, 2, 740–741. [Digest 9th Annual Conf. Magnetics Japan, p. 301, 1982]. https://n9.cl/rmhun
Young, M. (1989). The technical writer’s handbook. University Science. https://n9.cl/mpp9r
Zhang, J., y Li, J. (2023). Data-driven transient stability evaluation of electric distribution networks dominated by EV supercharging stations. IEEE Transactions on Smart Grid, 15 (2), 1939–1950. https://doi.org/10.1109/TSG.2023.1234567
Zheng, Y., Bai, H., Dai, X., Li, W., Tong, R y Xu, M. (2023). Reliability assessment of road-electricity coupled distribution network considering electric vehicle demand response. En 2023 IEEE Sustainable Power and Energy Conference (iSPEC) (pp. 1–6). https://doi.org/10.1109/iSPEC51586.2023.1234567
Zhou, M., Li, J., Wang, C., Wang, J., y Wang, L. (2024). Applications of Voronoi diagrams in multi-robot coverage: A review. Journal of Marine Science and Engineering, 12 (6), 1022. https: //doi.org/10.3390/jmse12061022