[ca] En aquest treball es fa un estudi exhaustiu sobre el funcionament d'una xarxa de distribució de Noruega mitjançant fluxos de potència. Amb els resultats d'aquesta anàlisi i la identificació de problemes en les línies es procedeix a trobar solucions, per una banda, des d'un punt de vista més de planificació i per l'altre des d'un punt de vista d'operació. Pel que fa a la planificació, l'objectiu és dimensionar una bateria que pugui descongestionar la xarxa durant els pròxims anys. Així doncs, el que es busca és preveure l'evolució de la demanda energètica a llarg termini, aquest tipus de prediccions tenen molta incertesa i, per tant, es proposa una metodologia basada en la intel·ligència artificial que té en compte aquesta possible variació en els resultats. Seguidament, se suggereix un algorisme pel dimensionament de la bateria i s'exposen els resultats obtinguts. Per l'altra banda, pel que fa a l'operació, el que se cerca és poder operar aquesta bateria de manera òptima dia a dia. Per a fer-ho el primer que es necessita és la demanda del pròxim dia, per tant, es proposa un model d'aprenentatge automàtic capaç de fer una predicció prou acurada del consum a 24 hores vista. A continuació, es plantegen les equacions del flux de potència òptim juntament amb les del model de la bateria i l'entorn de simulació. Finalment, es realitza l'optimització de la xarxa de distribució amb les demandes reals i les previstes per a estudiar els resultats i així aconseguir conclusions sobre els errors comesos i la viabilitat d'implementar aquest model de predicció a la realitat.

[es] En este trabajo se realiza un estudio exhaustivo sobre el funcionamiento de una red de distribución de Noruega mediante flujos de potencia. Con los resultados de este análisis y la identificación de problemas en las líneas se procede a encontrar soluciones, por un lado, desde un punto de vista más de planificación y por otro, desde un punto de vista de operación. Por lo que respecta a la planificación, el objetivo es dimensionar una batería que pueda descongestionar la red durante los próximos años. Así pues, lo que se busca es prever la evolución de la demanda energética a largo plazo, este tipo de predicciones tienen mucha incertidumbre y, por tanto, se propone una metodología basada en la inteligencia artificial que tiene en cuenta esta posible variación en los resultados. Seguidamente, se sugiere un algoritmo por el dimensionado de la batería y se exponen los resultados obtenidos. Por otro lado, en cuanto a la operación, lo que se busca es poder operar esta batería de forma óptima día a día. Para ello, lo primero que se necesita es la demanda del próximo día, por tanto, se propone un modelo de machine learning capaz de hacer una predicción suficientemente cuidadosa del consumo a 24 horas vista. A continuación, se plantean las ecuaciones del flujo de potencia óptimo junto a las del modelo de la batería y el entorno de simulación. Por último, se realiza la optimización de la red de distribución con las demandas reales y las previstas para estudiar los resultados y así conseguir conclusiones sobre los errores cometidos y la viabilidad de implementar este modelo de predicción a la realidad.