Chamba León, Marlon SantiagoCajas Oña, Edgar Javier03/06/202503/06/20252025POS.1123https://repositorio.puce.edu.ec/handle/123456789/45995Este trabajo propone una metodología para evaluar la estabilidad transitoria en sistemas eléctricos de potencia mediante el algoritmo clustering de series temporales (TimeSeriesKMeans) utilizando la métrica Dynamic Time Warping (DTW). Se desarrolla un código mediante el lenguaje de programación Python integrado con DIgSILENT Power Factory, el cual permite extraer los ángulos del rotor de cada uno de los generadores y referenciarlos al centro de Inercia (COI, Center Of Inertia). Para extraer los ángulos del rotor se realizan simulaciones en el sistema de New England de 39 barras y 10 generadores en DIgSILENT PowerFactory y se aplica la técnica de “unwrapping” para corregir discontinuidades. Posteriormente, se emplea el algoritmo TimeSeriesKMeans basado en DTW para segmentar las unidades de generación según su respuesta transitoria, permitiendo identificar generadores críticos. Sin embargo, DIgSILENT Power Factory solo permite graficar los ángulos referidos a una unidad de generación, lo que representa una limitación en la interpretación de estabilidad. Para abordar esta limitación, se implementan los resultados de este trabajo directamente en DIgSILENT Power Factory, cuyas gráficas de resultados se procesan en Python y desplegadas en el entorno de DIgSILENT Power Factory, lo que contribuye a la toma de decisiones más eficientes en la operación y planificación del Sistemas Eléctricos de Potencia (SEP)esEstabilidad de sistemas de energía eléctricaSistemas de energía eléctricaCentrales eléctricasArticle