Estudiar las corrientes de corto circuito de una línea aérea de 69KV mediante códigos Python y simulaciones en ATP DRAW

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Authors: Naomi Alejandra Santos Camargo, Jordy Richard Castro Rivera
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Abstract

Este estudio propone un método para estudiar la corriente de cortocircuito de una línea aérea de transmisión trifásica de 69 kV mediante herramientas de código abierto, combinadas con el desarrollo de código Python y la simulación con el software ATP-Draw. La investigación se centra en el uso de métodos matriciales, integrales de Carson y reducción de Kron para obtener con precisión parámetros eléctricos como resistencia, inductancia y capacitancia a partir de las características físicas, geométricas y eléctricas de la línea. Con base en estos parámetros, se calcula la matriz de orden y las corrientes asociadas a diferentes tipos de fallas (incluyendo cortocircuitos trifásicos, monofásicos y bifásicos). Posteriormente, se construye un modelo de línea en ATP-Draw para simular los mismos escenarios de falla, y los resultados del cálculo se comparan con los obtenidos con Python. Al comparar ambas herramientas, podemos verificar la confiabilidad del modelo computacional desarrollado y evaluar su consistencia técnica. Los resultados esperados demuestran que el uso de Python, junto con métodos analíticos maduros, puede constituir una alternativa viable, precisa y rentable al software comercial, contribuyendo al análisis de fenómenos eléctricos y profundizando la comprensión de los fundamentos teóricos. Esta investigación contribuye al ámbito académico al promover la aplicación de herramientas de código abierto en el análisis de sistemas eléctricos y sienta las bases para la investigación sobre la protección y coordinación de líneas aéreas de subtransmisión.

Fields of Study & Subjects

High-Voltage Power Transmission Systems Power Systems Fault Detection Thermal Analysis in Power Transmission

Publication details

Journal / source
Universidad Politécnica Salesiana Repositorio Digital (Universidad Politécnica Salesiana)
Publication date
1 January 2026
Language
ES
Document type
Thesis