«Análisis y propuesta de ubicación óptima de reconectadores automáticos en líneas de media tensión», se denomina la presentación del Trabajo Final de Grado (TFG) que presentaron los ahora ingenieros Carlos Sebastián Cáceres Genes y Lucas Alexandro Maldonado Candia, como última prueba para egresar de la carrera de Ingeniería Electromecánica de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de Asunción (FIUNA). La exitosa defensa del trabajo se realizó el martes 29 de octubre en la Institución.

La energía eléctrica es una de las principales fuentes de recursos para el desarrollo de un país y la falta de ella conlleva a un gran perjuicio para las industrias y el confort de una población. Con el objeto de minimizar los tiempos de duración de las fallas y mejorar los índices de confiabilidad en el sistema de distribución, en el trabajo presentado se planta la ubicación óptima de reconectadores automáticos en líneas de media tensión, basados en algoritmos genéticos, así como la nueva ubicación de los reconectadores ya existentes lo que a su vez conlleva a realizar nuevos cálculos de coordinación de protecciones.

Con la ubicación óptima de reconectadores se busca que el valor de la energía no suministrada se reduzca al mínimo en caso de fuera de servicio, ya que de acuerdo con varios estudios se observa que el 85% de las fallas en redes de distribución aéreas son fallas temporales. Para el mejoramiento de la calidad del servicio, y de forma particular, la continuidad del mismo, en el caso de reconectadores, es apropiado determinar la inversión considerando parámetros económicos relacionados al servicio.

En conclusión, con la ubicación óptima de reconectadores se mejora la continuidad en la provisión de energía eléctrica minimizando la energía no suministrada, asi también, se demostró que con la implementación de algoritmos genéticos se obtienen resultados favorables para la optimización de localización de reconectadores en redes de media tensión y se observa un importante ahorro económico para la ANDE en energía no suministrada debido a la optimización de este.