Roa Sepúlveda, Claudio AndrésFica Luckeheide, Gabriel Ignacio2025-11-102025-11-102025https://repositorio.udec.cl/handle/11594/13363Tesis presentada para optar al título de Ingeniero/a Civil Eléctrico/a.La importancia de contar con planes de restauración de servicio radica en la necesidad de garantizar una recuperación rápida, segura y coordinada frente a eventos de apagón masivo. El caso ocurrido en Chile el 25 de febrero de 2025 evidenció la vulnerabilidad del sistema y el alto impacto que este tipo de contingencias tiene sobre la población, la infraestructura crítica y la economía nacional. Situaciones como esta demuestran que disponer de metodologías previamente ensayadas de restauración no solo es esencial para reducir tiempos de restauración, sino también para minimizar el riesgo de fallas secundarias durante el proceso de restablecimiento del servicio. Este trabajo presenta una estrategia de restauración por zonas aplicada al sistema de prueba IEEE de 39 barras. La propuesta combina técnicas de teoría de grafos para la zonificación automática con un proceso secuencial de restauración. La zonificación se realiza utilizando el algoritmo de Dijkstra, que permite asignar barras a zonas según proximidad eléctrica, y posteriormente se optimiza mediante balance energético. La restauración se implementa en cuatro etapas: verificación de generadores Black Start, conexión de generadores No Black Start, expansión progresiva de cargas y energización final con enmallado. Los resultados de simulación en DIgSILENT PowerFactory muestran que la estrategia es capaz de restaurar el sistema en escenarios de contingencia, garantizando estabilidad operativa. La metodología logra dividir el sistema inicial en zonas balanceadas, aplicando criterios de conectividad física y proximidad eléctrica. El proceso de restauración funciona bien al conectar paso a paso los generadores No Black Start y las cargas, manteniendo el sistema estable en cada etapa. Un análisis de sensibilidad evalúa cómo se comporta la metodología bajo diferentes criterios de selección de generadores Black Start y cuando hay pocos recursos disponibles, lo que confirma que el algoritmo se adapta bien a distintas situaciones operacionales. Los resultados muestran que el sistema se mantiene estable frente a diferentes configuraciones de generación y criterios de selección de generadores Black Start. El análisis de sensibilidad demuestra que la estrategia funciona de manera predecible incluso cuando hay recursos limitados, lo que confirma que se puede aplicar a diversas situaciones. Los resultados validan que el enfoque propuesto es efectivo para la restauración por zonas en sistemas eléctricos.esCC BY-NC-ND 4.0 DEED Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 InternationalDistribución de energía eléctricaRedes eléctricas Mantenimiento y reparaciónThesis