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Author: search.filters.author.Clementi, Luis A.Subject: search.filters.subject.Optimización

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    Máquina de soporte vectorial para la detección y clasificación de fallas en sensores de registro de datos en procesos continuos
    (VI ARGENCON, 2022-09) Sanseverinatti, Carlos Ignacio; Perdomo, Mariano; Clementi, Luis A.; Vega, Jorge Rubén
    En el presente trabajo se implementó un módulo para la detección de fallas en sensores de registro de variables en procesos continuos, el cual se desarrolló sobre la base de una máquina de soporte vectorial. Con el fin de obtener una arquitectura adecuada de la máquina, se estudió el desempeño del módulo para diversas implementaciones obtenidas a partir de diferentes técnicas de codificación múltiple y máquinas Kernel. En particular, se analizó el desempeño de las máquinas de soporte implementadas en términos de su capacidad para detectar y clasificar fallas típicas en sensores de procesos continuos. Para cada máquina implementada, se escogió el tamaño del conjunto de entrenamiento y los valores de los hiperparámetros correspondientes a cada una a partir de una búsqueda de tipo rejilla. Los resultados mostraron que el mejor desempeño en términos de exactitud en el testeo se obtuvo para una codificación de tipo One Vs Rest, utilizando un Kernel de tipo función de base radial, para la cual se alcanzó una exactitud superior al 98%.
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    Asignación óptima de potencias de generación en una micro-red eléctrica con demanda distribuida variable
    (V Congreso de Matemática Aplicada, Computacional e Industrial (MACI), 2014) Loyarte, Ariel S.; Clementi, Luis A.; Vega, Jorge R.
    Se presenta un método para determinar las potencias óptimas que deben ser aportadas en los diferentes nodos de una micro-red eléctrica (MRE) con el objeto de satisfacer una dada demanda distribuida variable en el tiempo, minimizando un funcional que incluye costos de generación, pérdidas eléctricas por transmisión, emisión de gases contaminantes, y calidad de energía en todos los puntos de suministro. El problema inverso asociado es complejo debido a las diversas restricciones inherentes a los recursos distribuidos de la MRE, como por ejemplo las capacidades limitadas de los centros de generación. La resolución del problema de optimización se implementa a través de un algoritmo por enjambre de partículas. Un ejemplo de simulación basado en una MRE de mediana complejidad, aislada del sistema interconectado, con generadores diesel, fotovoltaicos, eólicos y una celda de combustible, permite visualizar las potencialidades del método e identificar la complejidad del problema analizado.
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    Comparación de métodos de optimización utilizados para la asignación óptima de potencia en micro-redes eléctricas
    (III Congreso de las Américas de Distribución Eléctrica, 2016) Loyarte, Ariel S.; Clementi, Luis A.; Vega, Jorge R.
    Este trabajo compara dos algoritmos de optimización utilizados para resolver el problema de despacho óptimo de potencia en una micro-red (MR) eléctrica con generación distribuida. La optimización apunta al cálculo de las potencias y tensiones asignadas a los generadores, a los efectos de minimizar costos de generación, contaminación ambiental, y apartamiento de tensiones en barras respecto a sus valores nominales. Los algoritmos estudiados son un método de punto interior (MPI) con gradiente descendente y la optimización por enjambre de partículas (PSO). En los casos de estudio analizados, se compara el desempeño de los algoritmos en términos de la capacidad para alcanzar el óptimo global del problema y el tiempo de convergencia requerido. En particular, se estudia un caso simulado numéricamente consistente en una MR con 14 nodos, los cuales involucran generaciones fotovoltaicas, eólicas, celdas de combustible y generadores diésel; y cargas de tipo residencial e industrial, caracterizadas por curvas de consumo típicas. Los resultados muestran que el desempeño de ambos algoritmos es altamente dependiente de los objetivos a minimizar en el problema de despacho óptimo. Para objetivos simples que involucran un problema de optimización con un mínimo global único (por ejemplo, la minimización de los costos de generación), el MPI es más adecuado debido al menor tiempo requerido para alcanzar la solución. Sin embargo, para casos más complejos que involucran funciones multi-objetivo, y que pueden exhibir mínimos locales múltiples, el algoritmo basado en PSO resulta más eficaz ya que, si bien requiere mayor tiempo de cómputo que el MPI, posee mayor chance de alcanzar una solución próxima al óptimo global del problema, evitando quedar atrapado en algún óptimo local.