FRCU - GIECRRER: Grupo de Investigación en Economía Computacional de Regulación de Redes y Energías Renovables

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    Metaheurísticas multiobjetivo cardumen de peces artificiales (fafs) y optimización evolucionaria por enjambre de partículas con topología estocástica global individual (fepso gist). Parte I : antecedentes y desarrollos teóricos
    (Universidad Católica Luis Amigó, 2014-07) Schweickardt, Gustavo Alejandro
    El presente trabajo describe un modelo para la optimización del grado de desbalance de car gas en una red trifásica de distribución de energía eléctrica (SDEE) en baja tensión (BT). Se presenta la integración de dos novedosas metaheurísticas: FEPSO GIST (Fuzzy-MultiObjective Particles Swarm Optimization with Global/Individual Stochastic To pology) desarrollada por el autor, y FAFS Fuzzy MultiObjective Artificial Fish Shool), cuya extensión multiobjetivo es propuesta por el autor, se valoriza la función de aptitud mediante conjuntos difusos. El problema propuesto ya ha sido resuelto en un trabajo presentado por el autor, mediante la metaheurística FPSO, y su solución constituye una referencia para comparar resultados. Entre los inconvenientes producidos por un elevado grado de desbalance en las fases del sistema, se consideran la minimización de las pérdidas técnicas y la mejora del perfil de tensiones. Ambos aspectos, relacionados con el uso racional de la energía propiciado desde el lado de la oferta, son observados por la autoridad regulatoria. Se presenta, adicionalmente, un modelo atheurístico que combina el enfoque clásico del problema, con el uso de programación lineal entera-mixta con las dos metaheurísticas introducidas, FEPSO GIST y FAFS. Se comparan los resultados de aplicar los modelos sobre el mismo SDEE BT considerado en el enfoque resuelto vía FPSO. En esta Parte I se abordan los antecedentes y desarrollos teóricos requeridos en la aplicación.