FRCU - GIECRRER: Grupo de Investigación en Economía Computacional de Regulación de Redes y Energías Renovables
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Item Optimización dinámica posibilística de un sistema de distribución mediante una hiperheurística basada en razonamiento con dominio en metaheurísticas x-pso multi-objetivo(2015-06) Schweickardt, Gustavo Alejandro; Casanova Pietroboni, Carlos AntonioEn el presente trabajo se aplica una Hiperheurística que los autores han denominado HY X-FPSO CBR para la Optimización Dinámica Posibilística que se corresponde con la Planificación de Mediano/Corto Plazo de un Sistema de Distribución de Energía Eléctrica. El problema a resolver, específicamente, es la definición/identificación del Espacio de Estados por los que el Sistema de Distribución de Energía Eléctrica debe evolucionar, conociendo el número de etapas. Las mismas se corresponden con cada año del Período de Control Regulatorio. Se procede al Diseño y Entrenamiento de la Red Neuronal Artificial de Retropropagación, en la que se basa el mecanismo de Aprendizaje/Selección mediante el cual son aplicadas las formas X-FPSO, para cierta instancia de decisión, identificadas como dominio de la Hiperheurística propuesta. Se integran los resultados al Modelo de Optimización Posibilística y se procede a la simulación completa en un Estudio de Caso sobre un Sistema de Distribución de Energía Eléctrica real. Se comparan los resultados que arroja la Hiperheurística propuesta, con el Espacio de Estados formado por inspección, en otras optimizaciones realizadas sobre el mismo Sistema de Distribución de Energía Eléctrica.Item Modelos hiperheurísticos basados en razonamiento con procesameinto paralelo y dominio en metaheurísticas X-PSO Y AFS multiobjetivo(2015-05) Schweickardt, Gustavo Alejandro; Casanova Pietroboni, Carlos AntonioEn este trabajo se presenta el desarrollo e implementación de una HiperHeurística Basada en Razonamiento, con dominio en MetaHeurísticas variantes de la Optimización Por Enjambre de Partículas, X-FPSO, y Cardumen de Peces Artificiales, FAFS, MultiObjetivo. Como aporte respecto de otras publicaciones en la línea de investigación que los autores han desarrollado, se obtiene un importante avance: la paralelización del algoritmo, reemplazando su modelo secuencial primigenio, empleando la plataforma denominada Interfaz de Paso de Mensajes, MPI, (Message Passing Interface). Son propuestas dos estrategias para la implementación del Modelo, sustentadas en la habilidad que las X-Formas del conjunto X-(FPSO-FAFS) exhiben para satisfacer, en cierta instancia de decisión, los cinco Principios de la Inteligencia de Grupo (PIG). La primera, determina el número óptimo de núcleos MPI, y asigna, a cada uno, una subpoblación de la población total, con la misma cantidad invariante de individuos. La Función de Selección, FS, opera identificando la X-Forma más apta. La segunda, asigna un núcleo y la mejor X-Forma conforme cada PIG,modificando, mediante la FS, el tamaño de las subpoblaciones. Se presenta una aplicación de ambas estrategias, en el Problema de Balance de Fases en un Sistema de Distribución Eléctrica de Baja Tensión, comparando los resultados obtenidos.Item Hiperheurística basada en razonamiento con dominio en metaheurísticas X-PSO multiobjetivo hy X-FPSO CBR : aplicación sobre una optimización dinámica posibilística. Parte 2 : aplicación a la optimización dinámica posibilística en la planificación de mediano/corto plazo de un sistema de distribución eléctrica(2014-05) Schweickardt, Gustavo Alejandro; Casanova Pietroboni, Carlos Antonio; Giménez Álvarez, Juan ManuelEn el presente trabajo se aplica la Hiperheurística HY X-FPSO CBR soportando a la Optimización Dinámica Posibilística que se corresponde con la Planificación de Mediano/Corto Plazo de un Sistema de Distribución de Energía Eléctrica (SDEE). El problema a resolver, específicamente, es la definición/identificación del Espacio de Estados por los que el SDEE debe evolucionar, conociendo el número de etapas. Las mismas se corresponden con cada año del Período de Control Regulatorio. Se procede al Diseño y Entrenamiento de la Red Neuronal Artificial de Retropropagación, en la que se basa el mecanismo de Aprendizaje/Selección mediante el cual son aplicadas las formas X-FPSO, para cierta instancia de decisión, identificadas como dominio de la Hiperheurística propuesta. Se integran los resultados al Modelo de Optimización Posibilística y se procede a la simulación completa en un Estudio de Caso sobre un SDEE real. Se comparan los resultados que arroja la Hiperheurística propuesta, con el Espacio de Estados formado por inspección, en otras optimizaciones realizadas sobre el mismo SDEE.Item Hiperheurística basada en razonamiento con dominio en metaheurísticas X-PSO multiobjetivo hy X-FPSO CBR : aplicación sobre una optimización dinámica posibilística. Parte 1 : desarrollos teóricos del algoritmo hiperheurístico HY X-FPSO CBR(2013-11) Schweickardt, Gustavo Alejandro; Casanova Pietroboni, Carlos Antonio; Giménez Álvarez, Juan ManuelEn el presente trabajo se desarrolla el marco conceptual/teórico relativo a una novedosa HiperHeurística, basada en Razonamiento y aplicada en el dominio de MetaHeurísticas variantes de la Optimización Por Enjambre de Partículas (PSO), denominadas X-PSO, MultiObjetivo. Esta HiperHeurística, referida como HY X-FPSO CBR (Case Based Reasoning) emplea, como mecanismo de selección de la forma X de la MetaHeurística FPSO a ser aplicada en cierta instancia de decisión, una Función de Elección aproximada mediante una Red Neuronal Artificial tipo Retropropagación. Para el diseño y, particularmente, entrenamiento de la misma, son considerados aspectos relativos a los Principios de la Inteligencia de Grupo y las habilidades que cada forma X-FPSO exhibe para satisfacerlos, así como las características del Espacio de Búsqueda, inherentes a la Clase de Problemas que deben resolverse mediante la HiperHeurística propuesta: Establecer el Espacio de Estados requerido por una Optimización Dinámica Posibilística sobre la Planificación de Mediano/Corto Plazo de un Sistema de Distribución de Energía Eléctrica (SDEE).