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

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Author: search.filters.author.Casanova Pietroboni, Carlos AntonioSubject: search.filters.subject.Metaheurísticas

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    Metodología regulatoria para propiciar la eficiencia energética desde el lado de la oferta con penetración de fuentes primarias de energías renovables. Parte 1 : descripción y alcance del modelo de optimización
    (2019-05) Camargo, Federico Gabriel; Casanova Pietroboni, Carlos Antonio; Pérez, Eduardo; Schweickardt, Gustavo Alejandro
    En la presente propuesta se desarrollan las bases para la regulación de las redes eléctricas de distribución, aunque puede ser extendido también para los otros segmentos del mercado eléctrico. Se presentan los aspectos que no han sido resueltos completamente o en forma satisfactoria por los marcos regulatorios y modelos de resolución disponibles en el estado del arte. Entre estos se incluyen la existencia de múltiples criterios de optimización, valoración económica de los criterios que son no monetizables en forma directa, la influencia de la incertidumbre fundamental, etc. También el incentivo a la incorporación de la generación renovable. Se buscaron discutir los problemas y aspectos a considerar para obtener una metodología estandarizada y flexible, la cual resulte factible para realizar comparaciones y tomas de decisiones, con el fin de minimizar el impacto ambiental. De esta manera, se definieron algunos criterios y factores influyentes, a mediano y largo plazo, en la sustentabilidad del sistema energético, con la intención de incorporarlos en ámbitos de discusión y enseñanza pertinentes, propiciando su difusión y críticas.
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    Análisis de las habilidades de metaheurísticas X-PSO multiobjetivo mediante indicadores de inteligenia de grupo : aplicación en el balance de carga en redes eléctricas de baja tensión
    (2016-11) Casanova Pietroboni, Carlos Antonio; Schweickardt, Gustavo Alejandro
    Este trabajo presenta un análisis del comportamiento de MetaHeurísticas referidas como X-PSO Formas MultiObjetivo (X-FPSO), recurriendo al concepto de Inteligencia de Grupo (IG). A través de varios trabajos en esta línea de investigación, los autores han establecido cualitativamente que existe una correspondencia entre la habilidad de las Formas X-FPSO para satisfacer los cinco Principios de la IG (PIG), y la aptitud de la Función de Selección de una HiperHeurística cuando las Formas X-FPSO componen su dominio. Se proponen Indicadores de IG cuantitativos que permiten caracterizar y diferenciar el comportamiento de dos estrategias de movimiento derivadas de la MetaHeurística FPSO original, cuyos comportamientos satisfacen en grados complementarios los PIG: la FPSO con Factor de Constricción y Topología de Comunicación entre partículas Estrella Global Determinística y la FEPSO GIStT (Topología de Comunicación Global/Individual Estocástica), desarrolladas por los autores. Estos indicadores reflejan aspectos clave relacionados con la IG, permitiendo realizar un seguimiento iteración a iteración del Algoritmo HiperHeurístico, sirviendo de guía para su Función de Selección. Se presenta una simulación en el contexto de la resolución de un problema de Optimización Combinatoria, considerados en trabajos previos como estudio de caso: el Balance de Cargas en un Sistema Trifásico de Distribución de Energía Eléctrica.
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    Implementación de la metaheurística FEPSO GIST mediante procesamiento paralelo : aplicación al problema de balance de fases en sistemas de distribución en baja tensión
    (Universidad Nacional de Cuenca. Facultad de Ingeniería., 2014-10) Schweickardt, Gustavo Alejandro; Casanova Pietroboni, Carlos Antonio
    El presente trabajo describe el diseño e implementación de la Metaheurística FEPSO GIST (Fuzzy Particle Swarm Optimization with Global-Individual Star Topology) bajo un paradigma de computación paralela, empleando la plataforma MPI (Message Passing Interface), y aplicada a la solución del problema de Balance de Cargas en Sistemas de Distribución de Energía Eléctrica en Baja Tensión (PBC SDEE BT). En primer lugar, se plantea el Problema PBC SDEE BT multiobjetivo, carente de solución por métodos de optimización clásica. En segundo lugar, se presenta el marco de trabajo sobre el cual las heurísticas poseen un amplio grado de aplicación, y donde la computación paralela se yergue como una aliada invaluable al intentar, al igual que los métodos heurísticos, acelerar la respuesta de algoritmos que requieren de un poder computacional superior al paradigma secuencial. Seguidamente, se describe el diseño del algoritmo FEPSO GIST, la alternativa elegida para su implementación en MPI, y los detalles a tener en cuenta para una mejor ejecución. Por último, Se presenta su aplicación en un PBC SDEE BT real.