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

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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.
Maps of intrinsic cost (IC) in reliability problems of medium voltage power distribution systems through a fuzzy multi-objective model
(Universidad Nacional de Colombia. Facultad de Minas., 2018-02-28) Camargo, Federico Gabriel; Schweickardt, Gustavo Alejandro; Casanova Pietroboni, Carlos Antonio
En este trabajo se analizó la fiabilidad de un Sistema de Distribución de Potencia de Media Tensión (SDMT) con la aplicación del Dispositivo de Seccionamiento/Protección (SP). La solución más satisfactoria se obtuvo a través de la metaheurística X-PSO con extensión al dominio difuso. La principal contribución fue la simplificación del índice denominado Costo Intrínseco (IC) y el análisis de los criterios de fiabilidad del coste del dispositivo y de la energía no suministrada. El IC permite obtener la valoración económica de cada uno de los criterios a optimizar y se basa en la cláusula 'Ceteris Paribus'. Se describen el problema, el modelo y el método de resolución utilizado. Se realizó un extenso análisis a través de gráficos bidimensionales (mapas) de la valoración económica de los criterios optimizados de sus respectivos Costos Intrínsecos. Finalmente, se analiza el caso real del problema de la optimización de la confiabilidad y los resultados obtenidos.
Modelo hiperheurístico HY X FPSO CBR SII soportado en metaheurísticas X PSO multiobjetivo para resolver una clase de problemas de optimización combinatoria : aplicación sobre economía computacional de regulación de redes eléctricas
(2018-11) Casanova Pietroboni, Carlos Antonio; Schweickardt, Gustavo Alejandro; Camargo, Federico Gabriel
Las Hiperheurísticas de Selección constituyen métodos de búsqueda concebidos en un nivel de abstracción superior al de las MetaHeurísticas. Para ello, una Función de Selección (FS), cuyo objetivo es decidir cuál de las estrategias MetaHeurísticas se aplica en cada instancia de decisión , evalúa la aptitud de las mismas en cada solución iterativa . En este trabajo se presenta una HiperHeurística de Selección Basada en Razonamiento ( con dominio en M eta H eurísticas X PSO M ulti O bjetivo, HY X FPSO C B R SII , cuya FS se constituye de una Red Neuronal Artificial (RN) de propagación hacia adelante tipo Multi Layer Perceptron (MLP). La información utilizada por la FS proviene desde Indicadores de Inteligencia de Grupo, propuestos por los autores en trabajos previos, que proporcionan una medida de la habilidad de cada MetaHeurística para resolver cierta instancia del problema Se aborda el diseño de la FS y el método de optimización asociad o al Entrenamiento Basado en Casos de la misma . Este novedoso enfoque, aporte principal del trabajo, permite construir una única FS capaz de resolver dos problemas de optimización combinatoria el Balance de Cargas de un Sistema Trifásico de Distribución de Energía Eléctrica (SDEE) y la Optimización de la Confiabilidad de un SDEE en Media Tensión.
Optimización de la confiabilidad en sistemas de distribución eléctrica de media tensión : modelos basados en dinámica posibilística e hiperheurística multiobjetivo
(2017-11) Schweickardt, Gustavo Alejandro; Casanova Pietroboni, Carlos Antonio
El presente trabajo aborda el problema de optimización de la confiabilidad, conforme los indicadores establecidos regulatoriamente, en los Sistemas de Distribución Energía Eléctrica de Media Tensión (SDEE MT). A través de varios trabajos en esta línea de investigación, el enfoque del problema se centra en la ubicación óptima de equipos de seccionamiento/protección (sp), aspecto de mayor impacto en el diseño confiable. Desde la perspectiva clásica, se considera la ubicación de un único tipo de equipo (sp) en distintos tramos, tomando como objetivo la minimización de la Energía No Suministrada (ENS) ante fallas del SDEE MT. En primer término, el costo de la ENS es establecido regulatoriamente, lo cual implica una monetización carente de bases teórico/metodológicas sólidas. Se resuelve aplicando Programación Dinámica Clásica (PDC). Un enfoque más complejo, no fija externamente el costo de la ENS sino que le permite evolucionar dependiendo de la estructura datos-representación del SDEE MT. Se resuelve aplicando Programación Dinámica Posibilística (PDP) y al costo resultante de la ENS se lo refiere como Costo Intrínseco. Pero este método colapsa cuando se tienen distintos tipos de equipos sp. Por tal motivo, se propone como solución general, un Algoritmo HiperHeurístico, comparando los resultados obtenidos para el mismo SDEE MT.
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.
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 Antonio
En 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.
Modelo de simulación soft-computing para la selección de contingencias críticas en la seguridad dinámica de sistemas de potencia soportado en redes neuronales de retropropagación simple y múltiple
(2015-11) Schweickardt, Gustavo Alejandro; Casanova Pietroboni, Carlos Antonio; Pérez, Eduardo
Un importante número de Contingencias simuladas en la Evaluación de la Seguridad Dinámica de un Sistema de Potencia (ESDSP), no afectan de manera significativa las variables de estado. Su exclusión del conjunto que requiere analizarse, permitiría una importante reducción en los tiempos de computación, posibilitando la Evaluación En Línea (Tiempo Real) adoptando acciones correctivas sólo sobre las Contingencias consideradas Críticas. El Método clásico de Selección de Contingencias Críticas resulta de un Análisis Fuera de Línea, que cubre escenarios típicos considerando aspectos tales como: frecuencia del sistema, tensiones de barra y ángulos internos de los generadores. Sobre tal selección, el operador experto implementa las acciones correctivas pertinentes. En este trabajo es propuesto un nuevo Modelo Soft-Computing, que identifica Contingencias Críticas en Línea para la ESDSP, soportado en Redes Neuronales de Retropropagación Simple y Múltiple (RNRS/RNRM), Conjuntos Difusos y MatHeurísticas. Las RNRM presentan la capacidad de fraccionar el espacio de entrada, utilizando neuronas selectivas. Se disminuye el tiempo de entrenamiento y se logra aproximar mejor características no lineales en regiones localizadas, así como la interpolación dentro del rango de entrenamiento. Los resultados obtenidos son presentados y discutidos, para lo cual es utilizada una red reducida del Sistema de Interconexión Argentino (SADI).
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 Antonio
En 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.
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.
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 Manuel
En 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.