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

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Modelo hiperheurístico basado en razonamiento con función de selección multiretropropagación : aplicación para resolver el problema del vector óptimo de inyecciones de potencias desde micro generación fotovoltaica en baja tensión
(2019-11) Schweickardt, Gustavo Alejandro; Rodrigo, Rodolfo; Agosti, Andrés
El nuevo paradigma de abastecimiento eléctrico, denominado Generación y Micro-Generación Distribuida (GD y MGD, respectivamente), complementario al tradicional referido como Generación Centralizada (GC), constituye una realidad para fomentar la penetración de fuentes primarias de energía renovable en la Matriz Energética. Particularmente, la MGD supone la introducción de una nueva figura como agente del Sistema de Distribución de Energía Eléctrica (SDEE) en Baja Tensión (BT): el usuario prosumidor o micro-generador. Sin embargo, existen aspectos técnicos relativos al funcionamiento del SDEE BT dentro de parámetros de tolerancia específicos y establecidos regulatoriamente que, de no ser resueltos, pueden atentar contra este nuevo paradigma, dado que la planificación y la operación de la red cambian en modo sustancial. En este trabajo se presenta, continuando con líneas de investigación abordadas por los autores, un Modelo HiperHeurístico más eficiente para resolver el Problema de Optimización del Vector de Inyecciones desde Micro-Generación Distribuida Solar Fotovoltaica (PO VIny MGD FV) en los SDEE BT, basado en Razonamiento con Función de Selección Multi-Retropropagación. El Modelo propuesto es aplicado sobre un SDEE BT real, comparando los resultados con otros Modelos HiperHeurísticos similares con Función de Selección Simple-Retropropagación, evidenciándose algunas ventajas que el mismo exhibe.
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.
Modelo hiperheurístico y simulación para la optimización de la inyección de potencia desde micro generación en sistemas eléctricos de distribución de baja tensión
(Universidad Católica Luis Amigó, 2019-06) Schweickardt, Gustavo Alejandro
El presente trabajo aborda los desarrollos requeridos para resolver el problema de optimizar la inyección de potencia proveniente de micro generadores en sistemas eléctricos de distribución de energía (SEDE) de baja tensión (BT), focalizándose en los paneles solares fotovoltaicos (MG FV). Para tal propósito, se toman como referencia los conceptos y desarrollos generales presentados en artículos previos del autor, y se detallan los mismos, orientándolos a dos hiperheurísticas basadas en razonamiento, con dominio en metaheurísticas variantes de PSO, Formas (X-FPSO) y Cardumen de Peces Artificiales (FAFS) multiobjetivo. Estas hiperheurísticas fueron referidas como HY CBR X-FPSO y HY CBR (XFPSO + FAFS) MPI, siendo la segunda la que mejora los resultados en comparación con la primera, resolviendo las dos limitaciones observadas en esta. Se describe también la paralelización del algoritmo hiperheurístico HY CBR (X-FPSO +FAFS) MPI, en las dos variantes descriptas, empleando la plataforma MPI. Finalmente, se presenta una simulación sobre un SEDE con MG FV BT real, mediante ambos algoritmos hiperheurísticos, comparando los resultados.
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 inyección de potencia desde micro generación distribuida en sistemas eléctricos de distribución de baja tensión : desarrollos teóricos de un modelo hiperheurístico
(Universidad Católica Luis Amigó, 2018-07-03) Schweickardt, Gustavo Alejandro
Este artículo presenta los desarrollos teóricos de un Modelo HiperHeurístico para Optimizar la Inyección de Potencia proveniente de Micro-Generadores Distribuidos en Sistemas Eléctricos de Distribución de Energía (SEDE) en Baja Tensión (BT), focalizándose sobre los Paneles Solares Fotovoltaicos (MG FV). Implica una Optimización Combinatoria MultiObjetivo, en el que los Métodos Clásicos no producen buenas soluciones en el Dominio Determinístico, relativo a sus Variables de Control, y colapsan en el Dominio de Incertidumbres de Carácter no Estocástico asociadas a aquellas. Aquí, son descritos los conceptos generales de una estrategia bio-inspirada referida como HiperHeurística, con un Método de Aprendizaje Sustentado en Razonamiento, y cuyo dominio se compone de un Conjunto de MetaHeurísticas MultiObjetivo del tipo PSO incorporando una forma híbrida, AFS (Artificial Fish School) que exhibe características aptas para ser integrada, y permite resolver problemas de convergencia observados por el autor en trabajos previos. Adicionalmente, se introduce la paralelización del algoritmo, reemplazando su formulación primigeniamente secuencial, utilizando la plataforma conocida como MPI (Message Passing Interface).
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.
Modelo de optimización posibilística para determinar el costo intrínseco de la calidad eléctrica/ambiental. Parte I : desarrollo teórico
(Universidad Nacional de Colombia. Sede Manizales. Grupo de Investigación en Potencia, Energía y Mercados - GIPEM., 2015-12) Schweickardt, Gustavo Alejandro
Uno de los problemas que se observa en los Sistemas de Abastecimiento Energético, estriba en la valoración económica de variables que, por sus características subjetivas, incertidumbres de valor inherentes, y ausencia de un mercado que defina precios unitarios de equilibrio, no pueden ser monetizadas para, por ejemplo, definir sus costos. Este es el caso de una variable ambiental, asociada a cierto aspecto que represente un impacto sobre el medioambiente. El presente trabajo propone un Modelo de Optimización Posibilística aplicado a la determinación dinámica del Costo de la Calidad Eléctrica (Servicio Eléctrico) y/o Ambiental o Calidad EA, de un Sistema de Redes en Distribución Eléctrica, ponderado a través de una variable genérica. Se considera la Planificación de Mediano/Corto Plazo del sistema, conforme el Período de Control Regulatorio, bajo criterios a cuyas variables se le reconocen incertidumbres de valor y, por tanto, resultan no estocásticas. El cálculo del Costo de Calidad EA, se sustenta en relacionar, para cualquier estado de la Trayectoria Más Satisfactoria de Evolución del Sistema de Redes en Distribución Eléctrica obtenida, el Costo Anual de Inversión con un Índice de Impacto en la Calidad EA. Este costo es denominado, por tal razón, Costo Intrínseco, puesto que no es fijado externamente, sino resultado de los elementos que integra el sistema, y de su dinámica. Se presentan, en esta primer parte, los desarrollos teóricos del Modelo.
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.