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

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    Estimación de la calidad de servicio y producto técnico en sistemas de distribución eléctrica de media y baja tensión incorporando la percepción de clientes residenciales
    (2021-05) Schweickardt, Gustavo Alejandro
    El problema de la Confiabilidad en los Sistemas de Distribución Eléctrica de Media Tensión es abordado por la regulación argentina (no excluyente) mediante índices adoptados internacionalmente. Los mismos responden a magnitudes medidas físicamente y son operacionalizados a partir de fórmulas bien establecidas. Tal enfoque de Medida de la Confiabilidad exhibe, al menos, tres inconvenientes: 1ro) Su aplicación es a nivel Sistema, cuando la regulación argentina –adoptada como ‘modélica’ internacionalmente- establece que la Calidad de Servicio y Producto Técnico sea medida a nivel usuario; 2do) Desde tales índices, se fija -sin base metodológica- el Costo de la Energía No Suministrada [U$D/kWh]; y 3ro) No se considera la percepción que los usuarios tienen de tal calidad. En el presente trabajo, se propone un Modelo basado en Técnicas Estadísticas de Análisis Multivariado (Componentes Principales) para definir un Índice Compuesto de Calidad de Servicio y Producto Técnico y, mediante el empleo de Técnicas Soft Computing, obtener desde este índice un Costo Intrínseco de la Calidad, referido como Costo de Falla ‘energizado’ [U$D/kWh], pero focalizado en la percepción del usuario. El Modelo propuesto se aplica sobre un Sistema de Distribución real, discutiendo sus resultados.
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    Modelo para el estudio de la paridad de red en sistemas de distribución de energía eléctrica de baja tensión con microgeneración distribuida
    (2020-11) Schweickardt, Gustavo Alejandro; Agosti, Andrés; Rodrigo, Rodolfo
    El paradigma de abastecimiento eléctrico denominado MicroGeneración Distribuida (MGD), aplicado a los Sistemas de Distribución de Energía Eléctrica (SDEE) en Baja Tensión (BT), mediante la incorporación del nuevo agente denominado usuario prosumidor o microgenerador, presenta algunos inconvenientes. A los aspectos técnicos observados, relativos al funcionamiento del SDEE BT dentro de parámetros de tolerancia establecidos regulatoriamente que, de no ser resueltos, pueden atentar contra este nuevo paradigma, se incorpora un nuevo concepto de características económicas denominado Paridad de Red (Grid Parity). En este trabajo se presenta, continuando con líneas de investigación abordadas por los autores, un nuevo Modelo HiperHeurístico para resolver el Problema de Optimización del Vector de Inyecciones desde MicroGeneración Distribuida Solar Fotovoltaica (PO VIny MGD FV) en los SDEE BT, considerando la Paridad de Red. El Modelo propuesto es aplicado sobre un SDEE BT real para la discusión de sus resultados.
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    Scheduling of flexible manufacturing plants with redesign options : a MILP-based decomposition algorithm and case studies
    (2020-05-08) Basán, Natalia P.; Cóccola, Mariana Evangelina; García del Valle, Alejandro; Méndez, Carlos Alberto
    In the last years, the operational research on scheduling problems has been moving away from rigorous optimization approaches into solution strategies being capable of returning practical and fast solutions for large-scale industrial problems. Following this line, this paper proposes a novel MILP-based decompo sition procedure for solving scheduling problems arising in flexible manufacturing environments, which generally involve multipurpose units and assembly operations. The solution strategy also considers re design constraints with the goal of improving the efficiency of the production system, preventing bottle necks and balancing the equipment utilization. The proposal is validated through the resolution of several instances derived from three real-world case-studies coming from different industrial sectors. The com putational results show that the decomposition procedure is capable of generating high quality solutions, sometimes the optimal one, with minimum computational effort for all problem instances considered.