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.
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.
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.
Metaheurísticas multiobjetivo cardumen de peces artificiales (FAFS) y optimización evolucionaria por enjambre de partículas con topología estocástica global individual (FEPSO GIST). Parte II : aplicación
(Universidad Católica Luis Amigó, 2015-06) Schweickardt, Gustavo Alejandro
El presente trabajo describe un modelo para la Optimización del Grado de Desbalance de Cargas en una Red Trifásica de Distribución de Ener gía Eléctrica (SDEE) en Baja Tensión (BT). Se pre senta la integración de dos novedosas metaheurísti cas: la FEPSO GIST (Fuzzy-MultiObjective Particles Swarm Optimization with Global/Individual Stochas tic Topology), desarrollada por el autor, y la FAFS (Fuzzy-MultiObjective Artificial Fish School), cuya extensión multiobjetivo es propuesta por el autor, valuando la función de aptitud mediante conjuntos difusos. El problema propuesto ya ha sido resuelto en un trabajo presentado por el autor, mediante la metaheurística FPSO, y su solución constituye una referencia para comparar resultados. Entre los in convenientes producidos por un elevado grado de desbalance en las fases del sistema, se consideran la minimización de las pérdidas técnicas y la mejora del perfil de tensiones. Ambos aspectos, relativos al uso racional de la energía propiciado desde el lado de la oferta, son observados por la autoridad regulatoria. Se presenta, adicionalmente, un mode lo matheurístico que combina el enfoque clásico del problema, empleando programación lineal entera mixta con las dos metaheurísticas introducidas, FEPSO GIST y FAFS. Se comparan resultados al aplicar los modelos sobre el mismo SDEE BT considerado en el enfoque resuelto vía FPSO. En esta Parte II, se desarrollan los modelos específicos y se presenta su aplicación al problema.
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.
Metaheurísticas multiobjetivo cardumen de peces artificiales (fafs) y optimización evolucionaria por enjambre de partículas con topología estocástica global individual (fepso gist). Parte I : antecedentes y desarrollos teóricos
(Universidad Católica Luis Amigó, 2014-07) Schweickardt, Gustavo Alejandro
El presente trabajo describe un modelo para la optimización del grado de desbalance de car gas en una red trifásica de distribución de energía eléctrica (SDEE) en baja tensión (BT). Se presenta la integración de dos novedosas metaheurísticas: FEPSO GIST (Fuzzy-MultiObjective Particles Swarm Optimization with Global/Individual Stochastic To pology) desarrollada por el autor, y FAFS Fuzzy MultiObjective Artificial Fish Shool), cuya extensión multiobjetivo es propuesta por el autor, se valoriza la función de aptitud mediante conjuntos difusos. El problema propuesto ya ha sido resuelto en un trabajo presentado por el autor, mediante la metaheurística FPSO, y su solución constituye una referencia para comparar resultados. Entre los inconvenientes producidos por un elevado grado de desbalance en las fases del sistema, se consideran la minimización de las pérdidas técnicas y la mejora del perfil de tensiones. Ambos aspectos, relacionados con el uso racional de la energía propiciado desde el lado de la oferta, son observados por la autoridad regulatoria. Se presenta, adicionalmente, un modelo atheurístico que combina el enfoque clásico del problema, con el uso de programación lineal entera-mixta con las dos metaheurísticas introducidas, FEPSO GIST y FAFS. Se comparan los resultados de aplicar los modelos sobre el mismo SDEE BT considerado en el enfoque resuelto vía FPSO. En esta Parte I se abordan los antecedentes y desarrollos teóricos requeridos en la aplicación.