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

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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.
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.
Modelo de optimización posibilística para determinar el costo Intrínseco de la calidad eléctrica/ambiental. Parte II : aplicaciones
(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 que le son 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 (SDEE), 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, no estocásticas. El cálculo del Costo de Calidad EA, se sustenta en relacionar, para cualquier estado de la Trayectoria Más Satisfactoria de Evolución del SDEE 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.
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.
Eficiencia energética mediante el balance de fases en sistemas de distribución en baja tensión : solución desde un enfoque metaheurístico
(Universidad Nacional de Colombia. Sede Manizales. Grupo de Investigación en Potencia, Energía y Mercados - GIPEM, 2014-12) Schweickardt, Gustavo Alejandro
Los Algoritmos Metaheurísticos son ampliamente reconocidos como uno de los más exitosos enfoques para la solución de problemas de optimización combinatoria. Una de las más interesantes áreas de aplicación la constituyen los Sistemas de Potencia. En particular, los sistemas de distribución de energía eléctrica en términos de su planificación y operación. Este Artículo presenta dos enfoques etaheurísticos para resolver un típico problema de optimización combinatoria vinculado a la eficiencia energética: el balance de fases en un sistema de distribución en baja tensión. Primero es introducida una nueva metaheurística, denominada por el autor Optimización Evolucionaria Difusa por Enjambre de Partículas con Topología Estrella Global/Individual, sustentada en los principios de la inteligencia de grupo y estrategias de evolución, y que se extiende al dominio difuso para modelar una optimización multi-objetivo, apelando a una función de aptitud difusa. Luego, se presenta una simulación sobre un sistema real, y sus resultados son comparados con otro nuevo enfoque metaheurístico propuesto por el autor, denominado recocido simulado difuso, evidenciándose las ventajas de la Optimización volucionaria Difusa por Enjambre de Partículas con Topología Estrella Global/Individual.
Modelo de optimización para definir subsidios intrínsecos en distribución eléctrica
(Universidad Nacional de Colombia. Sede Manizales. Grupo de Investigación en Potencia, Energía y Mercados - GIPEM, 2014-06) Schweickardt, Gustavo Alejandro
En el presente trabajo se desarrolla un modelo de optimización para identificar subsidios intrínsecos entre grupos de usuarios que exhiben características de consumo y distributivas diferentes, definiendo su costo de acceso a las redes de distribución eléctrica. Las características de consumo son traducidas por la elasticidad demanda precio del servicio de acceso a redes. Las características distributivas se presentan desde un desarrollo auxiliar al modelo, que conduce a una variante de los denominados precios Ramsey, incorporando en su estructura un parámetro que traduce el impacto distributivo. La solución es tomada de forma indicativa para plantear el apartamiento “óptimo” del vector de precios en cada segmento del mercado residencial, respecto del costo propio de distribución (CPD). Al contrario de lo adoptado en la práctica regulatoria, un CPD constante, el modelo propuesto arrojará un Vector CPD, cuyos componentes difieren en los segmentos identificados, permitiendo subsidios entre los mismos atendiendo a las características mencionadas.
Hiperheurística basada en razonamiento con dominio en metaheurísticas X-PSO multiobjetivo hy X-FPSO CBR : aplicación sobre una optimización dinámica posibilística. Parte 1 : desarrollos teóricos del algoritmo hiperheurístico HY X-FPSO CBR
(2013-11) Schweickardt, Gustavo Alejandro; Casanova Pietroboni, Carlos Antonio; Giménez Álvarez, Juan Manuel
En el presente trabajo se desarrolla el marco conceptual/teórico relativo a una novedosa HiperHeurística, basada en Razonamiento y aplicada en el dominio de MetaHeurísticas variantes de la Optimización Por Enjambre de Partículas (PSO), denominadas X-PSO, MultiObjetivo. Esta HiperHeurística, referida como HY X-FPSO CBR (Case Based Reasoning) emplea, como mecanismo de selección de la forma X de la MetaHeurística FPSO a ser aplicada en cierta instancia de decisión, una Función de Elección aproximada mediante una Red Neuronal Artificial tipo Retropropagación. Para el diseño y, particularmente, entrenamiento de la misma, son considerados aspectos relativos a los Principios de la Inteligencia de Grupo y las habilidades que cada forma X-FPSO exhibe para satisfacerlos, así como las características del Espacio de Búsqueda, inherentes a la Clase de Problemas que deben resolverse mediante la HiperHeurística propuesta: Establecer el Espacio de Estados requerido por una Optimización Dinámica Posibilística sobre la Planificación de Mediano/Corto Plazo de un Sistema de Distribución de Energía Eléctrica (SDEE).