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dc.creatorSchweickardt, Gustavo Alejandro
dc.date.accessioned2021-06-18T14:27:28Z
dc.date.available2021-06-18T14:27:28Z
dc.date.issued2014-12
dc.identifier.citationEnergética (44): 5-17 (2014)es_ES
dc.identifier.issn0120-9833
dc.identifier.urihttps://revistas.unal.edu.co/index.php/energetica/article/view/45256
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12272/5263
dc.description.abstractLos 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.es_ES
dc.description.abstractMetaheuristics Algorithms are widely recognized as one of most practical approaches for combinatorial optimization problems. One the most interesting areas of application are the power systems. In particular, distribution systems planning and operation. This paper presents two metaheuristics approachs to solve a typical combinatorial optimization problem: the phase balancing in low voltage electric distribution systems. first, a new metaheuristicis introduced, called Fuzzy Evolutionary Particle Swarm Optimization with Global/Individual Star Topology, based in the swarm intelligence principles and evolution strategies, which is extended to fuzzy domain to modelling a multi-objective optimization, by means of a fuzzy fitness function. A simulation on a real system is presented, and advantages of this approach Fuzzy Evolutionary Particle Swarm Optimization with Global/Individual Star Topology with respect to another new etaheuristic, called simulated annealing, extended to fuzzy domain too (FSA) and proposed in this work, are videnced.es_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Nacional de Colombia. Sede Manizales. Grupo de Investigación en Potencia, Energía y Mercados - GIPEM
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.rights.uriAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.sourceEnergética (44), 5-17. (2014)es_ES
dc.subjectDesbalance de cargases_ES
dc.subjectDistribución eléctricaes_ES
dc.subjectConjuntos difusoses_ES
dc.subjectEficiencia energéticaes_ES
dc.subjectEnjambre de partículases_ES
dc.subjectOptimizaciónes_ES
dc.subjectElectric distributiones_ES
dc.subjectFuzzy setses_ES
dc.subjectLoad unbalancees_ES
dc.subjectEnergy efficiencyes_ES
dc.subjectParticle swarmes_ES
dc.subjectOptimizationes_ES
dc.titleEficiencia energética mediante el balance de fases en sistemas de distribución en baja tensión : solución desde un enfoque metaheurísticoes_ES
dc.title.alternativeEnergy eficiency by phase balancing in low voltage distribution systems : solution from a metaheuristic approach
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
dc.rights.holderSchweickardt, Gustavo Alejandroes_ES
dc.description.affiliationFil: Schweickardt, Gustavo Alejandro. CONICET; Argentina. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay; Argentina.es_ES
dc.description.peerreviewedPeer Reviewedes_ES
dc.type.versionpublisherVersiones_ES
dc.rights.useNo comercial con fines académicos.es_ES
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.15446/energetica


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