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dc.creatorSchweickardt, Gustavo Alejandro
dc.date.accessioned2021-06-17T14:57:47Z
dc.date.available2021-06-17T14:57:47Z
dc.date.issued2014-07
dc.identifier.citationLámpsakos (12):13-22 (2014).es_ES
dc.identifier.issn2145-4086
dc.identifier.urihttp://www.funlam.edu.co/revistas/index.php/lampsakos
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12272/5261
dc.description.abstractEl 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.es_ES
dc.description.abstractThis work presents a model to Low Voltage (LV) Unbalance Degree Optimization in a Three-phase Electric Distribution Network (EDN). The combination of two new Fuzzy-MultiObjective MetaHeuristics FEPSO GIST (Fuzzy Particles Swarm Optimization with Global/Individual Stochastic Topology) proposed by the author and, FAFS (Fuzzy Artificial Fish Shool) extended to MultiObjective domain by the author, using Fuzzy Sets, are presented. Of multiple problems resulting from such unbalance degree, are considered the technical losses and the voltage drops. Both aspects are fundamentals in the rational use of energy, when this objective is focused from the offer side, and are observed for Regulatory Authority. In addition, a MatHeuristic approach composed for the classical approach based in Mixed-Interger Linear Programming and FEPSO GIST-FAFS MetaHeuristics, is introduced. In this Part I of the work, the framework and theoretical developments, required for the Models application, are presented.es_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Católica Luis Amigó
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.sourceLámpsakos (12):13-22 (2014).es_ES
dc.subjectCardumen de peces artificialeses_ES
dc.subjectDesbalance de cargases_ES
dc.subjectEnjambre de partículases_ES
dc.subjectMetaheurísticases_ES
dc.subjectSistemas de distribución de energía eléctricaes_ES
dc.subjectArtificial fish schooles_ES
dc.subjectElectric distribution systemses_ES
dc.subjectMetaheuristicses_ES
dc.subjectParticles swarmes_ES
dc.subjectLoad unbalancees_ES
dc.titleMetaheurísticas 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 teóricoses_ES
dc.title.alternativeMultiobjective metaheuristics artificial fish school (fafs) and evolutionary particles swarm optimization with global individual stochastic topology (fepso gist). Part I : framework and theoretical developments
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
dc.rights.holderSchweickardt, Gustavo Alejandroes_ES
dc.description.affiliationFil: Schweickardt, Gustavo Alejandro. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería Electromecánica. Grupo de Investigación en Economía Computacional de Regulación de Redes y Energías Renovables; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Schweickardt, Gustavo Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.
dc.description.peerreviewedPeer Reviewedes_ES
dc.type.versionpublisherVersiones_ES
dc.rights.useNo comercial con fines académicos.es_ES
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.21501/issn.2145-4086


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