Optimización de la inyección de potencia desde micro generación distribuida en sistemas eléctricos de distribución de baja tensión : desarrollos teóricos de un modelo hiperheurísti...

Autores
Schweickardt, Gustavo Alejandro
Año de publicación
2018
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Este artículo presenta los desarrollos teóricos de un Modelo HiperHeurístico para Optimizar la Inyección de Potencia proveniente de Micro-Generadores Distribuidos en Sistemas Eléctricos de Distribución de Energía (SEDE) en Baja Tensión (BT), focalizándose sobre los Paneles Solares Fotovoltaicos (MG FV). Implica una Optimización Combinatoria MultiObjetivo, en el que los Métodos Clásicos no producen buenas soluciones en el Dominio Determinístico, relativo a sus Variables de Control, y colapsan en el Dominio de Incertidumbres de Carácter no Estocástico asociadas a aquellas. Aquí, son descritos los conceptos generales de una estrategia bio-inspirada referida como HiperHeurística, con un Método de Aprendizaje Sustentado en Razonamiento, y cuyo dominio se compone de un Conjunto de MetaHeurísticas MultiObjetivo del tipo PSO incorporando una forma híbrida, AFS (Artificial Fish School) que exhibe características aptas para ser integrada, y permite resolver problemas de convergencia observados por el autor en trabajos previos. Adicionalmente, se introduce la paralelización del algoritmo, reemplazando su formulación primigeniamente secuencial, utilizando la plataforma conocida como MPI (Message Passing Interface).
This work presents the Theoretical developments of a hyperheuristic model to solve the Power Injection by Micro Distributed Generators in Low Voltage Electric Power Distribution Systems (LV EPDS) Optimizing Problem, focusing in Solar Photovoltaic Systems (MG FV). This is a MultiObjective Combinatorial Optimization Problem, in which the Classical Methods do not produce good solutions in the Deterministic Domain relative to their Control Variables, and they collapse in the Domain of Non-Stochastic Uncertainties associated to those. The concepts to development of a Case Based Reasoning HyperHeuristic with a domain supported on variants of MultiObjective Particle Swarm Optimization MetaHeuristic (X-FPSO) and MultiObjective Artificial Fish School (FAFS) is presented. Additionally, the parallelization of the algorithm is introduced, replacing its primitively sequential formulation, proposed by the author, using the platform called Message Passing Interface (MPI).
Fil: 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.
Fil: Schweickardt, Gustavo Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.
Peer Reviewed
Fuente
Lámpsakos (20), 55-67. (2018)
Materia
Hiperheurísticas
MetaHeurísticas
Micro generación distribuida
Computación paralela
Sistemas eléctricos de distribución
HyperHeuristics
MetaHeuristics
Micro distributed generation
Parallel computing
Electric power distribution system
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
2021-06-28T12:19:04Z
Repositorio
Repositorio Institucional Abierto (UTN)
Institución
Universidad Tecnológica Nacional
OAI Identificador
oai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/5287
Acceder
id RIAUTN_39fd147749bb77eae1f75feca5dcf67b
oai_identifier_str oai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/5287
network_acronym_str RIAUTN
repository_id_str a
network_name_str Repositorio Institucional Abierto (UTN)
spelling Optimización de la inyección de potencia desde micro generación distribuida en sistemas eléctricos de distribución de baja tensión : desarrollos teóricos de un modelo hiperheurísticoOptimization of power injection by micro distributed generation in low voltage electrical distribution systems : theoretical developments of a hyperheuristic modelSchweickardt, Gustavo AlejandroHiperheurísticasMetaHeurísticasMicro generación distribuidaComputación paralelaSistemas eléctricos de distribuciónHyperHeuristicsMetaHeuristicsMicro distributed generationParallel computingElectric power distribution systemEste artículo presenta los desarrollos teóricos de un Modelo HiperHeurístico para Optimizar la Inyección de Potencia proveniente de Micro-Generadores Distribuidos en Sistemas Eléctricos de Distribución de Energía (SEDE) en Baja Tensión (BT), focalizándose sobre los Paneles Solares Fotovoltaicos (MG FV). Implica una Optimización Combinatoria MultiObjetivo, en el que los Métodos Clásicos no producen buenas soluciones en el Dominio Determinístico, relativo a sus Variables de Control, y colapsan en el Dominio de Incertidumbres de Carácter no Estocástico asociadas a aquellas. Aquí, son descritos los conceptos generales de una estrategia bio-inspirada referida como HiperHeurística, con un Método de Aprendizaje Sustentado en Razonamiento, y cuyo dominio se compone de un Conjunto de MetaHeurísticas MultiObjetivo del tipo PSO incorporando una forma híbrida, AFS (Artificial Fish School) que exhibe características aptas para ser integrada, y permite resolver problemas de convergencia observados por el autor en trabajos previos. Adicionalmente, se introduce la paralelización del algoritmo, reemplazando su formulación primigeniamente secuencial, utilizando la plataforma conocida como MPI (Message Passing Interface).This work presents the Theoretical developments of a hyperheuristic model to solve the Power Injection by Micro Distributed Generators in Low Voltage Electric Power Distribution Systems (LV EPDS) Optimizing Problem, focusing in Solar Photovoltaic Systems (MG FV). This is a MultiObjective Combinatorial Optimization Problem, in which the Classical Methods do not produce good solutions in the Deterministic Domain relative to their Control Variables, and they collapse in the Domain of Non-Stochastic Uncertainties associated to those. The concepts to development of a Case Based Reasoning HyperHeuristic with a domain supported on variants of MultiObjective Particle Swarm Optimization MetaHeuristic (X-FPSO) and MultiObjective Artificial Fish School (FAFS) is presented. Additionally, the parallelization of the algorithm is introduced, replacing its primitively sequential formulation, proposed by the author, using the platform called Message Passing Interface (MPI).Fil: 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.Fil: Schweickardt, Gustavo Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Peer ReviewedUniversidad Católica Luis Amigó2021-06-28T12:19:04Z2021-06-28T12:19:04Z2018-07-03info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articuloapplication/pdfapplication/pdfLámpsakos (20): 55-67 (2018).2145-4086http://www.funlam.edu.co/revistas/index.php/lampsakoshttp://hdl.handle.net/20.500.12272/5287http://dx.doi.org/10.21501/21454086.3015Lámpsakos (20), 55-67. (2018)reponame:Repositorio Institucional Abierto (UTN)instname:Universidad Tecnológica Nacionalspainfo:eu-repo/semantics/openAccess2021-06-28T12:19:04Zhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternacionalSchweickardt, Gustavo AlejandroNo comercial con fines académicos.2026-09-24T12:44:03Zoai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/5287instacron:UTNInstitucionalhttp://ria.utn.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://ria.utn.edu.ar/oaigestionria@rec.utn.edu.ar; fsuarez@rec.utn.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:a2026-09-24 12:44:04.465Repositorio Institucional Abierto (UTN) - Universidad Tecnológica Nacionalfalse
dc.title.none.fl_str_mv Optimización de la inyección de potencia desde micro generación distribuida en sistemas eléctricos de distribución de baja tensión : desarrollos teóricos de un modelo hiperheurístico
Optimization of power injection by micro distributed generation in low voltage electrical distribution systems : theoretical developments of a hyperheuristic model
title Optimización de la inyección de potencia desde micro generación distribuida en sistemas eléctricos de distribución de baja tensión : desarrollos teóricos de un modelo hiperheurístico
spellingShingle Optimización de la inyección de potencia desde micro generación distribuida en sistemas eléctricos de distribución de baja tensión : desarrollos teóricos de un modelo hiperheurístico
Schweickardt, Gustavo Alejandro
Hiperheurísticas
MetaHeurísticas
Micro generación distribuida
Computación paralela
Sistemas eléctricos de distribución
HyperHeuristics
MetaHeuristics
Micro distributed generation
Parallel computing
Electric power distribution system
title_short Optimización de la inyección de potencia desde micro generación distribuida en sistemas eléctricos de distribución de baja tensión : desarrollos teóricos de un modelo hiperheurístico
title_full Optimización de la inyección de potencia desde micro generación distribuida en sistemas eléctricos de distribución de baja tensión : desarrollos teóricos de un modelo hiperheurístico
title_fullStr Optimización de la inyección de potencia desde micro generación distribuida en sistemas eléctricos de distribución de baja tensión : desarrollos teóricos de un modelo hiperheurístico
title_full_unstemmed Optimización de la inyección de potencia desde micro generación distribuida en sistemas eléctricos de distribución de baja tensión : desarrollos teóricos de un modelo hiperheurístico
title_sort Optimización de la inyección de potencia desde micro generación distribuida en sistemas eléctricos de distribución de baja tensión : desarrollos teóricos de un modelo hiperheurístico
dc.creator.none.fl_str_mv Schweickardt, Gustavo Alejandro
author Schweickardt, Gustavo Alejandro
author_facet Schweickardt, Gustavo Alejandro
author_role author
dc.subject.none.fl_str_mv Hiperheurísticas
MetaHeurísticas
Micro generación distribuida
Computación paralela
Sistemas eléctricos de distribución
HyperHeuristics
MetaHeuristics
Micro distributed generation
Parallel computing
Electric power distribution system
topic Hiperheurísticas
MetaHeurísticas
Micro generación distribuida
Computación paralela
Sistemas eléctricos de distribución
HyperHeuristics
MetaHeuristics
Micro distributed generation
Parallel computing
Electric power distribution system
dc.description.none.fl_txt_mv Este artículo presenta los desarrollos teóricos de un Modelo HiperHeurístico para Optimizar la Inyección de Potencia proveniente de Micro-Generadores Distribuidos en Sistemas Eléctricos de Distribución de Energía (SEDE) en Baja Tensión (BT), focalizándose sobre los Paneles Solares Fotovoltaicos (MG FV). Implica una Optimización Combinatoria MultiObjetivo, en el que los Métodos Clásicos no producen buenas soluciones en el Dominio Determinístico, relativo a sus Variables de Control, y colapsan en el Dominio de Incertidumbres de Carácter no Estocástico asociadas a aquellas. Aquí, son descritos los conceptos generales de una estrategia bio-inspirada referida como HiperHeurística, con un Método de Aprendizaje Sustentado en Razonamiento, y cuyo dominio se compone de un Conjunto de MetaHeurísticas MultiObjetivo del tipo PSO incorporando una forma híbrida, AFS (Artificial Fish School) que exhibe características aptas para ser integrada, y permite resolver problemas de convergencia observados por el autor en trabajos previos. Adicionalmente, se introduce la paralelización del algoritmo, reemplazando su formulación primigeniamente secuencial, utilizando la plataforma conocida como MPI (Message Passing Interface).
This work presents the Theoretical developments of a hyperheuristic model to solve the Power Injection by Micro Distributed Generators in Low Voltage Electric Power Distribution Systems (LV EPDS) Optimizing Problem, focusing in Solar Photovoltaic Systems (MG FV). This is a MultiObjective Combinatorial Optimization Problem, in which the Classical Methods do not produce good solutions in the Deterministic Domain relative to their Control Variables, and they collapse in the Domain of Non-Stochastic Uncertainties associated to those. The concepts to development of a Case Based Reasoning HyperHeuristic with a domain supported on variants of MultiObjective Particle Swarm Optimization MetaHeuristic (X-FPSO) and MultiObjective Artificial Fish School (FAFS) is presented. Additionally, the parallelization of the algorithm is introduced, replacing its primitively sequential formulation, proposed by the author, using the platform called Message Passing Interface (MPI).
Fil: 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.
Fil: Schweickardt, Gustavo Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.
Peer Reviewed
description Este artículo presenta los desarrollos teóricos de un Modelo HiperHeurístico para Optimizar la Inyección de Potencia proveniente de Micro-Generadores Distribuidos en Sistemas Eléctricos de Distribución de Energía (SEDE) en Baja Tensión (BT), focalizándose sobre los Paneles Solares Fotovoltaicos (MG FV). Implica una Optimización Combinatoria MultiObjetivo, en el que los Métodos Clásicos no producen buenas soluciones en el Dominio Determinístico, relativo a sus Variables de Control, y colapsan en el Dominio de Incertidumbres de Carácter no Estocástico asociadas a aquellas. Aquí, son descritos los conceptos generales de una estrategia bio-inspirada referida como HiperHeurística, con un Método de Aprendizaje Sustentado en Razonamiento, y cuyo dominio se compone de un Conjunto de MetaHeurísticas MultiObjetivo del tipo PSO incorporando una forma híbrida, AFS (Artificial Fish School) que exhibe características aptas para ser integrada, y permite resolver problemas de convergencia observados por el autor en trabajos previos. Adicionalmente, se introduce la paralelización del algoritmo, reemplazando su formulación primigeniamente secuencial, utilizando la plataforma conocida como MPI (Message Passing Interface).
publishDate 2018
dc.date.none.fl_str_mv 2018-07-03
2021-06-28T12:19:04Z
2021-06-28T12:19:04Z
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
info:ar-repo/semantics/articulo
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv Lámpsakos (20): 55-67 (2018).
2145-4086
http://www.funlam.edu.co/revistas/index.php/lampsakos
http://hdl.handle.net/20.500.12272/5287
http://dx.doi.org/10.21501/21454086.3015
identifier_str_mv Lámpsakos (20): 55-67 (2018).
2145-4086
url http://www.funlam.edu.co/revistas/index.php/lampsakos
http://hdl.handle.net/20.500.12272/5287
http://dx.doi.org/10.21501/21454086.3015
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
2021-06-28T12:19:04Z
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Schweickardt, Gustavo Alejandro
No comercial con fines académicos.
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv 2021-06-28T12:19:04Z
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Schweickardt, Gustavo Alejandro
No comercial con fines académicos.
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidad Católica Luis Amigó
publisher.none.fl_str_mv Universidad Católica Luis Amigó
dc.source.none.fl_str_mv Lámpsakos (20), 55-67. (2018)
reponame:Repositorio Institucional Abierto (UTN)
instname:Universidad Tecnológica Nacional
reponame_str Repositorio Institucional Abierto (UTN)
collection Repositorio Institucional Abierto (UTN)
instname_str Universidad Tecnológica Nacional
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional Abierto (UTN) - Universidad Tecnológica Nacional
repository.mail.fl_str_mv gestionria@rec.utn.edu.ar; fsuarez@rec.utn.edu.ar
_version_ 1877230869538668544
score 13.265058

Publicaciones similares