Implementación de un algoritmo evolutivo en la planeación de inversiones de un sistema de distribución de energía

La definición de un plan de inversiones a realizar en un sistema de distribución, es una tarea a la que constantemente se deben enfrentar las empresas de distribución. Este trabajo, presenta una metodología para la determinación del plan de inversiones en un sistema de distribución, bajo un horizont...

Full description

Autores:
García Montoya, Carlos Andrés
Mendoza Toro, Steiner
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2011
Institución:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:
Universidad Nacional de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unal.edu.co:unal/37318
Acceso en línea:
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/37318
http://bdigital.unal.edu.co/27402/
http://bdigital.unal.edu.co/27402/2/
Palabra clave:
Evolutionary Algorithm
Distribution system planning
SPEA
Multi-objective optimization
optimal investment plan
Algoritmos Evolutivos
Planeación de sistemas de Distribución
Optimización Multi objetivo
Plan de inversiones óptimo
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
Description
Summary:La definición de un plan de inversiones a realizar en un sistema de distribución, es una tarea a la que constantemente se deben enfrentar las empresas de distribución. Este trabajo, presenta una metodología para la determinación del plan de inversiones en un sistema de distribución, bajo un horizonte de corto plazo, empleando como criterio de evaluación de los proyectos de inversión: los costos asociados y los clientes beneficiados con su ejecución. Dada la cantidad de proyectos que se ejecutan anualmente sobre el sistema, la definición de un plan de inversiones requiere del uso de herramientas computacionales que permitan evaluar, de un conjunto de posibilidades, la que más se ajuste a las necesidades del sistema y mejores resultados presente. Es por esto que dentro del trabajo, se implementa un algoritmo evolutivo multi objetivo SPEA (Strength Pareto Evolutionary Algorithm), el cual, basado en los principios de optimalidad de Pareto, entregan al experto en planeación, las mejores soluciones halladas dentro del proceso de optimización, según los objetivos planteados. El desempeño del algoritmo es probado empleando un conjunto de proyectos, hasta determinar los mejores planes de entre los posibles. Se analiza además, el efecto que tienen los operadores evolutivos sobre el desempeño del algoritmo y los resultados del mismo.