Optimización Dinámica Posibilística de un Sistema de Distribución
Optimización Dinámica Posibilística de un Sistema de Distribución mediante una Hiperheurística basada en Razonamiento con dominio en Metaheurísticas X-PSO Multi-ObjetivoEn el presente trabajo se aplica una Hiperheurística que los autores han denominado HY X-FPSO CBR para la Optimización Dinámica Pos...
- Autores:
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Schweickardt, Gustavo Alejandro
Casanova, Carlos
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2015
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/64284
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/64284
http://bdigital.unal.edu.co/65202/
- Palabra clave:
- 62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
Optimización
Enjambre de Partículas
Hiperheurísticas
Redes Neuronales Artificiales
Sistema de Distribución de Energía Eléctrica
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
| Summary: | Optimización Dinámica Posibilística de un Sistema de Distribución mediante una Hiperheurística basada en Razonamiento con dominio en Metaheurísticas X-PSO Multi-ObjetivoEn 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 (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.Temática: Aplicaciones Industriales |
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