Modelo hiperheurístico basado en razonamiento con función de selección multiretropropagación: Aplicación para resolver el problema del vector óptimo de inyecciones de potencias des...

Autores
Schweickardt, Gustavo Alejandro; Rodrigo, Rodolfo; Agosti, Andres Emiliano
Año de publicación
2019
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
El nuevo paradigma de abastecimiento eléctrico, denominado Generación y Micro-Generación Distribuida (GD y MGD, respectivamente), complementario al tradicional referido como Generación Centralizada (GC), constituye una realidad para fomentar la penetración de fuentes primarias de energía renovable en la Matriz Energética. Particularmente, la MGD supone la introducción de una nueva figura como agente del Sistema de Distribución de Energía Eléctrica (SDEE) en Baja Tensión (BT): el usuario prosumidor o microgenerador. Sin embargo, existen aspectos técnicos relativos al funcionamiento del SDEE BT dentro de parámetros de tolerancia específicos y establecidos regulatoriamente que, de no ser resueltos, pueden atentar contra este nuevo paradigma, dado que la planificación y la operación de la red cambian en modo sustancial. En este trabajo se presenta, continuando con líneas de investigación abordadas por los autores, un Modelo HiperHeurístico más eficiente para resolver el Problema de Optimización del Vector de Inyecciones desde Micro-Generación Distribuida Solar Fotovoltaica (PO VIny MGD FV) en los SDEE BT, basado en Razonamiento con Función de Selección MultiRetropropagación. El Modelo propuesto es aplicado sobre un SDEE BT real, comparando los resultados con otros Modelos HiperHeurísticos similares con Función de Selección Simple-Retropropagación, evidenciándose algunas ventajas que el mismo exhibe.
The new paradigm of electricity supply, called Distributed Generation and Micro-Generation (DG and MDG, respectively), complementary to the traditional one, referred to as Centralized Generation (CG), as a reality to promote the penetration of primary sources of renewable energy in the Energy Matrix. Particularly, the MDG involves the introduction of a new figure as agent of the Low Voltage (LV) Electric Power Distribution System (EPDS): the prosumer or micro-generator user. However, there are technical aspects related to the operation of the LV EPDS within specific and regulated parameters of tolerance that, if not resolved, may threaten this new paradigm, given that the planning and operation of the network change substantially. This work presents, continuing with lines of research addressed by the authors, a more efficient HyperHeuristic Model Case Based Reasoning whith MultiBackpropagation Selection Function, to solve the Power Injection by MicroDistributed Generators in a Low Voltage Electric Power Distribution System Optimizing Problem, focusing in Solar Photovoltaic Systems (PI MDG LV EPDS). The proposed Model is applied on a real LV EPDS, comparing the results with other similar HyperHeuristic Models with Simple-Back-Propagation Selection Function, and showing some advantages that it exhibits.
Fil: Schweickardt, Gustavo Alejandro. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Secretaria de Ciencia y Técnica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe; Argentina
Fil: Rodrigo, Rodolfo. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ingeniería Electromecánica; Argentina
Fil: Agosti, Andres Emiliano. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay; Argentina
Materia
HIPERHEURÍSTICAS
REDES NEURONALES
RETROPROPAGACIÓN MÚLTIPLE
SISTEMAS DE DISTRIBUCIÓN ELÉCTRICA
MICRO-GENERACIÓN DISTRIBUIDA
ENERGÍA SOLAR FOTOVOLTAICA
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
OAI Identificador
oai:ri.conicet.gov.ar:11336/161611

id CONICETDig_e9d4b7a6b84b607132d335ed3465f549
oai_identifier_str oai:ri.conicet.gov.ar:11336/161611
network_acronym_str CONICETDig
repository_id_str 3498
network_name_str CONICET Digital (CONICET)
spelling Modelo hiperheurístico basado en razonamiento con función de selección multiretropropagación: Aplicación para resolver el problema del vector óptimo de inyecciones de potencias desde micro-generación fotovoltaica en baja tensiónSchweickardt, Gustavo AlejandroRodrigo, RodolfoAgosti, Andres EmilianoHIPERHEURÍSTICASREDES NEURONALESRETROPROPAGACIÓN MÚLTIPLESISTEMAS DE DISTRIBUCIÓN ELÉCTRICAMICRO-GENERACIÓN DISTRIBUIDAENERGÍA SOLAR FOTOVOLTAICAhttps://purl.org/becyt/ford/1.2https://purl.org/becyt/ford/1https://purl.org/becyt/ford/5.2https://purl.org/becyt/ford/5https://purl.org/becyt/ford/2.2https://purl.org/becyt/ford/2El nuevo paradigma de abastecimiento eléctrico, denominado Generación y Micro-Generación Distribuida (GD y MGD, respectivamente), complementario al tradicional referido como Generación Centralizada (GC), constituye una realidad para fomentar la penetración de fuentes primarias de energía renovable en la Matriz Energética. Particularmente, la MGD supone la introducción de una nueva figura como agente del Sistema de Distribución de Energía Eléctrica (SDEE) en Baja Tensión (BT): el usuario prosumidor o microgenerador. Sin embargo, existen aspectos técnicos relativos al funcionamiento del SDEE BT dentro de parámetros de tolerancia específicos y establecidos regulatoriamente que, de no ser resueltos, pueden atentar contra este nuevo paradigma, dado que la planificación y la operación de la red cambian en modo sustancial. En este trabajo se presenta, continuando con líneas de investigación abordadas por los autores, un Modelo HiperHeurístico más eficiente para resolver el Problema de Optimización del Vector de Inyecciones desde Micro-Generación Distribuida Solar Fotovoltaica (PO VIny MGD FV) en los SDEE BT, basado en Razonamiento con Función de Selección MultiRetropropagación. El Modelo propuesto es aplicado sobre un SDEE BT real, comparando los resultados con otros Modelos HiperHeurísticos similares con Función de Selección Simple-Retropropagación, evidenciándose algunas ventajas que el mismo exhibe.The new paradigm of electricity supply, called Distributed Generation and Micro-Generation (DG and MDG, respectively), complementary to the traditional one, referred to as Centralized Generation (CG), as a reality to promote the penetration of primary sources of renewable energy in the Energy Matrix. Particularly, the MDG involves the introduction of a new figure as agent of the Low Voltage (LV) Electric Power Distribution System (EPDS): the prosumer or micro-generator user. However, there are technical aspects related to the operation of the LV EPDS within specific and regulated parameters of tolerance that, if not resolved, may threaten this new paradigm, given that the planning and operation of the network change substantially. This work presents, continuing with lines of research addressed by the authors, a more efficient HyperHeuristic Model Case Based Reasoning whith MultiBackpropagation Selection Function, to solve the Power Injection by MicroDistributed Generators in a Low Voltage Electric Power Distribution System Optimizing Problem, focusing in Solar Photovoltaic Systems (PI MDG LV EPDS). The proposed Model is applied on a real LV EPDS, comparing the results with other similar HyperHeuristic Models with Simple-Back-Propagation Selection Function, and showing some advantages that it exhibits.Fil: Schweickardt, Gustavo Alejandro. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Secretaria de Ciencia y Técnica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe; ArgentinaFil: Rodrigo, Rodolfo. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ingeniería Electromecánica; ArgentinaFil: Agosti, Andres Emiliano. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay; ArgentinaEscuela de Perfeccionamiento en Investigación Operativa2019-11-21info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articuloapplication/pdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11336/161611Schweickardt, Gustavo Alejandro; Rodrigo, Rodolfo; Agosti, Andres Emiliano; Modelo hiperheurístico basado en razonamiento con función de selección multiretropropagación: Aplicación para resolver el problema del vector óptimo de inyecciones de potencias desde micro-generación fotovoltaica en baja tensión; Escuela de Perfeccionamiento en Investigación Operativa; Revista de la Escuela de Perfeccionamiento en Investigación Operativa; 27; 46; 21-11-2019; 5-240329-73221853-9777CONICET DigitalCONICETspainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://revistas.unc.edu.ar/index.php/epio/article/view/26469info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/reponame:CONICET Digital (CONICET)instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas2025-09-10T13:15:03Zoai:ri.conicet.gov.ar:11336/161611instacron:CONICETInstitucionalhttp://ri.conicet.gov.ar/Organismo científico-tecnológicoNo correspondehttp://ri.conicet.gov.ar/oai/requestdasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:34982025-09-10 13:15:03.684CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicasfalse
dc.title.none.fl_str_mv Modelo hiperheurístico basado en razonamiento con función de selección multiretropropagación: Aplicación para resolver el problema del vector óptimo de inyecciones de potencias desde micro-generación fotovoltaica en baja tensión
title Modelo hiperheurístico basado en razonamiento con función de selección multiretropropagación: Aplicación para resolver el problema del vector óptimo de inyecciones de potencias desde micro-generación fotovoltaica en baja tensión
spellingShingle Modelo hiperheurístico basado en razonamiento con función de selección multiretropropagación: Aplicación para resolver el problema del vector óptimo de inyecciones de potencias desde micro-generación fotovoltaica en baja tensión
Schweickardt, Gustavo Alejandro
HIPERHEURÍSTICAS
REDES NEURONALES
RETROPROPAGACIÓN MÚLTIPLE
SISTEMAS DE DISTRIBUCIÓN ELÉCTRICA
MICRO-GENERACIÓN DISTRIBUIDA
ENERGÍA SOLAR FOTOVOLTAICA
title_short Modelo hiperheurístico basado en razonamiento con función de selección multiretropropagación: Aplicación para resolver el problema del vector óptimo de inyecciones de potencias desde micro-generación fotovoltaica en baja tensión
title_full Modelo hiperheurístico basado en razonamiento con función de selección multiretropropagación: Aplicación para resolver el problema del vector óptimo de inyecciones de potencias desde micro-generación fotovoltaica en baja tensión
title_fullStr Modelo hiperheurístico basado en razonamiento con función de selección multiretropropagación: Aplicación para resolver el problema del vector óptimo de inyecciones de potencias desde micro-generación fotovoltaica en baja tensión
title_full_unstemmed Modelo hiperheurístico basado en razonamiento con función de selección multiretropropagación: Aplicación para resolver el problema del vector óptimo de inyecciones de potencias desde micro-generación fotovoltaica en baja tensión
title_sort Modelo hiperheurístico basado en razonamiento con función de selección multiretropropagación: Aplicación para resolver el problema del vector óptimo de inyecciones de potencias desde micro-generación fotovoltaica en baja tensión
dc.creator.none.fl_str_mv Schweickardt, Gustavo Alejandro
Rodrigo, Rodolfo
Agosti, Andres Emiliano
author Schweickardt, Gustavo Alejandro
author_facet Schweickardt, Gustavo Alejandro
Rodrigo, Rodolfo
Agosti, Andres Emiliano
author_role author
author2 Rodrigo, Rodolfo
Agosti, Andres Emiliano
author2_role author
author
dc.subject.none.fl_str_mv HIPERHEURÍSTICAS
REDES NEURONALES
RETROPROPAGACIÓN MÚLTIPLE
SISTEMAS DE DISTRIBUCIÓN ELÉCTRICA
MICRO-GENERACIÓN DISTRIBUIDA
ENERGÍA SOLAR FOTOVOLTAICA
topic HIPERHEURÍSTICAS
REDES NEURONALES
RETROPROPAGACIÓN MÚLTIPLE
SISTEMAS DE DISTRIBUCIÓN ELÉCTRICA
MICRO-GENERACIÓN DISTRIBUIDA
ENERGÍA SOLAR FOTOVOLTAICA
purl_subject.fl_str_mv https://purl.org/becyt/ford/1.2
https://purl.org/becyt/ford/1
https://purl.org/becyt/ford/5.2
https://purl.org/becyt/ford/5
https://purl.org/becyt/ford/2.2
https://purl.org/becyt/ford/2
dc.description.none.fl_txt_mv El nuevo paradigma de abastecimiento eléctrico, denominado Generación y Micro-Generación Distribuida (GD y MGD, respectivamente), complementario al tradicional referido como Generación Centralizada (GC), constituye una realidad para fomentar la penetración de fuentes primarias de energía renovable en la Matriz Energética. Particularmente, la MGD supone la introducción de una nueva figura como agente del Sistema de Distribución de Energía Eléctrica (SDEE) en Baja Tensión (BT): el usuario prosumidor o microgenerador. Sin embargo, existen aspectos técnicos relativos al funcionamiento del SDEE BT dentro de parámetros de tolerancia específicos y establecidos regulatoriamente que, de no ser resueltos, pueden atentar contra este nuevo paradigma, dado que la planificación y la operación de la red cambian en modo sustancial. En este trabajo se presenta, continuando con líneas de investigación abordadas por los autores, un Modelo HiperHeurístico más eficiente para resolver el Problema de Optimización del Vector de Inyecciones desde Micro-Generación Distribuida Solar Fotovoltaica (PO VIny MGD FV) en los SDEE BT, basado en Razonamiento con Función de Selección MultiRetropropagación. El Modelo propuesto es aplicado sobre un SDEE BT real, comparando los resultados con otros Modelos HiperHeurísticos similares con Función de Selección Simple-Retropropagación, evidenciándose algunas ventajas que el mismo exhibe.
The new paradigm of electricity supply, called Distributed Generation and Micro-Generation (DG and MDG, respectively), complementary to the traditional one, referred to as Centralized Generation (CG), as a reality to promote the penetration of primary sources of renewable energy in the Energy Matrix. Particularly, the MDG involves the introduction of a new figure as agent of the Low Voltage (LV) Electric Power Distribution System (EPDS): the prosumer or micro-generator user. However, there are technical aspects related to the operation of the LV EPDS within specific and regulated parameters of tolerance that, if not resolved, may threaten this new paradigm, given that the planning and operation of the network change substantially. This work presents, continuing with lines of research addressed by the authors, a more efficient HyperHeuristic Model Case Based Reasoning whith MultiBackpropagation Selection Function, to solve the Power Injection by MicroDistributed Generators in a Low Voltage Electric Power Distribution System Optimizing Problem, focusing in Solar Photovoltaic Systems (PI MDG LV EPDS). The proposed Model is applied on a real LV EPDS, comparing the results with other similar HyperHeuristic Models with Simple-Back-Propagation Selection Function, and showing some advantages that it exhibits.
Fil: Schweickardt, Gustavo Alejandro. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Secretaria de Ciencia y Técnica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe; Argentina
Fil: Rodrigo, Rodolfo. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ingeniería Electromecánica; Argentina
Fil: Agosti, Andres Emiliano. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay; Argentina
description El nuevo paradigma de abastecimiento eléctrico, denominado Generación y Micro-Generación Distribuida (GD y MGD, respectivamente), complementario al tradicional referido como Generación Centralizada (GC), constituye una realidad para fomentar la penetración de fuentes primarias de energía renovable en la Matriz Energética. Particularmente, la MGD supone la introducción de una nueva figura como agente del Sistema de Distribución de Energía Eléctrica (SDEE) en Baja Tensión (BT): el usuario prosumidor o microgenerador. Sin embargo, existen aspectos técnicos relativos al funcionamiento del SDEE BT dentro de parámetros de tolerancia específicos y establecidos regulatoriamente que, de no ser resueltos, pueden atentar contra este nuevo paradigma, dado que la planificación y la operación de la red cambian en modo sustancial. En este trabajo se presenta, continuando con líneas de investigación abordadas por los autores, un Modelo HiperHeurístico más eficiente para resolver el Problema de Optimización del Vector de Inyecciones desde Micro-Generación Distribuida Solar Fotovoltaica (PO VIny MGD FV) en los SDEE BT, basado en Razonamiento con Función de Selección MultiRetropropagación. El Modelo propuesto es aplicado sobre un SDEE BT real, comparando los resultados con otros Modelos HiperHeurísticos similares con Función de Selección Simple-Retropropagación, evidenciándose algunas ventajas que el mismo exhibe.
publishDate 2019
dc.date.none.fl_str_mv 2019-11-21
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 http://hdl.handle.net/11336/161611
Schweickardt, Gustavo Alejandro; Rodrigo, Rodolfo; Agosti, Andres Emiliano; Modelo hiperheurístico basado en razonamiento con función de selección multiretropropagación: Aplicación para resolver el problema del vector óptimo de inyecciones de potencias desde micro-generación fotovoltaica en baja tensión; Escuela de Perfeccionamiento en Investigación Operativa; Revista de la Escuela de Perfeccionamiento en Investigación Operativa; 27; 46; 21-11-2019; 5-24
0329-7322
1853-9777
CONICET Digital
CONICET
url http://hdl.handle.net/11336/161611
identifier_str_mv Schweickardt, Gustavo Alejandro; Rodrigo, Rodolfo; Agosti, Andres Emiliano; Modelo hiperheurístico basado en razonamiento con función de selección multiretropropagación: Aplicación para resolver el problema del vector óptimo de inyecciones de potencias desde micro-generación fotovoltaica en baja tensión; Escuela de Perfeccionamiento en Investigación Operativa; Revista de la Escuela de Perfeccionamiento en Investigación Operativa; 27; 46; 21-11-2019; 5-24
0329-7322
1853-9777
CONICET Digital
CONICET
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://revistas.unc.edu.ar/index.php/epio/article/view/26469
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Escuela de Perfeccionamiento en Investigación Operativa
publisher.none.fl_str_mv Escuela de Perfeccionamiento en Investigación Operativa
dc.source.none.fl_str_mv reponame:CONICET Digital (CONICET)
instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
reponame_str CONICET Digital (CONICET)
collection CONICET Digital (CONICET)
instname_str Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
repository.name.fl_str_mv CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
repository.mail.fl_str_mv dasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.ar
_version_ 1842980809359753216
score 12.993085