Hiperheurística basada en razonamiento con dominio en metaheurísticas x-pso multiobjetivo hy x-fpso cbr: aplicación sobre una optimización dinámica posibilística: Parte 2) aplicación a la optimización dinámica posibilística en la planificación de mediano/corto plazo de un sistema de distribución eléctrica

En el presente trabajo se aplica la Hiperheurística HY X-FPSO CBR soportando a 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/id...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Schweickardt, Gustavo Alejandro, Casanova Pietroboni, Carlos Antonio, Gimenez Alvarez, Juan Manuel
Tipo de recurso: artículo
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2014
País:Argentina
Institución:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
Repositorio:CONICET Digital (CONICET)
Idioma:español
OAI Identifier:oai:ri.conicet.gov.ar:11336/35577
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/11336/35577
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:OPTIMIZACIÓN
ENJAMBRE DE PARTÍCULAS
HIPERHEURÍSTICAS
REDES NEURONALES ARTIFICIALES
SISTEMA DE DISTRIBUCIÓN DE ENERGÍA ELÉCTRICA
https://purl.org/becyt/ford/1.1
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
Descripción
Sumario:En el presente trabajo se aplica la Hiperheurística HY X-FPSO CBR soportando a 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.