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dc.contributor.author
Schweickardt, Gustavo Alejandro
dc.contributor.author
Rodrigo, Rodolfo
dc.contributor.author
Agosti, Andres Emiliano
dc.date.available
2022-07-07T17:58:31Z
dc.date.issued
2019-11-21
dc.identifier.citation
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
dc.identifier.issn
0329-7322
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/161611
dc.description.abstract
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.
dc.description.abstract
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.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
spa
dc.publisher
Escuela de Perfeccionamiento en Investigación Operativa
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
HIPERHEURÍSTICAS
dc.subject
REDES NEURONALES
dc.subject
RETROPROPAGACIÓN MÚLTIPLE
dc.subject
SISTEMAS DE DISTRIBUCIÓN ELÉCTRICA
dc.subject
MICRO-GENERACIÓN DISTRIBUIDA
dc.subject
ENERGÍA SOLAR FOTOVOLTAICA
dc.subject.classification
Otras Ciencias de la Computación e Información
dc.subject.classification
Ciencias de la Computación e Información
dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
dc.subject.classification
Otras Economía y Negocios
dc.subject.classification
Economía y Negocios
dc.subject.classification
CIENCIAS SOCIALES
dc.subject.classification
Otras Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información
dc.subject.classification
Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información
dc.subject.classification
INGENIERÍAS Y TECNOLOGÍAS
dc.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
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2022-07-07T13:33:31Z
dc.identifier.eissn
1853-9777
dc.journal.volume
27
dc.journal.number
46
dc.journal.pagination
5-24
dc.journal.pais
Argentina
dc.journal.ciudad
Tandil
dc.description.fil
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
dc.description.fil
Fil: Rodrigo, Rodolfo. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ingeniería Electromecánica; Argentina
dc.description.fil
Fil: Agosti, Andres Emiliano. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay; Argentina
dc.journal.title
Revista de la Escuela de Perfeccionamiento en Investigación Operativa
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://revistas.unc.edu.ar/index.php/epio/article/view/26469
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