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dc.contributor.author
Schweickardt, Gustavo Alejandro  
dc.date.available
2018-07-13T20:17:39Z  
dc.date.issued
2014-06  
dc.identifier.citation
Schweickardt, Gustavo Alejandro; Metaheurísticas Multiobjetivo Cardumen de Peces Artificiales (FAFS) y Optimización Evolucionaria por Enjambre de Partículas con Topología Estocástica Global Individual (FEPSO GIST). Parte I: Antecedentes y Desarrollos Teóricos; Universidad Católica Luis Amigó; Lámpsakos; 12; 6-2014; 13-22  
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/52102  
dc.description.abstract
El presente trabajo describe un modelo para la optimización del grado de desbalance de cargasen una red trifásica de distribución de energía eléctrica (SDEE) en baja tensión (BT). Se presenta la integración de dos novedosas metaheurísticas: FEPSO GIST (Fuzzy-MultiObjective Particles Swarm Optimization with Global/Individual Stochastic Topology) desarrollada por el autor, y FAFS (Fuzzy-MultiObjective Artificial Fish Shool), cuya extensión multiobjetivo es propuesta por el autor, se valoriza la función de aptitud mediante conjuntos difusos. El problema propuesto ya ha sido resuelto en un trabajo presentado por el autor, mediante la metaheurística FPSO, y su solución constituye una referencia para comparar resultados. Entre los inconvenientes producidos por un elevado grado de desbalance en las fases del sistema, se consideran la minimización de las pérdidas técnicas y la mejora del perfil de tensiones. Ambos aspectos, relacionados con el uso racional de la energía propiciado desde el lado de la oferta, son observados por la autoridad regulatoria. Se presenta, adicionalmente, un modelo matheurístico que combina el enfoque clásico del problema, con el uso de programación lineal entera-mixta con las dos metaheurísticas introducidas, FEPSO GIST y FAFS. Se comparan los resultados de aplicar los modelos sobre el mismo SDEE BT considerado en el enfoque resuelto vía FPSO. En esta Parte I se abordan los antecedentes y desarrollos teóricos requeridos en la aplicación.  
dc.description.abstract
This work presents a model to Low Voltage (LV) Unbalance Degree Optimization in a Three-phase Electric Distribution Network (EDN). The combination of two new Fuzzy-MultiObjective MetaHeuristics FEPSO GIST (Fuzzy Particles Swarm Optimization with Global/Individual Stochastic Topology) proposed by the author and, FAFS (Fuzzy Artificial Fish Shool) extended to MultiObjective domain by the author, using Fuzzy Sets, are presented. Of multiple problems resulting from such unbalance degree, are considered the technical losses and the voltage drops. Both aspects are fundamentals in the rational use of energy, when this objective is focused from the offer side, and are observed for Regulatory Authority. In addition, a MatHeuristic approach composed for the classical approach based in Mixed-Interger Linear Programming and FEPSO GIST-FAFS MetaHeuristics, is introduced. In this Part I of the work, the framework and theoretical developments, required for the Models application, are presented.  
dc.format
application/pdf  
dc.language.iso
spa  
dc.publisher
Universidad Católica Luis Amigó  
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess  
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/  
dc.subject
Cardumen de Peces Artificiales  
dc.subject
Desbalance de Cargas  
dc.subject
Enjambre de Partículas  
dc.subject
Metaheurísticas  
dc.subject
Sistemas de Distribución de Energía Eléctrica  
dc.subject.classification
Ingeniería Medioambiental y Geológica, Geotécnicas  
dc.subject.classification
Ingeniería del Medio Ambiente  
dc.subject.classification
INGENIERÍAS Y TECNOLOGÍAS  
dc.subject.classification
Biología Marina, Limnología  
dc.subject.classification
Ciencias Biológicas  
dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS  
dc.title
Metaheurísticas Multiobjetivo Cardumen de Peces Artificiales (FAFS) y Optimización Evolucionaria por Enjambre de Partículas con Topología Estocástica Global Individual (FEPSO GIST). Parte I: Antecedentes y Desarrollos Teóricos  
dc.title
Multiobjective metaheuristics artificial fish school (fafs) and evolutionary particles swarm optimization with global individual stochastic topology (fepso gist). part I: framework and theoretical developments  
dc.type
info:eu-repo/semantics/article  
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo  
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion  
dc.date.updated
2018-06-22T15:51:21Z  
dc.identifier.eissn
2145-4086  
dc.journal.number
12  
dc.journal.pagination
13-22  
dc.journal.pais
Colombia  
dc.journal.ciudad
Medellín  
dc.description.fil
Fil: Schweickardt, Gustavo Alejandro. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina  
dc.journal.title
Lámpsakos  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://funlam.edu.co/revistas/index.php/lampsakos/article/view/1370  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.21501/21454086.1370