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dc.contributor.author
Schweickardt, Gustavo Alejandro  
dc.date.available
2018-08-16T16:56:01Z  
dc.date.issued
2015-01  
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 II: Aplicación; Fundación Universitaria Luis Amigó; Lámpsakos; 13; 1-2015; 13-23  
dc.identifier.issn
2145-4086  
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/55918  
dc.description.abstract
El presente trabajo describe un modelo para la Optimización del Grado de Desbalance de Cargas en una Red Trifásica de Distribución de EnergíaEléctrica (SDEE) en Baja Tensión (BT). Se presenta la integración de dos novedosas metaheurísticas: la FEPSO GIST (Fuzzy-MultiObjective ParticlesSwarm Optimization with Global/Individual Stochastic Topology), desarrollada por el autor, y la FAFS (Fuzzy-MultiObjective Artificial Fish School), cuyaextensión multiobjetivo es propuesta por el autor, valuando la función de aptitud mediante conjuntos difusos. El problema propuesto ya ha sido resueltoen 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, relativos al 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, empleando programación lineal entera-mixtacon las dos metaheurísticas introducidas, FEPSO GIST y FAFS. Se comparan resultados al aplicar los modelos sobre el mismo SDEE BT considerado en el enfoque resuelto vía FPSO. En esta Parte II, se desarrollan los modelos específicos y se presenta su aplicación al problema.  
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 II of the work, the Models applications to the Unbalance Load Degree problem and its specifics developments, are presented.  
dc.format
application/pdf  
dc.language.iso
spa  
dc.publisher
Fundación Universitaria 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
Ciencias de la Computación  
dc.subject.classification
Ciencias de la Computación e Información  
dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS  
dc.subject.classification
Economía, Econometría  
dc.subject.classification
Economía y Negocios  
dc.subject.classification
CIENCIAS SOCIALES  
dc.subject.classification
Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones  
dc.subject.classification
Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información  
dc.subject.classification
INGENIERÍAS Y TECNOLOGÍAS  
dc.title
Metaheurísticas Multiobjetivo Cardumen de Peces Artificiales (FAFS) y Optimización Evolucionaria por Enjambre de Partículas con Topología Estocástica Global Individual (FEPSO GIST). Parte II: Aplicación  
dc.title
Multiobjective Metaheuristics Artificial Fish School (FAFS) and Evolutionary Particles Swarm Optimization with Global Individual Stochastic Topology (FEPSO GIST). Part II: Application  
dc.type
info:eu-repo/semantics/article  
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo  
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion  
dc.date.updated
2018-08-13T14:52:52Z  
dc.journal.number
13  
dc.journal.pagination
13-23  
dc.journal.pais
Colombia  
dc.journal.ciudad
Medellín  
dc.description.fil
Fil: Schweickardt, Gustavo Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Secretaria de Ciencia y Técnica; Argentina  
dc.journal.title
Lámpsakos  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/https://dx.doi.org/10.21501/21454086.1371  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://www.funlam.edu.co/revistas/index.php/lampsakos/article/view/1371