Metaheurísticas Multiobjetivo Cardumen de Peces Artificiales (FAFS) y Optimización Evolucionaria por Enjambre de Partículas con Topología Estocástica Global Individual (FEPSO GIST). Parte II: Aplicación

Autores/as

  • Gustavo Alejandro Schweickardt Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET) - Universidad Tecnológica Nacional, ARGENTINA

DOI:

https://doi.org/10.21501/21454086.1371

Palabras clave:

Cardumen de peces artificiales, desbalance de cargas, enjambre de partículas, metaheurísticas, sistemas de distribución de energía eléctrica.

Resumen

El presente trabajo describe un modelo para la Optimización del Grado de Desbalance de Cargas en una Red Trifásica de Distribución de Energía Eléctrica (SDEE) en Baja Tensión (BT). Se presenta la integración de dos novedosas metaheurísticas: la FEPSO GIST (Fuzzy-MultiObjective Particles Swarm Optimization with Global/Individual Stochastic Topology), desarrollada por el autor, y la FAFS (Fuzzy-MultiObjective Artificial Fish School), cuya extensión multiobjetivo es propuesta por el autor, valuando 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, 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 enteramixta con 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.

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Biografía del autor/a

Gustavo Alejandro Schweickardt, Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET) - Universidad Tecnológica Nacional, ARGENTINA

Gustavo Schweickardt nació en Buenos Aires,  el 5 de Julio de 1963. Obtuvo el grado de Ingeniero Eléctrico, por la Universidad Tecnológica Nacional, Argentina, con honores (1990), el grado de Master en Economía y Política Energético Ambiental, por la Universidad Nacional del Comahue, Argentina, con honores (2005), y el grado de Doctor en Ingeniería/Economía Energética, por la Universidad Nacional de San Juan, Argentina/INESC Porto, Portugal (Beca FOMEC), con honores (2002/2003). Se tituló como especialista en Economía Energética en el Instituto de Economía Energética de la Fundación Bariloche, Centro Atómico Bariloche,   por la Universidad Nacional del Comahue (1997) (Beca CEB),  con honores,  y como Especialista en Evaluación de Impactos Ambientales por el Programa Ambiente Economía y Sociedad (2007), con honores. Es, además,  posgraduado en Ingeniería del Software, por el Instituto Tecnológico de Buenos Aires, Argentina (1999).

Se dedicó a la actividad profesional en distintas empresas, desarrollando tecnologías software para simulación y optimización de Sistemas Energéticos, durante más de 14 años. Especializándose  en Ingeniería del Software, con orientación a las Técnicas de Inteligencia Artificial-Soft Computing.

Realizó múltiples cursos de posgrado en diferentes temáticas complementarias. Es profesor titular universitario de grado, y profesor de posgrado desde 1995, en universidades argentinas y del exterior. Desde 1999, es Profesor en invitado en la Maestría de Economía y Política Energético Ambiental en el Instituto de Economía Energética de la Fundación Bariloche, Centro Atómico Bariloche, Argentina.

En 2004 ingresó como Investigador Docente del Instituto de Energía Eléctrica de la Universidad de San Juan, Argentina. Recibió una beca financiada por el INESC Porto (Instituto de Ingeniería de Sistemas y Computadores de Porto), Portugal, para una estadía Posdoctoral, en el marco de la Economía de Computacional de Regulación de Redes Eléctricas y Mercados Energéticos.

Desde 2005 es Investigador Científico del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET), Argentina, en el área de Economía, desempeñando sus actividades en el Instituto de Economía Energética asociado a la Fundación Bariloche, Centro Atómico Bariloche.

Es Investigador Docente con Categoría I o “A” (la más elevada), en Ciencias de la Ingeniería y Tecnología conforme el sistema de categorización argentino.

Ha escrito 8 libros sobre diferentes temáticas científico/técnicas, más de 60 artículos en revistas y congresos internacionales con referato. Ha dictado múltiples cursos, seminarios y conferencias en Argentina y en el exterior, y ha dirigido más de 25 proyectos de investigación nacionales e internacionales, tanto en la actividad privada, como Director de Investigación y Desarrollo de la empresa de Tecnología AXÓN S.A e INVAP (contratado) de Bariloche, Argentina, como en el ámbito académico-científico. Ha dirigido 7 tesis doctorales finalizadas y 4 de maestría. Actualmente es director de 5 tesistas doctorales.

Sus actuales Intereses de Investigación se centran en la Desregulación y Reestructuración de Mercados de Generación, Transmisión y Distribución Eléctrica; Generación Distribuida, Sistemas Difusos y Técnicas de Computación Inteligente aplicados a la Planificación y Control de Sistemas de Potencia; Optimización Soft-Computing en Sistemas Complejos, la Valoración Económica de la Calidad Ambiental y la Penetración de Fuentes Primarias de Energía Renovable en Sistemas Energéticos.

Actualmente desempeña sus funciones en la Universidad Tecnológica Nacional, Facultad Regional Concepción del Uruguay, Provincia de Entre Ríos, Argentina, en donde es Profesor  Titular de la Cátedra Inteligencia Artificial, en el último año de la carrera de grado Ingeniería en Sistemas de Información, Profesor de posgrado en la Maestría en Sistemas de Información y en la Maestría en Energías Renovables, y es Director del Grupo de Investigación sobre Economía Computacional de Regulación de Redes y Energías Renovables.

Referencias

G.A. Schweickardt, “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”, Lámpsakos, N° 12, pp. 13-22, 2014

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Publicado

01/01/2015

Cómo citar

Schweickardt, G. A. (2015). Metaheurísticas Multiobjetivo Cardumen de Peces Artificiales (FAFS) y Optimización Evolucionaria por Enjambre de Partículas con Topología Estocástica Global Individual (FEPSO GIST). Parte II: Aplicación. Lámpsakos (revista Descontinuada), (13), 13–23. https://doi.org/10.21501/21454086.1371

Número

Sección

Artículos Investigación Científica y Tecnológica