Modelo hiperheurístico y simulación para La optimización de la inyección de potencia desde micro generación en sistemas eléctricos de distribución de baja tensión

Autores/as

  • Gustavo Alejandro Schweickardt Universidad Tecnológica Nacional, Concepción del Uruguay

DOI:

https://doi.org/10.21501/21454086.3034

Palabras clave:

Hiperheurísticas, Metaheurísticas, Microgeneración distribuida, Computación paralela, Sistema de distribución de energía eléctrica, Micro generación, Simulación para la optimización, Baja tensión, Potencia, Paneles solares.

Resumen

El presente trabajo aborda los desarrollos requeridos para resolver el problema de optimizar la inyección de potencia proveniente de micro generadores en sistemas eléctricos de distribución de energía (SEDE) de baja tensión (BT), focalizándose en los paneles solares fotovoltaicos (MG FV). Para tal propósito, se toman como referencia los conceptos y desarrollos generales presentados en artículos previos del autor, y se detallan los mismos, orientándolos a dos hiperheurísticas Basadas en Razonamiento, con dominio en metaheurísticas variantes de PSO, Formas (X-FPSO) y Cardumen de Peces Artificiales (FAFS) multiobjetivo. Estas hiperheurísticas fueron referidas como HY CBR X-FPSO y HY CBR (X-FPSO + FAFS) MPI, siendo la segunda la que mejora los resultados en comparación con la primera, resolviendo las dos limitaciones observadas en esta. Se describe también la paralelización del algoritmo hiperheurístico HY CBR (X-FPSO + FAFS) MPI, en las dos variantes descriptas, empleando la plataforma MPI. Finalmente, se presenta una simulación sobre un SEDE con MG FV BT real, mediante ambos algoritmos hiperheurísticos, comparando los resultados.

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Biografía del autor/a

Gustavo Alejandro Schweickardt, Universidad Tecnológica Nacional, Concepción del Uruguay

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

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Publicado

07/05/2019

Cómo citar

Schweickardt, G. A. (2019). Modelo hiperheurístico y simulación para La optimización de la inyección de potencia desde micro generación en sistemas eléctricos de distribución de baja tensión. Lámpsakos (revista Descontinuada), 1(21), 13–25. https://doi.org/10.21501/21454086.3034

Número

Sección

Artículos Investigación Científica y Tecnológica