Hiperheuristica basada en razonamiento con dominio en metaheuristicas x-pso multiobjetivo hy x-fpso cbr. aplicación sobre una optimización dinámica posibilística

Autores/as

  • Gustavo Schweickardt CONICET.
  • Carlos Casanova Universidad Tecnológica Nacional. Concepción del Uruguay.

Palabras clave:

optimización, enjambre de partículas, hiperheurísticas redes neuronales artificiales, sistema de distribución de energía eléctrica

Resumen

En el presente trabajo se aplica la Hiperheurística HY X-FPSO CBR soportando a la Optimización Dinámica Posibilística que se corresponde con la Planificación de Mediano/Corto Plazo de un Sistema de Distribución de Energía Eléctrica (SDEE). El problema a resolver, específicamente, es la definición/identificación del Espacio de Estados por los que el SDEE debe evolucionar, conociendo el número de etapas. Las mismas se corresponden con cada año del Período de Control Regulatorio. Se procede al Diseño y Entrenamiento de la Red Neuronal Artificial de Retropropagación, en la que se basa el mecanismo de Aprendizaje/Selección mediante el cual son aplicadas las formas X-FPSO, para cierta instancia de decisión, identificadas como dominio de la Hiperheurística propuesta. Se integran los resultados al Modelo de Optimización Posibilística y se procede a la simulación completa en un Estudio de Caso sobre un SDEE real. Se comparan los resultados que arroja la Hiperheurística propuesta, con el Espacio de Estados formado por inspección, en otras optimizaciones realizadas sobre el mismo SDEE. 

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Referencias

FUNAHASHI, K.; NAKAMURA, Y. (1993): “APPROXIMATION OF DYNAMICAL SYSTEM BY CONTINUOUS TIME RECURRENT NEURAL

NETWORKS”. Journal of Neural Networs, Nro. 6, pp. 801-806.

HAGAN, M.; DEMUTH, H.; BEALE, M. (1996): “NEURAL NETWORK DESIGN”. PWS Publishing Company. Boston, USA.

SCHWEICKARDT, G.; MIRANDA, V. (2010): “CONTROL REGULATORIO DE LA ADAPTACIÓN ECONÓMICA EN SISTEMAS DE DISTRIBUCIÓN DE ENERGÍA ELÉCTRICA. CONCEPCIÓN DE UN MODELO POSIBILÍSTICO DESDE UN PARADIGMA ALTERNATIVO”. Libro de Resúmenes del Congreso ERABIO II - ENDIO XIII - XXI EPIO. Septiembre de 2010, Tandil, Argentina.

WIDROW, B.; LEHR, M. (1990): “30 YEARS OF ADAPTIVE NEURAL NETWORKS: PERCEPTRON, MADALINE, AND BACKPROPAGATION”. Proceedings of the IEEE, Vol. 78, issue 9, September 1990.

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Publicado

2018-06-11

Número

Sección

Aplicaciones

Cómo citar

Hiperheuristica basada en razonamiento con dominio en metaheuristicas x-pso multiobjetivo hy x-fpso cbr. aplicación sobre una optimización dinámica posibilística. (2018). Revista De La Escuela De Perfeccionamiento En Investigación Operativa, 22(35), 128-148. https://revistas.psi.unc.edu.ar/index.php/epio/article/view/20269