Hiperheurística basada en razonamiento con dominio en metaheurísticas X-PSO multiobjetivo hy X-FPSO CBR : aplicación sobre una optimización dinámica posibilística. Parte 2 : aplicación a la optimización dinámica posibilística en la planificación de mediano/corto plazo de un sistema de distribución eléctrica

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/id...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Schweickardt, Gustavo Alejandro, Casanova Pietroboni, Carlos Antonio, Giménez Álvarez, Juan Manuel
Formato:	Artículo publisherVersion
Lenguaje:	Español
Publicado:	2021
Materias:	Optimización Enjambre de partículas HiperHeurísticas Redes neuronales artificiales Sistema de distribución de energía eléctrica Optimization Particles swarm HyperHeuristics Artificial neural network Electric distribution system
Acceso en línea:	https://revistas.unc.edu.ar/index.php/epio http://hdl.handle.net/20.500.12272/5264
Aporte de:	RIA - Repositorio Institucional Abierto (UTN) de Universidad Tecnológica Nacional

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description	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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