Modelo hiperheurístico basado en razonamiento con función de selección multiretropropagación.

Aplicación para resolver el problema del vector óptimo de inyecciones de potencias desde micro-generación fotovoltaica en baja tensión

Authors

  • Gustavo Schweickardt CONICET/Universidad Tecnológica Nacional - FRCU, Entre Ríos, Argentina
  • Rodolfo Rodrigo Dept.Electromecánica, Facultad De Ingeniería UNSJ, San Juan, Argentina
  • Andrés Agosti CONICET/Universidad Tecnológica Nacional - FRCU, Entre Ríos, Argentina.

Keywords:

hiperheurísticas, redes neuronales, retropropagación múltiple, sistemas de distribución eléctrica, micro generación distribuida, energía solar fotovoltaica

Abstract

The new paradigm of electricity supply, called Distributed Generation and Micro-Generation (DG and MDG, respectively), complementary to the traditional one, referred to as Centralized Generation (CG), as a reality to promote the penetration of primary sources of renewable energy in the Energy Matrix. Particularly, the MDG involves the introduction of a new figure as agent of the Low Voltage (LV) Electric Power Distribution System (EPDS): the prosumer or micro-generator user. However, there are technical aspects related to the operation of the LV EPDS within specific and regulated parameters of tolerance that, if not resolved, may threaten this new paradigm, given that the planning and operation of the network change substantially. This work presents, continuing with lines of research addressed by the authors, a more efficient HyperHeuristic Model Case Based Reasoning whith Multi-Backpropagation Selection Function, to solve the Power Injection by Micro- Distributed Generators in a Low Voltage Electric Power Distribution System Optimizing Problem, focusing in Solar Photovoltaic Systems (PI MDG LV EPDS). The proposed Model is applied on a real LV EPDS, comparing the results with other similar HyperHeuristic Models with Simple-Back-Propagation Selection Function, and showing some advantages that it exhibits.

Downloads

Download data is not yet available.

References

HAYKIN S. (1999). “Neural Networks and Learning Machine”. Third Edition. Prentice Hall.
DALL’ANESE, E., DHOPLE, S., GIANNAKIS, G. (2014). "Optimal Dispatch of Photovoltaic Inverters in Residential Distribution Systems". IEEE Transactions on Sustainable Energy, Volume: 5, Issue: 2, págs. 487 - 497. doi: 10.1109/TSTE.2013.2292828.
SCHWEICKARDT, G. (2018). “Optimización de la Inyección de Potencia desde Microgeneración Distribuida en Sistemas Eléctricos de Distribución de Baja Tensión. Desarrollos Teóricos de un Modelo HiperHeurístico”. Lámpsakos, no. 20, págs.. 55-67.
SCHWEICKARDT, G. (2019). “Modelo Hiperheurístico y Simulación para la Optimización de la Inyección de Potencia desde Microgeneración en Sistemas Eléctricos de Distribución de Baja Tensión”. Lámpsakos, no. 21, págs.. 13-25.
SCHWEICKARDT, G., CASANOVA, C. (2015). “Modelos HiperHeurísticos basados en Razonamiento con Procesamiento Paralelo y Dominio en Metaheurísticas X-PSO y AFS MultiObjetivo”. Revista de la Escuela de Perfeccionamiento en Investigación Operativa, Vol. 23, (37), págs. 7-27.
SCHWEICKARDT, G., CASANOVA, C., GIMENEZ ALVAREZ, J. M. (2013). “HiperHeurística basada en Razonamiento con Dominio en MetaHeurísticas X-PSO MultiObjetivo HY X-FPSO CBR. Aplicación sobre una Optimización Dinámica Posibilística. Parte 1)”. Revista de la Escuela de Perfeccionamiento en Investigación Operativa, Vol. 21, (34), págs. 8-29.
SCHWEICKARDT, G., CASANOVA, C., PÉREZ E. (2015). “Modelo de Simulación Soft-Computing para la Selección de Contingencias Críticas en la Seguridad Dinámica de Sistemas de Potencia Soportado en Redes Neuronales de Retropropagación Simple y Múltiple”. Revista de la Escuela de Perfeccionamiento en Investigación Operativa, Vol. 23, (38), págs. 26-46.
SCHWEICKARDT, G., CASANOVA, C., y GIMENEZ ALVAREZ, J. M. (2014). “HiperHeurística basada en Razonamiento con Dominio en MetaHeurísticas X-PSO MultiObjetivo HY X-FPSO CBR. Aplicación sobre una Optimización Dinámica Posibilística. Parte 2)”. Revista de la Escuela de Perfeccionamiento en Investigación Operativa, Vol. 22, (35), págs. 128-148.
WANG, T., MESKIN, M., ZHAO Y., GRINBERG, I. (2018). "Optimal Power Flow in Distribution Networks with High Penetration of Photovoltaic Units". 2017 IEEE Electrical Power and Energy Conference (EPEC), Saskatoon, SK, págs. 1-6. doi: 10.1109/EPEC.2017.8286231.

Published

2019-11-21

How to Cite

Schweickardt , G. ., Rodrigo , R. ., & Agosti, A. . (2019). Modelo hiperheurístico basado en razonamiento con función de selección multiretropropagación. : Aplicación para resolver el problema del vector óptimo de inyecciones de potencias desde micro-generación fotovoltaica en baja tensión . Revista De La Escuela De Perfeccionamiento En Investigación Operativa, 27(46). Retrieved from https://revistas.unc.edu.ar/index.php/epio/article/view/26469

Issue

Section

Artículos Científicos