Examinando por Autor "Gallego, Ramón Alfonso"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Identificación eficiente de errores en estimación de estado usando un algoritmo genético especializado
    (2013-11-08) Ruiz, Hugo A. (Hugo Andrés); Toro, Eliana Mirledy; Gallego, Ramón Alfonso
    In this paper a method to solve the state estimation problem in electric systems applying combinatorial optimization is presented. Its objective is the study of measures with difficult detection errors, which affect the performance and quality of the results when a classic state estimator is used. Due to the mathematical complexity, sensibility indicators are deduced from the theory of leverage points used in the Chu-Beasley optimization algorithm with the purpose of reducing the computational effort and enhance the quality of the results. The proposed method is validated in a 30-node IEEE system.
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    PublicaciónSólo datos
    IDENTIFICACIÓN EFICIENTE DE ERRORES EN ESTIMACIÓN DE ESTADO USANDO UN ALGORITMO GENÉTICO ESPECIALIZADO (EFFICIENT IDENTIFICATION OF ERRORS IN STATE ESTIMATION THROUGH A SPECIALIZED GENETIC ALGORITHM)
    (Fondo Editorial EIA - Universidad EIA, 2013-11-07) Ruiz, Hugo Andrés; Toro, Eliana Mirledy; Gallego, Ramón Alfonso
    En este artículo se presenta un método para resolver el problema de estimación de estado en sistemas eléctricos usando optimización combinatoria. Su objetivo es el estudio de mediciones con errores de difícil detección, que afectan el desempeño y calidad de los resultados cuando se emplea un estimador de estado clásico. Dada su complejidad matemática, se deducen indicadores de sensibilidad de la teoría de puntos de apalancamiento que se usan en el algoritmo de optimización de Chu-Beasley, con el fin de disminuir el esfuerzo computacional y mejorar la calidad de los resultados. El método propuesto se valida en un sistema IEEE de 30 nodosAbstract: In this paper a method to solve the state estimation problem in electric systems applying combinatorial optimization is presented. Its objective is the study of measures with difficult detection errors, which affect the performance and quality of the results when a classic state estimator is used. Due to the mathematical complexity, sensibility indicators are deduced from the theory of leverage points used in the Chu-Beasley optimization algorithm with the purpose of reducing the computational effort and enhance the quality of the results. The proposed method is validated in a 30-node IEEE system.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Planeamiento multiobjetivo de sistemas de distribución usando un algoritmo evolutivo NSGA-II
    (2013-11-19) López, L. (Libardo); Hincapié, R. A. (Ricardo Alberto); Gallego, Ramón Alfonso
    This paper presents a methodology to solve the problem of distribution system planning, using a multiobjective optimization technique. In the proposed model the location and design of new elements and the upgrading of existing elements are considered. In the problem approach, investment and operation costs and network reliability are included in the objective function. This research topic is relevant to the electricity distribution companies, as it allows for new tools that bring the problem to real situations, such as considering multiple objectives, which has a positive impact on the finances and on operation of the system. In the model solution, an elitist non-dominated sorting algorithm (NSGA-II) is used, and to verify its efficiency a case of specialized literature is used, which corresponds to a distribution network of an electrical system.
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    PublicaciónSólo datos
    PLANEAMIENTO MULTIOBJETIVO DE SISTEMAS DE DISTRIBUCIÓN USANDO UN ALGORITMO EVOLUTIVO NSGA-II (MULTIOBJECTIVE DISTRIBUTION SYSTEM PLANNING USING AN NSGA-II EVOLUTIONARY ALGORITHM)
    (Fondo Editorial EIA - Universidad EIA, 2013-10-01) López, Libardo; Hincapié, Ricardo Alberto; Gallego, Ramón Alfonso
    En este artículo se presenta una metodología para solucionar el problema del planeamiento de sistemas de distribución empleando una técnica de optimización multiobjetivo. En el modelo propuesto se consideran la ubicación y dimensionamiento de nuevos elementos y la repotenciación de elementos existentes. En el planteamiento del problema se incluyen en la función objetivo los costos de inversión y de operación y la confiabilidad de la red. Este tema de investigación es de relevancia para las empresas distribuidoras de energía eléctrica, ya que permite contar con nuevas herramientas que acercan el problema a situaciones reales, tales como considerar varios objetivos, lo cual incide favorablemente en las finanzas y en la operación del sistema. En la solución del modelo se emplea un algoritmo elitista de ordenamiento no dominado (NSGA-II), y para verificar su eficiencia se recurre a un caso de la literatura especializada, que corresponde a una red de distribución de un sistema eléctrico.Abstract: This paper presents a methodology to solve the problem of distribution system planning, using a multi--objective optimization technique. In the proposed model the location and design of new elements and the upgrading of existing elements are considered. In the problem approach, investment and operation costs and network reliability are included in the objective function. This research topic is relevant to the electricity distribution companies, as it allows for new tools that bring the problem to real situations, such as considering multiple objectives, which has a positive impact on the finances and on operation of the system. In the model solution, an elitist non-dominated sorting algorithm (NSGA-II) is used, and to verify its efficiency a case of specialized literature is used, which corresponds to a distribution network of an electrical system.