Manejo de diversidad en CHC aplicado a la optimización del costo energético en parques eólicos

En este trabajo analizaremos diferentes mecanismos de manejo de diversidad para el algoritmo CHC (Crossover elitism population, Half uniform crossover combination, Cataclysm mutation) para resolver problemas de optimización en parques eólicos de energía. El algoritmo CHC convencional contiene un mec...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Bilbao, Martín, Leguizamón, Guillermo
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2020
Materias:
Ciencias Informáticas
Optimización
Energía eólica
Metaheurísticas
Inteligencia artificial
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/113263
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description En este trabajo analizaremos diferentes mecanismos de manejo de diversidad para el algoritmo CHC (Crossover elitism population, Half uniform crossover combination, Cataclysm mutation) para resolver problemas de optimización en parques eólicos de energía. El algoritmo CHC convencional contiene un mecanismo de reinicio poblacional aleatorio, esto conlleva a la posibilidad de perder cierto conocimiento adquirido si no se maneja adecuadamente. Es por ello que estudiaremos otros mecanismos de reinicio poblacional que tengan en cuenta el conocimiento adquirido durante su evolución para intentar lograr mejor convergencia en los resultados. El objetivo final es minimizar el costo del KWh analizando tres variantes de reinicio poblacional y cómo impactan en los resultados finales con respecto a la versión de CHC convencional.
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