http://localhost:8080/xmlui/handle/123456789/599 2026-04-16T22:06:37Z http://localhost:8080/xmlui/handle/123456789/1333 Título : METODOLOGIA ARA LA PREDICCION DE INGRESOS DE CAUSAS PENALES MEDIANTE PROGRAMACION GENETICA LINEAL Autor : Garcete Rodríguez, Alberto David; Barán Cegla, Benjamín Resumen : Este trabajo propone una metodología de predicción de ingresos de causas penales utilizando una variación de la Programación Genética GP, la Programación Genética Lineal LGP. El estudio se realizó en base a datos mensuales recogidos durante seis años (2007 a 2013), de los siete Juzgados Penales de Garantías de Ciudad del Este La verificación del método propuesto se hizo mediante la comparación con modelos estadísticos, por lo que se ha estimado la misma serie de tiempo con estos modelos. La validación de los modelos fueron realizados mediante dos métricas; el error cuadrático medio y el error absoluto medio El método LGP generó varios resultados gracias a su capacidad aleatoria de crear fórmulas matemáticas, de las mismas tres resultados importantes fueron seleccionados para su comprobación. Dos resultados quedaron en primer y segundo lugar, ganándole así a los métodos estadísticos, y el tercer resultado seleccionado no obtuvo una buena predicción, pero sí un buen trazado en el gráfico comparándolo con la serie de tiempo. La conclusión en base a los resultados obtenidos, indican que los modelos generados por LGP son capaces de pronosticar con una buena precisión los ingresos penales, logrando mejores resultados que los métodos estadísticos 2014-01-01T00:00:00Z http://localhost:8080/xmlui/handle/123456789/1179 Título : Balanceamiento de la Carga Trifásica y Minimización de Pérdidas en Redes Eléctricas de Distribución usando Meta-Heurísticas Autor : Benitez Cattani, Ivo Augusto; Chaparro Viveros, Enrique Ramón Resumen : En el presente trabajo se aborda el problema del desbalanceamiento trifásico de voltaje y pérdidas activas en los sistemas eléctricos de distribución de topología radial. El desbalanceamiento trifásico, en sistemas de distribución, produce un incremento en las pérdidas de flujo de potencia activa y grandes desvíos de voltaje, que limitan la capacidad de distribución de la energía eléctrica hasta los consumidores, pudiendo incluso provocar sobrecalentamiento en las líneas de distribución, transformadores y en los demás equipamientos. Una manera de resolver este problema es a través de procedimientos de reconfiguración, mediante maniobras de abertura y/o cierre de interruptores, alterando la topología del sistema a una configuración más conveniente del sistema de distribución. Se implementa un algoritmo de reconfiguración basado en los Algoritmos Genéticos, dada su probada eficiencia en la optimización de problemas tecnológicos y complejos de gran porte. Sin embargo, para abarcar los problemas de balanceamiento de cargas y pérdidas de sistemas de distribución, en condiciones de demanda máxima, dicho Algoritmo Genético fue adaptado para problemas de optimización simultánea de dos objetivos (multi-objetivo). El primer objetivo, a optimizar, corresponde a las pérdidas activas y el segundo objetivo está asociado con el índice de desequilibrio trifásico de voltaje. La determinación de las pérdidas del sistema y de la barra con mayor índice de desequilibrio trifásico de voltaje se realiza a través del flujo de potencia trifásico; para el cual, fue desarrollado un algoritmo de flujo de potencia trifásico, adaptado para sistemas de distribución de topología radial. Con la finalidad de demostrar la eficiencia del algoritmo de reconfiguración implementa do, se consideraron dos Sistemas Eléctricos de Distribución radiales, desbalanceados, y en condiciones de operación de máxima carga. 2018-01-01T00:00:00Z http://localhost:8080/xmlui/handle/123456789/1178 Título : Optimización en la Ubicación de Seccionadores Tele-comandados en Sistemas de Distribución de Energía Eléctrica con enfoque meta-heurístico y soporte de decisión multi-criterio Autor : Coronel Torales, Eduardo Damián; Barán Cegla, Benjamín; Gardel, Pedro Resumen : En el presente trabajo final de Maestría se aborda el problema de Ubicación Optima de Seccionadores de interconexión Tele-comandados en Sistemas de Distribución de Energía Eléctrica con configuración radial. Las fallas en componentes del Sistema de Distribución generan indisponibilidad del servicio y pérdidas económicas. Estas fallas pueden ser aisladas a través de procedimientos de reconfiguración de la red, mediante maniobras de apertura o cierre de seccionadores de interconexión, retornando el suministro de energía a las zonas afectadas sin falla. Gran número de estos seccionadores son manuales, siendo necesario el traslado de una cuadrilla de operadores a la zona afectada para realizar las maniobras. Una manera de resolver este inconveniente, y de contribuir en la reducción de los tiempos de indisponibilidad, es a través de la instalación de seccionadores tele-comandados en los puntos estratégicos de la red. El enfoque utilizado para la identificación de los puntos estratégicos, de ubicación óptima de seccionadores tele-comandados, se basa en la implementación de algoritmos meta-heurísticos para la optimización múltiple de objetivos relacionados a lo económico, técnico, operativo y social, considerados de importancia para el problema en estudio. La estimación de las funciones objetivo se realiza utilizando el método de Monte Carlo, el cual simula eventos de fallas probabilísticos en la red para la evaluación y actualización de la estimación de los índices de confiabilidad con cada iteración. Las tasas de fallas de cada punto de sección de la red son calculadas a través del método de Diagrama de Bloques de Confiabilidad, el cual modela matemáticamente la red y utiliza un ajuste tendencial con valores reales de registros de fallas para la aproximación de las tasas de fallas de seccionadores de interconexión. El conjunto de soluciones obtenidas puede resultar ser demasiado amplio para el ingeniero proyectista o el tomador de decisión. Por tal razón, se implementa una técnica denominada Proceso Analítico Jerárquico que permite la acotación de soluciones con soporte de decisión multi-criterio, en la cual el tomador de decisión define la importancia de cada variable implementada y en base a ello se obtiene el conjunto de soluciones clasificadas de mayor a menor incidencia para alcanzar el objetivo deseado. Para la validación de resultados, la metodología desarrollada es implementada en una red real del Sistema de Distribución de Energía Eléctrica de la Zona Este del Paraguay. Los resultados son presentados a través de una interfaz gráfica, específicamente desarrollada para este trabajo, que permite al tomador de decisión realizar los ajustes según su criterio y evaluar los beneficios de cada solución. 2020-01-01T00:00:00Z http://localhost:8080/xmlui/handle/123456789/1177 Título : Ajuste coordinado de controladores del sistema de potencia utilizando algoritmos genéticos paralelos Autor : Kang Cardozo, Rubén Darío; Chaparro Viveros, Enrique Ramón; Martínez Jara, Eustaquio Alcides Resumen : Este trabajo propone una metodología computacional para el ajuste coordinado de los controladores del sistema de potencia basado en Algoritmos Genéticos Paralelos. Los cuales actúan maximizando simultáneamente dos funciones objetivo, la primera función representa la amortiguación de las oscilaciones electromecánicas y la segunda representa la mejora de las respuestas del regulador automático de tensión, considerando al mismo tiempo varias condiciones críticas de operación. El procedimiento de ajuste coordinado se publicó como un problema de optimización de múltiples objetivos, a través de la técnica de suma ponderada. Los controladores considerados en el esquema de ajuste corresponden a los Reguladores Automáticos de Tensión (RAT), Estabilizadores del Sistema de Potencia (ESP) y Compensadores Estáticos de Reactivos (CER), para mejorar la estabilidad dinámica y de voltaje. El algoritmo genético se adaptó para la computación paralela a fin de lograr ambos casos de estabilidad que abarcan varias condiciones operativas criticas para reducir los altos esfuerzos computacionales. Los resultados de simulación de la implementación paralela fueron más significativos que la versión secuencial, y el enfoque propuesto se convierte en una herramienta alternativa interesante para la planificación de operaciones y los estudios de estabilidad. 2020-01-01T00:00:00Z