[Alumnos-ii-cs] Coloquio Departamental, Martes 25 de Noviembre 12:00, F106 CC y Sala de Reuniones CSJ

Claudio Torres L. ctorres at inf.utfsm.cl
Thu Nov 20 11:32:56 CLST 2014


Estimad at s,

Este *Martes 25 de Noviembre a las 12:00* tendremos nuestro coloquio 
departamental en la F-106 (La charla se transmitirá en videoconferencia 
a la sala de reuniones, Campus Santiago, San Joaquín). En esta ocasión 
*Esteban Gil, Ph.D.* nos presentará su trabajo titulado: "Aplicación de 
HPC en la optimización de sistemas eléctricos de potencia".

*Resumen:* Los sistemas eléctricos de potencia (SEP) deben lidiar con un 
mayor grado de incertidumbre debido a la reestructuración y la aparición 
de nuevas tecnologías, motivando el desarrollo de nuevas herramientas 
computacionales para operar y planificar la red eléctrica de manera 
económica y confiable que tomen en cuenta la incertidumbre de manera 
explícita. Sin embargo, la aplicación de dichas herramientas en la 
industria se ha visto limitada por la dificultad de los problemas de 
optimización y por los largos tiempos de simulación asociados. En este 
contexto, la aplicación de paralelización y high-performance computing 
(HPC) a problemas de optimización en SEP, aunque desafiante, promete 
acercar la investigación académica a las prácticas en la industria. La 
programación de la generación de corto plazo en sistemas hidrotérmicos 
(STHTGS) es el proceso mediante el cual se toman decisiones respecto al 
encendido y apagado de centrales generadoras térmicas y el uso del agua 
en los embalses con el objetivo de minimizar los costos presentes y 
futuros de operación satisfaciendo un gran número de restricciones. El 
STHTGS determinístico es de por sí un problema de optimización 
computacionalmente desafiante, y el STHTGS estocástico es imposible de 
resolver para sistemas de tamaño real en un tiempo razonable sin 
sobresimplificar el modelo o recurrir a descomposición. En esta 
presentación se muestra una formulación del STHTGS con programación 
estocástica de dos etapas que se descompone por escenarios usando el 
algoritmo Progressive Hedging (PH). Debido a que PH genera sub-problemas 
de tamaño similar se presta para paralelización y uso de HPC, y 
resultados preliminares muestran que bastan un par de iteraciones para 
converger incluso considerando variables enteras. El algoritmo fue 
implementado en arquitecturas de memoria compartida (usando OpenMP) y 
distribuida (usando un híbrido OpenMP/MPI). Se muestran resultados 
computacionales para una instancia grande del problema (400 escenarios) 
para ambas arquitecturas en un pequeño cluster.

*Mini Bio:* Esteban Gil es ingeniero civil electricista y magister de la 
UTFSM, y tiene además un PhD en sistemas eléctricos de potencia y un MSc 
en Estadística de Iowa State University. Además de su experiencia como 
investigador modelando el mercado de energía chileno y el 
estadounidense, tiene experiencia como consultor modelando mercados de 
Oceanía, Sudamérica, Asia y África, especializándose en temas 
relacionados con el análisis tecno-económico de mercados eléctricos. 
Actualmente es profesor en el Departamento de Ingeniería Eléctrica de la 
UTFSM. Sus esfuerzos de investigación actuales se centran en la 
integración de energías renovables y análisis de confiabilidad a las 
redes eléctricas, y en la optimización de la operación y planificación 
de sistemas eléctricos de potencia.

¡Quedan todos cordialmente invitados!

Cordiales Saludos,

Comité de Coloquio

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