Factibilidad hidroelectricas

Comité Ejecutivo – Fondos CEREP 2007

Formulario para la presentación de Programas o Proyectos de Investigación Científica y Tecnológica con

Fondos CEREPS 2007

Información y explicaciones para llenar este formulario están en el documento “Instructivo para Presentación de Propuestas-Fondos CEREPS 2007” disponible en la página WEB de

FUNDACYT (www.fundacyt.org.ec).

A. Datos Generales

PROPUESTA CEREPS-

Programa ( ) Proyecto ( X )

(Marque con una X, según corresponda)

Título: DISEÑO DE UN MODELO DE OPTIMIZACIÓN PARA EL ANÁLISIS DE FACTIBILIDAD DE NUEVOS PROYECTOS HIDROELÉCTRICOS APLICANDO TÉCNICAS DE COMPUTACIÓN EVOLUTIVA.

Sector en el que tendrá impacto el programa o proyecto (Marque con una X, uno o más según corresponda)

Salud y Nutrición ( ) Seguridad Alimentaría ( ) Educación ( )

Economía y Producción ( X ) Vivienda ( ) Recursos Naturales y Ambiente (X)

Área de Investigación (Marque con una X, la que corresponda)

Ciencias Básicas y Ciencia de Materiales ( ) Ciencias Sociales y Humanas ( ) Biotecnología ( )

Estudios Científicos en Educación ( ) Ciencias de Computación y TIC’s ( ) Energía y Minería ( X )

Biodiversidad, Ambiente y Hábitat ( ) Desarrollo Agropecuario ( ) Salud ( ) Ciencias del Mar y de la Tierra ( )

Duración del Programa o Proyecto en meses (Máximo 36 meses) 18

Aporte Fondos CEREPS (USD)

(Máximo $260.000)

Aporte Participantes (USD)(Mínimo 10% de Fondos CEREPS )

Tipo de Programa o Proyecto (Marque con una X)

$ 59,401.07 $ 6,720.10Nuevo

En EjecuciónContinuación

(X)( )( )

Institución Principal:SENACYT: ( ) CEEA: ( ) INIAP: ( ) Universidades y Escuelas Politécnicas Estatales: (X)

Nombre de la Institución Principal:

ESCUELA SUPERIOR POLITÉCNICA DEL LITORAL (ESPOL)

Dirección/Ciudad/Correo Electrónico/Página WEB: Teléfono: Fax:Campus Gustavo Galindo, KM. 30.5 Vía Perimetral / Guayaquil / [email protected] / www.espol.edu.ec

04-2269269 04-2854629

Nombre de la Institución Nacional Ejecutora:

ESCUELA SUPERIOR POLITÉCNICA DEL LITORAL

Órgano ejecutor (Facultad, Departamento, Escuela, Laboratorio o Unidad de Investigación):Facultad de Ingeniería en Electricidad y ComputaciónDirección/Ciudad/Correo Electrónico/Página WEB: Teléfono: Fax:Campus Gustavo Galindo, Km. 30.5 Vía Perimetral / Guayaquil / [email protected] /www.fiec.espol.edu.ec

04-2269300 04-2853078

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mailto:[email protected]

http://www.espol.edu.ec/

http://www.fundacyt.org.ec/


Otras Instituciones Nacionales e Internacionales que colaborarán con el Programa o Proyecto (Opcional)

Nombre de la Institución: Nacional ( ) Internacional ( X)

UNIVERSIDAD DE LAS PALMAS DE GRAN CANARIA (ULPGC) por medio de su Instituto Universitario de Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingeniería (IUSIANI)Nombre del Investigador cooperante o contacto:Dr. Ing. Blas J. Galván GonzálezDirección/Ciudad/Correo Electrónico/Página WEB: Teléfono: Fax:CEANI (IUSIANI) - Edificio Central del Parque Científico Tecnológicode La Universidad de Las Palmas de Gran Canaria, Campus de Tarifa Baja 35017 / Las Palmas de Gran Canaria / [email protected] / http://ceani.ulpgc.es

+34 928 454 599+34 610 500 656

+34 928 451921

Nombre de la Institución: Nacional ( X)

Internacional ( )

HIDROESPOL S. A.Nombre del Investigador cooperante o contacto:Ing. Juan Gallo GalarzaDirección/Ciudad/Correo Electrónico/Página WEB: Teléfono: Fax:FIEC – ESPOL Km. Campus Gustavo Galindo 30.5 Vía Perimetral / Guayaquil / [email protected] /

04-2269800 – ext. 1013

04-2853078

Nombre de la Institución: Nacional ( ) Internacional ( )

Nombre del Investigador cooperante o contacto:

Dirección/Ciudad/Correo Electrónico/Página WEB: Teléfono: Fax:

Si la propuesta está relacionada con un programa o proyecto en ejecución o ya ejecutado, conteste esta sección.

Título del Programa o Proyecto: En ejecución ( ) Ejecutado ( )

Institución Ejecutora Principal:

Director del Programa o Proyecto: Dirección / Oficina: Teléfono: E-Mail:

Fecha de Inicio: Fecha de Finalización:

Nombre de las instituciones cofinanciadoras Monto AsignadoCódigo de referencia de

la asignación

Investigador(es)

Director del Programa o Proyecto Cargo Actual: Profesor Principal Dedicación (H/S) Relación Actual 1

Nombre Lugar de Trabajo Docencia

Programa o Proyecto

A B C D

M.Sc. Carlos Jordán Villamar ESPOL 20 20 X

Otros investigadores que participarán en el proyecto, incluyendo becarios.

Dr. Ing. Blas Galván González ULPGC 30 10 X

Andrés Zúñiga Rodríguez ESPOL 40 X

1 Marque con una X la relación que corresponda a cada investigador(A): Profesor/investigador con contrato indefinido.(B): Profesor/investigador con contrato temporal.(C): Investigador asociado con contrato por honorarios.(D): Investigador asociado sin contrato.

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Comité Ejecutivo – Fondos CEREP 2007Hojas de vida de los investigadores:En caso de haberse producido cambios en el equipo investigadores, utilice el formato para registrar al nuevo personal (ver instructivo).

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RESUMEN DEL PROYECTO. En esta página se debe exponer una síntesis de los objetivos, la metodología y los resultados.

El objetivo de este trabajo es desarrollar un modelo de optimización que permita automatizar el proceso de búsqueda de las dimensiones óptimas de una central hidroeléctrica durante la etapa de estudios de factibilidad, desde el punto de vista de los beneficios energéticos. El dimensionamiento de una central hidroeléctrica durante los estudios de factibilidad consiste en la especificación de las principales características físicas que determinarán su capacidad de generación de energía.

Las metodologías normalmente empleadas para la toma de decisiones en el dimensionamiento de centrales hidroeléctricas se basan, principalmente, en análisis del tipo costo-beneficio. Para determinar los beneficios, es necesario realizar simulaciones operativas del sistema para cada alternativa del proyecto, con el fin de calcular los beneficios representados por la energía firme que la central puede aportar al sistema; la energía producida es valorizada económicamente y esta evaluación económica se emplea para determinar la mejor alternativa.

La dependencia de las simulaciones operativas dificulta que el problema de dimensionamiento pueda ser representado por una función analítica explícita que permita determinar los beneficios energéticos, lo que restringe el uso de herramientas de optimización clásicas basadas en derivadas. El problema de dimensionamiento se caracteriza por ser no lineal y altamente combinatorio, lo que permite el uso de herramientas metaheurísticas para optimización.

Se ha escogido la aplicación de modelos de computación evolutiva, específicamente los Algoritmos Genéticos AG’s, que son técnicas de búsqueda estocástica basadas en la genética natural y los mecanismos de la evolución natural. Uno de los aspectos más interesantes de los AG’s es que no requieren ningún conocimiento previo sobre el problema evaluado, limitaciones del espacio de soluciones o propiedades especiales del problema como convexidad, unimodalidad o existencia de derivadas, y solo requieren la evaluación de una función llamada “función de rendimiento o fitness” para asignar un valor cualitativo a cada solución producida. Otra de las características de los AG’s es su paralelismo inherente: iniciando en un punto del espacio de soluciones, desarrolla una población de soluciones candidatas donde cada individuo representa una solución específica no relacionada con otra.

Como resultado del trabajo, se obtendrá un modelo que permita automatizar el proceso de toma de decisiones entre diferentes alternativas de dimensionamiento de centrales hidroeléctricas, optimizando los parámetros de dimensionamiento (volumen máximo y mínimo, potencia instalada, caída de referencia y de proyecto), de forma que la alternativa seleccionada permita obtener los mayores benéficos energéticos posibles. Además, dentro del proceso de dimensionamiento se desarrollará un modelo de simulación de la operación de sistemas hidrotérmicos de potencia.

Para probar la validez del modelo desarrollado se compararán los resultados con los estudios de factibilidad desarrollados en el sector eléctrico ecuatoriano.

Se complementará los resultados a través de 2 seminarios de capacitación en técnicas de optimización mediante computación evolutiva, y en modelos de planificación de centrales hidroeléctricas, con personal de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria y ESPOL.

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B. Objetivo general y objetivos específicos

Objetivo General: Identifica la finalidad hacia la cual deben dirigirse los recursos y esfuerzos. El objetivo debe responder a las preguntas "qué" y "para qué". Es el conjunto de resultados cualitativos que el programa o proyecto se propone alcanzar a través de determinadas acciones.

Diseñar un modelo de optimización que sirva como apoyo al proceso de selección de alternativas en estudios de factibilidad de nuevos proyectos hidroeléctricos, optimizando de manera automática los parámetros que determinan la producción de energía en la central, aplicando mecanismos de computación evolutiva y considerando beneficios energéticos determinados por la energía firme como criterio de selección.

Objetivo(s) específico(s). (Máximo cinco objetivos. Deben ser bien delimitados, estar claramente expuestos y ser coherentes con el tema propuesto; ser medibles en términos de logros o impactos observables y verificables durante el período de ejecución del programa o proyecto. Deben estar vinculados con las diversas actividades a desarrollarse en el programa o proyecto y guardar relación con las metas.)

1. Analizar metodologías empleadas actualmente en estudios de factibilidad y dimensionamiento de proyectos hidroeléctricos.

2. Elaborar un modelo de optimización y simulación de la operación sistemas hidrotérmicos basado en técnicas de computación evolutiva.

3. Comparar resultados con estudios de factibilidad reales llevados a cabo en el Ecuador.

4. Capacitación de personal en técnicas de optimización por computación evolutiva y modelos de planificación de centrales hidroeléctricas.

5.

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C. Descripción detallada del programa o proyecto

Exponer de manera concreta el problema o necesidad que el programa o proyecto intentará resolver. La descripción del programa o proyecto debe ser concisa y responder a preguntas tales como: ¿cuál es el problema?, ¿por qué es importante investigar sobre el tema?, ¿qué se conoce al respecto hasta ahora?, ¿cómo lo va a hacer?, ¿cuáles son los resultados esperados? Sea informativo y cite datos específicos y comprobables; evite una redacción sin referencias concretas. Utilice referencias bibliográficas relevantes y cítelas en el texto utilizando el número de referencia. En la Sección D detallar las referencias bibliográficas. Use máximo seis páginas a un espacio en letra de 10 puntos Arial.

El sector eléctrico ecuatoriano ha sufrido grandes pérdidas económicas debido al déficit tarifario, sumado al alto porcentaje de pérdidas técnicas y no técnicas y la elevada cartera vencida de las empresas distribuidoras, lo que ha provocado el aumento de las deudas entre Agentes del Mercado Eléctrico Mayorista MEM y a su vez entre las empresas generadoras y Petrocomercial.

Estos problemas económicos han impedido que los agentes del MEM realicen nuevas inversiones en mejoramiento y expansión de los sistemas existentes, incluyendo el sistema de generación, corriéndose un alto riesgo de no poder satisfacer la demanda eléctrica del país en el corto plazo (período 2005 – 2007) (1).

Según el Plan de Operación del MEM junio 2005-julio 2006 (2), la situación del sistema de generación es tan delicada que, de acuerdo a la tendencia de crecimiento de la demanda para el período de estudio, la situación de abastecimiento se tornará crítica en caso de que se presentaren indisponibilidades de generación no previstas, puesto que se originarían déficit de energía, particularmente en el período de estiaje (octubre a marzo), e inclusive en el período lluvioso, debido a que en este período se ejecutan mantenimientos de las unidades termoeléctricas de gran tamaño.

Los altos costos operativos del sector eléctrico ecuatoriano, que son resultado de la falta de modernización de centrales termoeléctricas poco eficientes y la falta de inversión en proyectos hidroeléctricos, han provocado que el Ecuador se encuentre al borde de una crisis energética, lo que se refleja en los altos precios de la energía y en el aumento de la dependencia de energía importada de los países vecinos. Esto se traduce en riesgos de racionamientos eléctricos que afectarían directamente al sector productivo reduciendo su competitividad.

La capacidad instalada en centrales hidroeléctricas es de 7411.9 MW (62.1%), en centrales termoeléctricas es de 5173 MW (36.6%) y en disponibilidad de importación de 1614 MW (11.5%); la capacidad de las centrales hidroeléctricas a nivel de inventario (proyectos por construirse) sobrepasan los 11000 MW (3).

La importación de energía se ha presentado como una alternativa al actual desabastecimiento; según la estadística del sector eléctrico del 2004 (1), durante este año, la energía importada de Colombia fue de 1641,61 GWh (el 11.5% de la energía total entregada al mercado eléctrico ecuatoriano). Esta solución permite garantizar el abastecimiento de energía en el MEM, a pesar que se ha visto gravemente afectado hace un mes por problemas internos de uno de los países exportadores; debido a la naturaleza de los contratos de importación, esta energía es valorada al costo marginal promedio de operación del sistema, incidiendo de forma negativa en la tarifa de usuario final.

Como una alternativa a este problema, el estado se encuentra incentivando la inversión en proyectos de generación hidroeléctrica, especialmente en proyectos de pequeñas y medianas centrales, a través de estudios de factibilidad de proyectos que actualmente se encuentran a nivel de inventario; según el inventario de proyectos hidroeléctricos presentado en el sitio web del CONELEC, existen 246 MW en proyectos de micro y mini centrales hidroeléctricas (1-10 MW), 2377 MW en proyectos de pequeñas y medianas centrales hidroeléctricas (10-100 MW) y 9171 MW en grandes centrales hidroeléctricas (mayores a 100 MW). La inversión en nuevos proyectos hidroeléctricos permitirá reducir los costos de operación debido a la naturaleza de estas centrales (4, 5, 6), lo que se reflejará en la reducción de las tarifas de energía eléctrica y en la continuidad del servicio en los diferentes sectores del país.

La etapa de estudios de factibilidad define la concepción global de un aprovechamiento hidroeléctrico definido en la etapa de estudios de inventario, concentrándose en la optimización económico-técnica y ambiental y la determinación de los beneficios y costos asociados.

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Comité Ejecutivo – Fondos CEREP 2007Esta concepción global comprende el dimensionamiento de la central, obras de infraestructura local y regional necesarias, embalse, área de influencia, restricciones de usos múltiples del agua y los aspectos socio-ambientales, es decir, corresponde al proceso de selección de alternativas y dimensionamiento energético de la central.

Una vez concluidos, los estudios de factibilidad se constituirán en el documento de soporte técnico para el proceso de licitación previo a la concesión de la central hidroeléctrica.

La construcción de una central hidroeléctrica requiere de una gran inversión en dinero y tiempo de ejecución, por lo que se espera que los ingresos obtenidos por la operación de dicha central se traduzcan en ganancias económicas para los inversionistas y beneficios energéticos para el sistema eléctrico en el que se encuentra conectadas.

El dimensionamiento de una central hidroeléctrica corresponde a la definición de los límites de operación para los niveles de embalse y canal de desagüe en conjunto con las características del conjunto turbina-generador que definen la capacidad de generación de la central en función de la caída líquida del recurso hidroeléctrico (7).

Los principales parámetros que definen el dimensionamiento energético de una central hidroeléctrica son niveles máximo y mínimo de almacenamiento, potencia instalada, altura de referencia y altura del proyecto.

Aunque el proceso de dimensionamiento es complejo y se requiere de simulaciones operativas para determinar los beneficios que puede producir su construcción, el principio básico que rige su ejecución es que lo parámetros del proyecto hidroeléctrico deben ser dimensionados de tal forma que la diferencia entre los beneficios y los costos sea la máxima.

Los beneficios de una central hidroeléctrica corresponden a las ganancias energéticas que su construcción aportará al sistema eléctrico donde será instalado, y se encuentran determinados por valores de energía firme. Estos beneficios dependen de la evolución de la demanda de energía, disponibilidad hidrológica, políticas de operación del sistema, restricciones operativas y costos de combustibles.

El cálculo de beneficios puede ser determinado de la siguiente forma: se define un sistema de referencia (definido como el sistema en el que la central será instalada), se realiza simulaciones operativas de este sistema determinándose el valor de energía firme; inmediatamente se integra la central bajo dimensionamiento en el sistema de referencia y se realizan nuevamente simulaciones operativas con el sistema completo, determinándose la energía firme del sistema bajo estas condiciones; los beneficios energéticos se calculan como la diferencia entre los valores correspondientes al sistema de referencia y al sistema completo. Este método permite valorizar el proyecto hidroeléctrico no solo por la potencia instalada sino por los beneficios energéticos que traerá al sistema por su entrada en operación (8).

Los costos del proyecto están determinados por las inversiones en adquisición de tierra, reubicación de poblaciones, construcción de la infraestructura, adquisición de equipos, reducción del impacto ambiental, operación y mantenimiento, intereses durante la construcción entre otros (4).

El cálculo de costos puede ser realizado mediante presupuestos aproximados para cada conjunto de parámetros de dimensionamiento que caracterizan una central hidroeléctrica; opcionalmente pueden emplearse funciones de costo o tablas que permitan determinar el costo del proyecto para cada valor de niveles máximo y mínimo y potencia instalada (9)

Una de las dificultades encontrada en el proceso de dimensionamiento es el método de búsqueda a emplearse dentro del espacio de soluciones posibles (configuración del conjunto de parámetros de dimensionamiento) que permita maximizar los beneficios globales que traerá el proyecto; esta búsqueda de soluciones debe ser realizada a través de simulaciones operativas del sistema completo, debiendo realizar simulaciones para cada conjunto de parámetros de dimensionamiento definidos hasta alcanzar valores óptimos de beneficio energético. El proceso de alterar los parámetros para encontrar la mejor relación costo-beneficio en cada iteración y que la búsqueda dentro del espacio de soluciones posibles sea explotada eficientemente aumenta la dificultad del proceso de dimensionamiento.

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Comité Ejecutivo – Fondos CEREP 2007Existen algunos modelos propuestos para realizar el dimensionamiento de proyectos hidroeléctricos. En Lockus et al. (10), se presentan modelos para determinar la capacidad de almacenamiento de los embalses; los modelos básicamente se refieren a la minimización del volumen útil del embalse, garantizando un caudal regulado mínimo aguas abajo. En este trabajo se concluye que el tamaño final del embalse depende sensiblemente de la política de operación adoptada y de la secuencia de caudales afluentes empleada para el estudio.

En Stedinger et al. (9), se dimensiona un sistema de abastecimiento de agua compuesto por tres embalses con objetivo de minimización de costos. Se emplean cuatro modelos distintos: VMM (modelo lineal basado en caudales medios mensuales), VPC (modelo basado en caudales de período crítico), EI (modelo estocástico implícito) y EE (modelo estocástico explícito). El resultado que presentó el VMM fue embalses muy pequeños debido a que trabaja con caudales muy uniformes; el VPC sobredimensiona los embalses debido a que trabaja con el período más crítico de caudales históricos; el modelo EI presentó resultados satisfactorios; el EE se mostró inestable, sobre y subdimensionando el embalse.

En Sina et al. (11), se desarrolla un modelo para dimensionamiento de embalses considerando usos múltiples del agua, incluyendo generación de electricidad y como objetivo la minimización de costos. El trabajo integra técnicas de optimización y simulación; el modelo de optimización considera las metas anuales de caudales, y los valores determinados por este modelo son proporcionadas al modelo de simulación en el que se evalúan las soluciones propuestas. La integración optimización-simulación produce soluciones con costos bastante bajos comparados con las metodologías indicadas anteriormente. En este trabajo se muestran los beneficios de la implementación de métodos que exploran sistemáticamente el espacio de soluciones.

En Bettega et al. (12), se presenta un modelo para análisis de factibilidad de centrales hidroeléctricas que considera el efecto del mercado spot y mecanismos de en el cálculo de los beneficios energéticos del sistema.

En Da Silva Fo (8), se presenta por primera vez el uso de computación evolutiva (específicamente Algoritmos Genéticos) en la determinación de los parámetros óptimos en dimensionamiento de centrales hidroeléctricas.

Algoritmos Genéticos.

Durante la última década, los Algoritmos Genéticos (AG’s) han sido extensivamente empleados como herramientas de búsqueda y optimización en diversos ámbitos como la ciencia, comercio e ingeniería. La principal razón para el éxito de los AG’s es la extensión de sus aplicaciones, facilidad de uso y las perspectivas de emplearse como optimizador global (goldberg). El concepto de AG’s fue concebido por John Holland de la Universidad de Michigan (13).

Los AG’s son técnicas de búsqueda basadas en los principios de la evolución y mecanismos de selección natural y supervivencia del más apto (14) Los AG’s operan de manera iterativa sobre una población o conjunto de posibles soluciones del problema a ser optimizado. Estas posibles soluciones se representan en forma análoga a los cromosomas de los sistemas biológicos. Existe un valor de aptitud o rendimiento (fitness) asociada cada cromosoma, de forma que mientras mejor sea la solución que represente un cromosoma, mayor será su aptitud y su oportunidad de sobrevivir y producir descendientes.

La estructura general de un AG puede describirse de acuerdo al siguiente algoritmo, donde t representa el índice de la generación actual y P(t) representa la población de individuos de la generación t.

t = 0 Esquema de representación Inicializar la población P(t) Evaluar la población P(t) Mientras el criterio de parada no se cumpla realice:

t = t+1 Aplicar selección sobre P(t-1) y generar P(t) Aplicar cruzamiento sobre P(t) Aplicar mutación sobre P(t)

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Comité Ejecutivo – Fondos CEREP 2007 Evaluar P(t)

Uno de los primeros pasos al implementar un AG es la representación de las soluciones, la misma que puede ser representada por un vector de números reales o por codificación binaria (1 y 0).

La inicialización de la población se realiza generalmente por un conjunto de soluciones aleatorias en un espacio de búsqueda predefinido.

Durante la etapa de evaluación se determina la factibilidad de las soluciones mediante la función de fitness, la que generalmente corresponde a la función objetivo del problema analizado; para representar las restricciones se emplean funciones de penalización para dirigir la búsqueda dentro de la región factible del espacio de soluciones.

Los AG’s poseen dos tipos básicos de operadores: genéticos y evolutivos. Los operadores genéticos (cruzamiento y mutación) son responsables por determinar la forma en que los individuos van a cambiar o simplemente alterar sus características genéticas para producir nuevos individuos. Los operadores evolutivos se preocupan en determinar los individuos que sufrirán cruzamiento y posterior mutación (15)

Justificación del uso de los AG’s en el análisis de factibilidad de proyectos hidroeléctricos

En el Ecuador no se cuenta con directrices y metodologías específicas para realizar los estudios de factibilidad de proyectos hidroeléctricos a nivel de inventario; se hace necesario realizar propuestas sobre modelos para realizar la selección de la mejor alternativa dentro de los estudios de un proyecto en particular.

Los estudios de factibilidad se resumen en la determinación de los beneficios energéticos que produce un proyecto en particular; estos beneficios energéticos se determinan a partir de simulaciones de la operación del sistema eléctrico considerando las diferentes alternativas de dimensionamiento de la central (características del embalse, dimensionamiento de la casa de fuerza, división de caídas) (5, 6). La adopción de modelos que permitan mejorar el proceso de selección de alternativas se reflejará en la maximización del objetivo principal del estudio de dimensionamiento (maximización de la energía producida), atendiendo objetivos adicionales o conflictivos y restricciones que dependen de la ubicación geográfica del proyecto.

Uno de los principales problemas en el proceso del análisis de alternativas en estudios de factibilidad se presenta durante la evaluación de los beneficios energéticos que produce la alternativa analizada, debido a que este beneficio es resultado de simulaciones consecutivas considerando las perspectivas de operación del sistema completo y no es sencillo encontrar un modelo para realizar la búsqueda de los valores óptimos para los parámetros que determinan los beneficios energéticos de un proyecto en particular (niveles máximo y mínimo de embalse, potencia instalada caída de referencia y caída del proyecto) (4,6).

La dependencia de esos parámetros de dimensionamiento y la dificultad de alterar simultáneamente los valores de los mismos, hacen muy difícil la aplicación de técnicas de optimización clásicas basadas en derivadas. Es necesario entonces, encontrar un modelo que permita realizar una búsqueda automática de los valores óptimos de los parámetros principales de dimensionamiento, y que permita a su vez determinar como los diversos valores de los parámetros de dimensionamiento afectan las características de un proyecto en especial.

Los modelos de computación evolutiva se presentan como una alternativa para la solución de este tipo de problemas debido a que no requieren conocimientos especiales sobre la naturaleza del problema, basando su evaluación del problema únicamente en el valor de la función objetivo, sin la necesidad del cálculo de derivadas o de una formulación analítica del problema.

Una característica adicional de los algoritmos evolutivos es su adaptabilidad para trabajar con una familia determinada de problemas, lo que permitirán al modelo propuesto extenderse a proyectos hidroeléctricos de mayor tamaño e incluso expandirse para dimensionar varias centrales hidroeléctricas simultáneamente; esta última consideración crearía un problema altamente combinatorio, el mismo que puede ser fácilmente resuelto por los algoritmos genéticos debido a su característica intrínseca de procesamiento paralelo

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Comité Ejecutivo – Fondos CEREP 2007dentro del espacio de soluciones.

Otra ventaja de los AG’s es que no requieren que la función objetivo o restricciones cumplan con características especiales como convexidad, unimodalidad, diferenciabilidad.

El paralelismo intrínseco de los AG’s, evaluando varias soluciones al mismo tiempo, permite realizar una búsqueda más amplia en el espacio de soluciones, lo que evita quedar atrapado en óptimos locales y dirigir la búsqueda hacia el óptimo global.

En los últimos años se han producido importantes avances en la integración de simuladores dentro del proceso de los AG’s, que permiten entre otros aspectos que el grado de evaluación de las soluciones encontradas se adapte a las necesidades de convergencia del algoritmo (denominados genéricamente AG’s con información incompleta). Lo que se ha traducido en incrementos notables de eficiencia de los procesos de optimización evolutiva cuando se aplican a problemas reales complejos como el que se pretende abordar en este proyecto.

Asimismo se han producido significativos avances en la “Algoritmica” de los AG’s, entre los que cabe citar la aparición y consolidación de AG’s Flexibles capaces de autoconfigurar su estructura de operadores y parámetros a lo largo de cada proceso de optimización (sin intervención humana) y el desarrollo de los algoritmos de doble lazo que permiten descomponer jerárquicamente el proceso de búsqueda evolutivo para ganar velocidad de convergencia.

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Comité Ejecutivo – Fondos CEREP 2007D. Bibliografía y otra producción científica citada

Ajústese estrictamente a los lineamientos dados en el instructivo. Use el espacio que requiera

1. CENACE, “Reservas energéticas 2005-2007”, I Foro Nacional “El Sector Eléctrico: Propuestas de Solución”, Quito, junio de 2005.

2. CENACE, “Plan de Operación del MEM Junio 2005-Julio 2006”, Corporación Centro Nacional de Control de Energía, Quito, 2005.

3. CONELEC, “Estadística del Sector Eléctrico Ecuatoriano año 2004”, Consejo Nacional de Electricidad, Quito, 2005.

4. Fortunato L. A. M., Neto T. A. A, Albuquerque J. C. R. & Ferreira C., Introdução ao planejamento da expansão de sistemas de energia elétrica, (Editora EDUFF, Niterói, RJ, 1990).

5. Soares S., Planejamento da operação de sistemas hidrotérmicos, Revista SBA: Controle e automação, 1, 122--123, 1987.

6. M. Cicogna, Modelo de Planejamento da operação energética de sistemas hidrotérmicos a usinas individualizadas orientado por objetos, Tesis de Maestría en Ingeniería Eléctrica, UNICAMP (1999).

7. ELETROBRAS, Diretrizes para estudos e projetos de pequenas centrais hidroelétricas, (ELETROBRAS, RJ, 1999).

8. D. Da Silva Fo, Dimensionamento de centrais hidrelétricas mediante o uso de computação evolutiva, Tesis de Doctorado en Ingeniería Eléctrica, EESC-USP (2003).

9. Stedinger J. R., Sule B. F. & Pei D., Multiple reservoir system screening models, Water Resource Research, 19, 1383--1393 (1983).

10. Loucks D. P., Stedinger J. R. & Haith D. A., Water resource systems planning and analysis (Prentice Hall, Englewood Cliffs, N.J, 1981).

11. Shina A. K., Rao B. V. & Bischof C. H., Nonlinear optimization model for screening multipurpose reservoir systems, Journal of water resources planning and management, Julio/Agosto, 229--233 (1999).

12. Bettega R. & Ramos F., O impacto da comercialização no mercado spot de energia na análise de viabilidade de hidroelétricas, Revista brasileira de recursos hídricos, 6, 43--70 (2001).

13. Holland J. H., Adaptation in natural and artificial systems, (University of Michigan Press, Ann Arbor, 1975).

14. Goldberg D. E., Genetic algorithms in search, optimization and machine learning, (Addison Wesley, Reading MA, 1989).

15. Gen M. & Chen R., Genetic algorithms and engineering optimization, (Wiley, New York, 2000).

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E. Manteniendo consistencia con los objetivos y la descripción realizada, especifique la producción externa esperada del programa o proyecto.

Productos Usuarios1. Modelo de optimización de parámetros

de dimensionamiento de nuevas centrales hidroeléctricas

2. Modelo de simulación para la operación de sistemas hidrotérmicos.

1. Empresas eléctricas, centros de estudio e investigación, inversionistas interesados en proyectos hidroeléctricos, quienes podrán contar con un modelo que permita automatizar la selección de alternativas en estudios de factibilidad de centrales hidroeléctricas.

2. Sector eléctrico ecuatoriano, que podrá contar con un modelo de optimización y simulación de la operación de sistemas hidrotérmicos adecuado a las características del sistema ecuatoriano.

Resultados Beneficiarios Inmediatos1. Estudios de factibilidad de centrales

hidroeléctricas mejor dimensionadas que permitirán aumentar los beneficios por energía firme en el sistema nacional interconectado.

2. Publicaciones sobre la aplicación de algoritmos genéticos en problemas de energía eléctrica y medio ambiente.

3. Personal capacitado en modelos de optimización y computación evolutiva por parte de miembros de la ULPGC-España.

4. Personal capacitado en modelos para planificación de centrales hidroeléctricas, por parte de los investigadores ESPOL-ULPGC.

1. El mercado eléctrico mayorista ecuatoriano, que contara con un modelo de optimización de parámetros de nuevas centrales hidroeléctricas desarrollado específicamente para las condiciones del país.

2. Comunidad científica en general.

3. Profesionales del sector eléctrico y sector académico, que serán capacitados en esta nueva técnica para resolver problemas de optimización de gran tamaño

4. Profesionales del sector eléctrico y académico que serán capacitados en modelos de planificación de centrales hidroeléctricas, considerando las características hidráulicas y meteorológicas del país.

Efectos Beneficiarios MediatosReducción en mediano plazo de los costos operativos del sistema, garantía de suministro de electricidad y reducción de tarifas de electricidad, gracias a la optimización del dimensionamiento energético de nuevos proyectos hidroeléctricos que permitirá obtener la mayor energía firme posible de los proyectos que se encuentran a nivel de inventario.

Consumidores industriales, comerciales y residenciales.

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F. Fundamentar sobre las potencialidades de la institución para ejecutar programas o proyectos de I+D y facilidades de trabajo de las grupos de investigación (Unidades de control y evaluación de proyectos, normatividad institucional existente, equipos disponibles, materiales, conexión a Internet, bibliotecas virtuales, etc.). Utilice el espacio que requiera

La Escuela Superior Politécnica del Litoral cuenta con el Centro de Investigación Científica y Tecnológica CICYT, cuyo personal se encarga de la promoción, control y evaluación de los proyectos de investigación llevados a cabo por la comunidad científica politécnica. A través del Centro de Información Bibliotecario, la comunidad académica de la ESPOL tiene acceso a varias bases de datos online como la Cielo Brazil, ProQuest, EBSCO y Safari.

La Facultad de Ingeniería en Electricidad y Computación (FIEC) cuenta con un laboratorio especializado de simulación computacional de sistemas eléctricos de potencia, con acceso a Internet, además de contar con el espacio y mobiliario adecuad para la realización del proyecto. Además cuenta con certificación ISO 9001:2000 en servicios académicos y docentes.

Existe un convenio de cooperación con el Instituto Universitario de Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingeniería de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria, mediante el cual se permite el intercambio de investigadores y docentes de ambas instituciones. Además la FIEC mantiene una alianza estratégica con HIDROESPOL S.A., empresa especializada en planificación, diseño y operación de centrales hidroeléctricas.

G. Cronograma de Actividades y Presupuesto

Cronograma de Actividades

SEMESTRES

Actividad Responsable 1 2 3 4 5 6

Recopilación - procesamiento de información

Carlos Jordán Andrés Zúñiga 1.5

Análisis de modelos existentes para dimensionamiento de centrales hidroeléctricas

Andrés ZúñigaBlas Galván 1.5

Estudio y selección de modelos de computación evolutiva

Andrés ZúñigaBlas Galván 4 3

Desarrollo de modelo de dimensionamiento

Carlos JordánAndrés ZúñigaBlas Galván

6 2

Comparación con resultados de estudios reales

Carlos JordánAndrés Zúñiga 2

Divulgación de resultados y capacitación de personal

Carlos JordánAndrés ZúñigaBlas Galván

2

DIC-C2007-02 13


Presupuesto referencial (Los Fondos CEREPS financiarán máximo US$ 300000. Con relación a los fondos CEREPS solicitados, las entidades beneficiarias cofinanciarán al menos un 8% con recursos institucionales y un 2% con dinero en efectivo)

DIC-C2007-02 14


PRESUPUESTO APORTES CEREPS APORTE INSTIRUCION EJECUTORA OTRAS INSTITUCIONES ASOCIADAS TOTAL

ACTIVIDADES EFECTIVO EFECTIVO OTROS EFECTIVO OTROS EFECTIVO OTROS

Año 1 Año 2 Año 3 Año 1 Año 2 Año 3 Año 1 Año 2 Año 3 Año 1 Año 2 Año 3 Año 1 Año 2 Año 3

1. Remuneración recursos humanos (Director, Investigadores, Becarios)

7,560.00 3,780.00 - - - - 11,340.00 -

2. Viajes Técnicos 1,150.00 - 23.00 - 92.00 - 1,173.00 92.00 3. Capacitación (pasantías, cursos, seminarios) 8,413.99 - 168.28 - 673.12 - 780.00 9,362.27 673.12

4. Equipos (máximo 40% de aportes CEREPS) 7,512.07 - 150.24 - 542.77 - 7,662.31 542.77

5. Recursos Bibliográficos y Software.10,549.91 - 446.45 - 1,843.99 -

10,996.36 1,843.99

6. Materiales y Sumnistros 340.00 85.00 6.80 1.70 27.20 6.80 433.50 34.00

7. Transferencia de resultados 0 4,710.00 - 193.55 - 943.20 4,903.55 943.20

8. Subcontratos y servicios 6,600.00 3,300.00 132.00 66.00 528.00 95.00

10,098.00 623.00

9. Evaluación, Seguimiento y Monitoreo del Proyecto. (10% de aportes CEREPS) 4212.60 1,187.50 - - - - 5,400.10 -

Total46,338.57

13,062.50 926.77 261.25 3,707.08

1,045.00 780.00 61,369.09 4,752.08

Porcentajes 75.51% 21.29% 1.51% 0.43% 78.01% 21.99% 1.27% 92.81% 7.19%

8DIC-C2007-02

8


DETALLE DEL PRESUPUESTO

AÑO 11. RECURSOS HUMANOS

NOMBRESHORAS / SEMANA

COSTO MENSUAL

COSTO ANUAL

DIRECTOR

Carlos Jordán Villamar 20 $ 350.00 $ 4,200.00INVESTIGADORES PRINCIPALES 0Andrés Zúñiga Rodríguez 40 $ 280.00 $ 3,360.00

BECARIOS

TOTAL $ 7,560.00

2. VIAJES TÉCNICOS. Dentro del país para realizar trabajos de campo relacionados con el proyecto. Los costos de viáticos para Quito, Guayaquil y Cuenca son $70 (setenta dólares por día) a otros lugares del país $50 (cincuenta dólares). Las subsistencias por día son el 50% del viático.

ACTIVIDAD LUGAR DURACION NO. PERSONAS COSTO

Recopilación de información

Quito - CONELEC

15 días 1 $ 1,150.00

TOTAL $ 1,150.00

3. CAPACITACION En esta parte debe indicarse la clase de capacitación como los cursos, seminarios, talleres, pasantías, etc

CLASE DE CAPACITACION

LUGAR DURACION No. PERSONAS COSTO

CURSOS

PASANTIAS Universidad de Las Palmas de Gran Canaria (España)

5 meses 1 $ 7,490.65

Iberdrola (España) 20 días 1 $ 923.34

SEMINARIOS

OTROS

TOTAL $ 8,413.99

4 EQUIPOS Máximo 40% de los aportes CEREPS. (Describir las características técnicas fundamentales de los equipos estrictamente necesarios para ejecutar las actividades del proyecto y su precio. No debe existir duplicación de equipos existentes en la unidad ejecutora del proyecto)

EQUIPOS PRECIO

9DIC-C2007-02

8

Comité Ejecutivo – Fondos CEREP 2007Comutador portátil IBM Thinkpad T 60, Pentium M Core Duo 2GHz, 1 GB Ram, 80 GB HD, DVD-RW

$ 1,947.07

Computador desktop Pentium IV 3.2 GHz, 1Gb Ram, 100 Gb HD, CD-RW monitor LCD 17”

$ 1,500.00

Impresora HP A3 modelo Laser Color 5550DN $ 4,065.00

TOTAL $ 7,512.07

5. RECURSOS BIBLIOGRAFICOS Y SOFTWARE (Señalar los Libros especializados, Publicaciones periódicas y software necesarios para la ejecución del proyecto, indique sus respectivos precios

LIBROS / REVISTAS / BASES DE DATOS COSTO

Multi-Objective Optimization using Evolutionary Algorithms – Kalyanmoy Deb

$ 181.25

Evolutionary Algorithms in Theory and Practice – Thomas Bäck $ 168.13New Uncertainty Concepts in Hydrology and Water Resources -Zbigniew W. Kundzewicz

$ 125.00

Intelligent System Applications in Power Engineering: Evolutionary Programming and Neural Networks - Loi Lei Lai

$ 217.50

Multiobjective Scheduling by Genetic Algorithms - Tapan P. Bagchi $ 225.00Evolutionary Algorithms for Solving Multi-Objective Problems (Genetic Algorithms and Evolutionary Computation) - Carlos Coello

$ 202.50

Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning - David E. Goldberg

$ 69.39

Evolutionary Algorithms in Engineering Applications $ 141.25Evolutionary Algorithms: The Role of Mutation and Recombination - William M. Spears

$ 81.19

Evolutionary Multiobjective Optimization: Theoretical Advances and Applications - Ajith Abraham, Lakhmi C. Jain, Robert Goldberg

$ 148.75

Optimal economic operation of electric power systems (Mathematics in science and engineering) - M. E El-Hawary

$ 64.75

Efficient Numerical Methods and Information-Processing Techniques for Modeling Hydro and Environmental Systems - Reinhard Hinkelmann

$ 211.25

Water Resources Systems Planning and Management - Sharad K. Jain, V.P. Singh

$ 241.25

Nonlinear Programming: Theory and Algorithms (3rd Ed) ,Mokhtar S. Bazaraa

$ 120.75

Linear and Nonlinear Programming, Second Edition, David G. Luenberger

$ 103.95

2 licencias de software Matlab R 2006 conteniendo: Simulink, Curve Fitting tb, Fuzzy Logic tb, Genetic Algorithms and Direct Search tb, Neural Network tb, Optimization tb, SimPowerSystems, Key for all proucts

$ 6,250.00

2 licencias de software Neuroforecaster + Genetica $ 1,998.00

TOTAL $ 10,549.91

DIC-C2007-02 10


6. MATERIALES Y SUMINISTROS (Solo materiales fungibles y reactivos necesarios en la ejecución del proyecto. Será contraparte de la Entidad proponente del proyecto los gastos de papelería, teléfono, fax, internet, mantenimiento de vehículos, equipos, y de infraestructura)

MATERIAL / SUMINISTRO COSTO

Toner negro para impresora HP Laser Color 5550DN $ 85.00Toner cyan para impresora HP Laser Color 5550DN $ 85.00Toner amarillo para impresora HP Laser Color 5550DN $ 85.00Toner magenta para impresora HP Laser Color 5550DN $ 85.00

TOTAL $ 340.00

7. PLAN DE TRANSFERENCIA DE RESULTADOS ACTIVIDAD COSTO

TOTAL

8. SUBCONTRATOS Y SERVICIOS ACTIVIDAD COSTO

Contador $ 4,200.00Programación y base de datos $ 2,400.00

TOTAL $ 6,600.00

9. EVALUACIÓN, SEGUIMIENTO Y MONITOREO (10% de aportes CEREPS) COSTO10% del Monto CEREPS $ 4,212.60TOTAL $ 46,338.56

DIC-C2007-02 11


DETALLE DEL PRESUPUESTO

AÑO 21. RECURSOS HUMANOS

NOMBRESHORAS / SEMANA

COSTO MENSUAL

COSTO ANUAL

DIRECTOR

Carlos Jordán Villamar 20 $ 350.00 $ 2,100.00INVESTIGADORES PRINCIPALES 0Andrés Zúñiga Rodríguez 40 $ 280.00 $ 1,680.00

BECARIOS

TOTAL $ 3,780.00

3. VIAJES TÉCNICOS. Dentro del país para realizar trabajos de campo relacionados con el proyecto. Los costos de viáticos para Quito, Guayaquil y Cuenca son $70 (setenta dólares por día) a otros lugares del país $50 (cincuenta dólares). Las subsistencias por día son el 50% del viático.

ACTIVIDAD LUGAR DURACION NO. PERSONAS COSTO

TOTAL

3. CAPACITACION En esta parte debe indicarse la clase de capacitación como los cursos, seminarios, talleres, pasantías, etc

CLASE DE CAPACITACION

LUGAR DURACION No. PERSONAS COSTO

CURSOS

PASANTIAS

SEMINARIOS

OTROS

TOTAL

5 EQUIPOS Máximo 40% de los aportes CEREPS. (Describir las características técnicas fundamentales de los equipos estrictamente necesarios para ejecutar las actividades del proyecto y su precio. No debe existir duplicación de equipos existentes en la unidad ejecutora del proyecto)

DIC-C2007-02 12

Comité Ejecutivo – Fondos CEREP 2007EQUIPOS PRECIO

TOTAL

9. RECURSOS BIBLIOGRAFICOS Y SOFTWARE (Señalar los Libros especializados, Publicaciones periódicas y software necesarios para la ejecución del proyecto, indique sus respectivos precios

LIBROS / REVISTAS / BASES DE DATOS COSTO

TOTAL

10. MATERIALES Y SUMINISTROS (Solo materiales fungibles y reactivos necesarios en la ejecución del proyecto. Será contraparte de la Entidad proponente del proyecto los gastos de papelería, teléfono, fax, internet, mantenimiento de vehículos, equipos, y de infraestructura)

MATERIAL / SUMINISTRO COSTO

Toner negro para impresora HP Laser Color 5550DN $ 85.00

TOTAL $ 85.00

11. PLAN DE TRANSFERENCIA DE RESULTADOS ACTIVIDAD COSTO

Conferencia Aplicaciones de algoritmos genéticos en Ingeniería Eléctrica

$ 200.00

Seminario de optimización mediante algoritmos genéticos $ 800.00Seminario de modelos de planificación de centrales hidroeléctricas $ 800.00Presentación del trabajo en un congreso internacional $ 2,660.00Publicaciones en 2 periódicos internacionales $ 250.00TOTAL $ 4,710.00

12. SUBCONTRATOS Y SERVICIOS ACTIVIDAD COSTO

Contador $ 2,100.00Programación y base de datos $ 1,200.00

TOTAL $ 3,300.00

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9. EVALUACIÓN, SEGUIMIENTO Y MONITOREO (10% de aportes CEREPS) COSTO10% del Monto CEREPS $ 1,187.50TOTAL $ 13,062.50

H. Describir los impactos (De acuerdo al objetivo del programa o proyecto, sea ambiental, social, productivo, científico, etc.) (máximo 300 palabras)

El principal impacto del proyecto se verá en el sector eléctrico, pues el modelo desarrollado servirá como soporte para los estudios de factibilidad del gran potencial hidroeléctrico que actualmente se encuentra a nivel de inventario, permitiendo automatizar el proceso de dimensionamiento a través del ajuste óptimo de los parámetros principales que definen la producción energética de la central.

En el sector profesional, se podrá contar con personal capacitado en modelos de planificación de centrales hidroeléctricas, lo que permitirá contar con recurso humano ecuatoriano para llevar a cabo los estudios de factibilidad el gran potencial hidroeléctrico que actualmente se encuentra a nivel de inventario.

En el sector ambiental, el maximizar la energía firme de un proyecto hidroeléctrico a construirse permitirá reducir la energía generada por unidades termoeléctricas, lo que a su vez se traducirá en la reducción de emisiones de gases que causan polución.

En el ámbito social, el reemplazo de energía termoeléctrica generada por unidades muy costosas permitirá reducir el costo total de operación del sistema y esto conllevará a la reducción de tarifas de usuario final en los consumidores.

En el ámbito científico, la aplicación de modelos de computación evolutiva permitirá demostrar las ventajas que ofrecen en la solución de problemas de optimización de gran tamaño, especialmente en problemas de naturaleza combinatoria y cuyas funciones objetivo y restricciones no poseen características requeridas por modelos clásicos de optimización.

I. Si el resultado es de desarrollo tecnológico, ya sea un producto, variedad, prototipo o una patente describa su plan de transferencia a la industria de este resultado (máximo 200 palabras).

DIC-C2007-02 14


J. Declaración FinalLos abajo firmantes declaramos bajo juramento que el programa o proyecto descrito en este documento no ha sido presentado a otra institución nacional o internacional para su financiamiento, no causa perjuicio al ambiente, es de nuestra autoría y no transgrede norma ética alguna.

Nota.- Programas o proyectos que se relacionen con investigación en seres humanos deberán adjuntar un documento de aprobación emitido por el Comité de Bioética u organismo similar de la Institución responsable de la investigación

Lugar: Fecha:

Firmas

Nombre: Carlos Jordán VillamarCC:

Director del Proyecto

Nombre: Moisés Tacle GalárragaCC:

Primera Autoridad de la Institución Proponente

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Espacio Reservado para FUNDACYTDirección de Investigación Científica

Funcionario responsable

Nombre Firma Fecha de Recepción

Resumen de la Evaluación de la Propuesta

Nº Criterios de EvaluaciónPeso

Eval 1 Eval 2 Promedio

1. Calidad científica, metodología, objetivos y pertinencia del programa o proyecto 0.70

2. Calidad del equipo de investigación0.10

3. Impacto potencial en los sectores prioritarios establecidos en la convocatoria 0.10

4. Sistema de gestión del programa o proyecto y Plan de Ejecución 0.05

5. Sostenibilidad del programa o proyecto. Transferencia de resultados y efectos esperados 0.05

Calificación Final Obtenida:

Informe de la Dirección de Investigación Científica de FUNDACYTComentarios:

Fecha Director Investigación Científica

Resolución del Comité Ejecutivo Fondos CEREPS

Aprobado ( ) No Aprobado ( ) Fecha:

Firmas

Presidente del Comité EjecutivoFondos CEREPS

DIC-C2007-02 16


Director o Investigador Principal (Utilice una sola hoja y el espacio asignado)

Datos personales

Jordán Villamar Carlos IsaíasApellidos Nombres

M: ( X ) F: ( ) Ecuatoriano [email protected] Fecha de Nacimiento Nacionalidad E-mail

ESPOL-FIEC Campus Gustavo Galindo, Km. 30.5 Vía Perimetral Ofic. 16C-107 / Guayaquil

Trabajo: 2269332Casa: 2870416 - 093346372Fax: 2853078

Dirección trabajo/Ciudad Tel. /Fax

Educación Universitaria. Proveer el nombre de los títulos de pregrado y postgrado (M.Sc, Ph.D.)Título y especialidad

Período Institución/Universidad Ciudad/País Tema estudiado en la disertación

Master of Sciences

1973 - 1975

Tufts University USA Estudio del movimiento Browniano en medios densos

Bachelor of Sciences

1971 - 1973

Tufts University USA

Experiencia investigativa y en ejecución de proyectos (seleccione los tres más relevantes)Período Título del proyecto Posición /Actividades realizadas

Junio 2006/ actual

Aplicaciones de la Computación Evolutiva en el Despacho Económico de Sistemas Hidrotérmicos

Director

Enero/ julio 2005

Aplicación de los Sistemas Neurofuzzy a la Predicción de Caudales

Director

Enero/diciembre 1993

Diseño de un Sistema Experto para el Diagnostico y Tratamiento de la Diarrea Aguda Infantil

Investigador Principal

En caso de que la producción sea de prototipos, patentes o productos, cite igualmente los 5 más relevantes.

Cite sus publicaciones científicas seleccionadas (las cinco más relevantes al tema de investigación o las más recientes)1. Jordán, C., Computación Cuántica: una introducción, Primeras Jornadas de Difusión

de la Física, ESPOL, 2005.2. Zúñiga, A., Jordán, C., Pronostico de Caudales Medios Mensuales Empleando Sistemas Neurofuzzy,

Revista Tecnológica, ESPOL, Vol. 18 N° 1, Octubre 2005.3. Jordán, C., Becerra, C., Notas para un Curso de Teoría Electromagnética, ESPOL, 1978

4.

5.

Experiencia en el tema propuesto en el perfil y otros intereses científicos

DIC-C2007-02 17


Especialización en Ingeniería de Software e Inteligencia Artificial en el Wang Institute of Graduate Studies (1986).

Director del programa de postgrado Maestría en Sistemas de Información Gerencial (MSIG),ESPOL, 2002-2004

Director del Centro de Investigación Científica y Tecnológica (CICYT), ESPOL, 1991-1993.

DIC-C2007-02 18

Comité Ejecutivo – Fondos CEREP 2007Investigador (Utilice sólo el espacio asignado)

Datos personales

Galván González Blas JoséApellidos Nombres

M: ( X ) F: ( ) 5 de marzo de 1957 Español [email protected] Fecha de Nacimiento Nacionalidad E-mail

CEANI (IUSIANI) - Edificio Central del Parque Científico Tecnológicode La Universidad de Las Palmas de Gran Canaria, Campus de Tarifa Baja 35017 / Las Palmas de Gran Canaria, Islas Canarias, España.

Trabajo: +34-928454599

Casa: +34-610500656 Fax: +34 928 451921




Ingeniero Industrial

1978-1983

Univ. De Las Palmas de Gran Canaria (ULPGC), Islas Canarias, España.

Las Palmas de Gran Canaria, España

Análisis de Inversiones mediante la aplicación de métodos de Investigación Operativa para la mejora de la fiabilidad y de la rentabilidad de una empresa cementera.

Dr. (Ph.D) Ingeniero Industrial

1999 Univ. De Las Palmas de Gran Canaria (ULPGC), Islas Canarias, España.


Contribuciones a la Evaluación Cuantitativa de Árboles de Fallos

Profesor Titular de Universidad

2003 Univ. De Las Palmas de Gran Canaria (ULPGC), Islas Canarias, España.


Diseño de Sistemas de Seguridad/Protección mediante técnicas avanzadas de modelado, simulación y optimización


1997-2002

Título del proyecto: INGENET: NETWORKED INDUSTRIAL DESIGN AND CONTROL APPLICATIONS USING GENETIC ALGORITHMS AND EVOLUTION STRATEGIES: IMPLEMENTATION PHASE" Entidad financiadora: PROYECTO EUROPEO BRRT-97-CT-5034 Programa europeo: Thematic Network, Dirección General XII, UE, D.G. Sciences Research and Development Industrial and Material Technology,D.G.XII,C/4Entidades participantes: 21 socios académicos e industriales (entre ellos INTA, UNELCO , INRIA , DASSAULT AVIATION, SAAB, FIAT, DASA, VALMET, IAI DEL CSIC, UNIVERSIDADES DE DORMUNT, LAFORIA/PARIS VI, TRIESTRE, LAS PALMAS DE GRAN CANARIA A TRAVES DEL CEANI Y EL CMA, PATRAS, NAPIER, JYVASKYLA, CIRA ,BRITISH AEROSPACE

Investigador en el área de Despacho de la Carga en Sistemas Eléctricos de Potencia. Responsable de las comunicaciones electrónicas de la Red. Desarrollo del algoritmo genético que resuelve el problema. Propuesta y resolución de problemas test adecuados.

DIC-C2007-02 19

Comité Ejecutivo – Fondos CEREP 20072001-2004

Título del proyecto: SUBSISTEMAS SOFTWARE INTELIGENTE DEL DESPACHO, DESLASTRE Y REPOSICION DE CARGAS EN SISTEMAS ELECTRICOS DE POTENCIA (Ref.: DPI2001-3570)Entidad Financiadora: Ministerio De Ciencia Y Tecnología. Secretaría de Estado de Política Científica y Tecnológica. Dirección General de Investigación como Proyecto de Investigación Científica y Desarrollo Tecnológico Financiación concedida: 16.830.000 Ptas.

Investigador en el área de Despacho de la Carga en Sistemas Eléctricos de Potencia. Desarrollo del algoritmo genético que resuelve el problema.

1999 -2000

Título del contrato/proyecto: PROYECTO DE I+D: ANÁLISIS Y APLICACIONES DE ALGORITMOS GENÉTICOS EN LA PROGRAMACIÓN ÓPTIMA DE LA SECUENCIA DE FUNCIONAMIENTO DE UNIDADES DE PRODUCCIÓN DE POTENCIA ELÉCTRICA.Tipo de contrato: Convenio de Colaboración entre UNELCO SA, ULPGC a través del CEANI y la Fundación Universitaria de Las Palmas Duración: 15-Marzo-1999 hasta: Dic-2000 Financiación: 3.500.000 Ptas.

Investigador en el área de Despacho de la Carga en Sistemas Eléctricos de Potencia. Desarrollo del algoritmo genético que resuelve el problema.v

Cite sus publicaciones científicas seleccionadas (las cinco más relevantes al tema de investigación o las más recientes)1. New Evolutionary Methodologies for Integrated Safety System Design and Maintenance Optimization

(2006) . B. Galván, G. Winter, D. Greiner, D. Salazar . Computational Intelligence in Reliability Engineering. Evolutionary Techniques in Reliability Analysis and Optimization Series: Studies in Computational Intelligence , Vol. 39 , Volume package Computational Intelligence in Reliability Engineering . Levitin, Gregory (Ed.) 2007, XIV, 398 p., 99 illus., Hardcover, ISBN-10: 3-540-37367-5, ISBN-13: 978-3-540-37367-4.

2. A FLEXIBLE EVOLUTIONARY AGENT: COOPERATION AND COMPETITION AMONG REAL-CODED EVOLUTIONARY OPERATORS. G. Winter, B. Galvan, S. Alonso, B. Gonzalez, J.L. Jimenez, D. Greiner. Soft Computing Journal, Journal nº 500, Published on-line 18 June 2004, Springer Verlag

3. EVOLVING FROM GENETIC ALGORITHMS TO FLEXIBLE EVOLUTION AGENTS. G. Winter, B. Galván, S. Alonso and B. González, Late-Breaking Papers of the Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2002), Publicado en el Libro Genetic and Evolutionary Computation, GECCO-2002. Erick Cantú-Paz (Ed) Publicado por MORGAN KAUFMANN. SAN MATEO CA., pp. 466-473, 2002. ISBN: 1-55860-878-8

4. GENERATOR SCHEDULING IN POWER SYSTEMS BY GAs AND EXPERT SYSTEMS. B.Galván, G.Winter, D.Greiner (CEANI) , M.Cruz, S.Cabrera (UNELCO). Capítulo del libro Recent Advances in Evolutionary Algorithms and Industrial Applications, Wiley & Sons , pp 411-423, 1999. ISBN: 0 471 99902 4

5. SAFETY SYSTEMS OPTIMUM DESIGN BY MULTICRITERIA EVOLUTIONARY ALGORITHMS. David Greiner, Blas Galván and Gabriel Winter. En la serie de libros Lecture Notes in Computer Science Series (LNCS) nº 2632, Proceed. International Conference on Evolutionary Multi-Criterion Optimization Eds: Carlos Fonseca, Peter Fleming, Eckart Zitzler, Kalyanmoy Deb, Lothar Thiele, Springer-Verlag ISSN 0302-9743, ISBN 3-540-01869-7, pp: 722-736. 2003.

DIC-C2007-02 20

http://www.springer.com/west/home/engineering?SGWID=4-175-69-173672404-0




Comité Ejecutivo – Fondos CEREP 2007Experiencia en el tema propuesto en el perfil y otros intereses científicos

Una de las líneas constantes de Investigación ha sido la automatización del Despacho de la Carga en Sistemas Eléctricos de Potencia cuyas aportaciones serán de utilidad para establecer la función de utilidad de las centrales hidroeléctricas objeto del presente proyecto. En este sentido se ha escrito un capítulo de libro, varios artículos de revistas y ponencias en congresos nacionales e internacionales. Se ha participado también con esta línea de investigación en la red con financiación europea INGENET y en un proyecto financiado por el estado Español.

Otra línea constante de investigación ha sido la mejora de los procedimientos de convergencia de los Algoritmos Genéticos y el desarrollo de algoritmos eficientes de doble lazo, que se consideran útiles para los objetivos y metodología a usar en el presente proyecto.

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Investigador (Utilice sólo el espacio asignado)

Datos personales

Zúñiga Rodríguez Andrés AlejandroApellidos Nombres

M: ( X ) F: ( ) 18 de febrero 1976 Ecuatoriano [email protected] Fecha de Nacimiento Nacionalidad E-mail

ESPOL-FIEC Campus Gustavo Galindo, Km. 30.5 Vía Perimetral, Ofic. 24A-102 / Guayaquil

Trabajo: 2269800 ext. 1012 Casa: 2366384Fax: 2853078





Marzo 2006 -actual

Aplicaciones de la Computación Evolutiva en el Despacho Económico de Sistemas Hidrotérmicos

Investigador

Enero / Julio 2005

Aplicación de Redes Adaptables y Sistemas de Inferencia Fuzzy para la Previsión de Caudales Afluentes en Centrales Hidroeléctricas

Investigador

Cite sus publicaciones científicas seleccionadas (las cinco más relevantes al tema de investigación o las más recientes)1. Zúñiga, A., Jordán, C., “Pronóstico de caudales medios mensuales aplicando Sistemas Neurofuzzy”,

Revisa Tecnológica ESPOL, No. 18, Vol 1., Guayaquil, Octubre 2005.

2. Zúñiga, A., Jordán, C., “Redes Adaptables y Sistemas de Inferencia Fuzzy: Una aplicación al problema de la previsión de caudales”, Anales del Primer Congreso Nacional de Investigación, Tecnología e Innovación, FUNDACYT, Quito, Octubre 2005.

3. Zúñiga, A., Layana, J., “Despacho Económico en Sistemas Hidrotérmicos Aplicando Métodos Probabilísticos”, I Seminario del Mercado Eléctrico del Ecuador, Guayaquil, Octubre 2001.

4.

5.

DIC-C2007-02 22


Experiencia en el tema propuesto en el perfil y otros intereses científicos

Cursos a nivel de postgrado en la Universidade Estadual de Campinas (Brasil):

Optimización no lineal Optimización lineal Redes Neuronales Sistemas Fuzzy Estudio dirigido en Planificación de Sistemas Hidrotérmicos

Actividades en el Departamento de Engenharia de Sistemas de la Universidade Estadual de Campinas:

Cálculo de energía firme en sistemas hidrotérmicos Aplicación de sistemas inteligentes neuro-fuzzy en pronóstico de series de tiempo Optimización de sistemas hidrotérmicos aplicando modelos algebraicos de simulación (GAMS) Comparación entre técnicas de solución de modelos no lineales para planificación de sistemas

de generación.

Intereses:

Modelos de computación natural aplicados a la optimización. Optimización lineal, no lineal y estocástica. Planificación y optimización de sistemas eléctricos de potencia. Sistemas inteligentes neuro-fuzzy para pronóstico de series de tiempo.

DIC-C2007-02 23

Documents

Factibilidad hidroelectricas