EQUIPO DE LA U.N. FINALISTA EN COMPETENCIA MUNDIAL DE INTELIGENCIA COMPUTACIONAL

El equipo multi-institucional conformado por la Universidad Nacional, Accelogic (empresa en Estados Unidos dedicada a la aceleración de software) y Khalifa University (Universidad en Emiratos Árabes Unidos) fue seleccionados entre los finalistas de la competencia de operación de redes inteligentes: Evolutionary Computation in Uncertain Environments: A Smart Grid Application.

La competencia consistía en operar al mínimo costo una red inteligente, mediante la programación de la operación de fuentes de energía distribuidas considerando incertidumbre en renovables, vehículos eléctricos, pronóstico de carga y precios del mercado. La red de prueba corresponde a un sistema de distribución de 33 nodos con 7 fuentes de generación distribuida entre renovables y tradicionales, 34 vehículos eléctricos, 2 dispositivos de almacenamiento de energía, 90 cargas controlables y 2 puntos de inyección de potencia negociados en mercados eléctricos; para un total de 142 variables de decisión cada hora en un horizonte de tiempo de 24 horas (es decir 3.408 variables a determinar por el algoritmo).

Por parte de la Universidad Nacional el equipo lo integran: el estudiante de doctorado Pedro García, el egresado de Ingeniería Eléctrica Julián Cantor y los profesores de la Facultad de Ingeniería María Alejandra Guzmán, Camilo Cortes y Sergio Rivera. Por parte de ACCELOGIC, los colaboradores fueron el jefe de Científicos y el vicepresidente de Investigación y Desarrollo, Juan González y Rafael Núñez, respectivamente. Y por parte de Khalifa University la profesora Ameena Alsumaiti.

El algoritmo utilizado por el equipo multi-institucional corresponde a dos métodos de optimización heurística llamados: Variable Neighborhood Search algorithm (VNS) y Differential Evolutionary Particle Swarm Optimization (DEEPSO). Estos métodos son variaciones matemáticas de métodos tradicionales bioinspirados.

Los algoritmos utilizados tienen un sin número de aplicaciones en las siguientes áreas: optimización, estimación de parámetros de modelos y pronósticos de variables dependientes. Se invita a la comunidad académica que tengan por resolver este tipo de problemas a acercarse al equipo de la Universidad de Colombia para ver posibilidades de cooperación.

Esta competencia se desarrolla en el marco del Congreso Mundial de Inteligencia Computacional que agrupa tres congresos: Congreso de Redes Neuronales, Congreso de Computación Evolucionaria y Congreso de Sistemas Difusos.

El orden de los ganadores de la competencia se conocerá durante el congreso que se llevara a cabo en el mes de julio en Río de Janeiro, donde los equipos deben presentar sus algoritmos.