Programación óptima de proyectos de infraestructura eléctrica con recursos limitados y múltiples modos de ejecución en Colombia

En este trabajo se integran conceptos de optimización matemática con las particularidades e incertidumbres propias de la ejecución de proyectos de infraestructura eléctrica, como base fundamental de una metodología de apoyo para la toma de decisiones en la planeación de los proyectos, en la que una decisión errónea puede implicar sobrecostos y retrasos de gran impacto. Esta metodología se fundamenta en la representación del problema de la ejecución de proyectos de infraestructura eléctrica en Colombia, mediante un modelo ajustado de un problema de programación de actividades con recursos limitados y múltiples modos de ejecución (MRCPSP). Se busca minimizar la duración del proyecto y los costos asociados al mismo, teniendo en cuenta que los recursos con los que se cuenta para el proyecto se clasifican en renovables y no renovables

Programación óptima de proyectos de infraestructura eléctrica con recursos limitados y múltiples modos de ejecución en Colombia

En este trabajo se integran conceptos de optimización matemática con las particularidades e incertidumbres propias de la ejecución de proyectos de infraestructura eléctrica, como base fundamental de una metodología de apoyo para la toma de decisiones en la planeación de los proyectos, en la que una decisión errónea puede implicar sobrecostos y retrasos de gran impacto. Esta metodología se fundamenta en la representación del problema de la ejecución de proyectos de infraestructura eléctrica en Colombia, mediante un modelo ajustado de un problema de programación de actividades con recursos limitados y múltiples modos de ejecución (MRCPSP). Se busca minimizar la duración del proyecto y los costos asociados al mismo, teniendo en cuenta que los recursos con los que se cuenta para el proyecto se clasifican en renovables y no renovables

Análisis y perfeccionamiento de una metodología para la eliminación de la múltiple estimación en la localización de fallas en sistemas de distribución

Los cambios económicos, políticos y técnicos en muchas de las empresas de distribución están obligando a cambiar la forma en cómo éstas están siendo constituidas y operadas. La regulación ha incrementado la presión sobre las empresas de distribución para recortar costos y ha concentrado su atención en incrementar la confiabilidad y calidad del servicio en los sistemas de potencia. Adicionalmente los consumidores buscan tener costos bajos y mejor confiabilidad por parte de la empresa de distribución. En consecuencia, debido al recorte de costos y a la leve importancia económica que tienen los sistemas de distribución en comparación con los sistemas de transmisión, se cuenta con pocos recursos que permitan realizar una adecuada automatización de los dispositivos de protección con los que cuentan estos sistemas, para que estén correctamente protegidos ante fallas transitorias y permanentes. Todos estos inconvenientes convergen en una tarea que ha venido cobrando gran importancia dentro de la calidad del suministro de energía, como es la localización de fallas en sistemas de distribución. [GARC, 2008]. En la actualidad la calidad de la energía eléctrica es evaluada desde dos enfoques, la atención al cliente y la calidad del suministro. Esta última se subdivide en la calidad de la forma de onda y la continuidad [MORA, 2006a]. En este proyecto se aborda el problema de la continuidad del suministro a través de la localización de fallas

Distribución óptima de turbinas en parques eólicos mediante PSO considerando el efecto sombra

This paper proposes a novel algorithm for optimal location of the turbines of a wind farm, considering the wake effect and any provision of winds, using the metaheuristic technique for particle swarm optimization (PSO). Likewise, the provision that generates more energy for a proposed case is shown, taking into account the constraints of distances between the turbines, the wind farm area and the wake effect. The energy optimization generated by the park is realized for a compass rose over a period of time.En este artículo se presenta una propuesta novedosa para ubicar de manera óptima las turbinas de un parque eólico, considerando el efecto sombra y cualquier disposición de vientos, usando la técnica metaheurística de optimización por enjambre de partículas (PSO). De igual manera se muestra la disposición que genera mayor energía para un caso propuesto, teniendo en cuenta las restricciones de distancias entre las turbinas, el área del parque eólico y el efecto sombra. La optimización de la energía generada por el parque se realiza para una rosa de los vientos en un periodo de tiempo determinado

Optimal distribution of wind farm turbines using PSO considering the wake effect

En este artículo se presenta una propuesta novedosa para ubicar de manera óptima las turbinas de un parque eólico, considerando el efecto sombra y cualquier disposición de vientos, usando la técnica metaheurística de optimización por enjambre de partículas (PSO). De igual manera se muestra la disposición que genera mayor energía para un caso propuesto, teniendo en cuenta las restricciones de distancias entre las turbinas, el área del parque eólico y el efecto sombra. La optimización de la energía generada por el parque se realiza para una rosa de los vientos en un periodo de tiempo determinado.This paper proposes a novel algorithm for optimal location of the turbines of a wind farm, considering the wake effect and any provision of winds, using the metaheuristic technique for particle swarm optimization (PSO). Likewise, the provision that generates more energy for a proposed case is shown, taking into account the constraints of distances between the turbines, the wind farm area and the wake effect. The energy optimization generated by the park is realized for a compass rose over a period of time

Optimal distribution of wind farm turbines using PSO considering the wake effect

This paper proposes a novel algorithm for optimal location of the turbines of a wind farm, considering the wake effect and any provision of winds, using the metaheuristic technique for particle swarm optimization (PSO). Likewise, the provision that generates more energy for a proposed case is shown, taking into account the constraints of distances between the turbines, the wind farm area and the wake effect. The energy optimization generated by the park is realized for a compass rose over a period of time

Distribución óptima de turbinas en parques eólicos mediante PSO considerando el efecto sombra

En este artículo se presenta una propuesta novedosa para ubicar de manera óptima las turbinas de un parque eólico, considerando el efecto sombra y cualquier disposición de vientos, usando la técnica metaheurística de optimización por enjambre de partículas (PSO). De igual manera se muestra la disposición que genera mayor energía para un caso propuesto, teniendo en cuenta las restricciones de distancias entre las turbinas, el área del parque eólico y el efecto sombra. La optimización de la energía generada por el parque se realiza para una rosa de los vientos en un periodo de tiempo determinado.This paper proposes a novel algorithm for optimal location of the turbines of a wind farm, considering the wake effect and any provision of winds, using the metaheuristic technique for particle swarm optimization (PSO). Likewise, the provision that generates more energy for a proposed case is shown, taking into account the constraints of distances between the turbines, the wind farm area and the wake effect. The energy optimization generated by the park is realized for a compass rose over a period of time

Long-term safety of COVID vaccination in individuals with idiopathic inflammatory myopathies: results from the COVAD study

Limited evidence on long-term COVID-19 vaccine safety in patients with idiopathic inflammatory myopathies (IIMs) continues to contribute to vaccine hesitancy. We studied delayed-onset vaccine adverse events (AEs) in patients with IIMs, other systemic autoimmune and inflammatory disorders (SAIDs), and healthy controls (HCs), using data from the second COVID-19 Vaccination in Autoimmune Diseases (COVAD) study. A validated self-reporting e-survey was circulated by the COVAD study group (157 collaborators, 106 countries) from Feb-June 2022. We collected data on demographics, comorbidities, IIM/SAID details, COVID-19 history, and vaccination details. Delayed-onset (> 7 day) AEs were analyzed using regression models. A total of 15165 respondents undertook the survey, of whom 8759 responses from vaccinated individuals [median age 46 (35-58) years, 74.4% females, 45.4% Caucasians] were analyzed. Of these, 1390 (15.9%) had IIMs, 50.6% other SAIDs, and 33.5% HCs. Among IIMs, 16.3% and 10.2% patients reported minor and major AEs, respectively, and 0.72% (n = 10) required hospitalization. Notably patients with IIMs experienced fewer minor AEs than other SAIDs, though rashes were expectedly more than HCs [OR 4.0; 95% CI 2.2-7.0, p < 0.001]. IIM patients with active disease, overlap myositis, autoimmune comorbidities, and ChadOx1 nCOV-19 (Oxford/AstraZeneca) recipients reported AEs more often, while those with inclusion body myositis, and BNT162b2 (Pfizer) recipients reported fewer AEs. Vaccination is reassuringly safe in individuals with IIMs, with AEs, hospitalizations comparable to SAIDs, and largely limited to those with autoimmune multimorbidity and active disease. These observations may inform guidelines to identify high-risk patients warranting close monitoring in the post-vaccination period