Importancia de la generación de muestras sintéticas en el análisis del comportamiento de políticas de operación de presas

[ES] Se presentan los resultados obtenidos al simular la operación de un sistema de presas de generación hidroeléctrica ubicadas en el río Grijalva, con distintas políticas de operación. Con objeto de comparar el efecto de distintas políticas en situaciones de escurrimientos extremos, se generaron registros sintéticos de escurrimientos mensuales para un periodo de 1000 años, utilizando el método de Svanidze modificado (Svanidze, 1980), (Domínguez, et al., 2001). Los resultados permiten observar diferencias significativas en la frecuencia y magnitud de los volúmenes que será necesario derramar, así como en las situaciones de déficit; diferencias que no se manifiestan claramente cuando se simula el comportamiento del sistema utilizando solamente el registro histórico.Domínguez Mora, R.; Cruickshank Villanueva, C.; Arganis Juárez, ML. (2005). Importancia de la generación de muestras sintéticas en el análisis del comportamiento de políticas de operación de presas. Ingeniería del agua. 12(1):13-25. https://doi.org/10.4995/ia.2005.2548OJS1325121Arganis, J.M.L. Operación óptima de un sistema de presas en cascada para generación hidroeléctrica, tomando en cuenta condiciones reales de operación y el uso de muestras sintéticas para el pronóstico, tesis doctoral, Posgrado UNAM, Facultad de Ingeniería UNAM, 2004.Domínguez M. R, y Mendoza R.R., "Análisis del efecto de la autocorrelación en la determinación de políticas de operación óptima de un sistema de presas", XIX Congreso Latinoamericano de Hidráulica, Córdoba, Argentina, pág. 519 a 527, Tomo III, octubre 2000.Domínguez M., R., Mendoza R. R., "Funcionamiento de las Presa Angostura, Chicoasén, Malpaso y Peñitas sobre el Río Grijalva", elaborado para la CNA por el Instituto de Ingeniería, UNAM. México, 2000.Domínguez M, R., Fuentes M. G., Arganis J. M. L. Procedimiento Para Generar Muestras Sintéticas de Series Periódicas Mensuales a través del Método de Svanidze Modificado Aplicado a los Datos de las Presas La Angostura y Malpaso. Series Instituto de Ingeniería C1-19. Agosto de 2001.Domínguez M.R., R.R Mendoza. Y M.L Arganis J. Revisión de las Políticas de Operación Quincenal de las presas Angostura y Malpaso, en el río Grijalva. Instituto de Ingeniería. Proyecto elaborado para CFE., 2001.Labadie, J. W., "Reservoir System Optimization Models". Colorado State University, Water Resources Update, University Council of Water Resources, 108. Summer, 1997.Labadie, J. W., "Computer-Aided Water Management and Control", Notas de clase. USA, 2000.Ko, S.K., Fontane, D.G, Labadie, J.W. "Multiobjective Optimization of Reservoir System Operation". Water Resources Bulletin. AWRA., Vol. 28, No. 1 February, 1992.Svanidze G.G., Mathematical Modeling of Hidrologic Series. Water Resources Publications. USA, 1980

Maximization of the Likelihood Function of Probability Distributions using Genetic Algorithms

[ES] Tradicionalmente, para obtener los parámetros de una función de distribución con el método de máxima verosimilitud se acostumbra igualar a cero la derivada del logaritmo de la función de verosimilitud y resolver el sistema de ecuaciones no lineales que resulta. La popularidad del procedimiento se debe a su sencillez; sin embargo, cuando la función de verosimilitud no es suficientemente regular, puede llevar a obtener un valor muy alejado del máximo Por ese motivo, en este documento se presenta el uso de un algoritmo genético que permite encontrar los parámetros de la función de distribución (con los que se maximiza directamente la función de verosimilitud, o su logaritmo), sin recurrir a la derivada de los logaritmos de dicha función. Se halló buena concordancia de los resultados respecto a los obtenidos usando un software de uso frecuente en México, para el caso las funciones Gumbel y Gumbel de dos poblaciones. [EN] Traditionally, to get the parameters of a distribution function with the maximum likelihood method is usually equaled to zero the derivative of the logarithm of the likelihood function and then the resulting non-linear system of equations is solved. The popularity of the procedure is due to its simplicity; however, when the likelihood function is not regular enough, can lead to obtain a value very far away from the maximum sought. This document presents the use of a genetic algorithm that allows to find the parameters of the distribution function by directly maximizing the likelihood function, or its logarithm, without need to resort to the derivative of the logarithms of the function. The results are compared with those obtained using a software frequently used in Mexico, for the case functions Gumbel and Gumbel of two populations.Fuentes Mariles, OA.; Arganis Juárez, ML.; Domínguez Mora, R.; Fuentes Mariles, GE.; Rodríguez Vázquez, K. (2015). Maximización de la función de Verosimilitud de Distribuciones de Probabilidad usando Algoritmos Genéticos. Ingeniería del agua. 19(1):17-29. https://doi.org/10.4995/ia.2015.3225OJS1729191Arganis-Juárez, M.L., Domínguez-Mora, R., González-Villarreal, F., Carrizosa-Elizondo, E., Esquivel-Garduño, G., Hollands, A.J., Ramírez-Salazar, L.E. (2009). Estudio Integral de la Cuenca Alta del Río Grjialva. Actualización de Avenidas de Diseño. Para CFE. Informe Final.Baker, J.E. (1985). Adaptive Search Selection Methods for Genetic Algorithms, in Proceedings of the First International Conference on Genetic Algorithms (Grefenstette, ed), Lawrence Erlbaum, 101-111.Clark, C., Whu, Y.Z. (2006). Integrated hydraulic model and genetic algorithm optimization for informed analysis of a real water system. Asce 8th Annual International Symposium On Water Distribution System Analysis, Cincinnati, August 27-30, Ohio.Domínguez-Mora, R., Carrizosa-Elizondo, E., Fuentes-Mariles, G.E., Arganis-Juárez, M.L. (2000). Estudio de diferentes aspectos sobre el funcionamiento de la obra de excedencias del Proyecto Hidroeléctrico, la Angostura, Chiapas y actualización de la hidrología para el sistema de presas del Río Grijalva. "Estudio Hidrológico de la Cuenca alta del Río Grijalva". Para CFE. Informe final.Domínguez-Mora, R., Fuentes-Mariles, G.E., Arganis-Juárez, M.L. (2004). Optimación de los parámetros de la función de distribución doble gumbel usando algoritmos genéticos en una serie de gastos máximos anuales. XXI Congreso Latinoamericano de Hidráulica, Sao Paulo, Brasil.Domínguez-Mora, R., Arganis-Juárez, M.L., Carrizosa-Elizondo, E., Fuentes-Mariles, G.E., Echeverri, C.A. (2006). Determinación de Avenidas de Diseño y Ajuste de los Parámetros del Modelo de Optimización de las Políticas de Operación del Sistema de Presas del Río Grijalva. Para CFE. Informe Final.Escalante-Sandoval, C., Reyes-Chávez, L. (2002). Técnicas Estadísticas en Hidrología. Facultad de Ingeniería. Universidad Nacional Autónoma de México.Fuentes-Mariles, O.A., Fuentes-Mariles, G.E., Domínguez-Mora, R. (2005). Optimación de los parámetros de algunas funciones de distribución de probabilidad de gastos máximos anuales usando un algoritmo genético simple. 4a. Conferencia Iberoamericana en Sistemas Cibernética e Informática, Cicsi, Orlando, Flo., Usa, Vol. 2, 156-159.Fuentes-Mariles, O.A. Domínguez-Mora, R., Fuentes-Mariles, G.E., Arganis-Juárez, M.L., Rodríguez-Vázquez, K. (2006). Estimación de los parámetros de funciones de distribución empleadas en hidrología usando ecuaciones de máxima verosimilitud y algoritmos genéticos. 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Estimación del hidrograma de salida en una cuenca usando un modelo hidrológico distribuido y un modelo hidráulico bidimensional en volúmenes finitos

Proyecto de colaboración internacional Instituto Flumen - Instituto de Ingeniería de la UNAMPreprin

Maximización de la función de Verosimilitud de Distribuciones de Probabilidad usando Algoritmos Genéticos

Tradicionalmente, para obtener los parámetros de una función de distribución con el método de máxima verosimilitud se acostumbra igualar a cero la derivada del logaritmo de la función de verosimilitud y resolver el sistema de ecuaciones no lineales que resulta. La popularidad del procedimiento se debe a su sencillez; sin embargo, cuando la función de verosimilitud no es suficientemente regular, puede llevar a obtener un valor muy alejado del máximo Por ese motivo, en este documento se presenta el uso de un algoritmo genético que permite encontrar los parámetros de la función de distribución (con los que se maximiza directamente la función de verosimilitud, o su logaritmo), sin recurrir a la derivada de los logaritmos de dicha función. Se halló buena concordancia de los resultados respecto a los obtenidos usando un software de uso frecuente en México, para el caso las funciones Gumbel y Gumbel de dos poblaciones. </p

Estimación del hidrograma de salida en una cuenca usando un modelo hidrológico distribuido y un modelo hidráulico bidimensional en volúmenes finitos

Proyecto de colaboración internacional Instituto Flumen - Instituto de Ingeniería de la UNA

Estimación del hidrograma de salida en una cuenca usando un modelo hidrológico distribuido y un modelo hidráulico bidimensional en volúmenes finitos

Proyecto de colaboración internacional Instituto Flumen - Instituto de Ingeniería de la UNA