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Diseño de estaciones de bombeo basado en distribución óptima del flujo, reducción del espacio de búsqueda y algoritmos evolutivos
| dc.contributor.author | Valdivia-Muñoz, Bastian Alberto | |
| dc.contributor.author | Mora-Melia, Daniel | |
| dc.contributor.author | Gutierrez-Bahamondes, Jimmy H. | |
| dc.contributor.author | Salgueiro-Sicilia, Yamisleydi | |
| dc.date.accessioned | 2022-10-09T17:31:07Z | |
| dc.date.available | 2022-10-09T17:31:07Z | |
| dc.date.issued | 2022 | |
| dc.identifier.isbn | 978-84-09-44521-9 | |
| dc.identifier.issn | 2695-5067 | |
| dc.identifier.uri | http://dspace.aeipro.com/xmlui/handle/123456789/3260 | |
| dc.description | In urban sectors, the installation and operation of pumping stations in water distribution networks is one of the highest public costs. Therefore, some researchers have proposed different optimization models trying to simultaneously minimize investment and operating costs. One possible approach is to design each pumping station based on an optimal flow distribution. However, the problem to be overcome by this approach considers a large number of decision variables, requiring a huge computational effort. This work presents a methodology for reducing the search space of solutions by preprocessing the initial data of the distribution network, determining the maximum and minimum flow that each pumping station can supply. Our proposal focuses on identifying regions where there are no feasible solutions to the problem, avoiding the subsequent search of the optimization algorithm in these regions. Finally, the methodology is applied in some water networks to show its validity. The results show search space reductions of up to 60% in a real case study. This improves the performance of the optimization algorithm, reducing the number of iterations performed to find the final solution of the problem. | es_ES |
| dc.description.abstract | En sectores urbanos, la instalación y operación de estaciones de bombeo en Redes de Distribución de Agua representa uno de los costos públicos más altos. Numerosos investigadores han propuesto modelos de optimización que intentan minimizar simultáneamente costos de inversión y operación. Un posible enfoque es dimensionar cada estación de bombeo a partir de una distribución óptima de caudales. Este enfoque plantea numerosas variables de decisión, requiriendo un gran esfuerzo computacional. Este trabajo propone una metodología de reducción del espacio de soluciones mediante un preprocesado de los datos iniciales de la red, determinando máximo y mínimo caudal que puede suministrar cada estación de bombeo. Nuestra propuesta se enfoca en identificar regiones donde no existen soluciones factibles para el problema, evitando la búsqueda del algoritmo de optimización en estas regiones. La metodología se aplica en distintos casos de estudio para demostrar su validez. Los resultados muestran reducciones del espacio de búsqueda de hasta un 60% en un caso real de estudio. Esto mejora el desempeño del algoritmo de optimización, reduciéndose el número de iteraciones realizadas hasta encontrar la solución final del problema. | es_ES |
| dc.language.iso | es | es_ES |
| dc.subject | 05-5 Eficiencia Energética y Energías Renovables | es_ES |
| dc.title | Diseño de estaciones de bombeo basado en distribución óptima del flujo, reducción del espacio de búsqueda y algoritmos evolutivos | es_ES |
| dc.title.alternative | A pumping station design optimization method based on an optimal flow distribution, a search space reduction approach and evolutionary algorithms | es_ES |
| dc.type | Article | es_ES |
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CIDIP 2022 (Terrassa) [170]
XXVI Congreso Internacional de Dirección e Ingeniería de Proyectos (Terrassa, 2022)