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Equipo de México y Cuba gana competencia internacional de computación evolutiva
Imagen propiedad de: CICESE-UT³
Nota publicada el 19/JUL/2021 Por Maryleidi Arvizu

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Por segundo año consecutivo, el CICESE-UT³ y la Universidad de Camagüey ganan el 1er y 2do lugar en competencia de cómputo evolutivo aplicado al sector energético.

Optimizar el consumo de energía, sin afectar las necesidades de cada hogar: el objetivo.

Un equipo de investigadores y estudiantes del CICESE-UT³ y la Universidad de Camagüey obtuvo el 1er y 2do lugar en la 5ta edición de la competencia "Evolutionary Computation in the Energy Domain: Smart Grid Applications 2021", enfocada en probar técnicas de inteligencia computacional aplicadas a problemas de manejo de recursos energéticos en redes inteligentes.

En esta edición, la competencia se enfocó principalmente en el desarrollo de algoritmos evolutivos para resolver dos problemas: 1) Optimización bi-nivel de estrategias de licitación en mercados energéticos locales, y 2) Gestión de la flexibilidad de los electrodomésticos para respaldar las solicitudes del operador del sistema de distribución.

Durante la competencia, contra una veintena de algoritmos de once países, el equipo de México y Cuba desarrolló un algoritmo de optimización que busca dentro del espacio de entre todas las opciones la mejor solución a un problema, mediante el uso de subpoblaciones de soluciones y el aprendizaje de modelos probabilísticos, en este caso aplicado a problemas de optimización enfocados en el manejo de recursos energéticos en redes inteligentes.

"La competencia usa como casos de prueba una simulación de una comunidad energética en la que los hogares consumen energía eléctrica pero también pueden producirla mediante recursos renovables como la energía solar o eólica, y se usan vehículos eléctricos que pueden funcionar como baterías móviles. Dependiendo del problema específico se incluye un mercado eléctrico local o que los electrodomésticos tienen capacidades de respuesta a la demanda" indicó el Dr. Ansel Y. Rodríguez, investigador en CICESE-UT³ y líder del equipo ganador.

El algoritmo permite manejar la respuesta a la demanda por parte de los dispositivos y electrodomésticos, es decir, que informen cuando pueden frenar su consumo de electricidad y los hogares reciban un incentivo por realizar esta acción. Así se puede disminuir la demanda de energía en las horas pico y el costo de la energía en esas horas. El objetivo es que se consuma más energía en el mejor momento, cuando los precios son más bajos y existe poca demanda, pero sin afectar las necesidades y preferencias de cada hogar, añadió Rodríguez.

La competencia fue organizada por el IEEE CIS Task Force 3 on Computational Intelligence in the Energy Domain y forma parte de tres congresos de renombre internacional (IEEE PES GM, IEEE CEC & GECCO), donde se exponen los trabajos realizados, se presentan los resultados y se discuten trabajos futuros.

Smart Grid Problems Competitions está diseñada para que la comunidad científica tenga un espacio donde probar los algoritmos de optimización, dentro de un entorno controlado y bajo las mismas condiciones, lo cual permite mejorar y crear algoritmos que se especializan en buscar soluciones a problemas del área de redes eléctricas inteligentes.

"Este tipo de competencias nos permite analizar si estos algoritmos funcionan en entornos reales, y, además, comparar la funcionalidad de un algoritmo contra otros. Es también un espacio para ver diferentes enfoques aplicados para resolver un mismo problema", señaló el Dr. Ansel Rodríguez.

Equipo bicampeón

Desde hace tres años, el CICESE-UT³ y la Universidad de Camagüey, Cuba, han colaborado para participar en esta competencia. En 2019 obtuvieron el 4to lugar, mientras que en los dos últimos años se han mantenido en el 1er y 2do lugar.

Este 2021, el equipo ganador está conformado por Ansel Y. Rodríguez, Ramón Aranda y Samantha Barajas, del CICESE-UT³, y Yoan Martínez y Julio Madera, de la Universidad de Camagüey. Los participantes compitieron contra algoritmos de otros países como China, India, Rusia, Estados Unidos, España, Colombia, Australia, El Salvador y Argentina.

"Uno de los retos, dado que el año pasado se obtuvo primer lugar, fue [superar] la presión de participar este año, y que funcionara la mejora de los algoritmos celulares basados en estimación de distribuciones que nos estábamos planteando", comentó Rodríguez. Añadió que otro reto fue la comunicación, debido a una parte del equipo se encuentra en México y la otra en Cuba, por lo cual, se dividieron en subequipos para crear y probar diferentes algoritmos, que sirvieron de base al algoritmo final, es decir, al "Hill Climbing to Ring Cellular Encode-Decode Univariate Marginal Distribution Algorithm (HC2RCEDUMDA)", el cual obtuvo el 1er y 2do lugar en la competencia.

El Dr. Ansel Rodríguez asegura que la colaboración entre los dos países continuará, así como su participación en el próximo evento: "Tenemos varias ideas de trabajo futuro enfocadas a mejorar el algoritmo que tenemos y crear nuevos, también para hacer adecuaciones a algoritmos celulares continuos… esperamos poder implementar todas las nuevas ideas … y que con el impulso de estudiantes de la primera generación de la Maestría en Ciencias en Tecnologías Avanzadas e Integradas, que ya es una realidad, continuemos cosechando resultados en esta y otras áreas", finalizó el Dr. Rodríguez.