P12. Desarrollo de tecnología basada en inteligencia artificial y mecatrónica, para integrar un parque de generación de energía eólica a una red inteligente.

Líder Técnico 


 e.sucar@inaoep.mx
Es Director de Investigación del INAOE. Tiene un doctorado en Computación en el Imperial College; Maestría en Ing. Eléctrica en la Universidad de Stanford; Ingeniería en Electrónica y Comunicaciones en el  ITESM.

Instituciones y empresas participantes


Objetivo


Desarrollar tecnología basada en inteligencia artificial y mecatrónica (IA&M) para integrar un parque de generación de energía eólica a una red inteligente (smart grid). 

Objetivos específicos

  • Diseñar e implementar una herramienta de software (simulador) utilizando como paradigmas a la inteligencia artificial distribuida y sistemas multiagente.
  • Superar a las técnicas clásicas utilizando técnicas de Inteligencia Artificial Distribuida (IAD) en simulaciones del CERTE y red eléctrica mexicana. 
  • Superar a las técnicas clásicas utilizando técnicas de IAD y SMA para la regulación (en frecuencia y amplitud) de la señal eléctrica entregada por el CERTE a la red. 
  • Optimizar la generación y regulación (en amplitud y frecuencia) de un parque eólico por medio del uso de unidades de almacenamiento (baterías) y otras fuentes de generación alternas.
  • Diseño e implementación de un sistema de diagnóstico de aerogeneradores, que pueda ser extendido a diagnóstico de parques eólicos.
  • Diseñar a un agente autónomo de apoyo a los operadores, el cual sea capaz de diagnosticar parques eólicos e Identificar las posibles estrategias de operación de acuerdo a las condiciones de operación de los parques eólicos. 

Indicadores


Publicaciones

Revistas no arbitradas

Agent-Based Microgrid Scheduling: An ICT Perspective.

Lezama, F., Palominos, J., Rodríguez-González, A.Y. et al. Mobile Netw Appl (2017). doi:10.1007/s11036-017-0894-x

 

Evolutionary Framework for Multi-Dimensional Signaling Method Applied to Energy ispatch Problems in Smart Grids

F. Lezama, E. M. de Cote, L. E. Sucar, J. Soares and Z. Vale, "Evolutionary framework for multi-dimensional signaling method applied to energy dispatch problems in smart grids," 2017 19th International Conference on Intelligent System Application to Power Systems (ISAP), San Antonio, TX, 2017, pp. 1-6. doi: 10.1109/ISAP.2017.8071418

 

Differential Evolution Strategies for Large-Scale Energy Resource Management in Smart Grids.

Lezama, F., Soares, J., Munoz de Cote, E., Sucar, L. E., and Vale, Z. In Workshop on  Evolutionary Algorithms for Smart Grids (SmartEA) at GECCO, Berlin, Germany, July 2017

 

A Probabilistic Spatial-Temporal Model for Prediction

Nazira Guerrero, Pablo Ibargüengoytia, L. Enrique Sucar.  Florida Artificial Intelligence . Research Symposium (FLAIRS), AAAI Press.  Mayo 2017

 

Bayesian Networks in Renewable Energy Systems

Mónica Borunda, Oscar Jaramillo, Alberto Reyes y Pablo H. Ibargüengoytia. A  bibliographical survey, Renewable & sustainable Energy Reviews. ISSN 1364-321. Elsevier, Vol. 62, pp 32-45, 2016

Artículos en congresos

Nacionales

Modelo de Comportamiento de una turbina eólica

Uriel Garcia, Pablo H. Ibargüengoytia, Alberto Reyes, and Mónica Borunda. Congreso Mexicano de Inteligencia Artificial COMIA 2016, Ganador del premio al Mejor artículo del congreso.  Tonantzintla, Puebla, Mayo 2016

 

Internacionales

Evolutionary Framework for Multi-Dimensional Signaling Method Applied to Energy Dispatch Problems in Smart Grids

F. Lezama, E. M. de Cote, L. E. Sucar, J. Soares and Z. Vale, "Evolutionary framework for multi-dimensional signaling method applied to energy dispatch problems in smart grids," 2017 19th International Conference on Intelligent System Application to Power Systems (ISAP), San Antonio, TX, 2017, pp. 1-6.
doi: 10.1109/ISAP.2017.8071418

 

Differential Evolution Strategies for Large-Scale Energy Resource Management in Smart Grids

Lezama, F., Soares, J., Munoz de Cote, E., Sucar, L. E., and Vale, Z. In Workshop on  volutionary Algorithms for Smart Grids (SmartEA) at GECCO Berlin, Germany, July 2017

 

A Probabilistic Spatial-Temporal Model for Prediction

Nazira Guerrero, Pablo Ibargüengoytia, L. Enrique Sucar. Florida Artificial Intelligence Research Symposium (FLAIRS), AAAI Press. Mayo 2017

 

Anomalies detection in the behavior of process using the sensor validation theory

Ibargüengoytia P.H., García U.A., Reyes A., Borunda M. (2016) Anomalies Detection in the Behavior of Processes Using the Sensor Validation Theory. In: Montes y Gómez M., Escalante H., Segura A., Murillo J. (eds) Advances in Artificial Intelligence - IBERAMIA 2016. IBERAMIA 2016. Lecture Notes in Computer Science, vol 10022. Springer, Cham

 

A Tool for Learning Dynamic Bayesian Networks for Forecasting

Ibargüengoytia P.H., Reyes A., Romero I., Pech D., García U.A., Borunda M. (2015) A Tool for Learning Dynamic Bayesian Networks for Forecasting. In: Pichardo Lagunas O., Herrera Alcántara O., Arroyo Figueroa G. (eds) Advances in Artificial Intelligence and Its Applications. Lecture Notes in Computer Science, vol 9414. Springer, Cham

 

Evaluating Probabilistic graphical models for forecasting

P. H. Ibargüengoytia, A. Reyes, U. A. García, I. Romero and D. Pech, "Evaluating probabilistic graphical models for forecasting," 2015 18th International Conference on Intelligent System Application to Power Systems (ISAP), Porto, 2015, pp. 1-6.
doi: 10.1109/ISAP.2015.7325542

 

Load Pattern Clustering Using Differential Evolution With Pareto Tournament.

F. Lezama, A. Y. Rodríguez-González and E. M. de Cote, "Load pattern clustering using differential evolution with Pareto Tournament," 2016 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), Vancouver, BC, 2016, pp. 241-248.
doi: 10.1109/CEC.2016.7743801

 

Optimal Scheduling of on/off Cycles: a Decentralized IoT Microgrid Approach

Lezama F., Palominos J., Rodríguez-González A.Y., Farinelli A., de Cote E.M. (2017) Optimal Scheduling of On/Off Cycles: A Decentralized IoT-Microgrid Approach. In: Sucar E., Mayora O., Munoz de Cote E. (eds) Applications for Future Internet. Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social Informatics and Telecommunications Engineering, vol 179. Springer, Cham

 

Electrical Load Pattern Shape Clustering using Ant Colony Optimization

Lezama F., Rodríguez A.Y., de Cote E.M., Sucar L.E. (2016) Electrical Load Pattern Shape Clustering Using Ant Colony Optimization. In: Squillero G., Burelli P. (eds) Applications of Evolutionary Computation. EvoApplications 2016. Lecture Notes in Computer Science, vol 9597. Springer, Cham

 

Distributed Energy Procurement and Management in Smart Environments

J. S. Cuevas, A. Y. R. González, M. P. Alonso, E. M. de Cote and L. E. Sucar, "Distributed energy procurement and management in smart environments," 2015 IEEE First International Smart Cities Conference (ISC2), Guadalajara, 2015, pp. 1-6.
doi: 10.1109/ISC2.2015.7366225

 

Fixing Energy Tariff Prices Through Reinforcement Learning.

Serrano Cuevas J., Rodriguez-Gonzalez A.Y., Munoz de Cote E. (2017) Fixed-Price Tariff Generation Using Reinforcement Learning. In: Fujita K. et al. (eds) Modern Approaches to Agent-based Complex Automated Negotiation. Studies in Computational Intelligence, vol 674. Springer, Cham

 

Closed Frequent Similar Pattern Mining: Reducing the Number of Frequent Similar Patterns without Information Loss

Ansel Y.Rodríguez-González, FernandoLezama, Carlos A.Iglesias-Alvarez, José Fco.Martínez-Trinidad, Jesús A.Carrasco-Ochoa, Enrique Munozde Cote. Expert Systems with Applications

 

Multi-Agent Intelligent Control System for Hybrid Micro-Grids.

A.Y. Rodríguez, D. D. Crockett, E. F. Morales and L. E. Sucar. International Conference on Energy Engineering and Smart Grids (ESG'18).

 

Posters

Electrical Load Pattern Shape Clustering using Ant Colony Optimization

F. Lezama, A.Y Rodríguez, E. Munoz de Cote, L .E. Sucar. 19th European Conference on the Applications of Evolutionary Computation (EvoAPPs 2016): 491-506

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