An Interval-based Multiobjective Approach to Feature Subset Selection Using Joint Modeling of Objectives and Variables

This paper studies feature subset selection in classification using a multiobjective estimation of distribution algorithm. We consider six functions, namely area under ROC curve, sensitivity, specificity, precision, F1 measure and Brier score, for evaluation of feature subsets and as the objectives of the problem. One of the characteristics of these objective functions is the existence of noise in their values that should be appropriately handled during optimization. Our proposed algorithm consists of two major techniques which are specially designed for the feature subset selection problem. The first one is a solution ranking method based on interval values to handle the noise in the objectives of this problem. The second one is a model estimation method for learning a joint probabilistic model of objectives and variables which is used to generate new solutions and advance through the search space. To simplify model estimation, l1 regularized regression is used to select a subset of problem variables before model learning. The proposed algorithm is compared with a well-known ranking method for interval-valued objectives and a standard multiobjective genetic algorithm. Particularly, the effects of the two new techniques are experimentally investigated. The experimental results show that the proposed algorithm is able to obtain comparable or better performance on the tested datasets.

Multiobjective optimization applied to structural sizing of low cost university-class microsatellite projects

In recent years, there has been continuing interest in the participation of university research groups in space technology studies by means of their own microsatellites. The involvement in such projects has some inherent challenges, such as limited budget and facilities. Also, due to the fact that the main objective of these projects is for educational purposes, usually there are uncertainties regarding their in orbit mission and scientific payloads at the early phases of the project. On the other hand, there are predetermined limitations for their mass and volume budgets owing to the fact that most of them are launched as an auxiliary payload in which the launch cost is reduced considerably. The satellite structure subsystem is the one which is most affected by the launcher constraints. This can affect different aspects, including dimensions, strength and frequency requirements. In this paper, the main focus is on developing a structural design sizing tool containing not only the primary structures properties as variables but also the system level variables such as payload mass budget and satellite total mass and dimensions. This approach enables the design team to obtain better insight into the design in an extended design envelope. The structural design sizing tool is based on analytical structural design formulas and appropriate assumptions including both static and dynamic models of the satellite. Finally, a Genetic Algorithm (GA) multiobjective optimization is applied to the design space. The result is a Pareto-optimal based on two objectives, minimum satellite total mass and maximum payload mass budget, which gives a useful insight to the design team at the early phases of the design.

Interval-based ranking in noisy evolutionary multiobjective optimization

As one of the most competitive approaches to multi-objective optimization, evolutionary algorithms have been shown to obtain very good results for many realworld multi-objective problems. One of the issues that can affect the performance of these algorithms is the uncertainty in the quality of the solutions which is usually represented with the noise in the objective values. Therefore, handling noisy objectives in evolutionary multi-objective optimization algorithms becomes very important and is gaining more attention in recent years. In this paper we present ?-degree Pareto dominance relation for ordering the solutions in multi-objective optimization when the values of the objective functions are given as intervals. Based on this dominance relation, we propose an adaptation of the non-dominated sorting algorithm for ranking the solutions. This ranking method is then used in a standardmulti-objective evolutionary algorithm and a recently proposed novel multi-objective estimation of distribution algorithm based on joint variable-objective probabilistic modeling, and applied to a set of multi-objective problems with different levels of independent noise. The experimental results show that the use of the proposed method for solution ranking allows to approximate Pareto sets which are considerably better than those obtained when using the dominance probability-based ranking method, which is one of the main methods for noise handling in multi-objective optimization.

Multiobjective structural damage identification in uncertain environments

Evolutionary algorithms are suitable to solve damage identification problems in a multiobjective context. However, the performance of these methods can deteriorate quickly with increasing noise intensities originating numerous uncertainties. In this paper, a statistic structural damage detection method formulated in a multiobjective context is proposed. The statistic analysis is implemented to take into account the uncertainties existing in the structural model and measured structural modal parameters. The presented method is verified by a number of simulated damage scenarios. The effects of noise and damage levels on damage detection are investigated.

Regularized logistic regression and multi-objective variable selection for classifying MEG data

This paper addresses the question of maximizing classifier accuracy for classifying task-related mental activity from Magnetoencelophalography (MEG) data. We propose the use of different sources of information and introduce an automatic channel selection procedure. To determine an informative set of channels, our approach combines a variety of machine learning algorithms: feature subset selection methods, classifiers based on regularized logistic regression, information fusion, and multiobjective optimization based on probabilistic modeling of the search space. The experimental results show that our proposal is able to improve classification accuracy compared to approaches whose classifiers use only one type of MEG information or for which the set of channels is fixed a priori.

Gestión óptima de embalses en avenidas incorporando al concepto de incertidumbre : aplicación a embalses con central hidroeléctrica

Esta tesis realiza una contribución metodológica al problema de la gestión óptima de embalses hidroeléctricos durante eventos de avenidas, considerando un enfoque estocástico y multiobjetivo. Para ello se propone una metodología de evaluación de estrategias de laminación en un contexto probabilístico y multiobjetivo. Además se desarrolla un entorno dinámico de laminación en tiempo real con pronósticos que combina un modelo de optimización y algoritmos de simulación. Estas herramientas asisten a los gestores de las presas en la toma de decisión respecto de cuál es la operación más adecuada del embalse. Luego de una detallada revisión de la bibliografía, se observó que los trabajos en el ámbito de la gestión óptima de embalses en avenidas utilizan, en general, un número reducido de series de caudales o hidrogramas para caracterizar los posibles escenarios. Limitando el funcionamiento satisfactorio de un modelo determinado a situaciones hidrológicas similares. Por otra parte, la mayoría de estudios disponibles en este ámbito abordan el problema de la laminación en embalses multipropósito durante la temporada de avenidas, con varios meses de duración. Estas características difieren de la realidad de la gestión de embalses en España. Con los avances computacionales en materia de gestión de información en tiempo real, se observó una tendencia a la implementación de herramientas de operación en tiempo real con pronósticos para determinar la operación a corto plazo (involucrando el control de avenidas). La metodología de evaluación de estrategias propuesta en esta tesis se basa en determinar el comportamiento de éstas frente a un espectro de avenidas características de la solicitación hidrológica. Con ese fin, se combina un sistema de evaluación mediante indicadores y un entorno de generación estocástica de avenidas, obteniéndose un sistema implícitamente estocástico. El sistema de evaluación consta de tres etapas: caracterización, síntesis y comparación, a fin de poder manejar la compleja estructura de datos resultante y realizar la evaluación. En la primera etapa se definen variables de caracterización, vinculadas a los aspectos que se quieren evaluar (seguridad de la presa, control de inundaciones, generación de energía, etc.). Estas variables caracterizan el comportamiento del modelo para un aspecto y evento determinado. En la segunda etapa, la información de estas variables se sintetiza en un conjunto de indicadores, lo más reducido posible. Finalmente, la comparación se lleva a cabo a partir de la comparación de esos indicadores, bien sea mediante la agregación de dichos objetivos en un indicador único, o bien mediante la aplicación del criterio de dominancia de Pareto obteniéndose un conjunto de soluciones aptas. Esta metodología se aplicó para calibrar los parámetros de un modelo de optimización de embalse en laminación y su comparación con otra regla de operación, mediante el enfoque por agregación. Luego se amplió la metodología para evaluar y comparar reglas de operación existentes para el control de avenidas en embalses hidroeléctricos, utilizando el criterio de dominancia. La versatilidad de la metodología permite otras aplicaciones, tales como la determinación de niveles o volúmenes de seguridad, o la selección de las dimensiones del aliviadero entre varias alternativas. Por su parte, el entorno dinámico de laminación al presentar un enfoque combinado de optimización-simulación, permite aprovechar las ventajas de ambos tipos de modelos, facilitando la interacción con los operadores de las presas. Se mejoran los resultados respecto de los obtenidos con una regla de operación reactiva, aun cuando los pronósticos se desvían considerablemente del hidrograma real. Esto contribuye a reducir la tan mencionada brecha entre el desarrollo teórico y la aplicación práctica asociada a los modelos de gestión óptima de embalses. This thesis presents a methodological contribution to address the problem about how to operate a hydropower reservoir during floods in order to achieve an optimal management considering a multiobjective and stochastic approach. A methodology is proposed to assess the flood control strategies in a multiobjective and probabilistic framework. Additionally, a dynamic flood control environ was developed for real-time operation, including forecasts. This dynamic platform combines simulation and optimization models. These tools may assist to dam managers in the decision making process, regarding the most appropriate reservoir operation to be implemented. After a detailed review of the bibliography, it was observed that most of the existing studies in the sphere of flood control reservoir operation consider a reduce number of hydrographs to characterize the reservoir inflows. Consequently, the adequate functioning of a certain strategy may be limited to similar hydrologic scenarios. In the other hand, most of the works in this context tackle the problem of multipurpose flood control operation considering the entire flood season, lasting some months. These considerations differ from the real necessity in the Spanish context. The implementation of real-time reservoir operation is gaining popularity due to computational advances and improvements in real-time data management. The methodology proposed in this thesis for assessing the strategies is based on determining their behavior for a wide range of floods, which are representative of the hydrological forcing of the dam. An evaluation algorithm is combined with a stochastic flood generation system to obtain an implicit stochastic analysis framework. The evaluation system consists in three stages: characterizing, synthesizing and comparing, in order to handle the complex structure of results and, finally, conduct the evaluation process. In the first stage some characterization variables are defined. These variables should be related to the different aspects to be evaluated (such as dam safety, flood protection, hydropower, etc.). Each of these variables characterizes the behavior of a certain operating strategy for a given aspect and event. In the second stage this information is synthesized obtaining a reduced group of indicators or objective functions. Finally, the indicators are compared by means of an aggregated approach or by a dominance criterion approach. In the first case, a single optimum solution may be achieved. However in the second case, a set of good solutions is obtained. This methodology was applied for calibrating the parameters of a flood control model and to compare it with other operating policy, using an aggregated method. After that, the methodology was extent to assess and compared some existing hydropower reservoir flood control operation, considering the Pareto approach. The versatility of the method allows many other applications, such as determining the safety levels, defining the spillways characteristics, among others. The dynamic framework for flood control combines optimization and simulation models, exploiting the advantages of both techniques. This facilitates the interaction between dam operators and the model. Improvements are obtained applying this system when compared with a reactive operating policy, even if the forecasts deviate significantly from the observed hydrograph. This approach contributes to reduce the gap between the theoretical development in the field of reservoir management and its practical applications.

Design equations for reinforced concrete members strengthened in shear with external FRP reinforcement formulated in an evolutionary multi-objective framework

Methods for predicting the shear capacity of FRP shear strengthened RC beams assume the traditional approach of superimposing the contribution of the FRP reinforcing to the contributions from the reinforcing steel and the concrete. These methods become the basis for most guides for the design of externally bonded FRP systems for strengthening concrete structures. The variations among them come from the way they account for the effect of basic shear design parameters on shear capacity. This paper presents a simple method for defining improved equations to calculate the shear capacity of reinforced concrete beams externally shear strengthened with FRP. For the first time, the equations are obtained in a multiobjective optimization framework solved by using genetic algorithms, resulting from considering simultaneously the experimental results of beams with and without FRP external reinforcement. The performance of the new proposed equations is compared to the predictions with some of the current shear design guidelines for strengthening concrete structures using FRPs. The proposed procedure is also reformulated as a constrained optimization problem to provide more conservative shear predictions.

Design of in-building wireless networks deployments using evolutionary algorithms

In this article, a novel approach to deal with the design of in-building wireless networks deployments is proposed. This approach known as MOQZEA (Multiobjective Quality Zone Based Evolutionary Algorithm) is a hybr id evolutionary algorithm adapted to use a novel fitness function, based on the definition of quality zones for the different objective functions considered. This approach is conceived to solve wireless network design problems without previous information of the required number of transmitters, considering simultaneously a high number of objective functions and optimizing multiple configuration parameters of the transmitters.

Multidisciplinary Design Optimization Application to Conceptual Design of University-class Microsatellite Projects

Esta tesis se ha realizado en el contexto del proyecto UPMSat-2, que es un microsatélite diseñado, construido y operado por el Instituto Universitario de Microgravedad "Ignacio Da Riva" (IDR / UPM) de la Universidad Politécnica de Madrid. Aplicación de la metodología Ingeniería Concurrente (Concurrent Engineering: CE) en el marco de la aplicación de diseño multidisciplinar (Multidisciplinary Design Optimization: MDO) es uno de los principales objetivos del presente trabajo. En los últimos años, ha habido un interés continuo en la participación de los grupos de investigación de las universidades en los estudios de la tecnología espacial a través de sus propios microsatélites. La participación en este tipo de proyectos tiene algunos desafíos inherentes, tales como presupuestos y servicios limitados. Además, debido al hecho de que el objetivo principal de estos proyectos es fundamentalmente educativo, por lo general hay incertidumbres en cuanto a su misión en órbita y cargas útiles en las primeras fases del proyecto. Por otro lado, existen limitaciones predeterminadas para sus presupuestos de masa, volumen y energía, debido al hecho de que la mayoría de ellos están considerados como una carga útil auxiliar para el lanzamiento. De este modo, el costo de lanzamiento se reduce considerablemente. En este contexto, el subsistema estructural del satélite es uno de los más afectados por las restricciones que impone el lanzador. Esto puede afectar a diferentes aspectos, incluyendo las dimensiones, la resistencia y los requisitos de frecuencia. En la primera parte de esta tesis, la atención se centra en el desarrollo de una herramienta de diseño del subsistema estructural que evalúa, no sólo las propiedades de la estructura primaria como variables, sino también algunas variables de nivel de sistema del satélite, como la masa de la carga útil y la masa y las dimensiones extremas de satélite. Este enfoque permite que el equipo de diseño obtenga una mejor visión del diseño en un espacio de diseño extendido. La herramienta de diseño estructural se basa en las fórmulas y los supuestos apropiados, incluyendo los modelos estáticos y dinámicos del satélite. Un algoritmo genético (Genetic Algorithm: GA) se aplica al espacio de diseño para optimizaciones de objetivo único y también multiobjetivo. El resultado de la optimización multiobjetivo es un Pareto-optimal basado en dos objetivo, la masa total de satélites mínimo y el máximo presupuesto de masa de carga útil. Por otro lado, la aplicación de los microsatélites en misiones espaciales es de interés por su menor coste y tiempo de desarrollo. La gran necesidad de las aplicaciones de teledetección es un fuerte impulsor de su popularidad en este tipo de misiones espaciales. Las misiones de tele-observación por satélite son esenciales para la investigación de los recursos de la tierra y el medio ambiente. En estas misiones existen interrelaciones estrechas entre diferentes requisitos como la altitud orbital, tiempo de revisita, el ciclo de vida y la resolución. Además, todos estos requisitos puede afectar a toda las características de diseño. Durante los últimos años la aplicación de CE en las misiones espaciales ha demostrado una gran ventaja para llegar al diseño óptimo, teniendo en cuenta tanto el rendimiento y el costo del proyecto. Un ejemplo bien conocido de la aplicación de CE es la CDF (Facilidad Diseño Concurrente) de la ESA (Agencia Espacial Europea). Está claro que para los proyectos de microsatélites universitarios tener o desarrollar una instalación de este tipo parece estar más allá de las capacidades del proyecto. Sin embargo, la práctica de la CE a cualquier escala puede ser beneficiosa para los microsatélites universitarios también. En la segunda parte de esta tesis, la atención se centra en el desarrollo de una estructura de optimización de diseño multidisciplinar (Multidisciplinary Design Optimization: MDO) aplicable a la fase de diseño conceptual de microsatélites de teledetección. Este enfoque permite que el equipo de diseño conozca la interacción entre las diferentes variables de diseño. El esquema MDO presentado no sólo incluye variables de nivel de sistema, tales como la masa total del satélite y la potencia total, sino también los requisitos de la misión como la resolución y tiempo de revisita. El proceso de diseño de microsatélites se divide en tres disciplinas; a) diseño de órbita, b) diseño de carga útil y c) diseño de plataforma. En primer lugar, se calculan diferentes parámetros de misión para un rango práctico de órbitas helio-síncronas (sun-synchronous orbits: SS-Os). Luego, según los parámetros orbitales y los datos de un instrumento como referencia, se calcula la masa y la potencia de la carga útil. El diseño de la plataforma del satélite se estima a partir de los datos de la masa y potencia de los diferentes subsistemas utilizando relaciones empíricas de diseño. El diseño del subsistema de potencia se realiza teniendo en cuenta variables de diseño más detalladas, como el escenario de la misión y diferentes tipos de células solares y baterías. El escenario se selecciona, de modo de obtener una banda de cobertura sobre la superficie terrestre paralelo al Ecuador después de cada intervalo de revisita. Con el objetivo de evaluar las interrelaciones entre las diferentes variables en el espacio de diseño, todas las disciplinas de diseño mencionados se combinan en un código unificado. Por último, una forma básica de MDO se ajusta a la herramienta de diseño de sistema de satélite. La optimización del diseño se realiza por medio de un GA con el único objetivo de minimizar la masa total de microsatélite. Según los resultados obtenidos de la aplicación del MDO, existen diferentes puntos de diseños óptimos, pero con diferentes variables de misión. Este análisis demuestra la aplicabilidad de MDO para los estudios de ingeniería de sistema en la fase de diseño conceptual en este tipo de proyectos. La principal conclusión de esta tesis, es que el diseño clásico de los satélites que por lo general comienza con la definición de la misión y la carga útil no es necesariamente la mejor metodología para todos los proyectos de satélites. Un microsatélite universitario, es un ejemplo de este tipo de proyectos. Por eso, se han desarrollado un conjunto de herramientas de diseño para encarar los estudios de la fase inicial de diseño. Este conjunto de herramientas incluye diferentes disciplinas de diseño centrados en el subsistema estructural y teniendo en cuenta una carga útil desconocida a priori. Los resultados demuestran que la mínima masa total del satélite y la máxima masa disponible para una carga útil desconocida a priori, son objetivos conflictivos. En este contexto para encontrar un Pareto-optimal se ha aplicado una optimización multiobjetivo. Según los resultados se concluye que la selección de la masa total por satélite en el rango de 40-60 kg puede considerarse como óptima para un proyecto de microsatélites universitario con carga útil desconocida a priori. También la metodología CE se ha aplicado al proceso de diseño conceptual de microsatélites de teledetección. Los resultados de la aplicación del CE proporcionan una clara comprensión de la interacción entre los requisitos de diseño de sistemas de satélites, tales como la masa total del microsatélite y la potencia y los requisitos de la misión como la resolución y el tiempo de revisita. La aplicación de MDO se hace con la minimización de la masa total de microsatélite. Los resultados de la aplicación de MDO aclaran la relación clara entre los diferentes requisitos de diseño del sistema y de misión, así como que permiten seleccionar las líneas de base para el diseño óptimo con el objetivo seleccionado en las primeras fase de diseño. ABSTRACT This thesis is done in the context of UPMSat-2 project, which is a microsatellite under design and manufacturing at the Instituto Universitario de Microgravedad “Ignacio Da Riva” (IDR/UPM) of the Universidad Politécnica de Madrid. Application of Concurrent Engineering (CE) methodology in the framework of Multidisciplinary Design application (MDO) is one of the main objectives of the present work. In recent years, there has been continuing interest in the participation of university research groups in space technology studies by means of their own microsatellites. The involvement in such projects has some inherent challenges, such as limited budget and facilities. Also, due to the fact that the main objective of these projects is for educational purposes, usually there are uncertainties regarding their in orbit mission and scientific payloads at the early phases of the project. On the other hand, there are predetermined limitations for their mass and volume budgets owing to the fact that most of them are launched as an auxiliary payload in which the launch cost is reduced considerably. The satellite structure subsystem is the one which is most affected by the launcher constraints. This can affect different aspects, including dimensions, strength and frequency requirements. In the first part of this thesis, the main focus is on developing a structural design sizing tool containing not only the primary structures properties as variables but also the satellite system level variables such as payload mass budget and satellite total mass and dimensions. This approach enables the design team to obtain better insight into the design in an extended design envelope. The structural design sizing tool is based on the analytical structural design formulas and appropriate assumptions including both static and dynamic models of the satellite. A Genetic Algorithm (GA) is applied to the design space for both single and multiobejective optimizations. The result of the multiobjective optimization is a Pareto-optimal based on two objectives, minimum satellite total mass and maximum payload mass budget. On the other hand, the application of the microsatellites is of interest for their less cost and response time. The high need for the remote sensing applications is a strong driver of their popularity in space missions. The satellite remote sensing missions are essential for long term research around the condition of the earth resources and environment. In remote sensing missions there are tight interrelations between different requirements such as orbital altitude, revisit time, mission cycle life and spatial resolution. Also, all of these requirements can affect the whole design characteristics. During the last years application of the CE in the space missions has demonstrated a great advantage to reach the optimum design base lines considering both the performance and the cost of the project. A well-known example of CE application is ESA (European Space Agency) CDF (Concurrent Design Facility). It is clear that for the university-class microsatellite projects having or developing such a facility seems beyond the project capabilities. Nevertheless practicing CE at any scale can be beneficiary for the university-class microsatellite projects. In the second part of this thesis, the main focus is on developing a MDO framework applicable to the conceptual design phase of the remote sensing microsatellites. This approach enables the design team to evaluate the interaction between the different system design variables. The presented MDO framework contains not only the system level variables such as the satellite total mass and total power, but also the mission requirements like the spatial resolution and the revisit time. The microsatellite sizing process is divided into the three major design disciplines; a) orbit design, b) payload sizing and c) bus sizing. First, different mission parameters for a practical range of sun-synchronous orbits (SS-Os) are calculated. Then, according to the orbital parameters and a reference remote sensing instrument, mass and power of the payload are calculated. Satellite bus sizing is done based on mass and power calculation of the different subsystems using design estimation relationships. In the satellite bus sizing, the power subsystem design is realized by considering more detailed design variables including a mission scenario and different types of solar cells and batteries. The mission scenario is selected in order to obtain a coverage belt on the earth surface parallel to the earth equatorial after each revisit time. In order to evaluate the interrelations between the different variables inside the design space all the mentioned design disciplines are combined in a unified code. The integrated satellite system sizing tool developed in this section is considered as an application of the CE to the conceptual design of the remote sensing microsatellite projects. Finally, in order to apply the MDO methodology to the design problem, a basic MDO framework is adjusted to the developed satellite system design tool. Design optimization is done by means of a GA single objective algorithm with the objective function as minimizing the microsatellite total mass. According to the results of MDO application, there exist different optimum design points all with the minimum satellite total mass but with different mission variables. This output demonstrates the successful applicability of MDO approach for system engineering trade-off studies at the conceptual design phase of the design in such projects. The main conclusion of this thesis is that the classical design approach for the satellite design which usually starts with the mission and payload definition is not necessarily the best approach for all of the satellite projects. The university-class microsatellite is an example for such projects. Due to this fact an integrated satellite sizing tool including different design disciplines focusing on the structural subsystem and considering unknown payload is developed. According to the results the satellite total mass and available mass for the unknown payload are conflictive objectives. In order to find the Pareto-optimal a multiobjective GA optimization is conducted. Based on the optimization results it is concluded that selecting the satellite total mass in the range of 40-60 kg can be considered as an optimum approach for a university-class microsatellite project with unknown payload(s). Also, the CE methodology is applied to the remote sensing microsatellites conceptual design process. The results of CE application provide a clear understanding of the interaction between satellite system design requirements such as satellite total mass and power and the satellite mission variables such as revisit time and spatial resolution. The MDO application is done with the total mass minimization of a remote sensing satellite. The results from the MDO application clarify the unclear relationship between different system and mission design variables as well as the optimum design base lines according to the selected objective during the initial design phases.

Damage Assessment of Structures with Uncertainty

Evolutionary algorithms are suitable to solve damage identification problems in a multiobjective context. However, the performance of these methods can deteriorate quickly with increasing noise intensities originating numerous uncertainties. In this work, a statistic structural damage detection method formulated in a multiobjective context is proposed, taking into account the uncertainties existing. The presented method is verified by a number of simulated damage scenarios. The effects of noise on damage detection are investigated.

Aerodynamic shape optimization of the nose of a high-speed train subjected to crosswind conditions

When dealing with the design of a high-speed train, a multiobjective shape optimization problem is formulated, as these vehicles are object of many aerodynamic problems which are known to be in conflict. More mobility involves an increase in both the cruise speed and lightness, and these requirements directly influence the stability and the ride comfort of the passengers when the train is subjected to a side wind. Thus, crosswind stability plays a more relevant role among the aerodynamic objectives to be optimized. An extensive research activity is observed on aerodynamic response in crosswind conditions.

Procedimiento multicriterio-multiobjetivo de planificación energética a comunidades rurales aisladas

La toma de decisiones en el sector energético se torna compleja frente a las disímiles opciones y objetivos a cumplir. Para minimizar esta complejidad, se han venido desarrollando una gama amplia de métodos de apoyo a la toma de decisiones en proyectos energéticos. En la última década, las energización de comunidades rurales aisladas ha venido siendo prioridad de muchos gobiernos para mitigar las migraciones del campo para la ciudad. Para la toma de decisiones en los proyectos energéticos de comunidades rurales aisladas se necesitan proyectar la influencia que estos tendrás sobre los costes económicos, medioambientales y sociales. Es por esta razón que el presente trabajo tuvo como objetivo diseñar un modelo original denominado Generación Energética Autóctona Y Limpia (GEAYL) aplicado a una comunidad rural aislada de la provincia de Granma en Cuba. Este modelo parte dos modelos que le preceden el PAMER y el SEMA. El modelo GEAYL constituye un procedimiento multicriterio-multiobjetivo de apoyo a la planificación energética para este contexto. Se plantearon cinco funciones objetivos: F1, para la minimización de los costes energéticos; F2 para la minimización de las emisiones de CO2, F3, para la minimización de las emisiones de NOx; F4, para la minimización de las emisiones de SOx (cuyos coeficientes fueron obtenidos a través de la literatura especializada) y F5, para la maximización de la Aceptación Social de la Energía. La función F5 y la manera de obtener sus coeficientes constituye la novedad del presente trabajo. Estos coeficientes se determinaron aplicando el método AHP (Proceso Analítico Jerárquico) con los datos de partidas derivados de una encuesta a los usuarios finales de la energía y a expertos. Para determinar el suministro óptimo de energía se emplearon varios métodos: la suma ponderada, el producto ponderado, las distancias de Manhattan L1, la distancia Euclidea L2 y la distancia L3. Para estas métricas se aplicaron distintos vectores de pesos para determinar las distintas estructuras de preferencias de los decisores. Finalmente, se concluyó que tener en consideración a Aceptación Social de la Energía como una función del modelo influye en el suministro de energía de cada alternativa energética. ABSTRACT Energy planning decision making is a complex task due to the multiple options to follow and objectives to meet. In order to minimize this complexity, a wide variety of methods and supporting tools have been designed. Over the last decade, rural energization has been a priority for many governments, aiming to alleviate rural to urban migration. Rural energy planning decision making must rely on financial, environmental and social costs. The purpose of this work is to define an original energy planning model named Clean and Native Energy Generation (Generación Energética Autóctona Y Limpia, GEAYL), and carry out a case study on Granma Province, Cuba. This model is based on two previous models: PAMER & SEMA. GEAYL is a multiobjective-multicriteria energy planning model, which includes five functions to be optimized: F1, to minimize financial costs; F2, to minimize CO2 emissions; F3, to minimize NOx emissions; F4, to minimize SOx emissions; and F5, to maximize energy Social Acceptability. The coefficients corresponding to the first four functions have been obtained through specialized papers and official data, and the ones belonging to F5 through an Analytic Hierarchy Process (AHP), built as per a statistical enquiry carried out on energy users and experts. F5 and the AHP application are considered to be the novelty of this model. In order to establish the optimal energy supply, several methods have been applied: weighted sum, weighted product, Manhattan distance L1, Euclidean distance L2 and L3. Several weight vectors have been applied to the mentioned distances in order to conclude the decision makers potential preference structure. Among the conclusions of this work, it must be noted that function F5, Social Acceptability, has a clear influence on every energy supply alternative.

Optimización multiobjetivo inteligente del dimensionamiento energético en sistemas ferroviarios señalizados y en plataformas software de tiempo real

La capacidad de transporte es uno de los baremos fundamentales para evaluar la progresión que puede llegar a tener un área económica y social. Es un sector de elevada importancia para la sociedad actual. Englobado en los distintos tipos de transporte, uno de los medios de transporte que se encuentra más en alza en la actualidad, es el ferroviario. Tanto para movilidad de pasajeros como para mercancías, el tren se ha convertido en un medio de transporte muy útil. Se encuentra dentro de las ciudades, entre ciudades con un radio pequeño entre ellas e incluso cada vez más, gracias a la alta velocidad, entre ciudades con gran distancia entre ellas. Esta Tesis pretende ayudar en el diseño de una de las etapas más importantes de los Proyectos de instalación de un sistema ferroviario: el sistema eléctrico de tracción. La fase de diseño de un sistema eléctrico de tracción ferroviaria se enfrenta a muchas dudas que deben ser resueltas con precisión. Del éxito de esta fase dependerá la capacidad de afrontar las demandas de energía de la explotación ferroviaria. También se debe atender a los costes de instalación y de operación, tanto costes directos como indirectos. Con la Metodología que se presenta en esta Tesis se ofrecerá al diseñador la opción de manejar un sistema experto que como soluciones le plantee un conjunto de escenarios de sistemas eléctricos correctos, comprobados por resolución de modelos de ecuaciones. Correctos desde el punto de vista de validez de distintos parámetros eléctrico, como de costes presupuestarios e impacto de costes indirectos. Por tanto, el diseñador al haber hecho uso de esta Metodología, tendría en un espacio de tiempo relativamente corto, un conjunto de soluciones factibles con las que poder elegir cuál convendría más según sus intereses finales. Esta Tesis se ha desarrollado en una vía de investigación integrada dentro del Centro de Investigaciones Ferroviarias CITEF-UPM. Entre otros proyectos y vías de investigación, en CITEF se ha venido trabajando en estudios de validación y dimensionamiento de sistemas eléctricos ferroviarios con diversos y variados clientes y sistemas ferroviarios. A lo largo de los proyectos realizados, el interés siempre ha girado mayoritariamente sobre los siguientes parámetros del sistema eléctrico: - Calcular número y posición de subestaciones de tracción. Potencia de cada subestación. - Tipo de catenaria a lo largo del recorrido. Conductores que componen la catenaria. Características. - Calcular número y posición de autotransformadores para sistemas funcionando en alterna bitensión o 2x25kV. - Posición Zonas Neutras. - Validación según normativa de: o Caídas de tensión en la línea o Tensiones máximas en el retorno de la línea o Sobrecalentamiento de conductores o Sobrecalentamiento de los transformadores de las subestaciones de tracción La idea es que las soluciones aportadas por la Metodología sugieran escenarios donde de estos parámetros estén dentro de los límites que marca la normativa. Tener la posibilidad de tener un repositorio de posibles escenarios donde los parámetros y elementos eléctricos estén calculados como correctos, aporta un avance en tiempos y en pruebas, que mejoraría ostensiblemente el proceso habitual de diseño para los sistemas eléctricos ferroviarios. Los costes directos referidos a elementos como subestaciones de tracción, autotransformadores, zonas neutras, ocupan un gran volumen dentro del presupuesto de un sistema ferroviario. En esta Tesis se ha querido profundizar también en el efecto de los costes indirectos provocados en la instalación y operación de sistemas eléctricos. Aquellos derivados del impacto medioambiental, los costes que se generan al mantener los equipos eléctricos y la instalación de la catenaria, los costes que implican la conexión entre las subestaciones de tracción con la red general o de distribución y por último, los costes de instalación propios de cada elemento compondrían los costes indirectos que, según experiencia, se han pensado relevantes para ejercer un cierto control sobre ellos. La Metodología cubrirá la posibilidad de que los diseños eléctricos propuestos tengan en cuenta variaciones de coste inasumibles o directamente, proponer en igualdad de condiciones de parámetros eléctricos, los más baratos en función de los costes comentados. Analizando los costes directos e indirectos, se ha pensado dividir su impacto entre los que se computan en la instalación y los que suceden posteriormente, durante la operación de la línea ferroviaria. Estos costes normalmente suelen ser contrapuestos, cuánto mejor es uno peor suele ser el otro y viceversa, por lo que hace falta un sistema que trate ambos objetivos por separado. Para conseguir los objetivos comentados, se ha construido la Metodología sobre tres pilares básicos: - Simulador ferroviario Hamlet: Este simulador integra módulos para construir esquemas de vías ferroviarios completos; módulo de simulación mecánica y de la tracción de material rodante; módulo de señalización ferroviaria; módulo de sistema eléctrico. Software realizado en C++ y Matlab. - Análisis y estudio de cómo focalizar los distintos posibles escenarios eléctricos, para que puedan ser examinados rápidamente. Pico de demanda máxima de potencia por el tráfico ferroviario. - Algoritmos de optimización: A partir de un estudio de los posibles algoritmos adaptables a un sistema tan complejo como el que se plantea, se decidió que los algoritmos genéticos serían los elegidos. Se han escogido 3 algoritmos genéticos, permitiendo recabar información acerca del comportamiento y resultados de cada uno de ellos. Los elegidos por motivos de tiempos de respuesta, multiobjetividad, facilidad de adaptación y buena y amplia aplicación en proyectos de ingeniería fueron: NSGA-II, AMGA-II y ɛ-MOEA. - Diseño de funciones y modelo preparado para trabajar con los costes directos e indirectos y las restricciones básicas que los escenarios eléctricos no deberían violar. Estas restricciones vigilan el comportamiento eléctrico y la estabilidad presupuestaria. Las pruebas realizadas utilizando el sistema han tratado o bien de copiar situaciones que se puedan dar en la realidad o directamente sistemas y problemas reales. Esto ha proporcionado además de la posibilidad de validar la Metodología, también se ha posibilitado la comparación entre los algoritmos genéticos, comparar sistemas eléctricos escogidos con los reales y llegar a conclusiones muy satisfactorias. La Metodología sugiere una vía de trabajo muy interesante, tanto por los resultados ya obtenidos como por las oportunidades que puede llegar a crear con la evolución de la misma. Esta Tesis se ha desarrollado con esta idea, por lo que se espera pueda servir como otro factor para trabajar con la validación y diseño de sistemas eléctricos ferroviarios. ABSTRACT Transport capacity is one of the critical points to evaluate the progress than a specific social and economical area is able to reach. This is a sector of high significance for the actual society. Included inside the most common types of transport, one of the means of transport which is elevating its use nowadays is the railway. Such as for passenger transport of weight movements, the train is being consolidated like a very useful mean of transport. Railways are installed in many geography areas. Everyone know train in cities, or connecting cities inside a surrounding area or even more often, taking into account the high-speed, there are railways infrastructure between cities separated with a long distance. This Ph.D work aims to help in the process to design one of the most essential steps in Installation Projects belonging to a railway system: Power Supply System. Design step of the railway power supply, usually confronts to several doubts and uncertainties, which must be solved with high accuracy. Capacity to supply power to the railway traffic depends on the success of this step. On the other hand is very important to manage the direct and indirect costs derived from Installation and Operation. With the Methodology is presented in this Thesis, it will be offered to the designer the possibility to handle an expert system that finally will fill a set of possible solutions. These solutions must be ready to work properly in the railway system, and they were tested using complex equation models. This Thesis has been developed through a research way, integrated inside Citef (Railway Research Centre of Technical University of Madrid). Among other projects and research ways, in Citef has been working in several validation studies and dimensioning of railway power supplies. It is been working by a large range of clients and railways systems. Along the accomplished Projects, the main goal has been rounded mostly about the next list of parameters of the electrical system: - Calculating number and location of traction substations. Power of each substation. - Type of Overhead contact line or catenary through the railway line. The wires which set up the catenary. Main Characteristics. - Calculating number and position of autotransformers for systems working in alternating current bi-voltage of called 2x25 kV. - Location of Neutral Zones. - Validating upon regulation of: o Drop voltages along the line o Maximum return voltages in the line o Overheating/overcurrent of the wires of the catenary o Avoiding overheating in the transformers of the traction substations. Main objective is that the solutions given by the Methodology, could be suggest scenarios where all of these parameters from above, would be between the limits established in the regulation. Having the choice to achieve a repository of possible good scenarios, where the parameters and electrical elements will be assigned like ready to work, that gives a great advance in terms of times and avoiding several tests. All of this would improve evidently the regular railway electrical systems process design. Direct costs referred to elements like traction substations, autotransformers, neutral zones, usually take up a great volume inside the general budget in railway systems. In this Thesis has been thought to bear in mind another kind of costs related to railway systems, also called indirect costs. These could be enveloped by those enmarked during installation and operation of electrical systems. Those derived from environmental impact; costs generated during the maintenance of the electrical elements and catenary; costs involved in the connection between traction substations and general electric grid; finally costs linked with the own installation of the whole electrical elements needed for the correct performance of the railway system. These are integrated inside the set has been collected taking into account own experience and research works. They are relevant to be controlled for our Methodology, just in case for the designers of this type of systems. The Methodology will cover the possibility that the final proposed power supply systems will be hold non-acceptable variations of costs, comparing with initial expected budgets, or directly assuming a threshold of budget for electrical elements in actual scenario, and achieving the cheapest in terms of commented costs from above. Analyzing direct and indirect costs, has been thought to divide their impact between two main categories. First one will be inside the Installation and the other category will comply with the costs often happens during Railway Operation time. These costs normally are opposed, that means when one is better the other turn into worse, in costs meaning. For this reason is necessary treating both objectives separately, in order to evaluate correctly the impact of each one into the final system. The objectives detailed before build the Methodology under three basic pillars: - Railway simulator Hamlet: This software has modules to configure many railway type of lines; mechanical and traction module to simulate the movement of rolling stock; signaling module; power supply module. This software has been developed using C++ and Matlab R13a - Previously has been mandatory to study how would be possible to work properly with a great number of feasible electrical systems. The target comprised the quick examination of these set of scenarios in terms of time. This point is talking about Maximum power demand peaks by railway operation plans. - Optimization algorithms. A railway infrastructure is a very complex system. At the beginning it was necessary to search about techniques and optimization algorithms, which could be adaptable to this complex system. Finally three genetic multiobjective algorithms were the chosen. Final decision was taken attending to reasons such as time complexity, able to multiobjective, easy to integrate in our problem and with a large application in engineering tasks. They are: NSGA-II, AMGA-II and ɛ-MOEA. - Designing objectives functions and equation model ready to work with the direct and indirect costs. The basic restrictions are not able to avoid, like budgetary or electrical, connected hardly with the recommended performance of elements, catenary and safety in a electrical railway systems. The battery of tests launched to the Methodology has been designed to be as real as possible. In fact, due to our work in Citef and with real Projects, has been integrated and configured three real railway lines, in order to evaluate correctly the final results collected by the Methodology. Another topic of our tests has been the comparison between the performances of the three algorithms chosen. Final step has been the comparison again with different possible good solutions, it means power supply system designs, provided by the Methodology, testing the validity of them. Once this work has been finished, the conclusions have been very satisfactory. Therefore this Thesis suggest a very interesting way of research and work, in terms of the results obtained and for the future opportunities can be created with the evolution of this. This Thesis has been developed with this idea in mind, so is expected this work could adhere another factor to work in the difficult task of validation and design of railway power supply systems.

Influencia de las restricciones medioambientales en el sector eléctrico

El objetivo de esta tesis es la caracterización de la generación térmica representativa de la existente en la realidad, para posteriormente proceder a su modelización y simulación integrándolas en una red eléctrica tipo y llevar a cabo estudios de optimización multiobjetivo económico medioambiental. Para ello, en primera instancia se analiza el contexto energético y eléctrico actual, y más concretamente el peninsular, en el que habiendo desaparecido las centrales de fuelóleo, sólo quedan ciclos combinados y centrales de carbón de distinto rango. Seguidamente se lleva a cabo un análisis de los principales impactos medioambientales de las centrales eléctricas basadas en combustión, representados sobre todo por sus emisiones de CO2, SO2 y NOx, de las medidas de control y mitigación de las mismas y de la normativa que les aplica. A continuación, a partir de las características de los combustibles y de la información de los consumos específicos, se caracterizan los grupos térmicos frente a las funciones relevantes que definen su comportamiento energético, económico y medioambiental, en términos de funciones de salida horarias dependiendo de la carga. Se tiene en cuenta la posibilidad de desnitrificación y desulfuración. Dado que las funciones objetivo son múltiples, y que están en conflicto unas con otras, se ha optado por usar métodos multiobjetivo que son capaces de identificar el contorno de puntos óptimos o frente de Pareto, en los que tomando una solución no existe otra que lo mejore en alguna de las funciones objetivo sin empeorarlo en otra. Se analizaron varios métodos de optimización multiobjetivo y se seleccionó el de las ε constraint, capaz de encontrar frentes no convexos y cuya optimalidad estricta se puede comprobar. Se integró una representación equilibrada de centrales de antracita, hulla nacional e importada, lignito y ciclos combinados en la red tipo IEEE-57, en la que se puede trabajar con siete centrales sin distorsionar demasiado las potencias nominales reales de los grupos, y se programó en Matlab la resolución de flujos óptimos de carga en alterna con el método multiobjetivo integrado. Se identifican los frentes de Pareto de las combinaciones de coste y cada uno de los tres tipos de emisión, y también el de los cuatro objetivos juntos, obteniendo los resultados de costes óptimos del sistema para todo el rango de emisiones. Se valora cuánto le cuesta al sistema reducir una tonelada adicional de cualquier tipo de emisión a base de desplazarse a combinaciones de generación más limpias. Los puntos encontrados aseguran que bajo unas determinadas emisiones no pueden ser mejorados económicamente, o que atendiendo a ese coste no se puede reducir más allá el sistema en lo relativo a emisiones. También se indica cómo usar los frentes de Pareto para trazar estrategias óptimas de producción ante cambios horarios de carga. ABSTRACT The aim of this thesis is the characterization of electrical generation based on combustion processes representative of the actual power plants, for the latter modelling and simulation of an electrical grid and the development of economic- environmental multiobjective optimization studies. In this line, the first step taken is the analysis of the current energetic and electrical framework, focused on the peninsular one, where the fuel power plants have been shut down, and the only ones remaining are coal units of different types and combined cycle. Then it is carried out an analysis of the main environmental impacts of the thermal power plants, represented basically by the emissions of CO2, SO2 y NOx, their control and reduction measures and the applicable regulations. Next, based on the combustibles properties and the information about the units heat rates, the different power plants are characterized in relation to the outstanding functions that define their energy, economic and environmental behaviour, in terms of hourly output functions depending on their load. Optional denitrification and desulfurization is considered. Given that there are multiple objectives, and that they go in conflictive directions, it has been decided the use of multiobjective techniques, that have the ability of identifying the optimal points set, which is called the Pareto front, where taken a solution there will be no other point that can beat the former in an objective without worsening it in another objective. Several multiobjective optimization methods were analysed and pondered, selecting the ε constraint technique, which is able to find no convex fronts and it is opened to be tested to prove the strict Pareto optimality of the obtained solutions. A balanced representation of the thermal power plants, formed by anthracite, lignite, bituminous national and imported coals and combined cycle, was integrated in the IEEE-57 network case. This system was selected because it deals with a total power that will admit seven units without distorting significantly the actual size of the power plants. Next, an AC optimal power flow with the multiobjective method implemented in the routines was programmed. The Pareto fronts of the combination of operative costs with each of the three emissions functions were found, and also the front of all of them together. The optimal production costs of the system for all the emissions range were obtained. It is also evaluated the cost of reducing an additional emission ton of any of the emissions when the optimal production mix is displaced towards cleaner points. The obtained solutions assure that under a determined level of emissions they cannot be improved economically or, in the other way, at a determined cost it cannot be found points of lesser emissions. The Pareto fronts are also applied for the search of optimal strategic paths to follow the hourly load changes.