| Metadato | Etiqueta | Valor | Idioma |
|---|---|---|---|
| dc.contributor.author | Autor | Chaer, Ruben | - |
| dc.contributor.author | Autor | Camacho, Vanina | - |
| dc.contributor.author | Autor | Caporale, Ximena | - |
| dc.contributor.author | Autor | Palacio, Juan Felipe | - |
| dc.contributor.author | Autor | Soubes, Pablo | - |
| dc.contributor.author | Autor | Vallejo, Damián | - |
| dc.contributor.author | Autor | Ramírez Paulino, Ignacio | - |
| dc.contributor.filiacion | Filiación | Chaer Ruben, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería. | - |
| dc.contributor.filiacion | Filiación | Camacho Vanina, Administración del Mercado Eléctrico | - |
| dc.contributor.filiacion | Filiación | Caporale Ximena, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería. | - |
| dc.contributor.filiacion | Filiación | Palacio Juan Felipe, Administración del Mercado Eléctrico | - |
| dc.contributor.filiacion | Filiación | Soubes Pablo, Administración del Mercado Eléctrico | - |
| dc.contributor.filiacion | Filiación | Vallejo Damián, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería. | - |
| dc.contributor.filiacion | Filiación | Ramírez Paulino Ignacio, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería. | - |
| dc.coverage.spatial | Cobertura geográfica | Uruguay | es |
| dc.date.accessioned | Fecha ingreso | 2023-04-11T19:59:21Z | - |
| dc.date.available | Fecha disponible | 2023-04-11T19:59:21Z | - |
| dc.date.issued | Año de publicación | 2021 | - |
| dc.description | Descripción | Presentado y publicado en IEEE URUCON 2021, Montevideo, Uruguay, 24-26 nov. 2021, pp. 364-367. | es |
| dc.description.abstract | Resumen | This work shows different strategies for a Robot to learn the optimal operation of a diverse electrical energy generation system including resources such as thermal, hydroelectric, wind, solar generators and energy accumulators. The large number of variables in these systems results in a huge state space. Thus, computing an explicit representation of the cost function over said space, which is at the heart of most current optimization methods, becomes infeasible. The strategies presented here aim at solving the aforementioned problem by learning an implicit representation of the cost function over the state space. Another key idea is to keep the complexity of the representation at a minimum, in order to obtain a solution which captures the most relevant characteristics of the cost-to-go of the system, with the least possible parameters. | es |
| dc.description.sponsorship | Financiadores | Proyecto ANII-FSE_1_2017_1_144926 - "Planificación de inversiones con energías variables, restricciones de red y gestión de demanda" (2018-2020) Fondo Sectorial de Energía ANII. | es |
| dc.format.extent | Extensión | 6 p. | es |
| dc.format.mimetype | Formato | application/pdf | es |
| dc.identifier.citation | Citación | Chaer, R., Camacho, V., Caporale, X. y otros. Teaching a robot the optimal operation of an electrical energy system with high integration of renewable energies [Preprint]. Publicado en: IEEE URUCON 2021, Montevideo, Uruguay, 24-26 nov. 2021, 4 p. DOI 10.1109/URUCON53396.2021.9647311. | es |
| dc.identifier.uri | URI | https://ieeexplore.ieee.org/document/9647311 | - |
| dc.identifier.uri | URI | https://hdl.handle.net/20.500.12008/36683 | - |
| dc.language.iso | Idioma | en | es |
| dc.rights | Derechos | Las obras depositadas en el Repositorio se rigen por la Ordenanza de los Derechos de la Propiedad Intelectual de la Universidad de la República.(Res. Nº 91 de C.D.C. de 8/III/1994 – D.O. 7/IV/1994) y por la Ordenanza del Repositorio Abierto de la Universidad de la República (Res. Nº 16 de C.D.C. de 07/10/2014) | es |
| dc.rights.licence | Licencia | Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0) | es |
| dc.subject | Palabras clave | Wind energy generation | es |
| dc.subject | Palabras clave | Heart | es |
| dc.subject | Palabras clave | Wind | es |
| dc.subject | Palabras clave | Renewable energy sources | es |
| dc.subject | Palabras clave | Heuristic algorithms | es |
| dc.subject | Palabras clave | Optimization methods | es |
| dc.subject | Palabras clave | Production | es |
| dc.subject | Palabras clave | Energy | es |
| dc.subject | Palabras clave | Optimization | es |
| dc.subject | Palabras clave | Dispatch | es |
| dc.subject | Palabras clave | Approximate Dynamic Programming | es |
| dc.subject | Palabras clave | Optimal Policy Learning | es |
| dc.title | Título | Teaching a robot the optimal operation of an electrical energy system with high integration of renewable energies | es |
| dc.type | Tipo de documento | Preprint | es |
| udelar.academic.department | Departamento académico | Potencia | - |
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| udelar.academic.department | Departamento académico | Procesamiento de Señales | - |
| udelar.academic.department | Departamento académico | Procesamiento de Señales | - |
| udelar.investigation.group | Grupo de investigación | Energía Eléctrica | - |
| udelar.investigation.group | Grupo de investigación | Tratamiento de Imágenes | - |
| udelar.investigation.group | Grupo de investigación | Energía Eléctrica | - |
| udelar.investigation.group | Grupo de investigación | Tratamiento de Imágenes | - |
Colecciones:
| Ficheros | Descripción | Tamaño | Formato | ||
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| CCCPSVR21.pdf | Preprint | 203.13 KB | Adobe PDF |