Aplicación de métodos heurísticos para optimizar la distribución de agua: un estudio de caso para la cuenca del río Machángara, Ecuador
El agua se puede representar por un nexo llamado WEF-Nexus que incluye suministro de agua, tratamiento de aguas residuales y generación de energía hidroeléctrica en un sistema de agua con reservorios (Liu et al., 2018). El factor WEF-Nexus considera: evitar inundaciones, cumplir con demandas de a...
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| Other Authors: | |
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| Published: |
Universidad de Cuenca
2023
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| description | El agua se puede representar por un nexo llamado WEF-Nexus que incluye suministro de
agua, tratamiento de aguas residuales y generación de energía hidroeléctrica en un sistema
de agua con reservorios (Liu et al., 2018). El factor WEF-Nexus considera: evitar
inundaciones, cumplir con demandas de agua y mantener el nivel de agua en reservorios y
segmentos de río. La optimización de la distribución de agua considerando este factor
puede ser abordada con programación lineal, no lineal, dinámica-discreta y heurística. En
(Veintimilla-Reyes et al., 2019), el autor aplicó programación lineal para la optimización de
la distribución del agua en la cuenca del río Machángara, y este estudio busca la
optimización en ese mismo contexto, pero aplicando métodos heurísticos. El modelo
heurístico implementado es PSO (particle swarm optimization), que fue seleccionado luego
de una revisión sistemática de literatura. Se consideran tres fases: calibración, validación y
aplicación. La primera fase calibra variables necesarias para que el modelo reproduzca la
realidad con datos de 1998-2001. Se valida comparando la salida del modelo parametrizado
con los valores esperados en el período 2002-2003. Finalmente, se aplica el modelo para
distribuir el agua óptimamente en el período 2004-2005. Los datos usados fueron facilitados
por el Programa para el Manejo del Agua y del Suelo de la Universidad de Cuenca (Promas,
2022). De los resultados destaca que PSO y el paquete Pymoo (usado para la
implementación) presentan dificultad para encontrar una solución que pueda satisfacer
todas las restricciones. También se usa PSO para determinar el número óptimo de
reservorios, pero el modelo sufre del mismo impedimento en satisfacer restricciones. Para
trabajos futuros se plantea la implementación de algoritmos híbridos, y reducir el número
de restricciones y variables |
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| spelling | oai:dspace.ucuenca.edu.ec:123456789-409702023-02-03T16:36:18Z Aplicación de métodos heurísticos para optimizar la distribución de agua: un estudio de caso para la cuenca del río Machángara, Ecuador Guerrero Guamán, Berenice Magdalenda Veintimilla Reyes, Jaime Eduardo Ingeniería de Sistemas Abastecimiento del agua Tecnología hidráulica Río Machangará Cantón Cuenca Hidrología El agua se puede representar por un nexo llamado WEF-Nexus que incluye suministro de agua, tratamiento de aguas residuales y generación de energía hidroeléctrica en un sistema de agua con reservorios (Liu et al., 2018). El factor WEF-Nexus considera: evitar inundaciones, cumplir con demandas de agua y mantener el nivel de agua en reservorios y segmentos de río. La optimización de la distribución de agua considerando este factor puede ser abordada con programación lineal, no lineal, dinámica-discreta y heurística. En (Veintimilla-Reyes et al., 2019), el autor aplicó programación lineal para la optimización de la distribución del agua en la cuenca del río Machángara, y este estudio busca la optimización en ese mismo contexto, pero aplicando métodos heurísticos. El modelo heurístico implementado es PSO (particle swarm optimization), que fue seleccionado luego de una revisión sistemática de literatura. Se consideran tres fases: calibración, validación y aplicación. La primera fase calibra variables necesarias para que el modelo reproduzca la realidad con datos de 1998-2001. Se valida comparando la salida del modelo parametrizado con los valores esperados en el período 2002-2003. Finalmente, se aplica el modelo para distribuir el agua óptimamente en el período 2004-2005. Los datos usados fueron facilitados por el Programa para el Manejo del Agua y del Suelo de la Universidad de Cuenca (Promas, 2022). De los resultados destaca que PSO y el paquete Pymoo (usado para la implementación) presentan dificultad para encontrar una solución que pueda satisfacer todas las restricciones. También se usa PSO para determinar el número óptimo de reservorios, pero el modelo sufre del mismo impedimento en satisfacer restricciones. Para trabajos futuros se plantea la implementación de algoritmos híbridos, y reducir el número de restricciones y variables Water can be represented by a nexus called WEF-Nexus that includes water supply, wastewater treatment and hydroelectric power generation in a reservoir water system (Liu et al., 2018). The WEF-Nexus factor considers: avoiding floods, meeting water demands and maintaining the water level in reservoirs and river segments. The optimization of water distribution considering this factor can be approached with linear, non-linear, dynamicdiscrete and heuristic programming. In (Veintimilla-Reyes et al., 2019), the author applied linear programming to optimize the distribution of water in the Machángara river basin, and this study seeks optimization in that same context, but applying heuristic methods. The implemented heuristic model is PSO (particle swarm optimization), which was selected after a systematic literature review. Three phases are considered: calibration, validation and application. The first phase calibrates variables necessary for the model to reproduce reality with data from 1998-2001. It is validated by comparing the output of the parameterized model with the expected values in the 2002-2003 period. Finally, the model is applied to optimally distribute water in the 2004-2005 period. The data used were provided by the Program for Water and Soil Management of the University of Cuenca (Promas, 2022). From the results it stands out that PSO and the Pymoo package (used for the implementation) present difficulties in finding a solution that can satisfy all the constraints. PSO is also used to determine the optimal number of reservoirs, but the model suffers from the same handicap in satisfying constraints. For future work, the implementation of hybrid algorithms is proposed, and reduce the number of restrictions and variables Ingeniero de Sistemas Cuenca 2023-02-02T13:07:02Z 2023-02-02T13:07:02Z 2023-02-01 bachelorThesis http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/40970 spa TS;301 Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ openAccess application/pdf 98 páginas application/pdf application/pdf Universidad de Cuenca |
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