Algoritmo genético multiobjetivo en la optimización del diseño de agua potable en la urbanización San Jerónimo, Distrito de Yura provincia de Arequipa - Gutierrez Espinoza, Roger (2024)
La investigación titulada “Algoritmo genético multiobjetivo en la optimización del diseño de agua potable en la urbanización San Jerónimo, Distrito de Yura provincia de Arequipa”, se realizó en base a una realidad problemática del diseño primigenio de agua potable en la Urb. San Jerónimo del distrito de Yura departamento de Arequipa, en cuyo diseño no se ven diseños de sectorización y optimización en base a costo, resiliencia de la red, localización y configuración de la presión de salida de las válvulas reguladoras de presión (PRV). El objetivo principal es determinar el estado óptimo de la red de distribución mediante el algoritmo genético multiobjetivo de clasificación no dominada (NSGA), el diseño primigenio que se considera para realizar la optimización son las redes de distribución del reservorio N40A y N40B de la Urb. San Jerónimo. Para lograr tal objetivo planteamos primero una sectorización con el método de Louvain, encontrando para la red del reservorio N40A los sectores A, B, C, D, E, F, G, H y I. Sin embargo, en la red del reservorio N40B no se aplicó la sectorización debido a su reducido tamaño, pero considerando a esta red como sector J. Luego se identificó la red primaria del reservorio N40A que suministra el agua para cada uno de los sectores. A continuación, aplicamos dos modelos de optimización multiobjetivo, la primera un modelo multiobjetivo considerando dos objetivos (costo y resiliencia) y el segundo modelo multiobjetivo que considera cuatro objetivos (costo, resiliencia, sumatoria de la diferencia de la carga nodal con la carga máxima permitida y sumatoria de la diferencia de la carga nodal con la carga máxima permitida), se aplica el segundo modelo siempre y cuando no se alcanza el estado óptimo del diseño del sector con el primer modelo, ya que, el segundo modelo inserta a la entrada del sector una válvula reguladora de presión y con su 3er y 4to objetivo nos permite obtener una configuración optima de la presión de salida de la válvula reguladora de presión. El primer modelo con 02 objetivos se ha considerado para la red primaria del reservorio N40A y sus sectores A, B, C, E, G; y el sector J del reservorio N40B y el segundo modelo con 04 objetivos en los sectores donde es necesario reducir la carga con válvulas reductoras de presión como son los sectores D, F, H, I del reservorio N40A. La implementación del algoritmo de sectorización Louvain se llevó a cabo con lenguaje de programación Python, con el cual se determinó 09 sectores en la red del reservorio N40A, luego se identificó una red primaria. El algoritmo genético multiobjetivo, NSGA2, se implementó en el lenguaje Python en conjunto la librería de Epanet para su cálculo hidráulico. Para la validación del algoritmo genético Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm-II (NSGA-II) se aplicó al diseño de las redes patrón de Hanoi y TwoLoop obteniendo valores similares a la literatura. Luego de la implementación y validación del algoritmo, se realiza la ejecución en la red principal y los 10 DMAs y de acuerdo a los objetivos de maximización y minimización y restricciones. Entre los resultados obtenidos se precisa una influencia favorable al emplear el algoritmo genético multiobjetivo de clasificación no dominada en el diseño de redes de distribución; las conclusiones arribadas fueron que el NSGA-II posee buen rendimiento ya que permite obtener diseños de redes óptimos en términos de costo y Confiabilidad y localización y configuración de las válvulas reguladoras de presión.