IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - 90

gráfico 1. Una muestra del juego Go en la etapa media
del juego.

sus siglas en inglés) en este análisis. estos tres pasos imitan
el razonamiento lógico de un jugador humano para tomar
una decisión.
en la red de políticas, existen dos etapas. en la primera etapa, alphaGo toma aprendizaje supervisado
para entrenar la red de políticas y aprender la manera
en que jugarán los expertos humanos según determinados patrones. en la segunda etapa, alphaGo toma
aprendizaje por refuerzo (rl, por sus siglas en inglés)
para obtener mejoras adicionales de la red de políticas a través de millones de partidas de un único jugador. en los juegos reales, la red de políticas seleccionará estos movimientos previstos basados en el rl.
luego, en la red de valor, se llevarán a cabo las evaluaciones de las probabilidades de ganar de los posibles movimientos de la red de políticas. se emplearán
muchas capas convulcionales para mejorar el rendimiento.
Finalmente, en el mCts, se seleccionarán los movimientos adecuados
mediante una búsqueda anticipada. se
realiza una combinación del mCts con
las redes de políticas y de valor para
eliminar ramas y hojas, es decir, para
reducir la amplitud y la profundidad en
el árbol de búsqueda. se llevan a cabo
cuatro pasos (selección, expansión, evaluación y reserva) en el mCts, como se
ilustra en el Gráfico 3.

Similitud entre la IA de
sistemas de potencia y
AlphaGo
si bien alphaGo es un software de Ia
diseñado para imitar el pensamiento y el
razonamiento lógico de un ser humano,
presenta algunas similitudes con otros
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problemas del sistema de potencia. por ejemplo, alphaGo
utiliza jugadas de humanos expertos anteriores para entrenar
la red neuronal y formar la red de políticas. una vez que se
desarrolla la red de políticas, la red de valor se puede lograr con jugadas de un único jugador. esto se puede emplear
para los problemas de sistemas de potencia para identificar
futuras debilidades, por ejemplo, con datos históricos para
formar una red de políticas. entonces, se puede utilizar una
gran cantidad de autoestudios basados en simulaciones en
combinación con la red de políticas anterior para formar una
red de valor más precisa y mejorada. esto puede agudizar
mucho la base de conocimientos. otro ejemplo es que los
licitadores de la comercialización de energía adquieran mejores posiciones o un mejor entendimiento para el comercio
del próximo día (o la próxima hora), en función del aprendizaje supervisado y luego del rl en la red de políticas. la
red de valor se puede aplicar para predecir el beneficio de las
posibles decisiones en las licitaciones. además, se puede utilizar el mCts o un algoritmo similar para seguir evaluando
las mejores acciones potenciales para los operadores en una
sala de control o las licitaciones óptimas para un negociante
en un mercado energético.
en las dos secciones siguientes, las aplicaciones potenciales en los sistemas de potencia se categorizan en dos grupos en función de los objetivos del estudio, la interactividad
del modelo y la complejidad: basada en juegos y basada en
la búsqueda.

Aplicaciones potenciales en
estudios basados en juegos

esta categoría incluye muchos problemas basados en juegos
de los sistemas de potencia, como la economía operativa,
la organización del mercado y la fijación de precios, con
más de una entidad implicada en esos
problemas, tales como las compañías de
generación (GenCo), las entidades de
servicios de carga (lse), las empresas
de distribución (DIsCo) y los grandes
consumidores. estos jugadores actúan
como entidades altamente autónomas e
interactúan con entidades externas de
manera que promuevan sus propios intereses. el marco de este tipo de problemas es un juego no cooperativo, que se
centra en la competición entre jugadores racionales individuales y racionales
con un equilibrio global, normalmente
conocido como el equilibrio de nash.
mientras que todo el sistema evoluciona
gradualmente al estado de equilibrio
gráfico 2. La portada de
final, cada jugador debe seleccionar de
la edición de Nature que
manera estratégica sus movimientos
presenta AlphaGo. (Reimpreso
considerando los posibles movimientos
con permiso de Macmillan
de sus oponentes en múltiples etapas, lo
Publishers Ltd: Nature. Portada
que comparte muchas similitudes con el
del vol. 529, copyright 2016.)
marzo/abril 2018



Table of Contents for the Digital Edition of IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018

Contenidos
IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - Cover1
IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - Cover2
IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - Contenidos
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IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - 121
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IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - 123
IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - 124
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IEEE Power & Energy - Spanish - Marzo/Abril 2018 - Cover4
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