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Título: CONTINGENCY-CONSTRAINED UNIT COMMITMENT WITH N-K SECURITY CRITERION: A ROBUST OPTIMIZATION APPROACH
Autor: ALEXANDRE STREET DE AGUIAR
FABRICIO CARLOS PINHEIRO OLIVEIRA
JOSE MANUEL ARROYO
Instituição:  -
Colaborador(es):  -
Nº do Conteudo: 16613
Catalogação:  10/12/2010 Idioma(s):  ENGLISH - UNITED STATES
Tipo:  TEXT Subtipo:  PAPER
Nota:  This work has been submitted to the IEEE Transactions on Power Systems for possible publication. Copyright may be transferred without notice, after which this version may no longer be accessible. Copyright 2010 IEEE. Personal use of this material is permitted. However, permission to reprint/republish this material for advertising or promotional purposes or for creating new collective works for resale or redistribution to servers or lists, or to reuse any component of this work in other works must be obtained from the IEEE.
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=16613@2

Resumo:
This paper presents a new approach for the contingency-constrained single-bus unit commitment problem. The proposed model explicitly incorporates an n-K security criterion by which power balance is guaranteed under any contingency state comprising the simultaneous loss of up to K generation units. Instead of considering all possible contingency states, which would render the problem intractable, a novel method based on robust optimization is proposed. Using the notion of umbrella contingency, the robust counterpart of the original problem is formulated. The resulting model is a particular instance of bilevel programming which is solved by its transformation to an equivalent single-level mixed-integer programming problem. Unlike previously reported contingency-dependent approaches, the robust model does not depend on the size of the set of credible contingencies, thus providing a computationally efficient framework. Simulation results back up these conclusions.

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