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Título: A REGULARIZED BENDERS DECOMPOSITION WITH MULTIPLE MASTER PROBLEMS TO SOLVE THE HYDROTHERMAL GENERATION EXPANSION PROBLEM
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): ALESSANDRO SOARES DA SILVA JUNIOR

Colaborador(es):  ALEXANDRE STREET DE AGUIAR - Orientador
Número do Conteúdo: 54737
Catalogação:  15/09/2021 Idioma(s):  ENGLISH - UNITED STATES

Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
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 [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=54737@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=54737@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.54737

Resumo:
This paper exploits the decomposition structure of the hydrothermal generation expansion planning problem with an integrated modified Benders Decomposition and Progressive Hedging approach. We consider a detailed representation of hourly chronological short-term constraints based on typical days per month and year. Also, we represent the multistage stochastic nature of the hydrothermal operational policy through an optimized linear decision rule, thereby ensuring investment decisions compatible with a nonanticipative implementable operational policy. To solve the resulting large-scale optimization problem, we propose an improved Benders Decomposition method with multiple instances of the master problem, each of which strengthened by primal cuts and new Benders cuts generated by each master s trial solution. Additionally, our new approach allows using Progressive Hedging penalization terms for regularization purposes. We show that our method is 60 percent faster than the traditional ones and also that the consideration of a nonanticipative operational policy can save, on average, 8.27 percent of the total cost in out-of-sample tests.

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