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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: A EFICÁCIA DA OTIMIZAÇÃO DE DOIS NÍVEIS EM PROBLEMAS DE SISTEMAS DE POTÊNCIA DE GRANDE PORTE: UMA FERRAMENTA PARA OTIMIZAÇÃO DE DOIS NÍVEIS, UMA METODOLOGIA PARA APRENDIZADO DIRIGIDO PELA APLICAÇÃO E UM SIMULADOR DE MERCADO Autor: JOAQUIM MASSET LACOMBE DIAS GARCIA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
ALEXANDRE STREET DE AGUIAR - ORIENTADOR
MARIO VEIGA FERRAZ PEREIRA - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 61816
Catalogação: 25/01/2023 Idioma(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
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=61816@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=61816@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.61816
Resumo:
Título: A EFICÁCIA DA OTIMIZAÇÃO DE DOIS NÍVEIS EM PROBLEMAS DE SISTEMAS DE POTÊNCIA DE GRANDE PORTE: UMA FERRAMENTA PARA OTIMIZAÇÃO DE DOIS NÍVEIS, UMA METODOLOGIA PARA APRENDIZADO DIRIGIDO PELA APLICAÇÃO E UM SIMULADOR DE MERCADO Autor: JOAQUIM MASSET LACOMBE DIAS GARCIA
MARIO VEIGA FERRAZ PEREIRA - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 61816
Catalogação: 25/01/2023 Idioma(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
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=61816@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=61816@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.61816
Resumo:
A otimização de binível é uma ferramenta extremamente poderosa para
modelar problemas realistas em várias áreas. Por outro lado, sabe-se que a otimização
de dois níveis frequentemente leva a problemas complexos ou intratáveis.
Nesta tese, apresentamos três trabalhos que expandem o estado da arte da
otimização de dois níveis e sua interseção com sistemas de potência. Primeiro,
apresentamos BilevelJuMP, um novo pacote de código aberto para otimização
de dois níveis na linguagem Julia. O pacote é uma extensão da linguagem
de modelagem de programação matemática JuMP, é muito geral, completo e
apresenta funcionalidades únicas, como a modelagem de programas cônicos no
nível inferior. O software permite aos usuários modelar diversos problemas de
dois níveis e resolvê-los com técnicas avançadas. Como consequência, torna a
otimização de dois níveis amplamente acessível a um público muito mais amplo.
Nos dois trabalhos seguintes, desenvolvemos métodos especializados para
lidar com modelos complexos e programas de dois níveis de grande escala decorrentes
de aplicações de sistemas de potência. Em segundo lugar, usamos a
programação de dois níveis como base para desenvolver o Aprendizado Dirigido
pela Aplicação, uma nova estrutura de ciclo fechado na qual os processos
de previsão e tomada de decisão são mesclados e co-otimizados. Descrevemos o
modelo matematicamente como um programa de dois níveis, provamos resultados
de convergência e descrevemos métodos de solução heurísticos e exatos
para lidar com sistemas de grande escala. O método é aplicado para previsão de
demanda e alocação de reservas na operação de sistemas de potência. Estudos
de caso mostram resultados muito promissores com soluções de boa qualidade em sistemas realistas com milhares de barras. Em terceiro lugar, propomos
um simulador para modelar mercados de energia hidrotérmica de longo prazo
baseados em ofertas. Um problema de otimização estocástica multi-estágio é
formulado para acomodar a dinâmica inerente aos sistemas hidrelétricos. No
entanto, os subproblemas de cada etapa são programas de dois níveis para
modelar agentes estratégicos. O simulador é escalável em termos de dados do
sistema, agentes, cenários e estágios considerados. Concluímos o terceiro trabalho
com simulações em grande porte com dados realistas do sistema elétrico
brasileiro com 3 agentes formadores de preço, 1000 cenários e 60 estágios mensais.
Esses três trabalhos mostram que, embora a otimização de dois níveis
seja uma classe extremamente desafiadora de problemas NP-difíceis, é possível
desenvolver algoritmos eficazes que levam a soluções de boa qualidade.
Descrição | Arquivo |
NA ÍNTEGRA |