Título
[pt] PROGRAMAÇÃO DINÂMICA ESTOCÁSTICA E ALGORITMO DE FECHOS CONVEXOS NO PLANEJAMENTO DA OPERAÇÃO DE SISTEMAS HIDROTÉRMICOS
Título
[en] STOCHASTIC DYNAMIC PROGRAMMING AND CONVEX HULL ALGORITHM IN THE HYDROTHERMAL SYSTEMS OPERATION PLANNING
Autor
[pt] BRUNO HENRIQUES DIAS
Vocabulário
[pt] PROCESSAMENTO PARALELO
Vocabulário
[pt] PROGRAMACAO DINAMICA ESTOCASTICA
Vocabulário
[pt] SISTEMAS HIDROTERMICOS
Vocabulário
[en] PARALLEL PROCESSING
Vocabulário
[en] DYNAMIC STOCHASTIC PROGRAMMING
Vocabulário
[en] HYDROTHERMAL SYSTEMS
Resumo
[pt] Esta tese apresenta uma nova proposta para modelagem das funções de custo futuro, utilizadas na Programação Dinâmica Estocástica (PDE). A técnica proposta é aplicada ao planejamento da operação de médio prazo de sistemas elétricos de potência. Através da discretização do espaço de estados, o algoritmo de fechos convexos (convex hull) é utilizado na obtenção de uma série de hiperplanos que compõe um conjunto convexo. Estes planos representam uma aproximação linear por partes da função de custo futuro. O custo operacional médio utilizando a metodologia proposta considerando-se um único cenário de afluências foi comparado com o custo obtido da programação dinâmica dual determinística para o mesmo cenário de afluências. Esta análise mostra a convergência das duas metodologias e é utilizada para determinar o nível mínimo de discretização necessário para modelagem das funções de custo futuro. A partir deste resultado é feita a extensão da análise para diversos cenários de afluências utilizando-se a metodologia proposta, sendo a função de custo futuro obtida através da média do custo de operação para os diversos cenários, em cada discretização. A aplicabilidade do método é mostrada utilizando um caso exemplo de duas usinas hidrelétricas reais em cascata. Adicionalmente, um estudo de caso analisa as vantagens da paralelização do código de programação, onde métricas tais como fator de aceleração e eficiência são analisadas. Por fim, é apresentada uma simulação contendo todo o sistema elétrico brasileiro, representado por reservatórios equivalentes.
Resumo
[en] This thesis presents a new approach for the expected-cost-to-go functions modeling used in the stochastic dynamic programming (SDP) algorithm. The proposed technique is applied to the long-term operation planning of electrical power systems. Using state space discretization, the convex hull algorithm is used for constructing a series of hyperplanes that composes a convex set. These planes represent a piecewise linear approximation for the expected-cost-to-go functions. The mean operation costs obtained by the proposed methodology for a single water inflow scenario were compared with those from the deterministic dual dynamic programming for the same inflow scenario.This sensitivity analysis shows the convergence of both methods and is used to determine the minimum discretization level necessary to model the expected-cost-to-go functions. From the obtained result the proposed methodology is extended to the analysis of a set of water inflow scenarios, where the expected-cost-to-go function is obtained by the mean operation cost to all the considered scenario in each discretization level. The applicability of the proposed methodology for two hydro plants in a cascade is demonstrated. Additionally, a case study using code parallelization is presented aiming at gaining computational performance, where the parallelization performance, as speedup and efficiency are measured. To finish with a simulation with the whole Brazilian electrical system considering aggregated reservoir is presented.
Orientador(es)
REINALDO CASTRO SOUZA
Coorientador(es)
ANDRE LUIS MARQUES MARCATO
Banca
REINALDO CASTRO SOUZA
Banca
LEONARDO LIMA GOMES
Banca
ANDRE LUIS MARQUES MARCATO
Banca
JOAO ALBERTO PASSOS FILHO
Banca
EDIMAR JOSE DE OLIVEIRA
Banca
EDMARCIO ANTONIO BELATI
Banca
IVO CHAVES DA SILVA JUNIOR
Catalogação
2010-10-01
Apresentação
2010-07-05
Tipo
[pt] TEXTO
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Idioma(s)
PORTUGUÊS
Referência [pt]
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=16409@1
Referência [en]
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=16409@2
Referência DOI
https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.16409
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