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[en] A FRAMEWORK FOR ASSESSING THE IMPACTS OF NETWORK FORMULATIONS IN THE OPERATION OF HYDROTHERMAL POWER SYSTEMS / [pt] UM FRAMEWORK PARA AVALIAR OS IMPACTOS DAS FORMULAÇÕES DE REDE NA OPERAÇÃO DE SISTEMAS DE ENERGIA HIDROTÉRMICAANDREW DAVID WERNER ROSEMBERG 25 February 2021 (has links)
[pt] Um dos algoritmos mais eficientes para resolver problemas de planejamento
de operações hidrotérmicas, que são modelos estocásticos multiestágio de
larga escala, é o chamado algoritmo de programação dinâmica dupla estocástica
(SDDP). O planejamento da operação dos sistemas de energia visa
avaliar o valor dos recursos escassos (por exemplo, água) para alimentar
os modelos de despacho de curto prazo usados na implementação real das
decisões. Quando o modelo de planejamento se desvia significativamente
da realidade da operação implementada, as políticas de decisão são consideradas
inconsistentes no tempo. A literatura recente explorou diferentes
fontes de inconsistência, como medidas de risco dinâmico inconsistentes no
tempo, representação imprecisa do processo de informação e simplificações
no modelo de planejamento de rede. Este trabalho aborda a inconsistência
no tempo devido a simplificações na representação da rede no modelo de
planejamento que estende a literatura existente.
O objetivo deste trabalho é propor uma estrutura, composta por uma
metodologia e um pacote computacional de código aberto, para testar o
impacto operacional e econômico das simplificações da modelagem sobre
o fluxo de energia da rede em sistemas de energia hidrotérmica. Entre as
inúmeras formulações disponíveis no pacote, nos concentramos em avaliar o
custo e o desempenho operacional das seguintes aproximações de modelos:
o modelo de rede de transporte (NFA), atualmente em uso pelo operador
de sistema brasileiro; o relaxamento de cone de segunda ordem (SOC); o
relaxamento de programação semidefinida (SDP); a aproximação do fluxo
de energia de corente continua (DC); e o DC com aproximação de fluxo de
potência com perda de linha (DCLL). Todas as formulações mencionadas
anteriormente são testadas como aproximações para o modelo de rede na
fase de planejamento, onde é construída a função de custo futuro. Em
seguida, avaliamos cada aproximação simulando a operação do sistema
usando um modelo de implementação que minimiza o custo imediato sob as
restrições de fluxo de energia AC e a respectiva função de custo futuro. A
comparação é feita para dois sistemas, um composto por um ciclo e o outro
aproximadamente radial. / [en] One of the most efficient algorithms for solving hydrothermal operation
planning problems, which are large-scale multi-stage stochastic models,
is the so-called stochastic dual dynamic programming (SDDP) algorithm.
Operation planning of power systems aims to assess the value of the scarce
resources (e.g. water) to feed short-term dispatch models used in the actual
implementation of the decisions. When the planning model significantly
deviates from the reality of the implemented operation, decision policies
are said to be time-inconsistent. Recent literature has explored different
sources of inconsistency such as time-inconsistent dynamic risk measures,
inaccurate representation of the information process and simplifications in
the network planning model. This work addresses the time-inconsistency
due to simplifications in the network representation in the planning model
extending the existing literature.
The objective of this work is to propose a framework, comprised of a
methodology and an open-source computational package, for testing the operative
and economic impact of modeling simplifications over the network
power-flow in hydrothermal power systems. Among the myriad of formulations
available in the package, we focused on assessing the cost and operative
performance of the following model approximations: the transportation
network-flow model (NFA), currently in use by the Brazilian system operator;
the second-order cone relaxation (SOC); the semidefinite programming
relaxation (SDP); the DC power-flow approximation (DC); and the DC with
line-loss power-flow approximation (DCLL). All the previously mentioned
formulations are tested as approximations for the network model in the
planning stage, where the cost-to-go function is built. Then, we evaluate
each approximation by simulating the system s operation using an implementation
model, which minimizes the immediate cost under AC power-flow
constraints and the respective cost-to-go function. The comparison is made
for two systems, one composed of a cycle and the other approximately radial.
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