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[pt] GESTÃO DA CADEIA DE PETRÓLEO SOB INCERTEZA: MODELOS E ALGORITMOS / [en] PETROLEUM SUPPLY CHAIN MANAGEMENT UNDER UNCERTAINTY: MODELS AND ALGORITHMS10 November 2021 (has links)
[pt] Nesta tese é abordado o problema de planejamento de investimentos para a cadeia de fornecimento de petróleo sob incerteza. Neste contexto, um modelo de programação estocástica de dois estágios é formulado e resolvido. Tal modelo busca representar com precisão as características particulares
que são inerentes ao planejamento de investimentos para a infra-estrutura logística de petróleo. A incorporação da incerteza neste contexto inevitavelmente aumenta a complexidade do problema, o qual se torna rapidamente intratável conforme cresce o número de cenários. Tal dificuldade é contornada baseando-se na aproximação por média amostral (AMA) para controlar o número de
cenários necessários para atingir um nível pré-especificado de tolerância em relação à qualidade da solução. Além disso, é considerado o desenvolvimento de técnicas que resolvam de maneira eficiente o problema, explorando sua estrutura especial, através de decomposiçãoo por cenários. Seguindo esta
ideia, propõe-se duas novas abordagens para decompor o problema de forma que o mesmo possa ser eficientemente resolvido. O primeiro algoritmo é baseado na decomposição estocástica de Benders,
a qual é aprimorada usando-se novas técnicas de aceleração propostas. O segundo consiste de um novo algoritmo baseado em decomposição Lagrangeana que foi projetado para lidar com o caso onde temos variáveis inteiras no problema de segundo estágio. A característica inovadora desse algoritmo
está relacionada com a estratégia híbrida utilizada para atualizar os multiplicadores de Lagrange, combinando subgradientes, planos de cortes e regiões de confiança. Em ambos os casos as abordagens propostas foram avaliadas considerando um exemplo de grande escala do mundo real e os resultados
sugerem que os mesmos apresentam desempenho superior quando comparados com outras técnicas disponíveis na literatura. / [en] In this thesis we investigate the investment planning problem for the petroleum
supply chain under demand uncertainty. We formulate and solve a
two-stage stochastic programming model that seeks to accurately represent
the particular features that are inherent to the investment planning for the
petroleum logistics infrastructure.
The incorporation of uncertainty in this case inevitably increases the complexity
of the problem, which becomes quickly intractable as the number of
scenarios grows. We circumvent this drawback by relying on Sample Average
Approximation (SAA) to control the number of scenarios required to
reach a prespecified level of tolerance regarding solution quality. We also
focus on efficiently solving the stochastic programming problem, exploiting
its particular structure by means of a scenario-wise decomposition. Following
this idea, we propose two novel approaches that focus on decomposing
the problem in a way that it could be efficiently solved.
The first algorithm is based on stochastic Benders decomposition, which
we further improve by using new acceleration techniques proposed in this
study. The second is a novel algorithm based on Lagrangean decomposition
that was designed to deal with the case where we have integer variables in
the second-stage problem. The novel feature in this algorithm is related
with the hybrid strategy for updating the Lagrange multipliers, which
combines subgradient, cutting-planes and trust region ideas. In both cases,
we have assessed the proposed approaches considering a large-scale realworld
instances of the problem. Results suggests that they attain superior
performance.
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[pt] APLICAÇÕES DO MÉTODO DA ENTROPIA CRUZADA EM ESTIMAÇÃO DE RISCO E OTIMIZAÇÃO DE CONTRATO DE MONTANTE DE USO DO SISTEMA DE TRANSMISSÃO / [en] CROSS-ENTROPY METHOD APPLICATIONS TO RISK ESTIMATE AND OPTIMIZATION OF AMOUNT OF TRANSMISSION SYSTEM USAGE23 November 2021 (has links)
[pt] As companhias regionais de distribuição não são autossuficientes em
energia elétrica para atender seus clientes, e requerem importar a potência
necessária do sistema interligado. No Brasil, elas realizam anualmente o processo
de contratação do montante de uso do sistema de transmissão (MUST)
para o horizonte dos próximos quatro anos. Essa operação é um exemplo real
de tarefa que envolve decisões sob incerteza com elevado impacto na produtividade
das empresas distribuidoras e do setor elétrico em geral. O trabalho
se torna ainda mais complexo diante da crescente variabilidade associada à
geração de energia renovável e à mudança do perfil do consumidor. O MUST é
uma variável aleatória, e ser capaz de compreender sua variabilidade é crucial
para melhor tomada de decisão. O fluxo de potência probabilístico é uma técnica
que mapeia as incertezas das injeções nodais e configuração de rede nos
equipamentos de transmissão e, consequentemente, nas potências importadas
em cada ponto de conexão com o sistema interligado. Nesta tese, o objetivo
principal é desenvolver metodologias baseadas no fluxo de potência probabilístico
via simulação Monte Carlo, em conjunto com a técnica da entropia
cruzada, para estimar os riscos envolvidos na contratação ótima do MUST.
As metodologias permitem a implementação de software comercial para lidar
com o algoritmo de fluxo de potência, o que é relevante para sistemas reais de
grande porte. Apresenta-se, portanto, uma ferramenta computacional prática
que serve aos engenheiros das distribuidoras de energia elétrica. Resultados
com sistemas acadêmicos e reais mostram que as propostas cumprem os objetivos
traçados, com benefícios na redução dos custos totais no processo de
otimização de contratos e dos tempos computacionais envolvidos nas estimativas
de risco. / [en] Local power distribution companies are not self-sufficient in electricity
to serve their customers, and require importing additional energy supply from
the interconnected bulk power systems. In Brazil, they annually carry out the
contracting process for the amount of transmission system usage (ATSU) for
the next four years. This process is a real example of a task that involves
decisions under uncertainty with a high impact on the productivity of the
distributions companies and on the electricity sector in general. The task
becomes even more complex in face of the increasing variability associated with
the generation of renewable energy and the changing profile of the consumer.
The ATSU is a random variable, and being able to understand its variability
is crucial for better decision making. Probabilistic power flow is a technique
that maps the uncertainties of nodal injections and network configuration in
the transmission equipment and, consequently, in the imported power at each
connection point with the bulk power system. In this thesis, the main objective
is to develop methodologies based on probabilistic power flow via Monte Carlo
simulation, together with cross entropy techniques, to assess the risks involved
in the optimal contracting of the ATSU. The proposed approaches allow the
inclusion of commercial software to deal with the power flow algorithm, which is
relevant for large practical systems. Thus, a realistic computational tool that
serves the engineers of electric distribution companies is presented. Results with academic and real systems show that the proposals fulfill the objectives set, with the benefits of reducing the total costs in the optimization process of contracts and computational times involved in the risk assessments.
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[en] DATA-DRIVEN ROBUST OPTIMIZATION MODEL APPLIED FOR FIXED INCOME ALLOCATION / [pt] MODELO DE OTIMIZAÇÃO ROBUSTA ORIENTADO POR DADOS APLICADO NA ALOCAÇÃO DE RENDA FIXA14 July 2020 (has links)
[pt] Este trabalho propõe um modelo de otimização robusta de pior caso
orientado por dados aplicado na seleção de um portfólio de títulos de renda fixa.
A gestão das carteiras implica na tomada de decisões financeiras e no
gerenciamento do risco através da seleção ótima de ativos com base nos retornos
esperados. Como estes são variáveis aleatórias incertas foi incluído um conjunto
definido de incertezas estimadas diretamente no processo de otimização,
chamados de cenários. Foi usado o modelo de ajuste de curvas Nelson e Siegel
para construir as estruturas a termo das taxas de juros empregadas na precificação
dos títulos, um ativo livre de risco e alguns ativos com risco de maturidades
diferentes. Os títulos prefixados são marcados a mercado porque estão sendo
negociados antes do prazo de vencimento. A implementação ocorreu pela
simulação computacional usando dados de mercado e dados estimados que
alimentaram o modelo.Com a modelagem de otimização robusta foram realizados
diferentes testes como: analisar a sensibilidade do modelo frente às variações dos
parâmetros verificando seus resultados e a utilização de um horizonte de janela
rolante para simular o comportamento ao longo do tempo. Obtidas as
composições ótimas das carteiras, foi feito o backtesting para avaliar o
comportamento das alocações com o retorno real e também a comparação com o
desempenho de umbenchmark. Os resultados dos testes mostraram a adequação
do modelo da curva de juros e bons resultados de alocação do portfólio robusto,
que apresentaram confiabilidade até em períodos de crise. / [en] This paper proposes a data-driven worst case robust optimization model
applied in the selection of a portfolio of fixed income securities. The portfolio
management implies in financial decision-making and risk management through
the selection of optimal assets based on expected returns. As these are uncertain
random variables, was included a defined set of estimated uncertainties directly in
the optimization process, called scenarios. The Nelson and Siegel curve fitting
model was used to construct the term structure of the interest rates employed in
the pricing of securities, a risk-free asset and some risky assets of different
maturities. The fixed-rate securities are marked to market because they are being
traded before the maturity date. The implementation took place through
computational simulation using market data and estimated data that fed the model.
With robust optimization modeling were done different tests such as: analyze the
sensitivity of the model to the variations of the parameters checking the results
and the use of a rolling horizon scheme to simulate behavior over time. Once the
optimal portfolio composition was obtained, the backtesting was done to evaluate
the behavior of the allocations with the real return and also the comparison with
the performance of a benchmark. The results of the tests showed the adequacy of
the interest curve model and good allocation results of the robust portfolio, which
presented reliability even in times of crisis.
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[pt] ALOCAÇÃO INTELIGENTE DE QUADROS DE DISTRIBUIÇÃO DA INDÚSTRIA / [en] INTELLIGENT ALLOCATION FOR INDUSTRY DISTRIBUTION BOARDSALEXANDRE JUNQUEIRA BARBOSA VIANNA 08 March 2016 (has links)
[pt] Nas instalações elétricas de baixa tensão de uma planta industrial está
concentrado grande parte do custo necessário para sua construção. Nesse
contexto, os cabos elétricos são o item mais relevante e poucas iniciativas visando
sua redução têm sido notadas. Apesar dos limites impostos pelas normativas
vigentes e pelos próprios usuários dessas plantas, existem medidas que podem
levar a redução do custo dos cabos elétricos, entre elas, a alocação inteligente dos
quadros de distribuição na baixa tensão. O objetivo desse trabalho é definir uma
metodologia para o posicionamento ótimo desses quadros de distribuição,
minimizando o custo dos cabos elétricos dentro de uma área onde as cargas a
serem alimentadas estão posicionadas de modo fixo. São definidas algumas
restrições ao posicionamento dos quadros e também é preparada uma interface
gráfica que facilita a interpretação dos resultados. Faz-se então uma comparação
dos resultados obtidos com dados reais de uma instalação industrial cujo projeto
básico fora realizado da forma tradicional, sem uso de qualquer técnica inteligente
para a alocação dos quadros de distribuição. Dessa comparação nota-se que o
potencial de redução pode alcançar mais de 40 porcento do custo dos cabos elétricos
previsto pelo projeto básico. A redução na quantidade de cabos elétricos trás
vários efeitos colaterais positivos, entre eles a redução das perdas por efeito Joule
e a redução nas emissões de CO2 cujos impactos são mensurados também. Por
fim, são lançadas ideias para a evolução da metodologia de modo que sua
aplicação seja mais abrangente e simples, preparando-a para o uso em qualquer
situação, como uma nova ferramenta dos projetos elétricos. / [en] In electrical installations of low voltage of an industrial plant is concentrated
much of the cost required for its construction. In this context, the electrical wires
are the most important item and few initiatives aimed at their reduction has been
noted. Despite the limitations imposed by current regulations and by the users of
these plants, there are steps that can lead to reducing the cost of electric cables,
among them the intelligent allocation of switchboards at low voltage. The aim of
this study is to define a methodology for the optimal positioning of these
distribution boards, minimizing the cost of electrical cables within an area where
the loads to be fed are positioned permanently. A graphical interface that
facilitates the interpretation of results are set some restrictions on placement of
tables and is also prepared. Then it makes a comparison of the results with real
data of an industrial installation whose basic design was done the traditional way,
without using any smart technique for allocation of the switchboard. This
comparison we note that the reduction potential can reach more than 40 percent of the
cost of electric cables provided by the basic design. The reduction in the amount
of electrical cables behind several positive side effects, including reducing losses
by Joule effect and the reduction in CO2 emissions whose impacts are measured
as well. Finally, ideas are thrown to the evolution of the methodology so that their
application is more comprehensive and simple to prepare it for use in any
situation, as a new tool of electrical projects.
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[en] DYNAMIC DECISION MODEL TO FOSTER RENEWABLE SOURCES IN BRAZIL / [pt] MODELO DECISÓRIO DINÂMICO PARA INCENTIVAR AS FONTES RENOVÁVEIS NO BRASILADERSON CAMPOS PASSOS 01 April 2016 (has links)
[pt] Este trabalho apresenta um framework de investimento dinâmico para
carteiras de energia, baseados em opções reais, que visa maximizar o valor,
corrigido pelo risco, do investimento conjunto em projetos de geração de
energia com fontes renováveis. Diferente de outros modelos semelhantes,
várias classes de incerteza são levadas em consideração simultaneamente e
os valores de projeto são calculados por um modelo de otimização híbrido robusto
e estocástico. O framework de investimento é adequado para qualquer
mercado que permita a negociação bilateral, conforme feita no Ambiente de
Contratação Livre, e é construído na visão da empresa de geração, ou comercializadora
de energia, que pretende investir em uma carteira de geração.
Utilizando este framework é possível definir o quanto investir em cada fonte
renovável, quanto vender da carteira de energia e o melhor momento para
investir. Além disso, com essa modelagem é calculado o prêmio do investimento
simultâneo em fontes renováveis complementares. Ele estende os
modelos de decisão estáticos, já abordados na literatura, para um contexto
dinâmico, ou seja, considerando a decisão ótima de investimento no tempo.
Isso é feito utilizando a abordagem numérica desenvolvida por Bastian-Pinto
[9], para descrever cenários de variáveis estocásticas que se comportam como
um processo de reversão à média (típico dos preços de energia). Ao final são
mostrados estudos de caso realistas que demonstram o valor do framework.
Este modelo aprimora as decisões da indústria de energia, contribui para
aumentar a competitividade das fontes renováveis e reduz a necessidade de
subsídios para o investimento. Com isso, impulsiona a penetração das fontes
renováveis no mercado brasileiro de energia elétrica. / [en] This dissertation presents a dynamic framework for renewable energy portfolios,
based on real options, that maximize the risk-averse investment value.
Differently from similar models, several classes of uncertainty are taken into
account simultaneously and the project values are calculated by means of
a hybrid robust and stochastic optimization model. The investment framework
is suitable for any market that allows bilateral trading (as in the
Brazilian free contracting environment) and is designed for a generation
company or energy trading company, that intends to invest in a renewablesource
portfolio. Using this framework it is possible to define how much to
buy or build from each renewable source, how much to sell from the energy
portfolio, and the best moment to invest. Additionally, the premium for investing
simultaneously in several complementary renewable sources is also
determined. The section responsible for supporting the dynamic investment
timing decision uses the binomial lattice proposed by Bastian-Pinto et al
[9], to describe mean reverting processes. This framework improves industry
practices, contributes to increase renewables competitiveness and proposes
an arragement that reduces the need for subsidies. As a consequence, this
model contributes to foster the penetration of renewable sources in Brazilian
electricity market.
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[en] ESTIMATING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS WITH GENERALIZED METHOD OF MOMENTS / [pt] ESTIMAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS ATRAVÉS DO MÉTODO GENERALIZADO DOS MOMENTOSJOAO MARCO BRAGA DA CUNHA 19 July 2016 (has links)
[pt] As Redes Neurais Artificiais (RNAs) começaram a ser desenvolvidas nos anos 1940. Porém, foi a partir dos anos 1980, com a popularização e o aumento de capacidade dos computadores, que as RNAs passaram a ter grande relevância. Também nos anos 1980, houve dois outros acontecimentos acadêmicos relacionados ao presente trabalho: (i) um grande crescimento do interesse de econometristas por modelos não lineares, que culminou nas abordagens econométricas para RNAs, no final desta década; e (ii) a introdução do Método Generalizado dos Momentos (MGM) para estimação de parâmetros, em 1982. Nas abordagens econométricas de RNAs, sempre predominou a estimação por Quasi Máxima Verossimilhança (QMV). Apesar de possuir boas propriedades assintóticas, a QMV é muito suscetível a um problema nas estimações em amostra finita, conhecido como sobreajuste. O presente trabalho estende o estado da arte em abordagens econométricas de RNAs, apresentando uma proposta alternativa à estimação por QMV que preserva as suas boas propriedades assintóticas e é menos suscetível ao sobreajuste. A proposta utiliza a estimação pelo MGM. Como subproduto, a estimação pelo MGM possibilita a utilização do chamado Teste J para verifificar a existência de não linearidade negligenciada. Os estudos de Monte Carlo realizados indicaram que as estimações pelo MGM são mais precisas que as geradas pela QMV em situações com alto ruído, especialmente em pequenas amostras. Este resultado é compatível com a hipótese de que o MGM é menos suscetível ao sobreajuste. Experimentos de previsão de taxas de câmbio reforçaram estes resultados. Um segundo estudo de Monte Carlo apontou boas propriedades em amostra finita para o Teste J aplicado à não linearidade negligenciada, comparado a um teste de referência amplamente conhecido e utilizado. No geral, os resultados apontaram que a estimação pelo MGM é uma alternativa recomendável, em especial no caso de dados com alto nível de ruído. / [en] Artificial Neural Networks (ANN) started being developed in the decade of 1940. However, it was during the 1980 s that the ANNs became relevant, pushed by the popularization and increasing power of computers. Also in the 1980 s, there were two other two other academic events closely related to the present work: (i) a large increase of interest in nonlinear models from econometricians, culminating in the econometric approaches for ANN by the end of that decade; and (ii) the introduction of the Generalized Method of Moments (GMM) for parameter estimation in 1982. In econometric approaches for ANNs, the estimation by Quasi Maximum Likelihood (QML) always prevailed. Despite its good asymptotic properties, QML is very prone to an issue in finite sample estimations, known as overfiting. This thesis expands the state of the art in econometric approaches for ANNs by presenting an alternative to QML estimation that keeps its good asymptotic properties and has reduced leaning to overfiting. The presented approach relies on GMM estimation. As a byproduct, GMM estimation allows the use of the so-called J Test to verify the existence of
neglected nonlinearity. The performed Monte Carlo studies indicate that the estimates from GMM are more accurate than those generated by QML in situations with high noise, especially in small samples. This result supports the hypothesis that GMM is susceptible to overfiting. Exchange rate forecasting experiments reinforced these findings. A second Monte Carlo study revealed satisfactory finite sample properties of the J Test applied to the neglected nonlinearity, compared with a reference test widely known and used. Overall, the results indicated that the estimation by GMM is a better alternative, especially for data with high noise level.
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[pt] OTIMIZAÇÃO DE TRAJETÓRIAS PARA ROBÔS HÍBRIDOS COM PERNAS E RODAS EM TERRENOS ACIDENTADOS / [en] TRAJECTORY OPTIMIZATION FOR HYBRID WHEELED-LEGGED ROBOTS IN CHALLENGING TERRAIN10 November 2020 (has links)
[pt] Robôs híbridos equipados com pernas e rodas são uma solução promissora
para uma locomoção versátil em terrenos acidentados. Eles combinam a
velocidade e a eficiência das rodas com a capacidade das pernas de atravessar
terrenos com obstáculos. Em geral, os desafios em locomoção para robôs
híbridos envolvem planejamento de trajetória e sistemas de controle para o
rastreamento da trajetória planejada. Esta tese se concentra, em particular, na
tarefa de otimização de trajetória para robôs híbridos que navegam em terrenos
acidentados. Para isso, propõe-se um algoritmo de planejamento que otimiza
a posição e a orientação da base do robô e as posições e forças de contato
nas rodas em uma formulação única, levando em consideração as informações
do terreno e a dinâmica do robô. O robô é modelado como um único corpo
rígido com massa e inércia concentrada no centro de massa, o que permite
planejar movimentos complexos por longos horizontes de tempo e ainda
manter uma baixa complexidade computacional para resolver a otimização
de forma mais eficiente. O conhecimento do mapa do terreno permite que a
otimização gere trajetórias para negociação de obstáculos de maneira dinâmica,
em velocidades mais altas. Tais movimentos não podem ser gerados sem levar
em consideração as informações do terreno. Duas formulações diferentes são
apresentadas, uma que permite movimentos somente com as rodas, onde
a negociação de obstáculos é permitida pelas pernas, e outra focada em
movimentos híbridos dando passos e movendo as rodas, capazes de lidar com
descontinuidades no perfil do terreno. A otimização é formulada como um
NLP e as trajetórias obtidas são rastreadas por um controlador hierárquico
que computa os comandos de atuação de torque para as juntas e as rodas do
robô. As trajetórias são verificadas no robô quadrúpede ANYmal equipado
com rodas não esterçáveis controladas por torque, em simulações e testes
experimentais. O algoritmo proposto de otimização de trajetória permite que
robôs com pernas e rodas naveguem por terrenos complexos, contendo, por
exemplo, degraus, declives e escadas, enquanto negociam esses obstáculos com
movimentos dinâmicos. / [en] Wheeled-legged robots are an attractive solution for versatile locomotion
in challenging terrain. They combine the speed and efficiency of wheels with
the ability of legs to traverse challenging terrain. In general, the challenges
with wheeled-legged locomotion involve trajectory generation and motion control
for trajectory tracking. This thesis focuses in particular on the trajectory
optimization task for wheeled-legged robots navigating in challenging terrain.
For this, a motion planning framework is proposed that optimizes over the
robot’s base position and orientation, and the wheels’ positions and contact
forces in a single planning problem, taking into account the terrain information
and the robot dynamics. The robot is modeled as a single rigid-body, which
allows to plan complex motions for long time horizons and still keep a low
computational complexity to solve the optimization quickly. The knowledge of
the terrain map allows the optimizer to generate feasible motions for obstacle
negotiation in a dynamic manner, at higher speeds. Such motions cannot be
discovered without taking into account the terrain information. Two different
formulations allow for either purely driving motions, where obstacle negotiation
is enabled by the legs, or hybrid driving-walking motions, which are able
to overcome discontinuities in the terrain profile. The optimization is formulated as a Nonlinear Programming Problem (NLP) and the reference motions
are tracked by a hierarchical whole-body controller that computes the torque
actuation commands for the robot. The trajectories are verified on the quadrupedal robot ANYmal equipped with non-steerable torque-controlled wheels
in simulations and experimental tests. The proposed trajectory optimization
framework enables wheeled-legged robots to navigate over challenging terrain,
e.g., steps, slopes, stairs, while negotiating these obstacles with dynamic motions.
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[pt] GESTÃO DE RISCOS ESTRATÉGICOS: UM MODELO PARA INVESTIMENTO EM GERAÇÃO RENOVÁVEL SOB INCERTEZA / [en] STRATEGIC RISK MANAGEMENT: A FRAMEWORK FOR RENEWABLE GENERATION INVESTMENT UNDER UNCERTAINTYSERGIO VITOR DE BARROS BRUNO 22 September 2016 (has links)
[pt] O investimento em fontes renováveis, apesar do crescimento recente, ainda é
dificultado devido à volatilidade dos mercados de curto prazo. Contratos forward são
essenciais mesmo em mercados de balcão como o Ambiente de Contratação Livre (ACL)
Brasileiro. Contatos forward permitem a redução da incerteza sobre a receita, ajudam a
garantir a adequação do fornecimento graças à sinalização de preços para a expansão e
podem também ser obrigatórios para realização do project finance de novos
empreendimentos. Apesar da oferta de contratos, as fontes renováveis ainda possuem o
risco adicional em sua geração, o que pode, combinando-se altos preços spot em um
momento de baixa geração, ocasionar uma exposição ao risco de preço-quantidade.
Investimento em fontes renováveis pode ser incentivado através da aplicação de técnicas
de gestão de riscos como contratação forward, diversificação e definição do momento
ótimo de investimento. Através da negociação de contratos e aproveitando
complementariedades sazonais entre as fontes, é possível minimizar a exposição aos
riscos do mercado. O problema de investimento em centrais de energia renovável pode
ser visto como um modelo de otimização estocástica multiestágio com variáveis inteiras,
de difícil resolução. As principais soluções disponíveis na literatura simplificam o
problema ao reduzir a dimensionalidade da árvore de cenários, ou assumindo hipóteses
simplificadoras sobre os processos estocásticos. Nosso objetivo é apresentar um
framework para valoração de investimentos em energia renovável, considerando as
principais fontes de incerteza e alternativas para composição de uma carteira de
investimentos. A principal contribuição desse trabalho é uma metodologia para resolver,
utilizando técnicas de decomposição, o problema de investimento ótimo em centrais
renováveis complementares no mercado elétrico brasileiro. Este é um problema
estocástico multiestágio e não convexo. Nossas políticas de investimento são geradas
através de um algoritmo baseado em Programação Dinâmica Dual Estocástica (SDDP).
Restrições de integralidade são consideradas no passo forward, onde as políticas são
avaliadas, e relaxados no passo backward, onde as políticas são geradas, para garantir a
convexidade das funções de recurso. Os resultados numéricos mostram que não é possível
assumir independência entre estágios dos processos estocásticos de preços. A estrutura
Markoviana dos processos estocásticos é preservada usando uma discretização do espaço
de probabilidade, que é resolvida utilizando uma conhecida extensão do SDDP. A
avaliação da performance é feita utilizando os dados originais, validando nossa heurística.
Nosso framework requer um modelo para o preço forward de energia. Nós aplicamos o
modelo Schwartz-Smith usando dados do mercado spot e de balcão para construir a curva
forward do mercado brasileiro. O framework contempla as particularidades do ACL no
mercado brasileiro, mas também pode ser utilizado em mercados similares. Utilizando
medidas coerentes de risco, incorporamos aversão a risco e avaliamos as estratégias
concorrentes utilizando conceitos modernos de gestão de riscos. / [en] Despite recent trend for investment in renewable energy, high volatility in shortterm
markets still may hinder some opportunities. Forwarding contracting is essential
even in Over The Counter (OTC) markets such as the Brazilian Free Trading
Environment. Forward contracts allow reducing revenue uncertainty, help ensure supply
adequacy by signaling generation expansion and may also be required for project
financing in new ventures. Still, renewable sources face the additional risk of uncertain
generation, which, in low periods, combined with high spot prices, pose the hazardous
price-quantity risk. Renewable investment may be fostered by applying risk management
techniques such as forward contracting, diversification and optimal investment timing. By
trading contracts and exploiting the seasonal complementarity of the renewable sources, it
is possible to reduce risk exposure. The problem of investment in renewable energy
plants may be seen as a multistage stochastic optimization model with integer variables,
which is very hard to solve. The main approaches in the current literature simplify the
problem by reducing the dimensionality of the scenario tree or by assuming simplifying
hypothesis on the stochastic processes. Our objective is to introduce a renewable
investment valuation framework, considering the main uncertainty sources and portfolio
investment alternatives. The main contribution of this work is a method to solve, by
applying decomposition techniques, the problem of optimal investment in seasonal
complementary renewable plants in the Brazilian energy market. This is a multistage
stochastic and non-convex problem. Our investment policies are devised using an
algorithm based on Stochastic Dual Dynamic Programming (SDDP). Integrality
constraints are considered in the forward step, where policies are evaluated, and relaxed
in the backward step, where policies are built, to ensure convexity of the recourse
functions. Numerical results show that it
is not possible to assume stagewise independence of the price processes. We maintain the
Markovian property of the stochastic processes by a discretization of the probability
space, solvable by a known extension to the SDDP method. Performance evaluation is
carried out using the original data, validating our heuristic. A forward energy price model
is required in our framework. We apply the Schwartz-Smith model with spot and OTC
data of the Brazilian market to build such a forward price curve. The framework is able to
represent the characteristics of the Brazilian FTE and may be applied to similar markets.
We incorporate risk aversion with coherent measures of risk and evaluate alternative
strategies based on modern risk management concepts.
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[pt] ESTIMANDO A CURVA FORWARD DE ENERGIA ELÉTRICA NO BRASIL COM UM MODELO DE DOIS AGENTES UTILIZANDO CONTRATOS POR DIFERENÇA E FUNÇÃO ECP-G / [en] OBTAINING THE FORWARD CURVE FOR THE BRAZILIAN POWER MARKET IN A DUAL AGENT MODEL WITH CONTRACTS FOR DIFFERENCE AND ECP-G FUNCTIONALFELIPE VAN DE SANDE ARAUJO 25 May 2020 (has links)
[pt] O desenvolvimento de métodos simples e efetivos para estimar o valor da curva forward de energia elétrica pode permitir que participantes do mercado precifiquem adequadamente suas posições especulativas ou defensivas. Uma ferramenta como esta poderia promover maior transparência para a definição dos preços futuros permitindo que os participantes do mercado futuro possam atuar com mais segurança e trazendo com isso um necessário aumento de liquidez. Neste trabalho apresento um modelo com dois agentes representativos que administram sua exposição ao risco através de um contrato por diferenças entre o preço futuro esperado da energia elétrica na região Sudeste no Brasil e um preço de referência. Demonstra-se que este mecanismo pode abranger todos os participantes do mercado, quer sejam especuladores ou agentes envolvidos na comercialização. A função de utilidade de cada participante é modelada utilizando uma versão Generalizada da Preferência CVaR Estendida (ECP-G) e o equilíbrio nesta transação é obtido através da minimização da diferença quadrática do equivalente certo destes agentes. Os resultados obtidos são comparados às previsões de mercado feitas por especialistas para o mesmo período e demonstram aderência dentro e fora da amostra. / [en] The development of simple and effective mechanisms to estimate the value of the forward curve of power could enable market participants to better price hedging or speculative positions. This could in turn provide transparency in future price definition to all market participants and lead to more safety and liquidity in the market for electricity futures and power derivatives. This work presents a model for two market participants, a buyer and a seller of a contract for difference on the future spot price of electricity in southwest Brazil. It is shown that this model is representative of all market participants that have exposure to the future price of power. Each participant s utility function is modelled using a Generalized Extended CVaR Preference (ECP-G) and the market equilibrium is obtained through the minimization of the quadratic difference between the certainty equivalent of both agents. The results are compared with prediction of the future spot price of power made by market specialists and found to yield reasonable results when using out of sample data.
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[en] LOCALLY STRESS-CONSTRAINED TOPOLOGY OPTIMIZATION WITH CONTINUOUSLY VARYING LOADING DIRECTION AND AMPLITUDE: TOWARD LARGE-SCALE PROBLEMS / [pt] OTIMIZAÇÃO TOPOLÓGICA COM RESTRIÇÕES LOCAIS DE TENSÃO E VARIAÇÃO CONTÍNUA DA DIREÇÃO E AMPLITUDE DO CARREGAMENTO: APLICAÇÕES EM PROBLEMAS DE GRANDE ESCALAFERNANDO VASCONCELOS DA SENHORA 21 June 2022 (has links)
[pt] Otimização topológica (OT) é uma técnica de otimização estrutural
capaz de gerar projetos incrivelmente detalhados para uma grande gama de
problemas. No entanto, a maioria dos trabalhos de OT presentes na literatura
está focada em problemas de minimização de flexibilidade, que não consideram
a resistência dos materiais durante o processo de otimização, levando a soluções
que não satisfazem limites de falha do material. Neste trabalho, focamos em
problemas de OT baseados em tensão no qual introduzimos restrições de
tensão no problema de otimização, para garantir a integridade estrutural do
projeto final. A formulação de tensão de OT nos leva a um problema de
engenharia muito mais natural que nos remete à seguinte pergunta: Qual a
estrutura mais leve capaz de suportar as cargas as quais será submetida? Para
ajudar a responder essa pergunta e para trazer a OT para mais próximo de
aplicações reais, neste trabalho foi desenvolvido um sistema computacional
em paralelo, baseado em GPU, considerando uma carga que pode variar a
sua direção continuamente e capaz de resolver problemas de larga escala.
A implementação em GPU apresenta soluções eficientes para os principais
problemas de OT de larga escala, como o filtro, o algoritmo de otimização
e a solução das equações de equilíbrio. Ao mesmo tempo, ao considerar
uma carga variando continuamente que mais se aproxima das condições reais
de carregamento usando uma estratégia de pior cenário, obtém-se soluções
mais robustas e mais adequadas a aplicações de engenharia. Várias soluções
numéricas são apresentadas, incluindo problemas 3D com mais de 45 milhões de
restrições de tensão, que demonstram a efetividade das técnicas desenvolvidas
neste trabalho. O sistema de larga escala baseado em GPU combinado com
as soluções analíticas para a variação contínua de carga, tem o potencial
de expandir o uso da OT na engenharia levando a novas e mais eficientes
estruturas. / [en] In the field of structural optimization, Topology Optimization (TO) is
one of the most general techniques because it is able to generate complex
structures with intricate details for a wide range of problems. However, most
of the works in TO have focused on compliance-based design that does
not consider material strength in the design process leading to structures
that do not satisfy material failure requirements. In this work, we focus
on the stress-based design approach. We introduce stress constraints in the
optimization procedure to guarantee the structural integrity of the final
optimized design. This leads to a more natural formulation that addresses
a simple engineering question: What is the lightest structure able to withstand
its loads? We developed a large-scale GPU-based parallel stress-constrained
TO framework considering a continuous range of varying load directions to
answer this question and close the gap between TO and practical application.
The developed GPU-based C++/CUDA framework efficiently addresses the
main challenges of large-scale TO, filtering, optimization algorithm, and the
solution of the equilibrium equations, only requiring a moderately affordable
GPU hardware. At the same time, we obtain designs that are more suitable
for engineering applications by considering a continuous variable range of load
directions that more closely resemble real-life service loads using a worstcase analytical approach. We present several numerical results, including 3D
problems with over 45 million local constraints providing detailed optimal
structures that demonstrate the capabilities of the techniques developed in
this work. The large-scale GPU framework, combined with the analytical
solutions for continuously varying load cases, has the potential to expand the
applications of TO techniques leading to improved engineering designs.
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