As the electricity demand increases dramatically in Sweden, the need of using the existing electricity grid as efficiently as possible gains more importance. Simultaneously as needs expand, so does production in the form of wind parks and solar parks. This has led to an increase in connection requests at Svenska Kraftnät, the Swedish transmission system operator. The current process for accepting or rejecting these requests is based on the first-come-first-serve principle, where each request is investigated separately. This thesis investigates an alternative way of processing the requests in clusters and optimizing which combination is the best to accept from a technical point of view. To handle this multiobjective combinatorial optimization problem, a multiobjective Genetic algorithm with a Pareto filter is developed. The Genetic Algorithm finds a refined Pareto front containing optimal solutions that are plotted with objective function values. The user can then easily analyze the optimal solutions and decide upon which the final optimal request combination is. The developed Genetic Algorithm reaches a close-optimal Pareto front estimation after exploring between 15-40% of the solution space.

[pt] O planejamento da expansão da transmissão (PET) visa identificar os novos reforços a serem implementados na rede do sistema elétrico de potência, necessá-rios para assegurar uma adequada interligação entre a demanda e a geração do sistema, ambas previstas para o horizonte de planejamento. Um bom plano de expansão deve garantir o equilíbrio entre os custos de investimento e operação, mantendo um nível satisfatório de continuidade no fornecimento de energia. En-tretanto, a identificação de boas soluções para o PET tem se tornado uma tarefa cada vez mais difícil. Isso se deve, principalmente, às características e dimensões dos sistemas atuais, incluindo o aumento na dependência de fontes renováveis, e à não linearidade e natureza combinatória do problema de otimização. Nesta dissertação é proposta uma nova metodologia para resolver o proble-ma PET com alta penetração de energia renovável, em particular a eólica. A me-todologia é baseada na aplicação de uma nova ferramenta de otimização para so-lução do PET estático, a qual é classificada como metaheurística construtiva, onde soluções viáveis de boa qualidade são paralelamente construídas a partir da topo-logia inicial, por meio de adições graduais de reforços mais atrativos para a rede. Outras heurísticas são também utilizadas. Ênfase é dada à modelagem de cenários de geração eólica, que representam a energia renovável da rede a ser planejada, a qual deverá permitir uma operação flexível e adaptada à intermitência destas fon-tes. São utilizados o critério de segurança N-1 e o modelo linear DC de rede, com a consideração de perdas ôhmicas. Uma variante do sistema IEEE RTS, com inserção de fontes eólicas, é utilizada para testar a metodologia proposta. / [en] Transmission expansion planning (TEP) aims to identify the new reinforce-ments to be installed in the electric power system, necessary to ensure an adequate interconnection between demand and generation of the system, both foreseen for the planning horizon. A good expansion plan should ensure a balance between investment and operating costs, while maintaining a satisfactory level of continui-ty in the energy supply. However, identifying good expansion solutions for TEP has become an increasingly difficult task. This is mainly due to the characteristics and dimensions of the current systems, including the increase in the dependence of renewable sources, and the nonlinearity and combinatorial nature of the optimi-zation problem. In this dissertation, a new methodology is proposed to solve the TEP prob-lem with high penetration of renewable energy, in particular wind power. The methodology is based on the application of a new optimization tool for static TEP solution, which is classified as a constructive metaheuristic, where feasible solu-tions of good quality are simultaneously constructed from the initial topology of the network, through incremental additions of reinforcements more attractive to the grid. Other heuristics are also used. Emphasis is given to the modeling of wind power scenarios, which represent the renewable energy of the network to be planned, which should allow a flexible operation and adapted to the intermittency of these sources. The security criterion N-1 and the linear DC network model are used, with the consideration of ohmic losses. A variant of the IEEE RTS sys-tem, with insertion of wind sources, is used to test the proposed methodology.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:22:35Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2008-06-06Bitstream added on 2014-06-13T20:09:51Z : No. of bitstreams: 1 sanchez_frl_me_ilha.pdf: 660422 bytes, checksum: f8ab299d7cef18ca3a218acf27a94f43 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Neste trabalho foram implementados diversos agentes heuristicos construtivos, baseados no modelo híbrido linear, que fazem parte de um time assíncrono que tem como objetivo gerar configurações de boa qualidade para inicializar as metaheuríticas que resolvem o problema do planejamento da expansão da transmissão dos sistemas de energia elétrica. A teoria de times assíncronos foi aplicada para reunir as qualidades individuais dos métodos heurísticos, de uma maneira que, partindo de uma configuração base (sem adições) e utilizando um fluxo de dados cíclico, os agentes construtivos adicionassem circuitos a esta configuração de maneira sistemática e aleatória até que esta atenda as demandas de carga solicitadas pelo sistema elétrico em um horizonte futuro. Estas configurações foram então utilizadas por um algoritmo genético no intuito de validar a qualidade das mesmas. Os algoritmos foram implementados em Fortran, utilizando as rotinas de trocas de mensagens do LAM-MPI e simulados para sistemas teste de pequeno, médio e grande porte em ambiente de processamento distribuido. Os resultados comprovam que os times ass´ıncronos de vários metodos heurísticos são mais eficazes comparados com uma única heurística. / In this study, it was implemented several constructive heuristic algorithms, based on hybrid linear model, which are part of a asynchronous team that aims to generate initial solutions with good quality for meta-heuristics that solve the transmission expansion planning problem of electric power systems. The theory of asynchronous team was applied to meet the individual qualities of each heuristic method, in a way that, starting from a base network configuration and using a cyclical flow of data, heuristic agents add circuits to is configuration in a systematic and random way until they meet the load demands requested by the electrical system on a future horizon. Then these configurations are utilized by a genetic algorithm in order to validate the quality of them. The algorithms were implemented in Fortran, using exchanging messages routines from LAM-MPI and simulated for small, medium and large size test-systems in distributed processing environment. The results show that the solutions obtained with asynchronous teams of several heuristic methods are more effective than the solutions with a single heuristic algorithm.

Submitted by CRISTIAM VICTOR VILLAJUAN MONTES (cvillajuanm@gmail.com) on 2016-08-15T21:31:33Z No. of bitstreams: 1 Cristiam Villajuan Montes_UNESP (1) ULTIMO.pdf: 4084141 bytes, checksum: ca80d95f9d6b055991ca9609f4c832a4 (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Paula Grisoto (grisotoana@reitoria.unesp.br) on 2016-08-17T13:34:56Z (GMT) No. of bitstreams: 1 villajuanmontes_cv_me_ilha.pdf: 4084141 bytes, checksum: ca80d95f9d6b055991ca9609f4c832a4 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-08-17T13:34:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 villajuanmontes_cv_me_ilha.pdf: 4084141 bytes, checksum: ca80d95f9d6b055991ca9609f4c832a4 (MD5) Previous issue date: 2016-02-19 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Os problemas de planejamento da expansão de sistemas de transmissão e de fluxo de potência ótimo são de grande importância na área de sistemas de transmissão de energia elétrica. O primeiro consiste em determinar a expansão ótima do sistema, que deve ocorrer com o menor gasto monetário possível. No problema fluxo de potência ótimo deve-se encontrar o estado de operação do sistema de forma a minimizar um objetivo, no caso, os custos de geração. Ambos problemas possuem modelos de programação não-linear inteira mista. Além disto, o resultado ótimo de ambos deve cumprir com restrições operacionais, como o limite de tensão nas barras, os limites de fluxos nos ramos e os limites dos geradores. Para resolver os problemas citados, neste trabalho são apresentados modelos matemáticos de programação linear inteiro misto, aproximados, baseados em um modelo linearizado de fluxo de carga AC, que considera a presença da potência reativa, das perdas no sistema e magnitudes de tensões nas barras diferentes do valor nominal. Todos os modelos foram escritos na linguagem de modelagem matemática AMPL e resolvidos com o solver comercial CPLEX. Os modelos propostos foram testados com os sistemas IEEE de 14, 30, 57, 118 e 300 barras e com o sistema Garver para o planejamento da expansão de sistemas de transmissão. Os resultados foram comparados utilizando-se um fluxo de carga não linear, para verificar-se a precisão dos modelos propostos. / The transmission network expansion planning and the optimal power flow problems are of great importance in the field of electricity transmission systems. The first consists in determining the optimal expansion of the system, which must be done with the least possible investment. In the optimal power flow problem it must found the operating status of the system in order to minimize an objective, in this case, generation costs. Both problems have mixed-integer nonlinear programming models. In addition, the optimal solution of both must comply with operating constraints, such as the voltage limit on buses, the limits flows in branches and the limits of the generators. To solve the problems cited, in this work are presented approximate mixed integer linear programming models based on a linearized AC load flow model, which considers the presence of reactive power, the losses in the system and of nominal bus voltage magnitudes. All models were written in mathematical modeling language AMPL and solved with the commercial solver CPLEX. The proposed models were tested with the IEEE systems of 14, 30, 57, 118 and 300 buses and with the Garver system for transmission network expansion planning. Results were compared using a nonlinear load flow model, to verify the accuracy of the proposed models.

Orientador: Marcos Julio Rider Flores / Resumo: Os problemas de planejamento da expansão de sistemas de transmissão e de fluxo de potência ótimo são de grande importância na área de sistemas de transmissão de energia elétrica. O primeiro consiste em determinar a expansão ótima do sistema, que deve ocorrer com o menor gasto monetário possível. No problema fluxo de potência ótimo deve-se encontrar o estado de operação do sistema de forma a minimizar um objetivo, no caso, os custos de geração. Ambos problemas possuem modelos de programação não-linear inteira mista. Além disto, o resultado ótimo de ambos deve cumprir com restrições operacionais, como o limite de tensão nas barras, os limites de fluxos nos ramos e os limites dos geradores. Para resolver os problemas citados, neste trabalho são apresentados modelos matemáticos de programação linear inteiro misto, aproximados, baseados em um modelo linearizado de fluxo de carga AC, que considera a presença da potência reativa, das perdas no sistema e magnitudes de tensões nas barras diferentes do valor nominal. Todos os modelos foram escritos na linguagem de modelagem matemática AMPL e resolvidos com o solver comercial CPLEX. Os modelos propostos foram testados com os sistemas IEEE de 14, 30, 57, 118 e 300 barras e com o sistema Garver para o planejamento da expansão de sistemas de transmissão. Os resultados foram comparados utilizando-se um fluxo de carga não linear, para verificar-se a precisão dos modelos propostos. / Abstract: The transmission network expansion planning and the optimal power flow problems are of great importance in the field of electricity transmission systems. The first consists in determining the optimal expansion of the system, which must be done with the least possible investment. In the optimal power flow problem it must found the operating status of the system in order to minimize an objective, in this case, generation costs. Both problems have mixed-integer nonlinear programming models. In addition, the optimal solution of both must comply with operating constraints, such as the voltage limit on buses, the limits flows in branches and the limits of the generators. To solve the problems cited, in this work are presented approximate mixed integer linear programming models based on a linearized AC load flow model, which considers the presence of reactive power, the losses in the system and of nominal bus voltage magnitudes. All models were written in mathematical modeling language AMPL and solved with the commercial solver CPLEX. The proposed models were tested with the IEEE systems of 14, 30, 57, 118 and 300 buses and with the Garver system for transmission network expansion planning. Results were compared using a nonlinear load flow model, to verify the accuracy of the proposed models. / Mestre

[pt] O planejamento da expansão da transmissão tem por objetivo identificar o conjunto de novas linhas de transmissão que serão instaladas na rede elétrica, a fim de garantir a segurança e a qualidade do sistema, atendendo ao crescimento da demanda. No Brasil, o primeiro estágio do planejamento consiste em definir e avaliar o corredor para locação das linhas candidatas. Nesta etapa são definidas informações como cabo escolhido, preços médios, tempo de comissionamento, impactos socioambientais e informações sobre a região. No estágio seguinte ocorre o leilão de transmissão em que vários investidores competem pelos lotes de transmissão. No último estágio, o ganhador do leilão é o responsável pela instalação e comissionamento da linha de transmissão. Apesar do levantamento feito no estágio inicial, os projetos de linha de transmissão podem sofrer atrasos e aumentos no custo final, principalmente, por questões de licenciamentos ambientais, desvios do traçado devido a travessias e interferências com áreas protegidas. A presente dissertação propõe metodologia para dimensionamento e precificação da linha de transmissão, ambos de acordo com os critérios e banco de dados da ANEEL, de forma a acelerar e facilitar o processo de planejamento. Com o intuito de evitar atrasos e prever interferências socioambientais, a segunda parte do trabalho apresenta uma metodologia que consiste em localizar e identificar cruzamentos e interferências com áreas protegidas de caráter ambiental e/ou infraestrutural no território brasileiro, a partir das coordenadas do traçado da linha de transmissão em análise. A terceira parte do trabalho verifica, a partir dos resultados anteriores, o impacto no planejamento da expansão da transmissão através de um modelo de programação linear inteira mista considerando fluxo de potência CC, despacho econômico e critério N-1. / [en] The transmission expansion planning aims at identifying a set of new power lines to be installed on the grid, in order to guarantee the reliability and quality of the system, meeting the demand growth. In Brazil, the first stage of planning consists of defining e survey the corridor for the transmission line siting. At this stage it is defined data such as conductor chosen, average prices, commissioning time, socioenvironmental impacts and information about the region. In the following stage, occurs the auction which several investors compete for the transmission lots. In the last stage, the winner of the auction becomes responsible for the installation and commissioning. Despite the survey of the initial stage, the transmission lines undergo delays and additional costs, mainly, due to environmental licensing, changes of the defined route due to crossing and interferences with protected areas. The present dissertation proposes a methodology to design and price the transmission line, both accordingly to the ANEEL database and criteria, in order to accelerate and facilitate the planning process. Aiming to avoid delays and foreseeing socioenvironmental impacts, the second part of the dissertation presents a methodology that consists of locating and identifying crossings and interferences with protected areas of environmental and/or infrastructural aspect on the Brazilian territory, from the coordinates of the transmission line route in analysis. The third part verifies, from the previous results, the impact on the transmission expansion planning through a model based on a mixed-integer linear programming, considering a DC power flow, unit commitment and N-1 criteria

[pt] A solução do problema de planejamento da expansão da transmissão (PET) tem por objetivo geral identificar reforços a serem construídos na rede de forma a garantir a adequada interligação entre carga e geração, previstos para um determinado horizonte de estudo. No processo de solução desse problema, busca-se manter o equilíbrio ótimo entre os custos envolvidos (investimento e operação) e os níveis de qualidade e desempenho na operação do sistema reforçado. Nesse sentido, é proposta nesta dissertação de mestrado uma ferramenta de otimização especializada para solução do problema PET, a qual é baseada na técnica metaheurística Algoritmo Genético. A ferramenta proposta, denominada Algoritmo Genético Especializado (AGE-PET), faz uso de informações heurísticas fundamentadas em análises atualizadas de fluxo de potência da rede realizadas durante o processo evolutivo de solução do problema. Essas informações heurísticas são traduzidas por meio de índices de sensibilidade, os quais são integrados aos operadores genéticos inerentes à ferramenta, conduzindo a solução do problema na direção de planos de expansão de boa qualidade. Para análise e validação da metodologia proposta, é solucionado o problema PET estático de longo prazo, considerando o modelo linearizado DC com perdas ôhmicas e atendimento do critério de segurança N-1 para a rede de transmissão. Sistemas elétricos de transmissão com diferentes características e dimensões, incluindo um subsistema atual da rede interligada brasileira, são empregados nos estudos realizados. / [en] The main goal in the solution of the transmission expansion planning (TEP) is to identify reinforcements to be built in the network in order to guarantee the adequate interconnection between load and electric power generation, both foreseen for a given future planning horizon. In the process of solving this problem, the aim is to maintain the optimal balance between the costs involved (investment and operation) and the levels of quality and performance in the operation of the reinforced system. Thus, it is proposed in this dissertation a specialized optimization tool for solving the TEP problem, which is based on the metaheuristic Genetic Algorithm technique. The proposed tool, called Specialized Genetic Algorithm (SGA-TEP), makes use of heuristic information based on updated network power flow analyses carried out during the evolutionary process of solving the problem. This heuristic information is translated by means of sensitivity indices, which are integrated with the genetic operators inherent to the tool, leading to the solution of the problem in the direction of good quality expansion plans. For analysis and validation of the proposed methodology, the long-term static TEP problem is solved, considering the linearized DC model with ohmic losses and the compliance of the N-1 security criterion for the transmission network. Electric transmission systems with different characteristics and dimensions, including a recent subsystem of the Brazilian interconnected grid, are used in the case studies.

Svenska kraftnät (Swedish National Grid) is the transmission system operator in Sweden and is responsible for maintaining and developing the Swedish transmission grid. One of the tasks included in this responsibility is transmission expansion planning, which means analyzing and planning the capacity in the future transmission grid for the requested load and generation. Historically, the N-1-criterion has been used to evaluate the reliability in transmission grid expansion planning. This criterion is deterministic, which means that all failures in the grid are considered equally, regardless of the differences in probability. In a system with an increased share of intermittent energy sources and load, it is increasingly demanding to plan and build a system that is N-1-secure in all situations. Probabilistic Risk Assessment (PRA) is a complementing method that takes the probability and consequence of different faults into consideration. The possible benefits of using PRA are higher utilization of the power grid, greater system operating flexibility, better support for system planning, and an overall optimization of socio-economic benefits. In this master thesis project, a method for PRA in transmission expansion planning at Svenska kraftnät is proposed. The method consists of three steps: generation of operating states, contingency analysis, and reliability assessment. Historical frequency and duration of faults in the transmission grid are used to estimate the probability of different contingencies. The method results in three reliability measures for the system: expected energy not supplied (MWh/year), expected duration of outages (h/year), and expected duration of overloads (h/year). The three reliability measures are combined into a composite comparison index, which can be used to compare different alternatives in transmission expansion planning. The proposed method is tested on a PSS/E model of the Swedish transmission grid and 14 different operating states. Four different investment alternatives are analyzed, including changes in load and generation, and grid reinforcements. The conclusion is that the proposed method is a useful tool for power system analysis at Svenska kraftnät and that the process for generating the operating states must be further developed. / Historiskt har det deterministiska N-1-kriteriet använts för att bedöma transmissionsnätets tillförlitlighet vid långsiktig nätplanering. Detta innebär att systemet ska dimensioneras för att klara ett bortfall av någon systemkomponent under värsta tänkbara driftfall, exempelvis topplasttimmen. I ett elsystem med alltmer intermittent förbrukning och produktion kan det dels vara svårt att veta vad som är det värsta tänkbara fallet, och dels kan det bli mycket kostsamt att dimensionera ett system som är N-1-säkert i alla lägen. Därför är det intressant att införa kompletterande probabilistiska verktyg. I detta examensjobb föreslås en metod för att beräkna och använda probabilistiska mått för att bedöma transmissionsnätets tillförlitlighet. Metoden använder flera tänkbara driftfall med varierande sannolikhet och värden på hur sannolika olika typer av fel i systemet är. Tänkbara fel analyseras och resulterar i mått på systemets förväntade överlaster och avbrott, uttryckt i timmar per år och energi per år. Dessa nyckeltal kombineras till ett sammanvägt mått, som kan användas för att jämföra olika nätanslutningar och investeringsalternativ.

[pt] O planejamento da expansão da transmissão (PET) visa identificar novos reforços para a rede, permitindo uma conexão tecnicamente adequada entre demanda e geração de energia elétrica, ambas previstas para um determinado horizonte de planejamento. Um bom plano de expansão deve garantir o equilíbrio entre os custos de investimento e operação, mantendo um nível satisfatório de segurança no fornecimento de energia elétrica. Entretanto, a identificação de bons planos de expansão para o PET tem se tornado uma tarefa cada vez mais difícil. Isso se deve, principalmente, às características e dimensões dos sistemas atuais, a não linearidade e natureza combinatória do problema de otimização e às incertezas presentes nos dados. Os erros de previsão, a indisponibilidade de equipamentos e a disponibilidade dos recursos naturais são parâmetros que variam de forma aleatória e inserem um alto grau de incerteza nos sistemas elétricos, o qual aumenta proporcionalmente com o horizonte de planejamento. Uma das incertezas mais relevantes a ser gerenciada nas próximas décadas será a capacidade de geração oriunda de fontes renováveis, em particular as eólicas, devido à sua grande variabilidade. A utilização de dispositivos de armazenamento permitirá melhor aproveitamento dessas fontes e, portanto, torna-se necessário o desenvolvimento de ferramentas computacionais capazes de considerar tais dispositivos no problema PET. Esta dissertação apresenta uma nova metodologia de apoio ao problema PET inserindo armazenadores de energia elétrica para aumentar o aproveitamento de fontes renováveis no sistema. Isso, respeitando as restrições de segurança da rede, acompanhando à curva de demanda e levando em consideração as variáveis operativas destes dispositivos. A possibilidade de incluir sistemas de armazenamento de energia elétrica é avaliada através de uma análise custo-benefício. A metodologia proposta é aplicada a um sistema teste, submetido a diversas condições operativas, e os resultados obtidos são amplamente discutidos. / [en] The transmission expansion planning (TEP) aims at identifying new reinforcements for the network, allowing a technically adequate connection between demand and generation of electric energy, both foreseen for a given planning horizon. A good expansion plan must ensure a balance between investment and operating costs, while maintaining a satisfactory level of security of the electric energy supply. However, identifying good expansion plans for TEP has become an increasingly difficult task. This is mainly due to the characteristics and dimensions of the current systems, the nonlinearity and combinatorial nature of the optimization problem, and the uncertainties present in the data. Forecasting errors, equipment unavailability, and the availability of natural resources are parameters that vary in a random way and insert a high degree of uncertainty in the electrical system, which proportionally increases with the planning horizon. One of the most relevant uncertainties to be managed in the upcoming decades will be the generation capacity from renewable sources, particularly wind power, due to its great variability. Storage devices will allow better use of these sources and, therefore, it becomes necessary to develop computational tools capable of considering such devices in the TEP problem. This dissertation presents a new methodology to support the TEP problem by inserting electric energy storage to increase the use of renewable energy in the system, while respecting the security restrictions of the network, following the demand curve and taking into account the operational variables of these devices. The possibility of including electric energy storage systems is evaluated through a costbenefit analysis. The proposed methodology is applied to a test system, subject to various operating conditions, and the obtained results are widely discussed.

[pt] Esta dissertação está estruturada como uma coleção de cinco artigos formatados em capítulos. Os quatro primeiros artigos apresentam contribuições em modelagem e metodológicas para problemas de operação ou investimento em sistemas de potência usando arcabouço de otimização robusta adaptativa e modificações no algoritmo de geração de linhas e colunas (CCGA). O primeiro artigo aborda a programação de curto prazo com restrição de segurança, onde a resposta automática de geradores é considerada. Um modelo robusto de dois estágios é adotado, resultando em complexas instâncias de programação inteira mista, que apresentam variáveis binárias associadas às decisões de primeiro e segundo estágios. Um novo CCGA que explora a estrutura do problema é desenvolvido. O segundo artigo usa redes neurais profundas para aprender o mapeamento das demandas nodais aos pontos de ajuste dos geradores para o problema do primeiro artigo. O CCGA é usados para garantir a viabilidade da solução. Este método resulta em importantes ganhos computacionais em relação ao primeiro artigo. O terceiro artigo propõe uma abordagem adaptativa em dois estágios para um modelo robusto de programação diária no qual o conjunto de incerteza poliedral é caracterizado diretamente a partir dos dados de geração não despachável observados. O problema resultante é afeito ao CCGA. O quarto artigo propõe um modelo de dois estágios adaptativo, robusto em distribuição para expansão de transmissão, incorporando incertezas a longo e curto prazo. Um novo CCGA é desenvolvido para lidar com os subproblemas. Finalmente, sob uma perspectiva diferente e generalista, o quinto artigo investiga a adequação de prêmios de incentivo para promover inovações em aspectos teóricos e computacionais para os desafios de sistemas de potência modernos. / [en] This dissertation is structured as a collection of five papers formatted as chapters. The first four papers provide modeling and methodological contributions in scheduling or investment problems in power systems using the adaptive robust optimization framework and modifications to the column-and-constraint-generation algorithm (CCGA). The first paper addresses the security-constrained short-term scheduling problem where automatic primary response is considered. A two-stage robust model is adopted, resulting in complex mixed-integer linear instances featuring binary variables associated with first- and second-stage decisions. A new tailored CCGA which explores the structure of the problem is devised. The second paper uses deep neural networks for learning the mapping of nodal demands onto generators set point for the first paper s model. Robust-based modeling approaches and the CCGA are used to enforce feasibility for the solution. This method results in important computational gains as compared to results of the first paper. The third paper proposes an adaptive data-driven approach for a two-stage robust unit commitment model, where the polyhedral uncertainty set is characterized directly from data, through the convex hull of a set of previously observed non-dispatchable generation profiles. The resulting problem is suitable for the exact CCGA. The fourth paper proposes an adaptive two-stage distributionally robust transmission expansion model incorporating long- and short-term uncertainties. A novel extended CCGA is devised to tackle distributionally robust subproblems. Finally, under a different and higher-level perspective, the fifth paper investigates the adequacy of systematic inducement prizes for fostering innovations in theoretical and computational aspects for various modern power systems challenges.