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[en] ON THE SOLUTION VARIABILITY REDUCTION OF STOCHASTIC DUAL DYNAMIC PROGRAMMING APPLIED TO ENERGY PLANNING / [pt] REDUÇÃO DA VARIABILIDADE DA SOLUÇÃO DA PROGRAMAÇÃO DINÂMICA DUAL ESTOCÁSTICA APLICADA AO PLANEJAMENTO DA OPERAÇÃO DE SISTEMAS HIDROTÉRMICOSMURILO PEREIRA SOARES 28 October 2015 (has links)
[pt] No planejamento da operação hidrotérmica brasileiro, assim como em
outros países hidro dependentes, a Programação Dinâmica Dual Estocástica
(PDDE) é utilizada para calcular uma política ótima avessa a risco que, muitas
vezes, considera modelos autorregressivos para modelagem das afluências às
hidrelétricas. Em aplicações práticas, estes modelos podem induzir a uma
variabilidade indesejável de variáveis primais (geração térmica) e duais (custo
marginal e preço spot), que são altamente sensíveis a mudanças nas condições
iniciais das vazões. Neste trabalho, são propostas duas abordagens diferentes
para estabilizar as soluções da PDDE no problema de planejamento da
operação energética: a primeira abordagem visa regularizar variáveis primais
considerando uma penalidade adicional sobre as mudanças no despacho térmico
ao longo do tempo. A segunda abordagem reduz indiretamente a variabilidade
da geração térmica e do custo marginal ao ignorar informações de afluências
passadas na função de custo futuro e compensando-a com um aumento na
aversão ao risco. Para fins de comparação, a qualidade solução foi avaliada
com um conjunto de índices propostos que resumem cada aspecto importante
de uma política de planejamento hidrotérmico. Em conclusão, mostramos que
é possível obter soluções com boa qualidade em comparação com benchmarks
atuais e com uma redução significativa variabilidade. / [en] In the hydrothermal energy operation planning of Brazil and other
hydro-dependent countries, Stochastic Dual Dynamic Programming (SDDP)
computes a risk-averse optimal policy that often considers river-inflow
autoregressive models. In practical applications, these models induce an
undesirable variability of primal (thermal generation) and dual (marginal cost
and spot price) solutions, which are highly sensitive to changes in current
inflow conditions. In this work, we propose two differing approaches to stabilize
SDDP solutions to the energy operation planning problem: the first approach
aims at regularizing primal variables by considering an additional penalty on
thermal dispatch revisions over time. The second approach indirectly reduces
thermal generation and marginal cost variability by disregarding past inflow
information in the cost-to-go function and compensating it with an increase
in risk aversion. For comparison purposes, we assess solution quality with a
set of proposed indexes summarizing each important aspect of a hydrothermal
operation planning policy. In conclusion, we show it is possible to obtain high-
quality solutions in comparison to current benchmarks and with significantly
reduced variability.
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[en] ALLOCATION OF FIRM CAPACITY RIGHTS AMONG THERMAL PLANTS: A GAME THEORETICAL APPROACH / [pt] APLICAÇÃO DE TEORIA DE JOGOS À ALOCAÇÃO DE CAPACIDADE FIRME EM UM SISTEMA TÉRMICOGUSTAVO ALBERTO AMARAL AYALA 17 October 2008 (has links)
[pt] O objetivo desta dissertação é analisar a aplicação de
metodologias de alocação de capacidade firme de usinas
termelétricas através da teoria dos jogos
cooperativos e suas conseqüências na cooperação entre os
agentes. Mostra-se que não existe uma maneira ótima,
única, de se fazer esta repartição, mas existem
critérios para verificar se uma metodologia de repartição
específica apresenta algum aspecto inadequado. Um desses
critérios é a justiça. Mostra-se que este
sentido de justiça equivale a pertencer ao chamado núcleo
de um jogo cooperativo, onde não há subsídio de um
subgrupo por outro. O cálculo da capacidade firme ou
Capacidade de Suprimento de Carga será formulado como
um problema de otimização linear e serão investigadas
vantagens e desvantagens de distintos métodos de alocação
(benefícios marginais, última adição, Nucleolus,
Shapley). A aplicação desses métodos tem um crescimento
exponencial de esforço computacional, o método de Aumann-
Shapley abordado em seguida fornece para
o problema de alocação de capacidade firme uma solução
computacional mais eficiente, embora em sua descrição
aparentemente o método aumente o esforço
computacional. Em seguida foram realizados resultados
numéricos com sistemas genéricos de pequeno porte. / [en] The objective of this work is to investigate the
application of different methodologies of allocation of
firm capacity rights among thermal plants using a
game-theoretic framework and the consequences in the
cooperation among the agents. It is shown that there is not
an optimal and unique approach to make this
allocation but there are criteria to verify if a given
approach presents any inadequate aspect. One of these
criteria is the justice, or fairness. It is shown
that a one sense of justice is equivalent to the condition
of the core of a cooperative game. The calculation of the
firm capacity will be formulated as a linear program and
advantages/disadvantages of different allocation methods
(marginal allocation, incremental allocation, Nucleolus,
Shapley) will be investigated. The complexities of these
methods are exponential, so it will be
shown that the Aumann-Shapley (AS) scheme to the problem of
allocation of capacity rights will be more efficient.
Numerical results about the difference
allocations in these methods are presented in general
smalls systems.
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[en] A STOCHASTIC PROGRAMMING MODEL FOR THE STRATEGIC PLANNING OF THE OIL SUPPLY CHAIN / [pt] MODELO DE PROGRAMAÇÃO ESTOCÁSTICA PARA O PLANEJAMENTO ESTRATÉGICO DA CADEIA INTEGRADA DE PETRÓLEOGABRIELA PINTO RIBAS 06 October 2008 (has links)
[pt] A indústria do petróleo é uma das mais importantes e
dinâmicas do Brasil. Em uma indústria naturalmente
integrada como a petrolífera, é necessário um
adequado planejamento estratégico da cadeia integrada de
petróleo que contemple todos os seus processos, como a
produção de petróleo, refino, distribuição e
comercialização de derivados. Além disso, a indústria de
petróleo está suscetível a diversas incertezas relacionadas
a preço de petróleo e derivados, oferta de óleo
bruto e demanda de produtos. Em face destas oportunidades e
desafios, foi desenvolvido no âmbito desta dissertação um
modelo de programação estocástica para o planejamento
estratégico da cadeia de petróleo brasileira. O modelo
contempla as refinarias e suas unidades de processos, as
propriedades dos petróleos e derivados, a logística
nacional e decisões de comercialização de petróleo e
derivados, incluindo incertezas associadas a preço de
mercado, produção de petróleo nacional e demanda interna de
derivados. A partir do modelo estocástico foram formulados
um modelo robusto e um modelo MinMax no intuito de comparar
o desempenho e a qualidade da solução estocástica. Os
modelos propostos foram aplicados a um exemplo real, com 17
refinarias e 3 centrais petroquímicas que processam 50
produtos intermediários, destinados a produção de 10
derivados associados à demanda nacional, 8 campos de
exploração de petróleo, 14 produtores gás natural, 1
produtor de óleo vegetal, 13 terminais, 4 bases de
distribuição e 278 arcos de transporte. Na análise de
resultados foram utilizadas medidas como Valor Esperado da
Informação Perfeita (EVPI) e Valor da Solução Estocástica
(VSS). / [en] The oil industry is one of the most important and dynamic
in Brazil. As the oil industry naturally integrated, we
need an appropriate strategic planning to the oil supply
chain that consider all its processes, such as oil
production, refining, distribution and refined products
marketing. Moreover, the oil industry is
susceptible to various uncertainties regarding the oil and
products price, crude oil supply and products demand. In
light of these opportunities and challenges, it
was developed in this dissertation a stochastic programming
model for the strategic planning of the Brazilian oil
supply chain. The model includes refineries and process
units, oils and their products properties, logistics and
national marketing decisions of oil and products, including
uncertainties associated with market price, oil domestic
production and refined products domestic demand.
Based on the stochastic model a robust model and a MinMax
model were formulated in order to compare the performance
and quality of the stochastic solution. The proposed models
were applied to a real example, with 17 refineries
and 3 petrochemical power plants that process 50
intermediate products, intended to production of 10 final
products associated to national demand, 8 oil fields, 14
natural gas producers, 1 vegetal oil producer, 13
terminals, 4 delivery points and 278 arches of transport.
In the results analysis was used as measures the Expected
Value of Perfect Information (EVPI) and the Value of the
Stochastic Solution (VSS).
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[en] STOCHASTIC PROGRAMMING WITH ENDOGENOUS UNCERTAINTY: AN APPLICATION IN HUMANITARIAN LOGISTICS / [pt] MODELOS DE PROGRAMAÇÃO ESTOCÁSTICA COM INCERTEZAS ENDÓGENAS: UMA APLICAÇÃO EM LOGÍSTICA HUMANITÁRIABRUNO DA COSTA FLACH 02 April 2019 (has links)
[pt] Neste trabalho estudamos uma classe de problemas de otimização estocástica com incertezas endógenas que é formulado como um problema de programação não-linear inteira (MINLP). Esta classe de problemas difere dos problemas de otimização estocástica geralmente estudados na literatura pelo fato de que que a distribuição de probabilidade dos parâmetros aleatórios depende das decisões tomadas. Apesar de discutido dentro do contexto do problema de logística humanitária, a metodologia proposta e os resutados obtidos são válidos para uma classe geral de problemas que agrega uma variedade de aplicações. Em particular, propõe-se (i) uma técnica de convexificação de polinômios de variáveis binárias, (ii) um algoritmo de geração de cortes e (iii) a incorporação dos conceitos de importance sampling dentro do contexto de otimização estocástica de modo a permitir a solução de grandes instâncias do problema. Os resultados computacionais apresentados demonstram as vantagens da metodologia proposta ao permitir a solução de instâncias significativamente maiores que aquelas atualmente apresentadas em trabalhos relacionados. / [en] In this work we study a class of stochastic programming problems with endogenous uncertainty – i.e., those in which the probability distribution of the random parameters is decision-dependent – which is formulated as a mixed integer non-linear programming (MINLP) problem. Although discussed in the context of the humanitarian logistics problem, the proposed methodology and obtained results are also valid for a more general class of problems which comprehends a variety of applications. In particular, we propose (i) a convexification technique for polynomials of binary variables, (ii) an efficient cutgeneration algorithm and (iii) the incorporation of importance sampling concepts into the stochastic programming framework so as to allow the solution of large instances of the problem. Computational results demonstrate the effectiveness of the proposed methodology by solving instances significantly larger than those reported in related works.
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Programação estocástica aplicada ao planejamento de sistemas de distribuição considerando geração distribuída e emissões de CO2 /Lima, Tayenne Dias de January 2019 (has links)
Orientador: John Fredy Franco Baquero / Resumo: A presença de Geração Distribuída (GD) no Sistema de Distribuição de Energia Elétrica (SDEE) tem se incrementado nos últimos anos devido a mudanças na regulação e a incentivos governamentais, proporcionando benefícios técnicos e econômicos. Em particular, é esperado que a GD renovável (eólica ou solar) seja integrada adequadamente no SDEE, visando contribuir na redução de emissões de gases de efeito estufa. Entretanto, a presença da GD renovável, junto com suas inerentes incertezas, aumenta a complexidade no planejamento do SDEE. Diante do exposto, neste trabalho propõe-se um modelo de programação estocástica de dois estágios para o problema de planejamento da expansão do SDEE multi-período. As incertezas da geração renovável (associadas à irradiação solar e velocidade do vento) e demanda são representadas por meio de cenários. A função objetivo minimiza o valor presente líquido dos investimentos (subestações, circuitos, e alocação de GD), custo da energia, manutenção e operação, assim como o custo das emissões de CO2. A operação das unidades de GD é representada limitando a potência ativa/reativa que pode ser injetada segundo as curvas de capabilidade e restrições de fator de potência. O modelo proposto foi implementado na linguagem de modelamento AMPL e resolvido com o solver CPLEX. Testes utilizando um SDEE de 24 e 54 nós comprovam a eficiência do modelo. / Abstract: The presence of Distributed Generation (DG) in Electrical Distribution Systems (EDSs) has been increased in recent years due to changes in regulation and government incentives, leading to technical and economic benefits. In particular, renewable DG (wind or solar power) is expected to be properly integrated into the EDS, aiming to contribute to the reduction of greenhouse gas emissions. However, the presence of renewable DG, along with its inherent uncertainties, increases the complexity in the planning of the EDS. In this context, this work proposes a two-stage stochastic programming model for the problem of EDSs expansion planning. The uncertainties of renewable generation (associated with solar irradiation and wind speed) and demand, are represented through scenarios. The objective function minimizes the net present value of investments (substations, circuits, and DG allocation), energy cost, maintenance and operation, as well as the cost of CO2 emissions. The operation of the DG units is represented by limiting the active/reactive power that can be injected according to capability curves and power factor constraints. The proposed model was implemented in the modeling language AMPL and solved with the solver CPLEX. Tests using a 24 and 54-nodes EDS prove the efficiency of the proposed model. / Mestre
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[en] A PROPOSAL TO DISCLOSE THE PREFERENCES OF SPECIALIST COMMITTEES VIA AHP METHOD: AN APPLICATION TO THE ELECTRICAL SECTOR / [pt] PROPOSTA PARA REVELAR AS PREFERÊNCIAS DE COMITÊS DE ESPECIALISTAS A PARTIR DO MÉTODO AHP: UMA APLICAÇÃO AO SETOR ELÉTRICOBRUNO AGRÉLIO RIBEIRO 11 December 2017 (has links)
[pt] Processos decisórios envolvendo um número diverso de critérios são comumente problemas complexos. Em geral, tais problemas procuram atender interesses conflitantes, logo, soluções únicas tendem a não contemplar as preferências de todos os agentes envolvidos no processo. Esse é o caso do problema de seleção de modelos de geração de cenários estocásticos de Energia Natural Afluente (ENA), os quais são insumo ao cálculo do despacho hidrotérmico de médio prazo no planejamento da operação do Sistema Elétrico Brasileiro (SEB). Neste trabalho é proposta uma extensão de um consagrado método de apoio à decisão multicritério, para que este se torne apto a revelar a preferência de comitês de especialistas, e a partir destas preferências reveladas derivar soluções mais adequadas para cada comitê. A aplicação dessa metodologia proposta no contexto do SEB é feita de forma a auxiliar diferentes segmentos do setor (academia, indústria e órgão regulador) a identificarem qual modelo de geração de cenários melhor se adequa às preferências destes segmentos. Para tal, os especialistas destes três setores foram agrupados e a partir da revelação das preferências de cada comitê foi proposta uma nova ordenação dos modelos geradores de cenários. As preferências reveladas para os comitês da academia e da indústria corroboraram as conjecturas sobre as predileções destes setores, fidelidade na representação dos momentos para a academia e capacidade de replicação da variância para a indústria, já a hipótese por predileção à replicação de déficit não pode ser verificada para o comitê do órgão regulador. Dentre as novas soluções obtidas, o modelo melhor classificado para a academia e indústria foi o PAR(p) Multiplicativo e para o órgão regulador o PAR(p) Boot-MC. / [en] Decision-making processes involving a large number of criteria are often complex problems. In general, such problems seek to meet conflicting interests, so single solutions tend not to address the preferences of all agents involved in the process. This is the case of the problem of selection models for generation of stochastic scenarios of Natural Inflow Energy (NIE), which are input to the calculation of the medium term hydrothermal dispatch in the planning of the operation of the Brazilian Electric System (BES). This paper proposes an extension of a well-established multicriteria decision support method, so that it becomes able to reveal the preference of expert committees, and from these revealed preferences to derive more adequate solutions for each committee. The application of this methodology proposed in the context of BES is done to help different segments of the industry (academia, industry and regulator) to identify which model of scenario generation best suits the preferences of these segments. To this end, the specialists of these three sectors were grouped and from the revelation of the preferences of each committee a new ordering of the scenario generating models was proposed. The preferences revealed for the academy and industry committees corroborated the conjectures about the predilections of these sectors, fidelity in the representation of the moments for the academy and capacity of replication of the variance for the industry, however the hypothesis for predilection for the replication of deficit was not able to be verified to the regulatory committee. Among the new solutions obtained, the best classified model for the academy and industry was the PAR (p) Multiplicative and for the regulatory committee the PAR (p) Boot-MC.
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[en] SAMPLE AVERAGE APPROXIMATION FOR CHANCE CONSTRAINED PROGRAMMING / [pt] MÉTODO DA APROXIMAÇÃO AMOSTRAL PARA RESTRIÇÕES PROBABILÍSTICASBERNARDO KULNIG PAGNONCELLI 26 January 2018 (has links)
[pt] Estudamos aproximações amostrais de problemas com restrições probabilísticas através da aproximação pela média amostral (SAA) e demonstramos as propriedades de convergência relacionadas. Utilizamos SAA para obter bons candidatos à solução e cotas estatísticas para o valor ótimo do problema original. Para ajustar corretamente parâmetros, aplicamos o método a dois problemas com restrições probabilísticas. O primeiro é um problema de seleção de portfolio linear com retornos seguindo uma distribuição lognormal multivariada. O segundo é uma versão com restrições probabilísticas conjuntas de um problema da mistura simplificado. Concluímos com uma aplicação mais exigente ao problema de se determinar a provisão mínima que um agente econômico deve ter de forma a satisfazer uma série de obrigações futuras com probabilidade suficientemente alta. / [en] We study sample approximations of chance constrained problems through the sample average approximation (SAA) approach and prove the related convergence properties. We discuss how to use the SAA method to obtain good candidate solutions and bounds for the optimal value of the original problem. In order to tune the parameters of SAA, we apply the method to two chance constrained problems. The first is a linear portfolio selection problem with returns following a multivariate lognormal distribution. The second is a joint chance constrained version of a simple blending problem. We conclude with a more demanding application of SAA methodology to the determination of the minimum provision an economic agent must have in order to meet a series of future payment obligations with sufficiently high probability.
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[en] STOCHASTIC DYNAMIC PROGRAMMING AND CONVEX HULL ALGORITHM IN THE HYDROTHERMAL SYSTEMS OPERATION PLANNING / [pt] PROGRAMAÇÃO DINÂMICA ESTOCÁSTICA E ALGORITMO DE FECHOS CONVEXOS NO PLANEJAMENTO DA OPERAÇÃO DE SISTEMAS HIDROTÉRMICOSBRUNO HENRIQUES DIAS 01 October 2010 (has links)
[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. / [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.
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Regra de decisão estocástica não linear dinâmica para o problema de planejamento agregado da produçãoDantas, Anderson de Barros January 2002 (has links)
Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção / Made available in DSpace on 2012-10-20T02:03:04Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2014-09-26T01:57:30Z : No. of bitstreams: 1
181920.pdf: 7306100 bytes, checksum: 1e79565c74cd66685e889dae7e92d997 (MD5) / Este trabalho é uma proposta metodológica acerca do tema de tomada de decisões nas empresas com medidas diferenciadas de risco, para aqueles que já se consideram avessos ao risco. Toda uma discussão sobre a aversão ao risco é debatida no trabalho, e várias funções utilidades são testadas para levar em consideração os três primeiros momentos da distribuição - a média, a variância e a assimetria. Mais especificadamente, o trabalho está interessado em aperfeiçoar o processo de tomada de decisões no planejamento agregado da produção, para isso, parte-se do pioneiro estudo de Holt et al. (1955), o qual elabora uma regra de decisão determinística para esse tipo de planejamento. Para atingir tal objetivo, o trabalho elabora uma regra estocástica não linear dinâmica. Esta, cuja participação do algoritmo proposto por Cuthbertson et al. (1992) é fundamental, possibilita que o gerenciador de decisões escolha, entre opções alternativas de risco, as variáveis que levam ao controle ótimo.
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[en] STRATEGIC DEMAND-SIDE BIDDING IN MULTIPRODUCT CONTRACT AUCTIONS OF RENEWABLE ENERGY / [pt] ESTRATÉGIAS DE COMPRA DE CONTRATOS EM LEILÕES MULTIPRODUTO DE FONTES RENOVÁVEISGIULIANA CASSARA DE CASTELLAMMARE SCOTT SICILIANO 24 September 2010 (has links)
[pt] Atualmente, o mundo tem se voltado à promoção do desenvolvimento da
energia proveniente de fontes renováveis, pois estas aparecem como uma
alternativa para a redução do aquecimento global. No Brasil, as principais fontes
de geração renováveis de energia são: geração de cogeração à bagaço de cana-deaçúcar
(biomassa), eólica e pequenas centrais hidrelétricas (PCH). Atualmente, o
grande desafio enfrentado por elas é comercialização de contratos lastreados em
perfis de geração que, apesar de exibirem um baixo fator de emissões, são
extremamente sazonais e incertos. Contudo, sabe-se que existe uma relevante
complementaridade entre a disponibilidade dos seus recursos (colheita da cana,
vento e hidrologia), que como consequência, promove a possibilidade de um
ganho sinérgico com a formação de um portfolio contendo tais fontes. A sinergia
entre os perfis de geração de uma biomassa e uma PCH foi recentemente estudada
através de um modelo de otimização de portfolio com aversão a risco. Esta
dissertação tem dois objetivos: (i) estender o modelo de comercialização integrada
de fontes renováveis para considerar também a fonte de geração eólica, e (ii)
utilizá-lo para definir a estratégia ótima de oferta (compra) da comercializadora
em um leilão de compra de contratos de fontes renováveis no ACL. Dois formatos
de leilão serão testados e comparados tanto em termos de benefício para a
comercializadora, como em termos de participação final de cada fonte. Por fim, o
objetivo (ii) preenche uma lacuna na literatura correspondente a ausência de
modelos de oferta estratégica avessa a risco em leilões de contratos por parte da
demanda. / [en] Nowadays, the world has turned to promoting the development of energy
from renewable sources, because they appear as an alternative to reducing global
warming. In Brazil, the main renewable energy sources are the thermoelectric cogeneration
of sugarcane bagasse (biomass), wind power and small hydro
resources. Besides, the major challenge faced by them is the contracts trade
guaranteed by generation profiles that, despite exhibiting a low emission factor,
are highly seasonal and uncertain. However, it is known that there is an important
complementarity between the availability of resources (sugar cane harvesting,
wind and hydrology), which as a consequence, promotes the ability to gain a
synergistic effect with the formation of a portfolio containing such sources. The
synergy between the resources availability profile of biomass and a small hydro
was recently studied by a model of portfolio optimization with risk aversion. This
work has two objectives: (i) extend the portfolio trade model of renewable sources
to consider also the a wind generation power plant, and (ii) define an optimal
strategic bidding (demand side) for a trading company on a contract auction for
renewable sources. Two auction formats will be tested and compared in terms of
benefit to the energy trading company. Finally, the objective (ii) fills a gap in the
literature corresponding to the absence of risk-averse bidding models for contract
auctions on the demand side.
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