Electricity transmission network investments are playing a key role in the integration process of power systems in the European Union. Given the magnitude of investment costs, their irreversibility, and their impact in the overall development of a region, accounting for the role of uncertainties as well as the involvement of multiple parties in the decision process allows for improved and more robust investment decisions. Even though the creation of this internal energy market requires attention to flexibility and strategic decision-making, existing literature and practitioners have not given proper attention to these topics. Using portfolios of real options, we present two stochastic mixed integer linear programming models for transmission network expansion planning. We study the importance of explicitly addressing uncertainties, the option to postpone decisions and other sources of flexibility in the design of transmission networks. In a case study based on the Azores archipelago we show how renewables penetration can increase by introducing contingency planning into the decision process considering generation capacity uncertainty. We also present a two-party Nash-Coase bargaining transmission capacity investment model. We illustrate optimal fair share cost allocation policies with a case study based on the Iberian market. Lastly, we develop a new model that considers both interconnection expansion planning under uncertainty and cross-border cost allocation based on portfolios of real options and Nash-Coase bargaining. The model is illustrated using Iberian transmission and market data.

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To date, over 84% of countries worldwide have renewable energy targets (RET), requiring that a certain amount of electricity be produced from renewable sources by a target date. Despite the worldwide prevalence of these policies, little research has been conducted on ex-ante RET policy analysis. In an effort to move toward evidence-based policymaking, this thesis develops computational models to assess the tradeoffs associated with alternatives for both RET achievement and RET policy formulation, including the option of creating renewable energy credit (REC) markets to facilitate meeting an RET goal. A mixed integer linear program (MILP), a probabilistic cost prediction model and a mixed complementarity problem (MCP) serve as the theoretical bases for the RET alternative and policy formulation analyses. From these models it was found, inter alia, that RET goals set too low run the risk of creating technological lock-in and could inhibit achievement of higher goals; probabilistic cost predictions give decision-makers essential risk information, when cost estimation is an integral part of alternatives assessment; and though REC markets may facilitate RET achievement, including REC markets in an RET policy formulation may not result in the lowest possible greenhouse gas emissions (GHG).

Power system transmission is undergoing rapid changes by the advent of renewable resources of energy, distributed generation, market integration, etc. Transmission planning is, nowadays, about building more inter-connections between adjacent regions or connecting off-shore wind farms to the grid or augmenting the network to support new path flows of energy and is still almost entirely the responsibility of regulated transmission system operator (TSO). Moreover, a well-developed transmission planning includes anticipating the generation investment decisions made by profit-maximizing generation companies (Gencos). Ensuring sustainable development of the power system necessitates coordination between TSO transmission investment with Gencos generation investments. Moreover, coordination between inter-connected TSOs in planning the network is also required in order to hunter the economic benefits of a robust and efficiently planned multi-area power system. Driven by the need for more coordination of the long-term planning of the inter-connected power systems, this thesis aims to develop models to be used in analysis of the multi-TSO multi-Genco transmission and generation planning and suggest mechanisms and coordination approaches for the better functioning of the power system. This includes mathematical models for transmission planning in the context of multiple TSOs and generation-transmission investment planning based on the game theory concepts in applied mathematics and evaluating mechanisms and approaches. / <p>QC 20161110</p>

O problema de Planejamento da Expansão de Sistemas de Distribuição (PESD) visa determinar diretrizes para a expansão da rede considerando a crescente demanda dos consumidores. Nesse contexto, as empresas distribuidoras de energia elétrica têm o papel de propor ações no sistema de distribuição com o intuito de adequar o fornecimento da energia aos padrões exigidos pelos órgãos reguladores. Tradicionalmente considera-se apenas a minimização do custo global de investimento de planos de expansão, negligenciando-se questões de confiabilidade e robustez do sistema. Como consequência, os planos de expansão obtidos levam o sistema de distribuição a configurações que são vulneráveis a elevados cortes de carga na ocorrência de contingências na rede. Este trabalho busca a elaboração de uma metodologia para inserir questões de confiabilidade e risco ao problema PESD tradicional, com o intuito de escolher planos de expansão que maximizem a robustez da rede e, consequentemente, atenuar os danos causados pelas contingências no sistema. Formulou-se um modelo multiobjetivo do problema PESD em que se minimizam dois objetivos: o custo global (que incorpora custo de investimento, custo de manutenção, custo de operação e custo de produção de energia) e o risco de implantação de planos de expansão. Para ambos os objetivos, são formulados modelos lineares inteiros mistos que são resolvidos utilizando o solver CPLEX através do software GAMS. Para administrar a busca por soluções ótimas, optou-se por programar em linguagem C++ dois Algoritmos Evolutivos: Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-2 (NSGA2) e Strength Pareto Evolutionary Algorithm-2 (SPEA2). Esses algoritmos mostraram-se eficazes nessa busca, o que foi constatado através de simulações do planejamento da expansão de dois sistemas testes adaptados da literatura. O conjunto de soluções encontradas nas simulações contém planos de expansão com diferentes níveis de custo global e de risco de implantação, destacando a diversidade das soluções propostas. Algumas dessas topologias são ilustradas para se evidenciar suas diferenças. / The Distribution System Expansion Planning (DSEP) problem aims to determine guidelines to expand the network considering the growing demand of customers. In this context, the distribution companies have to propose actions for improvements in the distribution system in order to adjust the supply of energy to the standards required by regulators. Traditionally minimizing the global cost of expansion plans is the only goal that is considered, thus reliability and robustness issues are neglected. As a result, the optimal expansion plans lead the distribution system to configurations that are vulnerable to high load shedding under the occurrence of contingencies in the network. This work aims to develop a methodology to insert reliability and risk issues to the traditional DSEP problem in order to maximize the robustness of the network and hence mitigate the system damages caused by contingencies. We formulated a multi-objective model of the problem that compromises two objectives: minimization of the global cost (that comprises investment cost, maintenance cost, operational cost, and production cost) and minimization of the deployment risk of expansion plans. For both objectives, we formulated mixed integer linear models which are solved using CPLEX accessed through GAMS. To manage the search for optimal solutions, we chose to implement in C++ language two Evolutionary Algorithms (EAs): Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-2 (NSGA2) and Strength Pareto Evolutionary Algorithm-2 (SPEA2). The effectiveness of both algorithms was verified through simulations of the expansion planning of two test systems, adapted from the literature. The set of solutions that has been found contains expansion plans with different levels of global cost and deployment risk. Some of these topologies are depicted to show this diversity of the proposed solutions.

O planejamento da expansão do sistema elétrico é uma das principais atividades em uma distribuidora de energia elétrica, representando uma grande parcela dos investimentos realizados pelas distribuidoras para atender a demanda dos consumidores e os critérios estabelecidos pela agência reguladora (ANEEL). As empresas buscam o apoio de métodos multicritério no processo decisório de investimento, para otimizar e priorizar, com o intuito de obterem êxito na elaboração de um plano de obras que contemple aspectos técnicos e econômicos. A revisão sistêmica da literatura foi realizada em trabalhos de relevância para o tema em estudo, com auxílio de cinco bases de dados. O referencial teórico, que totaliza 52 publicações, apresenta conceitos teóricos sobre o processo decisório através de métodos multicritério de apoio à decisão, bem como exemplifica, através de aplicações práticas como os métodos estão sendo utilizados na área de energia. Com base nesta revisão foi possível estruturar a aplicação da Teoria da Utilidade Multiatributo (MAUT) em um processo decisório de investimento para fins de planejamento da expansão do sistema de distribuição em uma concessionária distribuidora de energia elétrica. Com a aplicação do método fica evidenciada a importância de um procedimento formal para auxiliar os decisores na hierarquização de forma objetiva dos alimentadores de energia elétrica mais críticos, proporcionando maior clareza e aprendizado em todo o processo de planejamento da expansão do sistema elétrico. Ao final, desenvolveu-se uma ferramenta para tratamento do grande volume de dados, que disponibiliza as informações depuradas para auxiliar na tomada decisão de investimento em ações eficientes, que melhorem a qualidade do fornecimento e atendam o crescimento do sistema. A partir da revisão bibliográfica e com a aplicação do método, oportunidades para estudos futuros foram identificadas. / The expansion planning of the electric system is one of the main activities in an electric energy distributor, representing a large part of the investments made by the distributors to meet the consumer demand and the criteria established by the regulatory agency (ANEEL). The companies seek the support of multi-criteria methods in the investment decision-making process, to optimize and prioritize, in order to succeed in the elaboration of a work plan which contemplates technical and economic aspects. The systemic review of the literature was carried out in current and relevant articles for the subject under study, with the aid of five database sources. The theoretical reference, which totals 52 publications, presents theoretical concepts on the decision process through multicriteria methods of decision support, as well as exemplifies through practical applications how the methods are have been used in the area of energy. Based on this review, it was possible to structure the application of the Multiattribute Utility Theory (MAUT) in an investment decision process for the purpose of planning the expansion of the distribution system in an electric power distribution concessionaire. The application of the method shows the importance of a formal procedure to assist decision makers in the objective hierarchy of the most critical electric power feeders, providing greater clarity and learning throughout the planning process of the expansion of the electric system. In the end, a tool was developed to treat the large volume of data, which provides the purified information to assist in the decision making of investment in assertive actions that improve the quality of supply and meet growth of the system. From the literature review and with the application of the method, opportunities for future studies have been identified.

Orientador: John Fredy Franco Baquero / Resumo: O planejamento bem-sucedido de redes de distribuição requer uma metodologia que inclua um modelo de rede preciso que considere não apenas os custos econômicos, mas também os custos associados à confiabilidade do sistema. Considerando estas duas características essenciais, esta tese propõe modelos matemáticos que permitam incluir a avaliação da confiabilidade dentro do problema do planejamento de expansão de sistemas de distribuição com múltiplos estágios, visando expandir os ativos de rede (ramos e subestações) e minimizar os custos de confiabilidade do sistema. Em relação às características da rede, o modelo de planejamento proposto utiliza um fluxo de potência AC não-linear e não convexo, que é convertido em um problema convexo usando reformulação cônica, técnicas de linearização por partes, com o intuito de obter tratabilidade computacional usando técnicas clássicas de otimização. Além disso, a avaliação de confiabilidade convencional baseada em simulação é implementada de forma equivalente por meio de expressões algébricas dentro do modelo matemático. Vários casos de estudo são usados ​​para demostrar a eficácia da metodologia de planejamento proposta. / Abstract: Successful planning of distribution networks requires a methodology that includes an accurate network model that considers not only the economic costs but also the costs associated with system reliability. Considering these two essential characteristics, this thesis proposes mathematical models that include reliability assessment within multi-stage expansion planning problem of distribution systems, aiming at expanding network assets (branches and substations) and minimizing reliability costs of the system. In relation to the network characteristics, the proposed planning model uses a non-convex nonlinear AC power flow, which is converted into a convex problem using conic reformulation and piece-wise linearization, to obtain the computational treatability using classical optimization techniques. In addition, conventional simulation-based reliability assessment is implemented equivalently through algebraic expressions. Several benchmarks are used to demonstrate the effectiveness of the proposed planning methodology. / Doutor

O problema de Planejamento da Expansão de Sistemas de Distribuição (PESD) visa determinar diretrizes para a expansão da rede considerando a crescente demanda dos consumidores. Nesse contexto, as empresas distribuidoras de energia elétrica têm o papel de propor ações no sistema de distribuição com o intuito de adequar o fornecimento da energia aos padrões exigidos pelos órgãos reguladores. Tradicionalmente considera-se apenas a minimização do custo global de investimento de planos de expansão, negligenciando-se questões de confiabilidade e robustez do sistema. Como consequência, os planos de expansão obtidos levam o sistema de distribuição a configurações que são vulneráveis a elevados cortes de carga na ocorrência de contingências na rede. Este trabalho busca a elaboração de uma metodologia para inserir questões de confiabilidade e risco ao problema PESD tradicional, com o intuito de escolher planos de expansão que maximizem a robustez da rede e, consequentemente, atenuar os danos causados pelas contingências no sistema. Formulou-se um modelo multiobjetivo do problema PESD em que se minimizam dois objetivos: o custo global (que incorpora custo de investimento, custo de manutenção, custo de operação e custo de produção de energia) e o risco de implantação de planos de expansão. Para ambos os objetivos, são formulados modelos lineares inteiros mistos que são resolvidos utilizando o solver CPLEX através do software GAMS. Para administrar a busca por soluções ótimas, optou-se por programar em linguagem C++ dois Algoritmos Evolutivos: Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-2 (NSGA2) e Strength Pareto Evolutionary Algorithm-2 (SPEA2). Esses algoritmos mostraram-se eficazes nessa busca, o que foi constatado através de simulações do planejamento da expansão de dois sistemas testes adaptados da literatura. O conjunto de soluções encontradas nas simulações contém planos de expansão com diferentes níveis de custo global e de risco de implantação, destacando a diversidade das soluções propostas. Algumas dessas topologias são ilustradas para se evidenciar suas diferenças. / The Distribution System Expansion Planning (DSEP) problem aims to determine guidelines to expand the network considering the growing demand of customers. In this context, the distribution companies have to propose actions for improvements in the distribution system in order to adjust the supply of energy to the standards required by regulators. Traditionally minimizing the global cost of expansion plans is the only goal that is considered, thus reliability and robustness issues are neglected. As a result, the optimal expansion plans lead the distribution system to configurations that are vulnerable to high load shedding under the occurrence of contingencies in the network. This work aims to develop a methodology to insert reliability and risk issues to the traditional DSEP problem in order to maximize the robustness of the network and hence mitigate the system damages caused by contingencies. We formulated a multi-objective model of the problem that compromises two objectives: minimization of the global cost (that comprises investment cost, maintenance cost, operational cost, and production cost) and minimization of the deployment risk of expansion plans. For both objectives, we formulated mixed integer linear models which are solved using CPLEX accessed through GAMS. To manage the search for optimal solutions, we chose to implement in C++ language two Evolutionary Algorithms (EAs): Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-2 (NSGA2) and Strength Pareto Evolutionary Algorithm-2 (SPEA2). The effectiveness of both algorithms was verified through simulations of the expansion planning of two test systems, adapted from the literature. The set of solutions that has been found contains expansion plans with different levels of global cost and deployment risk. Some of these topologies are depicted to show this diversity of the proposed solutions.

Tese de Programa Doutoral. Sistemas Sustentáveis de Energia. Universidade do Porto. Faculdade de Engenharia. 2011