[pt] Esta pesquisa trata de duas variantes do conhecido Problema de Roteirização de Veículos com Estoque (do inglês Inventory Routing Problem – IRP). O problema nasce num contexto de um sistema de Vendor Managed Inventory (VMI) no qual o fornecedor é responsável pela gestão de estoques do cliente. Tal problema é a junção dos problemas de transporte e gestão de estoques, que correspondem aos maiores custos em uma operação logística. Destarte este trabalho apresenta um modelo matemático para uma variante do IRP que considera que o fornecedor tem clientes dentro e fora do sistema de VMI. Este caso surge quando para alguns clientes não é interessante a realização do controle de seus estoques dentro do sistema de VMI, somente o atendimento de suas demandas. Além disto, o modelo contempla três diferentes tipos de políticas de gestão de estoques e é capaz de lidar com casos contendo vários períodos e vários veículos. Após sua elaboração, o modelo foi validado em instâncias do IRP, do Problema de Roteamento de Veículos (do inglês Capacitated Vehicle Routing Problem - CVRP) e instâncias próprias para a variante. Foram realizados também estudos sobre os impactos das diferentes políticas de gestão de estoques. Além do modelo matemático, foi desenvolvida uma meta-heurística híbrida que resolve uma variante do IRP considerando vários períodos e vários veículos. Cada movimento considerado durante a meta-heurística é divido em duas etapas, a primeira sendo a modificação da posição de um ou mais clientes nos veículos e períodos e uma segunda etapa que resolve de forma exata um Problema de Fluxo Máximo a Custo Mínimo para a atribuição ótima do volume de carga transportada para cada cliente por cada veículo em cada período. Esta abordagem é então testada em instâncias clássicas para esta variante do IRP, obtendo resultados que comprovam a eficiência do algoritmo. / [en] This research deals with two variants of the Inventory Routing Problem (IRP). This problem comes from the context of a Vendor Managed Inventory (VMI) system in which the vendor is responsible for managing the customer s inventory. It is the combination of transportation and inventory management problems, which correspond to the higher costs in a logistics operation. Hence, this paper presents a mathematical model for an IRP variant, in which the vendor has customers inside and outside the VMI system. This situation is presented when it is not interesting to manage the inventories of some clients within the VMI system, resulting only in meeting their demands. In addition, the model considers three different types of stock management policies and it can comprehend multiple periods and multiple vehicles. After its modelling, the model was validated using IRP instaces, the Vehicle Routing Problem (CVRP) and specific instances for this variant. The impacts of different inventory management policies were also analyzed. In addition to the mathematical model, a hybrid meta-heuristic was developed, which solves an IRP variant considering several periods and several vehicles. Each iteration of the metaheuristic is divided into two stages: the first is modifying the position of one or more customers attended by the vehicles and periods, and a second step that solves a Maximum Flow at Minimum Cost problem, to optimally assign the load volumes transported to each customer in each vehicle in each period. Then, this approach is tested in classical instances for this IRP variant, obtaining results that prove the efficiency of the algorithm.

[pt] A programação de máquinas é um processo de tomada de decisão que desempenha um importante papel na maioria das indústrias de manufatura e serviços. Esta dissertação aborda o problema de programação de máquinas paralelas idênticas sem preempção, considerando características da programação de data de liberação e data limite para execução do início das tarefas, restrição de precedência entre pares de tarefas, elegibilidade e disponibilidade de máquinas. Para resolver este problema, uma formulação de programação linear inteira mista é proposta. O novo modelo, chamado de bucket-indexed (BI), particiona o horizonte de planejamento em períodos de tempos de mesmo tamanho (buckets). O tamanho dos buckets é um par âmetro que varia de acordo com a instância e influencia o porte do modelo, podendo assumir valores entre 1 e o menor tempo de processamento das tarefas. Quanto maior o tamanho do bucket, menor é o número de buckets criados e, consequentemente, menor o porte do modelo. A formulação proposta é testada em instâncias reais referentes ao problema de programação de sondas para construção de poços de petróleo de uma indústria brasileira de óleo e gás. A fim de avaliar os resultados obtidos pela formulação BI, a formulação clássica time-indexed (TI) foi também implementada para comparação dos tempos computacionais e qualidade da solução. Os resultados da formulação proposta apontam um melhor desempenho nas instâncias testadas, reduzindo o tempo computacional em todos os casos e resolvendo instâncias de grande porte não resolvidas pela formulação TI. / [en] Machine scheduling is a decision-making process that plays an important role in most manufacturing and service industries. This dissertation tackles a nonpreemptive identical parallel machine scheduling problem, considering release dates, deadlines, precedences, eligibility, and machine availability constraints. To solve this problem, a mixed-integer linear programming formulation is proposed. The new model, called bucketindexed, partitions the planning horizon in periods of equal length (buckets). The bucket size is a parameter which varies according to instances and influences the model size, assuming values between 1 and the shortest processing time of jobs. The larger the bucket size, the smaller is the number of buckets created and, consequently, the smaller the model size. The proposed formulation is tested in real instances of the rig scheduling problem for a Brazilian oil and gas industry. To evaluate the results obtained by the BI formulation, the classical time-indexed (TI) formulation was also implemented for comparison of computational times and solution quality. The results of the proposed formulation highlight a better performance in all the tested instances, reducing computational time in all cases and solving large instances unsolvable by the TI formulation.

[pt] Este trabalho apresenta um método de Monitoramento Não Intrusivo de Carga de Aparelhos elétricos (do inglês Non-Intrusive Appliance Load Monitoring – NIALM) supervisionado, usando técnicas de análise de estados estacionários, para desagregação do consumo elétrico residencial a partir de uma única medição, sem a necessidade de instalação de medidores individuais nos dispositivos. A metodologia proposta divide o problema em duas etapas. Inicialmente, há um pré-processamento para identificação e desagregação dos aparelhos que apresentam comportamento periódico, modelados a partir da estimação dos parâmetros da série de Fourier. Na etapa seguinte, os resultados obtidos são combinados a um modelo de otimização linear-inteiro misto para desagregação dos equipamentos não-periódicos, buscando minimizar a diferença entre a curva de carga total lida e a soma das curvas de carga desagregadas por dispositivo. Uma aplicação didática é realizada para validação do método proposto com dados reais e, por fim, é apresentada uma análise de viabilidade econômica da migração para a tarifa branca aplicada no Brasil. Os resultados mostram que, ao utilizar dessa metodologia, é possível que o usuário avalie se há ou não vantagem em deslocar parte do seu consumo de energia para fora do horário de ponta para obter benefício na sua fatura de energia elétrica. / [en] This work presents a supervised Non-Intrusive Appliance Load Monitoring (NILM) method, or energy disaggregation, for residential consumption, which aims to decompose the aggregate energy consumption data collected from a single measurement point into device-level consumption estimation using steady state analysis techniques with no need to install individual meters on appliances. The proposed methodology considers two steps to face the problem. Firstly, periodical appliances are modeled from the estimation of Fourier series parameters and extracted from the total power measured. Secondly, the results obtained are combined with a Mixed Integer Linear Programming proposed to disaggregate the remaining appliances, which minimize the difference between the total aggregated load and the sum of the estimated load curves per appliance. A study case is performed with a real case to validate the proposed method and indicates that the model can be useful for practical applications, such as helping evaluate the possibility of the consumers changing the modality of their tariff contract from the conventional tariff to the new Brazilian modality called white tariff.

The power utilities in Sweden are planning to replace the major part of thenuclear power plants with renewable energy resource by the year 2030. Some ofthe renewable energy resources are intermittent, which may endanger the powersystem stability. A solution to this problem could be increased exibility in theend-users consumption, which is known as demand response. This is a usefultool that can be used to facilitate the large integration of renewable energyresource into the power grid. Therefore, several of the Swedish governmentauthorities have stated that the possibilities for demand response should befurther investigated.During this thesis, a case study is carried out at Volvo Group Truck OperationsPowertrain Productions in Koping, with the purpose of deriving theirtechnical possibilities for DR in the factory. Volvo in Koping mainly producesgearboxes to all trucks within the Volvo Group concern and belongs to the engineeringindustry sector. The engineering industry has previously not beeninvestigated for DR purposes in Sweden. The main goal of the thesis is to derivethe DR capacity of the factory and the associated time parameters. Onlydemand response by shifting the production in time is considered.One production group (Midiblock 2) in the factory is modelled using MixedInteger Linear Programming and the optimization problem is used to minimizethe electricity cost while fullling the production requirements. The optimizationproblem is done on daily basis and the result is binary operating pointsfor CNC-machines. The output from the Mixed Integer Linear Programmingproblem is sent to a discrete event model, which is used to validate the resultsand display the optimal energy consumption.The simulation results indicates that the modelled production group can performa load shift of 270 kWh/h during 4 hours by scheduling production. Duringthe reduction it should be possible to perform actions such as maintenance andchanging settings of machines. If the results are true for the entire factory, theresulting load reduction is 1.35 MWh/h during 4 hours. However, the nancialincentives to perform load reductions are low. Also, Volvo in Koping does nothave any routines to shut-o the CNC-machines and an extensive work is requiredto make a load reduction possible. Resulting in that DR at the factory isat the moment unrealistic. In addition to the possibilities for DR, the possibleeconomic savings by shutting o the CNC-machines when they are not producingunits are also approximated. Volvo in Koping can save a large amount ofenergy and yearly cut the cost by at least 5 000 000 SEK on these actions, whichis also the rst step towards enabling DR in the factory. / Elkraftsbolagen i Sverige planerar att ersätta kärnkraftverken med förnybaraenergikällor fram till och med år 2030. Några av de förnybara energikällornaär intermittenta i sin produktion och kan på grund av detta medföra en faraför stabilitet i kraftsystemet. En del av lösningen till detta problem kan varaefterfrågeflexibiltet, vilket innebär att el-användarna är mer flexibla i förbrukningenoch anpassar sig till viss del efter kraftsystemets tillstånd. Efterfrågeflexibiltetär ett användbart verktyg som kan underlätta integreringen av de förnybaraenergikällorna. På grund av detta har era svenska statliga företag sagtatt er undersökning bör genomföras inom området efterfrågeflexibiltet.Under detta arbeta har en fallstudie utförts hos Volvo Group Truck OperationPowertrain Production i Köping. Syftet av fallstudien har varit attundersöka möjligheterna för efterfrågeflexibilitet i fabriken. Volvo i Köping producerartill största dels växellådor till samtliga lastbilar inom Volvo Group koncernenoch de tillhör därför industrisektorn verkstadsindustrier.En produktionsgrupp i fabriken modelleras med hjälp av linjärprogrammeringoch modellen används för att för att minimera elkostnaderna genom att föryttalast i tid och samtidigt uppfylla produktionskraven. Optimeringsproblemetberäknas med elpriser för ett dygn och resultatet av problemet är binära tillståndför CNC-maskinerna i produktionsgruppen. De binära tillstånden skickas tillen diskret modell i Matlab som används för att verifiera produktionskraven ochvisa den resulterande energiförbrukningen för produktionsgruppen.Resultatet visar att det är teoretiskt möjligt att förytta 270 kWh/h underen period på 4 timmar genom att förskjuta produktion i tid. Under produktionsstoppenär det möjligt att genomföra underhåll och att förändring iinställningarna på CNC-maskinerna. Om resultaten skalas upp till hela fabrikenskulle den resulterande lastförflyttningen vara 1.35 MWh/h under 4 timmar.Dock så är de ekonomiska incitamenten låga och lastföryttningen är inteekonomiskt hållbar. Ett ytterligare problem är att Volvo i Köping förtillfälletinte har några rutiner för att stänga av maskinerna. Därför krävs det ett omfattandearbete innan det skulle vara möjligt att genomföra en lastförflyttning.Efterfrågeflexibiltet hos Volvo i Köping är därför orealistiskt. Utöver att undersöka möjligheterna för efterfrågeflexibiltet i fabriken, har en del av arbetetsom mål att undersöka de möjliga energi- och kostnadsbesparingar som skapasav att stänga av CNC-maskinerna när de inte producerar enheter. Arbetet harvisat att Volvo i Köping kan varje är spara 5 000 000 SEK på att stänga avmaskinerna, vilket också är ett första steg mot efterfrågeflexibilitet i fabriken.

Hydropower is one of the oldest renewable energy (RE) sources and constitutes a major share in the Swedish electricity mix. Though hydropower is renewable, there exist some issues pertaining to the local aquatic conditions. With more environmental laws being implemented, regulating the use and management of water is jeopardizing the flexibility of hydropower plants. The decided national plan for new environmental conditions in Sweden is expected to start being implemented in 2025 and more restrictions are expected. Analysing a battery energy storage system's capabilities plants may improve flexibility in hydropower plant operation. This thesis is focused on the short-term regulation in lower Oreälven river where the hydropower plants Skattungbyn, Unnån and Hansjö are located. The combined hydropower plant and battery system is simulated being employed in the day-ahead market and a techno-economic optimization of the combined system is performed. The combined system's operation is modelled using Mixed Integer Linear Programming. The future electricity market analysis is modelled using Machine Learning techniques. Three different electricity market scenarios were developed based on different Swedish nuclear energy targets for 2040 to capture the future. The first scenario developed complies with the Swedish energy target of 100 % renewable production in 2040. The second scenario has still two nuclear power plants in operation by 2040 and the third scenario has the same nuclear capacity as of 2020. It is observed from the results that with the current battery costs (~3,6 Million SEK/MWh), the implementation of a battery system for the short term regulation of the combined battery/hydropower system is not profitable and the cost of battery needs to be less than 0,5 Million SEK/MWh to make it profitable. The thesis also discusses the possibility of utilizing batteries’ second life and the techno-economic analysis of their performance. / Vattenkraft är en av de allra äldsta förnybara energikällorna och utgör idag en väsentlig del av Sveriges energimix. Trots att vattenkraft är förnybar, har den lett till vissa utmaningar i den lokala vattenmiljön. Som en följd av att fler miljölagar har implementerats för att reglera nyttjandet av vattendrag och sjöar, minskar flexibiliteten i vattenkraftproduktionen. Den av den svenska regeringen i juni 2020 beslutade nationella planen för miljöanpassning av vattenkraften i Sverige, förväntas börja genomföras med start 2025 och tros då resultera i fler flexibilitetsbegränsningar. Genom att analysera driften av batteriers energilagringssystem kombinerade med vattenkraftverk, bedöms flexibiliteten i sådana kombinerade system kunna ökas. Denna studie fokuserar på den kortsiktiga regleringen av nedre Oreälven med vattenkraftverken Skattungbyn, Unnån och Hansjö. En kombination av vattenkraftverken med batterisystem simuleras mot spot-marknaden och en teknisk-ekonomisk optimering av det kombinerade systemet utförs. Driften av det kombinerade systemet modelleras med linjärprogrammering och den framtida analysen av elmarknaden modelleras med maskininlärningstekniker. Tre olika scenarier för elmarknaden utvecklades baserade på målen för den svenska kärnkraften år 2040. Det första scenariot som utvecklades är i linje med det svenska energimålet om 100 % förnybar produktion till 2040. Det andra scenariot utvecklades med två kärnkraftverk fortfarande i drift 2040 och det tredje scenariot med samma kärnkraftskapacitet som 2020. Från resultaten kan särskilt noteras att med nuvarande batterikostnader (~3,6 miljoner SEK/MWh) kommer införandet av batterier för att kortsiktigt reglera vattenkraftverken inte att vara lönsamt om inte batterikostnaden reduceras till som högst 0,5 miljoner SEK/MWh. Denna studie diskuterar även möjligheterna att använda andrahandsbatterier samt en teknisk-ekonomisk analys för dess prestanda.

To reduce the emissions from the transport sector, the electric vehicle (EV) is a promising alternative to the internal combustion engine vehicle (ICEV). An important aspect of implementing new transport systems in terms of EVs is the charging strategy, as many energy sources with different limitations can be utilized. Although various studies have investigated charging strategies for electric cars, there is a lack of optimized charging strategies for electric boats with specific considerations for these cases. In Colombia, the river transport sector plays an important role in areas with lack of access to other transport alternatives. This study presents an optimization of the charging strategy for an electric boat that is planned to traffic the Magdalena River in the region of Magangué, Colombia. The objective of the optimization model is to minimize the electricity bill while maintaining a desired transport service. The study considers solar photovoltaics (PV), the electric grid and battery storage for charging, and compares different battery sizes in a scenario analysis. Furthermore, the impact of the instability of the grid is included in terms of a sensitivity analysis of grid blackouts, together with varying battery investment costs. The results show that PV is a recommended investment as it lowers the charging cost and gives positive results in terms of economic feasibility. To further increase the economic feasibility, lower the charging costs and improve the reliability of the system, it is suggested to invest in energy storage. The techno-economic feasibility of storage is heavily affected by battery investment costs and number of grid blackouts affecting the boat charging. If the investment cost is low and the number of blackouts is high, a large storage is a suggested solution. / För att minska utsläppen från transportsektorn är elfordon (EV) ett lovande alternativ till förbränningsmotorfordon (ICEV). En viktig aspekt vid implementering av nya transportsystem för EV:s är val av laddningsstrategi, eftersom många energikällor med olika begränsningar kan användas. Även om flertalet studier har undersökt laddningsstrategier för elbilar, saknas optimerade laddningsstrategier för elbåtar och som beaktar de specifika förhållandena för dessa fall. I Colombia spelar flodtransportsektorn en viktig roll i områden med brist på tillgång till andra transportalternativ. Denna studie presenterar en optimering av laddningsstrategin för en elbåt som är planerad att trafikera floden Magdalena i regionen Magangué, Colombia. Syftet med optimeringsmodellen är att minimera elräkningen samtidigt som en önskad transporttjänst bibehålls. Studien omfattar solceller (PV), elnätet och batterilagring för laddning, och jämför olika batteristorlekar i en scenarioanalys. Vidare inkluderas effekterna av elnätets instabilitet genom en känslighetsanalys av strömavbrott, tillsammans med varierande kostnader för batteriinvesteringar. Resultaten visar att PV är en rekommenderad investering eftersom den sänker laddningskostnaden och ger positiva resultat när det gäller ekonomisk lönsamhet. För att ytterligare öka den ekonomiska lönsamheten, sänka laddningskostnaderna och förbättra systemets tillförlitlighet föreslås det att investera i energilagring. Den teknisk-ekonomiska genomförbarheten för lagring påverkas starkt av kostnader för batteriinvesteringar och antalet strömavbrott som påverkar båtladdningen. Om investeringskostnaden är låg och antalet strömavbrott är högt är energilagring med stor kapacitet en föreslagen lösning.

Combined cycle gas turbine power plants (CCGT), as part of the electricity generation fleet, are required to improve their flexibility to help balance the power system under new scenarios with high shares of variable renewable sources. Among the different possibilities to enhance the power plant performance, an inlet air conditioning unit offers the benefit of power augmentation and “minimum environmental load” reduction by controlling the gas turbine intake temperature using cold thermal energy storage and a heat pump. In this thesis, an evaluation of the conditioning unit impact over a power-oriented CCGT under a day-ahead optimized operation strategy is presented. To establish the hourly dispatch of the power plant and the right operation mode of the inlet condition unit bringing the desired benefits, a mixed-integer linear optimization was formulated aiming to maximize the operational profit of the plant within a 24 hours horizon. To assess the impact of the proposed unit operating under this control strategy, annual simulations of a reference power plant were developed with and without the unit, allowing to a comparison of their performance by means of technical and economic indicators. Furthermore, a case study changing equipment sizes was performed in order to identify trends of the power plant performance related to such parameters; and lastly, a sensitivity analysis on market conditions to test the control strategy response was included. The results indicate that the inlet conditioning unit together with the dispatch optimization increase the power plant operational profit trough the gain of power variation over peak and off-peak periods. For the specific case study in northern Italy, it is shown that a power plant integrated with the conditioning unit is more profitable in terms of net present value based on the undertaken investment figures. Related to the technical performance, it also shows that the unit reduces by 1,34% the minimal environmental load when part-load operations are required and that it can increase the net power output by 0.17% annually. All in all, this study presents the benefits of a dispatch optimization strategy when couple to a novel solution to increase CCGT flexibility. / Elproducerande kombikraftverk (CCGT) förväntas förbättra sin flexibilitet för att kunna bidra till stabilisering av elnätet i framtida scenarier med ökande andel variabla, förnybara energikällor. Av de diverse metoder som finns att tillgå för att förbättra ett kraftverks prestanda, erbjuder en inluftsbehandlingsenhet både fördelar med kraftförbättring samt minskning av “minimun environmental load”; genom att med hjälp av kall termisk energilagring och en värmepump kontrollera gasens inluftstemperatur till gasturbinen. I den här uppsatsen undersöks hur en sådan inluftsbehandlingsenhet påverkar prestandan hos en kraftproduktionsfokuserad CCGT när en optimerad driftsstrategi introduceras. För att bestämma kraftverkets elproduktion vid varje timme och det korrekta driftläget för luftbehandlingsenheten (för att uppnå tidigare nämnda eftersökta fördelar) formulerades ett linjärt optimeringsproblem med syfte att maximera kraftverkets driftsförtjänst under ett 24-timmars tidsspann. För att bedöma den föreslagna inluftsbehandlingsenhetens inverkan under den optimerade driftsstrategin genomfördes simuleringar av ett referenskraftverk med och utan nämnda enhet, varpå en jämförelse med avseende på teknisk prestanda och ekonomi genomfördes. Vidare genomfördes en fallstudie där storlek på diverse utrustning varierades för att kunna identifiera trender i kraftverksprestanda baserat på dessa parametrar; slutligen genomfördes en känslighetsanalys rörande hur luftbehandlingsenheten och kontrollstrategin reagerar vid olika marknader.. Resultaten indikerar att en inluftsbehandlingsenhet tillsammans med en optimerad driftsstrategi ökar kraftverkets driftsvinning genom en ökad variation i kraftuttag över peak och off-peak timmar. För fallstudien i norra Italien fanns att ett kraftverk med integrerad luftbehandlingsenhet är mer lönsamt sett till nuvärdesanalys. Gällande teknisk prestanda visade resultaten att enheten minskar den minsta miljöbelastningen med 1,34 % när delbelastningsdrift fordras, och att det kan öka nettokraftuttag med 0,17% årligen. Sammanfattningsvis presenterar denna studie fördelarna med ett driftsoptimerat kraftverk kopplat till en ny lösning för att öka flexibilitet hos CCGT:er.

Concentrated solar power (CSP) is a fast-growing technology for electricity production. With mirrors (heliostats) irradiation of the sun is concentrated onto a receiver run through by a heat transfer fluid (HTF). The fluid by that reaches high temperatures and is used to drive a steam turbine for electricity production. A CSP power plant is most often coupled with an energy storage unit, where the HTF is stored before it is dispatched and used to generate electricity. Electricity is most often sold at an open market with a fluctuating spot-prices. It is therefore of high importance to generate and sell the electricity at the highest paid hours, increasingly important also since the governmental support mechanisms aimed to support renewable energy production is faded out since the technology is starting to be seen as mature enough to compete by itself on the market. A solar power plant thus has an operational protocol determining when energy is dispatched, and electricity is sold. These protocols are often pre-defined which means an optimal production is not achieved since irradiation and electricity selling price vary. In this master thesis, an optimization algorithm for electricity sales is designed (in MATLAB). The optimization algorithm is designed by for a given timeframe solve an optimization problem where the objective is maximized revenue from electricity sales from the solar power plant. The function takes into consideration hourly varying electricity spot price, hourly varying solar field efficiency, energy flows in the solar power plant, start-up costs (from on to off) plus conditions for the logic governing the operational modes. Two regular pre-defined protocols were designed to be able to compare performance in a solar power plant with the optimized dispatch protocol. These three operational protocols were evaluated in three different markets; one with fluctuating spot price, one regulated market of three fixed price levels and one in spot market but with zero-prices during sunny hours. It was found that the optimized dispatch protocol gave both bigger electricity production and revenue in all markets, but with biggest differences in the spot markets. To evaluate in what type of powerplant the optimizer performs best, a parametric analysis was made where size of storage and power block, the time-horizon of optimizer and the cost of start-up were varied. For size of storage and power block it was found that revenue increased with increased size, but only up to the level where the optimizer can dispatch at optimal hours. After that there is no increase in revenue. Increased time horizon gives increased revenue since it then has more information. With a 24-hour time horizon, morning price-peaks will be missed for example. To change start-up costs makes the power plant less flexible and with fewer cycles, without affect income much. / Koncentrerad solkraft (CSP) är en snabbt växande teknologi för elektricitets-produktion. Med speglar (heliostater) koncentreras solstrålar på en mottagare som genomflödas av en värmetransporteringsvätska. Denna uppnår därmed höga temperaturer vilket används för att driva en ångturbin för att generera el. Ett CSP kraftverk är oftast kopplat till en energilagringstank, där värmelagringsvätskan lagras innan den används för att generera el. El säljs i de flesta fall på en öppen elmarknad, där spotpriset fluktuerar. Det är därför av stor vikt att generera elen och sälja den vid de timmar med högst elpris, vilket också är av ökande betydelse då supportmekanismerna för att finansiellt stödja förnybar energiproduktion används i allt mindre grad för denna teknologi då den börjar anses mogen att konkurrera utan. Ett solkraftverk har således ett driftsprotokoll som bestämmer när el ska genereras. Dessa protokoll är oftast förutbestämda, vilket innebär att en optimal produktion inte fås då exempelvis elspotpriset och solinstrålningen varierar. I detta examensarbete har en optimeringsalgoritm för elförsäljning designats (i MATLAB). Optimeringsscriptet är designat genom att för en given tidsperiod lösa ett optimeringsproblem där objektivet är maximerad vinst från såld elektricitet från solkraftverket. Funktionen tar hänsyn till timvist varierande elpris, timvist varierande solfältseffektivitet, energiflöden i solkraftverket, kostnader för uppstart (on till off) samt villkor för att logiskt styra de olika driftlägena. För att jämföra prestanda hos ett solkraftverk med det optimerade driftsprotokollet skapades även två traditionella förutbestämda driftprotokoll. Dessa tre driftsstrategier utvärderades i tre olika marknader, en med ett varierande el-spotpris, en i en reglerad elmarknad med tre prisnivåer och en i en marknad med spotpris men noll-pris under de soliga timmarna. Det fanns att det optimerade driftsprotokollet gav både större elproduktion och högre vinst i alla marknader, men störst skillnad fanns i de öppna spotprismarknaderna. För att undersöka i vilket slags kraftverk som protokollet levererar mest förbättring i gjordes en parametrisk analys där storlek på lagringstank och generator varierades, samt optimerarens tidshorisont och kostnad för uppstart. För lagringstank och generator fanns att vinst ökar med ökande storlek upp tills den storlek optimeraren har möjlighet att fördela produktion på dyrast timmar. Ökande storlek efter det ger inte ökad vinst. Ökande tidshorisont ger ökande vinst eftersom optimeraren då har mer information. Att ändra uppstartkostnaden gör att solkraftverket uppträder mindre flexibelt och har färre cykler, dock utan så stor påverkan på inkomst.

Hydropower is the world’s largest source of renewable electricity generation. Hydropower plants with reservoirs provide flexibility to the power systems. Efficient planning techniques improve the flexibility of the power systems and reduce carbon emissions, which is needed in power systems experiencing a rapid change in balance between power production and consumption. This is due to increasing amount of renewable energy sources, such as wind and solar power. Hydropower plants have low operating costs and are used as base power. This thesis focuses on weekly planning of hydropower in systems with large volumes and varying power generation and a literature review and a maintenance scheduling method are presented. The topic of hydropower planning is well investigated and various research questions have been studied under many years in different countries. Some of the works are summarized and discussed in literature reviews, which are presented in this thesis. First, some reviews are presented, which covers several aspects of hydropower planning. Literature reviews for long term, mid term and short term planning, respectively, are described. Maintenance scheduling in power systems consists of preventive and corrective maintenance. Preventive maintenance is performed at predetermined intervals according to a prescribed criteria. This type of maintenance is important for power producers to avoid loss in electricity production and loss in income. The maintenance scheduling for hydropower plants prevent these phenomena since spill in the reservoirs and wear on the turbines can be avoided. Usually, the maintenance in hydropower plants is performed on the turbines or at the reservoir intake. A deterministic and a stochastic method to solve a mid term maintenance scheduling problem formulated as a Mixed Integer Linear Programming using dynamic programming is presented. The deterministic method works well in terms of computational time and accuracy. The stochastic method compared to the deterministic method yields a slightly better result at the cost of a need for larger computational resources. / Vattenkraft är världens största källa till förnyelsebar elproduktion. Vattenkraftverk med magasin erbjuder flexibilitet till elkraftsystem. Effektiva planeringsmetoder förbättrar flexibiliteten hos kraftsystemen och minskar koldioxidutsläppen, vilket är nödvändigt i kraftsystem som utsätts för snabb förändring med obalans mellan produktion och konsumtion av effekt. Detta beror på ökad andel förnyelsebara energikällor, som vind- och solkraft, i kraftsystemen. Vattenkraftverk har låga driftkostnader och används som baskraft. Den här avhandlingen fokuserar på veckoplanering av vattenkraft i kraftsystem med stora volymer och varierande kraftproduktion, samt en litteraturstudie och en metod för underhållsplanering presenteras.    Ämnet vattenkraftplanering är väl undersökt och varierande forskningsfrågor har studerats under många år i olika länder. En del av arbetena sammanfattas och diskuteras i litteraturstudier, vilka presenteras i den här avhandlingen. Först presenteras några litteraturstudier, som täcker flera aspekter av vattenkraftplanering. Litteraturstudier, för långtids-, medeltidsplanering, respektive korttidsplanering beskrivs.    Underhållsplanering i elkraftsystem består av förebyggande och korrigerande underhåll. Förebyggande underhåll utförs vid förutbestämda intervall enligt förbestämda kriterier. Denna typ av underhåll är viktig för att kraftproducenter ska kunna undvika förlorad elproduktion och förlorad inkomst. Underhållsplaneringen för vattenkraftverk förebygger dessa fenomen, eftersom spill i magasinen och slitage på turbinerna kan undvikas. Vanligen utförs underhållen i vattenkraftverken på turbinerna eller vid intaget i magasinet. En deterministisk metod och en stokastisk metod att lösa ett medeltidsplaneringsproblem, formulerat som ett blandat heltalsprogrammeringsproblem presenteras. Den deterministiska metoden fungerar väl i termer av beräkningstid och noggrannhet. Den stokastiska metoden jämfört med den deterministiska metoden ger ett något bättre resultat dock till priset av ett behov av större datorresurser. / <p>QC 20220920</p>

Cette thèse aborde les facettes dynamiques des principes fondamentaux du problème de l'appariement stable plusieurs-à-un. Nous menons notre étude dans le contexte du choix de l'école et de l'appariement entre les hôpitaux et les résidents. Dans la première étude, en utilisant le modèle résident-hôpital, nous étudions la complexité de calcul de l'optimisation des variations de capacité des hôpitaux afin de maximiser les résultats pour les résidents, tout en respectant les contraintes de stabilité et de budget. Nos résultats révèlent que le problème de décision est NP-complet et que le problème d'optimisation est inapproximable, même dans le cas de préférences strictes et d'allocations de capacités disjointes. Ces résultats posent des défis importants aux décideurs qui cherchent des solutions efficaces aux problèmes urgents du monde réel. Dans la seconde étude, en utilisant le modèle du choix de l'école, nous explorons l'optimisation conjointe de l'augmentation des capacités scolaires et de la réalisation d'appariements stables optimaux pour les étudiants au sein d'un marché élargi. Nous concevons une formulation innovante de programmation mathématique qui modélise la stabilité et l'expansion des capacités, et nous développons une méthode efficace de plan de coupe pour la résoudre. Des données réelles issues du système chilien de choix d'école valident l'impact potentiel de la planification de la capacité dans des conditions de stabilité. Dans la troisième étude, nous nous penchons sur la stabilité de l'appariement dans le cadre de priorités dynamiques, en nous concentrant principalement sur le choix de l'école. Nous introduisons un modèle qui tient compte des priorités des frères et sœurs, ce qui nécessite de nouveaux concepts de stabilité. Notre recherche identifie des scénarios où des appariements stables existent, accompagnés de mécanismes en temps polynomial pour leur découverte. Cependant, dans certains cas, nous prouvons également que la recherche d'un appariement stable de cardinalité maximale est NP-difficile sous des priorités dynamiques, ce qui met en lumière les défis liés à ces problèmes d'appariement. Collectivement, cette recherche contribue à une meilleure compréhension des capacités et des priorités dynamiques dans les scénarios d'appariement stable et ouvre de nouvelles questions et de nouvelles voies pour relever les défis d'allocation complexes dans le monde réel. / This research addresses the dynamic facets in the fundamentals of the many-to-one stable matching problem. We conduct our study in the context of school choice and hospital-resident matching. In the first study, using the resident-hospital model, we investigate the computational complexity of optimizing hospital capacity variations to maximize resident outcomes, while respecting stability and budget constraints. Our findings reveal the NP-completeness of the decision problem and the inapproximability of the optimization problem, even under strict preferences and disjoint capacity allocations. These results pose significant challenges for policymakers seeking efficient solutions to pressing real-world issues. In the second study, using the school choice model, we explore the joint optimization of increasing school capacities and achieving student-optimal stable matchings within an expanded market. We devise an innovative mathematical programming formulation that models stability and capacity expansion, and we develop an effective cutting-plane method to solve it. Real-world data from the Chilean school choice system validates the potential impact of capacity planning under stability conditions. In the third study, we delve into stable matching under dynamic priorities, primarily focusing on school choice. We introduce a model that accounts for sibling priorities, necessitating novel stability concepts. Our research identifies scenarios where stable matchings exist, accompanied by polynomial-time mechanisms for their discovery. However, in some cases, we also prove the NP-hardness of finding a maximum cardinality stable matching under dynamic priorities, shedding light on challenges related to these matching problems. Collectively, this research contributes to a deeper understanding of dynamic capacities and priorities within stable matching scenarios and opens new questions and new avenues for tackling complex allocation challenges in real-world settings.