The format the text is saved as is unreadable, so i retyped it to my best ability.  This master thesis contains my work of studies of a short term planning model, with the time span of one week, or 168 hours. The models are based on the future hydropower system in pjorsa- and Tungnaa- river system, located in the south part of Iceland. The purpose ot this thesis is to formulate and develop one week operation schedules for this future power generation system, which for a given inflow-and load forecast returns a good schedule for each power stations in the system. The planning problem is formulated as a mathematical programming problem. The models used to describe and implement the system under study are a piecewise linear models. For piecewise linear models the breakpoints of the model are the local best-efficiency points. The objective is to return operation plan for each power station in the system, where the the volume of stored water in the end of the planning period is maximized through optimal discharge plans. It is needed to supply contracted load, regulation- and balance power for each hour during the planning period under study. Two test cases are made for each model in this theises. The former case describe winter operation, with high consumptions and lower natural inflow to the reservoirs. In the latter case the consumption is low and river inflow high and is meant to describe summer time operation. Obtained results show that piecewise linear model gives more realistic results when the load consumption is high and the inflow is low. During summer time, with low load and high inflow. The piecewise linear models schedule more often discharge not on local best-efficiency points. This behavior can be decreased by insertion a penalty cost of discharge changes.

O planejamento de curto prazo em minas a céu aberto exige a definição de poligonais, que representam os sucessivos avanços de lavra. As poligonais, tradicionalmente, são desenhadas em um processo laborioso na tentativa de delinear como minério em qualidade e quantidade de acordo com os limites determinados. O minério delimitado deve apresentar a menor variabilidade em qualidade possível, com o objetivo de maximizar a recuperação na usina de processamento. Essa dissertação visa desenvolver um fluxo do trabalho para definir poligonais de curto prazo de forma automática, além disso, sequenciar todos os blocos de minério de cada polígono de modo a definir uma sequência interconectada lavrável de poligonais. O fluxo do trabalho foi aplicada à incerteza de teores, obtida através de simulações estocásticas. Algoritmos genéticos foram desenvolvidos em linguagem de programação Python e implementados na forma de plug-in no software geoestatístico Ar2GeMS. Múltiplas iterações são criadas para cada avanço individual, gerando regiões (ou poligonais). Então, a região que apresenta menor variabilidade de teores é selecionada. A distribuição de probabilidade dos teores dos blocos em cada avanço é comparada com a distribuição global de teores, calculada a partir de todos os blocos do corpo de minério. Os resultados mostraram que os teores dos blocos abrangidos pelas poligonais criadas dessa forma apresentam teores similares à distribuição de referência, permitindo o sequenciamento de lavra com distribuição de teores mais próximo possível da distribuição global. Modelos equiprováveis permitem avaliar a incerteza associada à solução proposta. / Open-pit short-term planning requieres the definition of polygons identifying the successive mining advances. These polygons are drawn in a labour intensive task attempting to delineate ore with the quantity and quality within established ranges. The ore delineated by the polygons should have the least possible quality variability among them, helping in maximizing ore recovery at the processing plant. This thesis aims at developíng a workflow for drawing short-term polygons automatically, sequencing all ore blocks within each polygon and leading to a mineable and connected sequence of polygons. This workflow is also tested under grade uncertainty obtained through multiple syochastic simulated models. For this, genetics algorithms were developed in Python programming language and pluged in Ar2GeMS geostatistical software. Multiple iterations were generated for each of the individual advances, generating regions or polygons, and selecting the regions of lower grade variability. The blocks probability distribution within each advance were compared to the global distribution, including all blocks within the ore body. Results show that the polygons generated are comprised by block grades similar to the ones from the reference distribution, leading to mining sequence as close as possible to the global maintaining a quasi-satationarity. Equally probable models provide the means to access the uncertainy in the solution provided.

O planejamento de curto prazo em minas a céu aberto exige a definição de poligonais, que representam os sucessivos avanços de lavra. As poligonais, tradicionalmente, são desenhadas em um processo laborioso na tentativa de delinear como minério em qualidade e quantidade de acordo com os limites determinados. O minério delimitado deve apresentar a menor variabilidade em qualidade possível, com o objetivo de maximizar a recuperação na usina de processamento. Essa dissertação visa desenvolver um fluxo do trabalho para definir poligonais de curto prazo de forma automática, além disso, sequenciar todos os blocos de minério de cada polígono de modo a definir uma sequência interconectada lavrável de poligonais. O fluxo do trabalho foi aplicada à incerteza de teores, obtida através de simulações estocásticas. Algoritmos genéticos foram desenvolvidos em linguagem de programação Python e implementados na forma de plug-in no software geoestatístico Ar2GeMS. Múltiplas iterações são criadas para cada avanço individual, gerando regiões (ou poligonais). Então, a região que apresenta menor variabilidade de teores é selecionada. A distribuição de probabilidade dos teores dos blocos em cada avanço é comparada com a distribuição global de teores, calculada a partir de todos os blocos do corpo de minério. Os resultados mostraram que os teores dos blocos abrangidos pelas poligonais criadas dessa forma apresentam teores similares à distribuição de referência, permitindo o sequenciamento de lavra com distribuição de teores mais próximo possível da distribuição global. Modelos equiprováveis permitem avaliar a incerteza associada à solução proposta. / Open-pit short-term planning requieres the definition of polygons identifying the successive mining advances. These polygons are drawn in a labour intensive task attempting to delineate ore with the quantity and quality within established ranges. The ore delineated by the polygons should have the least possible quality variability among them, helping in maximizing ore recovery at the processing plant. This thesis aims at developíng a workflow for drawing short-term polygons automatically, sequencing all ore blocks within each polygon and leading to a mineable and connected sequence of polygons. This workflow is also tested under grade uncertainty obtained through multiple syochastic simulated models. For this, genetics algorithms were developed in Python programming language and pluged in Ar2GeMS geostatistical software. Multiple iterations were generated for each of the individual advances, generating regions or polygons, and selecting the regions of lower grade variability. The blocks probability distribution within each advance were compared to the global distribution, including all blocks within the ore body. Results show that the polygons generated are comprised by block grades similar to the ones from the reference distribution, leading to mining sequence as close as possible to the global maintaining a quasi-satationarity. Equally probable models provide the means to access the uncertainy in the solution provided.

O planejamento de curto prazo em minas a céu aberto exige a definição de poligonais, que representam os sucessivos avanços de lavra. As poligonais, tradicionalmente, são desenhadas em um processo laborioso na tentativa de delinear como minério em qualidade e quantidade de acordo com os limites determinados. O minério delimitado deve apresentar a menor variabilidade em qualidade possível, com o objetivo de maximizar a recuperação na usina de processamento. Essa dissertação visa desenvolver um fluxo do trabalho para definir poligonais de curto prazo de forma automática, além disso, sequenciar todos os blocos de minério de cada polígono de modo a definir uma sequência interconectada lavrável de poligonais. O fluxo do trabalho foi aplicada à incerteza de teores, obtida através de simulações estocásticas. Algoritmos genéticos foram desenvolvidos em linguagem de programação Python e implementados na forma de plug-in no software geoestatístico Ar2GeMS. Múltiplas iterações são criadas para cada avanço individual, gerando regiões (ou poligonais). Então, a região que apresenta menor variabilidade de teores é selecionada. A distribuição de probabilidade dos teores dos blocos em cada avanço é comparada com a distribuição global de teores, calculada a partir de todos os blocos do corpo de minério. Os resultados mostraram que os teores dos blocos abrangidos pelas poligonais criadas dessa forma apresentam teores similares à distribuição de referência, permitindo o sequenciamento de lavra com distribuição de teores mais próximo possível da distribuição global. Modelos equiprováveis permitem avaliar a incerteza associada à solução proposta. / Open-pit short-term planning requieres the definition of polygons identifying the successive mining advances. These polygons are drawn in a labour intensive task attempting to delineate ore with the quantity and quality within established ranges. The ore delineated by the polygons should have the least possible quality variability among them, helping in maximizing ore recovery at the processing plant. This thesis aims at developíng a workflow for drawing short-term polygons automatically, sequencing all ore blocks within each polygon and leading to a mineable and connected sequence of polygons. This workflow is also tested under grade uncertainty obtained through multiple syochastic simulated models. For this, genetics algorithms were developed in Python programming language and pluged in Ar2GeMS geostatistical software. Multiple iterations were generated for each of the individual advances, generating regions or polygons, and selecting the regions of lower grade variability. The blocks probability distribution within each advance were compared to the global distribution, including all blocks within the ore body. Results show that the polygons generated are comprised by block grades similar to the ones from the reference distribution, leading to mining sequence as close as possible to the global maintaining a quasi-satationarity. Equally probable models provide the means to access the uncertainy in the solution provided.

This master thesis studies the flexibility of Swedish power system. Because of the increase of fuel price and the environmental issues, renewable energy plays an increasingly important role. Sweden parliament has a planning frame of 30 TWh wind power energy per year in 2020. Wind power generation is largely dependent of wind speed. Since wind speed varies all the time and is hard to be predicted, the introduction of wind power will cause variation of power generation which needs to be balanced. Therefore, it is very important to study the regulation capacity of the power system in order to balance wind power. In Sweden, it is hydropower and thermal power that plays the role as balancing power. In earlier studies at Department of Electric Power Systems KTH, a model has been built to examine the flexibility of Swedish hydropower system. The aim of this thesis is to further develop this original model. In the improved model, the flexibility of thermal power in Sweden is included. Moreover, the improved model further considers the future value of stored water and the impact of delayed running water released from the upstream power plants at the end of simulated week. The whole model is a large short-time planning problem and the objective of this model is to maximize the profits. In this thesis, the profit is expressed as the future value of hydropower minus the generation cost of thermal unit. Besides, the profit also includes the income and the cost for the trading energy. The improved model is built as an optimization problem in GAMS. The time step is one hour and the time span of each simulation is one week. The load consumption and wind power production in each area are given as time series. The constraints considered in this model include the generation limitations, operational constraints of thermal power plants, hydrological coupling of hydropower plants, load balance in each bidding area and transmission capacity. Several case studies are performed in this thesis. Two models, both original model and improved model, will be tested. To find out how large the regulation capacity the Swedish power system has, four different expansion levels of wind power: 0 MW, 4000 MW, 8000 MW and 12000 MW are introduced. The information regarding hydropower is obtained from statistic data in 2009 and the wind power data for each week is coming from scaling the data in earlier studies. The operational constraints of thermal power plants are based on the statistics data from 2008 to 2012. The main finding from these case studies is that spillage will not increase when more wind power is introduced to the system but only increase when the export capacity is reached and the surplus power cannot be exported to other countries. Therefore, it can be concluded that the Swedish power system has good possibilities to balance large amounts of wind power. However, some simplifications and assumptions are made when the model is built, which will give rise to some inaccuracy to the result. Therefore, in the end of this thesis, some future studies are suggested to further improve this model. / I detta examensarbete studeras flexibiliteten i det svenska elsystemet. På grund av ökande bränslepriser och miljöproblem kommer betydelsen av förnybar energi att öka. Den svenska riksdagen har beslutat om ett planeringsmål på 30 TWh vindkraft till år 2020. Elproduktionen från vindkraft beror på vindhastigheten. Eftersom vindhastigheten varierar hela tiden och är svår att förutsäga, medför en ökning av vindkraften variationer i elproduktionen som måste balanseras. Därför är det mycket viktigt att studera elsystemets förmåga att balansera vindkraft. I Sverige sköts denna balansering av vattenkraft och termiska kraftverk. I tidigare studier vid Avdelningen för elektriska energisystem, KTH, har en modell utvecklats för att studera flexibiliteten i det svenska vattenkraftsystemet. Målsättningen med detta arbete är att vidareutveckla den ursprungliga modellen. I den förbättrade modellen inkluderas flexibiliteten i de svenska termiska kraftverken. Dessutom tar den förbättrade modellen hänsyn till värdet av sparat vatten och inverkan av vatten som rinner mellan två kraftverk i slutet av den simulerade veckan. Hela modellen är att stort kotttidsplaneringsproblem och målfunktionen i denna modell är att maximera vinsten. I det här arbetet uttrycks vinsten som värdet av sparat vatten minus produktionskostnaderna i de termiska kraftverken. Dessutom ingår inkomster och konstnader för elhandel. Den förbättrade modellen är uppbyggd som ett optimeringsproblem i GAMS. Tidssteget är en timme och varje simulering omfattar en vecka. Lasten och vindkraftproduktionen i varje område är givna som tidsserier. De bivillkor som ingår i denna modell är begränsningar i elproduktion, driftbegränsningar i termiska kraftverk, hydrologisk koppling mellan vattenkraftverk, lastbalans i varje område och transmissionsbegränsningar. Flera fallstudier genomförs. Två modeller, den ursprungliga och den förbättrade, testas. För att undersöka hur stor balanseringsförmåga det svenska elsystemet har undersöks fyra olika nivåer på vindkraftsutbyggnad: 0 MW, 4000 MW, 8000 MW och 12000 MW. Data för vattenkraften erhålls från statistik för 2009 och vindkraftsdata är skalade data från tidigare studier. Driftbegränsningarna i termiska kraftverk baseras på statistik från 2008 till 2012. Den viktigaste slutsatsen från dessa studier är att spillet inte ökar då mer vindkraft introduceras i systemet, såvida man inte når gränsen för exportkapaciteten och det inte är möjligt att exportera överskottsproduktion till andra länder. Därför kan man dra slutsatsen att det svenska elsystemet har en god förmåga att balansera stora volymer vindkraft. Modellen bygger dock på vissa förenklingar och antaganden, vilket medför en viss osäkerhet i resultaten. Därför föreslås i slutet av rapporten några framtida studier för att förbättra modellen ytterligare.

Energy systems with a high portion of renewable energy from wind and solar power can suffer from fluctuations in production due to weak winds or cloudy weather, which may affect the electricity price. When producing heat and power in a combined heat and power plant, an additional heat storage tank can be used to store the heat surplus which is obtained when the power production is high, and the heat demand is low. To optimize heat and power production economically, short-term planning can be applied. Short-term planning covers the production in the near future of 1-3 days. The optimization in this degree project is based on the district heating production, which means that the heating demand always needs to be fulfilled. The district heating production is based on the weather. Therefore a suitable period for simulation is three days due to the accuracy of the weather forecasts are reasonable. The optimization is performed on the district heat system in Gävle, Sweden. The system comprises several different production units, such as combined heat and power plants, backup plants, and industrial waste heat recovery. Two different models are made, one using linear programming and one using mixed integer non-linear programming. The model stated as a linear programming problem is not as accurate as of the one stated as a mixed integer non-linear programming problem which uses binary variables. Historical input data from Bomhus Energi AB, a company owned together by the local heat and power supplier Gävle Energi AB and the pulp and paper manufacturer BillerudKorsnäs AB, was given to simulate different scenarios. The different scenarios have various average temperatures and in some scenarios are there some issues with the pulp and paper industry affecting the waste heat recovery. In all scenarios is the heat storage tank charged when the demand is low and then discharged when the demand increases to avoid starting some of the more expensive backup plants if possible. The simulation time varies a lot between the two approaches, from a couple of seconds to several hours. Particularly when observing scenarios with a rather high demand since the backup generators use binary variables which take a lot of time to solve.

The diploma thesis focuses on analysis of plans and budgets system. The analysis is done in a particular organization called Krajská správa a údržba silnic Vysočiny, příspěvková organizace. According to theoretical part of the thesis the quality of the particular plans and budgets system is considered.

Este trabalho de pesquisa está relacionado com a aplicação de técnicas de Redes Neurais Artificiais (RNA\'s) na obtenção de políticas de operação conjunta de usinas hidroelétricas (UH\'s). O comportamento ótimo das usinas hidroelétricas depende tanto da posição relativa de cada UH ao longo da cascata como da relação entre elas. O propósito principal deste trabalho é de aplicar a rede de mapa auto-organizável (SOM) de Kohonen com modelos de sistemas dinâmicos, no aprendizado destas relações, objetivando seu uso para simular a operação ótima de um sistema hidroelétrico real. Este modelo é uma versão não-supervisionada do modelo NARX sendo chamado de modelo ou rede NARX Auto-Organizável (SONARX), capaz de processar padrões espaço-temporais. Desta maneira, um algoritmo de programação não-linear, especialmente desenvolvido para a realização da operação determinística de sistemas hidrotérmicos de potência, é utilizado para otimizar a operação deste conjunto de usinas, considerando-se várias condições hidrológicas distintas e, tendo como função objetivo a minimização do custo com complementação térmica. Em seguida, os resultados desta otimização são então processados e utilizados no treinamento da rede SONARX; ela irá captar os comportamentos relativos de cada uma das UH\'s, trabalhando com afluências futuras que ela mesma irá prever. De forma geral, a partir dos resultados obtidos com um subsistema do sistema sudeste brasileiro, pode-se concluir que a rede SONARX conseguiu assimilar o comportamento ótimo da operação do sistema teste. Os testes mostraram que o previsor neural possui uma forte tendência em seguir os resultados da otimização determinística, otimizando o uso dos recursos hídricos disponíveis para geração de energia elétrica. Posteriormente, a rede neural com função de base radial (RBF) foi aplicada na interpolação das previsões feitas pela rede SONARX, uma vez que este tipo de rede é indicado para esta tarefa. Neste contexto, os centros das funções de base, da rede RBF, passam a ser definidos pela rede SONARX, mitigando o erro inerente a este tipo de modelagem baseada na técnica de MATQV. / This research work is related to the application of Artificial Neural Networks (ANN) in the obtaining of united operation policies in hydroelectric power plants (HP). The optimal behavior of the hydroelectric power plants depends as much on the relative position of each station throughout the cascade as on the relation between them. The main purpose of this work is to apply the self-organizing map network (SOM) of Kohonem with dynamic system models, in the learning of these relations, objectifying its usage to simulate the optimal operation of a real hydroelectric power system. This model is an unsupervised version of the NARX model; which has been called self-organized model or network (SONARX), capable of processing space-time patterns. This way, a nonlinear programming algorithm, especially developed to accomplish the hydrothermal power system deterministic operation, is used to optimize the operation of this group of hydropower plants, considering many distinct hydrological conditions, and aiming the minimized cost with the thermal complementation. After this, the results of this optimization are processed and used in the SONARX network training; it will captivate the relative behavior of each one of the (HP), working with future affluences that it will predict. In a general way, from the acquired results from a subsystem of the brazilian southeast system, we may conclude that the SONARX network managed to assimilate the optimal behavior of the system test operation. The tests showed that the neural predictor has a high tendency towards deterministic optimization results, optimizing the water resources use available for the electric energy generation. After all this, the radial basis function (RBF) network was applied on the interpolation of the predictions made by the SONARX network, once this kind of network is indicated to this task. On this context, the centers of the basis functions, of RBF network, are to be defined by the SONARX network, mitigating the unrelated error to this type of modeling based on MATQV technique.

Este trabalho de pesquisa está relacionado com a aplicação de técnicas de Redes Neurais Artificiais (RNA\'s) na obtenção de políticas de operação conjunta de usinas hidroelétricas (UH\'s). O comportamento ótimo das usinas hidroelétricas depende tanto da posição relativa de cada UH ao longo da cascata como da relação entre elas. O propósito principal deste trabalho é de aplicar a rede de mapa auto-organizável (SOM) de Kohonen com modelos de sistemas dinâmicos, no aprendizado destas relações, objetivando seu uso para simular a operação ótima de um sistema hidroelétrico real. Este modelo é uma versão não-supervisionada do modelo NARX sendo chamado de modelo ou rede NARX Auto-Organizável (SONARX), capaz de processar padrões espaço-temporais. Desta maneira, um algoritmo de programação não-linear, especialmente desenvolvido para a realização da operação determinística de sistemas hidrotérmicos de potência, é utilizado para otimizar a operação deste conjunto de usinas, considerando-se várias condições hidrológicas distintas e, tendo como função objetivo a minimização do custo com complementação térmica. Em seguida, os resultados desta otimização são então processados e utilizados no treinamento da rede SONARX; ela irá captar os comportamentos relativos de cada uma das UH\'s, trabalhando com afluências futuras que ela mesma irá prever. De forma geral, a partir dos resultados obtidos com um subsistema do sistema sudeste brasileiro, pode-se concluir que a rede SONARX conseguiu assimilar o comportamento ótimo da operação do sistema teste. Os testes mostraram que o previsor neural possui uma forte tendência em seguir os resultados da otimização determinística, otimizando o uso dos recursos hídricos disponíveis para geração de energia elétrica. Posteriormente, a rede neural com função de base radial (RBF) foi aplicada na interpolação das previsões feitas pela rede SONARX, uma vez que este tipo de rede é indicado para esta tarefa. Neste contexto, os centros das funções de base, da rede RBF, passam a ser definidos pela rede SONARX, mitigando o erro inerente a este tipo de modelagem baseada na técnica de MATQV. / This research work is related to the application of Artificial Neural Networks (ANN) in the obtaining of united operation policies in hydroelectric power plants (HP). The optimal behavior of the hydroelectric power plants depends as much on the relative position of each station throughout the cascade as on the relation between them. The main purpose of this work is to apply the self-organizing map network (SOM) of Kohonem with dynamic system models, in the learning of these relations, objectifying its usage to simulate the optimal operation of a real hydroelectric power system. This model is an unsupervised version of the NARX model; which has been called self-organized model or network (SONARX), capable of processing space-time patterns. This way, a nonlinear programming algorithm, especially developed to accomplish the hydrothermal power system deterministic operation, is used to optimize the operation of this group of hydropower plants, considering many distinct hydrological conditions, and aiming the minimized cost with the thermal complementation. After this, the results of this optimization are processed and used in the SONARX network training; it will captivate the relative behavior of each one of the (HP), working with future affluences that it will predict. In a general way, from the acquired results from a subsystem of the brazilian southeast system, we may conclude that the SONARX network managed to assimilate the optimal behavior of the system test operation. The tests showed that the neural predictor has a high tendency towards deterministic optimization results, optimizing the water resources use available for the electric energy generation. After all this, the radial basis function (RBF) network was applied on the interpolation of the predictions made by the SONARX network, once this kind of network is indicated to this task. On this context, the centers of the basis functions, of RBF network, are to be defined by the SONARX network, mitigating the unrelated error to this type of modeling based on MATQV technique.

Orientador: José Roberto Sanches Mantovani / Resumo: O planejamento de curto prazo é uma estratégia de tomada de decisão que visa assegurar o desempenho adequado de um sistema de distribuição de energia elétrica e fornecer um produto de alta qualidade aos usuários finais. Este processo considera ações tradicionais para um controle efetivo no fluxo de potência reativa, fator de potência e magnitude de tensão nas barras do sistema. Nos últimos anos, este tipo de planejamento enfrenta-se com significativos desafios devido à integração de novas tecnologias e a filosofia de operação das redes de distribuição de média tensão. Desta forma, o desenvolvimento de algoritmos e ferramentas computacionais sofisticadas são necessárias para contornar essas complexidades. Nessa perspectiva, neste trabalho apresenta-se uma estratégia para a solução do problema de planejamento de curto prazo para redes de distribuição. Em que, a integração de unidades de geração distribuída e sistemas de armazenamento de energia elétrica é considerada simultaneamente com as ações tradicionais de planejamento para melhorar a eficiência do sistema. Diferentes alternativas de investimento, tais como a localização e dimensionamento de bancos de capacitores, unidades de armazenamento de energia e unidades de geração baseadas em energia fotovoltaica e eólica, seleção e substituição de condutores dos circuitos sobrecarregados e alocação de reguladores de tensão são consideradas como variáveis de decisão no problema de otimização. Adicionalmente, na formulação deste pro... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Short-term planning is a decision-making strategy that aims to enhance proper electric distribution network performance and provide high-quality service to consumers. This process considers traditional planning actions to effectively control the reactive power flow, power factor, and the voltage profile of the network. In the last years, this type of distribution network planning has faced important challenges due to the integration of modern technologies and operating aspects of medium-voltage distribution networks. In this regard, development of sophisticated algorithms and computational tools are necessary to cope with these complexities. In this perspective, a strategy to determine the solution of the short-term planning problem for distribution networks is presented in this work, where, integration of distributed generation units and electric energy storage systems are considered simultaneously with traditional planning actions to improve the network performance. Several investment alternatives such as siting and sizing of capacitors banks, energy storage systems, photovoltaic- and wind- based generation units, conductor replacement of overloaded circuits, and voltage regulators allocation are considered as decision variables in the optimization problem. Additionally, environmental aspects at distribution level are duly addressed via Cap and Trade mechanism. Inherently, this optimization problem is represented by a non-convex mixed integer nonlinear programming problem. ... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor