[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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:25355 |
| Date | 28 October 2015 |
| Creators | MURILO PEREIRA SOARES |
| Contributors | ALEXANDRE STREET DE AGUIAR |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | English |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
Page generated in 0.0023 seconds