[pt] Esta dissertação está estruturada como uma coleção de cinco artigos formatados em capítulos. Os quatro primeiros artigos apresentam contribuições em modelagem e metodológicas para problemas de operação
ou investimento em sistemas de potência usando arcabouço de otimização robusta adaptativa e modificações no algoritmo de geração de linhas e colunas (CCGA). O primeiro artigo aborda a programação de curto prazo com restrição de segurança, onde a resposta automática de geradores é considerada. Um modelo robusto de dois estágios é adotado, resultando em complexas instâncias de programação inteira mista, que apresentam variáveis binárias associadas às decisões de primeiro e segundo estágios.
Um novo CCGA que explora a estrutura do problema é desenvolvido. O segundo artigo usa redes neurais profundas para aprender o mapeamento das demandas nodais aos pontos de ajuste dos geradores para o problema do primeiro artigo. O CCGA é usados para garantir a viabilidade da solução. Este método resulta em importantes ganhos computacionais em relação ao primeiro artigo. O terceiro artigo propõe uma abordagem adaptativa em dois estágios para um modelo robusto de programação diária no qual o
conjunto de incerteza poliedral é caracterizado diretamente a partir dos dados de geração não despachável observados. O problema resultante é afeito ao CCGA. O quarto artigo propõe um modelo de dois estágios adaptativo, robusto em distribuição para expansão de transmissão, incorporando incertezas a longo e curto prazo. Um novo CCGA é desenvolvido para lidar com os subproblemas. Finalmente, sob uma perspectiva diferente e generalista, o quinto artigo investiga a adequação de prêmios de incentivo para promover inovações em aspectos teóricos e computacionais para os desafios de sistemas de potência modernos. / [en] This dissertation is structured as a collection of five papers formatted as chapters. The first four papers provide modeling and methodological contributions in scheduling or investment problems in power systems
using the adaptive robust optimization framework and modifications to the column-and-constraint-generation algorithm (CCGA). The first paper addresses the security-constrained short-term scheduling problem where automatic primary response is considered. A two-stage robust model is adopted, resulting in complex mixed-integer linear instances featuring binary variables associated with first- and second-stage decisions. A new tailored CCGA which explores the structure of the problem is devised. The second paper uses deep neural networks for learning the mapping of nodal demands onto generators set point for the first paper s model. Robust-based modeling approaches and the CCGA are used to enforce feasibility for the solution. This method results in important computational gains as compared to results of the first paper. The third paper proposes an adaptive data-driven approach for a two-stage robust unit commitment model, where the polyhedral uncertainty set is characterized directly from data, through the convex hull of a set of previously observed non-dispatchable generation profiles. The resulting problem is suitable for the exact CCGA. The fourth paper proposes an adaptive two-stage distributionally robust transmission
expansion model incorporating long- and short-term uncertainties. A novel extended CCGA is devised to tackle distributionally robust subproblems. Finally, under a different and higher-level perspective, the fifth paper investigates the adequacy of systematic inducement prizes for fostering innovations in theoretical and computational aspects for various modern power systems challenges.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:50661 |
| Date | 07 December 2020 |
| Creators | ALEXANDRE VELLOSO PEREIRA RODRIGUES |
| Contributors | ALEXANDRE STREET DE AGUIAR |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | English |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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