Autores

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Wagner Pimentel
845,603
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Publicações do PESC

Título
Um Estudo de um Problema de Programação em Dois Níveis: o Problema de Estratégia de Preço sob Incerteza em Mercado de Energia
Linha de pesquisa
Otimização
Tipo de publicação
Tese de Doutorado
Número de registro
Data da defesa
1/12/2014
Resumo

Apresentamos neste trabalho um estudo do problema de estratégia de preço sob incerteza em um mercado de energia. Na primeira parte deste estudo, cujo objetivo é produzir limites inferiores para as instâncias do problema, foi desenvolvido um algoritmo genético a partir do modelo de programação em dois níveis do referido problema. Apresentamos uma reformulação do problema de estratégia de preço como um problema quadrático com restrições quadráticas. Aplicamos a técnica de relaxação semidefinida e desenvolvemos um algoritmo de plano de corte SDP para o modelo relaxado do problema, reforçado por cortes derivados do produto de restrições do problema, com o objetivo de determinar fortes limites superiores. Por fim, aplicamos a técnica de relaxação linear estendida e desenvolvemos outro algoritmo de plano de corte para o modelo relaxado do problema, reforçado por cortes derivados do produto de restrições do problema e por cortes derivados da decomposição espectral da matriz solução da relaxação, objetivando determinar fortes limites superiores a um reduzido custo computacional.

Abstract
In this work we study the problem of strategic pricing under uncertainty in an electricity market. In the first part of the study presented, where the goal is to produce lower bounds for instances of the problem, was develop ed a genetic algorithm from the bilevel programming model of the problem. We also present a reformulation of the strategic pricing problem as a quadratic problem with quadratic constraints. We then consider a semidefinite programming relaxation of the problem and develop a cutting plane SDP algorithm for the relaxation, strengthened by cuts derived from the product of the constraints of the problem, aiming at determining strong upper bounds. Finally, we consider an extended linear relaxation of the problem and develop another cutting plane algorithm for the relaxation, enhanced by cuts derived from the product of the problem constraints and cuts derived from the spectral decomposition of the solution matrix of the relaxation, aiming at determining strong upp er bounds at a low computational effort.
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