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Publicações do PESC

Título
Uma Nova Estratégia da Definição dos Estágios para a Programção Dinâmica Dual Determinística - Aplicação ao Problema da Programação Diária da Operação
Linha de pesquisa
Otimização
Tipo de publicação
Dissertação de Mestrado
Número de registro
Data da defesa
27/3/2009
Resumo

Neste trabalho propõe-se uma nova estratégia de definição dos estágios para a programação dinâmica dual, com o objetivo de reduzir o tempo computacional e o número de iterações para se resolver um problema de otimização multi-período determinístico. A proposta consiste em agregar em um mesmo estágio dois ou mais intervalos de tempo. Com isso, fica explícita dentro de cada estágio da programação dinâmica dual uma parcela dos acoplamentos temporais, os quais são característicos do problema de operação de sistemas hidrotérmicos, para o qual a metodologia foi aplicada. Apresentam-se estudos de caso baseados no sistema elétrico brasileiro, onde se constatou uma redução significativa no tempo computacional com a metodologia proposta. Estudos adicionais de sensibilidade mostraram que o fator ótimo de agregação, que oferece a melhor compensação entre o tempo para resolver cada subproblema de programação linear e o número de subproblemas resolvidos, depende das restrições consideradas em cada caso, tais como: rede elétrica, volumes de espera, restrições de rampa elou tempo de viagem da água.

Abstract

In this work a new strategy to define the stages for the dual dynamic programming approach is proposed, with the objective of reducing both the CPU time and the number of iterations to solve a deterministic multi-period optimization problem. The proposal consists in joining two or more time steps into a single stage of the dual dynamic programming strategy. In this sense, time couplings within severa1 time steps - which are an important characteristic of the short term hydrotherrnal scheduling problem considered - become explicit in a same linear program. Study cases were presented based on the real Brazilian electrical system, where a significant reduction in the CPU time to solve the problem was verified with the proposed methodology. Additional sensitivity analysis showed that the optimal aggregation factor - which best balances the time to solve each linear programming subproblem and the number of subproblems to be solved - depends on the type of constraints considered in each case, such as: electrical network, flood control constraints, ramp constraints and water delay times.

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