Análise comparativa entre diferentes métodos de otimização estocástica na solução do problema do planejamento da operação de curto prazo

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica.O planejamento da operação de curto prazo tem como objetivo principal estabelecer as estratégias individuais de geração das usinas que minimizam o custo total de operação esperado. Esse problema é caracterizado por ser de natureza linear (as não-linearidades associadas a esse tipo de problema, como, por exemplo, a função de produção das usinas hidrelétricas, são modeladas de forma linear), estocástico e de grande porte, o que requer a aplicação de métodos de otimização estocástica à estrutura do problema de modo a propiciar a apuração eficiente dos resultados com um tempo computacional aceitável. Nesse contexto, este trabalho tem como foco principal analisar, de forma comparativa, o desempenho de diferentes metodologias de otimização estocástica quando aplicadas ao problema de curto prazo. A primeira estratégia é composta pela representação do modelo estocástico por meio de um único modelo de Programação Linear. Por sua vez, as duas outras estratégias fazem uso de métodos de decomposição: a Programação Dinâmica Dual Estocástica - PDDE e a Relaxação Lagrangeana Estocástica - RL. A PDDE é a metodologia utilizada para o problema em destaque no caso brasileiro. Este trabalho utiliza uma configuração hidrotérmica baseada em dados reais, respeitando as premissas básicas dessa etapa do planejamento, o que possibilitou uma análise coerente dos resultados no tocante à qualidade das soluções e desempenho computacional das metodologias. Análises de sensibilidade do problema no que diz respeito ao tamanho dos cenários utilizados, características da demanda e modelo da função de produção das usinas hidrelétricas também são apresentadas

Desenvolvimento de modelos de programação estocástica aplicados à programação mensal da operação energética: uma análise comparativa de desempenho computacional

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaO planejamento da operação energética de sistemas hidrotérmicos é usualmente divido em etapas as quais apresentam diferentes horizontes de estudo e priorizam distintos aspectos da modelagem física do problema. A Programação Mensal da Operação Energética - PMO, que corresponde a uma das etapas de estudo do problema do planejamento da operação no caso brasileiro sob a ótica do Operador Nacional do Sistema - ONS, apresenta importantes resultados e, assim, suas particularidades são o objeto de estudo deste trabalho. Em particular, os modelos matemáticos utilizados nessa etapa tem o intuito de definir as estratégias semanais de geração das usinas integrantes do sistema com o menor custo esperado de operação, considerando as incertezas associadas às vazões afluentes aos reservatórios do sistema. Solucionar problemas com essas características requer o uso de métodos avançados de Programação Estocástica - PE. Neste trabalho tem-se o objetivo de avaliar as políticas resultantes e o desempenho computacional de dois algoritmos de PE quando aplicados ao problema relacionado à etapa do PMO. Inicialmente, destaca-se o estudo de diferentes estratégias de decomposição do problema via o método Progressive Hedging - PH no sentido de prover benefícios ao desempenho computacional do mesmo, além da avaliação de técnicas de partida quente e alternativas associadas à atualização de parâmetros internos para acelerar a convergência do método. Em seguida, uma análise comparativa entre o método de PH e a Decomposição Aninhada - DA, método atualmente vigente no Brasil, é apresentada sob o ponto de vista computacional e também no que diz respeito às políticas resultantes de ambos. Para tanto, o Sistema Interligado Nacional - SIN é utilizad