A Consensus-ADMM Approach for Strategic Generation Investment in Electricity Markets

This paper addresses a multi-stage generation investment problem for a strategic (price-maker) power producer in electricity markets. This problem is exposed to different sources of uncertainty, including short-term operational (e.g., rivals' offering strategies) and long-term macro (e.g., demand growth) uncertainties. This problem is formulated as a stochastic bilevel optimization problem, which eventually recasts as a large-scale stochastic mixed-integer linear programming (MILP) problem with limited computational tractability. To cope with computational issues, we propose a consensus version of alternating direction method of multipliers (ADMM), which decomposes the original problem by both short- and long-term scenarios. Although the convergence of ADMM to the global solution cannot be generally guaranteed for MILP problems, we introduce two bounds on the optimal solution, allowing for the evaluation of the solution quality over iterations. Our numerical findings show that there is a trade-off between computational time and solution quality

Entrevista a Laura Baringo: responsable taller de maquetas ETSAV

Peer Reviewe

Holistic planning of a virtual power plant with a nonconvex operational model: A risk-constrained stochastic approach

This paper presents a novel approach for the investment planning of a virtual power plant trading energy in an electricity market. The virtual power plant comprises conventional generating units, renewable generating units, storage units, and a set of flexible demands. In order to maximize its expected profit, the virtual power plant has the possibility of installing new conventional, renewable, and storage units. Such investment decisions are made under the long-term uncertainty associated with future production costs of the conventional generating units, future consumption levels of the flexible demands, and future energy market prices, as well as the short-term variability of market prices and renewable production levels. In addition, the effect of generation and storage operation on investment decisions is precisely characterized by a detailed nonconvex formulation. The resulting model is cast as a scenario-based two-stage stochastic programming problem wherein the conditional value-at-risk is used to represent the risk aversion of the owner of the virtual power plant. Numerical results from several case studies show that the virtual power plant can significantly increase its expected profit by expanding its generation and storage assets. Moreover, neglecting nonconvex operational constraints generally results in over-investment in conventional generating units. The moderate computational effort required to solve instances with up to 45 candidate assets backs the practical applicability of the proposed approach.Este artículo presenta un enfoque novedoso para la planificación de inversiones de una central eléctrica virtual que comercializa energía en un mercado eléctrico. La central eléctrica virtual comprende unidades generadoras convencionales, unidades generadoras renovables, unidades de almacenamiento y un conjunto de demandas flexibles. Para maximizar su beneficio esperado, la central eléctrica virtual tiene la posibilidad de instalar nuevas unidades convencionales, renovables y de almacenamiento. Dichas decisiones de inversión se toman bajo la incertidumbre a largo plazo asociada con los costos de producción futuros de las unidades generadoras convencionales, los niveles futuros de consumo de las demandas flexibles y los precios futuros del mercado de energía, así como la variabilidad a corto plazo de los precios de mercado y la producción renovable. niveles Además, el efecto de la operación de generación y almacenamiento en las decisiones de inversión se caracteriza precisamente por una formulación no convexa detallada. El modelo resultante se presenta como un problema de programación estocástica de dos etapas basado en escenarios en el que el valor en riesgo condicional se usa para representar la aversión al riesgo del propietario de la planta de energía virtual. Los resultados numéricos de varios estudios de casos muestran que la planta de energía virtual puede aumentar significativamente su beneficio esperado mediante la expansión de sus activos de generación y almacenamiento. Además, ignorar las restricciones operativas no convexas generalmente da como resultado una inversión excesiva en unidades generadoras convencionales. El esfuerzo computacional moderado requerido para resolver instancias con hasta 45 activos candidatos respalda la aplicabilidad práctica del enfoque propuesto. El modelo resultante se presenta como un problema de programación estocástica de dos etapas basado en escenarios en el que el valor en riesgo condicional se usa para representar la aversión al riesgo del propietario de la planta de energía virtual. Los resultados numéricos de varios estudios de casos muestran que la planta de energía virtual puede aumentar significativamente su beneficio esperado mediante la expansión de sus activos de generación y almacenamiento. Además, ignorar las restricciones operativas no convexas generalmente da como resultado una inversión excesiva en unidades generadoras convencionales. El esfuerzo computacional moderado requerido para resolver instancias con hasta 45 activos candidatos respalda la aplicabilidad práctica del enfoque propuesto. El modelo resultante se presenta como un problema de programación estocástica de dos etapas basado en escenarios en el que el valor en riesgo condicional se usa para representar la aversión al riesgo del propietario de la planta de energía virtual. Los resultados numéricos de varios estudios de casos muestran que la planta de energía virtual puede aumentar significativamente su beneficio esperado mediante la expansión de sus activos de generación y almacenamiento. Además, ignorar las restricciones operativas no convexas generalmente da como resultado una inversión excesiva en unidades generadoras convencionales. El esfuerzo computacional moderado requerido para resolver instancias con hasta 45 activos candidatos respalda la aplicabilidad práctica del enfoque propuesto. Los resultados numéricos de varios estudios de casos muestran que la planta de energía virtual puede aumentar significativamente su beneficio esperado mediante la expansión de sus activos de generación y almacenamiento. Además, ignorar las restricciones operativas no convexas generalmente da como resultado una inversión excesiva en unidades generadoras convencionales. El esfuerzo computacional moderado requerido para resolver instancias con hasta 45 activos candidatos respalda la aplicabilidad práctica del enfoque propuesto. Los resultados numéricos de varios estudios de casos muestran que la planta de energía virtual puede aumentar significativamente su beneficio esperado mediante la expansión de sus activos de generación y almacenamiento. Además, ignorar las restricciones operativas no convexas generalmente da como resultado una inversión excesiva en unidades generadoras convencionales. El esfuerzo computacional moderado requerido para resolver instancias con hasta 45 activos candidatos respalda la aplicabilidad práctica del enfoque propuesto

Day-Ahead Self Scheduling of a Virtual Power Plant in Energy and Reserve Electricity Markets under Uncertainty

This paper proposes a novel model for the day-ahead self-scheduling problem of a virtual power plant trading in both energy and reserve electricity markets. The virtual power plant comprises a conventional power plant, an energy storage facility, a wind power unit, and a flexible demand. This multi-component system participates in energy and reserve electricity markets as a single entity in order to optimize the use of energy resources. As a salient feature, the proposed model considers the uncertainty associated with the virtual power plant being called upon by the system operator to deploy reserves. In addition, uncertainty in available wind power generation and requests for reserve deployment is modeled using confidence bounds and intervals, respectively, while uncertainty in market prices is modeled using scenarios. The resulting model is thus cast as a stochastic adaptive robust optimization problem, which is solved using a column-and-constraint generation algorithm. Results from a case study illustrate the effectiveness of the proposed approach.Este trabajo propone un modelo novedoso para el problema de autoprogramación diaria de una central eléctrica virtual que comercia en los mercados de energía y de reserva de electricidad. La central eléctrica virtual se compone de una central eléctrica convencional, una instalación de almacenamiento de energía, una unidad de energía eólica y una demanda flexible. Este sistema multicomponente participa en los mercados de energía y electricidad de reserva como una sola entidad para optimizar el uso de los recursos energéticos. Como característica destacada, el modelo propuesto tiene en cuenta la incertidumbre asociada a la central eléctrica virtual a la que recurre el operador del sistema para desplegar reservas. Además, la incertidumbre en la generación de energía eólica disponible y las solicitudes de despliegue de reservas se modelan utilizando límites e intervalos de confianza, respectivamente, mientras que la incertidumbre en los precios del mercado se modela utilizando escenarios. El modelo resultante se plantea como un problema de optimización robusta adaptativa estocástica, que se resuelve mediante un algoritmo de generación de columnas y restricciones. Los resultados de un estudio de caso ilustran la eficacia del enfoque propuesto

Pequeño comercio y vitalidad urbana en Zaragoza. La ciudad contra la anti-ciudad

Saragossa és una ciutat densa i compacta. Els fluxos de vianants són molt intensos. El sistema d'autobusos és eficient i econòmic. El petit comerciant és la peça clau per entendre la dinàmica de la ciutat: fan el carrer segur, la ciutat més humana, el passeig més bonic i ecològic ja que els saragossans/nes no han d'utilitzar el cotxe. Tot això contrasta amb l'anticiutat dispersa, on dominen les grans superfícies comercials que fomenten el transport en automòbil i converteixen el carrer en un lloc sense vida, insegur i hostil. Però en el futur, Saragossa ha d'enfrontar-se al dilema

Thiopeptide antibiotics: retrospective and recent advances

Thiopeptides, or thiazolyl peptides, are a relatively new family of antibiotics that already counts with more than one hundred different entities. Although they are mainly isolated from soil bacteria, during the last decade, new members have been isolated from marine samples. Far from being limited to their innate antibacterial activity, thiopeptides have been found to possess a wide range of biological properties, including anticancer, antiplasmodial, immunosuppressive, etc. In spite of their ribosomal origin, these highly posttranslationally processed peptides have posed a fascinating synthetic challenge, prompting the development of various methodologies and strategies. Regardless of their limited solubility, intensive investigations are bringing thiopeptide derivatives closer to the clinic, where they are likely to show their veritable therapeutic potential