O modelo de otimização proposto almeja minimizar o custo de operação das usinas térmicas complementares às hidrelétricas do Sistema Integrado de Energia Elétrica da República do Panamá. Ele está formado pela combinação de um modelo estocástico com um modelo de decisão. O modelo de decisão está formulado com programação dinâmica discreta, onde os estágios são as semanas, a variável de estado é a energia armazenada no Lago Bayano e a variável de decisão e nal da hidrelétrica deste lago. A geraçao sem a método desenvolvido demonstrou suas vantagens sobre os tradicionais implicitamente estocásticos, por ser operado em tempo real, permitindo uma constante atualização da configuração do sistema, e não exigir grande esforço computacional para simular períodos que iniciam com situações extremas de secas ou enchentes. O método desenvolvido demonstrou suas vantagens sobre os tradicionais implicitamente estocásticos, por ser operado em tempo real, permitindo uma constante atualização da configuração do sistema, e não exigir grande esforço computacional para simular períodos que iniciam com situações extremas de secas ou enchentes.The optimization model proposed is intended to minimize operational cost of thermal power stations complementing the hydropower stations of the Integrated System for Electric Power in the Republic of Panama. It consists of the combination of a stochastic model with a decision model. The decision model was formulated by discrete dynamic programming in which the stages are weeks, the state variable is energy stored in Lago Bayano, and the decision variable is the weekly hidropower generation from this lake. The method whi eh was developed présented advantages as compared to the traditional implicity stochastic ones, since it can be operated in real time and thus allows constant updating for the system configuration and does not require much computing to simulate periods which begin in extreme drought or flood situations
