Resumen

En este artículo se estudia la autoprogramación de la generación en mercados eléctricos con precios inciertos. Sobre la base de la metodología de optimización robusta (denominada RO), se establece un nuevo modelo de autoprogramación, que tiene una complicada estructura de optimización máxima y mínima. Mediante el uso de la teoría dual óptima, el modelo propuesto se reformula en problemas de programación cuadrática ordinaria y cuadrática cónica en los casos de incertidumbre de caja y elipsoidal, respectivamente. Se utiliza un sistema IEEE de 30 buses para probar el nuevo modelo. Se realizan algunas comparaciones con otros métodos y se analiza la sensibilidad con respecto al conjunto incierto. En comparación con los métodos de autoprogramación inciertos existentes, el nuevo método presenta dos características. En primer lugar, no necesita una predicción de la distribución de las variables aleatorias y sólo requiere un valor estimado y el conjunto incierto del precio de la energía. En segundo lugar, la contrapartida de la OR correspondiente a la autoprogramación es una simple programación cuadrática o cónica cuadrática. Esto indica que el problema reformulado puede resolverse mediante muchos algoritmos de optimización ordinarios.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:conjunto incierto, muchos algoritmos de optimización ordinarios, problemas de programación de conos cuadráticos, estructura de optimización min, teoría dual óptima, programación de conos cuadráticos, programación, sistema de autobuses, max complicado, mercados de electricidad
• Keywords:uncertain set, many ordinary optimization algorithms, quadratic cone programming problems, min optimization structure, optimal dual theory, quadratic cone programming, scheduling, bus system, complicated max, electricity markets