Resumen

Para hacer frente a los desafíos debido al aumento de la carga pico, se propone un problema óptimo de programación a futuro para la maximización del bienestar social, en el cual se tienen en cuenta no solo el nivel de comodidad de los consumidores y los costos de los proveedores de energía, sino también las pérdidas de potencia en la transmisión y los costos de operación de los propietarios de la transmisión. Luego, este problema óptimo de programación a futuro se reformula y se resuelve a través del método de dirección alternativa de multiplicadores (ADMM), mediante el cual se garantiza una rápida convergencia y se asegura la privacidad de los participantes, de manera distribuida. Específicamente, en la programación óptima a futuro distribuida propuesta, los precios por hora para los consumidores se dividen en precios por hora de suministro y precios por hora de entrega, los cuales serán actualizados por el operador independiente del sistema en función de las situaciones de oferta-demanda y entrega-demanda por hora, respectivamente. Y los consumidores, proveedores de energía

• Materias:Simulación dinámica Toma de decisiones Regresión lineal Cargas controladas Seguridad multimedia
• Subjects:Dynamic simulation Decision making Linear regression Controlled loads Multimedia safety
• Palabras claves:Desafíos; Carga pico; Maximización del bienestar social; Pérdidas de transmisión; Costos de operación; Programación distribuida
• Keywords:Challenges; Peak load; Social welfare maximization; Transmission losses; Operation costs; Distributed scheduling