Resumen

Este artículo presenta un nuevo enfoque para el modelado de las funciones de coste esperado utilizado en el algoritmo de programación dinámica estocástica (SDP). La técnica SDP se aplica a la planificación de la operación a largo plazo de sistemas de energía eléctrica. Utilizando la discretización del espacio de estados, se emplea el algoritmo Convex Hull para construir una serie de hiperplanos que componen un conjunto convexo. Estos planos representan una aproximación lineal a trozos de las funciones de costes esperados. Los costes operativos medios de la metodología propuesta se compararon con los del problema dinámico dual determinista en un estudio de caso, considerando un único escenario de afluencia. Este análisis de sensibilidad muestra la convergencia de ambos métodos y se utiliza para determinar el nivel mínimo de discretización. Además, se demuestra la aplicabilidad de la metodología propuesta para dos centrales hidroeléctricas en cascada. Con las adaptaciones adecuadas, este trabajo puede extenderse a un sistema hidrotermal completo.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:problema dinámico dual determinista, algoritmo de casco convexo, sistema hidrotérmico completo, sistemas de energía eléctrica, costes medios de explotación, nivel mínimo de discretización, escenario de afluencia única, discretización del espacio de estados, programación dinámica estocástica, planificación de la explotación a plazo
• Keywords:deterministic dual dynamic problem, convex hull algorithm, complete hydrothermal system, electrical power systems, mean operational costs, minimum discretization level, single inflow scenario, state space discretization, stochastic dynamic programming, term operation planning