[en] A REGULARIZED BENDERS DECOMPOSITION WITH MULTIPLE MASTER PROBLEMS TO SOLVE THE HYDROTHERMAL GENERATION EXPANSION PROBLEM

• Ano de defesa: 2021
• Autor(a) principal: ALESSANDRO SOARES DA SILVA JUNIOR
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] DECOMPOSICAO DE BENDERS; [pt] PROGRESSIVE HEDGING; [pt] SISTEMA DE POTENCIA HIDROTERMICO; [pt] PLANEJAMENTO DA EXPANSAO DA GERACAO; [pt] REGRA DE DECISAO LINEAR; [en] BENDERS DECOMPOSITION; [en] PROGRESSIVE HEDGING; [en] HYDROTHERMAL POWER SYSTEM; [en] GENERATION EXPANSION PLANNING; [en] AFFINE RULE
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=54737&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=54737&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.54737

[pt] Este trabalho explora a estrutura de decomposição de um problema de planejamento da expansão da geração hidrotérmica, utilizando uma integração entre uma Decomposição de Benders modificada e um Progressive Hedging. Consideramos uma representação detalhada das restrições cronológicas de curto prazo, com resolução horária, baseando-se em dias típicos para cada etapa. Além disso, representamos a natureza estocástica de uma política operacional hidrotérmica multiestágio por meio de uma Regra de Decisão Linear otimizada, garantindo decisões de investimento compatíveis com uma política operacional não antecipativa. Para resolver este problema de otimização em grande escala, propomos um método de decomposição de Benders aprimorado com várias instâncias do problema mestre, onde cada uma delas é reforçada por cortes primários além dos cortes de Benders gerados a cada candidato a solução do mestre. Nossa nova abordagem permite o uso de termos de penalização de Progressive Hedging para fins de regularização. Mostramos que o algoritmo proposto é 60 porcento mais rápido que os tradicionais e que a consideração de uma política operacional não antecipativa pode economizar, em média, 8.27porcento do custo total em testes fora da amostra.