Análise e desenvolvimento de algoritmos eficientes de programação linear para o problema de planejamento de sistemas de transmissão a longo prazo

• Ano de defesa: 2005
• Autor(a) principal: Hashimoto, Selma Helena Marchiori [UNESP]
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Energia eletrica - Transmissão; Otimização combinatoria; Programação linear; Transmission planning; Bounded dual simplex; Relaxation
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/100375

O problema de planejamento de sistemas de transmissão é um problema de programação não-linear inteira mista (PNLIM) quando é usado o modelo DC. Praticamente todos os algoritmos usados para resolver este problema utilizam uma subrotina de programação linear (PL) para resolver problemas de PL resultantes do algoritmo de solução do problema de planejamento. Às vezes a resolução desses problemas de PL representa o maior esforço computacional dos algoritmos de planejamento. A particularidade desses problemas de PL é que, na solução ótima, apenas algumas restrições de desigualdade estão ativas. Este trabalho considera a formulação e a implementação computacional de vários algoritmos de PL resultantes, ou seja, os algoritmos propostos fazem modificações nos problemas de PL resultantes dos modelos de transportes e DC de maneira que apresentam uma única restrição de igualdade, a equação de balanço de potência ativa, e muitas restrições de desigualdade. É usado um algoritmo dual simplex canalizado e uma estratégia de relaxação para resolver esses problemas de PL que inicia o processo de otimização com uma única restrição de igualdade e, em cada passo, é adicionada a restrição mais violada. Portanto, a lógica de trabalho é parecida com a proposta apresentada por Brian Stott para o planejamento da operação de sistemas elétricos. Os resultados encontrados mostram um desempenho superior do algoritmo quando comparados com métodos do tipo primal simplex.