Trabalho de Conclusão de Curso
Documento
Autoria
Unidade da USP
Data de Apresentação
Orientador
Banca
Lima, Ana Paula Mazzini
London Junior, Joao Bosco Augusto
Título em Português
Mapeamento do preço locacional marginal por metodologias de otimização
Palavras-chave em Português
Preço locacional marginal
Otimização
Multiplicadores de Lagrange
Linearização do fluxo de potência
Otimização com incertezas
Resumo em Português
O preço locacional marginal de energia é o menor custo para suprir a próxima unidade de energia em um determinado ponto do sistema elétrico de potência (SEP), que inclui a geração, transmissão e distribuição de energia elétrica. Neste trabalho é realizado uma exposição teórica e modelamento matemático do preço locacional marginal de energia na sua forma não linear e linear, além de uma breve exposição dos mecanismos de atuação dos mercados de energia. Os principais termos que compõe o preço locacional de energia (PLM) são estudados separadamente para que uma compreensão mais abrangente seja alcançada. Primeiramente são utilizadoz os multiplicadores de Lagrange para caracterizar a ideia básica de um. A partir da formulação primária não linear do PLM é obtido seu equivalente linear derivado das equações do fluxo de potência dc, permitindo uma comparação entre as suas duas formas. Quatro metodologias são escolhidas para o estudo de casos do PLM, para que as suas particularidades sejam expostas de maneira clara e eficiente: 1. Formulação não linear do PLM onde a otimização é obtida através da aplicação direta dos multiplicadores de Lagrange combinado com processos iterativos. 2. Redes neurais de Hopfield que modela o problema de otimização utilizando técnicas adaptativas e energéticas 3. Método simplex que faz uso da programação linear no ambiente da otimização, ou seja, esta metodologia requer uma linearização do PLM 4. Otimização robusta que trabalha com a inserção de incertezas no problema de otimização em um ambiente de programação linear Palavras-chave: preço locacional marginal, otimização, multiplicadores de Lagrange, linearização do fluxo de potência, otimização com incertezas.
Título em Inglês
Mapping of the locational marginal pricing by optimization methodologies
Palavras-chave em Inglês
Locational marginal pricing
Optimization
Lagrange multipliers
Power flow linearization
Optimization with uncertainties
Resumo em Inglês
The locational marginal pricing is the least cost to provide the next energy unit in a given point of the electric power system (EPS), which includes generation, transmission and distribution of electric energy. In this work, a theoretical exposition and a mathematical modeling of the locational marginal pricing of energy in it’s nonlinear and linear form are discussed. Indeed, brief exposition of the power market operation mechanism is made. The key terms that compose the locational marginal pricing (LMP) are studied separately to provide great insight into the comprehension of this concept. First, the Lagrange multipliers are used to illustrate the main basic idea of a LMP, and after this development it’s accomplished a combination between mathematical equations and the philosophy of the locational marginal pricing is discussed. From the primary nonlinear formulation of the LMP it’s linear equivalent is derived from the dc power flow equations allowing a comparison between the two forms. Four methodologies are chosen for studying the LMP of some small systems with the aim of providing a clearer and efficient exposition of their particularities: 1. Nonlinear formulation of the LMP where the optimization is obtained from the direct application of the Lagrange multipliers combined with iterative processes. 2. Hopfield neural networks modelling the optimization problem using adaptive and energetic techniques. 3. Simplex method that uses the linear programming in the optimization environment, in other words, this methodology requires a linearization of the LMP. 4. Robust Optimization that works with the insertion of uncertainties in the optimization problem in a linear programming environment.
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Data de Publicação
2017-01-10
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