Optimización de la gestión de sistemas hidrotérmicos de energía eléctrica. Algoritmo del poliedro flexible con funciones de penalización
- RIO GARCIA JUAN CARLOS
- Eduardo Quintana Loché Directeur/trice
Université de défendre: Universidad de Oviedo
Année de défendre: 1998
- José Ramón Sáenz Ruiz President
- Pedro Luis García Casielles Secrétaire
- Pedro Suarez Rodriguez Rapporteur
- Luis Ignacio Eguíluz Morán Rapporteur
- Javier Gómez-Aleixandre Fernández Rapporteur
Type: Thèses
Résumé
Próximamente, el sistema eléctrico nacional quedará regulado por el llamado Protocolo Eléctrico, normativa que persigue el abaratamiento del precio de la energía eléctrica y la libertad del consumidor para poder elegir su suministrador. Para aquellas empresas eléctricas poseedoras de centrales térmicas e hidráulicas, la coordinación hidrotérmica resulta uno de los problemas más importantes en la planificación de la producción, puesto que su resolución permitirá decidir la secuencia horaria de funcionamiento de las centrales a un coste óptimo. En la presente tesis doctoral se han desarrollado modelos matemáticos capaces de representar el funcionamiento de un sistema hidrotérmico a corto plazo con demanda conocida y con limitaciones impuestas no sólo por los grupos generadores sino también por la red eléctrica. Tanto los modelos acoplados como los desacoplados, se caracterizan por la flexibilidad en el tratamiento de la función de costes y de las restricciones de funcionamiento. Para su resolución, se ha partido de un algoritmo de minimización general no empleado hasta ahora en la resolución del problema hidrotérmico. Se ha modificado dicho algoritmo en el tratamiento de las restricciones, mediante la inclusión de funciones de penalización, observándose como principales mejoras las siguientes: - Notable aceleración de su convergencia. - Aumento de la flexibilidad del modelo matemático. - Reducción de la posibilidad de estancamientos en mínimos locales. Asimismo, se ha estudiado la posibilidad de estimar el tamaño inicial del poliedro utilizando una red neuronal artificial, parámetro que de otra forma ha de ser estimado empíricamente. Por otra parte, la combinación del algoritmo con métodos de programación dinámica, permite reducir el tamaño computacional del problema, posibilitando la resolución de ejemplos de más envergadura. La utilización del algoritmo ha resultado sati