Accelerating dual dynamic programming applied to hydrothermal coordination problems

• Autor(a) principal: Santos, Lílian Chaves Brandão dos
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: eng
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRJ
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11422/13072
• topic: CNPQ::ENGENHARIAS; Dual Dynamic Programming; Multistage stochastic optimization; Hydrothermal planning

A Programação dinâmica Dual (PDD) é uma estratégia de decomposição capaz de resolver grandes problemas de otimização estocástica multi-estágio, que tem aplicação em diversas áreas de estudo. A PDD é amplamente utilizada no planejamento hidrotérmico de sistemas de energia elétrica, principalmente em sistemas predominantemente hidroelétricos, para definir um despacho de operação de mínimo custo, considerando incertezas em algumas variáveis do problema, notadamente as afluências às usinas hidroelétricas. Quanto maior é o sistema, mais complexo é o modelo que o representa, o que torna mais caro computacionalmente resolver o problema. Este trabalho apresenta novas estratégias para acelerar o método da PDD, que envolvem um teste de convergência local nas sub-árvores de cenários, assim como uma análise de estabilidade das variáveis de estado, para evitar operações forward e backward - intrínsecas do método de PDD - desnecessárias e economizar tempo de processamento e memória. Outra forma eficiente de redução de tempo proposta neste trabalho é um algoritmo de processamento paralelo assíncrono para a PDD, e uma variante assíncrona parcialmente paralela. Estas estratégias fazem melhor uso dos recursos disponíveis ao contornar algumas restrições de sincronismo da PDD que podem ser muito prejudiciais ao paralelismo. A eficiência das estratégias propostas é mostrada para problemas de planejamento hidrotérmico