v. 2 n. 1 (2020): Memorias Institucionales UIS
III congreso Colombiano de Investigación de Operaciones

56- #427 ESTRATEGIAS PARA REDUCIR LOS TIEMPOS DE CÓMPUTO EN EL DESPACHO ECONÓMICO MULTIPERIODO CONSIDERANDO RESTRICCIONES DE SEGURIDAD N- 1 Y LA INCERTIDUMBRE DE FUENTES RENOVABLES INTERMITENTES

Cristian Camilo Marín Cano
Ingeniería eléctrica, Universidad de Antioquia, Colombia
Juan Esteban Sierrra Aguilar
Ingeniería eléctrica, Universidad de Antioquia, Colombia
Álvaro Jaramillo Duque
Ingeniería eléctrica, Universidad de Antioquia, Colombia

Publicado 2019-01-01

Palavras-chave

  • Despacho económico con restricciones de seguridad,
  • Programación estocástica,
  • Progressive hedging,
  • Cortes de usuario

Como Citar

Marín Cano, C. C., Sierrra Aguilar, J. E., & Jaramillo Duque, Álvaro. (2019). 56- #427 ESTRATEGIAS PARA REDUCIR LOS TIEMPOS DE CÓMPUTO EN EL DESPACHO ECONÓMICO MULTIPERIODO CONSIDERANDO RESTRICCIONES DE SEGURIDAD N- 1 Y LA INCERTIDUMBRE DE FUENTES RENOVABLES INTERMITENTES. Memorias Institucionales UIS, 2(1). Recuperado de https://revistas.uis.edu.co/index.php/memoriasuis/article/view/10465

Resumo

En la actualidad, uno de los aspectos fundamentales de
los sistemas de potencia es la integración masificada
de fuentes de energía intermitente (generación eólica y
solar). No obstante, la incertidumbre de estos recursos
impone desafíos técnicos para garantizar una
operación confiable y segura del sistema (Park, Jin, &
Park, 2018), (Huang, Zheng, & Wang, 2014). Esta tarea
se garantiza a través del despacho económico
multiperiodo con restricciones de seguridad (en inglés
SCUC), un problema lineal entero mixto de alta
complejidad computacional en sistemas a gran escala
(Tejada-Arango, Sánchez-Martın, & Ramos, 2018).
Este artículo presenta una formulación alternativa del
problema SCUC bajo incertidumbre (conocido como SSCUC)
(Park,
Jin,
&
Park,
2018),
abordado
mediante
la

programación
estocástica
de
dos
etapas.
En
contraste

con

las formulaciones clásicas para modelar la red
eléctrica, el uso de factores lineales de sensibilidad
(PTDF y LODF) permite calcular flujos de carga (en
operación normal y bajo contingencias) de forma rápida
y confiable. El método propuesto (basado en el
concepto de cortes de usuario) agrega solo las
restricciones de seguridad (N-1) activas en el espacio
de soluciones factibles del modelo S-SCUC. La
relajación del modelo fue realizada a través de la
técnica de descomposición por escenarios llamada
Progressive Hedging (PH) (Ordoudis, Pinson, Zugno, &
Morales, 2015; Ryan, Wets, Woodruff, Silva-Monroy, &
Watson, 2013). Los resultados computacionales sobre
el caso de prueba IEEE RTS96 muestran que los
factores lineales de sensibilidad, los cortes de usuario
y la técnica PH, reducen considerablemente los
tiempos de resolución del problema S-SCUC.
Adicionalmente, es posible identificar las líneas más
afectadas (sobrecargadas) ante las contingencias, y las
contingencias más críticas en el sistema; información
valiosa para la toma de decisiones durante los estudios
de expansión del sistema de transmisión.

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Referências

D. A. Tejada-Arango, P. Sánchez-Martın, & A. Ramos.
(2018). Security Constrained Unit Commitment Using
Line Outage Distribution Factors. IEEE Transactions on
Power Systems, 33(1), 329-337.
https://doi.org/10.1109/TPWRS.2017.2686701
Huang, Y., Zheng, Q. P., & Wang, J. (2014). Two-stage
stochastic unit commitment model including nongeneration

resources with conditional value-at-risk
constraints. Electric Power Systems Research,
116(Supplement C), 427-438.
https://doi.org/10.1016/j.epsr.2014.07.010
Park, H., Jin, Y. G., & Park, J.-K. (2018). Stochastic
security-constrained unit commitment with wind power
generation based on dynamic line rating. International
Journal of Electrical Power & Energy Systems, 102,
211-222. https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2018.04.026
Ryan, S., Wets, R. J.-B., Woodruff, D., Silva-Monroy,
C., & Watson, J.-P. (2013). Toward scalable, parallel
progressive hedging for stochastic unit commitment. En
2013 IEEE Power & Energy Society General Meeting
(pp. 1-5).
https://doi.org/10.1109/PESMG.2013.6673013