Transmission constrained unit commitment based on Benders decomposition

Ma, H.; Shahidehpour, Mohammad; Marwali, Muhammad

doi:10.1109/acc.1997.608991

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“…Los flujos de línea se pueden expresar reemplazando (2) en (3) como el producto de los parámetros de conexión del sistema ̅ , ̅ y ̅ y el vector ̅ como se indica en (4). En (5) se muestra el resultado de la multiplicación de los parámetros de conexión y se le conoce como la matriz ̅̅̅̅̅̅̅̅ (Power Transfer Distibution Factor).…”

Section: A Factores De Sensibilidad Ptdf Y Lodfunclassified

“…Por lo tanto, solucionar el problema del DEM considerando las restricciones de seguridad N-1 (security constraint unit commitment -SCUC) es una condición fundamental para obtener un despacho económico, seguro y confiable [2]. El SCUC se puede representar como un problema de programación entero mixto (MIP, por sus siglas en inglés) y desde el punto de vista de su complejidad computacional es NP-complejo [3]; circunstancia que ha llevado a que diferentes algoritmos de descomposición, como Relajación Langrangiana y descomposición de Benders, hayan sido implementados para solucionarlo [4]- [7]. Otros autores han abordado este problema sin la necesidad de técnicas de descomposición.…”

Section: Introductionunclassified

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Despacho económico multiperiodo con restricciones de seguridad usando los factores de sensibilidad PTDF y LODF

Marin

López-Lezama

Aguilar³

et al. 2020

Sci. tech

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El problema de despacho económico multiperiodo (DEM) consiste en determinar de manera óptima que unidades de generación deben suministrar potencia al sistema en un horizonte de tiempo típico de 24 horas. El DEM con restricciones de seguridad (SCUC por sus siglas en inglés) es un problema de alto costo computacional debido a la cantidad y naturaleza de las variables involucradas. En este artículo se presenta una formulación alternativa del SCUC para reducir su costo computacional, mediante el uso de los factores de sensibilidad PTDF y LODF. En contraste con las formulaciones clásicas, el uso de estos factores permite calcular flujos de carga sin necesidad de utilizar los ángulos nodales, reduciendo el número de variables y restricciones del modelo. Además, se implementa una metodología de filtro de contingencias activas N-1 que reduce aún más la carga computacional, a través de cortes de usuario. Se presentan resultados para el sistema IEEE-RTS96 que evidencian la robustez y aplicabilidad del modelo propuesto. Se encontró que el uso de los factores de sensibilidad PTDF y LODF, en conjunto con la metodología de filtros de contingencias, reduce el costo computacional hasta en un 86% con respecto a su formulación convencional. Adicionalmente, la metodología propuesta identifica que líneas son más vulnerables debido a sobrecargas, y cuales líneas causan mayores impactos al sistema cuando fallan.

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Section: A Factores De Sensibilidad Ptdf Y Lodfunclassified

Section: Introductionunclassified

Despacho económico multiperiodo con restricciones de seguridad usando los factores de sensibilidad PTDF y LODF

Marin

López-Lezama

Aguilar³

et al. 2020

Sci. tech

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“…Benders decomposition has been applied to numerous optimization problems such as the fixed charge network design problem [10], the unit commitment problem [28], the network-constrained unit commitment problem [51], and the scheduling of crude oil in an oil refinery [42]. It is also proven quite effective on multi-stage stochastic energy planning problems [33,40] and CCHP-microgrid operation involving battery storage [30].…”

Section: Benders Decompositionmentioning

confidence: 99%

A Benders decomposition approach to transmission expansion planning considering energy storage

MacRae

Ernst

Özlen

2016

Energy

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“…To solve the UC problem, extensive researches have been carried out by domestic and foreign scholars. The solutions are mainly attributed to the following categories: (1) priority list (PL) algorithm [7,8]; (2) mathematical algorithms, including branch-bound algorithm [9], bender's decoupling algorithm [10], Lagrange relaxation algorithm [11,12], dynamic programming algorithm and mixed integer linear programming (MILP) algorithm [13]; (3) artificial intelligence algorithms, such as genetic algorithm (GA) [14][15][16], particle swarm optimization (PSO) [17], ant colony optimization (ACO) [18], and simulated annealing (SA) [19].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

A Unit Commitment Model with Implicit Reserve Constraint Based on an Improved Artificial Fish Swarm Algorithm

Han

Wang

Zhang

et al. 2013

Mathematical Problems in Engineering

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An implicit reserve constraint unit commitment (IRCUC) model is presented in this paper. Different from the traditional unit commitment (UC) model, the constraint of spinning reserve is not given explicitly but implicitly in a trade-off between the production cost and the outage loss. An analytical method is applied to evaluate the reliability of UC solutions and to estimate the outage loss. The stochastic failures of generating units and uncertainties of load demands are considered while assessing the reliability. The artificial fish swarm algorithm (AFSA) is employed to solve this proposed model. In addition to the regular operation, a mutation operator (MO) is designed to enhance the searching performance of the algorithm. The feasibility of the proposed method is demonstrated from 10 to 100 units system, and the testing results are compared with those obtained by genetic algorithm (GA), particle swarm optimization (PSO), and ant colony optimization (ACO) in terms of total production cost and computational time. The simulation results show that the proposed method is capable of obtaining higher quality solutions.

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Transmission constrained unit commitment based on Benders decomposition

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Despacho económico multiperiodo con restricciones de seguridad usando los factores de sensibilidad PTDF y LODF

Despacho económico multiperiodo con restricciones de seguridad usando los factores de sensibilidad PTDF y LODF

A Benders decomposition approach to transmission expansion planning considering energy storage

A Unit Commitment Model with Implicit Reserve Constraint Based on an Improved Artificial Fish Swarm Algorithm

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