Resumen de Short-term generation planning by primal and dual decomposition techniques

José Antonio Marmolejo Saucedo, Román Rodríguez Aguilar

• español

  En este trabajo se aborda la planeación de la generación a corto plazo (STGP) a través de las unidades termoeléctricas. El modelo matemático se presenta como un problema no lineal entero mixto (MINLP). Varios trabajos del estado del arte del problema han revelado que el esfuerzo computacional de este problema crece exponencialmente con el número de períodos de tiempo y número de unidades termoeléctricas. Por lo tanto, presentamos dos alternativas para resolver la planeación de la generación a corto plazo (STGP) basadas en el algoritmo de partición Benders y relajación lagrangiana con la finalidad de reducir el esfuerzo computacional. La propuesta consiste en aplicar técnicas de descomposición primal y dual que explotan la estructura del problema para reducir el tiempo de solución mediante la descomposición de la planeación de la generación a corto plazo (STGP) en un problema maestro y un subproblema. Para el algoritmo de Benders el problema maestro es un problema entero mixto (MIP) y para el subproblema es un problema no lineal (NLP). Para la relajación lagrangeana, el problema maestro y el subproblema son MINLP. Los experimentos computacionales muestran el rendimiento de ambas técnicas de descomposición aplicadas a la planeación de la generación a corto plazo (STGP). Estas técnicas permiten ahorrar tiempo de cálculo en comparación con algunos optimizadores comerciales de alto rendimiento.

• English

  This paper addresses the short-term generation planning (STGP) through thermoelectric units. The mathematical model is presented as a Mixed Integer Non Linear Problem (MINLP). Several works on the state of art of the problem have revealed that the computational effort of this problem grows exponentially with the number of time periods and number of thermoelectric units. Therefore, we present two alternatives to solve a STGP based on Benders' partitioning algorithm and Lagrangian relaxation in order to reduce the computational effort. The proposal is to apply primal and dual decomposition techniques, which exploit the structure of the problem to reduce solution time by decomposing the STGP into a master problem and a subproblem. For Benders' algorithm, the master problem is a Mixed Integer Problem (MIP) and for the subproblem, it is a Non Linear Problem (NLP). For Lagrangian relaxation, the master problem and the subproblem are MINLP. The computational experiments show the performance of both decomposition techniques applied to the STGP. These techniques allow us to save computation time when compared to some high performance commercial solvers.