Descomposición y coordinación paralela para solucionar un modelo de planeación de la operación de sistemas de generación y transmisión eléctrica con altas penetraciones de fuentes intermitentes, almacenamiento energético y tecnologías de redes inteligentes

Abstract

Este trabajo presenta una metodología de solución de un modelo estocástico usado en la planeación de la operación de sistemas eléctricos de potencia con alta penetración de fuentes de energía renovable, respuesta de la demanda y sistemas de almacenamiento energético, que además incluye de manera explícita el modelo AC de la red de transmisión. El impacto que tiene el modelo AC sobre la apropiada asignación y valoración de los recursos del sistema de potencia, en el contexto de mercados multi-dimensionales, se evidencia a través de un estudio comparativo simulando un caso de prueba de tamaño real. Resolver de forma directa un problema de las dimensiones que puede alcanzar la formulación propuesta requiere mucho tiempo, grandes esfuerzos de cálculo y recursos informáticos. Por tal motivo, se exploraron dos estrategias para explotar la estructura matemática del problema y abordar su solución usando técnicas de descomposición: La descomposición por Relajación Lagrangiana con lagrangiano Aumentado (RLA) y la Descomposición Generalizada de Benders (DGB). Entre estas, se implementó efectivamente DGB en su versión multicorte con una modificación en la formulación de los subproblemas mediante variables penalizadas. El algoritmo fue acelerado con una técnica de estabilización inspirada en los métodos de haz con región de confianza y el cómputo en paralelo de los subproblemas. Otras medidas de aceleración adicionales fueron diseñadas a partir de observaciones en la evolución de algunos parámetros durante los experimentos. El desempeño de la técnica DGB se validó a través de pruebas experimentales en dos casos de diferente tamaño: el sistema IEEE de 30 barras y el sistema de potencia colombiano de 96 barras. Los resultados sugieren que el esquema de solución propuesto es apropiado para tratar de forma eficiente un problema de optimización de tamaño real como el sistema de potencia colombiano. Una asignación de cantidades de potencia y reservas bastante aproximada fue reflejada en una desviación cercana al 0,005 % en el costo óptimo comparado con la solución de referencia; además del buen desempeño computacional dado por la reducción del 88 % del tiempo de cálculo con respecto a la solución de referencia (sin descomposición), generando un avance en el estado de arte de este campo de estudio (Texto tomado de la fuente).

This work presents a solution methodology for a stochastic model used in the operational planning of electric power systems with high penetration of renewable sources, demand response, and energy storage systems, which also explicitly includes the AC model of the network. The AC model impacts the correct allocation and assessment of power system resources in the context of multi-dimensional markets, demonstrated through a comparative study simulating a real-size test case. Solving in a direct way a high dimensional problem that could be reached through the proposed formulation requires a lot of time, great calculation effort, and computer resources. For this reason, two strategies were explored to exploit the mathematical structure of the problem and approach its solution by decomposition techniques: Augmented Lagrangian Relaxation decomposition (ALR) and Generalized Benders Decomposition (GBD). Among these, multi-cut GBD was effectively implemented with a modification in the subproblems formulation through penalized variables. The algorithm was accelerated with a trust-region stabilization technique and the parallel computing of subproblems. Other additional acceleration measures were designed from observations of the evolution of some parameters during the experiments. The performance of the GBD technique was validated through experimental tests in two different-sized test cases: the IEEE 30-bus system and the Colombian 96-bus power system. The results suggest the effectiveness of the proposed solution scheme to efficiently solve a real-size optimization problem like the Colombian power system. A quite approximate power and reserve quantities allocation was reflected in an optimal cost deviation close to 0.005 %, compared with the reference solution; in addition to the good computational performance given by the 88 % reduction in the calculation time relative to the reference solution (without decomposition), generating an advance in the state of the art of this field of study.