Taking advantage of Artificial Neural Networks for the Unit Commitment problem resolution

Abstract

Esta tesis implementa y resuelve un modelo de Unit Commitment (UC) que puede ejecutarse durante muchas semanas consecutivas cambiando los datos de entrada. Una vez creado el conjunto de soluciones, se aplica Machine Learning (ML), concretamente una red neuronal artificial (RNA), que aprende de ese conjunto de datos para mejorar el proceso de optimización para futuros datos de entrada.

This thesis implements and solves a Unit Commitment (UC) model that can be run for many consecutive weeks by changing input data. Once the solution set is created, Machine Learning (ML) is applied, specifically an Artificial Neural Network (ANN), which learns from that dataset to improve the optimization process for future input data.