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Improving medium-term models to deal with the low-carbon reality of modern power systems
dc.contributor.advisor | Reneses, Javier | |
dc.contributor.advisor | Bello Morales, Antonio | |
dc.contributor.author | Montero Guirao, Luis Manuel | |
dc.contributor.other | Universidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI) | es_ES |
dc.date.accessioned | 2024-11-12T13:15:42Z | |
dc.date.available | 2024-11-12T13:15:42Z | |
dc.date.issued | 2024 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11531/95750 | |
dc.description | Programa de Doctorado en Energía Eléctrica | es_ES |
dc.description.abstract | Los sistemas eléctricos de todo el mundo están experimentando una transformación debido a la alta penetración de generadores renovables, el despliegue de tecnologías de almacenamiento de energía no convencionales y la promoción del aumento de capacidad en sus infraestructuras de interconexión. Este cambio de paradigma supone nuevos retos para el correcto análisis de tendencias actuales y futuras en los mercados a través de la utilización de modelos energéticos. En este contexto, los modelos fundamentales de medio plazo aportan predicciones precisas sobre la operación de mercados eléctricos en los que se deben abordar decisiones de medio y largo plazo, como la gestión hidráulica, la utilización de los contratos de suministro de combustibles o la contratación de capacidad en el Acceso de Terceros a la Red. Por otro lado, estos modelos también son capaces de representar en detalle otros aspectos como la generación térmica y renovable, el almacenamiento energético de corto plazo y las restricciones propias de la red de transmisión. A tal efecto, el unit commitment problem es una herramienta poderosa que permite representar con precisión todos los aspectos técnicos relativos a la operación de activos pertenecientes a distintos agentes de mercado. Sin embargo, modelar sistemas eléctricos reales en el medio plazo con alta granularidad temporal implica grandes requerimientos computacionales, especialmente cuando se utiliza programación entera mixta y se tiene en consideración la incertidumbre asociada a determinadas variables de riesgo. Consecuentemente, esta tesis propone mejoras en el modelado del unit commitment problem cuando se trabaja con horizontes de medio plazo, tratando de lograr el máximo detalle en la representación de mercados eléctricos reales en base horaria de la forma más eficiente posible a nivel computacional. A continuación se muestra una breve descripción de la estructura del documento: • Primero, se presenta el contexto en el que se enmarca esta tesis, especificando sus objetivos y contribuciones bibliográficas, así como la distribución de su contenido. • Segundo, esta tesis aborda una exhaustiva revisión bibliográfica del unit commitment problem, mejorando el alcance de trabajos anteriores gracias a la descripción detallada de las diferentes técnicas de optimización aplicadas a este problema y a la exposición de sus implicaciones computacionales a través de un análisis de la precisión del modelado, los sistemas eléctricos representados y el desempeño computacional de cada uno de los casos de estudio propuestos por sus referencias. • Tercero, esta tesis expone las simplificaciones que deben asumir reputados modelos de medio plazo cuando se enfrentan a distintos casos de estudio reales. Asímismo, propone una metodología eficiente con la que superar las limitaciones de algunas de estas simplicaciones tomando ciertos resultados confiables y sometiéndolos a una etapa de post-procesado. Esta fase proporciona perfiles de generación factibles y óptimos de portfolios térmicos multiárea que pertenecen a un agente, maximizando beneficios y considerando términos estratégicos en un entorno de aversión al riesgo. • Cuarto, esta tesis analiza las implicaciones de utilizar distintas restricciones de balance en el unit commitment problem bajo diferentes criterios de optimalidad y estudia el impacto de los datos de entrada, como la variabilidad de la demanda térmica, el tamaño y composición de los portfolios de generación, o la duración del horizonte. Además, propone el concepto de “arduousness” como nueva métrica de optimización numérica para situaciones en las que el tightness and compactness no es capaz de aportar buenas predicciones sobre los procesos de resolución. • Quinto, esta tesis propone una formulación piecewise computacionalmente eficiente para representar con preción los costes de arranque en el medio plazo. La actuación de este modelo se compara con la de una reputada formulación stairwise para así demostrar su validez. Posteriormente, se propone una nueva formulación piecewise que ofrece un mayor tightness and compactness y mejores procesos de resolución. Adicionalmente, se analiza el impacto de la declaración de variables como continuas o enteras y de la aplicación de estas metodologías en horizontes de corto plazo. • Sexto, esta tesis propone una metodología de coordinación con la que lograr una representación computacionalmente asumible de sistemas eléctricos multiárea de tamaño real en horizontes de medio plazo con granularidad horaria. Para ello, se resuelve una primera fase con un modelo que asume simplicaciones, como técnicas de agregación temporal y relajación de la programación entera, pero que considera todo el horizonte temporal a la vez. De esta fase se obtienen decisiones de medio plazo confiables que son utilizadas como consignas para coordinar una nueva etapa de resolución secuencial en la se divide el horizonte en diferentes ventanas. En estas ventanas es posible modelar el sistema con una alta granularidad temporal. Los excelentes resultados de esta metodología, junto a sus tiempos de ejecución razonables y su modesto consumo de recursos computacionales, incluso al utilizar programación entera mixta, abren la puerta a la representación de incertidumbre. • Séptimo, esta tesis resume los principales resultados de los distintos trabajos de investigación presentados a lo largo del documento, resalta sus contribuciones bibliográficas originales y expone futuras líneas de investigación. | es_ES |
dc.description.abstract | The high penetration of renewable generators, together with the deployment of nonconventional energy storage technologies and the promotion of capacity increases in the interconnection facilities, are transforming power systems worldwide. This paradigm change entails new challenges for energy models to represent and analyze current and future market trends properly. In this regard, medium-term fundamental models provide accurate forecasts of the operation of electricity markets in which medium- and long-term decisions like hydro management, fuel trading, or third-party access contracting must be handled. At the same time, other concerns, such as thermal and renewable generation, short-term storage, and transmission constraints, are also considered in detail. In this context, the unit commitment problem is a powerful tool that accurately represents the technical operation of market players’ assets. However, modeling realsize power systems in medium-term horizons with a precise time granularity involves a high computational burden, especially when dealing with integer programming and uncertainty considerations. Accordingly, this thesis proposes modeling improvements for the medium-term unit commitment problem, seeking to increase the accuracy in representing real electricity markets on an hourly basis in the most computationally efficient way. The structure of the document is briefly described below: • Firstly, this thesis introduces the background in which it is immersed, specifying its objectives and contributions to the literature and providing the outline and structure of the document. • Secondly, this thesis addresses an in-depth review of the unit commitment problem literature, enhancing the scope of other previous surveys by describing in detail the main different optimization techniques applied to the unit commitment and exposing their computational implications through an analysis of modeling detail, power systems representation, and computational performance of their case studies. There, research gaps are identified. • Third, this thesis exposes the modeling simplifications that are necessarily assumed when the case studies of renowned medium-term energy models are faced.Moreover, it proposes a soft-linking methodology to overcome the limitations of some of these simplifications by taking reliable outputs and subjecting them to a more rigorous post-processing step. This phase provides feasible and optimal generation schedules for a multi-area thermal portfolio belonging to a market player, maximizing profits and considering strategic terms in a risk aversion environment. The computational burden associated with this phase is studied in detail. • Fourth, this thesis analyzes the implications of utilizing different balance constraints in the unit commitment problem under different convergence criteria. In turn, it studies the impact of the nature of some input data, like the variability in thermal demand, generation portfolios’ sizes and composition, and duration of the time span. Furthermore, given that it is appreciated that these concerns influence the computational performance and the formulations’ tightness and compactness (T&C) do not always predict its behavior, “arduousness” is introduced as a new metric to evaluate resolution processes. • Fifth, this thesis proposes a computationally efficient piecewise formulation for accurately representing start-up costs in the medium-term unit commitment problem. It is compared to a renowned formulation that uses stairwise functions to model these costs, and its validity is demonstrated. Later, a tighter and more compact formulation is presented to improve the computational performance further. Additionally, the implications of continuous/integer variable declarations are studied, and the application of these detailed approaches to the short-term unit commitment is analyzed. • Sixth, this thesis proposes a coordination methodology to achieve a computationally tractable representation of real-size multi-area power systems in the medium term on an hourly basis. It runs a first phase with modeling simplifications like time series aggregation (TSA) techniques but considers the whole horizon. Reliable medium-term decisions are taken from this step and imposed as signals to coordinate a rolling horizon phase in which detailed time granularity and chronological relationships are managed. The outstanding result accuracy, the reasonable run times, and the modest computational requirements, even utilizing mixed integer programming (MIP), open the door to uncertainty representation. • Seventh, this thesis summarizes the main results of the research works presented throughout the document. Besides, their original contributions to different research fields are highlighted, and future research work is exposed. | es_ES |
dc.format.mimetype | application/pdf | es_ES |
dc.language.iso | en | es_ES |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ | * |
dc.subject | 12 Matemáticas | es_ES |
dc.subject | 1207 Investigación operativa | es_ES |
dc.subject | 33 Ciencias tecnológicas | es_ES |
dc.subject | 3322 Tecnología energética | es_ES |
dc.subject.other | 1.Fin de la pobreza | es_ES |
dc.subject.other | 3.Salud y bienestar | es_ES |
dc.subject.other | 7.Energía asequible y no contaminante | es_ES |
dc.subject.other | 8.Trabajo decente y crecimiento económico | es_ES |
dc.subject.other | 9.Industria, innovación e infraestructuras | es_ES |
dc.subject.other | 10.Reducción de las desigualdades | es_ES |
dc.subject.other | 11.Ciudades y comunidades sostenibles | es_ES |
dc.subject.other | 12.Producción y consumos responsables | es_ES |
dc.subject.other | 13.Acción por el clima | es_ES |
dc.title | Improving medium-term models to deal with the low-carbon reality of modern power systems | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis | es_ES |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/closedAccess | es_ES |