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Publicação
Novas Metodologias de Optimização em Sistemas de Energia Hidrotérmicos
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Autores
Resumo(s)
Esta dissertação incide sobre o tema da optimização em sistemas de energia hidrotérmicos, evoluindo no contexto actual de reestruturação do sector eléctrico. Novas metodologias baseadas em optimização não linear e optimização multiobjectivo são propostas, respectivamente, para a exploração de recursos hídricos, tendo em consideração o efeito de queda, e para a exploração de recursos térmicos, tendo em consideração a restrição de emissões, concretizando assim contribuições originais para o progresso no conhecimento. Ainda, é desenvolvida uma ferramenta computacional, baseada em redes neuronais artificiais, para a previsão dos preços da energia eléctrica no apoio à decisão em ambiente competitivo. Os resultados obtidos em casos de estudo realísticos permitem concluir sobre o desempenho das novas metodologias de optimização propostas nesta dissertação.
This thesis focuses on the optimal scheduling of hydrothermal power systems in view of recent developments on electricity industry restructuring. New methodologies based on nonlinear optimization and multiobjective optimization are proposed for short-term hydro scheduling considering the head change effect and for short-term thermal scheduling considering emission constraints, thus accomplishing original contributions for the progress in the knowledge. Moreover, a computational tool based on artificial neural networks is developed for electricity prices forecasting to support decision making in a competitive environment. The results obtained for realistic case studies illustrate the behaviour of the new optimization methodologies proposed in this thesis.
This thesis focuses on the optimal scheduling of hydrothermal power systems in view of recent developments on electricity industry restructuring. New methodologies based on nonlinear optimization and multiobjective optimization are proposed for short-term hydro scheduling considering the head change effect and for short-term thermal scheduling considering emission constraints, thus accomplishing original contributions for the progress in the knowledge. Moreover, a computational tool based on artificial neural networks is developed for electricity prices forecasting to support decision making in a competitive environment. The results obtained for realistic case studies illustrate the behaviour of the new optimization methodologies proposed in this thesis.
Descrição
Palavras-chave
Sistemas de Energia Eléctrica Sistemas de Energia Hidrotérmicos Reestruturação do Sector Eléctrico Efeito de Queda Restrição de Emissões Previsão de Preços