Optimisation de la rivière : enchères à court terme de l'hydroélectricité sous incertitude ; River Optimisation : short-term hydro-bidding under uncertainty
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Media type:
Text;
Electronic Thesis;
E-Book
Title:
Optimisation de la rivière : enchères à court terme de l'hydroélectricité sous incertitude ; River Optimisation : short-term hydro-bidding under uncertainty
Footnote:
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Description:
Le problème de l'hydro-offre consiste à calculer des d'offre optimales afin de maximiser le bénéfice attendu d'un producteur hydroélectrique participant à un marché de l'électricité. Il combine le processus décisionnel du négociant et de l'hydro-répartiteur en un seul problème d'optimisation stochastique. C'est un problème de prise de décision séquentielle, et peut être formulé comme un programme stochastique à plusieurs étages.Ces modèles peuvent être difficiles à résoudre lorsque la fonction de valeur n'est pas concave. Dans cette thèse, nous étudions quelques-unes des limites du problème hydro-bidding et proposons une nouvelle méthode d'optimisation stochastique appelée le Mixed-Integer Dynamic Approximation Scheme (MIDAS). MIDAS résout des programmes stochastiques nonconvex avec des fonctions de valeurs monotones. Il fonctionne de manière similaire à la Stochastic Dual Dynamic Programming (SDDP), mais au lieu d'utiliser hyperplans, il utilise des fonctions d'étape pour créer une approximation externe de la fonction de valeur. MIDAS converge « almost surely » à (T+1)ε solution optimale quand les variables d'état continues, et à la solution optimale exacte quand les variables d'état entier.Nous utilisons MIDAS pour résoudre trois types de problèmes hydro-bidding qui sont nonconvex. Le premier modèle hydro-bidding que nous résolvons des variables d'état entier parce que des productions discrètes. Dans ce modèle, nous démontrer que les constructions MIDAS offrent qui sont meilleures que SDDP. Le prochain modèle hydro-bidding utilise processus de prix autorégressif au lieu d'une Markov chain. Le dernier modèle hydro-bidding intègre les effets d'eau de tête, où la fonction de production d'énergie dépend du niveau de stockage du réservoir et du débit d'eau de la turbine. Dans tous ces modèles, nous démontrons la convergence de MIDAS dans des itérations finies.Le temps de convergence de MIDAS est supérieur à SDDP parce que des sous-problèmes est la mixed-integer programs (MIP). Pour les modèles d'enchères ...