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Band einer Schriftenreihe

Autor(en): Darinka Dentcheva; Werner Römisch
Titel: Optimal Power Generation under Uncertainty via Stochastic Programming
Erscheinungsjahr: 1996
Erschienen in: Preprints aus dem Institut für Mathematik  35 (Mathematik-Preprints)
ISSN: 0863-0976
Volltext: pdf (urn:nbn:de:kobv:11-10051917)
Fachgebiet(e): Mathematik
Schlagwörter (eng): Lagrangian relaxation, stochastic programming, hydro-thermal power system, uncertain load, multi-stage, two-stage, mixed-integer, bundle methods
Herausgeber: Humboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät II, Institut für Mathematik
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Abstract (eng):
A power generation system comprising thermal and pumped-storage hydro plants is considered. Two kinds of models for the cost-optimal generation of electric power under uncertain load are introduced: (i) a dynamic model for the short-term operation and (ii) a power production planning model. In both cases, the presence of stochastic data in the optimization model leads to multi-stage and two-stage stochastic programs, respectively. Both stochastic programming problems involve a large number of mixed-integer (stochastic) decisions, but their constraints are loosely coupled across operating power units. This is used to design Lagrangian relaxation methods for both models, which lead to a decomposition into stochastic single unit subproblems. For the dynamic model a Lagrangian decomposition based algorithm is described in more detail. Special emphasis is put on a discussion of the duality gap, the efficient solution of the multi-stage single unit subproblems and on solving the dual problem by bundle methods for convex nondifferentiable optimization.
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Generiert am 23.08.2014, 03:36:12