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Stochastic short-term hydropower planning with inflow scenario trees

Séguin Sara, Fleten Stein-Erik, Côté Pascal, Pichler Alois et Audet Charles. (2015). Stochastic short-term hydropower planning with inflow scenario trees. Groupe d’études et de recherche en analyse des décisions (GERAD).

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URL officielle: https://doi.org/10.1016/j.ejor.2016.11.028

Résumé

This paper presents an optimization approach to solve the short-term hydropower unit commitment and loading problem with uncertain inflows. A scenario tree is built based on a forecasted fan of inflows, which is developed using the weather forecast and the historical weather realizations. The tree-building approach seeks to minimize the nested distance between the stochastic process of historical inflow data and the multistage stochastic process represented in the scenario tree. A two-phase multistage stochastic model is used to solve the problem. The proposed approach is tested on a 31 day rolling-horizon with daily forecasted inflows for three power plants situated in the province of Quebec, Canada, that belong to the company Rio Tinto.

Type de document:Rapport
Date:2015
Nombre de pages:18
Organisation:Groupe d’études et de recherche en analyse des décisions (GERAD)
Sujets:Sciences naturelles et génie > Génie > Génie électrique et génie électronique
Sciences naturelles et génie > Sciences mathématiques > Informatique
Département, module, service et unité de recherche:Départements et modules > Département d'informatique et de mathématique
Mots-clés:Large scale optimization, nonlinear programming, OR in energy, scenarios, stochastic programming, optimisation à grande échelle, programmation non linéaire, OU en énergie, scénarios, programmation stochastique
Informations complémentaires:https://www.gerad.ca/fr/papers/G-2015-97
Déposé le:04 oct. 2018 22:26
Dernière modification:04 oct. 2018 22:26
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