Data-driven optimization for seismic-resilient power network planning
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Date
2021
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Abstract
Muchas regiones del planeta están expuestas a riesgos sísmicos que pueden tener consecuencias devastadoras en los sistemas de energía eléctrica. El papel crucial de estos sistemas en la sociedad moderna hace que la evaluación y la planificación de su funcionamiento seguro y fiable sean primordiales. En este contexto, este trabajo desarrolla un novedoso marco de optimización basado en datos para evaluar la resiliencia sísmica
de la red eléctrica y planificar las inversiones para mejorar su coste operativo en caso de contingencias. Bajo un esquema de optimización robusta, un modelo atacante-defensor de terremotos encuentra las peores contingencias de la red basándose en las propiedades estadísticas de los escenarios sísmicos generados con un método de ingeniería sísmica
de última generación y representando el proceso de recuperación de los componentes de los sistemas de energía eléctrica. Además, se empleala optimización estocástica basada en datos en un modelo de dos etapas para la planificación sísmico-resiliente de redes eléctricas, que decide las expansiones de las líneas de transmisión y la ubicación y el tamaño de los sistemas de almacenamiento de energía en la primera etapa, mientras que en
la segunda etapa se toman decisiones operativas óptimas. Además, este modelo aprovecha la información distribucional de múltiples fuentes sísmicas y produce una estructura de
optimización de dos niveles, que tiene un problema de optimización de programación estocástica externa que minimiza los valores objetivos esperados del respectivo problema
de atacante-defensor contra los terremotos para cada fuente sísmica basada en las decisiones de inversión. Posteriormente, extensos experimentos computacionales en una
representación de 281 nodos del sistema de energía eléctrica chileno proporcionan información significativa para la planificación sísmica-resiliente y de muestran la eficiencia del
enfoque de solución.
Description
Tesis (Master of Science in Engineering)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2021