1991
DOI: 10.1109/59.76707
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A short term hydrothermal scheduling approach for dominantly hydro systems

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“…A modelagem da programação a curto prazo é muito similar à realizada na programação a médio prazo, sendo que a principal diferença consiste no fato de que na programação a curto prazo é considerado um maior nível de detalhamento nas análises, levando-se em consideração os efeitos de curta duração no controle de reservatórios (como por exemplo o atraso de água entre reservatórios em cascata). Além disso, nesse caso a previsão das afluências pode ser realizada com maior probabilidade de acertos, visto que o intervalo de tempo analisado é menor [9].…”
Section: Programação a Curto Prazounclassified
“…A modelagem da programação a curto prazo é muito similar à realizada na programação a médio prazo, sendo que a principal diferença consiste no fato de que na programação a curto prazo é considerado um maior nível de detalhamento nas análises, levando-se em consideração os efeitos de curta duração no controle de reservatórios (como por exemplo o atraso de água entre reservatórios em cascata). Além disso, nesse caso a previsão das afluências pode ser realizada com maior probabilidade de acertos, visto que o intervalo de tempo analisado é menor [9].…”
Section: Programação a Curto Prazounclassified
“…Flow restrictions can be divided into blocks that repeat themselves over a certain time interval, representing the power system in these intervals. We also have an independent formulation of the Kirchhoff laws, where power flows are represented by directly considering transmission limits as restrictions and transmission losses as performance criteria [4]. DC network power flow models are in widespread and even increasing use, particularly in congestion-constrained market applications, since they have considerable analytical and computational appeal.…”
Section: The Predispatch Problemmentioning
confidence: 99%
“…A variety of optimization techniques have been proposed to solve these problems. Examples for the deterministic case are mathematical programming [52,59], neural networks [31], Lagrangian relaxation [24,30,33,37] and metaheuristics, in particular genetic algorithms [20,40]. When stochastic issues are considered, two main optimization techniques are 3 reported, namely, stochastic programming [12] and stochastic dynamic programming [8,22,48].…”
Section: Related Workmentioning
confidence: 99%