Fuzzy inference systems approach for long term hydrothermal scheduling

Abstract

The optimization of the water resource usage in hydrothermal electric energy systems is crucial to assure an economic and reliable load supply. The long term hydrothermal scheduling is a complex problem mainly due to the randomness of the inflows and the nonlinearity of hydro production and thermal cost functions. Some optimization approaches have been proposed, including the Stochastic Dynamic Programming (SDP), which is one of the most commonly used techniques to deal with this problem. Its computational requirements, however, tend to be heavy and, as a result, its application on real systems is limited. In this paper we proposed the use of an Adaptative Neuro-Fuzzy Inference System in parallel with a deterministic optimization model as a simpler and less complex alternative approach to the hydrothermal scheduling. The information of the optimal operation is processed by the network that produces fuzzy rules describing the optimal decisions. The performance of the proposed approach was compared to other policies, including SDP, by simulation using historical inflows records of Emborcação, a large Brazilian hydroelectric power plant. Results demonstrated that the Neuro-Fuzzy approach provided similar performance to the more computationally complex and commonly used SDP.

Coordination Hydrothermal Interconnection Java-Bali Using Simulated Annealing

“…The main goal of hydrothermal power plants optimization is to minimize the total cost of operating system that is represented by cost of fuel, hydro power plant constraints and optimization of thermal power plants during the time of optimization [2]. Scheduling of hydrothermal power plants have a basic concept, that is to maximize hydro power plants and minimize thermal power plant production, thus ensuring reliability and power supply economically.…”

Sistema de inferencia nebulosa ao planejamento da operação hidrotermica de medio prazo

“…No problema do planejamento da operação hidrotérmica, esta abordagem foi implementada com sucesso nos trabalhos [51] e [52], que comprovaram a eficiência da abordagem neural nebulosa para suporte à decisão da estratégia de operação. Em [52] foi apresentada uma metodologia para interpretação lingüística da operação ótima de uma usina hidrelétrica e seus resultados evidenciaram o potencial da rede em interpretar o comportamento ótimo para sentenças que ilustram de forma simples a relação entre as variáveis utilizadas.…”

“…Em [52] foi apresentada uma metodologia para interpretação lingüística da operação ótima de uma usina hidrelétrica e seus resultados evidenciaram o potencial da rede em interpretar o comportamento ótimo para sentenças que ilustram de forma simples a relação entre as variáveis utilizadas. O trabalho [51] simulou o desempenho das redes neurais nebulosas para um sistema hidrotérmico, cujos resultados indicaram uma performance similar à política clássica e menos eficiente computacionalmente da Programação Dinâmica Estocástica.…”