River Optimisation : short-term hydro-bidding under uncertainty
Optimisation de la rivière : enchères à court terme de l'hydroélectricité sous incertitude
Résumé
The hydro-bidding problem is about computing optimal offer policies in order to maximize the expected profit of a hydroelectric producer participating in an electricity market. It combines the decision making process of both the trader and the hydro-dispatcher into one stochastic optimization problem. It is a sequential decision making problem, and can be formulated as a multistage stochastic program.These models can be difficult to solve when the value function is not concave. In this thesis, we study some of the limitations of the hydro-bidding problem, and propose a new stochastic optimization method called the Mixed-Integer Dynamic Approximation Scheme (MIDAS). MIDAS solves nonconvex, stochastic programs with monotonic value functions. It works in similar fashion to the Stochastic Dual Dynamic Programming (SDDP), but instead of using cutting planes, it uses step functions to create an outer approximation of the value function. MIDAS will converge almost surely to (T+1)ε optimal policies for continuous state variables, and to the exact optimum policy for integer state variables.We use MIDAS to solve three types of nonconvex hydro-bidding problem. The first hydro-bidding model we solve has integer state variables due to discrete production states. In this model we demonstrate that MIDAS constructs offer policies which are better than SDDP. The next hydro-bidding model has a mean reverting autoregressive price processs instead of a Markov chain. The last hydro-bidding incorporates headwater effects, where the power generation function is dependent on both the reservoir storage level and the turbine waterflow. In all of these models, we demonstrate convergence of MIDAS in finite iterations.MIDAS takes significantly longer to converge than SDDP due to its mixed-integer program (MIP) sub-problems. For hydro-bidding models with continuous state variables, its computation time depends on the value of δ. A larger δ reduces the computation time for convergence but also increases optimality error ε.In order to speed up MIDAS, we introduced two heuristics. The first heuristic is a step function selection heuristic, which is similar to the cut selection scheme in SDDP. This heuristic improves the solution time by up to 64%. The second heuristic iteratively solves the MIP sub-problems in MIDAS using smaller MIPs, rather than as one large MIP. This heuristic improves the solution time up to 60%. Applying both of the heuristics, we were able to use MIDAS to solve a hydro-bidding problem, consisting of a 4 reservoir, 4 station hydro scheme with integer state variables.
Le problème de l'hydro-offre consiste à calculer des d'offre optimales afin de maximiser le bénéfice attendu d'un producteur hydroélectrique participant à un marché de l'électricité. Il combine le processus décisionnel du négociant et de l'hydro-répartiteur en un seul problème d'optimisation stochastique. C'est un problème de prise de décision séquentielle, et peut être formulé comme un programme stochastique à plusieurs étages.Ces modèles peuvent être difficiles à résoudre lorsque la fonction de valeur n'est pas concave. Dans cette thèse, nous étudions quelques-unes des limites du problème hydro-bidding et proposons une nouvelle méthode d'optimisation stochastique appelée le Mixed-Integer Dynamic Approximation Scheme (MIDAS). MIDAS résout des programmes stochastiques nonconvex avec des fonctions de valeurs monotones. Il fonctionne de manière similaire à la Stochastic Dual Dynamic Programming (SDDP), mais au lieu d'utiliser hyperplans, il utilise des fonctions d'étape pour créer une approximation externe de la fonction de valeur. MIDAS converge « almost surely » à (T+1)ε solution optimale quand les variables d'état continues, et à la solution optimale exacte quand les variables d'état entier.Nous utilisons MIDAS pour résoudre trois types de problèmes hydro-bidding qui sont nonconvex. Le premier modèle hydro-bidding que nous résolvons des variables d'état entier parce que des productions discrètes. Dans ce modèle, nous démontrer que les constructions MIDAS offrent qui sont meilleures que SDDP. Le prochain modèle hydro-bidding utilise processus de prix autorégressif au lieu d'une Markov chain. Le dernier modèle hydro-bidding intègre les effets d'eau de tête, où la fonction de production d'énergie dépend du niveau de stockage du réservoir et du débit d'eau de la turbine. Dans tous ces modèles, nous démontrons la convergence de MIDAS dans des itérations finies.Le temps de convergence de MIDAS est supérieur à SDDP parce que des sous-problèmes est la mixed-integer programs (MIP). Pour les modèles d'enchères hydrauliques à variables d'état continues, son temps de calcul dépend de la valeur de le δ. Si le δ est grand, alors il réduit le temps de calcul de la convergence mais il augmente également l'erreur d'optimalité ε.Afin d'accélérer le MIDAS, nous avons introduit deux heuristiques. La première heuristique est une heuristique de sélection de fonction d'étape, qui est similaire au schéma « cut selection » dans le SDDP. Cette heuristique améliore le temps de résolution jusqu'à 64%. La seconde heuristique résout itérativement les sous-problèmes MIP dans MIDAS en utilisant des MIP plus petits, plutôt que comme un seul grand MIP. Cette heuristique améliore le temps de résolution jusqu'à 60%. En appliquant les deux heuristiques, nous avons pu utiliser MIDAS pour résoudre un problème hydro-bidding avec 4 réservoirs, 4 stations et des entier variables d'état
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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