Abstract:
A real-time optimal economic dispatch scheme was developed based on receding-horizon
model predictive control and a scenario-based robust formulation to represent uncertainty
in electricity prices and renewable generation. The model incorporated standard operational
constraints of the dispatch problem, including power balance, generation limits, ramprate
constraints, reserve requirements, the dynamics of a reservoir-type hydropower unit,
and the operation of an electrochemical energy storage system. At each decision instant,
a prediction horizon was built, a set of scenarios was generated around the available forecasts,
and a constrained optimization problem was solved; only the first control action was
implemented and the system states were updated using the real dynamics. Performance
was assessed through simulation and benchmarked against an equivalent deterministic
MPC approach. Results showed operational feasibility and compliance with terminal constraints
for the storage states, with no unserved energy over the analyzed horizon. The
comparison yielded marginal cost differences in the base case, consistent with a small
system size and moderate uncertainty levels; however, the robust formulation provided
a systematic framework to manage operational risk and preserve stable decisions under
more severe price and renewable variability in larger-scale systems.
Keywords: model predictive control, economic dispatch, robust optimization, renewable
generation, energy storage
Description:
Se desarrolló un esquema de despacho económico óptimo en tiempo real basado en
control predictivo por modelo con horizonte recedente y una formulación robusta por escenarios
para representar la incertidumbre del precio de la energía y de la generación
renovable. El modelo integró restricciones operativas típicas del problema de despacho,
incluyendo balance de potencia, límites de generación, rampas, requerimientos de reserva,
dinámica de un sistema hidroeléctrico tipo reservorio y la operación de un sistema de
almacenamiento electroquímico. En cada instante de decisión se construyó un horizonte
de predicción, se generó un conjunto de escenarios alrededor de los pronósticos disponibles
y se resolvió un problema de optimización con restricciones, aplicando únicamente la
primera acción del plan y actualizando los estados con la dinámica real. El desempeño se
evaluó mediante simulación y se comparó frente a un enfoque determinista equivalente.
Los resultados mostraron factibilidad operativa y cumplimiento de restricciones terminales
para los estados de almacenamiento, con ausencia de energía no servida en el horizonte
analizado. La comparación evidenció diferencias económicas marginales en el caso base,
lo que fue consistente con el tamaño reducido del sistema y con niveles de incertidumbre
moderados; sin embargo, la formulación robusta proporcionó una estructura metodológica
para controlar el riesgo operativo y mantener decisiones estables ante variaciones
más severas de precio y renovables en sistemas de mayor escala.
