Universidad de los Andes -- Bogotá, Colombia
Optimización dinámica estocástica
y manejo de energías
11-15 de Junio de 2013
Michel De Lara, École des Ponts ParisTech
Curso dictado en español, oferto en la
Escuela de Verano 2013
por el Departamento de Ingeniería Eléctrica y
Electrónica
de la Facultad de Ingeniería
de la Universidad de los Andes, Bogotá, Colombia
Abstract:
La gestión sostenible de las energías, de recursos agotables como
de la biodiversad comparten algunas características comunes. Son
problemas de optimización y control para sistemas con comportamiento dinámico
no-lineal, con múltiples objetivos e incertidumbres
fuertes. Se presentarán y formalizarán estos temas en el curso,
mediante un marco matemático (conceptos, modelos, métodos numéricos),
alternando sesiones teóricas con sesiones en computador. Para fines pedagógicos se presentará la aplicación en gestión
de represas, pero los métodos pueden ser aplicados a sistemas más
generales de energía o en problemas de gestión de recursos.
El objetivo de este curso es estudiar métodos matemáticos e
informáticos para plantear y resolver problemas elementarios de manejo
de energía con dinámica e incertidumbre.
Estudiantes de posgrados en ingenierías o público en general que cumpla con los prerrequisitos del curso y que esté interesado en el tema.
Clases magistrales y sesiones prácticas en computador con ayuda del software científico Scicoslab.
Familiaridad con las matemáticas y la programación.
Notación de los informes devueltos a la salida de las
sesiones prácticas en computador.
- Martes 11 de Junio de 2013 de 8:00 AM a 12:00 M
- [clase magistral]
Présentation des institutions académiques et des partenaires industriels.
Introducción. Sistemas eléctricos, energías renovables y mercados:
desafíos para la optimización.
Recogidas sobre optimización por el estudio de despacho óptimo económico de
energías.
slides
- Martes 11 de Junio de 2013 de 2:00 PM a 5:00 PM
- [sesión en computador]
Introducción al software científico Scicoslab.
sesión en computador
Despacho óptimo económico de energías bajo incertidumbre.
Resolución numérica con el software científico Scicoslab.
- Miercoles 12 de Junio de 2013 de 8:00 AM a 12:00 M
- [clase magistral y ejercicios]
Control de sistemas dinámicos secuenciales
deterministicos. Restricciones de estado y control viable. Ejemplos en
manejo de recursos naturales.
slides
Despacho óptimo económico de energías bajo incertidumbre.
- Miercoles 12 de Junio de 2013 de 2:00 PM a 5:00 PM
- [clase magistral]
Control óptimo de sistemas secuenciales dinámicos determinísticos.
slides
- Jueves 13 de Junio de 2013 de 8:00 AM a 12:00 M
- [sesión en computador]
Manejo óptimo de un embalse (caso determinístico).
Sesión en computador
- Jueves 13 de Junio de 2013 de 2:00 PM a 5:00 PM
- [clase magistral y ejercicios]
Control de sistemas dinámicos secuenciales estocásticos.
slides
Diseño de un problema de optimización de almacenaje/entrega para regular una
fuente intermitente y variable de energía.
- Viernes 14 de Junio de 2013 de 8:00 AM a 12:00 M
- [sesión en computador]
Manejo óptimo de un embalse (caso determinístico).
Sesión en computador
- Viernes 14 de Junio de 2013 de 2:00 PM a 5:00 PM
- [clase magistral]
Control óptimo estocástico.
slides
- Sabado 15 de Junio de 2013 de 9:00 AM a 13:00 M
- [sesión en computador]
Manejo óptimo de un embalse (caso estocástico).
Sesión en computador
-
- 1
-
Kengy Barty, Pierre Carpentier, and Pierre Girardeau.
Decomposition of large-scale stochastic optimal control problems.
RAIRO Operations Research, 44(3):167-183, 2010.
- 2
-
D. P. Bertsekas.
Dynamic Programming and Optimal Control.
Athena Scientific, Belmont, Massachusets, second edition, 2000.
Volumes 1 and 2.
- 3
-
G. Cohen.
Optimisation des grands systèmes.
École nationale des ponts et chaussées, Paris, 2004.
(http://cermics.enpc.fr/ cohen-g/documents/ParisIcours-A4-NB.pdf).
- 4
-
M. De Lara and L. Doyen.
Sustainable Management of Natural Resources. Mathematical Models
and Methods.
Springer-Verlag, Berlin, 2008.
- 5
-
A. Shapiro, D. Dentcheva, and A. Ruszczynski.
Lectures on stochastic programming: modeling and theory.
The society for industrial and applied mathematics and the
mathematical programming society, Philadelphia, USA, 2009.