Busca de Ótimos Locais para Um Problema Não Convexo de Estratégia de Preços em Mercados de Energia

Neste trabalho, apresentaremos uma busca de ótimos locais para um problema não convexo de estratégia de preços sob incerteza em mercados de energia (PEP). Três formulações matemáticas para o problema serão consideradas: modelo de programação em dois níveis (PPDN), modelo de programação não linear (NLP) e modelo de programação inteira linear mista (MILP). A formulação utilizada para obtençãao dos resultados numéricos é o modelo NLP, mais especificamente um modelo de programação quadrática com restrições quadráticas (QCQP). O modelo MILP será utilizado para obtenção dos valores de referência numa metodologia destinada à obtenção do ótimo global do problema. Dois algoritmos heurísticos serão apresentados para a geração de soluções para o PEP: heurística do preço nulo e heurística do preço concorrente. Estes algoritmos geram soluções viáveis. O objetivo deste trabalho é verificar o impacto das soluções iniciais obtidas por nossas heurísticas no comportamento dos ótimos locais obtidos por um solver de programação não linear convexa quando aplicado ao QCQP. E, se é possível obter valores ótimos globais. Utilizaremos o solver Ipopt aplicado ao modelo QCQP para obter os resultados numéricos. Nos experimentos, serão utilizadas instâncias derivadas da configuração do sistema elétrico brasileiro, que é dividido em subsistemas: sul, norte, sudeste e nordeste. Utilizaremos dados derivados dos subsistemas sul e sudeste. O solver CPLEX será utilizado para resolver o MILP. Compararemos os resultados obtidos pelo solver Ipopt sem fornecimento de solução inicial, pelo Ipopt com a solução inicial gerada pelas duas heurísticas e os resultados obtidos pelo solver CPLEX. Além da análise das soluções obtidas, será analisado o tempo gasto para a obtenção destes resultados.