- -

Funciones analíticas a partir de un modelo estocástico de las extracciones de una presa hidroeléctrica después de la temporada de lluvias

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

Compartir/Enviar a

Citas

Estadísticas

  • Estadisticas de Uso

Funciones analíticas a partir de un modelo estocástico de las extracciones de una presa hidroeléctrica después de la temporada de lluvias

Mostrar el registro completo del ítem

De La Cruz-Courtois, O.; Guichard, D.; Arganis, M. (2020). Funciones analíticas a partir de un modelo estocástico de las extracciones de una presa hidroeléctrica después de la temporada de lluvias. Ingeniería del agua. 24(4):235-253. https://doi.org/10.4995/ia.2020.12311

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/154074

Ficheros en el ítem

Metadatos del ítem

Título: Funciones analíticas a partir de un modelo estocástico de las extracciones de una presa hidroeléctrica después de la temporada de lluvias
Otro titulo: Analytical functions from a stochastic model for extractions of a hydroelectric reservoir after the rainy season
Autor: De la Cruz-Courtois, O.A. Guichard, D. Arganis, M.L.
Fecha difusión:
Resumen:
[ES] El presente trabajo tiene como objetivo el planteamiento de ecuaciones estocásticas para la resolución de los niveles de embalse de un sistema hidroeléctrico que opera en cascada a través de 2 presas, en los meses ...[+]


[EN] The objective of the present work is the approach of stochastic models that allow to determine the level of a hydroelectric system that operates in cascade through two reservoirs, in the months after the rainy season, ...[+]
Palabras clave: Markovian control model , Continuous state space , Action set , Energy , Hydroelectric system , Modelo de control Markoviano , Espacio de estados continuos , Espacio de acciones , Energía , Sistema hidroeléctrico
Derechos de uso: Reconocimiento - No comercial - Compartir igual (by-nc-sa)
Fuente:
Ingeniería del agua. (issn: 1134-2196 ) (eissn: 1886-4996 )
DOI: 10.4995/ia.2020.12311
Editorial:
Universitat Politècnica de València
Versión del editor: https://doi.org/10.4995/ia.2020.12311
Tipo: Artículo

References

Abolghasemi, R.H. 2008. Optimization of the Kootenay river hydroelectric system with a linear programming model. Master Thesis, University of Canada, Canada.

Ailing, Li. 2004. A study on the large-scale system descomposition-coordination method used in optimal operation of a hydroelectric system. Water International, 29(2), 228-231. https://doi.org/10.1080/02508060408691772

Alegría, A. 2010. Política de operación óptima del sistema de presas del Río Grijalva. Efectos de la curva guía. Tesis de Maestría, Universidad Nacional Autónoma de México, México. [+]
Abolghasemi, R.H. 2008. Optimization of the Kootenay river hydroelectric system with a linear programming model. Master Thesis, University of Canada, Canada.

Ailing, Li. 2004. A study on the large-scale system descomposition-coordination method used in optimal operation of a hydroelectric system. Water International, 29(2), 228-231. https://doi.org/10.1080/02508060408691772

Alegría, A. 2010. Política de operación óptima del sistema de presas del Río Grijalva. Efectos de la curva guía. Tesis de Maestría, Universidad Nacional Autónoma de México, México.

Arganis, M.L., Domínguez, R., Cisneros-Itube, H., Fuentes-Mariles, G. 2008. Syntetic sample generation of monthly inflows into two dams using the modified Svanidze method. Hydrological sciences journal, 53(1), 130-141. https://doi.org/10.1623/hysj.53.1.130

Ahmad, A., El-Shafie, A., Razali, S.F.M., Mohamad, Z.S. 2014. Reservoir optimization water resources: a review. Water Resources Management, 28(11), 135-146. https://doi.org/10.1007/s11269-014-0700-5

Barros, T.L.M, Tsai, F.T.C., Yang, S., Lopes, J.E.G., Yeh, W.W.G. 2003. Optimization of larg-scale hydropower system operations. Journal of Water Resources Planning and Management, 129(3), 178-188. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9496(2003)129:3(178)

Bertsekas, D.P. 1995. Dynamic Programming and Optimal Control. Prentice-Hall, Massachusetts, USA.

Butcher, W.S. 1971. Stochastic dynamic programming for optimal reservoir operation. Journal of the American Water Resources Association, 71(11), 143-158. https://doi.org/10.1111/j.1752-1688.1971.tb01683.x

Crichigno, J., Talavera, F. 2012. Enrutamiento multicast utilizando optimización multiobjetivo. Ingeniería y Ciencia, 4(7), 87-111.

De la Cruz-Courtois, O., Guichard, R., Arganis, M. 2018. Políticas de operación óptima de presas para generación hidroeléctrica con modelos markovianos y variable continua. Pakbal, 44(3), 12-25.

Domínguez, R., Arganis, M. 2001. Revisión de las políticas de operación de las presas Angostura y Malpaso en el río Grijalva. Informe de la Comisión Federal de Electricidad, CDMX, México.

Domínguez, R., Arganis, M., Carrizosa, E. 2006. Determinación de avenidas de diseño y ajuste de los parámetros del modelo de optimización de las políticas de operación del sistema de presas del Río Grijalva. Informe de Comisión Federal de Electricidad, Universidad Nacional Autónoma de México, México.

Eschenbach, E.A., Magee, T., Zagona, E., Goranflo, M., Shane, R. 2001. Goal programming Decision Support System for Multiobjective Operation of Reservoir Systems. Journal of Water Resources Planning and Management, 127(2), 108-120. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9496(2001)127:2(108)

García, V., 1992. Aprovechamientos hidroeléctricos y de bombeo. Trillas. CDMX, México.

Hernández-Lerma, O., Laserre, J. 1991. Discrete-Time Markov Control processes. Basic optimality criteria, Springer, New York, USA.

Labadie, J.W. 2004. Optimal Operation on Multireservoir Systems: State-of-the-art Review. Journal of Water Resources Planning and Management, 130(2), 93-111. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9496(2004)130:2(93)

Labadie, J.W., Lee, J.H. 2007. Stochastic optimization of multireservoir systems via reinforcement learning. Water Resources Research, 43 W11408. https://doi.org/10.1029/2006WR005627

Mendoza-Pérez, A., Jasso-Fuentes, H., De la Cruz-Courtois, O. 2016. Constrained Markov decision processes in Borel spaces: from discounted to average optimality. Springer Berlin Heidelberg, 84(3), 489-525. https://doi.org/10.1007/s00186-016-0551-3

Quitana F, F. 1981. Aplicaciones de la Programación Dinámica a la Operación de Presas. Tesis. Universidad de Sonora, Sonora, México.

Rani, D., Moreira, M.M. 2010. Simulation-Optimization Modeling: A Survey and Potential Application in Reservoir Systems Operation. Water Resources Management, 24, 1107-1138. https://doi.org/10.1007/s11269-009-9488-0

Rincón, L. 2012. Introducción a los procesos estocásticos. Universidad Nacional Autónoma de México, México.

Sánchez, C.E., Andreu A.J. 2002. Expansión óptima de sistemas de recursos hídricos superficiales: Aplicación a un sistema real en España. In 11 Congreso Intern. de Métodos Numéricos en Ingeniería y Ciencias Aplicadas (Vol 1).

Sánchez, C.E., Wagner, G.A., 2003. Determinación de reglas de operación óptima para dos embalses, utilizando un algoritmo genético. Universidad Autónoma de Coahuila, México.

Sánchez, C.E., Wagner, G.A., 2004. Modelo numérico para la operación óptima de un hidrosistema de aguas superficiales. Instituto Mexicano de Tecnología del Agua, 15(2), 23-38.

Kumar, V., Yadav, S.M. 2018. Optimization of reservoir operation with a new approach in evolutionary computation using TLBO and Jaya Algorithm. Water Resources Management, 32, 4375-4391. https://doi.org/10.1007/s11269-018-2067-5

Yakowitz, S.J. 1982. Dynamic Programming Applications in Water Resources. Water Resources Research, 18(4), 673-696. https://doi.org/10.1029/WR018i004p00673

Wurbs, R.A. 1993. Reservoir-System Simulation and Optimization Models. Journal of Water Resources Planning and Management, 116(1), 52.70. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9496(1993)119:4(455)

[-]

recommendations

 

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Mostrar el registro completo del ítem