@article { ,
	title = {Reducció d'escenaris per a l'optimització de l'oferta del mercat elèctric},
	editor = {Heredia, F.J.; Corchero, C.},
	year = {2007},
	month = {26/09/2007},
	type = {Tesi de Grau},
	address = {Facultat de Matemàtiques i Estadística, UPC},
	abstract = {El Projecte Fi de Carrera presentat tracta sobre la construcció d?arbres d?escenaris i la seva aplicació en problemes de Programació Estocàstica. Un arbre d?escenaris constitueix una representació discreta del conjunt de possibles estats futurs d?un procés estocàstic, per exemple, la càrrega elèctrica, el preu de l?electricitat, el preu del fuel, etc. Normalment els arbres generats contenen un nombre d?escenaris massa gran, fet que comporta una costosa i poc eficient resolució dels models d?optimització on són utilitzats. Per tal d?aconseguir una eficient resolució, duem a terme una aproximació de l?arbre original amb un arbre format per un nombre més reduït d?escenaris. Per tal de poder realitzar aquesta reducció s?han implementat dos tipus d?algorismes de reducció d?escenaris descrits en l?article de Gröwe-Kuska, Heitsch i Römisch [10]: - Simultaneous Backward Reduction - Fast Forward Selection Es tracta de dos algorismes heurístics de reducció que determinen un subconjunt del conjunt d?escenaris inicials i assignen noves probabilitats als escenaris conservats. La metodologia de Simultaneous Backward Reduction es basa en l?eliminació d?escenaris fins a que resten el nombre desitjat d?escenaris conservats. Mentre que en el cas de Fast Forward Selection es fonamenta en la selecció d?escenaris fins a obtenir el nombre desitjat d?escenaris preservats. Aquests dos algorismes han estat implementats en el llenguatge de modelització matemàtica AMPL. Els nous arbres reduïts, seran utilitzats en la resolució d?un problema d?optimització de l?oferta al mercat elèctric diari.},
	keywords = {stochastic programming; scenario reduction; power systems; AMPL; electricity markets; teaching},
	author = {Albert Roso Llorach}
}

