Stochastic Dual Dynamic Programming with Markov Chain and Covariate Information: An Application to Hydrothermal Economic Dispatch

A técnica de programação dinâmica estocástica dual (SDDP) é uma metodologia amplamente adotada para lidar com problemas de decisão em várias etapas sob incerteza. Essa técnica utiliza hipóteses de parâmetros incertos do problema para criar políticas de decisão considerando a realização de diferentes cenários desses parâmetros estocásticos. Portanto, uma representação realista dessas incertezas é fundamental para que os modelos SDDP tenham um bom desempenho. Embora abordagens tradicionais como cadeias de Markov sejam poderosas na representação de processos estocásticos, elas podem não capturar adequadamente as incertezas que dependem fortemente de variáveis exógenas, como o tempo. Neste estudo, investigamos o impacto da incorporação da dependência da variável exógena temporal na formulação da cadeia de Markov. Exploramos como essa representação de parâmetros incertos em um modelo SDDP influencia as políticas de decisão e analisamos os resultados usando análise fora da amostra.