El propósito de este trabajo es presentar un enfoque de control predictivo de modelos (MPC) para la implementación periódica de las soluciones óptimas de dos problemas de despacho dinámico óptimo con emisiones y pérdidas en las líneas de transmisión. El primer problema es el despacho dinámico económico de emisiones (DEED), que es un problema de optimización multiobjetivo que minimiza simultáneamente el coste del combustible y la emisión de contaminantes bajo un conjunto de restricciones. El segundo es el despacho dinámico de emisiones económicas basado en el beneficio (PBDEED), que también es un problema de optimización multiobjetivo que maximiza el beneficio y minimiza las emisiones simultáneamente bajo un conjunto de restricciones. Se supone que tanto la demanda como el precio de la energía son periódicos y que la pérdida total de transmisión es una función cuadrática de la potencia del generador. Suponemos que existen ciertas perturbaciones o incertidumbres en la ejecución del controlador óptimo y en la demanda prevista. La convergencia y robustez del algoritmo MPC se demuestran mediante la aplicación del MPC a los problemas DEED y PBDEED con sistemas de prueba de cinco y seis unidades, respectivamente.
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