Optimización convexa

La optimización matemática es una herramienta clave en la operación y el análisis dinámico de los sistemas eléctricos modernos, con una amplia aplicación, que va desde problemas de despacho económico y flujo de carga óptimo, hasta el diseño de controles centralizados y análisis de estabilidad. Además de su aplicación práctica, los problemas de optimización responden a preguntas teóricas tales como la unicidad y globalidad de la solución, así como la convergencia de los algoritmos y la equivalencia entre el problema primal y dual. Las preguntas descritas pueden ser respondidas usando el paradigma de optimización convexa. Aunque la mayoría de problemas en sistemas eléctricos no son convexos, es posible generar aproximaciones convexas buscando un balance entre precisión y complejidad del modelo. Por ello, es fundamental contar con una adecuada fundamentación teórica y un conocimiento real del sistema a optimizar.

Así pues, este libro ha sido diseñado bajo la premisa del balance entre teoría y aplicación, con un enfoque autocontenido partiendo de lo teórico a lo práctico. El libro está dividido en cuatro secciones, a saber: La primera trata de la fundamentación teórica necesaria para abordar el resto del texto. En la segunda parte, se presentan conceptos complementarios tales como optimización cónica y suma de polinomios cuadráticos. En la tercera sección, se aborda la aplicación en diferentes problemas de operación y análisis dinámico de sistemas eléctricos. En la sección final, se analizan algoritmos de optimización convexa y su implementación en Python.

Los ejemplos y ejercicios fueron diseñados con esmero, esperando que sean valiosos para que el conocimiento del estudiante puede trascender de lo teórico a lo práctico y viceversa.