[en] This paper presents a novel approach for the investment planning of a virtual power plant trading energy in an electricity market. The virtual power plant comprises conventional generating units, renewable generating units, storage units, and a set of flexible demands. In order to maximize its expected profit, the virtual power plant has the possibility of installing new conventional, renewable, and storage units. Such investment decisions are made under the long-term uncertainty associated with future production costs of the conventional generating units, future consumption levels of the flexible demands, and future energy market prices, as well as the short-term variability of market prices and renewable production levels. In addition, the effect of generation and storage operation on investment decisions is precisely characterized by a detailed nonconvex formulation. The resulting model is cast as a scenario-based two-stage stochastic programming problem wherein the conditional value-at-risk is used to represent the risk aversion of the owner of the virtual power plant. Numerical results from several case studies show that the virtual power plant can significantly increase its expected profit by expanding its generation and storage assets. Moreover, neglecting nonconvex operational constraints generally results in over-investment in conventional generating units. The moderate computational effort required to solve instances with up to 45 candidate assets backs the practical applicability of the proposed approach.

[es] Este artículo presenta un enfoque novedoso para la planificación de inversiones de una central eléctrica virtual que comercializa energía en un mercado eléctrico. La central eléctrica virtual comprende unidades generadoras convencionales, unidades generadoras renovables, unidades de almacenamiento y un conjunto de demandas flexibles. Para maximizar su beneficio esperado, la central eléctrica virtual tiene la posibilidad de instalar nuevas unidades convencionales, renovables y de almacenamiento. Dichas decisiones de inversión se toman bajo la incertidumbre a largo plazo asociada con los costos de producción futuros de las unidades generadoras convencionales, los niveles futuros de consumo de las demandas flexibles y los precios futuros del mercado de energía, así como la variabilidad a corto plazo de los precios de mercado y la producción renovable. niveles Además, el efecto de la operación de generación y almacenamiento en las decisiones de inversión se caracteriza precisamente por una formulación no convexa detallada. El modelo resultante se presenta como un problema de programación estocástica de dos etapas basado en escenarios en el que el valor en riesgo condicional se usa para representar la aversión al riesgo del propietario de la planta de energía virtual. Los resultados numéricos de varios estudios de casos muestran que la planta de energía virtual puede aumentar significativamente su beneficio esperado mediante la expansión de sus activos de generación y almacenamiento. Además, ignorar las restricciones operativas no convexas generalmente da como resultado una inversión excesiva en unidades generadoras convencionales. El esfuerzo computacional moderado requerido para resolver instancias con hasta 45 activos candidatos respalda la aplicabilidad práctica del enfoque propuesto. El modelo resultante se presenta como un problema de programación estocástica de dos etapas basado en escenarios en el que el valor en riesgo condicional se usa para representar la aversión al riesgo del propietario de la planta de energía virtual. Los resultados numéricos de varios estudios de casos muestran que la planta de energía virtual puede aumentar significativamente su beneficio esperado mediante la expansión de sus activos de generación y almacenamiento. Además, ignorar las restricciones operativas no convexas generalmente da como resultado una inversión excesiva en unidades generadoras convencionales. El esfuerzo computacional moderado requerido para resolver instancias con hasta 45 activos candidatos respalda la aplicabilidad práctica del enfoque propuesto. El modelo resultante se presenta como un problema de programación estocástica de dos etapas basado en escenarios en el que el valor en riesgo condicional se usa para representar la aversión al riesgo del propietario de la planta de energía virtual. Los resultados numéricos de varios estudios de casos muestran que la planta de energía virtual puede aumentar significativamente su beneficio esperado mediante la expansión de sus activos de generación y almacenamiento. Además, ignorar las restricciones operativas no convexas generalmente da como resultado una inversión excesiva en unidades generadoras convencionales. El esfuerzo computacional moderado requerido para resolver instancias con hasta 45 activos candidatos respalda la aplicabilidad práctica del enfoque propuesto. Los resultados numéricos de varios estudios de casos muestran que la planta de energía virtual puede aumentar significativamente su beneficio esperado mediante la expansión de sus activos de generación y almacenamiento. Además, ignorar las restricciones operativas no convexas generalmente da como resultado una inversión excesiva en unidades generadoras convencionales. El esfuerzo computacional moderado requerido para resolver instancias con hasta 45 activos candidatos respalda la aplicabilidad práctica del enfoque propuesto. Los resultados numéricos de varios estudios de casos muestran que la planta de energía virtual puede aumentar significativamente su beneficio esperado mediante la expansión de sus activos de generación y almacenamiento. Además, ignorar las restricciones operativas no convexas generalmente da como resultado una inversión excesiva en unidades generadoras convencionales. El esfuerzo computacional moderado requerido para resolver instancias con hasta 45 activos candidatos respalda la aplicabilidad práctica del enfoque propuesto.