[en] Two-stage robust unit commitment (RUC) models have been widely used for day-ahead energy and reserve scheduling under high renewable integration. The current state of the art relies on budget-constrained polyhedral uncertainty sets to control the conservativeness of the solutions. The associated lack of interpretability and parameter specification procedures, as well as the high computational burden exhibited by available exact solution techniques call for new approaches. In this paper, we use an alternative scenario-based framework whereby uncertain renewable generation is characterized by a polyhedral uncertainty set relying on the direct specification of its vertexes. Moreover, we present a simple, yet efficient, adaptive data-driven procedure to dynamically update the uncertainty set vertexes with observed daily renewable-output profiles. Within this setting, the proposed data-driven RUC ensures protection against the convex hull of realistic scenarios empirically capturing the complex and time-varying intra-day spatial and temporal interdependencies among renewable units. The resulting counterpart features advantageous properties from a computational perspective and can be effectively solved by the column-and-constraint generation algorithm until ε-global optimality. Out-of-sample experiments reveal that the proposed approach is capable of attaining efficient solutions in terms of cost and robustness while keeping the model tractable and scalable

[es] Los modelos de compromiso de unidad robusta (RUC, por sus siglas en inglés) de dos etapas se han utilizado ampliamente para la programación de reservas y energía diaria bajo una alta integración renovable. El estado actual del arte se basa en conjuntos de incertidumbre poliédricos con restricciones presupuestarias para controlar el carácter conservador de las soluciones. La falta asociada de procedimientos de interpretación y especificación de parámetros, así como la alta carga computacional exhibida por las técnicas de solución exacta disponibles requieren nuevos enfoques. En este documento, utilizamos un marco alternativo basado en escenarios en el que la generación renovable incierta se caracteriza por un conjunto poliédrico de incertidumbre que se basa en la especificación directa de sus vértices. Además, presentamos un procedimiento basado en datos adaptativo simple, pero eficiente, para actualizar dinámicamente los vértices del conjunto de incertidumbre con perfiles de producción renovable diarios observados. Dentro de este entorno, el RUC basado en datos propuesto garantiza la protección contra el casco convexo de los escenarios realistas que capturan empíricamente las interdependencias espaciales y temporales intradiarias complejas y variables en el tiempo entre las unidades renovables. La contraparte resultante presenta propiedades ventajosas desde una perspectiva computacional y puede resolverse de manera efectiva mediante el algoritmo de generación de columnas y restricciones hasta la optimización global ε. Los experimentos fuera de la muestra revelan que el enfoque propuesto es capaz de lograr soluciones eficientes en términos de costo y solidez, manteniendo el modelo manejable y escalable. La contraparte resultante presenta propiedades ventajosas desde una perspectiva computacional y puede resolverse de manera efectiva mediante el algoritmo de generación de columnas y restricciones hasta la optimización global ε. Los experimentos fuera de la muestra revelan que el enfoque propuesto es capaz de lograr soluciones eficientes en términos de costo y solidez, manteniendo el modelo manejable y escalable. La contraparte resultante presenta propiedades ventajosas desde una perspectiva computacional y puede resolverse de manera efectiva mediante el algoritmo de generación de columnas y restricciones hasta la optimización global ε. Los experimentos fuera de la muestra revelan que el enfoque propuesto es capaz de lograr soluciones eficientes en términos de costo y solidez, manteniendo el modelo manejable y escalable