Abstract— Power system operation has been a very complex and interesting problem, and currently has gathered more attention because of new elements in the network. New elements such as renewable sources, demand response, electric vehicles, and energy storage systems, are crucial because of their stochastic behavior. Stochastic variables present new challenges for the system operator, who must prevent future changes in the network status by taking efficient decisions with available information and guarantee the system security. In this document we show that Model Predictive Control (MPC) might be appropriate to solve the economic dispatch problem when feasible future events are considered. A case study is solved from different perspectives of the system operator, which is able to consider or neglect future events. Results show that MPC efficiently solves the economic dispatch problem when considering future events and ramp rate constraints. Keywords— Economic Dispatch, Model Predictive Control, Prediction Horizon, Ramp Rate, Smart Grids, Stochastic Variables. I. INTRODUCCIÓN A PROVISIÓN de energía eléctrica es realizada por plantas de generación que utilizan diferentes fuentes (recursos renovables y no renovables) y tecnologías. El operador selecciona las plantas necesarias para satisfacer la demanda en cada instante de tiempo, para lo cual toma en consideración características tales como los costos de producción y la disponibilidad de recursos. La asignación eficiente de la energía a ser producida por cada generador se obtiene mediante la solución de un problema de optimización con criterios técnicos o económicos, o una combinación de ambos. En la mayoría de los casos, el operador usa como función objetivo los costos operacionales y considera restricciones asociadas a las máquinas y los recursos de generación. Los costos operacionales están ligados directamente a los costos de los recursos de generación tales como el precio del carbón, el gas natural o el costo de oportunidad del agua. La selección de unidades o Unit Commitment (UC), el despacho económico y el balance de energía son los mecanismos de los que dispone el operador del sistema para realizar la asignación eficiente mencionada. Usualmente, el UC provee el estado On/Off de las plantas de generación para un intervalo de tiempo específico, y se ejecuta una vez al día para las siguientes 24 horas (en la mayoría de los casos). Por otro lado, el despacho económico especifica la entrega de potencia de cada generador prendido en el UC. Dado que la información utilizada en el UC puede sufrir algunas desviaciones, el despacho económico debe resolverse para periodos de tiempo más cortos, e.g., una hora. Por este requerimiento, el despacho económico no incluye todas las restricciones y complejidad que se puede encontrar en el UC, el cual es más pesado en términos computacionales. Finalmente, la etapa de balance está a cargo de cubrir las posibles desviaciones que se presenten entre los periodos de ejecución del despacho económico. En la etapa de balance es posible ejecutar distintas acciones de acuerdo con la magnitud de los desvíos y el tiempo de respuesta del sistema. Por ejemplo, las grandes variaciones pueden requerir redespacho, mientras que pequeñas desviaciones pueden corregirse con el control primario de las máquinas. Encontrar la trayectoria óptima de operación de una planta requiere que el operador considere los posibles escenarios de eventos futuros, i.e., de las restricciones técnicas, el comportamiento de la demanda y la disponibilidad tanto de recursos como de la red. Las restricciones técnicas son tanto de un solo intervalo (i.e., dependen únicamente de información del presente) como de múltiples intervalos (i.e., dependen de información del futuro o el pasado). Por un lado, en las restricciones de un solo intervalo se pueden encontrar las siguientes: límites de capacidad en los generadores, demanda de energía, restricciones de seguridad de la red, entre otros. Por otro lado, en las restricciones intertemporales se encuentran: límites de rampa, tiempo mínimo de prendido o apagado, recursos limitados en energía (e.g., baterías), entre otros. En cuanto a la demanda, ésta cambia de manera instantánea y es inelástica al precio. Los recursos, principalmente aquellos de carácter renovable, exhiben comportamientos variables o intermitentes que plantean nuevos retos para el operador del sistema. Puntualmente, la desviación en la disponibilidad de estos recursos implica que las plantas tradicionales deben incrementar o disminuir su producción con el fin de mantener el balance entre demanda y generación. El problema de despacho se puede resolver estáticamente o dinámicamente, pero en una aproximación estática se pueden obtener soluciones subóptimas al no tener en cuenta la información de otros instantes de tiempo. Debido a la naturaleza de las variables y restricciones enunciadas anteriormente, es mejor utilizar una aproximación dinámica que considere el posible comportamiento del sistema en el futuro. Por ejemplo, con buenos modelos de predicción y con L Model Predictive Control Applied to the Dynamic Economic Dispatch Problem M. A. Velasquez, Student Member, IEEE, N. Quijano, Senior Member, IEEE, and A. I. Cadena __________________________ M. A. Velasquez, Universidad de los Andes, Bogotá, Colombia, ma.velasquez107@uniandes.edu.co N. Quijano, Universidad de los Andes, Bogotá, Colombia, nquijano@uniandes.edu.co A. I. Cadena, Universidad de los Andes, Bogotá, Colombia, acadena@uniandes.edu.co (Corresponding autor: M. A. Velasquez.) 656 IEEE LATIN AMERICA TRANSACTIONS, VOL. 15, NO. 4, APRIL 2017