modelo para planeación energética flexible. importancia de la planeación ley 1715-2014...
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Modelo para Planeación Energética
Flexible
Importancia de la planeación
Ley 1715-2014
Generación centralizada Generación distribuida
Fuente: Jorge Mírez – Universidad Nacional del Ingeniería. Lima-Perú
Fuente: https://energy-solution.com/project/automated-demand-response/
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m3/s
Ejemplo aportes hídricos
Gestión óptima de los recursos energéticos con la infraestructura actual y futura que permita una operación segura y confiable de los sistemas.
Características principales
+
Futuro
Inversiones
Mercado
InteracciónGas
Función objetivo:Minimización de costos
Condiciones generales:Balance generación-demandaCapacidad máxima de las unidades
Unidades térmicas:Unidades con múltiples combustibles Contratos de combustible
Condiciones especiales:Generación máxima y mínima por grupos de generadoresFlujo máximo y mínimo por grupos de líneas
Unidades hidráulicas (inclu. bombeos):Control del nivel del embalseCaudal máximo y mínimo de salidaCurva guía para el embalse agregadoRiegoVolumen máximo y mínimoFlujo máximo a través de tuberías
Red de transmisión:Aproximación DCModelado con PTDFsCapacidad máxima de transmisión
Otras fuentes de incertidumbre que mantienen relación temporal con los aportes hídricos
Tratamiento de la incertidumbre
P1 P2 P3 P4 P5 P6
Cada línea representa un escenario
¿Qué hacer cuando el número de escenarios es considerable?
Sorteo de escenarios en el enfoque tradicional, sin poder garantizar la robustez de la solución
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60
Hidro3
Periodos
m3 /s
Árbol recombinante
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GUATAPE
Metodología tradicional
Metodología de resolución
Mejoras en el modelado formulación matemática compacta
Características
Evitar los sorteos en periodos cercanos a la decisión única de primer periodo para garantizar robustez
Evitar la mayor cantidad posible de etapas en el algoritmo de descomposición, mejora la convergencia y reduce tiempos de ejecución
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1 15 29 43 57 71 85 99 113
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169
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197
211
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407
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Inferior Trad Superior Trad Superior Recomb Inferior Recomb
Comparación tratamiento incertidumbre
Características del algoritmo propuesto
P4
n11
n31
n41
n22 n3
2
n33
n42
n21 n3
1
P1 P2 P3
n23 n3
3
n43
Sl1
Sl1
Sl1
Etapa 2 Etapa 1
Casos ejemplo: ColombiaCaso determinista
Mod. comercial Mod. Comercial 2
Históricos en periodos El NiñoEvolución del embalse
Tiempos: Propuesta 8s (completo) Modelo comercial 194s (descomposición)
Casos ejemplo: ColombiaTiempos:Propuesta38.9sModelo comercial306s
Comer Prom.Comer Perc. 95Comer Perc. 05
Prop Prom.Prop Perc. 95Prop Perc. 05
Caso estocástico (sintético)
Modelo Costo Total [MUSD]
Costo Operativo [MUSD]
SEP 1389.00 1385.55Mod. Comer 7534.16 1418.09
Qué sigue…
• Interacción con el sector gas.
• Modelado AC del sistema de transmisión.
• Inversiones.
En resumen
• Mejoras en el modelado del tratamiento de la incertidumbre para el problema del planeamiento energético.
• Reducción de tiempos de ejecución y mejoras en convergencia.
• Resultados cercanos a los comportamientos reales en casos colombianos de tamaño reducido.