universidad pontificia comillasesta complejidad, no es posible resolverlo en la actualidad, por esta...

UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS

ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA (ICAI)

INSTITUTO DE POSTGRADO Y FORMACIÓN CONTINUA

MÁSTER EN GESTIÓN TÉCNICO Y ECONÓMICA EN EL SECTOR ELÉCTRICO

TESIS DE MASTER

MODELO DE EXPLOTACION A MEDIO PLAZO DE LA GENERACION, APLICACIÓN AL MERCADO ELECTRICO ECUATORIANO Autor: Klever Quizhpe H. Director: Dr. Mariano Ventosa

Madrid, marzo 2005

Autorizada la entrega de la tesis de master del alumno:

KLEVER QUIZHPE

EL DIRECTOR

MARIANO VENTOSA

Fdo.: …………………… Fecha: ……/ ……/ ……

Vº Bº del Coordinador de Proyectos

TOMAS GOMEZ

Fdo.: …………………… Fecha: ……/ ……/ ……

i

a Antonella, a Mireya,

a mi madre y hermanos a papanene

y a la memoria de mi padre, que creyó en mi siempre.

ii

Reconocimientos

Quisiera en primer lugar, agradecer a la empresa de generación de energía, Electro

Generadora del Austro (ELECAUSTRO S.A.), por su soporte para realizar los estudios de

postgrado. De manera especial, a Raúl León y Rolando Arpi, por su constante apoyo

durante estos años.

A Mariano Ventosa Subdirector de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI) e

investigador del Instituto de Investigación Tecnológica (IIT), por su constante apoyo,

amistad y optimismo en el desarrollo de esta tesis. Así como a los demás investigadores

del IIT que ayudaron de una manera u otra en este proyecto.

Al Centro Nacional de Control de Energía (CENACE), por su colaboración en la

información técnica y estadística que fue necesaria para la realización de este proyecto,

de manera especial a la Dirección de Planeamiento.

iii

RESUMEN

Un modelo de explotación que represente en su totalidad a un sistema de suministro de

energía eléctrica, plantearía un enorme problema de optimización de variables para todas

las decisiones relevantes que se deban considerar, sin mencionar, las restricciones

propias que tiene un sistema eléctrico para que la explotación sea realista. Un modelo de

esta complejidad, no es posible resolverlo en la actualidad, por esta razón se jerarquiza

las decisiones, se opta por el modelado especifico de una u otra variable y se da prioridad

a la resolución de unas decisiones frente a otras. En esta tesis, se realiza una descripción,

de manera general, de las funciones de planificación y de los modelos de explotación de

la generación; para luego desarrollar un modelo de explotación de medio plazo con

aplicación al mercado de energía eléctrica ecuatoriano, para probar el modelo, se

efectúan varios análisis, planteando distintos escenarios y estudiando sus resultados.

Tanto en un mercado de energía eléctrica como el ecuatoriano, que puede ser calificado

como un mercado en proceso de transición del marco tradicional al de competencia,

como en un mercado competitivo, los costes marginales de mercado e ingresos

constituyen para una empresa de generación señales importantes para su operación. En

concreto, el conocimiento de los ingresos y costes marginales resulta fundamental a la

hora de establecer posiciones a medio y largo plazo. De los análisis efectuados a los

resultados del modelo en los distintos escenarios, se puede concluir que el modelo

desarrollado en esta tesis, representa adecuadamente un modelo de explotación de

medio plazo, capaz de ser útil a la hora de la planificación económica de presupuestos y

la planificación de la operación de las empresas del sector eléctrico ecuatoriano.

iv

INDICE

1. INTRODUCCIÓN..................................................................................................................... 1

1.1. Reestructuración del Sector Eléctrico ................................................................................... 1

1.2. Objetivo de la Tesis ............................................................................................................... 1

2. MODELOS DE EXPLOTACIÓN DE LA GENERACIÓN ................................................................ 3

2.1. Introducción .......................................................................................................................... 3

2.2. Funciones de Planificación .................................................................................................... 3

2.3. Modelos de explotación en el marco de la regulación tradicional ......................................... 7

2.4. Modelos de explotación en un entorno de mercado.............................................................. 8

3. MERCADO ECUATORIANO DE ELECTRICIDAD..................................................................... 12

3.1. Introducción ........................................................................................................................ 12

3.2. Mercado Mayorista .............................................................................................................. 12

3.3. Mercado Minorista ............................................................................................................... 13

3.4. Mercado Regional ................................................................................................................ 14

3.5. Clasificación de las actividades eléctricas ........................................................................... 15

4. DESCRIPCION DEL MODELO................................................................................................ 17

4.1. Lenguaje de modelado ........................................................................................................ 17

4.2. Datos de entrada ................................................................................................................. 18

4.2.1. Índices ............................................................................................................................... 18

4.2.2. Parámetros......................................................................................................................... 19

4.2.2.1. Demanda ......................................................................................................................... 19

4.2.2.2. Generación ...................................................................................................................... 20

4.3. Variables.............................................................................................................................. 23

4.4. Ecuaciones ........................................................................................................................... 24

4.5. Consignas Especiales ........................................................................................................... 26

5. ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS OBTENIDOS...................................................................... 29

5.1. Caso base............................................................................................................................. 29

5.1.1. Despacho............................................................................................................................ 29

5.1.2. Precios de energía.............................................................................................................. 30

v

5.1.3. Despacho y Costo Marginal ................................................................................................ 32

5.1.4. Despacho - Reservas energéticas - Valor del agua ............................................................ 33

5.1.5. Requerimientos de combustible – Energías....................................................................... 34

5.2. Escenarios............................................................................................................................ 35

5.2.1. Despachos y Costo Marginal .............................................................................................. 35

5.2.2. Precios de energía.............................................................................................................. 39

5.2.3. Costo de Explotación del Sistema ...................................................................................... 40

6. CONCLUSIONES................................................................................................................... 42

7. BIBLIOGRAFÍA..................................................................................................................... 43

Anexo 1 ..........................................................................................................................47

vi

1. INTRODUCCIÓN

1.1. Reestructuración del Sector Eléctrico:

Es incuestionable que en la última década, los organismos reguladores del sector

eléctrico en todo el mundo, han llevado acabo un proceso de cambio de paradigma

regulatorio, que ha llevado entre otras cosas, a la creación de mercados mayoristas de

energía eléctrica y a un cambio profundo en los hábitos de gestión y explotación de las

empresas generadoras. En efecto, hasta hace muy pocos años, existía una gran

uniformidad en lo que se denominaba “regulación tradicional”, según la cual el suministro

eléctrico se consideraba como un servicio público prestado en condiciones de monopolio,

con garantía de franquicia territorial y fijación administrativa de los precios, atendiendo,

en el mejor de los casos, a los costes incurridos en proporcionar el servicio. El cambio

regulatorio en el sector eléctrico, que se inscribe en la actual tendencia liberalizadora de

la economía, –transporte aéreo, telecomunicaciones, servicios bancarios, suministro de

gas, etc.–, ha sido posible gracias al concurso de diversos factores. Por un lado, el

desarrollo de la capacidad de interconexión de los sistemas eléctricos, que ha conducido

a un aumento efectivo del tamaño de los potenciales mercados relevantes, eliminando o

reduciendo los posibles efectos de economía de escala de las unidades de producción.

Por otro lado, la aparición de nuevas tecnologías de generación económicamente muy

competitivas, en una multiplicidad de tamaños y con tiempos de instalación muy

reducidos, que están proporcionando, al menos inicialmente, un amplio caudal potencial

de entrantes a los mercados de nueva creación. En algunos países ha sido determinante

la insatisfacción con el enfoque tradicional, a causa de sus deficiencias más habituales

como: excesivo intervencionismo gubernamental, confusión de los roles del estado como

propietario y como regulador, ineficiencia en la gestión económica y técnica por ausencia

de competencia o falta de capacidad inversora. Finalmente, los avances tecnológicos en

medida, comunicaciones y procesado de la información facilitan enormemente el

planteamiento de competencia en la comercialización del suministro eléctrico a los

consumidores finales. [JIPA _03]

1.2. Objetivo de la Tesis: El sector eléctrico ecuatoriano, no es ajeno al proceso de cambio regulatorio, mencionado

en el apartado anterior, promulgándose en octubre de 1996 -el nuevo esquema inició sus

operaciones de manera real en 1999- una Ley especifica que determinó el

establecimiento de un Mercado Mayorista de Energía Eléctrica, y la implantación de

1

esquemas de desintegración vertical, escindiendo las actividades de generación,

transporte y distribución. No obstante, el estado actual, puede ser calificado como un

mercado en proceso de transición del marco tradicional al de competencia. En este

contexto, y ante los cambios profundos en las prácticas operativas, de planificación y

comerciales de las empresas del sector que el nuevo marco legal supone, los

departamentos de planificación de las empresas eléctricas, afrontan nuevas

responsabilidades y funciones relacionadas con el mercado, para lo cual buscan el

respaldo de modelos matemáticos de optimización y simulación que faciliten sus procesos

de toma de decisiones. Esta tesis tiene como objetivo, el desarrollo de un modelo de

explotación de medio plazo del mercado de energía eléctrica ecuatoriano, utilizando el

lenguaje algebraico de modelado “General Algebraic Modeling System” (GAMS), que

puede ser útil a la hora de la planificación económica de presupuestos y la planificación

de la operación de las empresas del sector eléctrico.

2

2. MODELOS DE EXPLOTACIÓN DE LA GENERACIÓN

2.1. Introducción: Las empresas eléctricas a efectos de facilitar sus procesos de toma de decisiones,

siempre han buscado a través de los programas computacionales, el respaldo de modelos

matemáticos de optimización y simulación. En los sistemas eléctricos en general y en

particular en los mercados eléctricos, contar con un modelo puede servir de apoyo para

las decisiones económicas de las empresas de generación, junto con la operación,

explotación y expansión del sistema físico. Adicionalmente, debido a las características

propias de un sistema de energía eléctrica, como es la particularidad del KWh de no

poder ser almacenado y por tanto no poder tratarlo de la misma manera que otro bien,

sumado a las limitaciones de los medios de producción y la diferente naturaleza de las

variables de decisión, convierten al problema eléctrico muy complejo. En consecuencia y

dadas las elevadas cantidades económicas que están en juego en un mercado eléctrico,

disponer de modelos matemáticos que representen correctamente el funcionamiento de

los medios de producción y que además permitan optimizar las decisiones, supone una

gran ayuda para la planificación [VEN_03]

En este capítulo se realiza una revisión en términos generales, de los modelos de

explotación de la generación, tanto de los modelos de explotación desarrollados para los

sistemas gestionados centralizadamente con el enfoque de la regulación tradicional,

como de los modelos de explotación desarrollados para su aplicación en un mercado de

energía eléctrica, indicando previamente las funciones de planificación de la generación.

2.2. Funciones de Planificación: Con los cambios en la organización de la industria eléctrica, existe un importante giro en

la visión del negocio en las empresas del sector, se ha dado una evolución en la cultura

empresarial, que exige a las empresas eléctricas realizar esfuerzos de dirección, para

hacer frente a los continuos cambios de los mercados, que suponen nuevas

oportunidades, pero de la misma forma; mayores riesgos y paralelamente conllevan

nuevas funciones de planificación.

Las funciones de planificación de la generación son ciertamente complejas, con alcances

temporales de aplicación muy diversos. En la Figura 1 [VEN_03] se esquematiza de

3

manera general las funciones tradicionales de explotación y se agregan las nuevas

funciones de mercado en los distintos alcances temporales.

Figura 1 Cuando se diseña un modelo, un aspecto clave es lograr un equilibrio entre un modelado

exhaustivo de la realidad y un modelado simplista. En efecto, el modelado exhaustivo del

funcionamiento real en los sistemas eléctricos de potencia, implica unos requerimientos

de cálculo inviables para la resolución numérica del problema, por el contrario, un

modelado simplista de los medios de producción proporcionaría resultados poco

confiables.

La optimización práctica de la operación de un sistema eléctrico se realiza de forma

jerárquica. Los distintos modelos de explotación se ejecutan de mayor a menor alcance

temporal, de tal modo que las decisiones tomadas por los modelos de alcance mayor, son

las entradas para modelos de alcance inferior, desde la planificación de la expansión de la

capacidad instalada, pasando por la coordinación hidrotérmica estacional, hasta llegar al

despacho en tiempo real de la generación. Cuanto mas corto es el alcance del modelo,

mayor debe ser el nivel de detalle en el modelado de los medios de producción, sin

embargo, cuanto mas largo es el alcance del modelo mas importancia cobra la

consideración de la incertidumbre. Es preciso establecer por tanto, las relaciones

jerárquicas entre las decisiones para comprender, cuál es el problema que se pretende

resolver, cuáles deben ser los datos de entrada y cuáles son los resultados que se espera

obtener. La Figura 2 representa de forma esquemática estas relaciones jerárquicas

[VEN_02].

4

Figura 2 En los estudios de largo plazo, las decisiones que se toman con ayuda de los estudios

plurianuales y que influyen sobre los estudios de medio plazo están relacionadas con la

nueva instalación de capacidad de generación de electricidad, con los contratos a largo

plazo de venta de energía o de compra de combustibles, con la gestión de los embalses

hiperanuales y con los mercados de capacidad en el caso de que estos últimos existan.

Los estudios de medio plazo, con la capacidad productiva máxima prefijada y

considerando la influencia de los contratos a largo plazo, las empresas deben decidir su

posición en los mercados a plazo así como las cantidades óptimas que hay que producir.

En particular, las empresas deciden su posición objetivo o cuota de mercado, la gestión

de los parques de combustible y la gestión estacional de las reservas hidráulicas a través

del cálculo del valor del agua.

Finalmente en los estudios de corto plazo y a la vista de la situación de la empresa en

este periodo temporal (cartera de derivados, disponibilidad de los grupos, energía

disponible, precios en el mercado, etc.) y considerando además las consignas sobre

cantidades objetivo y valor del agua de los embalses procedentes de los estudios de

medio plazo, se decide a qué precio se oferta la producción de electricidad y el ejercicio

de las opciones financieras. Estas decisiones deben lograr en el corto plazo la

consecución de los objetivos establecidos por los estudios de medio plazo al mismo

5

tiempo que deben buscar una casación que facilite una operación factible de los grupos

generadores.

Entre las diferentes técnicas de resolución empleadas en la literatura para la solución de

modelos de explotación de la generación se citan técnicas tan variadas como la

programación lineal, no lineal, dinámica, programación entera mediante el método de

ramificación y poda (branch and bound), programación combinatorial, lineal estocástica,

dinámica estocástica. Las técnicas de descomposición (descomposición de Benders,

descomposición de Dantzig-Wolfe, relajación lagrangiana) pueden mejorar la eficiencia

computacional de resolución, especialmente en los modelos de explotación de gran

dimensión resultantes al considerar de manera estocástica alguna variable (demanda del

sistema, aportaciones hidráulicas, precios de mercado, etc.).

La función objetivo a minimizar en un modelo de explotación desarrollado para un

sistema operado centralizadamente dentro del marco de la regulación tradicional, se

formula como el coste total de generación de todos los grupos del sistema, para el

periodo temporal considerado. Estos modelos de explotación representan con el máximo

detalle el parque de generación térmica e hidráulica. La generación térmica se modela

económicamente a través del coste de operación (coste variable, coste de arranque y

coste de parada), técnicamente a través de las limitaciones técnicas de los grupos

(máximos y mínimo técnicos, rampas máximas y mínimas), y temporalmente a través de

la relación entre las variables de estado, conexión y desconexión de las unidades.

Adicionalmente, algunas propuestas consideran restricciones medioambientales que

limitan la operación de los grupos térmicos. La generación hidráulica se modela

económicamente a través del valor del agua (equivalente al coste de generación térmica

a la que sustituye), técnicamente a través de la producción máxima y mínima (hidráulica

fluyente), y temporalmente a través del acoplamiento temporal existente en los embalses

de la misma cuenca entre dos periodos consecutivos.

En los modelos de explotación de la generación desarrollados con la reestructuración del

sector eléctrico para su aplicación en un mercado de energía eléctrica, cada empresa

ejecuta un modelo de explotación para el conjunto de sus unidades, con el objetivo de

maximizar el margen que obtiene con sus grupos en el mercado. En los modelos de

explotación desarrollados para un entorno de mercado, no sólo se modela el parque de

generación térmica e hidráulica con el máximo detalle. A su vez, es imprescindible

6

modelar de forma exhaustiva la organización del mercado, el comportamiento de los

competidores, y las decisiones de tipo estratégico.

Dado el ámbito temporal y los objetivos para los que se utilizan, los modelos de

explotación prescinden usualmente del modelado de la red de transporte. Sin embargo,

para algunas aplicaciones es necesario incluir de forma explícita la red de transporte. Los

modelos de explotación que consideran explícitamente la red de transporte se denominan

modelos de explotación generación-red. Entre las aplicaciones de los modelos de

explotación generación-red se citan por ejemplo la planificación de las ampliaciones de la

red de transporte, la programación de descargos de los elementos de la red, o la

resolución de restricciones que la red impone al despacho de generación.

2.3. Modelos de explotación en el marco de la regulación tradicional:

En un esquema de regulación tradicional del sector eléctrico, la planificación de la

generación tiene por objeto operar las instalaciones existentes o futuras de forma que se

satisfaga la demanda con un coste mínimo, con una seguridad de suministro satisfactoria

y cumpliendo las limitaciones técnicas propias de los medios de producción. Se tiende, en

general, a que esta función sea centralizada empleando para ello modelos de

planificación basados en problemas de optimización. Para esto, el planificador en este

caso debe considerar todos los aspectos asociados para alcanzar este objetivo como: la

incertidumbre hidrológica, de demanda y de precios de combustibles, para finalmente

con el modelo realizar los estudios técnicos y económicos que le ayudarán a tomar las

decisiones. En la Figura 3 se esquematiza de manera general los aspectos en un modelo

con el enfoque tradicional [VEN_03]

Figura 3

7

La técnica de programación dinámica fue la primera en ser empleada en los modelos de

explotación tradicionales. Sin embargo, la dimensión del espacio computacional que

resulta en sistemas reales hace imposible su aplicación práctica. Algunas aproximaciones

efectuadas en la literatura reducen el espacio de estado mediante criterios heurísticos

que establecen ordenes de prioridad. Sin embargo, la pérdida de optimalidad con este

enfoque puede ser acusada en función del tamaño relativo de las unidades generadoras.

El enfoque basado en el método de relajación lagrangiana ha sido una de las técnicas

más utilizadas en la literatura para la solución de los modelos de explotación. Nuevos

requerimientos en aplicaciones específicas han dado paso a la inclusión de las

restricciones de red en la formulación del problema. En aplicaciones reales es muy difícil

modelar la red de transporte a través del modelo AC de la red de transporte, por tanto, la

mayoría de los modelos de red incluidos en los modelos de explotación generación-red

son modelos simplificados lineales DC, permitiendo únicamente la consideración de los

límites de flujo de potencia por las líneas y transformadores del sistema [LOBA_02].

2.4. Modelos de explotación en un entorno de mercado: Los sectores eléctricos basados en libre competencia se caracterizan por un fuerte

incremento de la responsabilidad de los diferentes agentes implicados (empresas y

consumidores), siendo los precios y las producciones fijados finalmente por la ley de la

oferta y la demanda. A la vista de los cambios estructurales que sufre la planificación en

un mercado liberalizado es evidente que tanto los procedimientos de gestión como las

herramientas y modelos de cálculo empleados por las empresas eléctricas requieren

planteamientos conceptuales distintos. En particular, estos nuevos planteamientos deben

considerar el hecho de que la explotación de la generación ya no está basada en

decisiones centralizadas o administrativas, sino en el resultado de las decisiones de los

diferentes agentes que componen el mercado. En consecuencia, los modelos teóricos de

mercado deben jugar un papel medular en la representación de la explotación

desplazando a los tradicionales problemas de minimización de costes como núcleo de los

procedimientos de cálculo empleados en la planificación [VEN_04].

Por tanto, se deben emplear modelos de mercado en los estudios de planificación que

consideren los mecanismos que explican correctamente quién genera, cuándo y además

a que hora y a qué precio. Para ello, dichos modelos deben caracterizar correctamente el

comportamiento de todos los agentes implicados −operador del mercado, demanda y

8

empresas− mientras modelan el sistema eléctrico con las mismas restricciones técnicas

que los modelos tradicionales. En la Figura 4 se esquematiza la nueva consigna en un

modelo de mercado, así como los aspectos a considerar, y los estudios técnicos y

económicos relacionados.

Figura 4

La Microeconomía clasifica los mercados atendiendo a su grado de competencia,

estableciéndose típicamente los siguientes tres niveles: monopolio, oligopolio y

competencia perfecta.

El monopolio representa el menor nivel posible de competencia al existir una única

empresa productora. En este caso el modelo conceptual que representa correctamente el

funcionamiento del mercado viene definido por un problema de optimización no lineal con

restricciones. La función objetivo consiste en la maximización del beneficio del

monopolista sujeta a las restricciones técnicas del equipo generador y considerando el

comportamiento de los consumidores mediante la función de la demanda. El oligopolio

representa el siguiente nivel de competencia, en el cual sólo un grupo reducido de

empresas con cierto grado de influencia sobre el precio compite en el mercado. En este

caso para poder representar correctamente el equilibrio del mercado hay que resolver

simultáneamente los problemas de optimización de todas las empresas involucradas.

Finalmente la teoría marginalista demuestra que en competencia perfecta el

comportamiento del mercado se puede representar teóricamente a través de un único

problema de optimización basado en la minimización de los costes de todo el sistema

9

necesarios para el suministro de la electricidad demandada. En la Figura 5 se pueden

apreciar los distintos modelos de mercado en función de su alcance temporal.

Figura 5 Como se observa, los principales modelos para representar el comportamiento de un

mercado oligopolista -la mayoría de los mercados de energía eléctrica presenta la

característica de oligopolio- en función de su alcance temporal, son el modelo de

Cournot, el modelo de Lider en precio y el de Stackelberg. El modelo de Cournot

considera como variables las cantidades a ofertar por cada agente, alcanzándose el

equilibrio de mercado para un precio de energía eléctrica en que todos los agentes

maximizan su beneficio. Una descripción detallada de cada modelo se puede encontrar en

[VEN_04].

A manera de ejemplo, se citan a continuación los modelos de mercado más relevantes

desarrollados en el IIT1: [VEN_01] propone un modelo de explotación anual que simula

el comportamiento de un mercado oligopolista a través del modelo de Cournot,

resolviéndose mediante el problema complementario. [GAR_01] plantea un modelo de

explotación semanal determinista, modelando el comportamiento del mercado a través

de la curva de demanda residual. [BAI_01] proponen un enfoque estocástico novedoso

de modelo de explotación que considera la incertidumbre a través de un conjunto de

1 El IIT, Instituto de Investigación Tecnológica, es un Instituto Universitario perteneciente a la Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI) de la Universidad Pontificia Comillas de Madrid (UPCO), universidad en la cual se desarrolla esta tesis.

10

curvas de demanda residual para la programación diaria de unidades. Las distintas

condiciones no lineales son modeladas de forma eficiente a través de variables enteras.

Existe escasa bibliografía de modelos de explotación desarrollados en un entorno de

mercado que incorporen explícitamente la red de transporte en la formulación.

11

3. MERCADO ECUATORIANO DE ELECTRICIDAD 3.1. Introducción:

En el caso ecuatoriano, el proceso de reformas en el sector eléctrico, arranca el 10 de

octubre de 1996, con la promulgación en el Registro Oficial Nº 43 de una ley específica:

la LRSE (Ley de Regimen del Sector Eléctrico), que determinó entre otras cosas, el

establecimiento de un Mercado Eléctrico Mayorista (MEM), descentralizando la estructura

estatal que se mantenía, a través de esquemas de desintegración vertical escindiendo las

actividades de generación, transporte y distribución. Sin embargo, no fue hasta abril de

1999, cuando el nuevo esquema inició sus operaciones de manera real, estableciendo así,

cambios profundos en las prácticas operativas y comerciales en las empresas del sector.

No obstante, el estado actual del mercado ecuatoriano, puede ser calificado como un

mercado en proceso de transición del marco tradicional al de competencia, hasta que se

completen aspectos estratégicos como: el traspaso accionario de aquellas empresas de

generación, transmisión y distribución que se conformaron, y que actualmente están en

manos del estado –a la fecha del desarrollo de esta tesis el 18,5% de la capacidad

instalada en el Ecuador esta en manos del sector privado, mientras que el 81,5%

pertenece al estado-, los reglamentos de manejo operativo y comercial, que definan y

complementen al detalle lo promulgado en la LRSE, así como la implantación de sistemas

tecnológicos relacionados con aspectos operativos, transaccionales y de intercambio de

información.

La composición energética del mercado de generación en Ecuador, cuenta en promedio

con un 52% de energía hidroeléctrica y un 48% de térmica, esta última compuesta en su

mayoría, por unidades de generación que consumen Fuel Oil y Diesel. Desde el inicio de

de las operaciones del MEM, la capacidad de generación en el MEM ha disminuido,

mientras que la demanda de energía esta incrementándose a una tasa de 5,24%

promedio anual.

3.2. Mercado Mayorista: Fruto de las reformas efectuadas, el nuevo modelo se conforma por: La Corporación Civil

de derecho privado, Centro Nacional de Control de Energía (CENACE), que actúa como

operador del sistema y operador del mercado, el Consejo Nacional de Electricidad

(CONELEC) como el ente regulador, una compañía nacional de Transmisión de

12

Electricidad (TRANSELECTRIC S.A.) la cual por su naturaleza de monopolio se la regula,

con la obligación de permitir el libre acceso a las redes a todos los agentes del MEM, la

implantación como se mencionaba anteriormente de un Mercado Mayorista de Energía

Eléctrica con un despacho económico centralizado de minimización de costos, y los

generadores, distribuidores y grandes consumidores que interactúan en este mercado a

través de transacciones de compra-venta de corto plazo en el mercado Spot y contratos a

largo plazo.

El precio del mercado spot de generación, de manera general, se fundamenta en el costo

marginal de corto plazo, basado en el Costo Variable de Producción (CVP) declarado por

los generadores. Cada unidad de generación térmica, esta obligada a declarar de manera

mensual su CVP.

En el MEM ecuatoriano los precios marginales de corto plazo internalizan los efectos de la

red (pérdidas y congestiones), pues se trata de un sistema de precios nodales, en donde

el precio nodal en un nudo k es el incremento en el coste de operación del sistema si la

demanda en k aumenta en una unidad. El esquema adoptado consiste en sancionar el

precio en una barra del sistema denominada ‘Barra de Mercado’ (Factor de nodo = 1), y

luego afectar a este precio por el factor de nodo de la barra a la que se encuentren

conectados los generadores y/o consumos

La alternativa regulatoria adoptada en el mercado, para promover la garantía de

suministro, corresponde a un pago por capacidad, denominado Potencia Remunerable

Puesta a Disposición (PRPD) que cada generador recibe de acuerdo a la normativa

establecida por el CONELEC.

3.3. Mercado Minorista: El mercado minorista, básicamente se conforma con la figura del Gran Consumidor, el

cual puede realizar contratos bilaterales de suministro con los generadores y

distribuidores, o acudir al MEM. El esquema de liberalización, de acuerdo a la regulación

CONELEC 006-03 es el de cumplir cronológicamente con los requisitos mínimos de

demanda y consumo que se indican en el la Tabla 1.

13

PERIODO DE PRESENTACION DE LA SOLICITUD

DEMANDA PROMEDIO MENSUAL (kW)

CONSUMO ANUAL (MWh)

Enero – Junio 2003 930 6500 Julio – Diciembre 2003 860 6000 Enero – Junio 2004 790 5500 Julio – Diciembre 2004 720 5000 Enero 2005 en adelante 650 4500

Tabla 1

El número de Grandes Consumidores se ha incrementado desde la publicación de la

regulación correspondiente, comenzando con 16 en el año 2001, 20 en el 2002 y 36 en el

2003. No obstante, su participación activa en el mercado sigue considerándose como

marginal.

Los restantes consumidores se los puede calificar como cautivos y son las propias

distribuidoras en la zona de concesión, las que comercializan la energía a estos clientes.

El CONELEC establece anualmente las tarifas a estos consumidores, que deben cubrir los

precios referenciales de generación (PRG), los costos medios de transmisión y el valor

agregado de distribución (VAD). El PRG se calcula como el promedio de los costos

marginales esperados de corto plazo, mas un cargo por capacidad; los costos medios de

transmisión deben cubrir la anualidad de los activos en operación y de inversión, los

costos de operación y mantenimiento y las pérdidas de transmisión. El VAD corresponde

al costo propio de las empresas de distribución y debe cubrir los costos de las pérdidas

técnicas, costos de inversión, operación y mantenimiento y, los costos de expansión,

mejoramiento, operación y mantenimiento de los sistemas de alumbrado público.

3.4. Mercado Regional: Desde el 1 de marzo de 2003 están operativas las Transacciones Internacionales de

Electricidad (TIE), a través de una línea de interconexión con Colombia de 220 Mw a

230Kv y una mas antigua y complementaria de 40 Mw a 138 Kv.

Por otra parte, se han conformado los Grupos de Trabajo de los Organismos Reguladores

(GTOR) de la Comunidad Andina de Naciones (CAN), que realizan un trabajo de

armonización de las normativas nacionales, como un primer resultado de estos trabajos,

se emitió el 19 Diciembre 2002 la Decisión No. 536 de la Comunidad Andina, por la cual

se establece el marco general para la interconexión subregional de sistemas eléctricos e

intercambio intracomunitario de electricidad entre Colombia, Ecuador, Perú y Venezuela.

14

Un primer avance de armonización se ha hecho precisamente entre Ecuador-Colombia,

Figura 6, una segunda etapa se la está efectuando Colombia-Ecuador-Perú pues está

prevista la interconexión con este último país para finales del año 2004 y una segunda

línea de interconexión con Colombia para el 2005.

Figura 6 3.5. Clasificación de las actividades eléctricas: La clasificación de las actividades eléctricas [JIPA _03] del mercado ecuatoriano, se

resume de manera general en la Tabla 2, en donde adicionalmente se indica la actividad

de cada agente en el mercado y su carácter, regulado o liberalizado.

15

ACTIVIDAD CARACTER AGENTEParticipación Mercado Liberalizada GeneradorServicios Complementarios Regulada Generador

ACTIVIDAD CARACTER AGENTEPlanificación-Expansión Regulada Transelectric / Aprueba CONELECConstrucción Liberalizada / Regulada Transelectric /Línea DedicadaPlanificación Mantenimiento Regulada CENACEMantenimiento Liberalizada TranselectricOperación del Transporte Regulada Transelectric / Coordina CENACE

ACTIVIDAD CARACTER AGENTEPlanificación-Expansión Regulada Distribuidor / CONELEC-VADConstrucción Liberalizada DistribuidorPlanificación Mantenimiento Liberalizada / Regulada Distribuidor Mantenimiento Liberalizada DistribuidorOperación de la Distribución Liberalizada / Regulada Distribuidor

ACTIVIDAD CARACTER AGENTEContratos a Largo Plazo Liberalizada Agentes del MercadoMercado Spot Liberalizada Agentes del MercadoIntercambios Internacionales Liberalizada/Regulada Agentes del Mercado

ACTIVIDAD CARACTER AGENTEComercialización a consumidores cautivos

Regulada Distribuidor

Comercialización a consumidores con capacidad de elección

Liberalizada Agentes del Mercado

ACTIVIDAD CARACTER AGENTELiquidación y Facturación Regulada CENACE/DistribuidorMedición Regulada Agentes del MEM

Operador del Sistema Regulada CENACEOperador del Mercado Regulada CENACE

COORDINACION

TRANSACCIONESMERCADO MAYORISTA

MERCADO MINORISTA

ACTIVIDADES COMPLEMENTARIAS

GENERACION

REDES ELECTRICAS

TRANSPORTE

DISTRIBUCIÓN

Tabla 2

16

4. DESCRIPCION DEL MODELO En este capítulo se procede a describir el modelo de explotación del mercado ecuatoriano

desarrollado. Primero, se presenta una descripción general de la herramienta informática

utilizada. A continuación, se muestran los datos de entrada necesarios, la función

objetivo y las restricciones empleadas que modelizan el funcionamiento del sistema.

El modelo se enmarca dentro de las funciones tradicionales de la explotación de la

generación, pues como se mencionó anteriormente, el mercado eléctrico ecuatoriano, se

basa en un despacho económico centralizado de minimización de costos. El modelo

resulta útil para la planificación económica de presupuestos y la planificación de la

operación de las empresas del sector eléctrico ecuatoriano con un horizonte de medio

plazo (1 año).

4.1. Lenguaje de modelado: El modelo se ha desarrollado en el lenguaje algebraico de modelado “General Algebraic

Modeling System” (GAMS) [GAMS_98]. Este lenguaje está especialmente diseñado para

la creación y resolución de problemas de optimización, y permite la implantación de

problemas grandes y complejos de forma concisa y fiable, dejando gran flexibilidad al

usuario en aspectos tales como los ficheros de entrada o salida y la modularidad.

Además, este lenguaje admite su utilización en múltiples plataformas informáticas, lo que

le confiere una gran versatilidad. GAMS compila la formulación y los datos del modelo,

llamando a continuación a un optimizador adecuado a las características del modelo, en

la Figura 7 se indica el proceso de resolución.

Figura 7

17

GAMS por tanto, sirve de interfaz de comunicación con potentes algoritmos de

optimización como CPLEX, MINOS, PATH, etc. En esta tesis, el optimizador utilizado ha

sido OSL2 [GOSL_98] resolviendo el problema como MIP (mixed integer programming),

puesto que el modelo incluye variables binarias.

4.2. Datos de entrada: En este apartado se realiza una descripción de los datos necesarios para el

funcionamiento del modelo, la descripción de cada dato irá acompañada con el acrónimo

con el que se le identifica dentro del modelo, de forma que cuando se presenten las

ecuaciones en el apartado 4.4 puedan ser interpretadas directamente.

4.2.1. Índices:

• : Meses ordenados de Octubre a Septiembre que corresponden a un año hidrológico del MEM ecuatoriano m

• : Dentro de cada mes los días se clasifican en laborables o festivos d

• : Dentro de cada subperiodo (laborable o festivo), las horas se clasifican en

niveles de carga o bandas horarias, la normativa vigente del reglamento de tarifas

en el MEM ecuatoriano define tres periodos:

n

De punta: Desde las 17h00 hasta las 22h00 de lunes a domingo, De demanda media: Desde las 07h00 hasta las 17h00 de lunes a viernes; y,

De base: Las restantes horas de la semana. Dentro de cada nivel (punta, media, base) las horas se agregan y se representan mediante la demanda media

• g : Generadores

• : Se define un conjunto dinámico de generadores térmicos ( )gt

• : Conjunto dinámico de generadores hidráulicos ( )gh

18

4.2.2. Parámetros: 4.2.2.1. Demanda: La información relativa a la demanda, se introduce en el modelo en forma de dos tablas:

tabla de demandas y la tabla de duraciones de cada banda horaria . La

periodificación de la demanda, se la ha realizado conforme a los índices descritos en el

apartado anterior.

mdnD mdna

Los datos ingresados al modelo y que se indican en el Gráfico 1, corresponden al caso

base analizado en esta tesis y que se detallará en el capítulo 5.

MONOTONA DE CARGA EN EL MEM ECUATORIANO Octubre03-Septiembre04

0

200

400

600

800

1 000

1 200

1 400

1 600

1 800

2 000

Pun

ta L

ab.

Med

ia L

ab.

Bas

e La

b.

Pun

ta F

est.

Bas

e Fe

st.

DEM

AND

A [M

W]

Gráfico 1 La tabla de duraciones (Tabla 3) corresponde al número de horas en cada período y subperíodo ( ) para el año hidrológico considerado. mdna

mes/período Laborable/punta Laborable/media Laborable/base Festivo/punta Festivo/baseOctubre 115 230 207 40 152Noviembre 100 200 180 50 190Diciembre 115 220 198 40 171Enero 110 210 189 45 190Febrero 100 200 180 45 171Marzo 115 210 189 40 190Abril 110 210 189 40 171Mayo 105 200 199 50 190Junio 110 220 198 40 152Julio 110 220 198 45 171Agosto 110 210 189 45 190Septiembre 110 220 198 40 152

TABLA DE DURACIONES PERIODO OCT03-SEP04 [a(mes,dia,nivel)]

Tabla 3

19

4.2.2.2. Generación: Las unidades de generación que considera el modelo, corresponden a 97 centrales

termoeléctricas y 17 centrales hidroeléctricas que pertenecen a las empresas de

generación que operan en el MEM ecuatoriano y que son:

-HIDROPAUTE S.A. -ELECTROGUAYAS S.A. -HIDROAGOYÁN S.A. -CATEG – Generación -HIDRONACIÓN S.A. -ELECTROQUIL -MACHALA POWER Cia. Ltda. -ELECAUSTRO -TERMOESMERALDAS S.A. -EMAAP-Q -TERMOPICHINCHA S.A. -INTERVISA TRADE Para identificar a cada unidad de generación, el modelo utiliza el índice ‘ g ’, definiendo

adicionalmente como se indicó anteriormente, 2 conjuntos dinámicos y con la

finalidad de diferenciar entre unidades termoeléctricas e hidroeléctricas.

( )gt ( )gh

La potencia mínima bruta de cada unidad de generación corresponde a la declarada por

los agentes generadores2 y se define como gp . La potencia máxima ingresada en el

modelo, se define como mgp y considera la disponibilidad de las unidades de generación

en cada mes durante el periodo de análisis, así como la tasa de salidas forzadas

correspondiente2.

Puesto que el precio del mercado spot de generación, de manera general, se fundamenta

en el costo marginal de corto plazo, basado en el Costo Variable de Producción (CVP)

declarado por los generadores. Cada unidad de generación térmica en el MEM, esta

obligada a declarar de manera mensual su CVP, el parámetro ( ) que considera el

modelo, corresponde a la declarada por los agentes generadores en octubre de 2003

gcvp2.

Este valor de acuerdo a la normativa vigente y establecida por el CONELEC, considera

implícitamente y en conjunto con su rendimiento2 declarado ( gη ), el costo variable

unitario del combustible, transporte, lubricantes, químicos, Agua, mantenimientos, control

ambiental3 y servicios auxiliares. A manera de ejemplo en la Tabla 4, se indican los CVP

de las 10 primeras unidades de generación, de acuerdo al orden de prioridad, declarados

por los agentes en Octubre de 2003.

2 Los datos de potencia máxima y mínima, CVP, rendimientos, así como la información correspondiente a la programación de los mantenimientos de los grupos durante el periodo de análisis, se pueden encontrar en [CENA_ 03]. 3 Aún en proceso de implementación.

20

No. EMPRESA UNIDAD Combustible Transporte Lubricantes, Agua Control Servicios TOTAL Quimicos y Otros Potable Ambiental Auxiliares US$/kWh

1 MACHALA POWER MACHALA POWER A 0.041209 0.000000 0.000217 0.000010 0.001945 0.000000 0.000527 0.0439092 MACHALA POWER MACHALA POWER B 0.041209 0.000000 0.000217 0.000010 0.001945 0.000000 0.000527 0.0439093 TERMOESMERALDASESMERALDAS 0.039774 0.000000 0.000685 0.000064 0.000878 0.000000 0.002902 0.0443024 ELECTROGUAYAS TRINITARIA 0.038750 0.002766 0.000103 0.000000 0.000960 0.000000 0.003205 0.0457845 ELECAUSTRO EL DESCANSO 1 0.040294 0.004041 0.002871 0.000000 0.001087 0.000000 0.001627 0.0499216 ELECAUSTRO EL DESCANSO 3 0.040294 0.004041 0.003360 0.000000 0.001087 0.000000 0.001644 0.0504267 ELECAUSTRO EL DESCANSO 2 0.039939 0.004006 0.004248 0.000000 0.001087 0.000000 0.001661 0.0509408 ELECAUSTRO EL DESCANSO 4 0.040218 0.004034 0.005459 0.000000 0.001087 0.000000 0.001712 0.0525089 ELECTROGUAYAS G. ZEVALLOS TV3 0.045204 0.003244 0.000168 0.000043 0.002573 0.000000 0.002696 0.05392810 ELECTROGUAYAS G. ZEVALLOS TV2 0.045236 0.003246 0.000170 0.000043 0.002573 0.000000 0.002698 0.053966

Mantenimiento

COSTO VARIABLE UNITARIO (US$/kWh)

Tabla 4 Puesto que en algunas cuencas las relaciones espacio-temporales pueden resultar

complejas, y de características no lineales el modelado considera únicamente una

representación agregada para cada caso, el modelado básico de las centrales

hidroeléctricas representa cada cuenca hidráulica por medio de una central equivalente,

incluyendo un embalse equivalente. El nivel de reserva máximo gw y mínimo gw , así

como el volumen inicial en cada embalse, se contabiliza en Mwh, utilizando para

ello su factor de productividad medio.

gw0

El modelo considera únicamente a tres centrales hidroeléctricas como de embalse:

HIDROPAUTE, HIDROAGOYAN (PISAYAMBO-PUCARA), e HIDRONACION. Las

características técnicas de los embalses asociados que se utilizan para el modelo se

indican en la continuación, en la Tabla 5.

UNIDAD HIDROAGOYÁN PISAYAMBO

HIDROPAUTE AMALUZA

HIDRONACIÓN DAULE PERIPA

1. Volúmenes de los embalses - Volumen Bruto mill. de m3 100.7 83.0 5430.1 - Volumen útil mill. de m3 79.5 63.8 3280.8

2. Energía Equivalente Almacenada MWh 79 739 100 810 462 5903. Factor de Productividad Medio (1) - máximo kWh/m3 1.003 1.580 0.141 - medio kWh/m3 0.980 1.552 0.1364. Niveles de Operación de los embalses - Nivel Máximo m.s.n.m. 3 565.0 1 991.0 85.0 - Nivel Mínimo - teórico m.s.n.m. 3 541.0 1 935.0 65.0 - real m.s.n.m. 3 545.0 1 960.0 70.0

5. Capacidad total MW 73.0 1075.0 213.0

6. Caudal de diseño m3/s 18.6 205.0 141.23 / u

7. Altura máxima de caída m 450.1 657.2 60.9

8. Número de unidades instaladas u 2.0 10.0 3.0

PARÁMETROS \ EMPRESA \ CENTRAL

Fuente: [CENA_ 03]

Tabla 5

21

Las restantes centrales hidroeléctricas se opta por modelarlas como fluyentes, calculando

para cada una, sobre la base de su información estadística, un valor medio de producción

para cada mes ( ), de tal manera que este valor represente de alguna manera una

disponibilidad media para estas centrales. Como se observará en el apartado 4.4, el

modelo considera una simplificación adicional para estas centrales, pues se resta

directamente el valor estimado, de la demanda - en la ecuación de balance.

mpflu

mdnD mpflu

El modelado de las aportaciones a los embalses ( ), considera los caudales de ingreso

en cada mes durante el periodo de análisis, representados en Mwh, utilizando para ello el

factor de productividad medio de cada embalse. En principio, el modelo al tener un

enfoque determinista, no tiene en cuenta la incertidumbre de las aportaciones, no

obstante, es posible plantear distintos escenarios de aportaciones (año lluvioso, medio o

seco) utilizando información histórica. En el Gráfico 2 se indica la probabilidad de

ocurrencia de las aportaciones de los embalses que considera el modelo. Esta

incertidumbre es muy relevante en el caso ecuatoriano.

mgi

HIDROAGOYAN

0358

1013151820

OCT NOV DIC ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP

m3/

seg

P. 10% P. 25% V. ESPP. 75% P. 90%

HIDRONACION

0200400600800

1000


m3/

seg

P. 10% P. 25% V. ESPP. 75% P. 90%

Fuente: [CENA_ 03] HIDROPAUTE

0

50

100

150

200

250

300


m3/

seg

P. 25% V. ESP P. 75%P. 10% P. 90%

Gráfico 2

22

Finalmente, se modela la disponibilidad de la interconexión internacional a 230 kV con

Colombia, con una capacidad máxima de transferencia para importación de 220 MW,

como un generador virtual en el sistema. Los precios de la energía importada se los

introduce en el modelo, como si fueran un valor adicional del parámetro . gcvp

4.3. Variables: En este apartado se realiza una descripción de las variables necesarios para el

funcionamiento del modelo, la descripción de cada variable, irá acompañada con el

acrónimo con la que se la identifica dentro del modelo, de forma que cuando se

presenten las ecuaciones, puedan ser interpretadas directamente.

mdngp : Potencia entregada por cada generador (térmico e hidroeléctrico) en cada nivel o

banda horaria, del día correspondiente (laborable o festivo), en cada mes del periodo de

análisis [MW].

mdngp1 : Potencia entregada por cada generador (térmico e hidroeléctrico) en cada nivel

o banda horaria, del día correspondiente (laborable o festivo), en cada mes del periodo

de análisis [MW] por encima del mínimo técnico4.

mdnge : Energía entregada por cada generador (térmico e hidroeléctrico) en cada nivel o


análisis [MWh].

mgw : Reserva de energía almacenada en el embalse de cada central al final de cada mes

del periodo de análisis [MWh]. Esta variable dependerá de las aportaciones y de las

decisiones de producción de las centrales hidroeléctricas Figura 8.

Figura 8

4 Valor definido para exigir al modelo el despacho de las unidades de generación por encima del mínimo técnico, se explica con detalle en el apartado 4.4.

23

mgwver : Energía vertida en los embalses en cada mes [MWh]

mdnggal : Requerimientos de combustible de cada generador térmico en cada nivel o


análisis [miles de galones]

mdgµ : Variable binaria de acoplamiento de unidades térmicas

fobj : Valor de la función objetivo. El objetivo es determinar el presupuesto que

minimiza el coste de explotación del equipo generador, en este caso se considera

únicamente los costes de explotación de los grupos térmicos.

4.4. Ecuaciones: En la formulación de estas ecuaciones, se emplean los acrónimos de los datos y variables

indicados anteriormente, los cuales han sido previamente transformados a unidades

homogéneas para su cálculo. Luego de la descripción de cada ecuación se indica además

el planteamiento de las mismas.

mdnED : En cada nivel o banda horaria definida, es necesario que la producción de

electricidad sea igual a la demanda. Esta ecuación de balance considera adicionalmente,

lo mencionado en 4.2.2.2 sobre el parámetro pues como se observa en la

ecuación, la demanda durante el periodo de análisis es disminuida por la disponibilidad

energética de las centrales fluyentes.

mpflu

( )mmdnmdnt h

mdnhmdntmdn pfluDappa −=⎟⎠⎞

⎜⎝⎛ +∑ ∑

mdntpE : El planteamiento de la potencia mínima permitida en el despacho por las

unidades de generación, se la realiza utilizando una variable binaria mdgµ que indica si el

grupo esta acoplado o no ( 0 = desacoplado y 1 = acoplado) e introduciendo una nueva

24

variable que se define como un valor menor o igual de la diferencia entre la

potencia máxima y mínima multiplicado por la variable binaria.

mdntp1

( ) mdtmtmtmdnt pp µε−≤1

De esta forma la ecuación de la potencia máxima mdntpE queda definida como la

potencia mínima mtε 5 considerando el acoplamiento, mas el valor que tome la variable

. mdntp1

mdntmdtmtmdnt pp 1+= µε

mdngEe : Corresponde a la energía entregada por cada generador (térmico e

hidroeléctrico) en cada nivel o banda horaria, del día correspondiente (laborable o

festivo), en cada mes del periodo de análisis [GWh].

1000mdnmdng

mdngap

e =

mhErsrvh : Esta ecuación plantea el balance energético de los embalses considerados en

el modelo.

mhhhmd n

mdnhmdnmhmh iwwpawverw ++=++ −∑∑ 01

mdntEgalo : Esta ecuación determina los galones de combustible requeridos por cada

generador térmico en cada nivel o banda horaria, del día

5 mtε es un parámetro que se determina vía código y que cumple las siguientes condiciones:

tmt p=ε si se cumple que tmt pp ≥

mtmt p=ε si se cumple que mtt pp ≥

Estas ecuaciones se utilizan para que el modelo considere la potencia mínima o la correspondiente determinada por los mantenimientos efectuados durante el periodo de análisis.

25

correspondiente (laborable o festivo), en cada mes del periodo de análisis [Miles de

galones].

t

mdntmdnt

egalη

=

Efobj : Esta ecuación formula la función objetivo, que consiste en determinar el

presupuesto que minimiza el coste de explotación del equipo generador, considerando en

este modelo únicamente los costes de explotación de los grupos térmicos. Tomando por

tanto, los CVP declarados por los agentes y la duración en cada subperiodo

∑∑∑∑=t m

mdntd

tn

mdn pcvpafobj **

4.5. Consignas Especiales: El esquema de reserva aplicado en el MEM ecuatoriano para la Regulación Primaria y

Secundaria de Frecuencia (RPF y RSF), es considerado en el modelo. Actualmente y

mientras el CENACE concluya los estudios que está ejecutando sobre las protecciones

sistémicas del Sistema Nacional Interconectado, los porcentajes de reserva que se han

fijado se indican en la Tabla 6.

PORCENTAJES DE RESERVA (%)

BANDA HORARIA

Punta Media Base 1. Regulación Primaria de Frecuencia (RPF): bajo el 100 % de potencia efectiva de las unidades

1.9

1.9

1.9

2. Regulación Secundaria de Frecuencia (RSF): % demanda del S.N.I. en bornes de generación

2.0

2.0

2.0

Tabla 6

26

Por tanto las unidades de generación deben ser despachadas a un valor máximo del

98.1% de su potencia efectiva. Las reglas del mercado ecuatoriano establecen que al

momento sea la empresa de generación HIDROPAUTE la que realice la RSF. Estas

restricciones se las modela introduciendo las siguientes ecuaciones:

RPF:

mtmt pp = * (1 - 0.019)

RSF:

'''' hidropautemhidropautemdn pp = * ( 1 - 0.02)

Por otra parte, el modelo considera algunas restricciones propias del sistema ecuatoriano

como los tiempos mínimos de operación que resultan significativos en el mediano plazo y

que son los relacionados con las unidades de vapor y restricciones de la interconexión

con Colombia. De manera general en el MEM ecuatoriano, todas las máquinas de vapor

están despachadas, al menos con potencia mínima mientras estas se encuentran

disponibles, debido a motivos de voltajes y seguridad del sistema. Por su parte, la

interconexión con Colombia puede transferir únicamente su potencia máxima en las

bandas horarias de demanda media y base y la mínima potencia en punta.

Por otra parte, debido a los requerimientos de reactivos en algunas zonas del país, es

necesario considerar generación obligatoria, como las unidades de TERMOPICHINCHA

(‘Santa Rosa’) en las horas punta de los días laborables, las unidades de generación

‘Catamayo’ en las horas punta en días laborables y festivos, unidades de generación en la

península de Santa Elena en horas punta de días laborables y festivos, así como unidades

de vapor en el sector del Salitral.

Todo lo descrito se incluye en el modelo considerando adicionalmente, las

disponibilidades de las unidades de generación declaradas por los agentes para el periodo

de análisis. De manera general para las restricciones se debe cumplir que:

27

restmdngmdng pp ≥

Donde restmdngp corresponde a la potencia mínima por restricciones de la unidad de

generación en cada nivel o banda horaria, del día correspondiente (laborable o festivo),

en cada mes del periodo de análisis.

28

5. ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS OBTENIDOS Para evaluar el desempeño del modelo, en condiciones normales y ante contingencias

con razonable probabilidad de ocurrencia, se realizaron diferentes estudios. En este

capitulo, se presentan un caso base y 5 escenarios en los que se analizan los diversos

resultados que arroja en modelo.

5.1. Caso base: El caso base considera los recursos de generación en operación, durante el periodo

Octubre 2003 - Septiembre 2004 y las nuevas instalaciones que se incorporarían en

este periodo. Los recursos de generación disponibles, constituyen las centrales

hidráulicas y las unidades térmicas existentes de las empresas de generación y

empresas eléctricas no escindidas.

La información de entrada al modelo que se ha utilizado para el caso base,

corresponde a los datos reales ocurridos en el MEM ecuatoriano durante el año

hidrológico Octubre 2003 - Septiembre 2004. En el anexo 1 se presentan todos lo

ficheros en lenguaje GAMS, datos y resultados asociados a este caso. Los datos que se

han ingresado corresponden a: los Costos Variables de Producción (CVP) declarados

por los agentes, los rendimientos de las unidades de generación termoeléctricas, el

nivel inicial de los embalses (al 1 de octubre de 2003), las aportaciones recibidas en los

embalses durante el periodo de análisis, la demanda nacional ocurrida, las

disponibilidades declaradas de las unidades de generación (considerando

adicionalmente la tasa de salidas forzadas) y finalmente se construyo la tabla de

duración de las bandas horarias en función del año hidrológico considerado.

Los resultados del caso base han sido comparados con los del “Plan de Operación del

MEM Octubre 2003 – Septiembre 2004 [CENA_ 03], que elabora periódicamente el

Centro Nacional de Control de Energía CENACE, utilizando entre otras herramientas

informáticas el modelo de despacho hidrotérmico SDDP.

5.1.1. Despacho: En el Gráfico 3 se puede apreciar el despacho de generación que efectúa el modelo,

cada unidad de generación se representa con un color diferente y se han agregado sus

valores de potencia. En el eje de las abscisas, se representa cronológicamente los

distintos meses del periodo de análisis, con los correspondientes niveles de carga

considerados en el siguiente orden:

29

• Octubre Laborable punta • Octubre Laborable media • Octubre Laborable base • Octubre Festivo punta • Octubre Festivo base • Noviem.. .... ....

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

2000

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59

Niveles de Carga

Pote

ncia

[MW

]

INTERCONEXION ESMERALDAS GUANGOPOLO_1 GUANGOPOLO_4 GUANGOPOLO_2 GUANGOPOLO_3 GUANGOPOLO_5 GUANGOPOLO_6 MACHALAPOWER_A MACHALAPOWER_B TRINITARIA GHERNANDEZ_4

GHERNANDEZ_2 GHERNANDEZ_1 GHERNANDEZ_3 GHERNANDEZ_5 GHERNANDEZ_6 ELDESCANSO_2 GZEVALLOS_TV3 ELDESCANSO_4 ELDESCANSO_3 GZEVALLOS_TV2 ELDESCANSO_1 ANIBALSANTOS

POWERBARGE_I MIRAFLORES_12 ELECTROQUIL_1 CENT_IND_4 ELECTROQUIL_3 ELECTROQUIL_2 MIRAFLORES_11 ATINAJERO_1 ELECTROQUIL_4 LALIBERTAD_1 CENT_IND_3 LALIBERTAD_9

LAPROPICIA_1 LAPROPICIA_2 CENT_IND_2 CENT_IND_1 LULUNCOTO_13 MILAGRO_5 LULUNCOTO_12 LULUNCOTO_11 POSORJA_5 MONAY_3 MILAGRO_6 CATAMAYO_6

MONAY_2 MILAGRO_4 MONAY_1 LALIBERTAD_10 MILAGRO_7 CATAMAYO_7 OROCAMBIO_3 BATAN_3 MIRAFLORES_10 MIRAFLORES_13 MIRAFLORES_14 MIRAFLORES_15

OROCAMBIO_4 OROMACHALA_5 BOLIVAR_1 MIRAFLORES_7 VICTORIA_II CATAMAYO_2 MIRAFLORES_22 MIRAFLORES_16 MIRAFLORES_18 MIRAFLORES_8 OROMACHALA_4 LLIGUA_1

LALIBERTAD_11 MONAY_4 CATAMAYO_10 ENRIQUEGARCIA CATAMAYO_9 RIOBAMBA SANFRANCISCO CATAMAYO_8 ATINAJERO_2 MONAY_5 PLAYAS_4 LLIGUA_2

ANIBALSANTOS_1 MONAY_6 CATAMAYO_5 LALIBERTAD_8 ANIBALSANTOS_2 SANTAROSA_3 SANTAROSA_2 SANTAROSA_1 CATAMAYO_4 ANIBALSANTOS_5 ANIBALSANTOS_3 ANIBALSANTOS_6

GZEVALLOS_TG4 MIRAFLORES_3 HIDROPAUTE HIDROPUCARA HIDRONACION

• .... .... ....

Gráfico 3

Se puede observar en el despacho, que el modelo trata de optimizar el costo de

explotación, utilizando las centrales de generación hidroeléctricas de embalse para el

cubrimiento de las puntas de demanda, tanto en días laborables como en festivos. Se

puede verificar adicionalmente, que los resultados son coherentes con las

disponibilidades declaradas en cuanto a potencias máximas, así como en la

optimización de los recursos hídricos. Como se observa, la potencia despachada de

mayor valor, corresponde a la empresa de generación HIDROPAUTE S.A.

5.1.2. Precios de energía: Como es conocido, cada restricción tiene asociada una variable dual, para el costo

marginal, la ecuación corresponde a la del balance generación – demanda:

30

( )mmdnmdnt h

mdnhmdntmdn pfluDappa −=⎟⎠⎞

⎜⎝⎛ +∑ ∑

El costo marginal por tanto, expresa cuánto varía el coste de explotación del sistema

si aumenta en un MWh la energía demandada en cada nivel o banda horaria, del día

correspondiente (laborable o festivo), en cada mes del periodo de análisis.

En el Gráfico 4 se indica el costo marginal en valor promedio mensual que se obtiene

del modelo, en conjunto con el costo marginal que se obtiene del modelo hidrotérmico

SDDP mencionado anteriormente.

Costo Marginal-Mensual

0

10

20

30

40

50

60

70

C. M

argi

nal [

USD

/MW

h]

C.Marg. GAMS-MIP C.Marg CENACE-SDDP

C.Marg. GAMS-MIP 55.17 55.17 54.21 55.17 55.17 53.97 53.97 44.284 32.894 44.318 45.914 43.988

C.Marg CENACE-SDDP 56.698 57.622 56.892 56.442 52.28 52.024 41.68 37.701 36.744 36.722 37.853 42.471

Octubre Noviembre Diciembre Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre

Gráfico 4

Es importante señalar que, el modelo SDDP toma en consideración la incertidumbre

hidrológica, pues a través de este programa computacional, es factible el uso de

modelos de aportaciones estocásticas. No obstante, el modelo desarrollado en esta

tesis, encuentra resultados (en función de los datos introducidos) que siguen

razonablemente la tendencia de los valores arrojados por el SDDP, que se pueden

interpretar a su vez como un promedio de los escenarios considerados en el mismo.

31

5.1.3. Despacho y Costo Marginal: En el Gráfico 5 se puede apreciar el despacho de generación en conjunto con el costo

marginal del sistema. Puesto que la totalidad de las ecuaciones que conforman el

modelo han sido linealizadas, se observa que, el costo marginal del sistema en la

mayoría de los niveles de carga definidos, lo marca la unidad con CVP más económicos

y que tiene además la capacidad de entregar al sistema un MW adicional.

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

2000

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59

Niveles de Carga

Pote

ncia

[MW

]

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

C. M

arg.

[U

SD/M

Wh]

INTERCONEXION ESMERALDAS GUANGOPOLO_1 GUANGOPOLO_4 GUANGOPOLO_2 GUANGOPOLO_3 GUANGOPOLO_5 GUANGOPOLO_6 MACHALAPOWER_A

MACHALAPOWER_B TRINITARIA GHERNANDEZ_4 GHERNANDEZ_2 GHERNANDEZ_1 GHERNANDEZ_3 GHERNANDEZ_5 GHERNANDEZ_6 ELDESCANSO_2

GZEVALLOS_TV3 ELDESCANSO_4 ELDESCANSO_3 GZEVALLOS_TV2 ELDESCANSO_1 ANIBALSANTOS POWERBARGE_I MIRAFLORES_12 ELECTROQUIL_1

CENT_IND_4 ELECTROQUIL_3 ELECTROQUIL_2 MIRAFLORES_11 ATINAJERO_1 ELECTROQUIL_4 LALIBERTAD_1 CENT_IND_3 LALIBERTAD_9

LAPROPICIA_1 LAPROPICIA_2 CENT_IND_2 CENT_IND_1 LULUNCOTO_13 MILAGRO_5 LULUNCOTO_12 LULUNCOTO_11 POSORJA_5

MONAY_3 MILAGRO_6 CATAMAYO_6 MONAY_2 MILAGRO_4 MONAY_1 LALIBERTAD_10 MILAGRO_7 CATAMAYO_7

OROCAMBIO_3 BATAN_3 MIRAFLORES_10 MIRAFLORES_13 MIRAFLORES_14 MIRAFLORES_15 OROCAMBIO_4 OROMACHALA_5 BOLIVAR_1

MIRAFLORES_7 VICTORIA_II CATAMAYO_2 MIRAFLORES_22 MIRAFLORES_16 MIRAFLORES_18 MIRAFLORES_8 OROMACHALA_4 LLIGUA_1

LALIBERTAD_11 MONAY_4 CATAMAYO_10 ENRIQUEGARCIA CATAMAYO_9 RIOBAMBA SANFRANCISCO CATAMAYO_8 ATINAJERO_2

MONAY_5 PLAYAS_4 LLIGUA_2 ANIBALSANTOS_1 MONAY_6 CATAMAYO_5 LALIBERTAD_8 ANIBALSANTOS_2 SANTAROSA_3

SANTAROSA_2 SANTAROSA_1 CATAMAYO_4 ANIBALSANTOS_5 ANIBALSANTOS_3 ANIBALSANTOS_6 GZEVALLOS_TG4 MIRAFLORES_3 HIDROPAUTE

HIDROPUCARA HIDRONACION C.Marg.

Gráfico 5 En los periodos 43, 45, 48 y 50 que corresponden a los niveles de: junio-laborable-

base, junio-festivo- base, julio-laborable- base y julio-festivo- base, y en algunos otros,

el costo marginal toma el valor correspondiente al valor del agua6, pues es

precisamente durante estos meses, en donde se tienen las mayores aportaciones del

año hidrológico considerado.

Se puede verificar adicionalmente que, la variación del costo marginal que se observa

en este mismo periodo, se debe a los niveles de reserva que alcanza el embalse

Amaluza de la empresa de generación HIDROPAUTE S.A. y a las disponibilidades de las

unidades de generación que se tienen en el mismo periodo (mantenimientos de

unidades termoeléctricas importantes).

6 Una descripción detallada sobre el valor del agua se la realiza en el apartado 5.1.4

32

5.1.4. Despacho - Reservas energéticas - Valor del agua: En el Gráfico 6 y 7 se presenta el despacho de generación en conjunto con la

trayectoria energética de los embalses durante el periodo de análisis y el valor del

agua.

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

2000

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59

Niveles de Carga

Pote

ncia

[MW

]

0

50000

100000

150000

200000

250000

300000

350000

400000

450000

500000

Res

erva

[M

Wh]












HIDROPUCARA HIDRONACION Resev-Hidropaute Reserv-Hidropucara Resrv-Hidronación

Gráfico 6

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

2000

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59

Niveles de Carga

Pote

ncia

[M

W]

0

10

20

30

40

50

60

Val.

Agu

a [U

SD/M

Wh]

INTERCONEXION ESMERALDAS GUANGOPOLO_1 GUANGOPOLO_4 GUANGOPOLO_2 GUANGOPOLO_3 GUANGOPOLO_5 GUANGOPOLO_6

MACHALAPOWER_A MACHALAPOWER_B TRINITARIA GHERNANDEZ_4 GHERNANDEZ_2 GHERNANDEZ_1 GHERNANDEZ_3 GHERNANDEZ_5

GHERNANDEZ_6 ELDESCANSO_2 GZEVALLOS_TV3 ELDESCANSO_4 ELDESCANSO_3 GZEVALLOS_TV2 ELDESCANSO_1 ANIBALSANTOS

POWERBARGE_I MIRAFLORES_12 ELECTROQUIL_1 CENT_IND_4 ELECTROQUIL_3 ELECTROQUIL_2 MIRAFLORES_11 ATINAJERO_1

ELECTROQUIL_4 LALIBERTAD_1 CENT_IND_3 LALIBERTAD_9 LAPROPICIA_1 LAPROPICIA_2 CENT_IND_2 CENT_IND_1

LULUNCOTO_13 MILAGRO_5 LULUNCOTO_12 LULUNCOTO_11 POSORJA_5 MONAY_3 MILAGRO_6 CATAMAYO_6

MONAY_2 MILAGRO_4 MONAY_1 LALIBERTAD_10 MILAGRO_7 CATAMAYO_7 OROCAMBIO_3 BATAN_3

MIRAFLORES_10 MIRAFLORES_13 MIRAFLORES_14 MIRAFLORES_15 OROCAMBIO_4 OROMACHALA_5 BOLIVAR_1 MIRAFLORES_7

VICTORIA_II CATAMAYO_2 MIRAFLORES_22 MIRAFLORES_16 MIRAFLORES_18 MIRAFLORES_8 OROMACHALA_4 LLIGUA_1

LALIBERTAD_11 MONAY_4 CATAMAYO_10 ENRIQUEGARCIA CATAMAYO_9 RIOBAMBA SANFRANCISCO CATAMAYO_8

ATINAJERO_2 MONAY_5 PLAYAS_4 LLIGUA_2 ANIBALSANTOS_1 MONAY_6 CATAMAYO_5 LALIBERTAD_8

ANIBALSANTOS_2 SANTAROSA_3 SANTAROSA_2 SANTAROSA_1 CATAMAYO_4 ANIBALSANTOS_5 ANIBALSANTOS_3 ANIBALSANTOS_6

GZEVALLOS_TG4 MIRAFLORES_3 HIDROPAUTE HIDROPUCARA HIDRONACION Val.Agua-Hidropaute Val.Agua-Hidronación Val.Agua-Hidropucara

Gráfico 7

33

Se puede apreciar que el modelo intenta optimizar durante todo el periodo de análisis,

las reservas energéticas, utilizándolas de acuerdo a los valores de demanda que debe

cubrir y las aportaciones recibidas durante el periodo de análisis. Se observa además,

que el valor del agua del embalse de HIDROPAUTE S.A. toma el valor de cero,

precisamente, durante el periodo 41 al 50, encontrándose coherencia con los

resultados antes mostrados. Tradicionalmente, al valor del agua, se lo ha definido

como la variable dual de la ecuación de balance hidráulico, y también por definición, la

variación del coste del sistema al modificar unitariamente las aportaciones en el

periodo de análisis considerado. Esta variable dual es negativa y su valor absoluto

representa lo que disminuiría el coste total si se aumentase en una unidad la cantidad

de energía hidráulica disponible. O bien, lo que aumentaría el coste si disminuyese el

agua disponible. Por tanto, en un entorno tradicional centralizado, donde el objetivo es

la minimización del coste total de generación, como corresponde al de esta tesis, el

valor del agua se define como el coste de sustitución: el del grupo térmico al que

sustituye la generación hidráulica.

En cambio, al considerar un mercado competitivo como el descrito en 2.4, esta

definición de valor del agua pierde su sentido, puesto que ya no es un operador

centralizado el que está planificando la explotación del sistema. Cada empresa opera

sus recursos hidráulicos intentando maximizar su propio beneficio, por lo que el valor

del agua debe definirse teniendo en cuenta esta nueva situación. Como valor

empresarial, el agua se define como la variación del beneficio de una empresa respecto

a la cantidad de energía hidráulica disponible. Es decir, cuánto varía el beneficio de la

empresa si se varía unitariamente la disponibilidad de agua.

5.1.5. Requerimientos de combustible – Energías : Los requerimientos de los diferentes combustibles que se obtienen del modelo para

este caso, así como las energías despachadas de las unidades de generación, se

pueden apreciar en el Anexo 1.

34

5.2. Escenarios: Para analizar el comportamiento del modelo, se realizaron 5 escenarios: el primero, en

condiciones similares que el caso base, pero se asume que se produce una

indisponibilidad de la unidad de mayor capacidad (Trinitaria, 131.4 MW); el segundo,

considera el caso base, sin la Interconexión con Colombia a 230 kV (200 MW, en horas

de punta y 220 MW, el resto de horas), el tercero, asumiendo la indisponibilidad de la

unidad a vapor de mayor capacidad (Trinitaria, 131.4 MW) y de la Interconexión con

Colombia a 230 kV, el cuarto; considerando las aportaciones a los embalses modelados

con una probabilidad de ocurrencia del 90% y finalmente el quinto; considerando el

caso base y una probabilidad de ocurrencia en las aportaciones del 10%. Las

indisponibilidades se asumen que ocurrirían para todos los meses del período de

análisis.

5.2.1. Despachos y Costo Marginal: En el Gráfico 8 se puede apreciar el despacho de generación que efectúa el modelo, en

conjunto con los costos marginales obtenidos ante la ausencia de la central Trinitaria

(Escenario 1), cada unidad de generación, se representa con un color diferente y se

han agregado sus valores de potencia. En el eje de las abscisas, se representa

cronológicamente los distintos meses del periodo de análisis, con los correspondientes

niveles de carga, en el mismo orden que se indicó en 5.1.1

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

2000

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59

Niveles de Carga

Pote

ncia

[MW

]

0

20

40

60

80

100

120

C. M

arg.

[U

SD/M

Wh]













Gráfico 8

35

Se puede verificar que el modelo utiliza, como se esperaba, unidades de generación

adicionales y menos económicas para el cubrimiento de la demanda ante la ausencia

de la central Trinitaria, lo cual como se observa, repercute en el costo marginal del

sistema a lo largo del periodo de análisis.

Con la Interconexión con Colombia indisponible (escenario 2), Gráfico 9, el modelo

despacha nuevas unidades termoeléctricas, encareciendo nuevamente el costo

marginal del sistema.

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

2000

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59

Niveles de Carga

Pote

ncia

[MW

]

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

C. M

arg.

[U

SD/M

Wh]













Gráfico 9

De lo análisis realizados para los escenarios 1 y 2 se observa adicionalmente que, ante

la presencia de estas contingencias los márgenes de reserva energética son inferiores

con respecto al caso base, no obstante, no se presentan problemas en el

abastecimiento.

Cuando se estudia la probabilidad de que se presenten las dos contingencias anteriores

a la vez, Escenario 3, es decir la indisponibilidad de la unidad a vapor de mayor

capacidad (Trinitaria) y de la Interconexión con Colombia a 230 kV, se puede apreciar,

Gráfico 10, un aumento generalizado en el costo marginal del sistema.

36

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

2000

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59

Niveles de Carga

Pote

ncia

[MW

]

0

20

40

60

80

100

120

C. M

arg.

[U

SD/M

Wh]













Gráfico 10

Para los Escenarios 4 y 5 (aportaciones a los embalses modelados, con una

probabilidad de ocurrencia del 90% y 10%) en los cuales se ha modificado únicamente

con respecto al caso base, las aportaciones, al considerando un año hidrológico seco y

uno lluvioso respectivamente, se puede apreciar que el modelo, contando

precisamente con mas o menos aportaciones según el caso; optimiza el uso de los

recursos energéticos a lo largo del periodo de análisis, observándose

fundamentalmente como en cada caso el modelo ‘decide’ hacer uso de diferente

manera de los recursos energéticos de HIDROPAUTE S.A.. Lo anterior, afectando

evidentemente, los precios marginales del sistema en uno u otro caso, como se puede

apreciar en los Gráficos 11 y 12.

37

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

2000

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59

Niveles de Carga

Pote

ncia

[MW

]

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

C. M

arg.

[U

SD/M

Wh]













0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

2000

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59

Niveles de Carga

Pote

ncia

[MW

]

0

10

20

30

40

50

60

70

C. M

arg.

[U

SD/M

Wh]













Gráfico 11

Gráfico 12

38

5.2.2. Precios de energía: En el Gráfico 13, se indica el costo marginal en valor promedio mensual, del caso base

y de los escenarios que consideran la indisponibilidad de la centra térmica mas grande

del sistema y de la interconexión con Colombia, es decir Escenarios 1, 2 y 3 que se

describieron anteriormente. Se observa de manera general, que los costos marginales

del sistema se incrementan de acuerdo a la gravedad de la contingencia.


0

10

20

30

40

50

60

70

80

C. M

argi

nal [

USD

/MW

h]

C.Marg. GAMS-Escenario 3 C. Marg. GAMS-Caso Base C. Marg. GAMS-Escenario1 C. Marg. GAMS-Escenario2

C.Marg. GAMS-Escenario 3 72.43 72.43 68.398 72.43 72.43 68.22 66.59 69.504 55.694 55.702 66.794 63.084

C. Marg. GAMS-Caso Base 55.17 55.17 54.21 55.17 55.17 53.97 53.97 44.284 32.894 44.318 45.914 43.988

C. Marg. GAMS-Escenario1 64.67 64.67 64.67 69.504 64.67 53.97 53.97 46.234 53.69 49.004 52.974 45.992



Gráfico 13 Por otra parte, en el Gráfico 14, se puede apreciar el costo marginal promedio

mensual, para el caso base y los escenarios con diferentes aportaciones hidrológicas,

año seco, escenario 4 y año lluvioso, escenario 5. El impacto sobre los costos

marginales como se aprecia, es un incremento -en referencia al caso base- al

considerar la probabilidad de ocurrencia de un año seco; el efecto contrario se observa

para un año lluvioso.

39


0

10

20

30

40

50

60

70C

. Mar

gina

l [U

SD/M

Wh]

C.Marg. GAMS-Escenario 5 C. Marg. GAMS-Caso Base C. Marg. GAMS-Escenario4

C.Marg. GAMS-Escenario 5 43.988 43.988 44.284 46 29.612 32.258 29.738 28.562 24.112 35.536 28.554 28.554

C. Marg. GAMS-Caso Base 55.17 55.17 54.21 55.17 55.17 53.97 53.97 44.284 32.894 44.318 45.914 43.988



Gráfico 14 5.2.3. Costo de Explotación del Sistema: Finalmente, en el Gráfico 15, se puede apreciar el costo de explotación del sistema en

los distintos escenarios analizados.

232 307

239 082

268 277

282 886

324 097

149 049

0 50000 100000 150000 200000 250000 300000 350000

Miles de USD

Caso Base

Escenario 1

Escenario 2

Escenario 3

Escenario 4

Escenario 5

COSTE DE EXPLOTACION DEL SISTEMA EN LOS DIFERENTES ESCENARIOS

Gráfico 15

40

En la Tabla 7 se puede apreciar los valores y las variaciones porcentuales que toma la función objetivo en cada caso.

CasosValor de la

Función Objetivo [USD]

Variación Porcentual [%]

Caso Base 232 307 000 0.00%Escenario 1 239 082 000 2.92%Escenario 2 268 277 000 15.48%Escenario 3 282 886 000 21.77%Escenario 4 324 097 000 39.51%Escenario 5 149 049 000 -35.84%

Tabla 7

41

6. CONCLUSIONES Tanto en un mercado de energía eléctrica como el ecuatoriano, que puede ser

calificado como un mercado en proceso de transición del marco tradicional al de

competencia, como en un mercado competitivo, los costes marginales de mercado e

ingresos constituyen para una empresa de generación, señales importantes para su

operación. En concreto, el conocimiento de los ingresos y costes marginales resulta

fundamental a la hora de establecer posiciones a medio y largo plazo. De los análisis

efectuados, se puede concluir que el modelo desarrollado en esta tesis, constituye de

manera razonable, un modelo de explotación de medio plazo, capaz de ser utilizado

como herramienta a la hora de la planificación económica de presupuestos y la

planificación de la operación de las empresas del sector eléctrico ecuatoriano.

El modelo, no obstante, puede ser refinado para alcanzar un nivel avanzado de interfaz

con el usuario, como hojas de cálculo y bases de datos, y de esta manera facilitar el

análisis de los resultados.

El modelo presenta la desventaja importante de un tratamiento determinista de la

aleatoriedad de algunas variables como la demanda y las aportaciones, sin embargo, si

se cuenta con información estadística es posible plantear distintos escenarios de

análisis como son los escenarios 4 y 5 que se describen en este documento.

Finalmente, el modelo puede servir de referencia cuando el mercado ecuatoriano en

algún momento evolucione hacia un mercado mas competitivo, es decir, cuando la

explotación de la generación ya no este basada en decisiones centralizadas, sino en el

resultado de las decisiones de los diferentes agentes. Si bien es cierto, los sectores

eléctricos basados en libre competencia se caracterizan por un fuerte incremento de la

responsabilidad de las empresas y consumidores, dichos modelos, deben caracterizar

correctamente el comportamiento de todos los agentes implicados (operador del

sistema y mercado, demanda y empresas) mientras modelan el sistema eléctrico con

las mismas restricciones técnicas que los modelos tradicionales.

42

7. BIBLIOGRAFÍA [JIPA _03] Pérez-Arriaga José Ignacio, “ Fundamentos teóricos de la nueva regulación eléctrica” [VEN_01] Ventosa Mariano, “Modelado de la explotación de la generación en mercados eléctricos liberalizados mediante el problema complementario”, Tesis doctoral, Universidad Pontifica Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI), Madrid [VEN_02] Ventosa Mariano, Relaño Gregorio. “ La empresa de generación ante los mercados eléctricos” Anales de Mecánica y Electricidad. [VEN_03] Ventosa Mariano, “Funciones y modelos de planificación de sistemas de energía eléctrica” notas de clase del Master en Gestión Técnica y Económica del Sector Eléctrico 2003-2004. [VEN_04] Ventosa Mariano, “ Fundamentos económicos de la regulación y modelos de mercado” Apuntes del Master en Gestión Técnica y Económica del Sector Eléctrico 2003-2004. [LOBA_02] Lobato Enrique, “Gestión centralizada de restricciones técnicas en mercados de energía eléctrica. aplicación al caso español” Tesis doctoral, Universidad Pontifica Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI), Madrid [GAR_01] García González J , “Optimización de la explotación en el corto plazo y elaboración de ofertas en un sistema eléctrico liberalizado. Naturaleza del problema y métodos de solución” Tesis doctoral, Universidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI), Madrid. [BAI_01] Baillo A., Ventosa M., Rivier M., Ramos A., “Strategic Bidding under Uncertainty in a Competitive Electricity Market”, 6th International Conference on Probabilistic Methods Applied to Power Systems, Madeira, Portugal. [GAMS_98] Brooke A., Kendrick D., Meeraus A., Raman R. “GAMS A USER'S GUIDE” GAMS Development Corporation, 1998 [CENA_ 03] Centro Nacional de Control de Energía CENACE, “Plan de Operación del MEM Octubre 2003 – Septiembre 2004, 2003. [GOSL_98] GAMS Development Corporation “GAMS/OSL” http:// www.gams.com

43

ANEXOS

45

ANEXO 1: MODELO DE EXPLOTACION A MEDIO PLAZO DEL MERCADO ELECTRICO ECUATORIANO: CASO BASE

En este anexo se presentan todos lo ficheros en lenguaje GAMS, que componen el

modelo, mostrando además, los datos y resultados asociados al caso base.

47

• CODIGO EN LENGUAJE GAMS DEL MODELO

$Title Modelo de Medio Plazo del Mercado Eléctrico Ecuatoriano

$ontext

Autor: Klever Quizhpe

Director: Mariano Ventosa

Este modelo ha sido desarrollado como proyecto de tesis para el Máster en Gestión Técnica

y Económica en el Sector Eléctrico que imparte la Universidad Pontificia Comillas.

Febrero 2005

$offtext

* Declaración de índices

SETS

mes Meses

/Octubre

Noviembre

Diciembre

Enero

Febrero

48

Marzo

Abril

Mayo

Junio

Julio

Agosto

Septiembre/

dia Día

/Laborable, Festivo/

nivel Niveles de carga o bandas horarias

/punta, media, base/

g Generadores

* Declaración de conjuntos dinámicos

t(g) Generadores térmicos

h(g) Generadores hidráulicos

* Declaración de parámetros

49

PARAMETERS

d(mes,dia,nivel) Demanda de generación [MW]

a(mes,dia,nivel) Duración del nivel [h]

cvp(g) Costo Variable de Producción [USD por MWh]

pmax(mes,g) Potencia máxima bruta del generador g considerando los mantenimientos Oct03-Sep04 y la tasa de salidas forzadas [MW]

pmin(g) Potencia mínima bruta del generador g [MW]

rend(g) Rendimiento del generador g [KWh-Gal]

wmax(g) Nivel máximo de reserva del embalse del generador g [MWh]

wmin(g) Nivel mínimo de reserva del embalse del generador g [MWh]

i(mes,g) Aportaciones recibidas por el embalse del generador g en cada mes [MWh]

w0(g) Nivel inicial de reserva del embalse del generador g [MWh]

pflu(mes) Potencia de las centrales fluyentes para cada mes [MW]

pminmes(mes,g) Potencia mínima considerando mantenimientos en cada mes [MW], parámetro calculado vía código

* Declaración de variables

VARIABLES

FOBJ Valor de la función objetivo

POSITIVE VARIABLES

p(mes,dia,nivel,g) Potencia entregada por el generador g [MW]

p1(mes,dia,nivel,g) Potencia entregada por el generador g por encima del mínimo técnico [MW]

e(mes,dia,nivel,g) Energía entregada por cada generador g [MWh]

w(mes,g) Energía almacenada en el embalse del generador g al final de cada mes [MWh]

50

wver(mes,g) Energía vertida en los embalses en cada mes [MWh]

gal(mes,dia,nivel,g) Requerimentos de combustible [miles de galones]

BINARY VARIABLE

u(mes,dia,g) Variable binaria de acoplamiento de unidades térmicas

EQUATIONS

E_FOBJ Función objetivo

E_DMND(mes,dia,nivel) Cobertura de la demanda

E_PMAXT(mes,dia,nivel,g) Potencia máxima de grupo térmico

E_PMINT(mes,dia,nivel,g) Potencia mínima de grupo térmico

E_RSRVH(mes,g) Evolución de las reservas g

E_ENERGIA(mes,dia,nivel,g) Energía de cada generador

E_galo(mes,dia,nivel,g) Requerimientos de combustible

;

* Formulación de las ecuaciones

E_FOBJ ..

FOBJ =E= SUM[t, SUM[(mes,dia), SUM[nivel, a(mes,dia,nivel)* cvp(t)* p(mes,dia,nivel,t)]]];

E_DMND(mes,dia,nivel) $ [d(mes,dia,nivel)] ..

a(mes,dia,nivel) * [SUM[t, p(mes,dia,nivel,t)] + SUM[h, p(mes,dia,nivel,h)]] =E=

51

a(mes,dia,nivel) * [d(mes,dia,nivel) - pflu(mes)];

E_PMAXT(mes,dia,nivel,t) ..

p(mes,dia,nivel,t) =E= pminmes(mes,t)* u(mes,dia,t)+ p1(mes,dia,nivel,t);

E_PMINT(mes,dia,nivel,t) ..

p1(mes,dia,nivel,t) =L= [pmax(mes,t) - pminmes(mes,t)] * u(mes,dia,t);

E_ENERGIA(mes,dia,nivel,g) ..

e(mes,dia,nivel,g) =E= p(mes,dia,nivel,g)* a(mes,dia,nivel)/1000;

E_RSRVH(mes,h) ..

w(mes,h)+ wver(mes,h)+ SUM[(dia,nivel), a(mes,dia,nivel) * p(mes,dia,nivel,h)] =E=

w(mes-1,h)$ [ORD(mes) > 1] +

w0(h)$ [ORD(mes) = 1] +

i(mes,h);

E_galo(mes,dia,nivel,t) ..

gal(mes,dia,nivel,t) =E= e(mes,dia,nivel,t)/rend(t);

52

MODEL Tesis

/

E_FOBJ

E_DMND

E_PMAXT

E_ENERGIA

E_RSRVH

E_PMINT

E_galo

/

;

* Leemos los datos caso base

$include datos de entrada CASO BASE.txt

Datos Escenario 1: indisponible todo el periodo la unidad termoeléctrica mas grande del sistema TRINITARIA

*$include datos de entrada ESCENARIO 1.txt

*Datos Escenario 2: indisponible todo el periodo la Interconexión con Colombia


*Datos Escenario 3: indisponible todo el periodo la Interconexión con Colombia y TRINITARIA


*Datos Escenario 4: CASO BASE- CON APORTACIONES DE LAS CENTRALES DE EMBALSE CON UNA PROBABILIDAD DEL 90% AÑO SECO


53

*Datos Escenario 5: CASO BASE- CON APORTACIONES DE LAS CENTRALES DE EMBALSE CON UNA PROBABILIDAD DEL 10% AÑO LLUVIOSO

$include datos de entrada ESCENARIO 5.txt

* sets dinámicos

t(g) $ [cvp(g)] = YES;

h(g) $ [NOT [cvp(g)]] = YES;

* Cotas de las variables

p.up(mes,dia,nivel,h) = pmax(mes,h);

w.up(mes,h) = wmax(h);

w.lo(mes,h) = wmin(h);

****RESERVAS********

*Reserva para Regulación Secundaria de Frecuencia, la realiza, únicamente HIDROPAUTE

p.up(mes,dia,nivel,'HIDROPAUTE')=[pmax(mes,'HIDROPAUTE')*(1-0.02)];

*Reserva para Regulación Primaria de Frecuencia, la realizan todas las unidades

pmax(mes,t)= pmax(mes,t)*(1-0.019);

*Cálculo del parámetro pminmes(mes,t), vía código

pminmes(mes,t)= pmin(t) $ [pmax(mes,t) > pmin(t)]+ pmax(mes,t)$[pmin(t)>= pmax(mes,t)];

54

*************RESTRICCIONES MODELO MIP****************************************************

*La política de medio plazo es despachar las unidades de vapor a la mínima potencia mientras estén disponibles

p.lo(mes,dia,nivel,'ESMERALDAS')= pminmes(mes,'ESMERALDAS');

p.lo(mes,dia,nivel,'TRINITARIA')= pminmes(mes,'TRINITARIA');

p.lo(mes,dia,nivel,'GZEVALLOS_TV3')= pminmes(mes,'GZEVALLOS_TV3');

*Se incluye la unidad ATINAJERO U1 en los periodos donde están indisponibles por mantenimiento las unidades de vapor, sector EL SALITRAL

p.lo(mes,dia,nivel,'GZEVALLOS_TV2')= pminmes(mes,'GZEVALLOS_TV2');

p.lo('Julio','laborable','media','ATINAJERO_1')= pminmes('Julio','ATINAJERO_1');

p.lo('Agosto','laborable','media','ATINAJERO_1')= pminmes('Agosto','ATINAJERO_1');

p.lo(mes,dia,nivel,'ANIBALSANTOS')= pminmes(mes,'ANIBALSANTOS');

p.lo('Junio','laborable','media','ATINAJERO_1')= pminmes('Junio','ATINAJERO_1');

p.lo(mes,dia,nivel,'POWERBARGE_I')= pminmes(mes,'POWERBARGE_I');

*Generación obligatoria, forzada o inflexible por Voltajes - Generadores Sincronos zona Santa Rosa

p.lo(mes,'laborable','punta','SANTAROSA_3')= pminmes(mes,'SANTAROSA_3');

55

*Zona Loja- Unidades Catamayo, se necesitan 3 unidades en punta-laborables y 2 en festivos.

p.lo(mes,dia,'punta','CATAMAYO_6')= pmax(mes,'CATAMAYO_6');

p.lo(mes,dia,'punta','CATAMAYO_7')= pmax(mes,'CATAMAYO_7');

p.lo(mes,'laborable','punta','CATAMAYO_2')= pmax(mes,'CATAMAYO_2');

p.lo('Abril',dia,'punta','CATAMAYO_10')= pmax('abril','CATAMAYO_10');

p.lo('Mayo',dia,'punta','CATAMAYO_10')= pmax('Mayo','CATAMAYO_10');

p.lo('Octubre',dia,'punta','CATAMAYO_10')= pmax('octubre','CATAMAYO_10');

p.lo('Noviembre',dia,'punta','CATAMAYO_10')= pmax('noviembre','CATAMAYO_10');

p.lo('Diciembre',dia,'punta','CATAMAYO_10')= pmax('diciembre','CATAMAYO_10');

p.lo('Julio',dia,'punta','CATAMAYO_10')= pmax('julio','CATAMAYO_10');

p.lo('Agosto',dia,'punta','CATAMAYO_10')= pmax('agosto','CATAMAYO_10');

p.lo('Abril','laborable','punta','CATAMAYO_8')= pmax('abril','CATAMAYO_8');

p.lo('Marzo','laborable','punta','CATAMAYO_8')= pmax('marzo','CATAMAYO_8');

*Zona Peninsula de Santa Elena

p.lo(mes,dia,'punta','LALIBERTAD_9')= pmax(mes,'LALIBERTAD_9');

p.lo('junio',dia,'punta','LALIBERTAD_1')= pmax('junio','LALIBERTAD_1');

56

*La interconexión con Colombia puede transferir únicamente su potencia máxima en demanda media y base y la mínima en punta

p.up(mes,dia,'punta','INTERCONEXION')= pminmes(mes,'INTERCONEXION');

* Opciones de ejecución:

* Selección del optimizador para resolución con variables binarias

OPTION LP = osl2;

OPTION MIP = osl2;

OPTION ITERLIM = 100000;

OPTION RMIP= osl2;

* Resolvemos el problema

SOLVE Tesis USING MIP MINIMIZE FOBJ;

option p :2

DISPLAY fobj.l, E_DMND.M, e.l, w.l, p.l;

57

*********ARCHIVOS DE RESULTADOS***************

*Escribimos los resultados de potencia

file Potencia /Potencia.dat/;

Potencia.pw = 5000;

put Potencia;

put 'PRODUCCION DE UNIDADES [MW]'/

put '':15, 'COSTO DE PRODUCCION':30 , FOBJ.l:10:12,

@1#5, 'PRODUCCION'/;

put '':30;

LOOP(t,

PUT 'Potencia':20;

);

LOOP(h,

PUT 'Potencia':20;

);

LOOP(h $ wmax(h),

PUT 'Reserva':20;

);

LOOP(h $ wmax(h),

PUT 'Val agua':20;

);

58

PUT /;

PUT '':30;

LOOP(t,

PUT t.TL:20;

);

LOOP(h,

PUT h.TL:20;

);

LOOP(h $ wmax(h),

PUT h.TL:20;

);

LOOP(h $ wmax(h),

PUT h.TL:20;

);

PUT 'C. Marg.':20;

PUT /;

PUT '':30;

LOOP(t,

PUT 'MW':20;

);

59

LOOP(h,

PUT 'MW':20;

);

LOOP(h $ wmax(h),

PUT 'MWh':20;

);

LOOP(h $ wmax(h),

PUT 'Dolares/MWh':20;

);


PUT /;

loop(mes,

loop(dia,

loop(nivel,

if(d(mes,dia,nivel)>0,

put mes.tl:10;

put dia.tl:10;

put nivel.tl:10;

loop(t,

put p.l(mes,dia,nivel,t):20:2;

);

60

loop(h,

put p.l(mes,dia,nivel,h):20:2;

);

loop(h $ wmax(h),

put w.l(mes,h):20:2;

);

loop(h $ wmax(h),

put[-E_RSRVH.m(mes,h)]:20:2;

);

put E_DMND.m(mes,dia,nivel):20:2;

put /;

);

);

);

);

put /;

put /;

*Escribimos en un archivo los resultados de energía

file Energia /Energia.dat/;

Energia.pw = 5000;

put Energia;

61

put 'PRODUCCION DE UNIDADES [MWh]'/


@1#5, 'ENERGIA'/;

put '':30;

LOOP(t,

PUT 'Energia':20;

);

LOOP(h,

PUT 'Energia':20;

);

LOOP(h $ wmax(h),

PUT 'Reserva':20;

);

LOOP(h $ wmax(h),

PUT 'Val agua':20;

);

PUT /;

PUT '':30;

LOOP(t,

PUT t.TL:20;

);

LOOP(h,

62

PUT h.TL:20;

);

LOOP(h $ wmax(h),

PUT h.TL:20;

);

LOOP(h $ wmax(h),

PUT h.TL:20;

);

PUT 'C. Marg.':20;

PUT /;

PUT '':30;

LOOP(t,

PUT 'GWh':20;

);

LOOP(h,

PUT 'GWh':20;

);

LOOP(h $ wmax(h),

PUT 'GWh':20;

);

LOOP(h $ wmax(h),

63


);


PUT /;

loop(mes,

loop(dia,

loop(nivel,


put mes.tl:10;

put dia.tl:10;

put nivel.tl:10;

loop(t,

put e.l(mes,dia,nivel,t):20:2;

);

loop(h,

put e.l(mes,dia,nivel,h):20:2;

);

loop(h $ wmax(h),

put w.l(mes,h):20:2;

);

loop(h $ wmax(h),

64

put[-E_RSRVH.m(mes,h)]:20:2;

);

put E_DMND.m(mes,dia,nivel):20:2;

put /;

);

);

);

);

put /;

put /;

* Escribimos en un archivo los requerimientos de combustible [miles de galones]

file Combustible /Combustible.dat/;

Combustible.pw = 5000;

put Combustible;

put 'REQUERIMIENTOS DE COMBUSTIBLE [MILES DE GALONES]'/


@1#5, 'COMBUSTIBLE'/;

put '':30;

LOOP(t,

PUT 'Combustible':25;

);

65

PUT /;

PUT '':30;

LOOP(t,

PUT t.TL:25;

);

PUT /;

PUT '':30;

LOOP(t,

PUT 'Mil.Gal':25;

);

PUT /;

loop(mes,

loop(dia,

loop(nivel,


put mes.tl:10;

put dia.tl:10;

put nivel.tl:10;

loop(t,

put gal.l(mes,dia,nivel,t):25:2;

66

);

put /;

);

);

);

);

put /;

put /;

67

• DATOS DE ENTRADA: CASO BASE

SETS

g Generadores

/

*Hidroeléctricas

*Solamente las 3 primeras son modeladas como de embalse, las demás como de pasada

HIDROPAUTE

HIDROPUCARA

HIDRONACION

$ontext

Las siguientes centrales de pasada, al no disponer de información histórica de sus caudales y de sus

factores de productividad, se han restado directamente de la demanda, sobre la base de su histórico de producción.

ELECAUSTRO_HIDRO

HIDROAGOYAN

EEQUITOVIC

EEQUITOMOV

RIOBAMBA_HIDRO

COTOPAXI

RNORIB

RNORTU

AMBATO

BOLIVAR

68

EMAAPQ

ELUZLO

ELUZPA

RSUR

$offtext

*Termoeléctricas

INTERCONEXION

ESMERALDAS

GUANGOPOLO_1

GUANGOPOLO_4

GUANGOPOLO_2

GUANGOPOLO_3

GUANGOPOLO_5

GUANGOPOLO_6

MACHALAPOWER_A

MACHALAPOWER_B

TRINITARIA

GHERNANDEZ_4

GHERNANDEZ_2

GHERNANDEZ_1

GHERNANDEZ_3

GHERNANDEZ_5

69

GHERNANDEZ_6

ELDESCANSO_2

GZEVALLOS_TV3

ELDESCANSO_4

ELDESCANSO_3

GZEVALLOS_TV2

ELDESCANSO_1

ANIBALSANTOS

POWERBARGE_I

MIRAFLORES_12

ELECTROQUIL_1

CENT_IND_4

ELECTROQUIL_3

ELECTROQUIL_2

MIRAFLORES_11

ATINAJERO_1

ELECTROQUIL_4

LALIBERTAD_1

CENT_IND_3

LALIBERTAD_9

LAPROPICIA_1

LAPROPICIA_2

CENT_IND_2

70

CENT_IND_1

LULUNCOTO_13

MILAGRO_5

LULUNCOTO_12

LULUNCOTO_11

POSORJA_5

MONAY_3

MILAGRO_6

CATAMAYO_6

MONAY_2

MILAGRO_4

MONAY_1

LALIBERTAD_10

MILAGRO_7

CATAMAYO_7

OROCAMBIO_3

BATAN_3

MIRAFLORES_10

MIRAFLORES_13

MIRAFLORES_14

MIRAFLORES_15

OROCAMBIO_4

OROMACHALA_5

71

BOLIVAR_1

MIRAFLORES_7

VICTORIA_II

CATAMAYO_2

MIRAFLORES_22

MIRAFLORES_16

MIRAFLORES_18

MIRAFLORES_8

OROMACHALA_4

LLIGUA_1

LALIBERTAD_11

MONAY_4

CATAMAYO_10

ENRIQUEGARCIA

CATAMAYO_9

RIOBAMBA

SANFRANCISCO

CATAMAYO_8

ATINAJERO_2

MONAY_5

PLAYAS_4

LLIGUA_2

ANIBALSANTOS_1

72

MONAY_6

CATAMAYO_5

LALIBERTAD_8

ANIBALSANTOS_2

SANTAROSA_3

SANTAROSA_2

SANTAROSA_1

CATAMAYO_4

ANIBALSANTOS_5

ANIBALSANTOS_3

ANIBALSANTOS_6

GZEVALLOS_TG4

MIRAFLORES_3

/

PARAMETERS

cvp(g) Costo Variable de Producción declarados para el mes de octubre 2003 [USD por MWh]

/

INTERCONEXION 35.79

MACHALAPOWER_A 43.91

MACHALAPOWER_B 43.91

ESMERALDAS 44.30

TRINITARIA 45.78

73

ELDESCANSO_1 49.92

ELDESCANSO_3 50.43

ELDESCANSO_2 50.94

ELDESCANSO_4 52.51

GZEVALLOS_TV3 53.93

GZEVALLOS_TV2 53.97

POWERBARGE_I 55.17

GHERNANDEZ_4 57.56

GHERNANDEZ_2 57.70

GUANGOPOLO_3 57.85

GUANGOPOLO_5 57.87

GUANGOPOLO_6 57.88

GHERNANDEZ_1 57.93

GHERNANDEZ_3 57.96

GHERNANDEZ_5 57.96

GHERNANDEZ_6 57.96

GUANGOPOLO_4 58.16

GUANGOPOLO_2 58.17

GUANGOPOLO_1 58.20

ANIBALSANTOS 59.85

MIRAFLORES_12 63.01

ELECTROQUIL_3 64.67

CENT_IND_4 64.74

74

MILAGRO_5 65.55

MIRAFLORES_11 65.86

ELECTROQUIL_4 66.15

ATINAJERO_1 66.59

LAPROPICIA_1 66.36

LAPROPICIA_2 66.36

CENT_IND_3 66.46

CENT_IND_2 66.68

CENT_IND_1 66.91

ELECTROQUIL_1 67.25

ELECTROQUIL_2 67.39

LULUNCOTO_13 68.22

LULUNCOTO_12 68.36

LULUNCOTO_11 68.64

MILAGRO_6 68.47

MILAGRO_4 69.05

MILAGRO_7 70.08

LLIGUA_2 70.26

MONAY_3 70.92

BATAN_3 71.91

MONAY_1 72.18

MONAY_2 72.43

MONAY_6 72.45

75

CATAMAYO_6 73.10

MIRAFLORES_10 74.09

MIRAFLORES_13 74.09

MIRAFLORES_14 74.09

MIRAFLORES_15 74.09

SANFRANCISCO 75.14

MIRAFLORES_22 75.25

MIRAFLORES_16 75.41

MIRAFLORES_18 75.42

MIRAFLORES_8 75.61

MIRAFLORES_7 74.76

ENRIQUEGARCIA 75.04

VICTORIA_II 75.99

CATAMAYO_7 76.57

CATAMAYO_2 77.16

BOLIVAR_1 77.29

OROCAMBIO_4 77.64

OROCAMBIO_3 78.21

CATAMAYO_10 78.76

LALIBERTAD_9 79.37

OROMACHALA_5 79.73

ATINAJERO_2 80.06

LALIBERTAD_11 80.62

76

CATAMAYO_8 80.93

CATAMAYO_9 80.98

OROMACHALA_4 82.08

LALIBERTAD_1 82.14

ANIBALSANTOS_1 82.46

MONAY_4 83.22

LALIBERTAD_10 83.38

LLIGUA_1 83.59

POSORJA_5 85.20

RIOBAMBA 86.55




SANTAROSA_3 88.84

SANTAROSA_2 88.99

SANTAROSA_1 88.94


LALIBERTAD_8 95.04

MIRAFLORES_3 95.73

MONAY_5 96.27

GZEVALLOS_TG4 105.31

CATAMAYO_5 108.24

CATAMAYO_4 108.94

77

PLAYAS_4 112.27

/

pmin(g) Potencia mínima bruta del generador g [MW]

/

HIDROPAUTE 110.0

HIDROPUCARA 20.0

HIDRONACION 40.0

********************************

$ontext

ELECAUSTRO_HIDRO 0.0

HIDROAGOYAN 30.0

EEQUITOVIC 0.0

EEQUITOMOV 0.0

RIOBAMBA_HIDRO 0.0

COTOPAXI 0.0

RNORIB 0.0

RNORTU 0.0

AMBATO 0.0

BOLIVAR 0.0

EMAAPQ 0.0

78

ELUZLO 0.0

ELUZPA 0.0

RSUR 0.0

$offtext

*******************************

INTERCONEXION 200

ESMERALDAS 65.0

GUANGOPOLO_1 5.1

GUANGOPOLO_4 5.1

GUANGOPOLO_2 5.1

GUANGOPOLO_3 5.1

GUANGOPOLO_5 5.1

GUANGOPOLO_6 5.1

MACHALAPOWER_A 17.5

MACHALAPOWER_B 17.5

TRINITARIA 50.0

GHERNANDEZ_4 5.3

GHERNANDEZ_2 5.3

GHERNANDEZ_1 5.3

GHERNANDEZ_3 5.3

GHERNANDEZ_5 5.3

GHERNANDEZ_6 5.3

79

ELDESCANSO_2 3.6

GZEVALLOS_TV3 18.0

ELDESCANSO_4 3.6

ELDESCANSO_3 3.6

GZEVALLOS_TV2 18.0

ELDESCANSO_1 3.6

ANIBALSANTOS 15.0

POWERBARGE_I 10.0

MIRAFLORES_12 4.0

ELECTROQUIL_1 23.0

CENT_IND_4 2.1

ELECTROQUIL_3 23.0

ELECTROQUIL_2 23.0

MIRAFLORES_11 2.0

ATINAJERO_1 15.0

ELECTROQUIL_4 23.0

LALIBERTAD_1 1.8

CENT_IND_3 2.1

LALIBERTAD_9 2.5

LAPROPICIA_1 3.4

LAPROPICIA_2 3.4

CENT_IND_2 2.1

CENT_IND_1 2.1

80

LULUNCOTO_13 2.2

MILAGRO_5 1.5

LULUNCOTO_12 2.7

LULUNCOTO_11 2.2

POSORJA_5 1.8

MONAY_3 0.5

MILAGRO_6 1.5

CATAMAYO_6 1.4

MONAY_2 0.5

MILAGRO_4 1.5

MONAY_1 0.5

LALIBERTAD_10 1.8

MILAGRO_7 1.0

CATAMAYO_7 1.4

OROCAMBIO_3 3.5

BATAN_3 0.7

MIRAFLORES_10 1.5

MIRAFLORES_13 1.5

MIRAFLORES_14 1.5

MIRAFLORES_15 1.5

OROCAMBIO_4 3.5

OROMACHALA_5 1.6

BOLIVAR_1 0.6

81

MIRAFLORES_7 1.5

VICTORIA_II 50.0

CATAMAYO_2 0.6

MIRAFLORES_22 1.5

MIRAFLORES_16 1.5

MIRAFLORES_18 1.5

MIRAFLORES_8 1.5

OROMACHALA_4 1.6

LLIGUA_1 1.5

LALIBERTAD_11 1.8

MONAY_4 0.6

CATAMAYO_10 1.5

ENRIQUEGARCIA 50.0

CATAMAYO_9 1.5

RIOBAMBA 1.5

SANFRANCISCO 1.0

CATAMAYO_8 1.0

ATINAJERO_2 15.0

MONAY_5 0.6

PLAYAS_4 0.6

LLIGUA_2 1.5

ANIBALSANTOS_1 10.0

MONAY_6 0.6

82

CATAMAYO_5 0.9

LALIBERTAD_8 2.5

ANIBALSANTOS_2 10.0

SANTAROSA_3 4.0

SANTAROSA_2 15.0

SANTAROSA_1 15.0

CATAMAYO_4 0.9

ANIBALSANTOS_5 10.0

ANIBALSANTOS_3 10.0

ANIBALSANTOS_6 10.0

GZEVALLOS_TG4 10.0

MIRAFLORES_3 1.5

/

rend(g) Rendimiento de cada generador [Kwh-gal]

/

INTERCONEXION 10

MACHALAPOWER_A 10

MACHALAPOWER_B 10

ESMERALDAS 15.9

TRINITARIA 16.16

ELDESCANSO_1 15.64

83

ELDESCANSO_3 15.88

ELDESCANSO_2 15.31

ELDESCANSO_4 15.72

GZEVALLOS_TV3 13.95

GZEVALLOS_TV2 13.63

POWERBARGE_I 13.11

GHERNANDEZ_4 16.45

GHERNANDEZ_2 16.4

GUANGOPOLO_3 15.52

GUANGOPOLO_5 15.54

GUANGOPOLO_6 15.54

GHERNANDEZ_1 16.32

GHERNANDEZ_3 16.31

GHERNANDEZ_5 16.31

GHERNANDEZ_6 16.31

GUANGOPOLO_4 15.53

GUANGOPOLO_2 15.53

GUANGOPOLO_1 15.58

ANIBALSANTOS 12.51

MIRAFLORES_12 14.75

ELECTROQUIL_3 14.24

CENT_IND_4 14.40

MILAGRO_5 12.86

84

MIRAFLORES_11 14

ELECTROQUIL_4 13.89

ATINAJERO_1 14.51

LAPROPICIA_1 14.4

LAPROPICIA_2 14.4

CENT_IND_3 14.00

CENT_IND_2 13.95

CENT_IND_1 13.90

ELECTROQUIL_1 13.64

ELECTROQUIL_2 13.61

LULUNCOTO_13 14.41

LULUNCOTO_12 14.35

LULUNCOTO_11 14.31

MILAGRO_6 12.40

MILAGRO_4 12.30

MILAGRO_7 12.00

LLIGUA_2 12.987

MONAY_3 12.61

BATAN_3 11.97

MONAY_1 13.08

MONAY_2 12.61

MONAY_6 10.67

CATAMAYO_6 14.89

85

MIRAFLORES_10 12.1

MIRAFLORES_13 12.1

MIRAFLORES_14 12.1

MIRAFLORES_15 12.1

SANFRANCISCO 12.03

MIRAFLORES_22 12.1

MIRAFLORES_16 12.1

MIRAFLORES_18 12.1

MIRAFLORES_8 12.1

MIRAFLORES_7 12.1

ENRIQUEGARCIA 11.43

VICTORIA_II 10.7

CATAMAYO_7 14.01

CATAMAYO_2 13.77

BOLIVAR_1 12.43

OROCAMBIO_4 13.06

OROCAMBIO_3 12.99

CATAMAYO_10 13.36

LALIBERTAD_9 12.89

OROMACHALA_5 13.18

ATINAJERO_2 11.44

LALIBERTAD_11 13.32

CATAMAYO_8 12.58

86

CATAMAYO_9 12.89

OROMACHALA_4 12.62

LALIBERTAD_1 12.91

ANIBALSANTOS_1 9.76

MONAY_4 10.67

LALIBERTAD_10 12.9

LLIGUA_1 13.405

POSORJA_5 12.89

RIOBAMBA 12.29

ANIBALSANTOS_2 9.76

ANIBALSANTOS_5 8.89

ANIBALSANTOS_3 8.78

SANTAROSA_3 10.13

SANTAROSA_2 10.09

SANTAROSA_1 10.12

ANIBALSANTOS_6 8.89

LALIBERTAD_8 12.9

MIRAFLORES_3 11.5

MONAY_5 9.92

GZEVALLOS_TG4 8.00

CATAMAYO_5 11.98

CATAMAYO_4 11.88

PLAYAS_4 12.00

87

/

pflu(mes) Potencia de las centrales de pasada [MW]

*Disponibilidad de las centrales en función de los históricos de producción

/

Octubre 173.01

Noviembre 179.43

Diciembre 183.11

Enero 180.27

Febrero 211.19

Marzo 214.96

Abril 230.92

Mayo 213.05

Junio 219.07

Julio 220.56

Agosto 210.11

Septiembre 187.45

/

88

wmax(g) Nivel máximo de reserva del embalse del generador g [MWh]

/

HIDROPAUTE 98723.00

HIDROPUCARA 88700.00

HIDRONACION 738480.00

/

w0(g) Nivel inicial de reserva del embalse al 1 de Octubre de 2003 del generador g [MWh]

/

HIDROPAUTE 81077.00



/

wmin(g) Nivel mínimo de reserva del embalse del generador g [MWh]

/

HIDROPAUTE 52898.00



89

/

TABLE i(mes,g) Aportaciones recibidas por los embalses periodo Octubre 2003-Septiembre 2004 en cada mes [MWh]

HIDROPAUTE HIDROPUCARA HIDRONACION

Octubre 271459.74 9169.98 3870.12

Noviembre 237338.89 6260.65 2027.06

Diciembre 401271.50 16988.59 11547.53

Enero 195868.28 6839.80 16850.07

Febrero 123964.41 4125.22 94095.02

Marzo 394554.92 22066.37 82441.86

Abril 330235.97 14139.38 108932.28

Mayo 502811.12 28333.79 65999.88

Junio 1186586.78 37357.29 27509.21

Julio 611006.31 28120.42 10957.60

Agosto 534900.60 26052.73 4195.48

Septiembre 456866.75 19852.28 10470.14;

TABLE d(mes,dia,nivel) Demanda de generación Oct03-Sep04 en cada nivel de carga y día de cada mes [MW]

laborable.punta laborable.media laborable.base festivo.punta festivo.media festivo.base

Octubre 1834.16 1464.07 1165.55 1646.09 0.00 1136.64

Noviembre 1859.76 1480.40 1166.03 1658.61 0.00 1157.09

90

Diciembre 1917.10 1503.80 1214.89 1738.17 0.00 1203.91

Enero 1915.38 1550.26 1243.88 1701.81 0.00 1209.79

Febrero 1900.23 1553.81 1263.58 1714.32 0.00 1233.81

Marzo 1946.51 1597.53 1276.47 1795.02 0.00 1294.56

Abril 1959.49 1594.65 1279.35 1729.64 0.00 1234.11

Mayo 1972.20 1598.54 1269.95 1737.25 0.00 1234.38

Junio 1911.27 1546.57 1217.05 1705.89 0.00 1203.72

Julio 1876.10 1516.98 1191.25 1672.07 0.00 1176.43

Agosto 1883.06 1524.92 1192.06 1687.21 0.00 1196.77

Septiembre 1947.96 1585.02 1234.53 1743.36 0.00 1231.59;

Por la dimensión de la tabla de potencias máximas, se muestra a continuación, solamente la información de 9 centrales de generación. La tabla completa puede

observarse en el archivo de datos correspondiente.

TABLE pmax(mes,g) Potencia máxima del generador g, considerando los mantenimientos del periodo Oct2003-Sep2004 y la tasa de salidas forzadas [MW]

HIDRONACION HIDROPAUTE HIDROPUCARA ANIBALSANTOS GZEVALLOS_TV2 GZEVALLOS_TV3 TRINITARIA ESMERALDAS POWERBARGE_I

Octubre 211.2 870.7 72.1 32.4 72.1 72.2 0.0 127.4 29.2

Noviembre 209.8 863.4 72.1 32.4 72.9 73.0 113.9 127.4 29.2

Diciembre 204.6 876.5 71.9 32.4 72.9 73.0 131.4 127.4 29.2

Enero 199.3 715.7 72.1 32.4 72.9 73.0 131.4 127.4 29.2

Febrero 195.6 840.8 72.1 32.4 72.9 73.0 131.4 127.4 29.2

Marzo 202.2 917.9 66.4 32.4 72.1 72.2 0.0 86.3 11.3

Abril 207.9 937.0 37.2 32.4 72.1 73.0 4.4 127.4 27.2

91

Mayo 176.2 956.3 54.7 32.4 72.9 33.0 131.4 127.4 29.2

Junio 158.2 931.8 66.2 9.7 72.9 29.2 131.4 127.4 29.2

Julio 157.3 895.3 69.9 32.4 4.7 73.0 131.4 8.2 29.2

Agosto 137.9 934.4 72.1 32.4 0.0 73.0 118.7 0.0 13.2

Septiembre 207.7 950.3 71.9 32.4 72.9 72.2 131.4 127.4 14.6

TABLE a(mes,dia,nivel) Duración de banda horaria durante el periodo Octubre 2003-Septiembre 2004 [h]

laborable.punta laborable.media laborable.base festivo.punta festivo.media festivo.base

Octubre 115 230 207 40 0 152

Noviembre 100 200 180 50 0 190

Diciembre 115 220 198 40 0 171

Enero 110 210 189 45 0 190

Febrero 100 200 180 45 0 171

Marzo 115 210 189 40 0 190

Abril 110 210 189 40 0 171

Mayo 105 200 199 50 0 190

Junio 110 220 198 40 0 152

Julio 110 220 198 45 0 171

Agosto 110 210 189 45 0 190

Septiembre 110 220 198 40 0 152;

92

• RESULTADOS: POTENCIA- COSTOMARGINAL

A continuación se indican los resultados del caso base, se presentan los despachos de generación solamente de algunas unidades de generación, la tabla

completa puede ser encontrada en el archivo de resultados .dat correspondiente.

93

Potencia Potencia Potencia Potencia Potencia Potencia Potencia Potencia Potencia Potencia Potencia PotenciaMES DIA NIVEL INTERCONEXION ESMERALDAS MACHALAPOWER_A MACHALAPOWER_B TRINITARIA ELDESCANSO_2 GZEVALLOS_TV3 ELDESCANSO_4 ELDESCANSO_3 HIDROPAUTE HIDROPUCARA HIDRONACION C. Marg.

MW MW MW MW MW MW MW MW MW MW MW MW Dolares/MWhOctubre Laborable punta 200 124.98 64.65 64.16 0 3.34 70.83 0.78 0 738.4 72.1 211.2 55.17Octubre Laborable media 215.82 124.98 64.65 64.16 0 3.34 70.83 0.78 0 354.44 72.1 211.2 55.17Octubre Laborable base 215.82 124.98 64.65 64.16 0 3.34 70.83 0.78 0 322.26 16.95 0 55.17Octubre Festivo punta 200 124.98 64.65 64.16 0 3.34 70.83 0.78 0 536.57 72.1 211.2 55.17Octubre Festivo base 215.82 124.98 64.65 64.16 0 3.34 70.83 0.78 0 296.26 0 0 55.17Noviembre Laborable punta 200 124.98 66.61 66.12 111.74 4.02 71.61 1.37 0 623.71 72.1 209.8 55.17Noviembre Laborable media 215.82 124.98 66.61 66.12 111.74 4.02 71.61 1.37 0 529.14 0 0 55.17Noviembre Laborable base 215.82 124.98 66.61 66.12 111.74 4.02 71.61 1.37 0 0 0 196.13 55.17Noviembre Festivo punta 200 124.98 66.61 66.12 111.74 4.02 71.61 1.37 0 654.01 72.1 0 55.17Noviembre Festivo base 215.82 124.98 66.61 66.12 111.74 4.02 71.61 1.37 0 191.79 0 0 55.17Diciembre Laborable punta 200 124.98 64.65 64.16 128.9 3.14 71.61 4.02 0 858.97 0 82.53 55.17Diciembre Laborable media 215.82 124.98 64.65 64.16 128.9 3.14 71.61 4.02 0 532.97 0 0 53.97Diciembre Laborable base 215.82 124.98 64.65 64.16 128.9 3.14 71.61 4.02 0 283 0 0 53.97Diciembre Festivo punta 200 124.98 64.65 64.16 128.9 3.14 71.61 4.02 0 839.61 0 0 53.97Diciembre Festivo base 215.82 124.98 64.65 64.16 128.9 3.14 71.61 4.02 0 291.19 0 0 53.97Enero Laborable punta 200 124.98 66.61 66.12 128.9 0 71.61 3.92 0 670.33 72.1 199.3 55.17Enero Laborable media 215.82 124.98 66.61 66.12 128.9 0 71.61 3.92 0 347.34 35.24 199.3 55.17Enero Laborable base 215.82 124.98 66.61 66.12 128.9 0 71.61 3.92 0 57.55 0 199.3 55.17Enero Festivo punta 200 124.98 66.61 66.12 128.9 0 71.61 3.92 0 461.65 72.1 199.3 55.17Enero Festivo base 215.82 124.98 66.61 66.12 128.9 0 71.61 3.92 0 173.91 72.1 0 55.17Febrero Laborable punta 200 124.98 64.45 63.96 128.9 3.92 71.61 3.92 2.16 698.2 0 195.6 55.17Febrero Laborable media 215.82 124.98 64.45 63.96 128.9 3.92 71.61 3.92 2.16 284.94 72.1 195.6 55.17Febrero Laborable base 215.82 124.98 64.45 63.96 128.9 3.92 71.61 3.92 2.16 22.19 72.1 149.48 55.17Febrero Festivo punta 200 124.98 64.45 63.96 128.9 3.92 71.61 3.92 2.16 521.83 0 195.6 55.17Febrero Festivo base 215.82 124.98 64.45 63.96 128.9 3.92 71.61 3.92 2.16 0 72.1 165.14 55.17Marzo Laborable punta 200 84.66 66.61 66.12 0 3.63 70.83 1.57 3.83 899.54 19.69 202.2 53.97Marzo Laborable media 215.82 84.66 66.61 66.12 0 3.63 70.83 1.57 3.83 631.99 66.4 61.36 53.97Marzo Laborable base 215.82 84.66 66.61 66.12 0 3.63 70.83 1.57 3.83 236.49 0 202.2 53.97Marzo Festivo punta 200 84.66 66.61 66.12 0 3.63 70.83 1.57 3.83 707.3 66.4 202.2 53.97Marzo Festivo base 215.82 84.66 66.61 66.12 0 3.63 70.83 1.57 3.83 449.48 16.85 0 53.97Abril Laborable punta 200 124.98 64.55 64.06 4.32 3.63 71.61 3.04 1.96 886.94 37.2 207.9 53.97Abril Laborable media 215.82 124.98 64.55 64.06 4.32 3.63 71.61 3.04 1.96 489.87 10.47 200.94 53.97Abril Laborable base 215.82 124.98 64.55 64.06 4.32 3.63 71.61 3.04 1.96 438.7 0 0 53.97Abril Festivo punta 200 124.98 64.55 64.06 4.32 3.63 71.61 3.04 1.96 663.05 37.2 207.9 53.97Abril Festivo base 215.82 124.98 64.55 64.06 4.32 3.63 71.61 3.04 1.96 119.08 37.2 207.9 53.97Mayo Laborable punta 200 124.98 66.61 66.12 60.42 0 18 0 0 937.17 54.7 176.2 45.78Mayo Laborable media 215.82 65 66.61 66.12 50 0 18 0 0 801.2 49.75 0 43.91Mayo Laborable base 215.82 65 66.61 66.12 50 0 18 0 0 522.35 0 0 43.91Mayo Festivo punta 200 65 66.61 66.12 50 0 18 0 0 937.17 54.7 16.53 43.91Mayo Festivo base 215.82 65 66.61 66.12 50 0 18 0 0 491.38 0 0 43.91Junio Laborable punta 0 124.98 64.55 64.06 128.9 0 28.65 0 0 913.16 66.2 158.2 66.59Junio Laborable media 0 65 64.55 64.06 50 0 18 0 0 913.16 66.2 24.81 43.91Junio Laborable base 0 65 17.5 17.5 50 0 18 0 0 768.26 0 0 0Junio Festivo punta 0 124.98 0 0 128.9 0 28.65 0 0 913.16 66.2 158.2 53.97Junio Festivo base 0 65 0 0 50 0 18 0 0 809.53 0 0 0Julio Laborable punta 200 8.04 0 0 128.9 3.92 71.61 0 3.73 877.39 69.9 157.3 88.84Julio Laborable media 215.82 8.04 0 0 50 3.6 18 0 3.6 877.39 55.21 5.34 43.91Julio Laborable base 200 8.04 0 0 50 3.6 18 0 3.6 628.04 0 0 0Julio Festivo punta 0 8.04 42.67 0 128.9 3.92 71.61 0 0 877.39 69.9 157.3 88.84Julio Festivo base 0 8.04 17.5 0 50 3.6 18 0 0 813.32 0 0 0Agosto Laborable punta 200 0 66.61 66.12 116.44 0 46.12 0 0 915.71 72.1 137.9 53.93Agosto Laborable media 215.82 0 60.25 17.5 50 0 18 0 0 831.14 72.1 0 43.91Agosto Laborable base 215.82 0 17.5 17.5 50 0 18 0 0 613.13 0 0 43.91Agosto Festivo punta 200 0 66.61 66.12 50 0 18 0 0 915.71 72.1 56.5 43.91Agosto Festivo base 215.82 0 66.61 66.12 50 0 18 0 0 539.71 0 0 43.91Septiembre Laborable punta 200 97.67 64.55 64.06 50 0 18 0 0 931.29 71.9 207.7 44.3Septiembre Laborable media 215.82 65 64.55 17.5 50 0 18 0 0 848.24 65.56 0 43.91Septiembre Laborable base 215.82 65 17.5 17.5 50 0 18 0 0 538.46 71.9 0 43.91Septiembre Festivo punta 200 65 64.55 64.06 50 0 18 0 0 931.29 0 112.55 43.91Septiembre Festivo base 215.82 65 64.55 51.56 50 0 18 0 0 459.01 71.9 0 43.91

• RESULTADOS: ENERGIA

A continuación se indican los resultados del caso base, se presentan las energías de algunas unidades de generación solamente, la tabla completa puede ser

encontrada en el archivo de resultados .dat correspondiente.

94

S DIA NIVEL INTERCONEXION ESMERALDAS MACHALAPOWER_A MACHALAPOWER_B TRINITARIA ELDESCANSO_2 GZEVALLOS_TV3 ELDESCANSO_4 ELDESCANSO_3 GZEVALLOS_TV2 HIDROPAUTE HIDROPUCARA HIDRONACIONGWh GWh GWh GWh GWh GWh GWh GWh GWh GWh GWh GWh GWh

Octubre Laborable punta 23 14.37 7.43 7.38 0 0.38 8.15 0.09 0 8.13 98.13 8.29 8.93Octubre Laborable media 49.64 28.75 14.87 14.76 0 0.77 16.29 0.18 0 16.27 101.2 5.89 39.59Octubre Laborable base 44.67 25.87 13.38 13.28 0 0.69 14.66 0.16 0 14.64 70.22 0 0Octubre Festivo punta 8 5 2.59 2.57 0 0.13 2.83 0.03 0 2.83 22.21 2.88 8.45Octubre Festivo base 32.8 19 9.83 9.75 0 0.51 10.77 0.12 0 10.75 4.8 10.96 32.1Noviembre Laborable punta 20 12.5 6.66 6.61 11.17 0.4 7.16 0.14 0 7.15 84.61 5.76 0Noviembre Laborable media 43.16 25 13.32 13.22 22.35 0.8 14.32 0.27 0 14.3 87.68 14.42 0Noviembre Laborable base 38.85 22.5 11.99 11.9 20.11 0.72 12.89 0.25 0 12.87 35.3 0 0Noviembre Festivo punta 10 6.25 3.33 3.31 5.59 0.2 3.58 0.07 0 3.58 32.7 3.61 0Noviembre Festivo base 41.01 23.75 12.66 12.56 21.23 0.76 13.61 0.26 0 13.59 0.12 0 39.86Diciembre Laborable punta 23 14.37 7.43 7.38 14.82 0.36 8.24 0.46 0 8.22 98.78 8.27 1.22Diciembre Laborable media 47.48 27.5 14.22 14.11 28.36 0.69 15.75 0.88 0 15.73 117.25 0 0Diciembre Laborable base 42.73 24.75 12.8 12.7 25.52 0.62 14.18 0.8 0 3.56 58.92 0 0Diciembre Festivo punta 8 5 2.59 2.57 5.16 0.13 2.86 0.16 0 0.72 33.58 0 0Diciembre Festivo base 36.91 21.37 11.05 10.97 22.04 0.54 12.25 0.69 0 5.96 46.91 0 0Enero Laborable punta 22 13.75 7.33 7.27 14.18 0 7.88 0.43 0 7.87 77.15 7.93 20.56Enero Laborable media 45.32 26.25 13.99 13.89 27.07 0 15.04 0.82 0 15.02 76.43 0 41.85Enero Laborable base 40.79 23.62 12.59 12.5 24.36 0 13.53 0.74 0 13.52 11.71 0 37.67Enero Festivo punta 9 5.62 3 2.98 5.8 0 3.22 0.18 0 3.22 30.58 3.24 0Enero Festivo base 41.01 23.75 12.66 12.56 24.49 0 13.61 0.75 0 13.59 0 8.87 37.87Febrero Laborable punta 20 12.5 6.45 6.4 12.89 0.39 7.16 0.39 0.22 7.15 64.47 7.21 19.56Febrero Laborable media 43.16 25 12.89 12.79 25.78 0.78 14.32 0.78 0.43 14.3 72.16 14.42 20.22Febrero Laborable base 38.85 22.5 11.6 11.51 23.2 0.71 12.89 0.71 0.39 12.87 9.04 0 35.21Febrero Festivo punta 9 5.62 2.9 2.88 5.8 0.18 3.22 0.18 0.1 3.22 24.11 0 8.8Febrero Festivo base 36.91 21.37 11.02 10.94 22.04 0.67 12.25 0.67 0.37 12.23 0 12.33 28.24Marzo Laborable punta 23 9.74 7.66 7.6 0 0.42 8.15 0.18 0.44 8.13 98.08 7.64 23.25Marzo Laborable media 45.32 17.78 13.99 13.89 0 0.76 14.87 0.33 0.8 14.85 135.09 11.77 12.68Marzo Laborable base 40.79 16 12.59 12.5 0 0.69 13.39 0.3 0.72 13.37 82.91 0 0Marzo Festivo punta 8 3.39 2.66 2.64 0 0.15 2.83 0.06 0.15 2.83 28.29 2.66 8.09Marzo Festivo base 41.01 16.09 12.66 12.56 0 0.69 13.46 0.3 0.73 12.57 50.18 0 38.42Abril Laborable punta 22 13.75 7.1 7.05 0.47 0.4 7.88 0.33 0.22 1.98 97.56 4.09 22.87Abril Laborable media 45.32 26.25 13.56 13.45 0.91 0.76 15.04 0.64 0.41 3.78 113.95 2.2 42.2Abril Laborable base 40.79 23.62 12.2 12.11 0.82 0.69 13.53 0.57 0.37 13.37 72.95 0 0Abril Festivo punta 8 5 2.58 2.56 0.17 0.15 2.86 0.12 0.08 0.72 26.52 1.49 8.32Abril Festivo base 36.91 21.37 11.04 10.95 0.74 0.62 12.25 0.52 0.34 10.05 19.25 6.36 35.55Mayo Laborable punta 21 13.12 6.99 6.94 6.34 0 1.89 0 0 1.89 98.4 5.74 18.5Mayo Laborable media 43.16 13 9.09 3.5 10 0 3.6 0 0 3.6 184.14 0 0Mayo Laborable base 42.95 12.94 13.26 13.16 9.95 0 3.58 0 0 3.58 93.06 10.89 0Mayo Festivo punta 10 3.25 3.33 3.31 2.5 0 0.9 0 0 0.9 46.86 2.74 0.83Mayo Festivo base 41.01 12.35 12.66 12.56 9.5 0 3.42 0 0 3.42 80.34 8.97 4.05Junio Laborable punta 0 13.75 7.1 7.05 14.18 0 3.15 0 0 7.87 100.45 7.28 17.4Junio Laborable media 0 14.3 14.2 14.09 11 0 3.96 0 0 3.96 200.9 14.56 5.46Junio Laborable base 0 12.87 3.46 3.47 9.9 0 3.56 0 0 3.56 152.12 0 0Junio Festivo punta 0 5 0 0 5.16 0 1.15 0 0 1.63 36.53 2.65 6.33Junio Festivo base 0 9.88 0 0 7.6 0 2.74 0 0 2.74 123.05 0 0Julio Laborable punta 22 0.88 0 0 14.18 0.43 7.88 0 0.41 0.51 96.51 7.69 17.3Julio Laborable media 47.48 1.77 0 0 11 0.79 3.96 0 0.79 1.01 193.03 13.32 0Julio Laborable base 39.6 1.59 0 0 9.9 0.71 3.56 0 0.71 0.91 124.35 0 0Julio Festivo punta 0 0.36 1.92 0 5.8 0.18 3.22 0 0 0.21 39.48 3.15 7.08Julio Festivo base 0 1.38 2.99 0 8.55 0.62 3.08 0 0 0.79 139.08 0 0Agosto Laborable punta 22 0 7.33 7.27 12.81 0 5.07 0 0 0 100.73 7.93 15.17Agosto Laborable media 45.32 0 10.03 3.68 10.5 0 3.78 0 0 0 192.3 0 0Agosto Laborable base 40.79 0 3.31 3.31 9.45 0 3.4 0 0 0 115.88 0 0Agosto Festivo punta 9 0 3 2.98 2.25 0 0.81 0 0 0 41.21 3.24 2.54Agosto Festivo base 41.01 0 12.66 12.56 9.5 0 3.42 0 0 0 102.55 0 0Septiembre Laborable punta 22 10.74 7.1 7.05 5.5 0 1.98 0 0 1.98 102.44 7.91 22.85Septiembre Laborable media 47.48 14.3 14.2 9.21 11 0 3.96 0 0 3.96 180.07 15.61 0Septiembre Laborable base 42.73 12.87 12.78 3.47 9.9 0 3.56 0 0 3.56 97.3 14.24 0Septiembre Festivo punta 8 2.6 2.58 2.56 2 0 0.72 0 0 0.72 37.25 2.88 1.63Septiembre Festivo base 32.8 9.88 9.81 9.74 7.6 0 2.74 0 0 2.74 67.87 10.93 0

ME• Energia Energia Energia Energia Energia Energia Energia Energia Energia Energia Energia Energia Energia

RESULTADOS: REQUERIMIENTOS DE COMBUSTIBLE

A continuación se indican los resultados del caso base, se presentan los requerimientos de combustible solamente de algunas unidades de generación, la tabla

completa puede ser encontrada en el archivo de resultados .dat correspondiente.

95

Combustible Combustible Combustible Combustible Combustible Combustible Combustible Combustible Combustible Combustible Combustible CombustibleMES DIA NIVEL ESMERALDAS MACHALAPOWER_A MACHALAPOWER_B TRINITARIA ELDESCANSO_2 GZEVALLOS_TV3 ELDESCANSO_4 ELDESCANSO_3 GZEVALLOS_TV2 ELDESCANSO_1 ANIBALSANTOS POWERBARGE_I

Mil.Gal Mil.Gal Mil.Gal Mil.Gal Mil.Gal Mil.Gal Mil.Gal Mil.Gal Mil.Gal Mil.Gal Mil.Gal Mil.GalOctubre Laborable punta 0.9 0.74 0.74 0 0.03 0.58 0.01 0 0.6 0.02 0.14 0.25Octubre Laborable media 1.81 1.49 1.48 0 0.05 1.17 0.01 0 1.19 0.04 0.28 0.18Octubre Laborable base 1.63 1.34 1.33 0 0.05 1.05 0.01 0 1.07 0.04 0.25 0.16Octubre Festivo punta 0.31 0.26 0.26 0 0.01 0.2 0 0 0.21 0.01 0.05 0.03Octubre Festivo base 1.19 0.98 0.98 0 0.03 0.77 0.01 0 0.79 0.03 0.18 0.12Noviembre Laborable punta 0.79 0.67 0.66 0.69 0.03 0.51 0.01 0 0.52 0.02 0.12 0.22Noviembre Laborable media 1.57 1.33 1.32 1.38 0.05 1.03 0.02 0 1.05 0.04 0.24 0.44Noviembre Laborable base 1.41 1.2 1.19 1.24 0.05 0.92 0.02 0 0.94 0.03 0.22 0.39Noviembre Festivo punta 0.39 0.33 0.33 0.35 0.01 0.26 0 0 0.26 0.01 0.06 0.04Noviembre Festivo base 1.49 1.27 1.26 1.31 0.05 0.98 0.02 0 1 0.04 0.23 0.14Diciembre Laborable punta 0.9 0.74 0.74 0.92 0.02 0.59 0.03 0 0.6 0.03 0.14 0.25Diciembre Laborable media 1.73 1.42 1.41 1.75 0.05 1.13 0.06 0 1.15 0.06 0.26 0.17Diciembre Laborable base 1.56 1.28 1.27 1.58 0.04 1.02 0.05 0 0.26 0.05 0.24 0.15Diciembre Festivo punta 0.31 0.26 0.26 0.32 0.01 0.21 0.01 0 0.05 0.01 0.05 0.03Diciembre Festivo base 1.34 1.11 1.1 1.36 0.04 0.88 0.04 0 0.44 0.04 0.21 0.13Enero Laborable punta 0.86 0.73 0.73 0.88 0 0.56 0.03 0 0.58 0.03 0.13 0.08Enero Laborable media 1.65 1.4 1.39 1.68 0 1.08 0.05 0 1.1 0.05 0.25 0.46Enero Laborable base 1.49 1.26 1.25 1.51 0 0.97 0.05 0 0.99 0.05 0.23 0.35Enero Festivo punta 0.35 0.3 0.3 0.36 0 0.23 0.01 0 0.24 0.01 0.05 0.03Enero Festivo base 1.49 1.27 1.26 1.52 0 0.98 0.05 0 1 0.05 0.23 0.14Febrero Laborable punta 0.79 0.64 0.64 0.8 0.03 0.51 0.02 0.01 0.52 0.02 0.12 0.08Febrero Laborable media 1.57 1.29 1.28 1.6 0.05 1.03 0.05 0.03 1.05 0.05 0.24 0.44Febrero Laborable base 1.41 1.16 1.15 1.44 0.05 0.92 0.04 0.02 0.94 0.04 0.22 0.37Febrero Festivo punta 0.35 0.29 0.29 0.36 0.01 0.23 0.01 0.01 0.24 0.01 0.05 0.03Febrero Festivo base 1.34 1.1 1.09 1.36 0.04 0.88 0.04 0.02 0.9 0.04 0.21 0.13Marzo Laborable punta 0.61 0.77 0.76 0 0.03 0.58 0.01 0.03 0.6 0.03 0.14 0.09Marzo Laborable media 1.12 1.4 1.39 0 0.05 1.07 0.02 0.05 1.09 0.05 0.25 0.16Marzo Laborable base 1.01 1.26 1.25 0 0.04 0.96 0.02 0.05 0.98 0.05 0.23 0.14Marzo Festivo punta 0.21 0.27 0.26 0 0.01 0.2 0 0.01 0.21 0.01 0.05 0.03Marzo Festivo base 1.01 1.27 1.26 0 0.05 0.96 0.02 0.05 0.92 0.05 0.23 0.14Abril Laborable punta 0.86 0.71 0.7 0.03 0.03 0.56 0.02 0.01 0.15 0.02 0.13 0.08Abril Laborable media 1.65 1.36 1.35 0.06 0.05 1.08 0.04 0.03 0.28 0.03 0.25 0.16Abril Laborable base 1.49 1.22 1.21 0.05 0.04 0.97 0.04 0.02 0.98 0.03 0.23 0.14Abril Festivo punta 0.31 0.26 0.26 0.01 0.01 0.21 0.01 0 0.05 0.01 0.05 0.03Abril Festivo base 1.34 1.1 1.1 0.05 0.04 0.88 0.03 0.02 0.74 0.03 0.21 0.13Mayo Laborable punta 0.83 0.7 0.69 0.39 0 0.14 0 0 0.14 0 0.13 0.08Mayo Laborable media 0.82 0.91 0.35 0.62 0 0.26 0 0 0.26 0 0.24 0.15Mayo Laborable base 0.81 1.33 1.32 0.62 0 0.26 0 0 0.26 0 0.24 0.15Mayo Festivo punta 0.2 0.33 0.33 0.15 0 0.06 0 0 0.07 0 0.06 0.04Mayo Festivo base 0.78 1.27 1.26 0.59 0 0.25 0 0 0.25 0 0.23 0.14Junio Laborable punta 0.86 0.71 0.7 0.88 0 0.23 0 0 0.58 0 0.08 0.24Junio Laborable media 0.9 1.42 1.41 0.68 0 0.28 0 0 0.29 0 0.17 0.17Junio Laborable base 0.81 0.35 0.35 0.61 0 0.26 0 0 0.26 0 0.15 0.15Junio Festivo punta 0.31 0 0 0.32 0 0.08 0 0 0.12 0 0.03 0.03Junio Festivo base 0.62 0 0 0.47 0 0.2 0 0 0.2 0 0.12 0.12Julio Laborable punta 0.06 0 0 0.88 0.03 0.56 0 0.03 0.04 0.03 0.28 0.24Julio Laborable media 0.11 0 0 0.68 0.05 0.28 0 0.05 0.07 0.05 0.26 0.17Julio Laborable base 0.1 0 0 0.61 0.05 0.26 0 0.04 0.07 0.05 0.24 0.15Julio Festivo punta 0.02 0.19 0 0.36 0.01 0.23 0 0 0.02 0.01 0.11 0.1Julio Festivo base 0.09 0.3 0 0.53 0.04 0.22 0 0 0.06 0.04 0.21 0.13Agosto Laborable punta 0 0.73 0.73 0.79 0 0.36 0 0 0 0 0.13 0.08Agosto Laborable media 0 1 0.37 0.65 0 0.27 0 0 0 0 0.25 0.16Agosto Laborable base 0 0.33 0.33 0.58 0 0.24 0 0 0 0 0.23 0.14Agosto Festivo punta 0 0.3 0.3 0.14 0 0.06 0 0 0 0 0.05 0.03Agosto Festivo base 0 1.27 1.26 0.59 0 0.25 0 0 0 0 0.23 0.14Septiembre Laborable punta 0.68 0.71 0.7 0.34 0 0.14 0 0 0.15 0 0.13 0.08Septiembre Laborable media 0.9 1.42 0.92 0.68 0 0.28 0 0 0.29 0 0.26 0.17Septiembre Laborable base 0.81 1.28 0.35 0.61 0 0.26 0 0 0.26 0 0.24 0.15Septiembre Festivo punta 0.16 0.26 0.26 0.12 0 0.05 0 0 0.05 0 0.05 0.03Septiembre Festivo base 0.62 0.98 0.97 0.47 0 0.2 0 0 0.2 0 0.18 0.12

universidad pontificia comillasesta complejidad, no es posible resolverlo en la actualidad, por esta...

Documents