Modelo para Planeación Energética

Flexible

Importancia de la planeación

Ley 1715-2014

Generación centralizada Generación distribuida

Fuente: Jorge Mírez – Universidad Nacional del Ingeniería. Lima-Perú

Fuente: https://energy-solution.com/project/automated-demand-response/

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m3/s

Ejemplo aportes hídricos

Gestión óptima de los recursos energéticos con la infraestructura actual y futura que permita una operación segura y confiable de los sistemas.

Características principales

+

Futuro

Inversiones

Mercado

InteracciónGas

Función objetivo:Minimización de costos

Condiciones generales:Balance generación-demandaCapacidad máxima de las unidades

Unidades térmicas:Unidades con múltiples combustibles Contratos de combustible

Condiciones especiales:Generación máxima y mínima por grupos de generadoresFlujo máximo y mínimo por grupos de líneas

Unidades hidráulicas (inclu. bombeos):Control del nivel del embalseCaudal máximo y mínimo de salidaCurva guía para el embalse agregadoRiegoVolumen máximo y mínimoFlujo máximo a través de tuberías

Red de transmisión:Aproximación DCModelado con PTDFsCapacidad máxima de transmisión

Otras fuentes de incertidumbre que mantienen relación temporal con los aportes hídricos

Tratamiento de la incertidumbre

P1 P2 P3 P4 P5 P6

Cada línea representa un escenario

¿Qué hacer cuando el número de escenarios es considerable?

Sorteo de escenarios en el enfoque tradicional, sin poder garantizar la robustez de la solución

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60

Hidro3

Periodos

m3 /s

Árbol recombinante

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GUATAPE

Metodología tradicional

Metodología de resolución

Mejoras en el modelado formulación matemática compacta

Características

Evitar los sorteos en periodos cercanos a la decisión única de primer periodo para garantizar robustez

Evitar la mayor cantidad posible de etapas en el algoritmo de descomposición, mejora la convergencia y reduce tiempos de ejecución

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1 15 29 43 57 71 85 99 113

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169

183

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351

365

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407

421

435

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463

477

491

Inferior Trad Superior Trad Superior Recomb Inferior Recomb

Comparación tratamiento incertidumbre

Características del algoritmo propuesto

P4

n11

n31

n41

n22 n3

2

n33

n42

n21 n3

1

P1 P2 P3

n23 n3

3

n43

Sl1

Sl1

Sl1

Etapa 2 Etapa 1

Casos ejemplo: ColombiaCaso determinista

Mod. comercial Mod. Comercial 2

Históricos en periodos El NiñoEvolución del embalse

Tiempos: Propuesta 8s (completo) Modelo comercial 194s (descomposición)

Casos ejemplo: ColombiaTiempos:Propuesta38.9sModelo comercial306s

Comer Prom.Comer Perc. 95Comer Perc. 05

Prop Prom.Prop Perc. 95Prop Perc. 05

Caso estocástico (sintético)

Modelo Costo Total [MUSD]

Costo Operativo [MUSD]

SEP 1389.00 1385.55Mod. Comer 7534.16 1418.09

Qué sigue…

• Interacción con el sector gas.

• Modelado AC del sistema de transmisión.

• Inversiones.

En resumen

• Mejoras en el modelado del tratamiento de la incertidumbre para el problema del planeamiento energético.

• Reducción de tiempos de ejecución y mejoras en convergencia.

• Resultados cercanos a los comportamientos reales en casos colombianos de tamaño reducido.