5.PresentacionModeloPlaneacionEnergeticaFlexible2015 v2
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Modelo para Planeación Energética Flexible Importancia de la planeación Gestión óptima de los recursos energéticos con la infraestructura actual y futura que permita una operación segura y confiable de los sistemas. 500 450 Ejemplo aportes hídricos Ley 1715-2014 400 350 m3/s 300 250 200 Fuente: https://energy-solution.com/project/automated-demandresponse/ Generación centralizada Generación distribuida 150 100 50 0 Fuente: Jorge Mírez – Universidad Nacional del Ingeniería. Lima-Perú Características principales Función objetivo: Minimización de costos + Condiciones generales: Balance generación-demanda Capacidad máxima de las unidades Unidades hidráulicas (inclu. bombeos): Control del nivel del embalse Caudal máximo y mínimo de salida Curva guía para el embalse agregado Riego Volumen máximo y mínimo Flujo máximo a través de tuberías Unidades térmicas: Unidades con múltiples combustibles Contratos de combustible Red de transmisión: Aproximación DC Modelado con PTDFs Capacidad máxima de transmisión Futuro Mercado Inversiones Interacción Gas Condiciones especiales: Generación máxima y mínima por grupos de generadores Flujo máximo y mínimo por grupos de líneas Otras fuentes de incertidumbre que mantienen relación temporal con los aportes hídricos Tratamiento de la incertidumbre Metodología tradicional 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 P1 P2 P3 P4 P5 P6 GUATAPE 300 Hidro3 250 1600 Árbol recombinante 1400 200 1200 1000 800 3 m /s 150 100 600 400 50 200 0 1 2 3 4 5 6 0 1 2 3 7 8 9 10 Periodos 4 5 11 12 13 6 14 15 7 16 17 8 18 19 9 20 21 10 22 23 11 24 25 12 26 27 28 13 29 30 14 31 32 15 33 34 16 35 36 17 37 38 18 39 40 41 19 42 43 20 44 45 21 46 47 22 48 49 23 50 51 24 52 53 54 25 55 56 26 57 58 27 59 Metodología de resolución Características del algoritmo propuesto 3500 1 n3 n 21 1 2 n32 n2 n4 n42 n43 n33 P1 P2 Sl1 Sl1 2500 2000 1500 Sl1 1000 1 15 29 43 57 71 85 99 113 127 141 155 169 183 197 211 225 239 253 267 281 295 309 323 337 351 365 379 393 407 421 435 449 463 477 491 n2 3 n33 P3 Comparación tratamiento incertidumbre 3000 n31 n11 4000 Etapa 2 Etapa 1 Inferior Trad Superior Trad Superior Recomb Inferior Recomb P4 Características Mejoras en el modelado formulación matemática compacta 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 Casos ejemplo: Colombia Caso determinista Tiempos: Propuesta 8s (completo) Modelo comercial 194s (descomposición) Mod. comercial Mod. Comercial 2 Históricos en periodos El Niño Evolución del embalse Casos ejemplo: Colombia Caso estocástico (sintético) Modelo SEP Mod. Comer Costo Total [MUSD] 1389.00 7534.16 Tiempos: Propuesta38.9s Modelo comercial306s Costo Operativo [MUSD] 1385.55 1418.09 Comer Prom. Comer Perc. 95 Comer Perc. 05 Prop Prom. Prop Perc. 95 Prop Perc. 05 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. Qué sigue… • Interacción con el sector gas. • Modelado AC del sistema de transmisión. • Inversiones.
