MODELO INTEGRAL PARA PLANIFICAR EL SECTOR PETROLERO

Anuncio
ESTADO DEL ARTE SOBRE OPTIMIZACIÓN DE CADENAS DE
ABASTECIMIENTO DE BIO-COMBUSTIBLES
DOCUMENTO DW-DT-043-v01
Julio 2012
ESTADO DEL ARTE
OPTIMIZACIÓN DE CADENAS DE ABASTECIMIENTO DE BIO-COMBUSTIBLES
ESTADO DEL ARTE SOBRE OPTIMIZACIÓN DE CADENAS DE
ABASTECIMIENTO DE BIO-COMBUSTIBLES
RESUMEN
Dada la importancia de los bio-combustibles se ha considerado conveniente analizar el estado del arte en
modelaje del sector agrícola y silvícola, ya que en el futuro cada vez estarán más integrados por ser
competitivos y cooperativos.
1. CADENAS AGROINDUSTRIALES
1.1.
PLANIFICACIÓN AGROINDUSTRIAL INTEGRADA (FASOM)
FASOM (Forest and Agricultural Sector Optimization Model, Adams et. al. 1996) es un modelo dinámico
de programación no-lineal de los sectores agrícola y silvícola de USA que describe la asignación de tierra,
a través del tiempo, como consecuencia de la competencia de las actividades forestales con los sectores
agrícolas. Fue desarrollado para la Agencia Americana de Protección del Ambiente (EPA) para evaluar el
“bienestar social” y los impactos en el mercado de políticas alternativas para manejar la captura de
carbono en los árboles. Una versión extendida de FASOM puede utilizarse para simular los efectos de
cambios climáticos inducidos por políticas gubernamentales, la conducta del mercado y el comportamiento
de los agentes económicos en los sectores agroindustriales.
FASOM es el resultado de la integración de dos modelos:
 TAMM: The Timber Assessment Market Model (Adams and Haynes)
 ASM: The U.S. Agricultural Sector Model (Chang y McCarl, Chang et. Al. 1992 )
TAMM
ASM
IDT 02/96
(extraida de Adams et. al. 1996)
2
ESTADO DEL ARTE
OPTIMIZACIÓN DE CADENAS DE ABASTECIMIENTO DE BIO-COMBUSTIBLES
TAMM (Adams and Haynes) es uno de los ejemplos más conocidos de modelos del sector forestal. Desde
su creación, a finales de la década de los 70s, TAMM ha sido objeto de varias extensiones y revisiones
para mejorar el realismo de sus proyecciones y la utilidad de sus resultados, para los planificadores y los
diseñadores de política macroeconómica. TAMM es un modelo espacial de bosques y del sector de
productos de madera en USA y en Canadá, que proporciona proyecciones anuales de volúmenes y de
precios del mercado de los productos de madera y estima la siembra de bosques por cada región
geográfica para períodos hasta de 50 años de planificación. Las proyecciones de consumo de productos y
de combustible se realiza en dos modelos independientes, NAPAP (North American Pulp And Paper
Model, Ince 1994) y NAWEM (North American Wood Energy Model, Skog 1993), que se integran en
TAMM a través de las cantidades y de los precios de los troncos de madera utilizados y de los residuos.
TAMM determina endogenamente los flujos de comercio de productos entre USA y Canadá, las
importaciones y las exportaciones, se establecen externamente.
NAPAP es un modelo económico integrado de los sectores de pulpa y papel en USA y Canadá. Fue
desarrollado por el USDA Forest Service, Forestry Canada y la Universidad de Wisconsin. NAPAP simula
un mercado competitivo, por producto por proceso y por región, basado en el equilibrio anual del
mercado, proyectando los flujos de comercio, y la evolución de la oferta y demanda de fibra de madera,
incluyendo los procesos de reciclado de papel. La última versión, NAPAP 1998, modela mercados
regionales y calcula su equilibrio con base en la maximización del excedente social (excedente del
consumidor más excedente del productor) en el sector de la pulpa de madera y del sector del papel,
dando como respuesta a los estímulos del mercado, los cambios en las capacidades regionales de
producción para los procesos industriales de la pulpa y del papel, incluyendo la sustitución entre fibra
virgen y los resultados de las tecnologías de reciclado. Se simula de manera explicita los efectos de los
cambios tecnológicos en los procesos de manufactura. Para resolver el problema de equilibrio del
mercado, NAPAP 1998 utiliza un sistema de sub-modelos de programación lineal, denominado PELPS
(Price Endogenous Linear Programming System , Lebow et. al. 2003).
El modelo TAMM comúnmente se integra con el modelo ATLAS (Mills and Kincaid 1992) que simula el
manejo de inventario de árboles. La siguiente gráfica presenta la integración de modelos alrededor de
TAMM.
(extraida de Alig)
3
ESTADO DEL ARTE
OPTIMIZACIÓN DE CADENAS DE ABASTECIMIENTO DE BIO-COMBUSTIBLES
Por su parte, ASM simula los efectos de cambios en uso de los recursos agrícolas y otros recursos
asociados, determinando sus implicaciones para los precios, las cantidades producidas, el bienestar de los
consumidores y de los productores, las exportaciones, las importaciones y el procesamiento de alimentos.
ASM considera la producción básica dividida en cultivos primarios y especies animales. Espacialmente,
USA se representa por medio de 63 regiones geográficas. Cada región posee dotaciones diferentes de
tierra, de mano de obra, y de recursos hídricos; así como productividades diferentes para cada tipo de
cosecha y/o especie animal. Se consideran dos tipos de productos: primarios y secundarios, los primarios
son producidos por las granjas y los secundarios son aquellos que involucran proceso de transformación.
ASM considera flujos de productos relacionados con la producción, el procesamiento industrial, el
consumo doméstico, las importaciones, las exportaciones y la procura de materias primas.
El modelo FASOM ha sido utilizado intensivamente para estudiar el impacto ambiental de las políticas
agroindustriales de USA (Sohngen et, al.). Debido al vinculo de la planificación energética y de la
planificación agroindustrial a traves de la generación de contaminantes que se deriva de la generación u
so de la energía y de los servicios ambientales que prestan muchas de las plantas, Goldstein y Greening
(2001) reportan estudios conducentes a integrar MARKAL con FASOM con la idea de estudiar:
 Proyectos de captura de cabón (carbon sequestration)
 Oportunidades energéticas de la agri/silvi-cultura
 Impactos derivados de cambio de usos de la tierra.
A continuación se presenta la investigación bibliográfica realizada sobre las cadenas de bio-combustibles.
Se ha considerado conveniente incluir la descripción de la cadena, ya que la misma no es de conocimiento
generalizado para los participantes en el presente proyecto.
1.2.
CADENA DE ABASTECIMIENTO DE ACEITE DE PALMA EN COLOMBIA
En 2003 Colombia era el cuarto productor de palma de aceite en el mundo después de Malasia, Indonesia
y Nigeria. EN la actualidad hay sembradas en el mundo más de cinco millones de hectáreas de palma que
representan 16 millones de toneladas de producción anuales. Después del aceite de soya, el aceite
proveniente de la palma africana es preferido por la población mundial. Sin embargo la diferencia en
producción lo hace más rentable, ya que mientras la soya produce quinientos kilos de aceite por hectárea,
la palma produce cinco mil.
Las siembras mundiales de palma africana, pasaron, entre 1998 y 2002, de 5,7 millones de hectáreas a
7,5 millones, año en el se produjeron algo más de 25 millones de toneladas de aceite, más del doble de lo
que se producía en 1990, contribuyendo Indonesia, Malasia y Nigeria con el 80% de esa producción Esto
trajo un detrimento en la cotización internacional; en el lapso entre 1998 y 2002, por ejemplo, bajó de
671 dólares por tonelada a 390. La participación de Colombia en ese mercado, el segundo país con mayor
productividad por unidad de área, es del 2.5% con 524 mil toneladas de las cuales exporta 125 mil,
aportando apenas un 0.7% del total exportado.
Las principales zonas cultivadoras en el Norte son Magdalena y Cesar; en el Centro, Santander Y
Santander del Norte; en el occidente, Nariño y Valle del Cauca y en el Oriente, Meta, Casanare,
Cundinamarca y Caquetá. Los usos de este aceite son muy variados (siguiente gráfica): en la parte de
procesos y oleoquímicos, el aceite de palma es considerado como el “oro verde”. Ya hay motores que se
mueven con aceite de palma crudo.
4
ESTADO DEL ARTE
OPTIMIZACIÓN DE CADENAS DE ABASTECIMIENTO DE BIO-COMBUSTIBLES
PRODUCTOS Y SUBPRODUCTOS A PARTIR DE PALMA AFRICANA
PALMISTE
ACEITE DE
PALMISTE
ACEITES COMESTIBLES
MARGARINAS
OLEINAS Y
ESTERINAS
FRUTA DE
PALMA
MANTECAS
JABONES
BIODIESEL
ACEITE
CRUDO
GLICERINA
BIOALCOHOL
1.2.1. ESLABÓN PRIMARIO
La Cadena de Aceite de Palma se encuentra estructurada a partir del cultivo de la palma de aceite y su
principal producto es el aceite de palma crudo y refinado. La variedad “tenera” ocupa casi la totalidad de
la semilla empleada en los cultivos de la región central (82.6%), mientras que el porcentaje restante
utiliza la semilla denominada “dura” (6.9%) y otras especies no muy difundidas. De éstas, 80%
corresponde a unidades menores de 200 hectáreas en producción y tan sólo 4.4%, 7 unidades
productivas, corresponde a unidades mayores de 1.000 hectáreas. Sin embargo, estas 7 unidades
productivas poseen 73% del área total en producción cultivada en la zona (21.659 hectáreas). Tal
situación, desde el punto de vista micro-económico, se constituye en uno de los principales problemas
para la competitividad de la cadena de aceite de palma. La dispersión de las siembras en micro-unidades
productivas, trae como consecuencia altas ineficiencias de escala que se ven reflejadas en los costos de
producción, muy superiores a los internacionales, en problemas en el manejo fitosanitario de los cultivos,
en bajos rendimientos en toneladas de fruto por hectárea, en altos costos de transporte y baja
rentabilidad, entre otros.
1.2.2. ESLABÓN DE BENEFICIO
En este se produce el aceite crudo y se extrae el aceite de palmiste. En Colombia las plantas de
producción de aceite crudo o de beneficio tienen una capacidad de procesamiento generalmente baja,
para la mayoría de ellas, entre 15 y 25 toneladas de fruto por hora, la capacidad instalada ociosa es
cercana a 30%, lo que trae como consecuencia altos costos de producción por tonelada de aceite crudo;
el porcentaje de participación de la extracción en el costo total de una tonelada de aceite de palma es de
30%, en tanto que en los países líderes (Malasia e Indonesia) esta participación es 15%
aproximadamente. Las plantas de beneficio también tienen problemas de localización debido a las largas
distancias promedio entre la plantación y la planta de beneficio, lo cual explica los altos costos del
transporte. El aceite de palmiste, extraído de la almendra del fruto de la palma de aceite, se utiliza para la
fabricación de jabones, detergentes, suavizantes textiles, alcoholes grasos y toda una gama de productos
técnicos de alto valor agregado.
5
ESTADO DEL ARTE
OPTIMIZACIÓN DE CADENAS DE ABASTECIMIENTO DE BIO-COMBUSTIBLES
1.2.3. ESLABÓN INDUSTRIAL
En cuanto al desarrollo de la industria, en Bucaramanga existe la única procesadora de aceite de palma de
la Zona Central; Saceites S.A. Esta empresa se abastece de aceite de palma proveniente de las
extractoras, fabrica aceites vegetales comestibles para mesa y cocina, margarinas, aliñado graso,
margarinas industriales y aceite sólido. Su producción es vendida en los departamentos de Santander,
Boyacá y en Bogotá, principalmente.
En términos generales, la escasa presencia del eslabón industrial en la zona de cultivos favorece que el
grueso de la producción de aceite crudo de palma y palmiste sea llevado a ciudades como Cali,
Barranquilla y Medellín, donde se procesa para fabricar productos comestibles y jabones para atender el
mercado nacional y exportar. De esta manera, el valor agregado que se le da a la mayor producción del
aceite de palma en la zona es bajo, lo cual perjudica seriamente la competitividad de los negocios
palmeros.
1.3.
ESTADO DEL DESARROLLO TECNOLÓGICO
Según el diagnostico de “Competitividad de la Cadena Productiva de Aceite de Palma”, desarrollado por la
Corporación para la Innovación Tecnológica y el Consejo Regional de Competitividad (Bucaramanga, junio
de 2001), el estado de desarrollo tecnológico de la cadena de la palma de aceite es relativo a los
eslabones que la componen. En el caso de los eslabones agrícola y de extracción, la investigación es
realizada por el Centro de Desarrollo Tecnológico del gremio palmero, CENIPALMA. Los retos más
grandes a los que debe enfrentarse CENIPALMA, como el mejoramiento genético del material de
siembra, el estudio de suelos, la automatización de plantaciones y las plantas de beneficio, dependen de
la disponibilidad de los ingentes recursos (inexistentes en la actualidad), que demanda esta actividad. Al
margen de esta realidad, la manera como el gremio de la palma de aceite ha afrontado el tema de la
investigación y el desarrollo ha sido ejemplar. Sus portafolios de proyectos incluyen desde la transferencia
de tecnología hasta las investigaciones de nutrición y manejo fitosanitario de los cultivos. Faltaría
aumentar la participación que tienen en los portafolios de la institución, los temas referentes a la oleoquímica.
Otra es la situación del eslabón industrial cuyos gremios son pequeños y no son representativos de la
mayoría de empresas de procesamiento de grasas y aceites vegetales. Estos gremios no cuentan con un
centro de desarrollo tecnológico que se encargue del trabajo de investigación y desarrollo en las empresas
que representan. Esta situación se ve reflejada en la escasa dinámica de la innovación tecnológica de las
empresas dedicadas a la fabricación de productos derivados del aceite de palma. Una excepción la
constituyen las multinacionales dedicadas a la fabricación de productos de limpieza para el hogar. Su
presencia en el país constituye una presión en actividades de investigación y desarrollo para las empresas
nacionales que deseen permanecer en el mercado sin perder participación en él. La innovación
tecnológica en este eslabón la hacen las propias empresas en sus laboratorios, en convenio con
universidades o a través de transferencia de tecnología por parte de los proveedores de la misma. Este
estado de cosas se convierte en un factor que disminuye la competitividad de las empresas del eslabón,
en la medida en que los costos de la innovación no son compartidos sino que son asumidos por cada
empresa”.
1.3.1. BIO-COMBUSTIBLES
Con la denominación de combustible se hace referencia comúnmente a cualquier sustancia que, en
contacto con el oxígeno del aire y a partir de una determinada temperatura, arde y produce energía. En
principio pueden establecerse dos tipos de combustibles según su naturaleza: los combustibles fósiles,
constituidos por el carbón, petróleo o gas natural y sus derivados; y los bio-combustibles, que son los que
proceden de la biomasa. El término biomasa, en el sentido amplio, se refiere a cualquier tipo de materia
6
ESTADO DEL ARTE
OPTIMIZACIÓN DE CADENAS DE ABASTECIMIENTO DE BIO-COMBUSTIBLES
orgánica que haya tenido su origen inmediato en un proceso biológico, el concepto de biomasa
comprende productos tanto de origen vegetal como animal. El uso de la biomasa con fines energéticos
implica una adecuación de la materia prima para su empleo como combustible en los sistemas
convencionales. Esta adecuación puede ir precedida de un acondicionamiento inicial para convertirla en el
producto idóneo, que se tratará luego por el proceso de transformación adecuado. En la siguiente tabla se
detallan los combustibles obtenidos a partir de la biomasa.
TIPOS DE COMBUSTIBLE OBTENIDOS DE LA BIOMASA
Sólidos
Líquidos
Gaseosos
Paja
Alcoholes
Biogás
Leña sin procesar
Bio-hidrocarburos
Hidrógeno
Astillas
Aceites vegetales
Carbón vegetal
Esteres
Fuente: Elaborado sobre la fuente de bio-diesel estándar y Res. SeyC No. 127
Los bio-combustibles, son alcoholes, éteres, ésteres y otros productos químicos que provienen de estos
compuestos orgánicos de base celulósica (biomasa) que se extraen de plantas silvestres o de cultivo. El
término bio-combustible se aplica tanto a los combustibles destinados a producir electricidad como a los
que se utilizarán en los medios de transporte.
1.3.2. BIO-CARBURANTES
Principalmente, los bio-carburantes están destinados a la automoción; sin embargo, representan un
sector, el transporte, muy relevante en el camino hacia la renovación de la economía energética actual. El
término bio-carburantes agrupa al conjunto de combustibles líquidos de origen orgánico que provienen de
las distintas transformaciones que ha sufrido la materia orgánica. Los bio-carburantes se pueden dividir en
dos grupos básicos: por una parte, encontramos los bio-alcoholes, que provienen de la fermentación
alcohólica de cultivos vegetales ricos en almidón y, por otra, los bio-aceites, derivados de diversos tipos de
especies oleaginosas, así como también de la transformación de los aceites vegetales fritos.
La ventaja de este tipo de combustible radica en su origen. Provienen mayoritariamente de la biomasa, la
cual ha extraído parte del dióxido de carbono que se podría liberar en la atmósfera. Por eso, la utilización
de los bio-carburantes como combustibles no comporta un aumento neto de dióxido de carbono de la
atmósfera, de manera que contribuye a minimizar el efecto de los gases invernadero. Los tipos de biocarburantes son: etanol (destilado de vegetales y residuos), metanol (destilado de la madera y pirolisis de
vegetales y residuos), metano (gas, descomposición de residuos y fangos de depuradoras), bio-aceites
(aceites extraídos de plantas como la soja, el girasol, la oliva, el cáñamo, etc.) y bio-diesel
(transesterificación de aceites vegetales, manufacturación a partir de alcoholes).
1.3.3. BIO-DIESEL
El bio-diesel es un combustible líquido que se obtiene a partir de materias primas renovables, como
aceites y grasas vegetales y/o aceites de fritura usados, y es asimilable al gasóleo de automoción de
origen fósil (petróleo). Los aceites vegetales que se utilizan suelen ser la soja, la colza, la palma y el
girasol. Aunque estas especies suelen ser las materias primas más utilizadas en su producción, se puede
obtener a partir de más de 300 especies vegetales, dependiendo de cual sea la que más abunde en el
país de origen. El hecho de que también se pueda obtener a partir de la transformación del aceite vegetal
de cocina frito ha cobrado fuerza ante la necesidad de reciclar los aceites usados de la cocina,
especialmente procedentes de bares, restaurantes y asadores. El término bio-diesel se refiere, en general,
a los ésteres metílicos obtenidos a partir estos aceites mediante un proceso llamado transesterificación
metílica.(siguiente gráfica).
7
ESTADO DEL ARTE
OPTIMIZACIÓN DE CADENAS DE ABASTECIMIENTO DE BIO-COMBUSTIBLES
En el año 1992 se inició la producción a escala industrial del bio-diesel en toda Europa (Austria, Bélgica,
Francia, Alemania, Italia y Suecia), llegándose en la actualidad a producirse más de un millón de
toneladas anuales.
Los aceites y grasas, desde el punto de vista químico, están formados mayoritariamente por triglicéridos,
es decir, ésteres con tres cadenas moleculares de ácidos grasos unidas a una molécula de glicerol.
Cuando el glicerol se substituye por metanol o etanol se obtiene tres moléculas de metiléster y una
molécula de glicerina, esto es lo que ocurre en las reacciones de transesterificación, una molécula de
triglicérido reacciona con tres moléculas de monoéster y una de glicerina.
Según el tipo de materia prima usada, se tienen los siguientes tipos de bio-diesel (términos en inglés):
 RME - Rape Methyl Ester (ester metílico de aceite de colza)
 SME - Soya/sunflower Methyl Ester (ester metílico de aceite de soja o girasol)
 PME - Pal Methyl Ester (ester metílico de aceite de palma)
 FAME -. Fatty Acid Methyl Ester (ester metílico de ácidos grasos).
El uso de bio-diesel en automoción está extendido en Europa desde los últimos 10-12 años. En países
como Alemania y Austria hay más de 1.000 gasolineras que incorporan un surtidor de bio-diesel (ya sea
100% o mediante una mezcla del 2% al 30% de bio-diesel y el resto de gasóleo). La razón de realizar una
mezcla con diesel convencional, radica en que los aceites vegetales tienen, entre otras cosas, la
particularidad de disolver la goma y el caucho. Debido a que estos aceites vegetales son la materia prima
para la fabricación del bio-diesel, dicho producto también disuelve la goma y el caucho, materiales
empleados en la fabricación de los conductos y la juntas del sistema de alimentación de los vehículos
(latiguillos o manguitos) por lo que con el uso prolongado de bio-diesel 100%, se podrían llegar a
degradar dichos conductos, produciendo algún poro o pérdida de combustible (el bio-diesel es
biodegradable en un 98,3% en 21 días).
Desde mediados de los años 90, casi todos los fabricantes de vehículos (principalmente marcas
alemanas), han sustituido dichos conductos por conductos fabricados con materiales plásticos o
derivados, con lo que el bio-diesel no los disuelve. En España ante la imposibilidad de controlar si los
vehículos que parquean en las estaciones de servicio están o no preparados para la utilización de biodiesel 100% se emplea la mezcla B10 (10% bio-diesel + 90% Gasóleo), y así cualquier vehículo lo puede
8
ESTADO DEL ARTE
OPTIMIZACIÓN DE CADENAS DE ABASTECIMIENTO DE BIO-COMBUSTIBLES
utilizar sin ningún tipo de problema. Otros productores de la Unión Europea, y debido a su política
comercial, venden toda su producción a una empresa petrolera, la cual opta por la mezcla el bio-diesel en
un 5% máximo en todos sus gasóleos. De esta forma se considera al bio-combustible como un aditivo
porque no altera las características técnicas del gasóleo mineral.
Entre las principales ventajas ambientales del uso de bio-diesel se tienen: reducción de las emisiones de
monóxido de carbono, partículas, hidrocarburos, dióxido de carbono. El dióxido de carbono C0 2 emitido a
la atmósfera durante la combustión es el mismo que captó la planta oleaginosa utilizada para extraer el
aceite durante su etapa de crecimiento, con lo cual, la combustión de bio-diesel no contribuye al efecto
invernadero (ayuda a cumplir el Protocolo de Kyoto). Las dos ventajas técnicas más relevantes del uso del
bio-diesel son: mayor lubricidad, con lo cual se alarga la vida del motor y reduce el ruido del mismo y
mayor poder disolvente, que hace que no se produzca carbonilla ni se obstruyan los conductos y
mantiene limpio el motor.
1.4.
MODELAMIENTO DE BIO-REFINERÍAS
Este capítulo contiene la revisión de artículos técnicos relacionados con plantas productoras de
biocombustibles. De su analisis se puede visualizar su similaridad con los procesos de refinación de
petróleo, y que el estado del arte de las aplicaciones es el uso de complejos modelos de optimizacion.
Como aspecto peculiar, se debe resaltar el modelamiento que en muchos casos se debe realziar de las
plantaciones.

SPATIAL OPTIMIZATION AND ECONOMIES OF SCALE FOR CELLULOSE TO ETHANOL
FACILITIES IN INDIANA. David Perkis, Wallace Tyner, Paul Preckel, and Sarah Brechbill (2008).
En este estudio se busca determinar la localización de plantas de etanol celulósico (alcohol
proveniente de biomasa celulósica es decir desecho vegetal) en el estado de Indiana en U.S. La
motivación del estudio esta basado en la firma por parte del gobierno de U.S. del tratado “Energy
Independence and Security Act of 2007”, donde se hace evidente la necesidad de alcanzar para el
año 2022 la producción de 16 billones de galones de etanol celulósico. La idea es analizar como la
localización de las plantas impactan en las economías locales, en aspectos como son: incentivos en
impuestos federales y municipales, riesgo en los negocios, manejo ambiental, infraestructura y
transporte.
El objetivo es determinar la distribución probable de plantas de Bioetanol en el estado de Indiana
dependiendo de la disponibilidad de celulosa, de las necesidades del mercado, de riesgo regional y de
los problemas de infraestructura que se pueden presentar por incrementos en el suministro.
Basados en estudios previos, se identifican algunas características de los condados (aéreas en que se
dividió el estado de Indiana) como son:
 la cantidad de celulosa que se puede extraer de los cultivos de maíz, tanto en su fase primaria
como secundaria;
 la valoración agregada del impacto económico (producción, empleo, valor añadido) del uso de la
biomasa de maíz para conversión de etanol incluyendo el análisis de sensibilidad de precios,
tamaño de la planta, puesta en marcha de producción.
Para esto se identificaron la posibilidad de localizar dos tipos de plantas con capacidad de producir
100 ó 50 millones de galones de bioetanol al año, capaces de procesar los dos tipos de desecho del
proceso (primario o secundario).
9
ESTADO DEL ARTE
OPTIMIZACIÓN DE CADENAS DE ABASTECIMIENTO DE BIO-COMBUSTIBLES
Modelo Matemático
El modelo matemático busca maximizar los beneficios, asumiendo ingresos constantes y costos por
cada galón atendido en el mercado, esto es equivalente a minimizar los costos de suministro de
celulósica, costos de producción, los costos de transporte, los costos de almacenamiento. Se asumen
que los costos de funcionamiento son iguales para cada condado. El modelo se corre bajo dos
escenarios de rendimiento de biomasa. Es un modelo de programación lineal mixta.
Supuestos:
o Los costos se minimizan ajustando la ubicación y el tamaño de instalaciones, así como las
cantidades de biomasa enviada.
o En cada condado máximo se puede instalar un tipo de planta.
o Las plantas pueden procesar cualquier combinación de celulósica de maíz
El objetivo es minimizar el costo total, C.
donde:
 Xijk es la cantidad de biomasa seca tipo k, enviado desde una granja en el condado i a una
planta en el condado j
 I50j indica si en el condado j se abre o no una plana con capacidad de 50 millones de galones
de etanol
 I100j indica si en el condado j se abre o no una plana con capacidad de 100 millones de
galones de etanol
 PK es el costo de producción para biomasa tipo k ($ / ton seca enviada)
 Sk es el costo de recepción de materia prima tipo k ($ / ton seca enviada)
 f es la tasa de envío de mercancía de biomasa ($ / ton seca enviada/milla)
 dij es la distancia del condado i al condado j (millas)
10
ESTADO DEL ARTE
OPTIMIZACIÓN DE CADENAS DE ABASTECIMIENTO DE BIO-COMBUSTIBLES

CP es el costo de la deseconomia generada por instalar una planta pequeña (50 Mgal)
Sujeto a:

La cantidad de biomasa enviada desde cada condado esta limitada por las cantidades
cultivadas y cosechadas en el mismo.
donde:
l es el almacenamiento fraccional pérdida de materia prima de biomasa y bik es la cantidad de
biomasa k producida en el condado j (ton / año)
 Máximo capacidad potencial de conversión a etanol.
donde: ck es el factor de conversión de biomasa a etanol y N es el requerimiento de etanol (100
Mgal/año).

Maximo se puede colocar un tipo de planta en cada cada condado.
La implementación de este problema se realizo en GAMS, se ajusto el parametro Cp para
determinar los niveles de la deseconomiia de escala:
Cp
Resultados:
El modelo se corrió bajo dos escenarios de productividad. Se encontró que en el norte de Indiana
se tienen las condiciones necesarias de materias primas y de superficie necesarias para plantas de
etanol de mayor capacidad que en el sur. Basado en suministros de materia prima, Indiana podría
producir entre 400 millones y 1000 de millones de galones de etanol celulósico.
11
ESTADO DEL ARTE
OPTIMIZACIÓN DE CADENAS DE ABASTECIMIENTO DE BIO-COMBUSTIBLES
La metodologiia proporciona una estrategia para la distribución espacial de plantas a nivel de
condado, proporcionando información fundamental para otras decisiones o políticas locales que
afecta el empleo, los negocios, el transporte, el medio ambiente , entre otras.
12
ESTADO DEL ARTE
OPTIMIZACIÓN DE CADENAS DE ABASTECIMIENTO DE BIO-COMBUSTIBLES

POLICY ANALYSIS FOR INTEGRATED ENERGY AND AGRICULTURAL MARKETS IN A
PARTIAL EQUILIBRIUM FRAMEWORK. Wallace E. Tyner and Farzad Taheripour (2008). Journal
of Agricultural & Food Industrial Organization: Vol. 6 : Iss. 2, Article 9.
Características Generales:
 Este documento analiza problemas de seguridad energética como las emisiones de gases que
causan el efecto invernadero y otros factores externos, estas deficiencias del mercado se intentan
corregir por medio de impuestos, subvenciones, subsidios, de normas de para combustibles
renovables o algún tipo de regulación.
 En trabajos anteriores, se han integrado bien los mercados agrícolas y los mercados de productos
energéticos diferentes como los productos energéticos líquidos, también han estado
estrechamente vinculados. Sin embargo, no se han relacionado los mercados agrícolas y los
mercados energéticos.
 Se utiliza un modelo de equilibrio parcial para evaluar las diferentes alternativas de política para
determinar vínculos entre los mercados de energía y agricultura, desde la perspectiva de una
empresa en la industria; es decir, es un análisis de nivel micro basado en las condiciones
económicas.
Políticas económicas alternativas
Se tiene en cuentas diferentes alternativas de política como son: Permanecer con la política actual, no
otorgar ningún subsidio al combustible renovable, establecer subsidios variables, u otorgar un
subsidio estándar.

Subsidios. Los subsidios que varían con el precio del crudo pueden ser un medio para reducir el
costo de la subvención de Gobierno y de proporcionar seguridad. El subsidio aplica para bajas del
crudo de un nivel predeterminado (75 dólares), aplicando subsidio por cada $1 que baje de este
nivel.
13
ESTADO DEL ARTE
OPTIMIZACIÓN DE CADENAS DE ABASTECIMIENTO DE BIO-COMBUSTIBLES

Política Actual. La ley de seguridad de combustible renovable estándar de 2007, establece que
aumento de la producción en el año 2022 debe estar en un rango de 15.000 millones de galones
(actualmente es de 7.000 millones). Este nivel desplaza alrededor 15 % de la gasolina 2022,
dependiendo del crecimiento del consumo de la gasolina. Se establece la obligación de subsidiar
combustibles alternativos por lo menos hasta el 2010.
La diferencia entre un precio de combustible estándar y subsidiado es quien paga: con un subsidio, la
remuneración de los contribuyentes recibida por el ítem de combustible es parte del presupuesto
gubernamental. Con un precio estándar de combustible, los consumidores ven cambios en los precios
en las estaciones de servicio dependiendo de los precios del combustible alternativo relativo a gasolina
de crudo de petróleo. Si se desea capturar los impactos de gases del efecto invernadero con un precio
estándar se debería calcular las proporciones, dándole un peso más alto al Bioetanol.
Modelo de integración de maíz con mercados de energía.
Este es un modelo de equilibrio parcial que abarca maíz, etanol y subproductos, petróleo crudo y
gasolina
 Variables endógenas:
o suministro, demanda y precio de la gasolina
o suministro, demanda y precio del etanol
o abastecimiento y precio del maíz
o uso de maíz para el etanol, uso doméstico, y exportaciones
o suministro y precio del DDGS
El modelo analiza las condiciones de mercado igualando el abastecimiento de maíz a la suma de las
demandas de maíz, y la producción de etanol se expande desde un nivel cero de ganancias.
 Variables exógenas:
o precio de petróleo crudo
o rendimiento de maíz
o tasa de conversión de etanol
o tasa de subsidio de etanol
 mecanismos de shock de la demanda de gasolina
14
ESTADO DEL ARTE
OPTIMIZACIÓN DE CADENAS DE ABASTECIMIENTO DE BIO-COMBUSTIBLES
El modelo simula sobre un rango de precios de petróleo sin choque s de demanda y con un choque
de demanda de 10 % (debido a aumentos en los ingresos y la población), adicionalmente se supone
que el suministro de petróleo crudo no podrá atender la crecientes demanda de la gasolina creciente.
Para cada escenario de la demanda, se simulan cada una de las políticas de subsidio anteriormente
mencionadas. Los resultados del modelo ilustran la vinculación entre los precios del petróleo crudo y
los precios del maíz.
15
ESTADO DEL ARTE
OPTIMIZACIÓN DE CADENAS DE ABASTECIMIENTO DE BIO-COMBUSTIBLES

EXPECTED CHANGES IN FARM LANDSCAPE WITH THE INTRODUCTION OF A BIOMASS
MARKET. Michael Popp, Lanier Nalley, and Gina Vickery (2008). Department of Agricultural and
Consumer Economics, Energy Biosciences Institute, University of Illinois at Urbana-Champaign
Conference: Transition to the Bioeconomy . St. Louis, Missouri. Pág. 135.
http://ageconsearch.umn.edu/bitstream/51576/2/GHG%20Trading%20Framework%20for%20US%20
Biofuels%20Sectorco.pdf
En este trabajo se analizan las fuentes primarias para producir etanol celulósico como residuos de
cultivo de maíz, forraje sorgo, teniendo en cuenta factores como el riego, la intensidad de fertilizantes
el rendimiento potencial, la humedad, la estacionalidad, la velocidad respuesta del suministro, los
detalles socioeconómicos relacionados con las decisiones del uso tierra y los precios de la biomasa
disponibles con las condiciones cambiantes del mercado.
El objetivo es utilizar la información específica cada zona para determinar la superficie asignada para
cada cultivo y estimar la función de suministro de biomasa de cada zona, de esta forma validar
modelo con datos 2007 y realizar el análisis de sensibilidad de los costos del fertilizante, riego, uso de
agua, mano de obra y del combustible.
Una debilidad del estudio es el carácter estático del análisis, donde los resultados están limitados a
una previsión anticipada de un año sin detalles sobre la dinámica de cambios en el uso de la tierra.
Por ejemplo los costos de operación de los residuos secundarios del maíz se prorratea y su
rendimiento se estima para una vida útil de ocho a diez años de la tierras.
Modelo Matemático
El objetivo es maximizar el retorno neto de la utilización de biomasa para la producción etanol en
Arkansas (NR).
Donde:
i
representa la zonas analizadas
j
representa el tipo de cultivo origen de biomasa
Xij acres de cultivo j sembradas en la zona i
Yij Rendimientos esperados del cultivo j en la zona i
Cij Costos totales del cultivo j en la zona i
Pj Precio esperado en el mercado de la biomasa j
De acuerdo con datos históricos se restringe con valores máximos y mínimos la cantidad sembrada
con cada cultivo, la cantidad utilizada de agua para irrigación, limites de cantidad de siembra por
barreras tecnológicas y socioeconómicas.
16
ESTADO DEL ARTE
OPTIMIZACIÓN DE CADENAS DE ABASTECIMIENTO DE BIO-COMBUSTIBLES
Se ejecutó el modelo utilizando los precios del 2007 (datos de calibración) y 2008, teniendo en cuenta
los factores de riego, uso fertilizantes, y analizando diferentes niveles de precios para determinar la
ubicación de las plantas.
Se encontró como resultado que para cada aumento de $5 en precio de biomasa, el uso del agua
riego disminuyó en un 1,5 % (sin cambios sustanciales en la utilización de mano de obra), se da una
idea de donde se deben ubicar la plantas de bioalcohol dependiendo del suministro de biomasa.
17
ESTADO DEL ARTE
OPTIMIZACIÓN DE CADENAS DE ABASTECIMIENTO DE BIO-COMBUSTIBLES

OPTIMAL DESIGN OF A BIOMASS-BASED ENERGY PRODUCTION PROCESS. Maurizio
Bruglieri,
Leo
Liberti
(2006).
ORMMES
Proceedings,
Coimbra,
Oct.
2006
http://www.lix.polytechnique.fr/~liberti/bioenergy.pdf
Este documento plantea una herramienta de optimización del proceso de producción de bioenergía en
diferentes regiones de Italia. El proceso de producción se compone de varias plantas de
procesamiento, que utilizan diferentes fuentes de suministro y tienen diferentes procesos. En
consecuencia a lo anterior algunas de estas plantas producen la energía; otros productos intermedios
como las plantas de fermentación-destilación, se llevan a otras plantas, para su posterior
procesamiento. Existe una gran variedad de posibles materias primas para el proceso (por ejemplo,
productos agrícolas, desechos biológicos), obtenidos de diferentes fuentes (por ejemplo, agricultura
directa o adquisición en los mercados) a diferentes costos. También los productos de la producción
energética se pueden vender en diferentes tipos de mercados.
El concepto central del modelo es determinar la ubicación geográfica en el cual se debe realizar cada
proceso, esta ubicación incluye la planta y los distintos espacios de almacenamiento para diferentes
tipos de productos. El modelo debe determinar los flujos de entrada, salida y productos intermedios,
teniendo en cuenta la adquisición o producción de los productos.
Parámetros
cvk: costo de suministrar productos básicos en la localización v del producto k
Cvk: cantidad máxima de productos básicos k en el la localización v
uvk: costo de transporte para una unidad de productos k en el arco (u; v)
Tuvk: capacidad de transporte para el productos k en arco (u; v)
vkh: costo de procesamiento del procesamiento k el producto h en la localización v;
vkh: rendimiento del productos h expresada como porcentaje del producto k en v
dvk: demanda de productos básicos k en v.
18
ESTADO DEL ARTE
OPTIMIZACIÓN DE CADENAS DE ABASTECIMIENTO DE BIO-COMBUSTIBLES
Variables
xvk: cantidad del producto k procesado en v
yuvk: cantidad del producto k en arco (u; v)
zvkh: cantidad del producto k procesados en para h en v
El problema busca minimizar los costos totales de operación sujeto a la satisfacción de la demanda.
Hay tres tipos de costos: costo de suministrar materias primas a las plantas, costo de transporte y
costos de ´procesamiento, luego la función objetivo es:
Sujeto a la siguientes restricciones:

Balance y conservación de producto

la cantidad de productos procesados no debe exceder la cantidad de productos básicos
suministrados en cada localidad.

Balance de material transportado

Cotas de las variables
19
ESTADO DEL ARTE
OPTIMIZACIÓN DE CADENAS DE ABASTECIMIENTO DE BIO-COMBUSTIBLES
El problema es un problema de programación lineal (LP), que fue resuelto con AMPL con el solver
CPLEX.
20
ESTADO DEL ARTE
OPTIMIZACIÓN DE CADENAS DE ABASTECIMIENTO DE BIO-COMBUSTIBLES

OPTIMAL BIOREFINERY LOCATIONS AND TRANSPORTATION NETWORK FOR THE
FUTURE BIOFUELS INDUSTRY IN ILLINOIS. Ümit Deniz Tursun, Seungmo Kang, Hayri Önal,
Yanfeng Ouyang, Jürgen Scheffran. Department of Agricultural and Consumer Economics, Energy
Biosciences Institute, University of Illinois at Urbana-Champaign Conference: Transition to the
Bioeconomy . St. Louis, Missouri. Pág. 149.
En este estudio se realiza un análisis sobre la ubicación de las refinerías, el sistema logístico y de
transporte para biocombustibles en el estado de Illinois. Se debe tener en cuenta que Illinois es el
principal productor de maíz de Estados Unidos, con una producción aproximada del 20 % del grano
para la fabricación de etanol, también Illinois es una región muy importante de consumo de etanol,
por último es uno de los principales centros para diversos modos de transporte de carga, como por
ferrocarril y carretera. Estos son factores importantes para los costos en la industria de bioenergía.
En el modelo logístico se analiza el de suministro integrado donde se simula la recopilación,
almacenamiento y transporte de biomasa celulósica a una biorefinería. Mediante la simulación de
eventos discretos se representan toda la red de flujo del material desde el cultivo hasta la biorefinería.
Se debe determinar el tamaño del sistema necesario para satisfacer la demanda de bioetanol
Para el desarrollo de la planeación de la industria de etanol se incluyen varios niveles de decisión que
se deben abordar simultáneamente:
o El tipo de procesamiento de instalaciones, sus capacidades.
o La cantidad de materia prima que debe ser transportada desde las regiones de producción a
las biorefinerías
o La cantidad de etanol transportada para cumplir con la demanda final.
Modelo Matemático
Es un problema típico de transporte con transbordo de fluidos, incluyendo la selección de la ubicación
de infraestructura. Es un modelo de programación lineal mixta, donde las decisiones de transporte se
definen como variables no negativas mientras que la decisión de construir una biorefinería en un
21
ESTADO DEL ARTE
OPTIMIZACIÓN DE CADENAS DE ABASTECIMIENTO DE BIO-COMBUSTIBLES
determinado año y en una ubicación determinada se define como una variable binaria. La capacidad
de cada biorefinería también se define como una variable no negativa.
El objetivo del modelo es minimizar el costo total de todas las operaciones, incluyendo los costos de
transporte de materias primas y el producto final (etanol), costos de procesamiento y los costos de la
inversión fija asociada con la construcción de las refinerías, menos la utilidad generada por los
subproductos (los DDGS producidos como un subproducto de procesamiento de etanol de maíz y la
electricidad generada por la quema de desechos de la biomasa celulósico).
El modelo es formulado con las siguientes restricciones, para cada región de producción y para cada
año de suministro:
• La suma de maíz y la biomasa enviadas desde alguna región a determinada las biorefinerías no
pueden exceder los suministros disponibles en esa región para cada año.
• Capacidad de procesamiento total del etanol en cada biorefinería
• Posibilidad de ampliación de cada refinería en un tiempo determinado.
• Continuidad de capacidad de la infraestructura utilizada
• Uso mínimo de la capacidad instalada en las biorefinerías
• Balance de transporte
Los costos de transporte se asumen de acuerdo a la mínima distancia entre las regiones de
producción y las ubicaciones potenciales de refinerías y entre las refinerías los puntos de demanda.
Este análisis se realiza de tipo multimodal (carretera o ferrocarril), utilizando como referencia los
centroides de los condados que son candidatos a ubicar las plantas y que existan posibilidades de
atención de demanda.
22
ESTADO DEL ARTE
OPTIMIZACIÓN DE CADENAS DE ABASTECIMIENTO DE BIO-COMBUSTIBLES
23
ESTADO DEL ARTE
OPTIMIZACIÓN DE CADENAS DE ABASTECIMIENTO DE BIO-COMBUSTIBLES

STRATEGIC ASSESSMENT OF BIOENERGY DEVELOPMENT IN THE WEST. Bryan Jenkins,
Nathan Parker, Peter Tittmann, Quinn Hart (2008).
Este proyecto tiene como objetivo principal evaluar el suministro potencial de biocombustibles de
recursos de biomasa en las instalaciones occidentales de Estados Unidos y de esta manera desarrollar
políticas de costos. En este se utilizan modelos para optimizar el uso y ubicación de instalaciones de
biocombustible y determinar las cantidades óptimas de biocombustible dependiendo de los tipos de
tecnología para la conversión de materia prima y realizar un análisis de sensibilidad de los precios del
suministro con la finalidad de determinar políticas de desarrollo. El proceso se puede ver en la
siguiente figura:
Modelo Matematico
El modelo corresponde a optimización lineal-mixta. Su objetivo es minimizar el costo anual para
producir una cantidad determinada de los biocombustibles. Se asumen sistemas de tecnología única
y los costos de conversión son funciones linealizados, los otros costos se consideran constantes a
escala.
24
ESTADO DEL ARTE
OPTIMIZACIÓN DE CADENAS DE ABASTECIMIENTO DE BIO-COMBUSTIBLES
Minimizar el costo anual de la suma de adquisición de materia prima, transporte, conversión y los
costos de distribución de combustible para la producción anual de producción.


Cost   PCifp  DCijf  Fijfp    at  X jt   bt  Yf fjt  ct  Yb jt    TC jt  Yb jt
ijfp
jt 
f
 jt
Sujeto a:
 La cantidad de biomasa suministrada en un nivel de precio debe ser menor que la oferta máxima
de biomasa.
F
 Supply ifp
ijfp
j

El biocombustible total producido deben coincidir con la exigencias del mercado
 energy _ content
t
 Yb jt  Demand
jt

Cantidad de biocombustible producida en un biorefinería debe ser menor que su capacidad
tecnológica.
 Yf
fj
MXj
f

Balance de materia
F
ijfp
 Yf fjt
ip
t
Yb j   f  Yf fj
f

No negatividad
Fijfp , Yf fj , Yb j  0
Este modelo permite establecer las curvas de abastecimiento para cada tecnología (tipo de producto y
fuente) dependiendo del precio.
$6.00
$5.00
GGE)
$4.00
25
ESTADO DEL ARTE
OPTIMIZACIÓN DE CADENAS DE ABASTECIMIENTO DE BIO-COMBUSTIBLES
Arquitectura de la integración del Modelo
26
ESTADO DEL ARTE
OPTIMIZACIÓN DE CADENAS DE ABASTECIMIENTO DE BIO-COMBUSTIBLES
REFERENCIAS
Andersson B. and Bergman L. (1995), "Market Structure and the Price of Electricity: An Ex Ante Analysis
of the Deregulated Swedish electricity Market", The Energy Journal, Vol 16, No. 2.
Baldick, R., Grant, R., Kahn, E., (2004) Theory and Application of Linear Supply Function Equilibrium in
Electricity Markets Journal of Regulatory Economics; 25:2 143-167, 2004
Balistreri, E. J. and Rutherford, T. F. "Dynamic General Equilibrium Analysis At the State Level: Assessing
the Economic Implications of the Kyoto Protocol". Working Paper, Charles River Associates
Incorporated, Washington DC - University of Colorado, Boulder CO, November, 2000.
Basar, T. y Olsder, G. "Dynamic Noncooperative Game". Academic Press, 1982
Bertrand, J. "Review of Walras's 'Théorie mathématique de la richesse sociale, and Cournot's 'Recherches
sur les principes mathématiques de la théorie des richesses.'" Journal des Savants 67:499-508.
Translation by J. W. Friedman in Cournot Oligopoly", edited by A. F. Daughety, Cambridge
University Press, pages 73-81, 1883.
Borenstein S., Bushnell J. and Knittel C. (1998), "Market Power in Electricity Markets: Beyond
Concentration Measures". POWER Working Paper PWP-059 University of California, Energy
Institute, April 1998.
Boucher, B. and Smeers, Y. "Security of Supply and Contrat Economics" (1988).
Breton, M., Haurie, A. and Zaccour, G. "Methods in the Analysis of Multistage Commodity Markets".
Control and System Dynamic Systems, Vol 36, 1990.
Bushnell J. (1998) , "Water and Power: Hydroelectric Resources in the Era of Competition in the Western
U.S.” UCEI report TR-59.
Candiles O., De la Fuente J. I., Gómez T., Enamorado J.C. and Contreras J. (1999), “A Cobweb Bidding
Model for Competitive Electricity Markets”.. IIT Working paper submitted to IEEE on July 30th,
(1999).
Castro, P., Harjunkoski, I., y Grossmann, I. (2009) A New Continuous-Time Scheduling Formulation for
Continuous Plants under Variable Electricity Cost. Ind. Eng. Chem. Res., 2009, 48 (14), pp 6701–
6714.
Choi, J., et al (2005) A Method for Transmission System Expansion Planning Considering Probabilistic
Reliability Criteria. IEEE Ttransactions on Power Systems, Vol. 20, No. 3, August 2005.
Choi, J., Mount, T. y Thomas, R. (2006) Transmission System Expansion Plans in View Point of
Deterministic, Probabilistic and Security Reliability Criteria. Proceedings of the 39th Hawaii
International Conference on System Sciences, 2006
Cournot, Augustin. 1838. Recherches sur les Principes Mathématiques de la Théorie des Richesses. Paris:
Hachette. English translation by N. T. Bacon, Researches into the Mathematical Principles of the
Theory of Wealth, New York: MacMillan (1927).
27
ESTADO DEL ARTE
OPTIMIZACIÓN DE CADENAS DE ABASTECIMIENTO DE BIO-COMBUSTIBLES
Da Silva, E. y Finardi, E. (2003) Parallel Processing Applied to the Planning of Hydrothermal Systems. IEEE
Transactions on Parallel and Distributed Systems, vol. 14, no. 8, pp. 721-729, Aug. 2003,
doi:10.1109/TPDS.2003.1225052
Darley, V.M. and S.Kauffman, S. "Natural Rationality". Working Paper, Division of Applied Sciences,
Harvard University - Santa Fe Institute
DeWitt, C., Lasdon, L., Waren, A., Brenner, D., Melhem, S. (1989) OMEGA: An Improved Gasoline
Blending System for Texaco. Interfaces Vol. 19, No. 1, January-February 1989, pp. 85-101.
Di Dio, V., La Cascia, D., Miceli, R., Rando, C., (S.F.) A Mathematical Model To Determine The Electrical
Energy Production In Photovoltaic Fields Under Mismatch Effect. Artículo en Internet.
Dommel, H.W., Tinney, W.F. (1968) Optimal Power Flow Solutions. IEEEPAS, vol. 87, Oct 1968, pp. 18661876.
Dorfman, R., Samuelson, P. and Solow, R. "Linear Programming and Economic Analysis". Mc Graw-Hill,
1958.
El-Hawary, E. (1996) Optimal Power Flow: Solution Techniques, Requirements, and Challenges. IEEE
Tutorial Course N° 96 TP 111-0, 1996.
El-Khattam, W., Bhattacharya, K., Hegazy, Y., Salama, M. M. A. (2004) Optimal Investment Planning For
Distributed Generation In A Competitive Electricity Market. IEEE Transactions on power systems,
Vol. 19, No. 3. Págs. 1674-1684.
Elkinton, C. N., Manwell, J. F., McGowan, J. G. (S.F.) Offshore Wind Farm Layout Optimization (Owflo)
Project: An Introduction. University of Massachusetts, Mechanical and Industrial Engineering Dept.,
160 Governors Dr., Amherst, MA 01003, USA
Engelbrecht-Wiggans,R., Shubik, M. and Stark, R. "Auctions, Bidding and Contracting: Uses and Theory".
New York: New York University Press. 1983.
ESCA Corporation (1987) Optimal Power Flow: Research and Code Development. EPRI EL-4894, Project
1724-1, Final Report, 1987.
Friedman, J. W. "Oligopoly and the Theory of Games" North Holland, 1977
Gabriel, S. A. and Kydes, A. S. "A Nonlinear Complementarity Approach for the National Energy Modeling
System". Preprint MCS-P504-0395, Mathematics and Computer Science Division, Argonne National
Laboratory, Argonne, Illinois, 1995.
Gabriel, S. A., and J. S. Pang. "An Inexact NE/SQP Method for Solving the Nonlinear Complementarity
Problem". Comp. Opt. and Appl. , 1, 67-91, 1992.
Gabriel, S. A., Kydes, A. S. and Whitman, P. "The National Energy Modeling System: A Large-Scale
Energy-Economic Equilibrium Model" Working Paper ICF Consulting Group, Fairfax, Virginia Energy Information Administration, U. S. Department of Energy, Washington, DC (2000).
Gabriel, S.A., Manik, J., and Vikas, S. "Computational Experience with a Large-Scale, Multi-Period, Spatial
Equilibrium Model of the North American Natural Gas System" Working Paper, Project
Management Program Energy Group, Dept. of Civil & Environmental Engineering University of
Maryland Fairfax, Virginia 22031-1207. 2000.
28
ESTADO DEL ARTE
OPTIMIZACIÓN DE CADENAS DE ABASTECIMIENTO DE BIO-COMBUSTIBLES
Gabriel, S.A., Manik, J., Vikas, S. and Hardy, E. "An Intertemporal Market Equilibrium Model of the North
América Gas System"Working Paper, Department of Engineering Management and Systems
Engineering, The George Washington University, Washington, DC 20052 - ICF Consulting, 9300
Lee Highway, Fairfax, Virginia 22031-1207. June 28, 2000.
Geoffrion, A. M. (1972) Generalized Benders decomposition, J. Optim. Theory Appl. (JOTA) 10 (4) (1972)
237–260.
Geoffrion, Arthur M., and Krishnan, Ramayya. "Prospects for Operations Research in the E-Business Era",
INTERFACES 31: 2 March–April 2001 (pp. 6–36)
Glavitch, R. (2001) Optimal Power Flow Algorithms, Analysis and Control System Techniques for Electric
Power Systems. Vol. 41, Academic Press, 2001.
Green R. J., and Newbery D.M. (1993) “Competition in the British Electricity Spot Market”. Journal of
Political Economy, Vol 103, May 1993.
Grossmann, I., Caballero, J. A., Yeomans, H. (1999) Advances in Mathematical Programming for the
Synthesis of Process Systems. Proceedings of the International Conference on Process Integration
(PI'99), Copenhagen, Denmark.
Guyonnet, P., Hank, F., y Bagajewicz, M. (S.F.) Integrated Model for Refinery Planning, Oil Procuring and
Product Distribution. Artículo en Internet.
Hadley “Nonlinear Programming”, MacGraw Hill (1972).
Harker, P. T., and J. S. Pang. "Finite-Dimensional Variational Inequality and Nonlinear Complementarity
Problems: A Survey of Theory, Algorithms and Application". Math. Prog. , 48, 161-220, 1990.
Haurie, A. Zaccour, G. and Y. Smeers "Sthocatic Equilibrium Programming for Dynamic Oligopolistic
Markets". Journal of Optimization Theory and Applications, 1990.
Haurie, A., Zaccour, G. Legrand, J. and Smeers, Y. "A Stochastic Dynamic Nash-Cournot Model for the
European Gas Market". Les Cahiers du GERAD G-87-54. (1987).
Hayek, F. A. "Individualism and Economic Order" . University of Chicago Press, Chicago, 1948.
Hobbs, B. F. "Network Models of Spatial Oligopoly with an Application to Deregulation of Electricity
Generation" Operations Research Vol 34 No. 3 (1986).
Holland, J. "Adaptation in Natural and Artificial Systems: An Introductory Analysis with Applications to
Biology, Control, and Artificial Intelligence". Second Edition, MIT Press/Bradford Books,
Cambridge, MA, 1992.
Jing-Yuan, W. and Smeers. Y. (1999) "Spatial Oligopolst Electricity Models with Cournot Generators and
Regulated Transmission Prices". Operations Research. Vol 47 No. 1, 1999.
Johnsen T. A., Verma S. K. and Wolfram C. (1999), "Zonal Pricing and Demand Side Bidding in the
Noregian Electricity Market". Working Paper, June 1999.
Kagel, J. H. "Auctions: A Survey of Experimental Research" in Kagel, J. H. And A.E. Roth (eds.) Handbook
of experimental economics. Princeton: Princeton University Press Ch. 7., 1995.
29
ESTADO DEL ARTE
OPTIMIZACIÓN DE CADENAS DE ABASTECIMIENTO DE BIO-COMBUSTIBLES
Kanudia, A. and Shukla, P. R. "Modelling of Uncertainties and Price Elastic Demands in EnergyEnvironment Planning for India". OMEGA, Vol. 26, No. 3, pp. 409-423, 1998
Lasdon, L. “Decomposition in Mathematical Programming” chapter 8 in “Optimization Theory for Large
Systems”. MacMillan Publishing Co. (1970).
Lasdon, León. “Optimization Theory for Large Systems”. MacMillan Publishing Co. (1970)
Lavigne, D., Loulou, R. And Savard, G. "The Energy System of Quebec: Cooperative, Regulated and
Stackelberg Equilibria". Les Cahiers du GERAD G-97-54, 1997.
Li, W., Huj, C., Li, A. (2005) Integrating CDU, FCC and Product Blending Models into
Mendez, C., Grossmann, I., Hajunkoski, I., y Kaboré, P. (2006) A Simultaneous Optimization Approach for
Off-Line Blending and Scheduling of Oil-Refinery Operations. Computers and Chemical Engineering
30 (2006) 614–634.
Micheletto, S., Carvalho, M., y Pinto, J. (2007) Operational Optimization of the Utility System of an Oil
Refinery. Computers and Chemical Engineering 32 (2008) 170–185.
Momoh, J.A. (2001) Electric Power System Applications of Optimization. Marcel Dekker, New York, 2001.
Murphy, F., Toman, M. and Weiss, H. "A Dynamic Nash Game Model of Oil Market Disruption and
Strategic Stockpiling". Operations Research Vol 37, No. 6, 1989.
Myerson, R. B. "Nash Equilibrium and The History of Economic Theory". Center for Mathematical Studies
in Economics and Management Science Northwestern University, Evanston, Illinois 60208.
Internet: http://www.kellogg.nwu.edu/research/math/nupapers.htm. Discussion Paper No. 1154.
First version, April 1996, revised, March 1999
Nash, J.F. Jr., "Equilibrium Points In N-Person Games." Proceedings of the National Academy of Sciences,
USA 36: 48-49, 1950.
Nash, J.F., Jr., "Noncooperative Games." Annals of Mathematics 54: 286-295, 1951.
Newbery D. M. (1995) “Power Market and Market Power”. The Energy Journal, Vol 16, No. 3.
Norton, L., y Grossmann, I. (1994) Strategic Planning Model for Complete Process Flexibility. Ind. Eng.
Chem. Res. (1994) 33, 69-76.
Ortiga, J., Bruno, J.C., Coronas, A., Grossman, I. (S.F.) Review Of Optimization Models For The Design Of
Polygeneration Systems In District Heating And Cooling Networks. 17th European Symposium on
Computer Aided Process Engineering – ESCAPE17 V. Plesu and P.S. Agachi
Pang, J. S. and Gabriel, S. A. "NE/SQP: A Robust Algorithm for the Nonlinear Complementarity Problem".
Mathematical Programming 1992.
Pinto, J. M. y Moro, L. F. (2000) A Planning Model for Petroleum Refineries. Brazilian Journal of Chemical
Engineering. Vol.17 n.4-7 São Paulo Dec. 2000.
Ramakrishnan, V., y Srivatsa, S.K. (2007) Mathematical Modeling Of Wind Energy Systems. Asian Journal
of Inforrnation Technology 6 (11): 1160-1166, 2007. ISSN: 1682-3915
30
ESTADO DEL ARTE
OPTIMIZACIÓN DE CADENAS DE ABASTECIMIENTO DE BIO-COMBUSTIBLES
Read, G. E. And George, J. A. "Dual Dynamic Programming for Linear Production/Invetory Systems"
Computers and Mathematics with Applicatyions 19(11), 1990.
Read, G. E. And Ring, B. J. "A dispatch Based Pricing Model for the New Zeland Electricity Market ".
Technical Report EMRG-WP-95-02. Energy Modelling Research Group, Deparment of
Management, University of Canterbury. To appear in Issues in Transmission Pricing and
Technology M.E. Einhorn and R. Siddiqi editors, Kluwer Academic Press (1995).
Refinery Planning. Computers and Chemical Engineering 29 (2005) 2010–2028.
Rigby, B., Lasdon L., y Waren, A. (1995) The Evolution of Texaco’s Blending Systems: from OMEGA to
Starblend. Interfaces Vol. 25, No. 5, September-October 1995, pp. 64-83.
Scott. T. J. and Read, G. E. "Modelling Hydro Reservoir Operations in a Deregulated Electricity
Enviroment". Technical Report EMRG-WP-95-05. Energy Modelling Research Group, Deparment of
Management, University of Canterbury. Submitted to international Transactios in Operations
Research. (1995).
Shapley, L.S."A Value For N-Person Games". In Annals of Mathematical Studies, R.D.Luce and A.W.
Tucker, eds. Princeton, NJ: Princeton University Press, pp. 307-317, 1953.
Shapley, L.S., Shubik, M. "A Method for Evaluating the Distribution of Power in a Committee System",
American Political Science Review 48, 787-792, (1954).
Sheble, G.B. y Fahd, G.N. (1994) Unit Commitment Literature Synopsis, IEEE Trans. Power Syst. 9 (1)
(1994) 128–135.
Sherali, H. D., Soyster A. L. and Murphy, F. H. "Stackelberg-Nash-Cournot Eqilibria: Characterizations and
Computations". Operations Research Vol 31 No. 2 (1983).
Sirag, A. (2003) Multi Objective Intra-Refinery Optimization. Ph.D. Dissertation; Colorado State University.
Smith. A. "An Inquiry into the Nature and Causes of the Wealth of Nations" Cannan Edition, American
Modern Library Series, N.Y., 1937.
Stackelberg. H. "Markform and Gleichgewicht". Julius Springer, Vienna. 1934.
Stackelberg. H. "The Theory of the Market Economy". Oxford University Press, 1952.
Supatgiat, C., Zhang, R. and Birge, J. "Equilibrium Values in a Competitive Power Exchange Market".
Technical Report 99-02. Departament of Industrial and Operations Engineering. University of
Michigan, Ann Arbor. February 1999.
Tesfatsion, L. "Introduction to the CE Special Issue on Agent-Based Computational Economics". Web
Document, Department of Economics, Iowa State University, Ames, IA. July 2000. To appear in
the Journal of Economic Dynamics and Control.
U.S. Department of Energy "The National Energy Modeling System: An Overview 2000" This publication is
on the WEB at: www.eia.doe.gov/oiaf/aeo/overview/index.html (2000).
Vecchietti, A., Lee, S., y Grossmann, I. (2002) Modeling of Discrete/Continuous Optimization Problems:
Characterization and Formulation of Disjunctions and their Relaxations. Artículo en Internet.
31
ESTADO DEL ARTE
OPTIMIZACIÓN DE CADENAS DE ABASTECIMIENTO DE BIO-COMBUSTIBLES
Velásquez, J. "Contratos Take or Pay para Suministro y Transporte de Gas. Modelaje Matemático y Efectos
Económicos". Mundo Eléctrico Colombiano No. 41(octubre 2000).
Velásquez, J. "Optimización Paralela Asincrónica Multiagente (Multiagent Asyncronous Paralell
Optimization). Enviado a 30 JAIIO - Jornadas Argentinas de Informática e Investigación
Operativa, SIO'2001 - Simposio en Investigación Operativa 10 al 14 de Septiembre de 2001,
Buenos Aires, Argentina.
Von der Fehr y Harbord D. (1993) “Spot Market Competition in the UK Electricity”. The Economic Journal,
103.
Von Neumann, J. "Zur Theories der Gesellschaftsspiele" Mathematische Annalen 100:295-320. English
translation by S. Bergmann in R. D. Luce and A. W. Tucker, eds., 1928,
Von Neumann, J. and Morgenstern, O. "Theory of Games and Economic Behavior". Princeton University
Press. 1944.
Von Neumann, J. and O. Morgenstern, 1944. Theory of Games and Economic Behavior, Princeton
University Press, Princeton NJ.
Wilson, R. "Strategic models of entry deterrence" In Aumann,R.J and S. Hart. 1992 (eds.) Handbook of
Game Theory, Volume 1. Amsterdam: Elsevier, 1992.
Wood, A. J. y Wollenberg, B. F. (1984) Power Generation, Operation, and Control. New York: Wiley, 1984.
Wood, A., y Wollenberg, B. (1996) Power Generation, Operation y Control. 2nd Edition, John Wiley and
Sons Inc. New York, 1996.
Xuan, L. (2000) Refinery-Wide Optimization. Ph.D. Dissertation; Texas Tech University.
You, F., y Grossmann, I. (S.F.) Mixed-Integer Nonlinear Programming Models and Algorithms for LargeScale Supply Chain Design with Stochastic Inventory Management. Artículo en Internet.
Zhang, B.J., y Hua, B. (2007) Effective MILP Model for Oil Refinery-Wide Production Planning and Better
Energy Utilization. Journal of Cleaner Production 15 (2007) 439e448.
32
Descargar