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:
Propuesta38.9s
Modelo comercial306s
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.
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