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Planificación de la capacidad de generación y tranmisión bajo incertidumbres. Dr. Víctor Hugo Hinojosa Departamento de Ingeniería Eléctrica UNIVERSIDAD TÉCNICA FEDERICO SANTA MARÍA. AGENDA. Introducción Planificación del crecimiento Incertidumbre Proyectos de Investigación UTFSM

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Planificación de la capacidad de generación y tranmisión bajo incertidumbres

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Planificaci n de la capacidad de generaci n y tranmisi n bajo incertidumbres

Planificación de la capacidad de generación y tranmisiónbajoincertidumbres

Dr. Víctor Hugo Hinojosa

Departamento de Ingeniería Eléctrica

UNIVERSIDAD TÉCNICA FEDERICO SANTA MARÍA


Agenda

AGENDA

  • Introducción

  • Planificación del crecimiento

  • Incertidumbre

  • Proyectos de Investigación UTFSM

  • Conclusiones


Planificaci n de la capacidad de generaci n y tranmisi n bajo incertidumbres

1. INTRODUCCIÓN - Mercados eléctricos

  • Actividades involucradas en los sistemas de suministro de energía eléctrica (SSEE)

    • El ambiente de tiempo se relaciona con el período que abarca la actividad a desarrollar y se divide en crecimiento y en operación.

  • El ambiente del sistema eléctrico se refiere a los subsistemas parciales (generación, transmisión, distribución y los consumidores).

  • El ambiente del alcance se vincula con el objetivo de la actividad a desarrollar, que puede incorporar exigencias físicas, técnicas, económicas, medioambientales, etc. al suministro de energía eléctrica.

Programación de la operación

Planificación del crecimiento

años

1

2

5

10-20

Dirección de la Operación


2 planificaci n del crecimiento

2. PLANIFICACIÓN DEL CRECIMIENTO

  • Escenario para la expansión de la generación : Conjunto de proyectos (centrales eléctricas y proyectos de interconexión entre sistemas eléctricos).

  • Proyección de demanda y/o energía: El comportamiento futuro de cada tipo de usuario deberá estar caracterizado a través de curvas de duración (cinco bloques), que den cuenta de las características estacionales del consumo en el año.

  • Instalaciones en construcción (sistema eléctrico actual): Son instalaciones que están en construcción(centrales generadoras, subestaciones y líneas de transmisión, y sistemas de interconexión entre sistemas).

     La planificación indicativa consiste en la determinación de la secuencia “óptima” de los proyectos de generación y/o transmisión en un horizonte de planificación  minimización de costos (inversión, operación, mantenimiento, etc.).


Enfoques empleados en la soluci n

Enfoques empleados en la solución

  • El problema de la planificación de la expansión puede ser enfocado para su solución, considerando 3 puntos de vista:

    • La estructura de la industria eléctrica. Desde el punto de vista de la estructura de la industria eléctrica: industria verticalmente integrada y en mercados competitivos.

    • El horizonte de planificación: Estática y dinámica.

    • Tipo de incertidumbre: Determinista y no determinista (planificación bajo incertidumbre).

Eólico: 1,4%

70%

Crisis

mundial

53,5%

72%

49%

48%

45,1%


Planificaci n considerando el horizonte de planificaci n

Planificación considerando el horizonte de planificación

  • Los modelos de expansión de la capacidad pueden ser clasificados en:

    • Planificación estática: Es considerada cuándo el planificador busca las nuevas inversiones para un determinado año futuro.

      • Esta planificación debe determinar “en dónde” y “cuántos” tipos de nuevas instalaciones deberían ser instaladas a mínimo costo.

    • Planificación dinámica (multi-período): Para cuándo se modelan varios años del horizonte de planificación, el planificador necesita definir la estrategia óptima a lo largo del horizonte de planificación.

      • El planificador está interesado en determinar “cuándo” las nuevas instalaciones deberían ser construidas dentro del horizonte.

  • La elección de la técnica de optimización depende de:

    • Forma y las propiedades de la función objetivo.

    • Restricciones y variables de decisión del problema.

       El problema de planificación puede ser formulado como: de gran escala, lineal (problema DC), entero-mixto, y multi-período.


Planificaci n considerando el tipo de incertidumbre

Planificación considerando el tipo de incertidumbre

1. Planificación determinista

  • El objetivo de esta planificación es la determinación de un cronograma de expansión que atienda la demanda pronosticada y minimice los costos de construcción, operación y mantenimiento en un instante determinado.

  • Los parámetros de entrada se asume son conocidos.

    • Este enfoque considera únicamente los casos más probables (valor medio) que pueden tomar los parámetros, sin considerar una probabilidad de ocurrencia o grado de importancia para estos casos.

    • El enfoque determinista ha sido utilizada por técnicas de programación tales como: programación lineal, programación entera-mixta, programación dinámica, etc.

      • Cada una de las cuales lleva a una solución óptima única.

  • Usualmente un análisis de sensibilidad (en algunos casos post-óptimo) suele realizarse para evaluar la influencia de la desviación de los parámetros principales: demanda, costos de inversión, precios de combustible, etc.


Planificaci n de la generaci n cne chile 2009

Planificación de la generación – CNE (Chile, 2009)

Escenario nuclear: centrales nucleares de 800 [MW] en el 2023 y 2027.

Fuente: Systep Consultores


Proyectos recomendados para el sic 2010 y 2011

Proyectos recomendados para el SIC (2010 y 2011)


Expansi n del sistema troncal del sic

Expansión del sistema troncal del SIC

Fuente: J. C. Araneda - TRANSELEC

 cuadrienio 2011-2014


Planificaci n considerando el tipo de incertidumbre1

Planificación considerando el tipo de incertidumbre

2. Planificación no determinista o planificación bajo incertidumbre

  • La incertidumbre hace que los resultados “óptimos” sean cuestionables, una vez que la realidad futura sea diferente de la pronosticada.

    • Se trata de modelar los parámetros según su naturaleza aleatoria o incierta.

    • Asignándoles una probabilidad de ocurrencia o un grado de importancia.

  • Para resolver el problema de la planificación de la expansión de la capacidad bajo incertidumbre, se requiere de la combinación de técnicas de optimización, simulación y de análisis de decisión integradas en un solo modelo de planificación.

    • Se ha utilizado para ello enfoques híbridos basados en la combinación de los métodos clásicos de optimización, de la técnica simulativa de Monte Carlo y diferentes criterios para toma de decisiones bajo incertidumbre.

      • Equivalente Determinístico, análisis de sensibilidad, optimización estocástica, criterio probabilístico (flujo de carga probabilístico y criterio de confiabilidad probabilístico), escenarios y análisis de decisión.

      • Además, existen varios enfoques que han planteado la combinación de algoritmos meta-heurísticos, análisis de riesgo y árboles de decisión.


3 incertidumbre

3. INCERTIDUMBRE

  • “La incertidumbre es un término genérico usado para describir algo que no es conocido ya sea por que ocurre en el futuro o porque tiene un impacto que es desconocido”.

    • El término incertidumbre sirve para ilustrar lo desconocido y que no puede ser resuelto en forma determinística (demanda, caudales, etc.).

    • La incertidumbre surge a causa de la complejidad del fenómeno, información incompleta tales como desacuerdos entre las fuentes de información, ambigüedad, imprecisión lingüística, imprecisión o simplemente información faltante.

 Es importante identificar y entender las incertidumbres, porque tienen consecuencias potencialmente negativas y hacen que la tarea de planificación sea difícil y los planes no sean óptimos ante la ocurrencia de distintos escenarios futuros.

Fuente: Juan Marcos Donoso, CDEC-SIC (2012)


Tipos de incertidumbre

Tipos de incertidumbre

  • Para clarificar el significado de incertidumbre es importante distinguir :

    • Fuentes de incertidumbre se refieren a las áreas o variables que son desconocidas o inciertas (demanda, caudales, costo de los combustibles, etc.).

    • Tipos de incertidumbre se refiere a la naturaleza, característica, o extensión de la incertidumbre misma  sigue una función de distribución.

    • Por lo tanto, los tipos de incertidumbre dan una visión de la modelación, es decir “como modelar”, mientras que áreas de incertidumbre dan una visión de las variables que deben ser incluidas, es decir “que modelar”.

  • En 1987 la IEA (International Energy Agency) sugiere dos tipos de incertidumbre que surgen alrededor del valor de un parámetro:

    • Es decir puede surgir debido a la variabilidad estocástica (complejidad del modelo) o a la falta de conocimiento o información, e inclusive a ambas.

    • Apegado a lo descrito por la IEA, ViktoriaNeimanne realiza una descripción más detallada de los tipos de incertidumbre:


Planificaci n de la capacidad de generaci n y tranmisi n bajo incertidumbres

  • Información determinista. Es definida explícitamente:

    • Por ejemplo el número derechos de vía en la red de transmisión actual.

    • Además datos como nuevos derechos de vía (rutas de líneas de transmisión) y los sitios de ubicación de algunas nuevas centrales de generación o incluso el sistema de transmisión.

  • Información aleatoria. Son parámetros relacionados con eventos aleatorios, donde la información es basada sobre datos estadísticos disponibles:

    • Estos parámetros pueden ser ajustados a algunas de las funciones de distribución conocidas.

    • Pronóstico de la demanda de los clientes, costos de los combustibles y las tasas de falla de las instalaciones del sistema de potencia obedecen a comportamientos aleatorios.

  • Información difusa. Información valiosa que puede ser obtenida en forma lingüística: grande, pequeño, mucho, poco, eficiente, menos eficiente, etc.

    • Esta información difusa es a menudo muy subjetiva y está usualmente basada en el juicio del experto, sin embargo puede ser de gran ayuda en el proceso de toma de decisiones.

  • Información verdaderamente incierta (TrulyUncertainInformation). Esta información no tiene naturaleza probabilística:

    • Es aquella información que simplemente no está disponible (conocimiento del 0%), pero que puede ser obtenida considerando la experiencia del planificador.

    • Esta información puede ser modelada por medio de probabilidades subjetivaso escenarios.


Incertidumbres asociadas al proceso de planificaci n

Incertidumbres asociadas al proceso de planificación

  • La predicción de ciertos parámetros de entrada introduce incertidumbres en el proceso de toma de decisiones.

  • Las incertidumbres en la planificación de la capacidad de generación y transmisión de los sistemas de potencia se observan en:


  • Planificaci n de la capacidad de generaci n y tranmisi n bajo incertidumbres

    4. PROYECTOS DE INVESTIGACIÓN UTFSM

    Sistema Interconectado del Norte Grande

    (SING)

    Cobertura:Arica y Parinacota (XV) – Tarapaca (I) – Antofagasta (II)

    Potencia Instalada: 3.698,7 MW

    Generación Anual: 15.100,0 GWh

    Demanda Máxima : 1.998,0 MW

    Población: 6.22%

    CR: 10% y CL: 90%

    Sistema Interconectado Central

    (SIC)

    Cobertura:Antofagasta (II) – Los Lagos (X) – Los Ríos (XIV) y Región Metropolitana

    Potencia Instalada: 12.147,1 MW

    Generación Anual: 43.254,8 GWh

    Demanda Máxima: 6.482,1 MW

    Población: 92,24%

    CR: 55% y CL: 45%

    Sistema Eléctrico de Aysén

    Cobertura: Aysen (XI)

    Potencia Instalada: 40,2 MW

    Generación Anual: 121,7 GWh

    Demanda Máxima: 20,4 MW

    Población: 0.61%

    CR: 100%

    Sistema Eléctrico de Magallanes

    Cobertura: Magallanes (XII)

    Potencia Instalada: 98,8 MW

    Generación Anual: 268,9 GWh

    Demanda Máxima: 49,3 MW

    Población: 0,93%

    CR: 100%

    Fuente: CDEC (2012)


    Planificaci n de la capacidad

    Planificación de la capacidad

    1) Estudio que explora la co-optimización de decisiones de inversión en generación y transmisión bajo incertidumbre hidrológica para el SIC usando programación estocástica entera-mixta (StochasticMixed-IntegerProgramming).

    Proyecto de Investigación aplicada RET-Transelec + UTFSM (2012): I. Aravena, R. Cárdenas, E. Gil, P. Reyes, J.C. Araneda y V. Hinojosa

    • El modelo implementado se basa principalmente en la información contenida en el Informe de Fijación de Precios de Nudo de abril de 2011, y la revisión del Estudio de Transmisión Troncal 2011.

    Las tensiones modeladas corresponden al sistema de 500 [kV], 220 [kV], 154 [kV] y 110 [kV], lo que corresponde a un sistema de 75 nodos.

    El horizonte del modelo fue definido en 15 años (2011-2025).

    Resultados están siendo publicados en el Congreso Latino-americano de Generación y transmisión – CLAGTEE 2013.


    Programaci n estoc stica pe

    Programación Estocástica (PE)

    • Serie de técnicas para modelar problemas de optimización que involucran incertidumbres en los parámetros de entrada.

      • Se asume que las distribuciones de probabilidad asociadas a los datos son conocidas o pueden ser estimadas.

    • La PE es capaz de encontrar una solución factible única para todas las posibles realizaciones de los parámetros de entrada.

      • En la práctica la PE considera distribuciones de probabilidad discretas (conjuntos finitos/reducidos) de escenarios que aproximan la distribución de cada parámetro aleatorio.

    • Se aplica una metodología de descomposición de dos etapas (niveles jerárquicos) y se descompone la incertidumbre hidrológica en escenarios.

      • De esta manera se puede formular un único problema determinístico.

      • La mayor dificultad es el elevado costo computacional que implica el problema entero-mixto.

        i) Las variables de la primera etapa (decisiones de inversión) son las decisiones a tomar bajo incertidumbre y son únicas (idénticas) para todos los escenarios.

        ii) Las variables de la segunda etapa (decisiones de operación) pueden ser decididas de forma independiente en cada escenario, pero están condicionadas por las variables de la primera etapa.

    • Las restricciones que obligan a que las decisiones de inversión sean únicas son llamadas restricciones de no-anticipatividad.


    Resultados de expansi n transmisi n

    Resultados de expansión (Transmisión)

    1

    7


    Resultados de expansi n generaci n

    Resultados de expansión (Generación)

    • Diferencias mínimas entre el plan determinístico y el plan estocástico.

      • El plan optimizado reduce un 5% respecto al plan del organismo Regulador.

      • Con 3 escenarios no se logra representar bien las variaciones que experimenta la variable hidrológica.

      • Mas escenarios dan lugar a tiempos de resolución prohibitivos.

    • (*) Procesador: Intel Core I7 960, 4 núcleos – 8 hilos, 3.466GHz, 8MB Caché. Memoria: 24GB RAM, 1600MHz (1066MHz)


    Planificaci n de la capacidad de generaci n

    Planificación de la capacidad de generación

    2) Planificación de la expansión de generación del SING considerando incertidumbre en la demanda, 2013.

    Memoria de Ingeniero Civil Electricista UTFSM: W. Gandulfo (I. Aravena, E. Gil)

    • En este estudio se analiza el problema de la planificación de la capacidad de generación bajo incertidumbre de la demanda.

    • Se modifico el modelo del CDEC-SING en PLEXOS, y es basado en el Informe de Fijación de Precios de Nudo de octubre de 2012, y la propuesta de expansión del sistema trocal realizada por el SING en 2012 (100 nodos: 13,8 [kV] hasta 345 [kV]).

    • La demanda del sistema puede variar significativamente debido a un gran número de proyectos mineros cuya construcción aún no es segura.


    Programaci n estoc stica plexos

    Programación Estocástica (PLEXOS)

    • La probabilidad asociada a cada proyecto minero para la construcción de los 12 escenarios fue definida por el Ing. Gandulfo y la empresa ENAEX.

    ERNC

    ERNC


    5 conclusiones

    5. CONCLUSIONES

    • Co-optimizando la generación y transmisión se logra una disminución de los costos totales en la planificación.

    • Co-optimización determinista permite modelar en un nivel de detalle elevado la red de transmisión.

    • Los tiempos de simulación requeridos aumentan considerablemente con la programación estocástica (100 veces).

    • Se ha probado exitosamente aplicaciones prácticas de planificación de capacidad de generación y transmisión en sistemas reales.

    • A futuro se espera explorar la resolución del problema con un mayor número de escenarios hidrológicos usando un modelo de transmisión con un menor número de barras.

    • Se está trabajando un elaborar un sistema de planificación hidrotérmico de prueba de manera que puedan investigadores validar sus metodologías.

    • Con el conocimiento ganado se está pensando en desarrollar herramientas propias utilizando software como Python o C/C++.


    Planificaci n de la capacidad de generaci n y tranmisi n bajo incertidumbres

    Planificación de la capacidad de generación y tranmisiónbajoincertidumbres

    Dr. Víctor Hugo Hinojosa

    [email protected]

    UNIVERSIDAD TÉCNICA FEDERICO SANTA MARÍA

    03 de octubre de 2013


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