Methodology to estimate the efficient frontier of solar photovoltaic and wind power projects accounting time dependent correlations between underlying meteorological variables
Las decisiones de capacidad instaladas son uno de los factores más relevantes a considerar cuando una empresa o un país está estableciendo múltiples proyectos de generación de energía renovable. Así, el modelado de variables climáticas es una parte fundamental en la toma de decisiones porque esto im...
- Autores:
-
Valencia González, Carlos Darío
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- eng
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/48633
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/48633
- Palabra clave:
- Recursos energéticos renovables
Energía eólica
Generación de energía fotovoltaica
Indicadores de eficiencia
Ingeniería
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- openAccess
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Las decisiones de capacidad instaladas son uno de los factores más relevantes a considerar cuando una empresa o un país está estableciendo múltiples proyectos de generación de energía renovable. Así, el modelado de variables climáticas es una parte fundamental en la toma de decisiones porque esto impacta directamente la cantidad de energía que generará cada proyecto. El propósito de este documento y su contribución final es diseñar una metodología para estimar la frontera eficiente en el contexto de los proyectos de generación energética, principalmente proyectos de energía eólica y fotovoltaica, lo que significa decidir la capacidad instalada para cada uno. Esto representa un desafío porque, para estimar la volatilidad de la cartera, la metodología asegura un nivel de correlación entre las variables climáticas que cambia en función de la hora y el mes, manteniendo sus respectivas distribuciones marginales con parámetros que también pueden son dependientes del tiempo. Una vez realizada la simulación con las restricciones indicadas anteriormente se implementa, los puntos discretos de la frontera se estiman iterando un modelo de programación cuadrática que pondera la volatilidad y el retorno del portafolio sobre su función objetivo. Un caso de estudio se utiliza al final de este documento para ejemplificar el impacto de la metodología mientras se compara con una estimación de las variables meteorológicas que no considera la correlación entre ellos |
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Así, el modelado de variables climáticas es una parte fundamental en la toma de decisiones porque esto impacta directamente la cantidad de energía que generará cada proyecto. El propósito de este documento y su contribución final es diseñar una metodología para estimar la frontera eficiente en el contexto de los proyectos de generación energética, principalmente proyectos de energía eólica y fotovoltaica, lo que significa decidir la capacidad instalada para cada uno. Esto representa un desafío porque, para estimar la volatilidad de la cartera, la metodología asegura un nivel de correlación entre las variables climáticas que cambia en función de la hora y el mes, manteniendo sus respectivas distribuciones marginales con parámetros que también pueden son dependientes del tiempo. Una vez realizada la simulación con las restricciones indicadas anteriormente se implementa, los puntos discretos de la frontera se estiman iterando un modelo de programación cuadrática que pondera la volatilidad y el retorno del portafolio sobre su función objetivo. Un caso de estudio se utiliza al final de este documento para ejemplificar el impacto de la metodología mientras se compara con una estimación de las variables meteorológicas que no considera la correlación entre ellosInstalled capacity decisions are one of the most relevant factors to consider when a company or a country is establishing multiple renewable energy generation projects. Thus, the modeling of weather variables is a fundamental part in making those decisions because this directly impacts the amount of energy that each project will generate. The purpose of this paper and its ultimate contribution is to design a methodology to estimate the efficient frontier in the context of generation projects, mainly wind power and photovoltaic projects, which means deciding the installed capacity for each one. This represents a challenge because, in order to estimate portfolio volatility, the methodology ensures a level of correlation between the weather variables which changes as a function of the hour and the month, while maintaining a group of their respective marginal distributions with parameters that can also be time dependent. Once the simulation with the restrictions stated before is implemented, discrete points of the frontier are estimated by iterating a quadratic programming model that weighs volatility and return of the portfolio on its objective function. A case of study is used at the end of this paper in order to exemplify the impact of the methodology while it is compared with an estimation of the meteorological variables that does not consider correlation between themMagíster en Ingeniería IndustrialMaestría22 hojasapplication/pdfengUniversidad de los AndesMaestría en Ingeniería IndustrialFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería Industrialinstname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional SénecaMethodology to estimate the efficient frontier of solar photovoltaic and wind power projects accounting time dependent correlations between underlying meteorological variablesTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Texthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMRecursos energéticos renovablesEnergía eólicaGeneración de energía fotovoltaicaIndicadores de eficienciaIngenieríaPublicationhttps://scholar.google.es/citations?user=vPH5LywAAAAJvirtual::12005-1https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001385980virtual::12004-1https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000271403virtual::12005-18a8a52da-a97b-45a5-892d-619fbc88a597virtual::12004-1e1de19e8-629e-401d-a9d3-77eea3d2db48virtual::12005-18a8a52da-a97b-45a5-892d-619fbc88a597virtual::12004-1e1de19e8-629e-401d-a9d3-77eea3d2db48virtual::12005-1THUMBNAILu833222.pdf.jpgu833222.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg14621https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/34fb02a2-bfec-4db8-9b44-301bc83abf43/download19038f87d5757bf0a9818d596f79df52MD55TEXTu833222.pdf.txtu833222.pdf.txtExtracted texttext/plain48880https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/c3a73d06-a692-4f58-91f1-01961a1596b4/download4b605a1024ffd9cbe8b622fe37372a2cMD54ORIGINALu833222.pdfapplication/pdf577646https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/7ff62bb1-85ca-42ee-b4b4-f2cd8c717f87/downloadc143aad1137deb00c3d400b92824d731MD511992/48633oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/486332024-03-13 14:34:24.77https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdfopen.accesshttps://repositorio.uniandes.edu.coRepositorio institucional Sénecaadminrepositorio@uniandes.edu.co |