Planeamiento Integrado de Sistemas Energéticos: Un Enfoque Estocástico Multietapa
En este trabajo se presentan múltiples modelos de optimización para la operación y el planeamiento de la expansión del sistema energético compuesto por los sistemas de electricidad y gas natural. Dichos modelos, consideran aspectos relevantes del funcionamiento físico de los componentes del sistema...
- Autores:
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Saldarriaga Cortés, Carlos Arturo
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Universidad Tecnológica de Pereira
- Repositorio:
- Repositorio Institucional UTP
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.utp.edu.co:11059/10887
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/11059/10887
- Palabra clave:
- Sistemas de distribución - Energía eléctrica
Gas natural
Sistema de distribución
Optimización matemática
- Rights
- License
- Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
| Summary: | En este trabajo se presentan múltiples modelos de optimización para la operación y el planeamiento de la expansión del sistema energético compuesto por los sistemas de electricidad y gas natural. Dichos modelos, consideran aspectos relevantes del funcionamiento físico de los componentes del sistema energético (e.g. generadores térmicos e hidráulicos, elementos de la red de gas natural), así como también incorporan diferentes fuentes de incertidumbre que representan el comportamiento de aspectos exógenos a los sistemas bajo estudio, pero que presentan un alto impacto en el diseño y operación de estos (e.g. decisiones de mercado, variabilidad de recursos). Aunque lo anterior, permite una mejor representación de la realidad de los sistemas considerados, implica un incremento en la complejidad matemática y computacional de los modelos, pues se requiere del uso de funciones no lineales para simular el comportamiento físico de los componentes y de una gran cantidad de variables binarias y continuas para incorporar de forma simultanea el efecto de múltiples escenarios de incertidumbre. Es por esto, que en este trabajo se proponen diferentes metodologías de linealización, las cuales permiten de manera eficiente (pocas variables adicionales) eliminar las no linealidades garantizando una alta fidelidad con respecto a los modelos no lineales. Igualmente, se aplican y adaptan múltiples metodologías de solución que aprovechan las características matemáticas del problema para descomponerlo en sub-problemas, los cuales facilitan la paralelización de la solución y por ende la reducción sustancial en los tiempos de cómputo. |
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