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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
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AGENDA
1. Introducción
2. Planificación del crecimiento
3. Incertidumbre
4. Proyectos de Investigación UTFSM
5. Conclusiones
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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
Dirección de la Operación
Planificación del crecimiento
años
2 5 10-201
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.).
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2. PLANIFICACIÓN DEL CRECIMIENTO
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).
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Enfoques empleados en la solución
72%
45,1%
53,5%
Eólico: 1,4%
48%
70%
49%Crisismundial
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.
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Planificación considerando el horizonte de planificación
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.
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Planificación considerando el tipo de incertidumbre
SISTEMA 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021SIC Norte 5,7% 8,7% 17,2% 17,7% 16,3% 6,6% 6,5% 6,5% 6,5% 6,5% 5,5%SIC Centro 2,7% 7,2% 5,7% 4,5% 4,7% 5,9% 5,8% 5,7% 5,7% 5,7% 5,5%SIC Itahue 5,0% 4,9% 5,6% 5,3% 4,9% 5,0% 5,4% 5,4% 5,4% 5,4% 5,5%SIC Concepción 16,5% 7,5% 4,7% 5,6% 4,7% 6,4% 6,2% 6,2% 6,2% 6,2% 5,5%SIC Sur -0,6% -1,2% 0,4% 5,0% 5,3% 5,8% 5,8% 5,8% 5,8% 5,8% 5,5%SIC Austral 3,1% 5,1% 5,2% 4,8% 4,4% 5,9% 5,1% 5,0% 5,0% 5,0% 5,5%
TOTAL 4,0% 6,6% 6,7% 6,5% 6,5% 5,9% 5,9% 5,8% 5,8% 5,8% 5,5%
Proyección de Demanda de Energía SIC [%]
Planificación de la generación – CNE (Chile, 2009)
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Escenario nuclear: centrales nucleares de 800 [MW] en el 2023 y 2027. Fuente: Systep Consultores
Proyectos recomendados para el SIC (2010 y 2011)
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PotenciaMes Año MWSep 2012 Eolica IV Region 01 50Dic 2012 Hidroeléctrica VI Región 01 40Ene 2013 Central Des.For. VIII Region 01 8Abr 2013 Hidroeléctrica III Región 01 4,3Abr 2013 Eolica Concepcion 01 50Jul 2013 Central Des.For. VII Region 01 10Sep 2013 Hidroeléctrica VII Región 01 30Mar 2014 Hidroeléctrica VIII Región 01 20Abr 2014 Hidroeléctrica VIII Región 02 136Jul 2014 Hidroeléctrica VII Región 02 20Jul 2014 Eolica IV Region 02 50Abr 2015 Hidroeléctrica VIII Región 03 20Ene 2016 Hidroeléctrica RM 01 256Ene 2016 Eolica Concepcion 02 50Ene 2016 Geotermica Calabozo 01 40Mar 2016 Geotermica Chillan 01 40Mar 2016 Central Des.For. VIII Region 02 9Jul 2016 Hidroeléctrica RM 02 275Abr 2017 Carbón VIII Region 01 343Dic 2017 Eolica IV Region 03 50Dic 2017 Geotermica Calabozo 02 40Jul 2018 Quintero CC FA GNL 35Jul 2018 Quintero CC GNL 350Jul 2018 Eolica Concepcion 03 50Ago 2018 Eolica IV Region 05 50Sep 2018 Central Des.For. VII Region 03 15Oct 2018 Geotermica Potrerillos 01 40Oct 2018 Central Des.For. VII Region 02 10Dic 2018 Eolica Concepcion 04 50Mar 2019 Eolica IV Region 04 50Ago 2019 Carbón Maitencillo 01 342Oct 2019 Hidroeléctrica VII Región 03 20Oct 2019 Geotermica Calabozo 03 40Nov 2019 Carbón Pan de Azucar 04 135Dic 2019 Eolica IV Region 06 50Ago 2020 Modulo 01 660Oct 2020 Eolica Concepcion 05 50Sep 2021 Carbón Maitencillo 02 342Oct 2021 Hidroeléctrica VIII Región 04 20Nov 2021 Geotermica Potrerillos 02 40Dic 2021 Modulo 02 500
Fecha de entrada Obras Recomendas de Generación
Expansión del sistema troncal del SIC
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Fuente: J. C. Araneda - TRANSELEC
cuadrienio 2011-2014
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.
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Planificación considerando el tipo de 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.
3. INCERTIDUMBRE
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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.
Nombre Año [MW]Nombre Año [MW] Dias E [GWh]
Cipreses (Laguna Invernada) 1955 106 56 141Rapel 1968 377 8 73
El Toro (Lago Laja) 1973 450 633 6820Colbún 1985 478 50 449
Canutillar (Lago Chapo) 1990 172 143 473Pehuenche (Embalse Melado) 1991 570 1.2 16.0
Pangue 1996 467 0.8 8.2Ralco 2004 690 20 316
Total Embalse - 3310Total Pasada - 2046
Total - 5356
RegulaciónCENTRALES HIDRÁULICAS
Horaria
Regulación [GWh] 7000
Fuente: Juan Marcos Donoso, CDEC-SIC (2012)
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, Viktoria Neimanne realiza una descripción más detallada de los tipos de incertidumbre:
Tipos de incertidumbre
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1) 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.
2) 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.
3) 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.
4) Información verdaderamente incierta (Truly Uncertain Information). 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 subjetivas o escenarios.
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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:
Incertidumbres asociadas al proceso de planificación
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Parámetros Tipo de Parámetros Costos de Inversión en instalaciones de
transmisión Determinístico
Tasa de descuento Determinístico
Demanda Aleatorio Disponibilidad de combustibles Aleatorio Planificación Indicativa de Generación
- Ejecución de proyectos candidatos de generación
Verdaderamente incierta
- Surgimiento de proyectos de generación Verdaderamente
incierta - Fecha de entrada en servicio de
proyectos de generación Verdaderamente
incierta
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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 MWGeneración Anual: 15.100,0 GWhDemanda Máxima : 1.998,0 MWPoblación: 6.22%CR: 10% y CL: 90%
Sistema Interconectado del Norte Grande(SING)Cobertura: Arica y Parinacota (XV) – Tarapaca
(I) – Antofagasta (II)Potencia Instalada: 3.698,7 MWGeneración Anual: 15.100,0 GWhDemanda Máxima : 1.998,0 MWPoblación: 6.22%CR: 10% y CL: 90%
Sistema Interconectado Central (SIC)Cobertura: Antofagasta (II) – Los Lagos (X) –
Los Ríos (XIV) y Región MetropolitanaPotencia Instalada: 12.147,1 MWGeneración Anual: 43.254,8 GWhDemanda Máxima: 6.482,1 MWPoblación: 92,24%CR: 55% y CL: 45%
Sistema Interconectado Central (SIC)Cobertura: Antofagasta (II) – Los Lagos (X) –
Los Ríos (XIV) y Región MetropolitanaPotencia Instalada: 12.147,1 MWGeneración Anual: 43.254,8 GWhDemanda Máxima: 6.482,1 MWPoblación: 92,24%CR: 55% y CL: 45%
Sistema Eléctrico de AysénCobertura: Aysen (XI)Potencia Instalada: 40,2 MWGeneración Anual: 121,7 GWhDemanda Máxima: 20,4 MWPoblación: 0.61%CR: 100%
Sistema Eléctrico de AysénCobertura: Aysen (XI)Potencia Instalada: 40,2 MWGeneración Anual: 121,7 GWhDemanda Máxima: 20,4 MWPoblación: 0.61%CR: 100%
Sistema Eléctrico de MagallanesCobertura: Magallanes (XII)Potencia Instalada: 98,8 MWGeneración Anual: 268,9 GWhDemanda Máxima: 49,3 MWPoblación: 0,93%CR: 100%
Sistema Eléctrico de MagallanesCobertura: Magallanes (XII)Potencia Instalada: 98,8 MWGeneración Anual: 268,9 GWhDemanda Máxima: 49,3 MWPoblación: 0,93%CR: 100%
Fuente: CDEC (2012)
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 (Stochastic Mixed-Integer Programming).
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.
PLANIFICACIÓN DE LA CAPACIDAD
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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.
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.
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Resultados de expansión (Transmisión)
19
7
1
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.
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(*) Procesador: Intel Core I7 960, 4 núcleos – 8 hilos, 3.466GHz, 8MB Caché. Memoria: 24GB RAM, 1600MHz (1066MHz)
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.
PLANIFICACIÓN DE LA CAPACIDAD DE GENERACIÓN
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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.
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ERNC ERNC
1) Co-optimizando la generación y transmisión se logra una disminución de los costos totales en la planificación.
2) Co-optimización determinista permite modelar en un nivel de detalle elevado la red de transmisión.
3) Los tiempos de simulación requeridos aumentan considerablemente con la programación estocástica (100 veces).
4) Se ha probado exitosamente aplicaciones prácticas de planificación de capacidad de generación y transmisión en sistemas reales.
5) 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.
6) Se está trabajando un elaborar un sistema de planificación hidrotérmico de prueba de manera que puedan investigadores validar sus metodologías.
7) Con el conocimiento ganado se está pensando en desarrollar herramientas propias utilizando software como Python o C/C++.
5. CONCLUSIONES
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Planificación de la capacidad de generación y tranmisión bajo
incertidumbres
Dr. Víctor Hugo Hinojosa
UNIVERSIDAD TÉCNICA FEDERICO SANTA MARÍA
03 de octubre de 2013
