title: Representación discreta de variables independientes multi-dimensionales en la operación de sistemas eléctricos de potencia para estudios de mediano y largo plazo
Creators: name: Aravena Solis, Ignacio Andrés
Publisher: name: Federico Santa María Technical University
publisherIdentifier: https://ror.org/05510vn56
publisherIdentifierScheme: ROR
Year: 2013
Subjects: classificationCode: 2.2
subject: FOS: Electrical engineering, electronic engineering, information engineering
subject: operación económica de sistemas de potencia
subject: planificación de expansión de sistemas de potencia
subject: Sistema Interconectado Central (SIC)
subject: Sistema Interconectado Norte Grande (SING)

description: La presente Tesis analiza, propone y aplica metodologías de representación reducida (discretas) para variables multi-dimensionales de entrada en modelos de optimización de sistemas eléctricos de potencia. Estas variables, que se presentan a la vez en distintos puntos físicos del sistema de potencia, bien pueden aparecer en el lado derecho (términos constantes) de las restricciones o como coeficientes de la función objetivo de los problemas de optimización económica de sistemas de potencia. En modelos de sistemas de mediana a gran envergadura no es posible considerar todas las variables de entrada en forma desagregada. Por ejemplo, en modelos de optimización de mediano y largo plazo se agrupan instantes de características similares en cuanto a las variables de entrada, representando cada grupo con un sólo valor para las variables. Del mismo modo, en modelos complejos y/o de gran envergadura de programación estocástica se reducen los escenarios para obtener una formulación cuya resolución sea computacionalmente factible. Lo anterior lleva en forma casi natural a intentar encontrar metodologías que permitan realizar la agrupación temporal o la reducción de escenarios, problemas que son equivalentes, de forma óptima. En este contexto, “óptima” se refiere a que la solución a los problemas simplificados sea lo más similar posible a la solución del problema de optimización original. Para encontrar las representaciones reducidas se propone usar técnicas de clustering y otras basadas en reducción de escenarios. El desempeño de las técnicas propuestas es contrastado con las metodologías actualmente usadas en la industria y la academia en tres casos de estudio: (1) la expansión del Sistema Interconectado Central (SIC) usando programación estocástica para considerar la variabilidad hidrológica; (2) el dimensionamiento óptimo de la interconexión entre sistemas aislados con características de carga diversas; y (3) la operación de mediano plazo del Sistema Interconectado Norte Grande (SING) considerando niveles elevados de penetración eólica. En los tres casos las metodologías propuestas superaron a las actualmente usadas en términos de los errores en los resultados, en especial en lo que respecta a los flujos en los últimos dos casos de estudio. La razón para esta superioridad recae en que los métodos propuestos son capaces de considerar la estructura real de los datos durante la construcción de las representaciones reducidas de mejor forma que los métodos actualmente utilizados. El caso de estudio más que llevó al problema de optimización más complejo fue la expansión del SIC, puesto que se resolvió el problema de expansión conjunta de generación y transmisión considerando la variabilidad hidrológica. Los resultados dieron lugar a planes de expansión que disminuyen los costos totales cerca de un 5% respecto a los planes indicativos de expansión determinados por la autoridad (plan de expansión de generación de la Comisión Nacional de Energía, CNE, y plan de expansión de transmisión del Centro de Despacho Económico de Carga del SIC, CDEC-SIC).