Conclusiones y Recomendaciones

En el presente estudio se ha formulado el problema de operación de una Bolsa de energía Multinodal planteando un modelo de operación en la forma de un Flujo Óptimo de Potencia, considerando las restricciones típicas de balance de potencia activa y reactiva, factor de potencia y las restricciones de flujo de potencia, que son fundamentales para la operación de una BE considerada Multinodal. Las restricciones de flujo son un aporte concreto de este trabajo a la herramienta OPF, siendo desarrollada en forma conjunta con el autor de la referencia [5].

Es importante mencionar que en este modelo, al utilizar como núcleo de cálculo al OPF actual, debieron ser modificadas un conjunto de rutinas, donde se incluye un aumento en el número de variables y restricciones para simular la operación de mercado.

Dada la metodología general planteada para este estudio y tras la modelación de BE propuesta, se diseñó la herramienta computacional que permite simular su operación económica y técnica. De este modo se logró obtener una herramienta flexible y robusta para el análisis de este tipo de estructura de Mercados Eléctricos Competitivos.

La herramienta fue validada para distintas redes de prueba, donde se realizaron además análisis de sensibilidad que responden a los supuestos de comportamiento del modelo.

Se pudo apreciar los efectos de los sistemas de transmisión en la evolución del mercado, en la cual el efecto más importante sobre la operación de éste, corresponde a la activación de límites de transmisión, donde se puede observar inmediatamente los desacoples que se producen en el sistema referente a la distribución de sus costos marginales, distinguiéndose la formación de subsistemas desacoplados de precios.

Además se realizó una comparación de los resultados obtenidos por la operación de Bolsa Multinodal con respecto a los resultados que se obtendrían en una Bolsa Uninodal, destacándose diferencias de señales y puntos de operación de ambos modelos.

En el caso de estudio SIC se puede apreciar una distribución de costos marginales coherente con el caso en estudio, observándose desacoples del sistema dados por los valores de los costos marginales por barra. En cuanto al hecho de considerar límites de transmisión trae como consecuencia obvia un aumento en el valor de los costos marginales por barra al considerar

despachos de unidades más caras sustituyendo a generadores más económicos en un escenario sin restricciones de transferencia.

Al considerar límites de transmisión como consecuencia del criterio de seguridad N-1, es factible reproducir en la simulación la aparición de congestiones que están de acuerdo con información actual de congestiones en el sistema de transmisión del SIC.

Cabe destacar que el uso de curvas de demanda altamente inelástica, características en el sector eléctrico, dejan de manifiesto lo vulnerable del mercado frente a elevaciones acentuadas en los costos (ofertas) de producción, hecho que podría influir negativamente en el mercado. Ahora bien, al considerar manejos adicionales no incluidos en este trabajo que pudiese en teoría realizar el consumidor con su patrón de demanda, la dinámica del mercado producto de una mayor elasticidad de la demanda podría redundar en tarifas más competitivas.

Otra forma alternativa de poder regular en este aspecto es la incorporación de una cantidad mayor de agentes productores de energía de modo de reducir el poder de mercado que tendría cada uno de ellos o fomentar la incorporación de un mayor número de unidades de las otras empresas generadoras. Sin embargo, esta posibilidad se dificulta debido a las condiciones existentes y previstas en el sector.

De acuerdo a los resultados obtenidos el modelo de BE Multinodal aparece como una alternativa adecuada para el caso del SIC. El mecanismo propuesto, permite generar una metodología transparente de asignación de despacho y precios en un modelo de BE aplicado a un sistema con restricciones técnicas en su operación, como es el caso del SIC. De esta forma, se evitan ajustes de despachos y precios que de igual manera deberían realizarse al utilizar por ejemplo una BE uninodal, donde se requeriría de mecanismos especialmente diseñados para tal efecto.

Otro factor inherente al modelo planteado para la operación de este tipo de Mercado Eléctrico en Chile, tiene relación con un punto importante sobre el cual se basa este estudio, donde se supone existencia de “Competencia Perfecta” entre los agentes de mercado y por lo tanto. La validez de este último punto, analizando la estructura actual del mercado Chileno, es cuestionable desde el punto de vista práctico. Sin embargo, en el escenario de introducción de una BE en Chile existe un punto de partida favorable dado por la estructura actual que posee, de tipo Pool con costos auditados, sin contar los contratos bilaterales. De esta forma se dispone de la información necesaria (precios horarios típicos) sobre los agentes actuales del sistema para que

mediante una apropiada regulación, se incentive la competencia entre estos agentes. Una posible solución podría ser la de establecer un margen para el precio ofertado por los agentes productores.

Por último y para finalizar en el marco de un modelo de operación de BE para Chile, es importante considerar la necesidad de continuar con estudios más acabados en este tema, por ejemplo la influencia del poder de mercado en la operación de la BE, la incorporación de aspectos hidrotérmicos y representación de restricciones de acoplamiento temporal en el proceso de optimización.

7. Referencias

[1] Trevor A., Doug G., Xingwang M., Dan S., David S.

“A Security-Constrained Bid-Clearing System for the New Zealand Wholesale Electricity Market”.

IEEE Transactions on Power Systems, Vol. 13, No.2,May 1998 [2] Hadi Saadat.

“Power System Analysis”, 1ª Edición 1999, McGraw-Hill, New York [3] R. Palma.

“Incorporación de Modelos de Mercado y Marcos Regulatorios de una Planificación Dinámica de Sistemas Eléctricos”.

Proyecto Fondecyt 1000866, marzo 2000 – marzo 2002. [4] R. Palma.

“Modelo Orientado al Objeto para la Planificación de Redes de Transmisión Eléctrica, bajo condiciones Competitivas”, Tesis, Universidad de Dormund, Alemania,1999.

[5] Pérez J.

“Flujo de Potencia Óptimo con Programación Cuadrática Secuencial”, Tesis, Universidad de Chile, 2001, Chile.

[6] Luis Vargas D.,Rodrigo Palma B., Oscar Moya,

“Introducción a los Mercados Eléctricos y Bolsas de Energía”. [7] Atienza P.

“Aplicación del Modelo de Bolsa en Chile”.Memoria 2001, Universidad Católica de Chile.

[8] Tapia K.

“Impacto de las restricciones de transmisión en un mercado competitivo de electricidad”. Tesis, Universidad Católica de Chile, 1998 , Chile.

[9] R. Tabors.

“Transmission Systems Management and Pricing: New Paradigms and International Comparisons”, 1993 IEEE PES Winter Meeting, Columbus, OH, 1993.

[10] A. Wood, B. Wollenberg.

“Power Generation, Operation and Control”, 2nd Edition, John Wiley and Sons Inc. New York, 1996.

[11] Glavitch, H., Bacher, R.

“Optimal Power Flow Algorithms”, Analysis and Control System Techniques for Electric Power Systems, Vol. 41, Academic Press, 1991.

[12] Momoh, J.A., El-Hawary, M. E., Adapa, R.

“A review of Selected Optimal Power Flow Literature to 1992”. IEEE Transactions on Power Systems, Vol. 14, Nº1, Febrero, 1999.

[13] “Propuesta de la CNSE de peajes y tarifas de acceso para el desarrollo del mercado eléctrico”, Consejo de administración de la CNSE, Madrid, julio 1998.

“Ley del Sector Eléctrico”, 2ª edición; CNSE, Madrid, 1999.

[14] CNE: "Nueva Ley General de Servicios Eléctricos", Septiembre, 2000, disponible en http://www.cne.cl.

[15] Moya, O., Palma, R., Vargas, L.: "Observaciones al Borrador de Proyecto “Nueva Ley General de Servicios Eléctricos"", Octubre 2000.

Organizaciones