4. Formulaci´ on del problema de expansi´ on de la transmisi´ on y generaci´ on con restric-
7.2. Resultados deterministas de expansi´ on SEN 2017 con modelaci´ on horaria de 24 bloques
En las Tablas E.1 y E.2 (Anexo E) se presentan los periodos inversi´on de transmisi´on y generaci´on obtenidos del modelo de planificaci´on.
De los resultados se observa que se requiere reforzar los tramos O’Higgins-Domeyko y San Luis- Quillota. A su vez, se requiere invertir en las alternativas Maitencillo- Cardones, Polpaico- Los Al- mendros, Cautin Charr´ua y Alto Jahuel-Polpaico.
En generaci´on se observa que se opta por invertir casi totalmente en unidades ERNC ya sean Hidr´auli- cas, solares o termosolares.
En la Tabla 7.7 se presenta el resultado del modelo de planificaci´on del SEN considerando un gap de un 1 %.
´Item Costo [US$] Inversi´on en transmisi´on 483.558.030
Inversi´on en generaci´on 2.000.351.009
Costo de operaci´on 14.872.362,005
Costo total 17.356.271.044
Tabla 7.7: Resultado de la planificaci´on sistema SEN sin restricciones de predespacho.
En la Figura 7.13 se muestran los oscilogramas de la generaci´on tanto de las unidades t´ermicas como de las ERNC para todo el horizonte de planificaci´on. De este se observa como progresivamente va aumentando el aporte de ERNC hasta el a˜no 16, que es el a˜no donde se invierte en la ´ultima unidad.
0 5 10 15 20 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 18000
Curvas de generacion y demanda totales, año modelado en 24 horas.
Año
Potencia [MW]
Potencia por las unidades actuales [MW]
Potencia generada por las unidades nuevas [MW] Demanda [MW]
Figura 7.13: Potencia inyectada por las unidades t´ermicas y ERNC, SEN sin restricciones de predes- pacho.
En las Figuras 7.14 y 7.15 se presentan la generaci´on de las unidades t´ermicas y ERNC de los a˜nos 2017 y 2036 para los 24 bloques horarios modelados. De estas figuras se observa como al aumentar los aportes de ERNC aumenta la variabilidad de los aportes de las unidades t´ermicas.
Para el a˜no 2017 al haber poca participaci´on de ERNC se observa que las unidades t´ermicas no tienen grandes variaciones en sus inyecciones horarias.
0 5 10 15 20 25 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000 Hora Potencia [MW]
Potencia por las unidades térmicas [MW] Potencia generada por las unidades ERNC [MW]
Figura 7.14: Potencia inyectada por las unidades t´ermicas y ERNC a˜no 2017.
En el a˜no 2036 se observa que existe una alta penetraci´on de ERNC, cuya generaci´on tiene grandes variaciones entre las horas 7 a las 10 y 17 a la 19, lo que se debe a la alta participaci´on de las centrales solares las cuales entran por la ma˜nana y salen en la tarde. Estas variaciones producen en las unidades t´ermicas pendientes de liberaci´on de carga en torno a los 600 [MW/h] y toma de carga en torno a los 500 [MW/h]. 0 5 10 15 20 25 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 18000 Hora Potencia [MW]
Potencia por las unidades térmicas [MW] Potencia generada por las unidades ERNC [MW]
Figura 7.15: Potencia inyectada por las unidades t´ermicas y ERNC a˜no 2036.
En la Tabla 7.8 se presentan los tiempos de formulaci´on y resoluci´on del problema de planificaci´on del sistema SEN sin considerar restricciones de predespacho al utilizar tanto el m´etodo de cancelaci´on de flujos como el m´etodo disyuntivo. Se ve que el tiempo de simulaci´on del m´etodo de cancelaci´on de flujo es un 24,12 % m´as r´apido que el tiempo obtenido al utilizar el m´etodo disyuntivo.
Cap´ıtulo 7. Resultados en sistema SEN 2017.
M´etodo de cancelaci´on de flujos M´etodo disyuntivo Tiempo formulaci´on [s] 49,38 25,73
Tiempo resoluci´on [s] 156781,64 206621,19
N◦ de nodos explorados 795 3975
N◦ de iteraciones 5225971 284579
Tabla 7.8: Tiempos de formulaci´on y resoluci´on para el sistema SEN sin predespacho.
7.3.
Resultados deterministas de expansi´on SEN 2017 con modela-
ci´on horaria de 24 bloques y restricciones de predespacho.
Para la realizaci´on de este punto, se debi´o incorporar a la informaci´on de las unidades t´ermicas, potencias m´ınimas, rampas de toma y rechazo de carga, tiempos m´ınimos de encendido, apagado y de enfriamiento. En la Tabla 6.8 se presentan los criterios utilizados para la asignaci´on de estos valores usando como referencia [14].En este punto no se pudo lograr convergencia en la simulaci´on, lo anterior se justifica debido al tama˜no del problema y la complejidad tanto de las restricciones como de los supuestos realizados.
Esta problem´atica no es nueva por lo que para la resoluci´on de grandes sistemas se requieren meto- dolog´ıas pr´acticas. Entre las metodolog´ıas que se pueden implementar se piensa en primer lugar en cortes de benders, pero resultados en [11] muestran problemas de convergencia en la medida que el sistema crece. Entre las nuevas metodolog´ıas destaca el m´etodo de optimal allocation [15] el cual es una metodolog´ıa basada en aproximaci´on externa y cortes de benders cuyos resultados muestran tanto reducci´on en los tiempos de simulaci´on como convergencia en sistemas grandes.
Resumen final y conclusiones
La realizaci´on de la planificaci´on de generaci´on y transmisi´on en forma conjunta busca que el siste- ma funcione al m´ınimo costo. Lo anterior permite tener una visi´on m´as detallada de las inversiones necesarias para cumplir con los requerimientos econ´omicos y t´ecnicos del sistema.
Si bien el m´etodo de cancelaci´on de flujos y la formulaci´on disyuntiva convergen a la misma soluci´on, sus tiempos de simulaci´on difieren dependiendo del sistema en an´alisis. Es as´ı que para sistemas peque˜nos, como el Garver, el m´etodo disyuntivo es m´as r´apido, mientras que para sistemas m´as grandes tales como el IEEE 118 y SEN, el m´etodo de cancelaci´on de flujos tiene tiempos de simulaci´on m´as bajos. Al realizar un despacho econ´omico no consideramos ciertas restricciones t´ecnicas de las unidades tales como potencias m´ınimas, tiempos m´ınimos de funcionamiento y fuera de servicio, rampas de subida y bajada, entre otros. Lo anterior produce que esta soluci´on si bien es econ´omicamente atractiva, al implementarla en el sistema puede causar situaciones tales como p´erdida de carga, lo que genera un aumento dr´astico en los costos. Esta situaci´on se agrava si se incorpora generaci´on ERNC debido a la alta variabilidad que posee.
Es por lo anterior que al realizar una planificaci´on con restricciones de predespacho la soluci´on obtenida pese a ser menos atractiva desde el punto de vista econ´omico, es una soluci´on que considera las limitaciones t´ecnicas de los elementos del sistema, por lo cual si se implementa en el sistema no debieran generarse situaciones an´omalas. Se observa en general que al incluir estas restricciones se produce tanto un aumento en las inversiones de las unidades t´ermicas como un aumento en las inyecciones de las unidades m´as caras las cuales pese a tener potencias bajas, poseen mayores rampas de inyecci´on lo que permite a la generaci´on poder sobrellevar la alta variabilidad tanto de la generaci´on e´olica como de la demanda.
Una de las desventajas de la inclusi´on de restricciones de predespacho es que se genera un aumento considerable en los tiempos de simulaci´on con respecto a los tiempos obtenidos al realizar un despacho econ´omico, lo cual se justifica debido al aumento tanto en el n´umero de restricciones como de variables. Esto se acrecienta en la medida de la complejidad del sistema en an´alisis, llegando a situaciones como en el SEN donde el solver no logra convergencia.
Al incorporar incertidumbre al modelo, pese a que se produce un aumento en los costos de inversi´on comparado con el caso determinista, la planificaci´on obtenida es m´as robusta ya que intenta minimizar los costos esperados para todos los escenarios, considerando una inversi´on com´un que permita a los elementos del sistema funcionar dentro de sus capacidades. Lo anterior asegura una operaci´on segura y confiable del sistema.
Al utilizar criterios de seguridad pese a que se produce un aumento en los costos de inversi´on, trae grandes beneficios en la confiabilidad del sistema, permitiendo que el sistema opere adecuadamen- te frente a una posible contingencia. Con lo anterior se permite mantener la seguridad, suficiencia, resilencia e integridad del sistema en niveles adecuados.