Doctorado en Ingeniería · 2019
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 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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Contenido
- Resumenp. 14
- Abstractp. 16
- Tabla de contenidop. 9
- Índice de Figurasp. 11
- Índice de Tablasp. 12
- Estructura del documentop. 13
- Introducciónp. 14
- Problemática generalp. 14
- Integración energéticap. 15
- Estado del artep. 18
- Efectos de las ER sobre el planeamiento de SEPp. 19
- Integración electricidad gasp. 21
- Contribuciones de esta tesis doctoralp. 23
- Modelo Matemáticop. 28
- Nomenclaturap. 28
- Introducciónp. 14
- Modelo del sistema de gas naturalp. 31
- Modelo operativo 1 (no lineal)p. 32
- Modelo operativo 2 (lineal entero mixto)p. 37
- Modelo operativo 3 (lineal entero mixto)p. 41
- Modelo de planeamiento del sistema de gas naturalp. 50
- Modelo del sistema eléctrico de potenciap. 52
- Modelo operativo SEP (lineal entero mixto)p. 52
- Modelo de planeamiento del SEP (lineal entero mixto)p. 55
- Modelo integrado de los sistemas de electricidad y gas naturalp. 57
- Modelo operativo integrado (lineal entero mixto)p. 57
- Modelo de planeamiento integrado (lineal entero mixto)p. 57
- Aplicacionesp. 60
- regasification terminals for power and natural gas sectorsp. 62
- Introductionp. 65
- Potential Solutionp. 66
- Importance of Integrated Analysisp. 67
- Mathematical Modelp. 69
- Qualitative Analysisp. 75
- Conclusions and Policy Implicationsp. 83
- A multi-objetive approachp. 86
- Introductionp. 65
- Problem Formulationp. 87
- Proposed Methodologyp. 88
- Test and Resultsp. 89
- Conclusionsp. 92
- approachp. 94
- Introductionp. 65
- Problem Overviewp. 99
- Mathematical Formulationp. 99
- Proposed Methodologyp. 88
- Tests and Resultsp. 106
- Conclusionsp. 92
- Conclusionesp. 113
- Listado de publicacionesp. 115
- Artículos publicados en revistas internacionales categoría Q1p. 115
- Artículos en congresos internacionalesp. 115
- Fig. 1.1 Infraestructura de un SE compuesto por los SEP y SGNp. 15
- Fig. 1.2 Generación neta de electricidad por tipo de combustible para EEUU. fuente: [10]p. 16
- Fig. 2.1 Cadena de producción del sector de gas natural. Fuente: Adaptada de [1] por el autorp. 31
- ejemplop. 34
- Fig. 2.3 Compresor centrifugo; (a) principales componentes, (b) diagramap. 35
- Fig. 2.4 Representación lineal a trozos de una función cuadráticap. 37
- Fig. 2.5 Representación de un compresor bidireccional. Fuente: Adaptada de [9] por el autorp. 39
- cuadrado a través de un ducto; (a) NLS = 4, (b) NLS = 12p. 41
- aproximaciónp. 41
- Fig. 2.8 Representación lineal a trozos de las IIPCp. 42
- tramos variables (negra); (a) NSL=3, (b) NSL=4, (c) NSL=6, (d) NSL=10p. 45
- absoluto de aproximaciónp. 48
- Fig. 2.11 Sistema eléctrico de potenciap. 52
- condiciones operativasp. 58
- Fig. 3.1. Colombian electric (left panel) and natural gas (right panel) transportation systemsp. 75
- Fig. 3.2. Scenarios for all cases and for different hydrological conditionsp. 78
- Fig. 3.3. Capacity utilization of the LNG-RT on the Atlantic Coastp. 81
- Fig. 3.4. Capacity utilization of the LNG-RT at the Pacific Coastp. 81
- Fig. 3.5. Capacity utilization of the LNG-RT at the Atlantic Coast (a) and Pacific Coast (b)p. 82
- Fig. 3.6. Flow chart of the proposed methodologyp. 89
- Fig. 3.7. Example of a Chromosome and its codificationp. 89
- Fig. 3.9. Pareto-efficient frontierp. 91
- and candidate infrastructure, respectively) and (b) scenario treep. 107
- lines indicate existing and candidate infrastructure, respectivelyp. 109
- Tabla 1.1. Metodologías de planeamientop. 18
- Table 3.1. Most recent events that caused a rationing of natural gas supply in Colombiap. 67
- Table 3.2. Case studiesp. 77
- Table 3.3. Case 1—Percentage of unsupplied daily demandp. 79
- supplyp. 80
- transportation systemp. 80
- Table 3.6. Investment Costp. 90
- Table 3.7. Numerical Resultsp. 91
- Table 3.8. Investment Cost – 3-Bus Test Systemp. 108
- Table 3.9. Optimal infrastructure for 3-Bus Test Systemp. 108
- Table 3.10. Operational and Investment Cost for 3-Bus Test System MMUSDp. 108
- Table 3.11. IEEE 24-Bus and Belgium Natural Gas Test Systemp. 109