Manejo de las incertidumbres en la generación eólica. Mejora de la eficiencia energética en frente al aumento de fuentes renovables

ALVAREZ, GONZALO

Actas del X Seminario Nacional Virtual : Energía y su uso eficiente / compilación de Luis Hernández

AJEA- Actas de Jornadas y Eventos Académicos de UTN

Lugar: Buenos Aires; Año: 2022; p. 20 - 21

La integración de nuevas fuentes de generación a las tradicionales despierta interés en elcampo de los sistemas eléctricos a nivel mundial. Como contraparte, uno de los principales conflictos para operar dichos sistemas son las incertidumbres, fundamentalmente en el área de la energía eólica. El hecho de no considerar incertidumbres en un sistema eléctrico puede conducir a problemas tales como que la programación de este no pueda responder ante variaciones en algún parámetro. Por ejemplo, los generadores asignados pueden no ser suficientes para cubrir la demanda de potencia. Este sería un caso clásico de aumentos no previstos en la demanda o disminuciones en los vientos. Sin embargo, cuando se incluye la incertidumbre en la programación matemática, esto trae aparejado un aumento en el es- fuerzo computacional necesario para resolver los este tipo de problemas. El presente trabajo propone un modelo de programación matemática del tipo estocástico para determinar la operación más conveniente de sistemas eléctricos. Dicho modelo considera restricciones como la satisfacción de la demanda de energía, el balance de potencias entre barras, la reserva rodante, la transmisión en alto voltaje, tiempos mínimos de operación, tiempos mínimos de parada de máquina, límites de rampa, costos de arranque de máquina, costos de parada, y la acumulación de energía. Además, el modelo propuesto considera todas las soluciones posibles, diferenciando el trabajo de otros que utilizan técnicas de descomposición o heurísticas.En cuanto a la presencia de las incertidumbres, el nuevo modelo también las consideraen la demanda de energía y la generación eólica. Esto mejora la robustez de las soluciones obtenidas frente a variaciones inesperadas. El modelo matemático es del tipo de programación mixta-entera lineal (MILP, por sus siglas en inglés), porque aporta ventajas como la reducción del esfuerzo computacional, la presencia del óptimo global y flexibilidad para modificar restricciones. La reducción del esfuerzo de cálculo permite el resolver problemas de gran tamaño que corresponden a diferentes escenarios debido a las incertidumbres. Para comprobar la eficiencia del modelo propuesto, se lo utiliza en el estudio de un sistema eléctrico compuesto por 31 barras de transferencia, 16 generadores y 43 líneas. El problema se resuelve utilizando un software de optimización comercial (GAMS). Los resultados obtenidos muestran que el enfoque propuesto permite obtener reducciones de costos de operación de hasta un 5%, además de ofrecer una mayor flexibilidad para confrontar contingencias.