PSR anuncia el nuevo SDDP 16 con novedades para el modelado de fuentes renovables y detallado de la operación horária

PSR anuncia el nuevo SDDP 16 con novedades para el modelado de fuentes renovables y detallado de la operación horária

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9 de junio de 2020

Las nuevas características aprovechan el análisis de flexibilidad de todos los clientes alrededor del mundo

El 3 de junio, PSR lanzó la versión 16 de su modelo de optimización operativa estocástica SDDP. SDDP ha sido una referencia mundial durante casi treinta años y actualmente se aplica en más de setenta países de América, Europa, Asia-Pacífico y África, en sistemas con una amplia variedad de capacidad instalada (incluidos algunos de los más grandes del mundo, como NordPool, el oeste de EE.UU., Canadá y Brasil) y niveles de diseño de mercado / desarrollo económico (por ejemplo, Escandinavia y Nueva Zelanda; América Latina y Asia Oriental; y países de África).

Luiz Carlos da Costa, gerente de desarrollo de SDDP, comenta que las principales novedades en esta versión están relacionadas con el modelado detallado de la energía eólica y solar, un tema de gran interés en todo el mundo: “la primera novedad es la incorporación del Time Series Lab (TSL), una nueva herramienta de PSR que produce escenarios estocásticos por hora para la generación de energía de estas fuentes. El primer desafío para la producción de estos escenarios es la ausencia de registros históricos consolidados para las energías renovables, como hay para los embalses de las hidroeléctricas”. Según el ingeniero de PSR, Alessandro Soares, TSL prepara un histórico de generación de energía por hora para cada parque solar/eólico existente y candidato basado en información de bases de datos globales de velocidad del viento (reconstituida) y registros de radiación solar para cada punto del planeta: “Esta información se refina con datos eólicos/solares medidos de parques vecinos y transformados en generación de energía usando los parámetros técnicos de las turbinas, paneles, etc. de cada parque”. El segundo desafío es el modelado estocástico de estas energías renovables, que es mucho más complejo que los de flujo. Este modelado, basado en redes bayesianas, fue desarrollado por PSR, como lo explicó el ingeniero Júlio Alberto Dias: “permite producir escenarios integrados de generación solar eólica y horaria que representan las correlaciones espaciales de estas fuentes entre sí y con los caudales semanales/mensuales de las centrales hidroeléctricas”.

La segunda novedad es el aumento en el nivel de detalle de la representación horaria en las simulaciones probabilísticas como, por ejemplo, el modelado de tiempos de viaje del agua, rampas de subida y bajada para centrales hidroeléctricas, contratos y reservorios de combustible. Según el ingeniero de PSR, André Dias, quien coordinó estos desarrollos, “las nuevas características detalladas, agregadas a varias otras ya disponibles en la versión anterior del SDDP, demostraron ser esenciales para capturar el comportamiento de los precios horarios”.

Esta versión también tiene otras novedades, como la representación de cuotas de emisión por contaminante, escenarios de precios de combustible, flexibilidad de los contratos Take-or-Pay con cláusulas de make-up y carry forward, granularidad horaria para representar la demanda con respuesta al precio. La lista completa se puede encontrar aquí.

El modelo SDDP es utilizado por inversionistas, comercializadores, consultores, agencias gubernamentales y operadores para simular sistemas de energía complejos, con horizontes que van desde días hasta décadas, resolución por hora, optimización del almacenamiento en múltiples escalas de tiempo (embalses hidroeléctricos, centrales reversibles, baterías, etc.), modelación estocástica de caudales hidroeléctricos, generación de las eólicas y solares, demandas, además de la representación detallada de centrales termoeléctricas (“unit commitment”, restricciones de rampa, etc.) y la red de transmisión. En 2019, SDDP se ejecutó más de 50,000 veces.

Una de las razones del liderazgo de PSR durante tantos años es su inversión continua en investigación, innovación e implementación de metodologías avanzadas. La industria eléctrica adoptó varios algoritmos desarrollados por el equipo desde la PDDE original (programación dinámica dual estocástica), y suman más de 8,000 citas en la literatura científica.