Software

Software

El conjunto de herramientas desarrolladas por PSR cubre toda la gama de cuestiones analíticas en torno al sistema energético, así como sectores acoplados como la electricidad, el gas natural y el nexo entre agua, energía y alimentos. Las diferentes herramientas se pueden utilizar por separado o en combinación, según las prioridades analíticas y la profundidad técnica requerida.

Despacho Hidrotérmico Estocástico con Restricciones de Red

Modelo de planificación de la expansión de geración y de interconexiones regionales

Programación de la operación a corto plazo

Modelo para la planificación de la expansión de la transmisión

SDDP

Visión general

SDDP es un modelo de despacho estocástico para sistemas eléctricos que representa las redes de transmisión, gas e hidrógeno utilizadas en estudios de operación a largo, mediano y corto plazo. Es altamente flexible en términos de sus niveles de detalle temporal y espacial. En la dimensión temporal, puede representar horizontes de decisión muy largos (varias décadas) con etapas semanales o mensuales y una resolución intraetapa de bloques de carga u horas. Espacialmente, puede manejar la operación detallada desde pequeñas islas hasta el estudio de mercados regionales que integran varios sistemas nacionales de energía.
El modelo representa los siguientes elementos:

  • Centrales hidroeléctricas: representación detallada para cada embalse; límites de almacenamiento y flujo a través de turbinas, vertederos, efecto de cabeza, infiltración y otros; modelo estocástico de caudal que representa la estacionalidad, correlaciones temporales y espaciales; modelado de fenómenos climáticos específicos (como El Niño); restricciones de rampa, etc.;
  • Centrales termoeléctricas: restricciones de compromiso de unidades, disponibilidad de combustible, contratos de combustible (incluyendo cláusulas de take-or-pay), curvas de eficiencia térmica, emisiones de CO₂ y otros contaminantes, restricciones de rampa;
  • Energía renovable variable: plantas solares, eólicas y de energía solar concentrada, definición del historial de ERV, generación a través de bases de datos de reanálisis global, generación estocástica de energía ERV, modelado, generación de escenarios sintéticos futuros con resolución horaria, los escenarios de ERV están correlacionados temporal y espacialmente con los caudales hidroeléctricos;
  • Baterías y otros dispositivos de almacenamiento rápido: capacidad de almacenamiento, capacidades de carga/descarga, eficiencias, restricciones de rampa;
  • Respuesta de la demanda: respuesta a precios, señales por segmento por sistema, área o nivel de barra;
  • Red de transmisión: leyes de Kirchhoff, límites de flujo de potencia, pérdidas cuadráticas, restricciones de seguridad, límites de exportación e importación entre áreas eléctricas, suma de restricciones de flujo y otros;
  • Red de gas natural: restricciones de producción y transporte de gas, capacidad de producción en los campos, límites de flujo y pérdidas en gasoductos;
  • Hidrógeno y procesos de electrificación: producción de hidrógeno, consumo de energía, cadena de suministro detallada de hidrógeno;
  • Cooptimización de mercados de energía y reserva
  • Reserva dinámica probabilística
  • Nexo agua

El objetivo de SDDP es minimizar la suma de los costos y maximizar los ingresos en el mercado de energía. Los costos incluyen la compra y transporte de combustibles para centrales térmicas, costos de emisiones de contaminantes, costos de operación y mantenimiento de centrales hidroeléctricas y térmicas, tarifas de transmisión, costo de energía no suministrada y otras penalidades. Los ingresos incluyen transacciones en los mercados de energía, agua e hidrógeno.

 

Principales resultados

SDDP produce más de 450 informes en archivos con formato compatible con Excel. Los resultados son gestionados a través de la interfaz gráfica, que extrae las estadísticas deseadas y crea gráficos directamente en Excel. Los principales resultados de SDDP son:

  • Estadísticas de operación del sistema: producción, flujos de transmisión, emisiones, riesgos de déficit y costos
  • Costos marginales de ubicación (por zona y nivel de barra)
  • Costos marginales de capacidad: beneficio incremental de fortalecer un recurso
  • Costos de congestión de transmisión
  • Valores del agua hidroeléctrica y valores de energía de otros sistemas de almacenamiento
  • Costos marginales de contaminantes con presupuestos de emisión

Además, los resultados agregados como costos marginales promedio, generación total y costos totales se producen en informes en formato CSV y se pueden ver a través de un panel, compartir a través de un enlace en Internet:


 

Metodología

Dado que las centrales hidroeléctricas no tienen costos operativos directos, ocupan el primer lugar en la curva de mérito. Sin embargo, existe incertidumbre en cuanto a los caudales futuros, como se ilustra en la figura siguiente.


Aunque las centrales hidroeléctricas no tienen un costo de operación directo, tienen un costo de oportunidad que refleja el beneficio futuro resultante de la producción de energía. Este costo depende del análisis de las consecuencias de la decisión de almacenar/utilizar el agua en todos los escenarios futuros.

SDDP significa Stochastic Dual Dynamic Programming (Programación Dinámica Dual Estocástica), un algoritmo desarrollado por PSR en la década de 1980 para resolver problemas de optimización multietapa a gran escala bajo incertidumbre. La inteligencia clave detrás de esto radica en la aproximación de la función de costo futuro a través de un esquema de descomposición de Benders.
Este algoritmo ha mejorado constantemente a lo largo de los años para adaptarse a los cambios significativos en el sector eléctrico. Ha sido considerado tecnología de vanguardia por la industria global. La grandeza del modelo SDDP se demuestra por el hecho de que ha sido citado en más de 3800 artículos en la literatura científica y técnica, lo que se puede verificar fácilmente mediante una simple búsqueda.

Además, se ha aplicado con éxito durante más de cuarenta años en la programación óptima estocástica a mediano y largo plazo de sistemas reales muy complejos, con almacenamientos de múltiples escalas (embalses hidroeléctricos, bombeo hidroeléctrico, baterías, tanques de almacenamiento de combustible, contratos de combustible integral, restricciones de emisiones multietapa, etc.) y modelos probabilísticos, como caudales hidrológicos, intermitencia de energía renovable, demanda y precios de combustibles.

 

Computación en paralelo

La versión paralela de SDDP aprovecha la estructura de la metodología de solución, que se basa en la descomposición del problema original en subproblemas más pequeños para aumentar la eficiencia computacional. Los subproblemas se pueden resolver simultáneamente en varias computadoras conectadas en una red local o en una computadora multiproceso.
Además, es posible ejecutar SDDP utilizando PSR Cloud, que es una plataforma diseñada para gestionar ejecuciones remotas en un entorno de procesos distribuidos en los servidores de PSR, aprovechando al máximo las capacidades de cómputo en la nube.

 

Aplicaciones de SDDP

El modelo SDDP se ha utilizado en estudios de valoración de empresas, interconexiones internacionales y análisis de nuevas centrales hidroeléctricas, térmicas y renovables. También se ha utilizado en estudios de operación en varios países de los cinco continentes:


Últimas versiones

 

Más información

OPTGEN

Visión General


OptGen es un modelo de planificación de expansión a largo plazo que determina las decisiones de dimensionamiento y programación de menor costo para la construcción, desactivación y refuerzo de capacidades de generación, red de transmisión y gasoductos de gas natural. El modelo considera varios tipos de proyectos:

Debido a la creciente penetración de fuentes de energía renovable variable (VRE, por sus siglas en inglés) a nivel mundial, OptGen combina una visión a largo plazo de la expansión con una visión a corto plazo de la operación, lo que le permite representar la cronología horaria de las energías renovables variables, decisiones de compromiso de unidades térmicas/hidráulicas, restricciones de rampa, requisitos de reserva y otras restricciones a corto plazo. Además, OptGen es adecuado para diferentes tipos de estudios de expansión del sistema de energía, ya que ofrece un conjunto poderoso de recursos de modelado flexible. El modelo permite definir horizontes de estudio de varias décadas, considerando el cronograma de pago, vida útil y tiempo de construcción del proyecto. También ofrece la posibilidad de incorporar diferentes políticas y suposiciones de expansión según los criterios del planificador, como:

Aspectos de Modelado


La expansión integrada se formula en OptGen como un problema de programación entera mixta a gran escala y se resuelve utilizando técnicas avanzadas de MIP (programación entera mixta) y descomposición de Benders.

La formulación utiliza las siguientes características:

  • Flexibilidad en los pasos de inversión y operación (año, semestre, trimestre, mes);
  • Decisiones de inversión representadas por variables enteras o continuas;
  • Proyectos opcionales y obligatorios;
  • Conjuntos de proyectos asociados;
  • Conjuntos de proyectos mutuamente excluyentes;
  • Restricciones de precedencia;
  • Restricciones de capacidad mínima para diferentes grupos de tecnología y diferentes intervalos de tiempo, lo que permite representar políticas energéticas gubernamentales;
  • Cálculo de costo marginal de referencia;
  • Restricciones ambientales: emisiones de gases de efecto invernadero;
  • Restricciones de disponibilidad de combustible;
  • Análisis de múltiples escenarios;
  • Análisis de un plan de expansión completo o parcial definido por el usuario.

El objetivo de OptGen es proporcionar resultados consistentes que ayuden tanto a los planificadores en el proceso de toma de decisiones de expansión como a los agentes del mercado a tener la mejor visión posible de la expansión del sistema. Basado en metodologías avanzadas, el modelo ofrece opciones potencialmente eficientes para resolver este problema:

  • Procedimientos de optimización, como las estrategias de solución de horizonte móvil y horizonte anual
  • Análisis y refuerzo de planes de expansión proporcionados por el usuario
  • Herramientas gráficas de panel de control para analizar resultados operativos macro

A continuación, se muestran los principales componentes del modelo OptGen en la siguiente figura y se explican en detalle en los temas correspondientes.

 

 

Módulo de Operación SDDP


OptGen optimiza el equilibrio entre los costos de inversión para construir nuevos proyectos y el valor esperado de los costos operativos obtenidos del SDDP (despacho estocástico de corto y largo plazo con restricciones de transmisión). Esta integración permite que OptGen aproveche todas las características del SDDP para representar un sistema eléctrico mientras resuelve la operación de despacho. Esto incluye, entre otras cosas, modelado detallado con resolución horaria o intra-horaria, respuesta de la demanda a las señales de precio, representación de fuentes de incertidumbre como:

CORAL – Evaluación de Confiabilidad del Suministro


La integración con CORAL, el modelo de análisis de confiabilidad basado en simulación de Monte Carlo, permite evaluar los índices de confiabilidad del sistema y del nivel de bus, como LOLP, LOLE, EPNS, para cada plan de expansión propuesto. Además, también se pueden incorporar restricciones de nivel mínimo de seguridad en el proceso de expansión óptima, lo que permite que OptGen tome decisiones de expansión respetando los requisitos de confiabilidad.

DPR – Reserva Dinámica Probabilística


La idea de la Reserva Dinámica Probabilística es garantizar el suministro de electricidad a través de reservas secundarias, no solo en caso de variabilidad de la demanda o falla de la unidad más grande, sino también debido a la variabilidad causada por fuentes de energía renovable variable (VRE).

OptGen es la única herramienta en el mercado capaz de co-optimizar la generación, transmisión y las reservas dinámicas probabilísticas, por lo que al utilizar OptGen es posible co-optimizar las inversiones relacionadas con la flexibilidad, como las baterías o el almacenamiento hidroeléctrico por bombeo (relacionado con los requisitos de reserva dinámica probabilística) y las inversiones relacionadas con la energía.

Uso de OptGen


  • Proyecto SEETEC para el estudio del plan de desarrollo y beneficios del mercado energético regional en la región de los Balcanes para 2003-2010 (8 países interconectados, 30 GW de demanda de energía y 5 GW de aumento proyectado en la demanda para 2010).
  • Plan venezolano de expansión de generación y transmisión para 2002-2010 (20 GW de capacidad instalada – 65% hidroeléctrica – y 10 regiones interconectadas).
  • Estudio de expansión para el sistema brasileño 2004-2015 (85 GW de capacidad instalada – 85% hidroeléctrica, 27.5 GW de aumento proyectado en la demanda para 2015, 117 plantas hidroeléctricas, 108 plantas térmicas y 9 regiones interconectadas).
  • Ha sido utilizado por agencias de planificación (por ejemplo, CEAC en América Central), compañías y consultores (SNC Lavalin, Electricité de France y otros) en estudios de expansión en varios países de América Latina (Bolivia, Ecuador, Colombia, Chile, planificación integrada de los seis países de América Central y otros), la región de los Balcanes, África (Tanzania; interconexión de Egipto, Sudán y Etiopía) y el sudeste asiático (interconexión de los países del río Mekong: Laos, Camboya y Vietnam) y otros.

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NCP

El NCP es un modelo de optimización operativa similar al SDDP, pero más adaptado a simulaciones de corto plazo, con intervalos de tiempo de 15 minutos a 1 hora y con un horizonte semanal o mensual. Además de las variables y parámetros representados en el SDDP, el PNC incorpora temas adicionales propios del muy corto plazo, como compromiso unitario, “rampa” de centrales termoeléctricas y tiempo de viaje del agua.

Para integrar la operación óptima a largo plazo con la operación óptima a corto plazo, el PNC puede importar los datos catastrales y la función de costo futuro del SDDP. A su vez, los datos de NCP se pueden importar a otro software que calcule los flujos de energía en las redes, como NetPlan. Esta integración es automática en el entorno ePSR.

 

Aspectos de modelado

Los siguientes aspectos son modelados por el PNC:

  • Ecuación de balance de demanda en cada barra, incluyendo pérdidas cuadráticas en los circuitos de la red de transmisión
  • Modelo de flujo de potencia lineal, incluidas las restricciones de capacidad en los circuitos para el caso base y contingencias
  • Ecuación de balance de agua para plantas en cascada considerando el tiempo de viaje del agua y la propagación de ondas
  • Restricciones de potencia mínima y máxima para cada planta, considerando decisiones de compromiso unitario
  • Volúmenes mínimos, de alerta y de reserva para el control de inundaciones en embalses
  • Restricciones mínimas y máximas de flujo de efluentes y restricciones en la tasa de cambio de estos flujos
  • Opciones de integración con estudios de medio-largo plazo: generación objetivo, volumen objetivo y lectura de función de costo futuro
  • Restricciones de centrales térmicas: tiempo mínimo de operación y parada, rampas de potencia, disponibilidad de combustible, número de arranques
  • Producción hidroeléctrica modelada por unidad a partir de la curva de eficiencia del conjunto turbina-generador, pérdidas hidráulicas, cota de descarga y curva cota x volumen
  • Restricciones de seguridad (reserva primaria y secundaria, restricciones de suma de flujo de circuito, restricciones de generación genérica, etc.)

La solución se logra utilizando técnicas avanzadas de programación entera lineal mixta.

 

Características del sistema

  • Interfaz gráfica en ambiente Windows;
  • Incluye módulo para elaboración de gráficos con resultados de modelos en MS Excel;
  • Varios resultados (ej: generación hidroeléctrica y térmica, costos marginales, caudales en los circuitos, volúmenes almacenados, etc.).

 

Ejemplos de aplicación

  • Centros de despacho de carga en Bolivia, Ecuador, Guatemala, El Salvador y Perú (horario de operación diario y semanal)
  • Los generadores de energía más grandes de Turquía con más de 30000 MW
  • Instituciones de diferentes países balcánicos en las actividades del proyecto de soporte técnico del sistema eléctrico del sudeste de Europa
  • Agder Energi (Noruega) para maximizar los ingresos en el mercado NordPool
  • Evaluación para uso en la programación diaria del sistema eléctrico brasileño (~5800 circuitos, 3900 buses y más de 100 centrales hidroeléctricas)

 

Metodología

Modelo de optimización operativa de corto plazo (minimización de costos o maximización de ingresos) (intervalos de 15 minutos a 1 hora, horizonte semanal o mensual) basado en programación entera mixta, con representación detallada de generación hidroeléctrica, termoeléctrica y renovable, red de transmisión con pérdidas, unidad compromiso, tiempo de viaje del agua, condicionantes ambientales, reservas, extracción de vapor en térmicas, acoplamiento con modelos de medio plazo, etc.

Representa en detalle sistemas hidroeléctricos (balance hídrico para plantas en cascada, bombas, riego, etc.), plantas termoeléctricas (compromiso unitario, restricciones de rampa, flexibilidad de combustible, función de eficiencia cóncava), red de transmisión (leyes de Kirchhoff, cuadrática de pérdidas, restricciones de seguridad, etc.) y condición final al final de la etapa de una semana (interfaz con el modelo SDDP). NCP es utilizado en varios países de América del Sur y Central por los operadores del mercado mayorista de energía (para determinar el precio por hora) y los operadores del sistema (interfaz de despacho en tiempo real).

El PNC determina la operación de un sistema hidrotérmico con restricciones de transmisión con el fin de minimizar los costos de producción o maximizar los ingresos por la venta de energía al mercado. Los costos incluyen el uso de combustibles (costo variable de producción y puesta en marcha), costo de déficit, sanciones por infringir restricciones operativas, entre otros.

Descargas relacionadas

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NETPLAN

NetPlan es un ambiente computacional integrado para la planificación de la expansión y el análisis de redes de transmisión que incluye:

  • herramientas de gerencia de datos (edición de datos e importación de datos externos)
  • recursos para gerencia del estudio (verificación de coherencia de datos y cronología)
  • recursos para visualización de la configuración de la red y resultados del estudio (diagramas esquemáticos, flujos de circuitos, indicadores de sobrecarga, costo del plan de expansión, costo marginal nodal, diagramas de contorno de carga de la red)
  • interfaz gráfica que permite interacción con sus diferentes módulos

 

Os siguientes módulos de planificación están disponibles en el ambiente NetPlan:

  • OptNet, para la planificación de la expansión de la red de transmisión de alta tensión
  • PSRFlow, para análisis de redes de transmisión CA y CC
  • OptFlow, para análisis de potencia reactiva (Var) de redes de transmisión CA y CC
  • OptVar, para la planificación de recursos de potencia reactiva (VAr)
  • Tariff, para asignación de costos de transmisión de energía

Todos los modelos utilizan herramientas de optimización especialmente diseñadas para resolver redes a gran porte.

 

Módulo OptNet – Planificación de la expansión de la transmisión

 

Aspectos de modelaje

OptNet modela la planificación de la expansión de la transmisión como un problema de programación entera-mixta con las siguientes características:

  • Representación del sistema de transmisión a través del modelo de flujo de potencia linealizado
  • Representación de escenarios de despacho de generación producidos por el modelo SDDP para representar las incertidumbres en la demanda y en la producción de generación de los recursos hídricos y renovables
  • Representación de diferentes tipos de candidatos de expansión de la transmisión: líneas de transmisión de CA, transformadores, capacitores en serie y elementos del sistema de transmisión de CC
  • Representación de restricciones de proyecto: conjuntos de proyectos asociados, conjuntos de proyectos mutuamente excluyentes y restricciones de precedencia
  • El proceso de expansión se puede aplicar considerando todos los circuitos en operación (caso base) así como también contingencias simples de circuito
  • Los resultados incluyen el plan de expansión decidido por el modelo y los resultados operativos detallados que pueden mostrarse gráficamente en el diagrama de red y también pueden ser visualizados utilizando una planilla Excel

Metodología de solución

La función objetivo consiste en minimizar el costo de inversión en nuevos elementos de transmisión al mismo tiempo que garantiza la confiabilidad en el suministro de demanda del sistema. La solución del problema lineal entero-mixto es proporcionada utilizando las técnicas más avanzadas de optimización.

La metodología combina un método heurístico, que garantiza una solución factible, con un método de descomposición de Bender, que proporciona una solución óptima cuando se alcanza la convergencia. Los escenarios de despacho y las contingencias se representan utilizando una estrategia de expansión incremental, siendo el algoritmo adecuado para estudios de planificación de la expansión de redes de gran porte y con alta penetración de generación renovable.

 

Módulo PSRFlow – Análisis de la red de transmisión CA y CC

 

Aspectos de modelaje

  • Aplicaciones diseñadas para el análisis de redes de transmisión
  • Incluye un flujo de potencia convencional CA y CC y análisis de contingencias
  • Integración con escenarios de despacho de generación y demanda producidos por el modelo SDDP
  • Las salidas incluyen resultados operativos detallados, que pueden mostrarse gráficamente en el diagrama de red y también pueden ser visualizados utilizando el Excel

Metodología de solución

La aplicación de flujo de potencia resuelve las ecuaciones de flujo de potencia mediante el uso de un método de Newton Raphson convencional o el desacoplado rápido, para controles de CA y CC. El flujo de potencia lineal se encuentra también disponible.

El análisis de contingencias procesa una lista de contingencias con el objetivo de detectar violaciones en la red (flujo en los circuitos, voltaje en las barras, etc.).

 

Módulo OptFlow – Análisis de potencia reactiva (VAr) de redes de transmisión CA y CC

 

Aspectos de modelaje

El módulo OptFlow es la herramienta computacional para el análisis de potencia reactiva de redes de transmisión CA y CC con las siguientes características:

  • Representación de diferentes escenarios de generación y demanda producidos por el SDDP para capturar incertidumbres en fuentes renovables (hidráulica, eólica y solar)
  • Modelaje de balance de potencia activa y reactiva no lineal en cada nodo de la red eléctrica (leyes de Kirchhoff)
  • Modelaje de diferentes límites de operación de la red: voltaje en las barras, flujo de potencia activa y reactiva en los circuitos, taps de los transformadores, shunts y compensador estático de reactivo
  • Resultados operativos detallados pueden mostrarse gráficamente en el diagrama de red y pueden también ser visualizados utilizando una planilla Excel

Metodología de solución

La función objetivo considera la combinación de mínima penalización por inyección de potencia reactiva en las barras de la red (para identificar déficit de reactivo)  junto con la penalización por desvío del despacho inicial de potencia activa, para cada escenario de despacho y demanda.

Las variables de decisión incluyen la generación de potencia activa y reactiva de las unidades generadores, los ángulos de voltaje de las barras, los taps y ángulo de desfasaje de los transformadores y la susceptancia de los capacitores/reactores.

La metodología de solución consiste en aplicar un algoritmo de puntos interior primal-dual robusto para cada escenario representado. La solución proporcionada por el modelo garantiza que se cumplan los límites y restricciones operativas para cada escenario de generación y demanda e identifica eventuales deficiencias de reactivo y su ubicación en la red

 

Módulo OptVar – Planificación de compensación de potencia reactiva (VAr)

 

Aspectos de modelaje

El módulo OptVar es la herramienta computacional para la planificación de expansión de potencia reactiva con las siguientes características:

  • Representación de diferentes escenarios de generación y demanda producidos por el SDDP para capturar incertidumbres en fuentes renovables (hidráulica, eólica y solar)
  • Representación de inversión en nuevos equipos shunt de soporte de potencia reactiva
  • Modelaje de balance de potencia activa y reactiva no lineal en cada nodo de la red eléctrica (leyes de Kirchhoff)
  • Modelaje de diferentes límites de operación de la red: voltaje en las barras, flujo de potencia activa y reactiva en los circuitos, taps de los transformadores, shunts y compensador estático de reactivo
  • Los resultados incluyen el plan de expansión en nuevos equipos shunt decidido por el modelo y los resultados operativos detallados que pueden mostrarse gráficamente en el diagrama de red y pueden también ser visualizados utilizando una planilla Excel

Metodología de solución

La metodología de solución consiste en un algoritmo de Progressive Hedging que determina un plan de expansión en nuevos equipos shunt de soporte de potencia reactiva interactuando con el módulo OptFlow para resolver cada uno de los problemas de flujo de potencia óptimo.

La función objetivo contempla la minimización del costo de inversión en nuevos equipos shunts junto con la minimización de la penalización por desvío del despacho inicial de potencia activa, para cada escenario de despacho y demanda.

Las variables de decisión incluyen la generación de potencia activa y reactiva de las unidades generadores, los ángulos de voltaje de las barras, los taps y ángulo de desfasaje de los transformadores y la susceptancia de los capacitores/reactores (elementos existentes y candidatos).

La solución proporcionada por el modelo garantiza que se cumplan los límites y restricciones operativas para cada escenario de generación y demanda. La decisión de inversión en nuevos elementos de compensación de potencia reactiva sólo es activada una vez que todos los controles de potencia reactiva disponibles fueron utilizados.

 

Módulo Tariff – Asignación de costos de utilización de la red de transmisión (en breve)

 

Aspectos de modelaje

El módulo Tariff es una herramienta computacional diseñada para asignar los costos de utilización de la red de transmisión entre sus usuarios (productores y consumidores). Para cumplir con tal finalidad, el módulo Tariff es capaz de:

  • Identificar como los productores y consumidores utilizan la red
  • Asignar costos considerando una amplia gama de escenarios operativos, de forma que los cálculos de tarifas sean adherentes a la operación y planificación del sistema eléctrico real

El módulo Tariff es una poderosa herramienta para los agentes del sector eléctrico:

  • Planificadores y reguladores del sistema pueden utilizarla para revelar los costos reales de expansión de la transmisión y promover la asignación de costos y la determinación de tarifas; o se puede utilizar como herramienta de planificación para evaluar diferentes metodologías de asignación de costos y seleccionar las más adherentes al sistema eléctrico
  • Generador y consumidores que buscan pronosticar tarifas y costos para el futuro

Metodología de solución

El módulo Tariff modela tres metodologías diferentes de asignación de costos de transmisión:

  1. Nodal: utilizada por Brasil y Reino Unido para asignar los costos de transmisión. Ella toma como base el impacto marginal que las inyecciones de los generadores y consumidores tienen sobre el flujo de energía en las instalaciones de transmisión
  2. Factores de Participación Promedio: comúnmente utilizada para asignar costos en problemas que involucran infraestructura de transporte. Traza el camino de las inyecciones de generadores y consumidores a través de la red
  3. Aumann-Shapley: basada en el concepto de teoría de juegos, asegura una asignación justa de costos, modelando acceso a la red de transmisión como una coalición en la que cada agente puede optimizar los costos con el transporte de energía

Algunas aplicaciones recientes

  • Diseño de alternativas para el desarrollo futuro del Sistema Nacional de Transmisión de Chile (horizonte 2019-2040). Se utilizó el NetPlan para optimizar la expansión de la red de transmisión, considerando la inserción de nuevos recursos energéticos (eólicos y solares) y baterías
  • Se utilizó el NetPlan para optimizar la expansión de la red del sistema brasileño para el horizonte 2035, teniendo en cuenta una gran entrada de nuevas fuentes de energía renovable (eólica y solar)
  • Análisis y propuestas regulatorias de los Servicios Auxiliares para el sistema colombiano, considerando la inserción de nuevos recursos renovables de energía y nuevas tecnologías en alta y baja tensión. Se utilizó el NetPlan para estudiar la expansión del sistema de transmisión colombiano para el horizonte 2019-2040
  • Integración renovable de América del Sur. Se utilizó el NetPlan para optimizar la expansión de la transmisión (2017-2035) en nueve países de América del Sur, participantes de la comunidad andina (Chile, Colombia, Ecuador y Perú), Cono Sur (Argentina, Brasil, Paraguay y Uruguay) y Bolivia
  • Planificación de la expansión de la red de transmisión de WECC para un horizonte de 15 años, escenarios de despacho anual de punta y 960 proyectos candidatos
  • Análisis y propuestas regulatorias de los mecanismos de asignación de costos de transmisión en Brasil. Tariff se utilizó para simular el cálculo de la tarifa de transmisión utilizando una metodología diferente con el fin de evaluar los impactos sobre las tarifas de los generadores representados por la Asociación Brasileña de Energía Eólica (ABEEólica)

Descargas relacionadas

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Desarrollo Central Hidroeléctrica y Reversible

Herramienta de modelado de recursos renovables no convencionales

HERA

HERA es un modelo computacional desarrollado por PSR para estudiar el potencial hidroeléctrico de cuencas hidrográficas, considerando la viabilidad económica de los proyectos y sus impactos socioambientales.

El modelo pretende contribuir al proceso de toma de decisiones, que generalmente es muy complejo porque involucra intereses contrapuestos, a favor y en contra de la construcción de represas. Para ello, se busca un equilibrio entre la producción de energía eléctrica y la conservación del medio ambiente.

HERA simula la construcción de centrales hidroeléctricas, incluida la zona inundada por los embalses. El modelo escala estructuras de acuerdo con el Manual de Inventario Hidroeléctrico y Cuencas Hidrográficas Eletrobras (diferentes tipos de presas, aliviaderos, casas de máquinas, canales, esquemas de desvío, túneles, etc.) y calcula los costos correspondientes (hormigón, excavación en roca y suelo, etc.). ). Los cálculos se realizan para el sitio candidato, considerando un modelo de elevación digital o terreno. Luego HERA suma los costos de equipos electromecánicos asociados a la capacidad del proyecto candidato, y los costos socioambientales, que generalmente están asociados al área inundada por el embalse, incluyendo remoción de vegetación, compensaciones ambientales, reubicación de infraestructura afectada (carreteras , puentes, etc.), así como el reasentamiento de la población afectada.

Los costos se calculan para cada proyecto candidato, cada uno de los cuales se puede simular con diferentes cabezales hidráulicos y diseños de ingeniería (evaluados a partir de la combinación de diferentes tipos de estructuras y su posicionamiento a lo largo del eje de la presa). Luego se prepara una lista de candidatos, de la cual se seleccionará la mejor combinación mediante un modelo de optimización. El modelo matemático incluye condicionantes físicos del sistema, tales como ecuaciones de balance hídrico, límites operacionales, así como condicionantes socioambientales relacionados con los impactos de los proyectos (número de familias afectadas, área inundada, etc.).

HERA ha sido utilizado por PSR en estudios para The Nature Conservancy en cuencas hidrográficas de Colombia (río Magdalena), Gabón (ríos Komo y Abanga), Brasil (ríos Juruena, Ivaí) y México (Coatzacoalcos). En Brasil, la Agencia Nacional de Energía Eléctrica (ANEEL) ha mostrado interés en promover su uso en estudios de inventario participativos, donde agencias ambientales, fiscales, alcaldes, instituciones gubernamentales, desarrolladores de proyectos, grupos indígenas y otros pueden usar la herramienta como parte de un proceso de participación de las partes interesadas para la toma de decisiones. Esto permitiría una evaluación objetiva de las alternativas, además de garantizar una mayor transparencia y agilidad: un proceso que históricamente llevaría varios meses podría reproducirse en pocas horas con HERA, permitiendo así una exploración de las alternativas en “tiempo real”. HERA tiene varios aspectos innovadores, por ejemplo:

  1.  Automatización de funciones de geoprocesamiento orientadas a la investigación del potencial hidroeléctrico (cálculo de la red hidrográfica, simulación de embalses considerando las curvas elevación x área x volumen, regionalización del histórico de caudales, etc.).
  2.  Cálculo de métricas definidas por el usuario basadas en información geográfica (mapas en formato shapefile), que se utilizan para estimar los impactos de cada proyecto de forma individual o en conjunto.
  3.  Automatización del diseño de proyectos, incluido el diseño de ingeniería y la estimación de costos.
  4.  Posibilidad de que el ingeniero edite o modifique los parámetros de dimensionamiento: para ello se utiliza un diccionario de datos de entrada y salida. Los parámetros (para dimensionar el aliviadero, por ejemplo) se pueden editar en Excel. Luego, el nuevo procedimiento computacional se “compila” para su ejecución en el código Python incorporado en el modelo HERA.
  5. La computación distribuida (en la nube) se puede utilizar en grandes cuencas hidrográficas.
  6.  Formulación matemática que seleccione la mejor combinación de proyectos en esa cuenca (en el sentido de maximizar el valor de la función objetivo).
  7.  Exportación de resultados a otro software GIS, Google Earth y otros.
  8.  Integración con Revit para visualización 3D de estructuras.
  9.  Programación en Dynamo para construir modelos 3D de centrales hidroeléctricas a partir de componentes individuales considerando el modelo digital de elevación (o terreno).
  10.  Visualización arquitectónica avanzada de proyectos hidroeléctricos seleccionados en Infraworks 3D.

Información de licencia

Comuníquese con hera@psr-inc.com para obtener más información sobre las licencias comerciales.

HERA es gratis para organizaciones sin fines de lucro.

HERA procede del programa de Investigación y Desarrollo (I+D) de Aneel.HERA es el resultado de un proyecto de investigación y desarrollo en el marco del Programa de Investigación, Desarrollo e Innovación de Aneel. A continuación se presenta una lista de los proyectos de I+D relacionados con HERA y sus respectivos apoyos:
1- ANEEL I+D 0678-0113/2013: HERA – Sostenedor: EDF Norte Fluminense
2- ANEEL I+D 0678-0116/2016: Evaluación Ambiental y Arreglos de Ingeniería (Interfaz y 3D) – Sostenedor: EDF Norte Fluminense
3- I&D ANEEL 00678-0120/2020: Módulo Reversible – Apoyo: CTG Brasil, Elera y Light

 

                          

 

Comuníquese con hera@psr-inc.com para solicitar una licencia gratuita.

Descargas relacionadas

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HERA 1.3.0 – Instalador completo
HERA – Manual del usuário (Inglés)
HERA – Folder (Inglés)
Caso ejemplo

Time Series Lab (TSL)

El Time Series Lab (TSL) es una herramienta de modelado renovable que produce escenarios sintéticos para la generación futura de fuentes de energía renovable variable (VRE). TSL tiene dos módulos principales: (i) TSL-Data; y (ii) escenarios TSL:

  • TSL-Data: crea un registro histórico por hora “sintético” de 40 años mediante el procesamiento de la información disponible en la base de datos de reanálisis global;
  • TSL-Scenarios: genera futuros escenarios ERV considerando la correlación temporal y espacial con los caudales hidrológicos;

Para estimar el modelo estadístico, TSL-Scenarios necesita un registro histórico de la generación de ERV, lo que puede ser una tarea complicada según la región. Por lo tanto, TSL tiene dos modos principales de operación:

  • El usuario puede ingresar un registro de datos históricos reales
  • TSL-Data puede crear un registro histórico “sintético” de 40 años basado en la velocidad del viento y los datos de irradiación solar de la base de datos de reanálisis.

Creando un registro histórico de generación renovable

TSL calcula la producción eólica a través de un modelo basado en la metodología Virtual Wind Farm (VWF). Los siguientes parámetros se utilizan para convertir la velocidad del viento en energía:

  • La curva de potencia de la turbina
  • altura de la turbina
  • La coordenada de la planta (para descargar datos de velocidad del viento)

La producción solar se basa en los datos de irradiancia horizontal global, es decir, la irradiación en la parte superior de la atmósfera y la temperatura extraída de la base de datos de reanálisis. Teniendo en cuenta esta información, se aplica el método GSEE (Global Solar Energy Estimator). En la conversión de energía se consideran los siguientes parámetros:

  • El sistema de seguimiento de paneles solares.
  • El ángulo de inclinación del panel.
  • La coordenada de la planta solar (para descargar datos de temperatura e irradiación solar)

Ubicación de “puntos críticos” para proyectos genéricos

Además de proporcionar herramientas para crear registros históricos “sintéticos” de generación renovable, TSL proporciona una herramienta para encontrar “puntos críticos” para proyectos genéricos de energía eólica y solar. Para ello, se dispone de las siguientes herramientas:

  • Mapa de velocidad del viento para todo el mundo
  • Mapa de irradiación solar para todo el mundo
  • Áreas protegidas en todo el mundo
  • Posibilidad de cargar mapas personalizados definidos por el usuario

Generación de escenarios sintéticos de generación renovable correlacionados con caudales

Debido a la correlación espacial de la producción eólica y solar en diferentes regiones, así como la correlación espacial entre las series de caudales y velocidades del viento en otras, la TSL representa la distribución de probabilidad conjunta de todos los recursos renovables no convencionales y las centrales hidroeléctricas, tanto para las existentes y futuras plantas.

La Red Bayesiana es un modelo estadístico que puede producir escenarios sintéticos, capturando las correlaciones más significativas existentes en los datos históricos. Esta metodología tiene las siguientes características:

  • Producir escenarios considerando una distribución de probabilidad conjunta
  • Estimación no paramétrica de la distribución de probabilidad de cada planta
  • Mantiene correlaciones espaciales y temporales históricas en escenarios sintéticos
  • Mantiene la distribución de probabilidad original de los datos históricos

En resumen, debido a la alta variabilidad e intermitencia de este tipo de recurso, TSL genera estos escenarios con las siguientes características:

  • Resolución por hora
  • Estimación no paramétrica de distribuciones de probabilidad
  • Metodología de red bayesiana para capturar correlaciones espaciales y temporales entre ERV y flujos hidrológicos

Descargas relacionadas

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Time Series Lab – 2.1
Time Series Lab – Folder (Inglés)

Análisis de inversiones bajo incertidumbre

Optimización de la cartera de activos

OPTVALUE

El modelo OptValue es una herramienta para la evaluación económica y financiera de proyectos de generación basada en la búsqueda de una tasa interna de retorno compatible con el riesgo asociado a la construcción y operación de la planta. Esto permite comparar diferentes tecnologías de generación desde una perspectiva de riesgo x retorno.

El modelo se basa en calcular un precio de la energía tal que la tasa interna de retorno (TIR) ​​para los accionistas asociados con el proyecto esté por encima de un valor en un determinado nivel de VaR preestablecido (por ejemplo, con una probabilidad del 95% la TIR estará por encima 15%). Este cálculo involucra el costo de inversión de la planta, el “project finance”, tipo de contrato de venta de energía, impuestos y cargos sectoriales, incertidumbres asociadas a la hidrología, costos de inversión, tiempo de construcción, aspectos regulatorios, etc.

Los resultados del programa son:

  • Precio de la energía del proyecto compatible con un valor mínimo dado para la TIR del accionista en un nivel de “Valor en Riesgo” (VaR) preestablecido o un valor esperado de la TIR del accionista;
  • Distribución de probabilidad para la TIR del accionista;
  • Distribución de probabilidad para los ingresos netos y descontados del proyecto;
  • Nivel de contratación óptimo para centrales hidráulicas;
  • Distribución de probabilidad de flujo de caja;
  • Desglose del precio de la energía en: Costos de inversión, impuestos y cargos sectoriales, costos de O&M, costos de combustible, etc.;
  • Gráficas de series de tiempo asociadas a la generación de centrales, ingresos y gastos en CCEE, ingresos netos para los accionistas, etc.

El equilibrio entre riesgo x rentabilidad asociado a los proyectos se establece en términos de la desviación estándar frente al valor esperado de la TIR

Descargas relacionadas

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OptValue – Folder

OPTFOLIO

Herramienta analítica para la gestión y optimización de carteras energéticas compuestas por activos físicos (centrales hidroeléctricas, térmicas y renovables) y financieros (contratos a plazo, derivados y otros). OptFolio utiliza programación entera y técnicas de optimización estocástica para construir carteras de contratos desde una perspectiva de riesgo-retorno utilizando índices de riesgo (como CVaR y funciones de servicios públicos) y se ha utilizado en estudios comerciales en Brasil y en el extranjero (Turquía) para la optimización de contratos de energía y servicios integrados. comercialización de renovables.

Optfolio: combinación óptima de activos físicos y financieros considerando escenarios de precios al contado, producción de energía y restricciones de riesgo asociadas. OptFolio ha sido utilizado por clientes en Europa para determinar la estrategia óptima de despacho/contratación en mercados de corto plazo, y en América Latina para optimizar la cartera de activos multinacionales para generar inversores internacionales.

El modelo OptFolio es una herramienta de decisión para la gestión de carteras de energía, que incluye activos físicos como centrales eléctricas y activos financieros como contratos bilaterales y otros derivados de electricidad.

El objetivo es maximizar el valor presente del flujo de efectivo neto para una empresa determinada. Hay varias fuentes de costos e ingresos que son calculados por Optfolio en la composición del flujo de caja neto:

  • Costos de generación, tarifas de transmisión, otros costos fijos, impuestos, costos financieros asociados a contratos adquiridos y derivados, y costos de inversión asociados a la construcción de nuevas plantas;
  • Ingresos financieros por ventas de contratos de energía y otros derivados;
  • Ingresos por venta de energía en el mercado de corto plazo donde existen incertidumbres en cuanto a los precios.

El programa determina las decisiones óptimas de inversión en activos físicos (es decir, construcción de nuevas plantas) y activos financieros (es decir, compra o venta de contratos u otros derivados). Se pueden considerar restricciones de riesgo en términos de “Valor en riesgo” (VaR), como un requisito de ingresos mínimos en un nivel de riesgo.

El modelo tiene tres opciones para la función objetivo:

  • Maximizar el valor esperado de los ingresos netos;
  • Maximizar el valor esperado de la función de utilidad;
  • Maximice los ingresos acumulativos mínimos en intervalos de tiempo específicos y en un conjunto de escenarios hidrológicos.

El modelo representa los siguientes aspectos:

  • Proyectos obligatorios y conjunto de proyectos mutuamente excluyentes;
  • Límites de contratación;
  • Restricciones de inversión;
  • Restricciones de riesgo en términos de “Valor en Riesgo” – VaR;
  • Tasa interna de retorno asociada a cada escenario.
  • Enfoque de solución
  • El problema se formula como un problema de programación entera mixta.

Descargas relacionadas

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OptFolio 1.0Beta
OptFolio – Folder (Inglês)

Sistema corporativo para la gestión de estudios energéticos

Herramienta para computación en la nube

ePSR

ePSR
 

ePSR es un entorno informático corporativo diseñado para facilitar el desarrollo colaborativo de estudios energéticos. Con un diseño fuertemente centrado en una base de datos de uso común, la arquitectura ePSR integra modelos PSR y puede ampliarse para integrar productos de terceros.

ePSR adopta la filosofía de “banco de trabajo”: toda la información y los modelos están disponibles en una base de datos relacional. Los recursos se ponen a disposición de los usuarios a través de una interfaz gráfica que cuenta con un esquema de autenticación y autorización de usuarios. En base al perfil de usuario registrado, el esquema permite configurar qué recursos estarán disponibles. Desarrollado con las tecnologías de la información más avanzadas, ePSR ofrece numerosas facilidades corporativas que aumentan la organización y productividad de los estudios. Estos pueden ser tan diversos como la programación de la operación de la próxima hora o la planificación energética con un horizonte de 20 años.

ePSR Arquitectura general

ePSR se desarrolló en una arquitectura compuesta por una interfaz gráfica de usuario; reglas del negocio; reglas de acceso a datos; funciones de acceso a datos; sistema de gestión de bases de datos, datos almacenados, aplicaciones (plantillas) y convertidores de formato de datos.

img_architecture

Recursos de información

La información contenida en la base de datos ePSR está organizada en cinco categorías principales.

  • Componentes del sistema de potencia: describe los componentes del sistema de generación y transmisión. Algunos componentes son constantes aunque pueden variar con el tiempo. Los componentes están versionados. Esto significa que a partir de la Base de Datos se puede reconstruir el estado del catastro para cualquier momento en el tiempo. Esta función es útil para auditar actividades y reproducir simulaciones y estudios anteriores.
  • Configuraciones: representan las organizaciones del sistema de potencia. Las configuraciones se definen agrupando los componentes del sistema de potencia en conjuntos interrelacionados.
  • Series temporales: representan datos históricos y escenarios previstos.
  • Restricciones: reglas operativas que restringen el despacho de energía.
  • Gestión de Estudios – gestión de estudios almacenados en la Base de Datos. Un estudio se construye a partir de la selección de información disponible de configuraciones, datos históricos y escenarios de pronóstico de la Base de Datos. Se requieren parámetros específicos de la aplicación para ejecutar un modelo deseado. En el momento de crear un estudio, se dispone de toda la información disponible en la Base de datos ePSR, incluso aquellas definidas por otros usuarios.

Modelos de energía

ePSR integra un conjunto de plantillas de PSR para:

  • Planificación a medio y largo plazo (SDDP)
  • Planificación del despacho de energía a corto plazo (NCP)
  • Planificación de Expansión de Generación (OptGen)
  • Planificación de Expansión de Transmisión (NetPlan)
  • Evaluación Económica y Riesgo (OptValue)

 

ePSR también se puede integrar en sistemas SCADA en tiempo real.

 

Representación Geográfica

Los componentes del Sistema de Potencia en el ePSR pueden estar asociados a una ubicación geográfica (georreferenciada), expresada a través de coordenadas geográficas (latitud y longitud).

Los componentes georreferenciados se pueden visualizar en un mapa utilizando una de las tres opciones de mapa de fondo:

  • Open Street Map
  • Bing map
  • Google Satellite Image

 

Establecer las coordenadas geográficas de una central hidroeléctrica
 

Referencia tecnica

  • Sistema Operativo: Windows
  • Interfaz gráfica: .Net Desktop
  • Base de datos: Oracle DBMS
  • Servidor Web: Microsoft IIS
  • Formato para intercambio de datos: Web Services y XML

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ePSR – Folder (Inglés)

PSR Cloud

El problema de la generación eléctrica evolucionó desde sistemas privados, locales a las regiones donde se pretendía abastecer la demanda, para atender demandas globales de grandes generadores, ubicados en puntos estratégicos y apoyados en una red de distribución de gran capilaridad. De igual forma, nos encontramos en un momento en que la computación de alto desempeño, que implica altos costos de hardware, software y personal especializado, está saliendo de los data centers corporativos y migrando a data centers de primer nivel. Ofrecen potencia de procesamiento, ancho de banda, provisión de energía, soporte, inversiones en hardware y software a un costo inigualable. Esta modalidad de computación se está llamando computación en la nube.

PSR ha desarrollado una plataforma para gestionar la ejecución remota de modelos de simulación de despacho hidrotermal en un entorno de procesamiento distribuido, de forma que los usuarios no necesiten disponer de la infraestructura necesaria para lograr el mismo objetivo. Esta plataforma se llama PSR Cloud y actualmente cuenta con miles de procesadores.

La comunicación de datos (ficheros de entrada y salida de los modelos) se realiza entre el ordenador local del usuario y los servidores remotos asignados para su ejecución, sin interferencias ni paso por los servidores de PSR.

PSR Cloud se factura como un servicio de pago por ejecución de forma prepaga. En modalidad prepago, el usuario adquiere créditos para ser utilizados en ejecuciones. El costo de cada ronda se contabiliza y se deduce del saldo actual.

¿Qué tan confiable es el servicio?

La capacidad informática se proporciona dentro de la relación de PSR con Amazon.com. Amazon se ha convertido en un importante proveedor global de capacidad de procesamiento, con uno de los centros de datos más grandes del mundo. La disponibilidad de la plataforma de Amazon cumple con los estándares internacionales más estrictos y actualmente es el proveedor de mayor capacidad a escala mundial.

Amazon revisó y publicó recientemente su solución de PSR como caso de estudio. Consulte los detalles en: http://aws.amazon.com/solutions/case-studies/psr/

Además, PSR fue certificado por Amazon, recibiendo el título de Solution Provider. Los detalles se pueden encontrar en: http://www.aws-partner-directory.com/PartnerDirectory/PartnerDetail?Name=PSR

¿Cómo empezar a usar el servicio?

La instalación de PSR Cloud es sencilla. Inicialmente es necesario descargar e instalar el módulo PSR Cloud Client.(*)

Activar al usuario en el servicio, luego de instalar el programa, es muy simple: el usuario se registra en nuestro portal, creando un usuario y una contraseña. Luego envíe el inicio de sesión creado al correo electrónico psrcloud@psr-inc.com para que se active la cuenta.

Al abrir el Cliente PSR Cloud, el usuario agregará sus casos, seleccionando para cada uno de ellos, a través de una interfaz sencilla e intuitiva:

  • El modelo que se ejecutará (SDDP o NEWAVE: el usuario debe tener una licencia para el modelo que se utilizará),
  • El número de procesadores a emplear,
  • El directorio en la computadora local donde se encuentran los datos del caso (y donde irán los resultados después de la ejecución)

Al comandar la ejecución, los datos de entrada se envían automáticamente a los servidores asignados en las nubes para su ejecución y desde donde, después de la ejecución, se descargarán los archivos de salida al directorio local.

Envíe un correo electrónico a psrcloud@psr-inc.com con cualquier pregunta que pueda tener sobre el servicio.

(*) Es necesario instalar la siguiente dependencia:

Microsoft .NET Framework Version 4.0

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PSR Cloud – Setup
PSR Cloud – Folder (Inglés)

Despacho Hidrotérmico Estocástico con Restricciones de Red

SDDP

Visión general

SDDP es un modelo de despacho estocástico para sistemas eléctricos que representa las redes de transmisión, gas e hidrógeno utilizadas en estudios de operación a largo, mediano y corto plazo. Es altamente flexible en términos de sus niveles de detalle temporal y espacial. En la dimensión temporal, puede representar horizontes de decisión muy largos (varias décadas) con etapas semanales o mensuales y una resolución intraetapa de bloques de carga u horas. Espacialmente, puede manejar la operación detallada desde pequeñas islas hasta el estudio de mercados regionales que integran varios sistemas nacionales de energía.
El modelo representa los siguientes elementos:

  • Centrales hidroeléctricas: representación detallada para cada embalse; límites de almacenamiento y flujo a través de turbinas, vertederos, efecto de cabeza, infiltración y otros; modelo estocástico de caudal que representa la estacionalidad, correlaciones temporales y espaciales; modelado de fenómenos climáticos específicos (como El Niño); restricciones de rampa, etc.;
  • Centrales termoeléctricas: restricciones de compromiso de unidades, disponibilidad de combustible, contratos de combustible (incluyendo cláusulas de take-or-pay), curvas de eficiencia térmica, emisiones de CO₂ y otros contaminantes, restricciones de rampa;
  • Energía renovable variable: plantas solares, eólicas y de energía solar concentrada, definición del historial de ERV, generación a través de bases de datos de reanálisis global, generación estocástica de energía ERV, modelado, generación de escenarios sintéticos futuros con resolución horaria, los escenarios de ERV están correlacionados temporal y espacialmente con los caudales hidroeléctricos;
  • Baterías y otros dispositivos de almacenamiento rápido: capacidad de almacenamiento, capacidades de carga/descarga, eficiencias, restricciones de rampa;
  • Respuesta de la demanda: respuesta a precios, señales por segmento por sistema, área o nivel de barra;
  • Red de transmisión: leyes de Kirchhoff, límites de flujo de potencia, pérdidas cuadráticas, restricciones de seguridad, límites de exportación e importación entre áreas eléctricas, suma de restricciones de flujo y otros;
  • Red de gas natural: restricciones de producción y transporte de gas, capacidad de producción en los campos, límites de flujo y pérdidas en gasoductos;
  • Hidrógeno y procesos de electrificación: producción de hidrógeno, consumo de energía, cadena de suministro detallada de hidrógeno;
  • Cooptimización de mercados de energía y reserva
  • Reserva dinámica probabilística
  • Nexo agua

El objetivo de SDDP es minimizar la suma de los costos y maximizar los ingresos en el mercado de energía. Los costos incluyen la compra y transporte de combustibles para centrales térmicas, costos de emisiones de contaminantes, costos de operación y mantenimiento de centrales hidroeléctricas y térmicas, tarifas de transmisión, costo de energía no suministrada y otras penalidades. Los ingresos incluyen transacciones en los mercados de energía, agua e hidrógeno.

 

Principales resultados

SDDP produce más de 450 informes en archivos con formato compatible con Excel. Los resultados son gestionados a través de la interfaz gráfica, que extrae las estadísticas deseadas y crea gráficos directamente en Excel. Los principales resultados de SDDP son:

  • Estadísticas de operación del sistema: producción, flujos de transmisión, emisiones, riesgos de déficit y costos
  • Costos marginales de ubicación (por zona y nivel de barra)
  • Costos marginales de capacidad: beneficio incremental de fortalecer un recurso
  • Costos de congestión de transmisión
  • Valores del agua hidroeléctrica y valores de energía de otros sistemas de almacenamiento
  • Costos marginales de contaminantes con presupuestos de emisión

Además, los resultados agregados como costos marginales promedio, generación total y costos totales se producen en informes en formato CSV y se pueden ver a través de un panel, compartir a través de un enlace en Internet:


 

Metodología

Dado que las centrales hidroeléctricas no tienen costos operativos directos, ocupan el primer lugar en la curva de mérito. Sin embargo, existe incertidumbre en cuanto a los caudales futuros, como se ilustra en la figura siguiente.


Aunque las centrales hidroeléctricas no tienen un costo de operación directo, tienen un costo de oportunidad que refleja el beneficio futuro resultante de la producción de energía. Este costo depende del análisis de las consecuencias de la decisión de almacenar/utilizar el agua en todos los escenarios futuros.

SDDP significa Stochastic Dual Dynamic Programming (Programación Dinámica Dual Estocástica), un algoritmo desarrollado por PSR en la década de 1980 para resolver problemas de optimización multietapa a gran escala bajo incertidumbre. La inteligencia clave detrás de esto radica en la aproximación de la función de costo futuro a través de un esquema de descomposición de Benders.
Este algoritmo ha mejorado constantemente a lo largo de los años para adaptarse a los cambios significativos en el sector eléctrico. Ha sido considerado tecnología de vanguardia por la industria global. La grandeza del modelo SDDP se demuestra por el hecho de que ha sido citado en más de 3800 artículos en la literatura científica y técnica, lo que se puede verificar fácilmente mediante una simple búsqueda.

Además, se ha aplicado con éxito durante más de cuarenta años en la programación óptima estocástica a mediano y largo plazo de sistemas reales muy complejos, con almacenamientos de múltiples escalas (embalses hidroeléctricos, bombeo hidroeléctrico, baterías, tanques de almacenamiento de combustible, contratos de combustible integral, restricciones de emisiones multietapa, etc.) y modelos probabilísticos, como caudales hidrológicos, intermitencia de energía renovable, demanda y precios de combustibles.

 

Computación en paralelo

La versión paralela de SDDP aprovecha la estructura de la metodología de solución, que se basa en la descomposición del problema original en subproblemas más pequeños para aumentar la eficiencia computacional. Los subproblemas se pueden resolver simultáneamente en varias computadoras conectadas en una red local o en una computadora multiproceso.
Además, es posible ejecutar SDDP utilizando PSR Cloud, que es una plataforma diseñada para gestionar ejecuciones remotas en un entorno de procesos distribuidos en los servidores de PSR, aprovechando al máximo las capacidades de cómputo en la nube.

 

Aplicaciones de SDDP

El modelo SDDP se ha utilizado en estudios de valoración de empresas, interconexiones internacionales y análisis de nuevas centrales hidroeléctricas, térmicas y renovables. También se ha utilizado en estudios de operación en varios países de los cinco continentes:


Últimas versiones

 

Más información

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Modelo de planificación de la expansión de geración y de interconexiones regionales

OPTGEN

Visión General


OptGen es un modelo de planificación de expansión a largo plazo que determina las decisiones de dimensionamiento y programación de menor costo para la construcción, desactivación y refuerzo de capacidades de generación, red de transmisión y gasoductos de gas natural. El modelo considera varios tipos de proyectos:

Debido a la creciente penetración de fuentes de energía renovable variable (VRE, por sus siglas en inglés) a nivel mundial, OptGen combina una visión a largo plazo de la expansión con una visión a corto plazo de la operación, lo que le permite representar la cronología horaria de las energías renovables variables, decisiones de compromiso de unidades térmicas/hidráulicas, restricciones de rampa, requisitos de reserva y otras restricciones a corto plazo. Además, OptGen es adecuado para diferentes tipos de estudios de expansión del sistema de energía, ya que ofrece un conjunto poderoso de recursos de modelado flexible. El modelo permite definir horizontes de estudio de varias décadas, considerando el cronograma de pago, vida útil y tiempo de construcción del proyecto. También ofrece la posibilidad de incorporar diferentes políticas y suposiciones de expansión según los criterios del planificador, como:

Aspectos de Modelado


La expansión integrada se formula en OptGen como un problema de programación entera mixta a gran escala y se resuelve utilizando técnicas avanzadas de MIP (programación entera mixta) y descomposición de Benders.

La formulación utiliza las siguientes características:

  • Flexibilidad en los pasos de inversión y operación (año, semestre, trimestre, mes);
  • Decisiones de inversión representadas por variables enteras o continuas;
  • Proyectos opcionales y obligatorios;
  • Conjuntos de proyectos asociados;
  • Conjuntos de proyectos mutuamente excluyentes;
  • Restricciones de precedencia;
  • Restricciones de capacidad mínima para diferentes grupos de tecnología y diferentes intervalos de tiempo, lo que permite representar políticas energéticas gubernamentales;
  • Cálculo de costo marginal de referencia;
  • Restricciones ambientales: emisiones de gases de efecto invernadero;
  • Restricciones de disponibilidad de combustible;
  • Análisis de múltiples escenarios;
  • Análisis de un plan de expansión completo o parcial definido por el usuario.

El objetivo de OptGen es proporcionar resultados consistentes que ayuden tanto a los planificadores en el proceso de toma de decisiones de expansión como a los agentes del mercado a tener la mejor visión posible de la expansión del sistema. Basado en metodologías avanzadas, el modelo ofrece opciones potencialmente eficientes para resolver este problema:

  • Procedimientos de optimización, como las estrategias de solución de horizonte móvil y horizonte anual
  • Análisis y refuerzo de planes de expansión proporcionados por el usuario
  • Herramientas gráficas de panel de control para analizar resultados operativos macro

A continuación, se muestran los principales componentes del modelo OptGen en la siguiente figura y se explican en detalle en los temas correspondientes.

 

 

Módulo de Operación SDDP


OptGen optimiza el equilibrio entre los costos de inversión para construir nuevos proyectos y el valor esperado de los costos operativos obtenidos del SDDP (despacho estocástico de corto y largo plazo con restricciones de transmisión). Esta integración permite que OptGen aproveche todas las características del SDDP para representar un sistema eléctrico mientras resuelve la operación de despacho. Esto incluye, entre otras cosas, modelado detallado con resolución horaria o intra-horaria, respuesta de la demanda a las señales de precio, representación de fuentes de incertidumbre como:

CORAL – Evaluación de Confiabilidad del Suministro


La integración con CORAL, el modelo de análisis de confiabilidad basado en simulación de Monte Carlo, permite evaluar los índices de confiabilidad del sistema y del nivel de bus, como LOLP, LOLE, EPNS, para cada plan de expansión propuesto. Además, también se pueden incorporar restricciones de nivel mínimo de seguridad en el proceso de expansión óptima, lo que permite que OptGen tome decisiones de expansión respetando los requisitos de confiabilidad.

DPR – Reserva Dinámica Probabilística


La idea de la Reserva Dinámica Probabilística es garantizar el suministro de electricidad a través de reservas secundarias, no solo en caso de variabilidad de la demanda o falla de la unidad más grande, sino también debido a la variabilidad causada por fuentes de energía renovable variable (VRE).

OptGen es la única herramienta en el mercado capaz de co-optimizar la generación, transmisión y las reservas dinámicas probabilísticas, por lo que al utilizar OptGen es posible co-optimizar las inversiones relacionadas con la flexibilidad, como las baterías o el almacenamiento hidroeléctrico por bombeo (relacionado con los requisitos de reserva dinámica probabilística) y las inversiones relacionadas con la energía.

Uso de OptGen


  • Proyecto SEETEC para el estudio del plan de desarrollo y beneficios del mercado energético regional en la región de los Balcanes para 2003-2010 (8 países interconectados, 30 GW de demanda de energía y 5 GW de aumento proyectado en la demanda para 2010).
  • Plan venezolano de expansión de generación y transmisión para 2002-2010 (20 GW de capacidad instalada – 65% hidroeléctrica – y 10 regiones interconectadas).
  • Estudio de expansión para el sistema brasileño 2004-2015 (85 GW de capacidad instalada – 85% hidroeléctrica, 27.5 GW de aumento proyectado en la demanda para 2015, 117 plantas hidroeléctricas, 108 plantas térmicas y 9 regiones interconectadas).
  • Ha sido utilizado por agencias de planificación (por ejemplo, CEAC en América Central), compañías y consultores (SNC Lavalin, Electricité de France y otros) en estudios de expansión en varios países de América Latina (Bolivia, Ecuador, Colombia, Chile, planificación integrada de los seis países de América Central y otros), la región de los Balcanes, África (Tanzania; interconexión de Egipto, Sudán y Etiopía) y el sudeste asiático (interconexión de los países del río Mekong: Laos, Camboya y Vietnam) y otros.

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Programación de la operación a corto plazo

NCP

El NCP es un modelo de optimización operativa similar al SDDP, pero más adaptado a simulaciones de corto plazo, con intervalos de tiempo de 15 minutos a 1 hora y con un horizonte semanal o mensual. Además de las variables y parámetros representados en el SDDP, el PNC incorpora temas adicionales propios del muy corto plazo, como compromiso unitario, “rampa” de centrales termoeléctricas y tiempo de viaje del agua.

Para integrar la operación óptima a largo plazo con la operación óptima a corto plazo, el PNC puede importar los datos catastrales y la función de costo futuro del SDDP. A su vez, los datos de NCP se pueden importar a otro software que calcule los flujos de energía en las redes, como NetPlan. Esta integración es automática en el entorno ePSR.

 

Aspectos de modelado

Los siguientes aspectos son modelados por el PNC:

  • Ecuación de balance de demanda en cada barra, incluyendo pérdidas cuadráticas en los circuitos de la red de transmisión
  • Modelo de flujo de potencia lineal, incluidas las restricciones de capacidad en los circuitos para el caso base y contingencias
  • Ecuación de balance de agua para plantas en cascada considerando el tiempo de viaje del agua y la propagación de ondas
  • Restricciones de potencia mínima y máxima para cada planta, considerando decisiones de compromiso unitario
  • Volúmenes mínimos, de alerta y de reserva para el control de inundaciones en embalses
  • Restricciones mínimas y máximas de flujo de efluentes y restricciones en la tasa de cambio de estos flujos
  • Opciones de integración con estudios de medio-largo plazo: generación objetivo, volumen objetivo y lectura de función de costo futuro
  • Restricciones de centrales térmicas: tiempo mínimo de operación y parada, rampas de potencia, disponibilidad de combustible, número de arranques
  • Producción hidroeléctrica modelada por unidad a partir de la curva de eficiencia del conjunto turbina-generador, pérdidas hidráulicas, cota de descarga y curva cota x volumen
  • Restricciones de seguridad (reserva primaria y secundaria, restricciones de suma de flujo de circuito, restricciones de generación genérica, etc.)

La solución se logra utilizando técnicas avanzadas de programación entera lineal mixta.

 

Características del sistema

  • Interfaz gráfica en ambiente Windows;
  • Incluye módulo para elaboración de gráficos con resultados de modelos en MS Excel;
  • Varios resultados (ej: generación hidroeléctrica y térmica, costos marginales, caudales en los circuitos, volúmenes almacenados, etc.).

 

Ejemplos de aplicación

  • Centros de despacho de carga en Bolivia, Ecuador, Guatemala, El Salvador y Perú (horario de operación diario y semanal)
  • Los generadores de energía más grandes de Turquía con más de 30000 MW
  • Instituciones de diferentes países balcánicos en las actividades del proyecto de soporte técnico del sistema eléctrico del sudeste de Europa
  • Agder Energi (Noruega) para maximizar los ingresos en el mercado NordPool
  • Evaluación para uso en la programación diaria del sistema eléctrico brasileño (~5800 circuitos, 3900 buses y más de 100 centrales hidroeléctricas)

 

Metodología

Modelo de optimización operativa de corto plazo (minimización de costos o maximización de ingresos) (intervalos de 15 minutos a 1 hora, horizonte semanal o mensual) basado en programación entera mixta, con representación detallada de generación hidroeléctrica, termoeléctrica y renovable, red de transmisión con pérdidas, unidad compromiso, tiempo de viaje del agua, condicionantes ambientales, reservas, extracción de vapor en térmicas, acoplamiento con modelos de medio plazo, etc.

Representa en detalle sistemas hidroeléctricos (balance hídrico para plantas en cascada, bombas, riego, etc.), plantas termoeléctricas (compromiso unitario, restricciones de rampa, flexibilidad de combustible, función de eficiencia cóncava), red de transmisión (leyes de Kirchhoff, cuadrática de pérdidas, restricciones de seguridad, etc.) y condición final al final de la etapa de una semana (interfaz con el modelo SDDP). NCP es utilizado en varios países de América del Sur y Central por los operadores del mercado mayorista de energía (para determinar el precio por hora) y los operadores del sistema (interfaz de despacho en tiempo real).

El PNC determina la operación de un sistema hidrotérmico con restricciones de transmisión con el fin de minimizar los costos de producción o maximizar los ingresos por la venta de energía al mercado. Los costos incluyen el uso de combustibles (costo variable de producción y puesta en marcha), costo de déficit, sanciones por infringir restricciones operativas, entre otros.

Descargas relacionadas

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Modelo para la planificación de la expansión de la transmisión

NETPLAN

NetPlan es un ambiente computacional integrado para la planificación de la expansión y el análisis de redes de transmisión que incluye:

  • herramientas de gerencia de datos (edición de datos e importación de datos externos)
  • recursos para gerencia del estudio (verificación de coherencia de datos y cronología)
  • recursos para visualización de la configuración de la red y resultados del estudio (diagramas esquemáticos, flujos de circuitos, indicadores de sobrecarga, costo del plan de expansión, costo marginal nodal, diagramas de contorno de carga de la red)
  • interfaz gráfica que permite interacción con sus diferentes módulos

 

Os siguientes módulos de planificación están disponibles en el ambiente NetPlan:

  • OptNet, para la planificación de la expansión de la red de transmisión de alta tensión
  • PSRFlow, para análisis de redes de transmisión CA y CC
  • OptFlow, para análisis de potencia reactiva (Var) de redes de transmisión CA y CC
  • OptVar, para la planificación de recursos de potencia reactiva (VAr)
  • Tariff, para asignación de costos de transmisión de energía

Todos los modelos utilizan herramientas de optimización especialmente diseñadas para resolver redes a gran porte.

 

Módulo OptNet – Planificación de la expansión de la transmisión

 

Aspectos de modelaje

OptNet modela la planificación de la expansión de la transmisión como un problema de programación entera-mixta con las siguientes características:

  • Representación del sistema de transmisión a través del modelo de flujo de potencia linealizado
  • Representación de escenarios de despacho de generación producidos por el modelo SDDP para representar las incertidumbres en la demanda y en la producción de generación de los recursos hídricos y renovables
  • Representación de diferentes tipos de candidatos de expansión de la transmisión: líneas de transmisión de CA, transformadores, capacitores en serie y elementos del sistema de transmisión de CC
  • Representación de restricciones de proyecto: conjuntos de proyectos asociados, conjuntos de proyectos mutuamente excluyentes y restricciones de precedencia
  • El proceso de expansión se puede aplicar considerando todos los circuitos en operación (caso base) así como también contingencias simples de circuito
  • Los resultados incluyen el plan de expansión decidido por el modelo y los resultados operativos detallados que pueden mostrarse gráficamente en el diagrama de red y también pueden ser visualizados utilizando una planilla Excel

Metodología de solución

La función objetivo consiste en minimizar el costo de inversión en nuevos elementos de transmisión al mismo tiempo que garantiza la confiabilidad en el suministro de demanda del sistema. La solución del problema lineal entero-mixto es proporcionada utilizando las técnicas más avanzadas de optimización.

La metodología combina un método heurístico, que garantiza una solución factible, con un método de descomposición de Bender, que proporciona una solución óptima cuando se alcanza la convergencia. Los escenarios de despacho y las contingencias se representan utilizando una estrategia de expansión incremental, siendo el algoritmo adecuado para estudios de planificación de la expansión de redes de gran porte y con alta penetración de generación renovable.

 

Módulo PSRFlow – Análisis de la red de transmisión CA y CC

 

Aspectos de modelaje

  • Aplicaciones diseñadas para el análisis de redes de transmisión
  • Incluye un flujo de potencia convencional CA y CC y análisis de contingencias
  • Integración con escenarios de despacho de generación y demanda producidos por el modelo SDDP
  • Las salidas incluyen resultados operativos detallados, que pueden mostrarse gráficamente en el diagrama de red y también pueden ser visualizados utilizando el Excel

Metodología de solución

La aplicación de flujo de potencia resuelve las ecuaciones de flujo de potencia mediante el uso de un método de Newton Raphson convencional o el desacoplado rápido, para controles de CA y CC. El flujo de potencia lineal se encuentra también disponible.

El análisis de contingencias procesa una lista de contingencias con el objetivo de detectar violaciones en la red (flujo en los circuitos, voltaje en las barras, etc.).

 

Módulo OptFlow – Análisis de potencia reactiva (VAr) de redes de transmisión CA y CC

 

Aspectos de modelaje

El módulo OptFlow es la herramienta computacional para el análisis de potencia reactiva de redes de transmisión CA y CC con las siguientes características:

  • Representación de diferentes escenarios de generación y demanda producidos por el SDDP para capturar incertidumbres en fuentes renovables (hidráulica, eólica y solar)
  • Modelaje de balance de potencia activa y reactiva no lineal en cada nodo de la red eléctrica (leyes de Kirchhoff)
  • Modelaje de diferentes límites de operación de la red: voltaje en las barras, flujo de potencia activa y reactiva en los circuitos, taps de los transformadores, shunts y compensador estático de reactivo
  • Resultados operativos detallados pueden mostrarse gráficamente en el diagrama de red y pueden también ser visualizados utilizando una planilla Excel

Metodología de solución

La función objetivo considera la combinación de mínima penalización por inyección de potencia reactiva en las barras de la red (para identificar déficit de reactivo)  junto con la penalización por desvío del despacho inicial de potencia activa, para cada escenario de despacho y demanda.

Las variables de decisión incluyen la generación de potencia activa y reactiva de las unidades generadores, los ángulos de voltaje de las barras, los taps y ángulo de desfasaje de los transformadores y la susceptancia de los capacitores/reactores.

La metodología de solución consiste en aplicar un algoritmo de puntos interior primal-dual robusto para cada escenario representado. La solución proporcionada por el modelo garantiza que se cumplan los límites y restricciones operativas para cada escenario de generación y demanda e identifica eventuales deficiencias de reactivo y su ubicación en la red

 

Módulo OptVar – Planificación de compensación de potencia reactiva (VAr)

 

Aspectos de modelaje

El módulo OptVar es la herramienta computacional para la planificación de expansión de potencia reactiva con las siguientes características:

  • Representación de diferentes escenarios de generación y demanda producidos por el SDDP para capturar incertidumbres en fuentes renovables (hidráulica, eólica y solar)
  • Representación de inversión en nuevos equipos shunt de soporte de potencia reactiva
  • Modelaje de balance de potencia activa y reactiva no lineal en cada nodo de la red eléctrica (leyes de Kirchhoff)
  • Modelaje de diferentes límites de operación de la red: voltaje en las barras, flujo de potencia activa y reactiva en los circuitos, taps de los transformadores, shunts y compensador estático de reactivo
  • Los resultados incluyen el plan de expansión en nuevos equipos shunt decidido por el modelo y los resultados operativos detallados que pueden mostrarse gráficamente en el diagrama de red y pueden también ser visualizados utilizando una planilla Excel

Metodología de solución

La metodología de solución consiste en un algoritmo de Progressive Hedging que determina un plan de expansión en nuevos equipos shunt de soporte de potencia reactiva interactuando con el módulo OptFlow para resolver cada uno de los problemas de flujo de potencia óptimo.

La función objetivo contempla la minimización del costo de inversión en nuevos equipos shunts junto con la minimización de la penalización por desvío del despacho inicial de potencia activa, para cada escenario de despacho y demanda.

Las variables de decisión incluyen la generación de potencia activa y reactiva de las unidades generadores, los ángulos de voltaje de las barras, los taps y ángulo de desfasaje de los transformadores y la susceptancia de los capacitores/reactores (elementos existentes y candidatos).

La solución proporcionada por el modelo garantiza que se cumplan los límites y restricciones operativas para cada escenario de generación y demanda. La decisión de inversión en nuevos elementos de compensación de potencia reactiva sólo es activada una vez que todos los controles de potencia reactiva disponibles fueron utilizados.

 

Módulo Tariff – Asignación de costos de utilización de la red de transmisión (en breve)

 

Aspectos de modelaje

El módulo Tariff es una herramienta computacional diseñada para asignar los costos de utilización de la red de transmisión entre sus usuarios (productores y consumidores). Para cumplir con tal finalidad, el módulo Tariff es capaz de:

  • Identificar como los productores y consumidores utilizan la red
  • Asignar costos considerando una amplia gama de escenarios operativos, de forma que los cálculos de tarifas sean adherentes a la operación y planificación del sistema eléctrico real

El módulo Tariff es una poderosa herramienta para los agentes del sector eléctrico:

  • Planificadores y reguladores del sistema pueden utilizarla para revelar los costos reales de expansión de la transmisión y promover la asignación de costos y la determinación de tarifas; o se puede utilizar como herramienta de planificación para evaluar diferentes metodologías de asignación de costos y seleccionar las más adherentes al sistema eléctrico
  • Generador y consumidores que buscan pronosticar tarifas y costos para el futuro

Metodología de solución

El módulo Tariff modela tres metodologías diferentes de asignación de costos de transmisión:

  1. Nodal: utilizada por Brasil y Reino Unido para asignar los costos de transmisión. Ella toma como base el impacto marginal que las inyecciones de los generadores y consumidores tienen sobre el flujo de energía en las instalaciones de transmisión
  2. Factores de Participación Promedio: comúnmente utilizada para asignar costos en problemas que involucran infraestructura de transporte. Traza el camino de las inyecciones de generadores y consumidores a través de la red
  3. Aumann-Shapley: basada en el concepto de teoría de juegos, asegura una asignación justa de costos, modelando acceso a la red de transmisión como una coalición en la que cada agente puede optimizar los costos con el transporte de energía

Algunas aplicaciones recientes

  • Diseño de alternativas para el desarrollo futuro del Sistema Nacional de Transmisión de Chile (horizonte 2019-2040). Se utilizó el NetPlan para optimizar la expansión de la red de transmisión, considerando la inserción de nuevos recursos energéticos (eólicos y solares) y baterías
  • Se utilizó el NetPlan para optimizar la expansión de la red del sistema brasileño para el horizonte 2035, teniendo en cuenta una gran entrada de nuevas fuentes de energía renovable (eólica y solar)
  • Análisis y propuestas regulatorias de los Servicios Auxiliares para el sistema colombiano, considerando la inserción de nuevos recursos renovables de energía y nuevas tecnologías en alta y baja tensión. Se utilizó el NetPlan para estudiar la expansión del sistema de transmisión colombiano para el horizonte 2019-2040
  • Integración renovable de América del Sur. Se utilizó el NetPlan para optimizar la expansión de la transmisión (2017-2035) en nueve países de América del Sur, participantes de la comunidad andina (Chile, Colombia, Ecuador y Perú), Cono Sur (Argentina, Brasil, Paraguay y Uruguay) y Bolivia
  • Planificación de la expansión de la red de transmisión de WECC para un horizonte de 15 años, escenarios de despacho anual de punta y 960 proyectos candidatos
  • Análisis y propuestas regulatorias de los mecanismos de asignación de costos de transmisión en Brasil. Tariff se utilizó para simular el cálculo de la tarifa de transmisión utilizando una metodología diferente con el fin de evaluar los impactos sobre las tarifas de los generadores representados por la Asociación Brasileña de Energía Eólica (ABEEólica)

Descargas relacionadas

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Desarrollo Central Hidroeléctrica y Reversible

HERA

HERA es un modelo computacional desarrollado por PSR para estudiar el potencial hidroeléctrico de cuencas hidrográficas, considerando la viabilidad económica de los proyectos y sus impactos socioambientales.

El modelo pretende contribuir al proceso de toma de decisiones, que generalmente es muy complejo porque involucra intereses contrapuestos, a favor y en contra de la construcción de represas. Para ello, se busca un equilibrio entre la producción de energía eléctrica y la conservación del medio ambiente.

HERA simula la construcción de centrales hidroeléctricas, incluida la zona inundada por los embalses. El modelo escala estructuras de acuerdo con el Manual de Inventario Hidroeléctrico y Cuencas Hidrográficas Eletrobras (diferentes tipos de presas, aliviaderos, casas de máquinas, canales, esquemas de desvío, túneles, etc.) y calcula los costos correspondientes (hormigón, excavación en roca y suelo, etc.). ). Los cálculos se realizan para el sitio candidato, considerando un modelo de elevación digital o terreno. Luego HERA suma los costos de equipos electromecánicos asociados a la capacidad del proyecto candidato, y los costos socioambientales, que generalmente están asociados al área inundada por el embalse, incluyendo remoción de vegetación, compensaciones ambientales, reubicación de infraestructura afectada (carreteras , puentes, etc.), así como el reasentamiento de la población afectada.

Los costos se calculan para cada proyecto candidato, cada uno de los cuales se puede simular con diferentes cabezales hidráulicos y diseños de ingeniería (evaluados a partir de la combinación de diferentes tipos de estructuras y su posicionamiento a lo largo del eje de la presa). Luego se prepara una lista de candidatos, de la cual se seleccionará la mejor combinación mediante un modelo de optimización. El modelo matemático incluye condicionantes físicos del sistema, tales como ecuaciones de balance hídrico, límites operacionales, así como condicionantes socioambientales relacionados con los impactos de los proyectos (número de familias afectadas, área inundada, etc.).

HERA ha sido utilizado por PSR en estudios para The Nature Conservancy en cuencas hidrográficas de Colombia (río Magdalena), Gabón (ríos Komo y Abanga), Brasil (ríos Juruena, Ivaí) y México (Coatzacoalcos). En Brasil, la Agencia Nacional de Energía Eléctrica (ANEEL) ha mostrado interés en promover su uso en estudios de inventario participativos, donde agencias ambientales, fiscales, alcaldes, instituciones gubernamentales, desarrolladores de proyectos, grupos indígenas y otros pueden usar la herramienta como parte de un proceso de participación de las partes interesadas para la toma de decisiones. Esto permitiría una evaluación objetiva de las alternativas, además de garantizar una mayor transparencia y agilidad: un proceso que históricamente llevaría varios meses podría reproducirse en pocas horas con HERA, permitiendo así una exploración de las alternativas en “tiempo real”. HERA tiene varios aspectos innovadores, por ejemplo:

  1.  Automatización de funciones de geoprocesamiento orientadas a la investigación del potencial hidroeléctrico (cálculo de la red hidrográfica, simulación de embalses considerando las curvas elevación x área x volumen, regionalización del histórico de caudales, etc.).
  2.  Cálculo de métricas definidas por el usuario basadas en información geográfica (mapas en formato shapefile), que se utilizan para estimar los impactos de cada proyecto de forma individual o en conjunto.
  3.  Automatización del diseño de proyectos, incluido el diseño de ingeniería y la estimación de costos.
  4.  Posibilidad de que el ingeniero edite o modifique los parámetros de dimensionamiento: para ello se utiliza un diccionario de datos de entrada y salida. Los parámetros (para dimensionar el aliviadero, por ejemplo) se pueden editar en Excel. Luego, el nuevo procedimiento computacional se “compila” para su ejecución en el código Python incorporado en el modelo HERA.
  5. La computación distribuida (en la nube) se puede utilizar en grandes cuencas hidrográficas.
  6.  Formulación matemática que seleccione la mejor combinación de proyectos en esa cuenca (en el sentido de maximizar el valor de la función objetivo).
  7.  Exportación de resultados a otro software GIS, Google Earth y otros.
  8.  Integración con Revit para visualización 3D de estructuras.
  9.  Programación en Dynamo para construir modelos 3D de centrales hidroeléctricas a partir de componentes individuales considerando el modelo digital de elevación (o terreno).
  10.  Visualización arquitectónica avanzada de proyectos hidroeléctricos seleccionados en Infraworks 3D.

Información de licencia

Comuníquese con hera@psr-inc.com para obtener más información sobre las licencias comerciales.

HERA es gratis para organizaciones sin fines de lucro.

HERA procede del programa de Investigación y Desarrollo (I+D) de Aneel.HERA es el resultado de un proyecto de investigación y desarrollo en el marco del Programa de Investigación, Desarrollo e Innovación de Aneel. A continuación se presenta una lista de los proyectos de I+D relacionados con HERA y sus respectivos apoyos:
1- ANEEL I+D 0678-0113/2013: HERA – Sostenedor: EDF Norte Fluminense
2- ANEEL I+D 0678-0116/2016: Evaluación Ambiental y Arreglos de Ingeniería (Interfaz y 3D) – Sostenedor: EDF Norte Fluminense
3- I&D ANEEL 00678-0120/2020: Módulo Reversible – Apoyo: CTG Brasil, Elera y Light

 

                          

 

Comuníquese con hera@psr-inc.com para solicitar una licencia gratuita.

Descargas relacionadas

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HERA 1.3.0 – Instalador completo
HERA – Manual del usuário (Inglés)
HERA – Folder (Inglés)
Caso ejemplo
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Herramienta de modelado de recursos renovables no convencionales

Time Series Lab (TSL)

El Time Series Lab (TSL) es una herramienta de modelado renovable que produce escenarios sintéticos para la generación futura de fuentes de energía renovable variable (VRE). TSL tiene dos módulos principales: (i) TSL-Data; y (ii) escenarios TSL:

  • TSL-Data: crea un registro histórico por hora “sintético” de 40 años mediante el procesamiento de la información disponible en la base de datos de reanálisis global;
  • TSL-Scenarios: genera futuros escenarios ERV considerando la correlación temporal y espacial con los caudales hidrológicos;

Para estimar el modelo estadístico, TSL-Scenarios necesita un registro histórico de la generación de ERV, lo que puede ser una tarea complicada según la región. Por lo tanto, TSL tiene dos modos principales de operación:

  • El usuario puede ingresar un registro de datos históricos reales
  • TSL-Data puede crear un registro histórico “sintético” de 40 años basado en la velocidad del viento y los datos de irradiación solar de la base de datos de reanálisis.

Creando un registro histórico de generación renovable

TSL calcula la producción eólica a través de un modelo basado en la metodología Virtual Wind Farm (VWF). Los siguientes parámetros se utilizan para convertir la velocidad del viento en energía:

  • La curva de potencia de la turbina
  • altura de la turbina
  • La coordenada de la planta (para descargar datos de velocidad del viento)

La producción solar se basa en los datos de irradiancia horizontal global, es decir, la irradiación en la parte superior de la atmósfera y la temperatura extraída de la base de datos de reanálisis. Teniendo en cuenta esta información, se aplica el método GSEE (Global Solar Energy Estimator). En la conversión de energía se consideran los siguientes parámetros:

  • El sistema de seguimiento de paneles solares.
  • El ángulo de inclinación del panel.
  • La coordenada de la planta solar (para descargar datos de temperatura e irradiación solar)

Ubicación de “puntos críticos” para proyectos genéricos

Además de proporcionar herramientas para crear registros históricos “sintéticos” de generación renovable, TSL proporciona una herramienta para encontrar “puntos críticos” para proyectos genéricos de energía eólica y solar. Para ello, se dispone de las siguientes herramientas:

  • Mapa de velocidad del viento para todo el mundo
  • Mapa de irradiación solar para todo el mundo
  • Áreas protegidas en todo el mundo
  • Posibilidad de cargar mapas personalizados definidos por el usuario

Generación de escenarios sintéticos de generación renovable correlacionados con caudales

Debido a la correlación espacial de la producción eólica y solar en diferentes regiones, así como la correlación espacial entre las series de caudales y velocidades del viento en otras, la TSL representa la distribución de probabilidad conjunta de todos los recursos renovables no convencionales y las centrales hidroeléctricas, tanto para las existentes y futuras plantas.

La Red Bayesiana es un modelo estadístico que puede producir escenarios sintéticos, capturando las correlaciones más significativas existentes en los datos históricos. Esta metodología tiene las siguientes características:

  • Producir escenarios considerando una distribución de probabilidad conjunta
  • Estimación no paramétrica de la distribución de probabilidad de cada planta
  • Mantiene correlaciones espaciales y temporales históricas en escenarios sintéticos
  • Mantiene la distribución de probabilidad original de los datos históricos

En resumen, debido a la alta variabilidad e intermitencia de este tipo de recurso, TSL genera estos escenarios con las siguientes características:

  • Resolución por hora
  • Estimación no paramétrica de distribuciones de probabilidad
  • Metodología de red bayesiana para capturar correlaciones espaciales y temporales entre ERV y flujos hidrológicos

Descargas relacionadas

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Time Series Lab – 2.1
Time Series Lab – Folder (Inglés)
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Análisis de inversiones bajo incertidumbre

OPTVALUE

El modelo OptValue es una herramienta para la evaluación económica y financiera de proyectos de generación basada en la búsqueda de una tasa interna de retorno compatible con el riesgo asociado a la construcción y operación de la planta. Esto permite comparar diferentes tecnologías de generación desde una perspectiva de riesgo x retorno.

El modelo se basa en calcular un precio de la energía tal que la tasa interna de retorno (TIR) ​​para los accionistas asociados con el proyecto esté por encima de un valor en un determinado nivel de VaR preestablecido (por ejemplo, con una probabilidad del 95% la TIR estará por encima 15%). Este cálculo involucra el costo de inversión de la planta, el “project finance”, tipo de contrato de venta de energía, impuestos y cargos sectoriales, incertidumbres asociadas a la hidrología, costos de inversión, tiempo de construcción, aspectos regulatorios, etc.

Los resultados del programa son:

  • Precio de la energía del proyecto compatible con un valor mínimo dado para la TIR del accionista en un nivel de “Valor en Riesgo” (VaR) preestablecido o un valor esperado de la TIR del accionista;
  • Distribución de probabilidad para la TIR del accionista;
  • Distribución de probabilidad para los ingresos netos y descontados del proyecto;
  • Nivel de contratación óptimo para centrales hidráulicas;
  • Distribución de probabilidad de flujo de caja;
  • Desglose del precio de la energía en: Costos de inversión, impuestos y cargos sectoriales, costos de O&M, costos de combustible, etc.;
  • Gráficas de series de tiempo asociadas a la generación de centrales, ingresos y gastos en CCEE, ingresos netos para los accionistas, etc.

El equilibrio entre riesgo x rentabilidad asociado a los proyectos se establece en términos de la desviación estándar frente al valor esperado de la TIR

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OptValue – Folder
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Optimización de la cartera de activos

OPTFOLIO

Herramienta analítica para la gestión y optimización de carteras energéticas compuestas por activos físicos (centrales hidroeléctricas, térmicas y renovables) y financieros (contratos a plazo, derivados y otros). OptFolio utiliza programación entera y técnicas de optimización estocástica para construir carteras de contratos desde una perspectiva de riesgo-retorno utilizando índices de riesgo (como CVaR y funciones de servicios públicos) y se ha utilizado en estudios comerciales en Brasil y en el extranjero (Turquía) para la optimización de contratos de energía y servicios integrados. comercialización de renovables.

Optfolio: combinación óptima de activos físicos y financieros considerando escenarios de precios al contado, producción de energía y restricciones de riesgo asociadas. OptFolio ha sido utilizado por clientes en Europa para determinar la estrategia óptima de despacho/contratación en mercados de corto plazo, y en América Latina para optimizar la cartera de activos multinacionales para generar inversores internacionales.

El modelo OptFolio es una herramienta de decisión para la gestión de carteras de energía, que incluye activos físicos como centrales eléctricas y activos financieros como contratos bilaterales y otros derivados de electricidad.

El objetivo es maximizar el valor presente del flujo de efectivo neto para una empresa determinada. Hay varias fuentes de costos e ingresos que son calculados por Optfolio en la composición del flujo de caja neto:

  • Costos de generación, tarifas de transmisión, otros costos fijos, impuestos, costos financieros asociados a contratos adquiridos y derivados, y costos de inversión asociados a la construcción de nuevas plantas;
  • Ingresos financieros por ventas de contratos de energía y otros derivados;
  • Ingresos por venta de energía en el mercado de corto plazo donde existen incertidumbres en cuanto a los precios.

El programa determina las decisiones óptimas de inversión en activos físicos (es decir, construcción de nuevas plantas) y activos financieros (es decir, compra o venta de contratos u otros derivados). Se pueden considerar restricciones de riesgo en términos de “Valor en riesgo” (VaR), como un requisito de ingresos mínimos en un nivel de riesgo.

El modelo tiene tres opciones para la función objetivo:

  • Maximizar el valor esperado de los ingresos netos;
  • Maximizar el valor esperado de la función de utilidad;
  • Maximice los ingresos acumulativos mínimos en intervalos de tiempo específicos y en un conjunto de escenarios hidrológicos.

El modelo representa los siguientes aspectos:

  • Proyectos obligatorios y conjunto de proyectos mutuamente excluyentes;
  • Límites de contratación;
  • Restricciones de inversión;
  • Restricciones de riesgo en términos de “Valor en Riesgo” – VaR;
  • Tasa interna de retorno asociada a cada escenario.
  • Enfoque de solución
  • El problema se formula como un problema de programación entera mixta.

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OptFolio 1.0Beta
OptFolio – Folder (Inglês)
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Sistema corporativo para la gestión de estudios energéticos

ePSR

ePSR
 

ePSR es un entorno informático corporativo diseñado para facilitar el desarrollo colaborativo de estudios energéticos. Con un diseño fuertemente centrado en una base de datos de uso común, la arquitectura ePSR integra modelos PSR y puede ampliarse para integrar productos de terceros.

ePSR adopta la filosofía de “banco de trabajo”: toda la información y los modelos están disponibles en una base de datos relacional. Los recursos se ponen a disposición de los usuarios a través de una interfaz gráfica que cuenta con un esquema de autenticación y autorización de usuarios. En base al perfil de usuario registrado, el esquema permite configurar qué recursos estarán disponibles. Desarrollado con las tecnologías de la información más avanzadas, ePSR ofrece numerosas facilidades corporativas que aumentan la organización y productividad de los estudios. Estos pueden ser tan diversos como la programación de la operación de la próxima hora o la planificación energética con un horizonte de 20 años.

ePSR Arquitectura general

ePSR se desarrolló en una arquitectura compuesta por una interfaz gráfica de usuario; reglas del negocio; reglas de acceso a datos; funciones de acceso a datos; sistema de gestión de bases de datos, datos almacenados, aplicaciones (plantillas) y convertidores de formato de datos.

img_architecture

Recursos de información

La información contenida en la base de datos ePSR está organizada en cinco categorías principales.

  • Componentes del sistema de potencia: describe los componentes del sistema de generación y transmisión. Algunos componentes son constantes aunque pueden variar con el tiempo. Los componentes están versionados. Esto significa que a partir de la Base de Datos se puede reconstruir el estado del catastro para cualquier momento en el tiempo. Esta función es útil para auditar actividades y reproducir simulaciones y estudios anteriores.
  • Configuraciones: representan las organizaciones del sistema de potencia. Las configuraciones se definen agrupando los componentes del sistema de potencia en conjuntos interrelacionados.
  • Series temporales: representan datos históricos y escenarios previstos.
  • Restricciones: reglas operativas que restringen el despacho de energía.
  • Gestión de Estudios – gestión de estudios almacenados en la Base de Datos. Un estudio se construye a partir de la selección de información disponible de configuraciones, datos históricos y escenarios de pronóstico de la Base de Datos. Se requieren parámetros específicos de la aplicación para ejecutar un modelo deseado. En el momento de crear un estudio, se dispone de toda la información disponible en la Base de datos ePSR, incluso aquellas definidas por otros usuarios.

Modelos de energía

ePSR integra un conjunto de plantillas de PSR para:

  • Planificación a medio y largo plazo (SDDP)
  • Planificación del despacho de energía a corto plazo (NCP)
  • Planificación de Expansión de Generación (OptGen)
  • Planificación de Expansión de Transmisión (NetPlan)
  • Evaluación Económica y Riesgo (OptValue)

 

ePSR también se puede integrar en sistemas SCADA en tiempo real.

 

Representación Geográfica

Los componentes del Sistema de Potencia en el ePSR pueden estar asociados a una ubicación geográfica (georreferenciada), expresada a través de coordenadas geográficas (latitud y longitud).

Los componentes georreferenciados se pueden visualizar en un mapa utilizando una de las tres opciones de mapa de fondo:

  • Open Street Map
  • Bing map
  • Google Satellite Image

 

Establecer las coordenadas geográficas de una central hidroeléctrica
 

Referencia tecnica

  • Sistema Operativo: Windows
  • Interfaz gráfica: .Net Desktop
  • Base de datos: Oracle DBMS
  • Servidor Web: Microsoft IIS
  • Formato para intercambio de datos: Web Services y XML

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ePSR – Folder (Inglés)
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Herramienta para computación en la nube

PSR Cloud

El problema de la generación eléctrica evolucionó desde sistemas privados, locales a las regiones donde se pretendía abastecer la demanda, para atender demandas globales de grandes generadores, ubicados en puntos estratégicos y apoyados en una red de distribución de gran capilaridad. De igual forma, nos encontramos en un momento en que la computación de alto desempeño, que implica altos costos de hardware, software y personal especializado, está saliendo de los data centers corporativos y migrando a data centers de primer nivel. Ofrecen potencia de procesamiento, ancho de banda, provisión de energía, soporte, inversiones en hardware y software a un costo inigualable. Esta modalidad de computación se está llamando computación en la nube.

PSR ha desarrollado una plataforma para gestionar la ejecución remota de modelos de simulación de despacho hidrotermal en un entorno de procesamiento distribuido, de forma que los usuarios no necesiten disponer de la infraestructura necesaria para lograr el mismo objetivo. Esta plataforma se llama PSR Cloud y actualmente cuenta con miles de procesadores.

La comunicación de datos (ficheros de entrada y salida de los modelos) se realiza entre el ordenador local del usuario y los servidores remotos asignados para su ejecución, sin interferencias ni paso por los servidores de PSR.

PSR Cloud se factura como un servicio de pago por ejecución de forma prepaga. En modalidad prepago, el usuario adquiere créditos para ser utilizados en ejecuciones. El costo de cada ronda se contabiliza y se deduce del saldo actual.

¿Qué tan confiable es el servicio?

La capacidad informática se proporciona dentro de la relación de PSR con Amazon.com. Amazon se ha convertido en un importante proveedor global de capacidad de procesamiento, con uno de los centros de datos más grandes del mundo. La disponibilidad de la plataforma de Amazon cumple con los estándares internacionales más estrictos y actualmente es el proveedor de mayor capacidad a escala mundial.

Amazon revisó y publicó recientemente su solución de PSR como caso de estudio. Consulte los detalles en: http://aws.amazon.com/solutions/case-studies/psr/

Además, PSR fue certificado por Amazon, recibiendo el título de Solution Provider. Los detalles se pueden encontrar en: http://www.aws-partner-directory.com/PartnerDirectory/PartnerDetail?Name=PSR

¿Cómo empezar a usar el servicio?

La instalación de PSR Cloud es sencilla. Inicialmente es necesario descargar e instalar el módulo PSR Cloud Client.(*)

Activar al usuario en el servicio, luego de instalar el programa, es muy simple: el usuario se registra en nuestro portal, creando un usuario y una contraseña. Luego envíe el inicio de sesión creado al correo electrónico psrcloud@psr-inc.com para que se active la cuenta.

Al abrir el Cliente PSR Cloud, el usuario agregará sus casos, seleccionando para cada uno de ellos, a través de una interfaz sencilla e intuitiva:

  • El modelo que se ejecutará (SDDP o NEWAVE: el usuario debe tener una licencia para el modelo que se utilizará),
  • El número de procesadores a emplear,
  • El directorio en la computadora local donde se encuentran los datos del caso (y donde irán los resultados después de la ejecución)

Al comandar la ejecución, los datos de entrada se envían automáticamente a los servidores asignados en las nubes para su ejecución y desde donde, después de la ejecución, se descargarán los archivos de salida al directorio local.

Envíe un correo electrónico a psrcloud@psr-inc.com con cualquier pregunta que pueda tener sobre el servicio.

(*) Es necesario instalar la siguiente dependencia:

Microsoft .NET Framework Version 4.0

Descargas relacionadas

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PSR Cloud – Setup
PSR Cloud – Folder (Inglés)
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