PIGT en Colombia Metodología Modelos Matemáticos PIGT Estocástica Resultados

Planeación Integrada Generación-Transmisión en Colombia VIII Jornadas Técnicas del Comité de Transmisión del Consejo Nacional de Operación

Diego Mejía Giraldo Universidad de Antioquia

Bogotá, Agosto 22 de 2017

Diego Mejía Giraldo

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Temas a presentar PIGT en Colombia Metodología Modelos Matemáticos PIGT Estocástica Resultados

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Proyecto de investigación Colciencias (Convocatoria 643 de 2014)

Objetivo principal Diseñar e implementar una metodología para la planeación integral G-T en Colombia, considerando aspectos relevantes en el proceso de toma de decisiones como las incertidumbres más determinantes, la regulación colombiana, y los recursos de GD y GL.

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Objetivos específicos

I Estado del arte: GD y GL (normativas, costos), costos de generación,

demanda, almacenamiento. Metodologías de planeación. Tendencias. I Informe técnico SIN actual: análisis de un caso de estudio del SIN,

análisis eléctricos, métricas de desempeño. I Análisis regulatorio en Colombia: análisis y propuestas de mecanismos

(regulatorios, técnicos, de mercado) para incentivar GD y GL. I Herramienta PIGT: proyectos de transmisión, de GD y GL para la

expansión (determinístico y estocástico). Modelo matemático, códigos en gams.

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Planeación Integrada Generación-Transmisión en Colombia (PIGT)

Inflow

Renewable resources

Demand

Fuel prices

ITGEP (gams) Expansion Plan G-T

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-Where and how much G? Where and how much T?

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Motivación I Necesidad de coordinar decisiones. I Restricciones ambientales impiden cada vez más construcción de nuevos

proyectos de transmisión. I Necesidad de considerar proyectos de generación a pequeña escala y

fuentes no convencionales de energía renovables (solar, eólica). I Necesidad de preparar el SIN —desde la expansión— ante situaciones

Algunas aplicaciones en Ingeniería Eléctrica

críticas o de escasez.

Incertidumbre hidrologías Planeación del uso de recursos energéticos

500 400

m3/s en

300 200 100 0 Ene. Feb. Mar. Abr. May. Jun. Jul. Ago. Sept. Oct. Nov. Dic.

Acciones realizadas hoy

Hidrología futura

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Año 1972 Año 1976 Año 1984 Año 1987 Año 1989 Año 1992 Año 1994 Año 1997 Año 1999 Año 2002 Año 2006 Año 2008 Año 2010 Año 2012

Estado futuro

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Año 1974 Año 1982 Año 1986 Año 1988 Año 1991 Año 1993 Año 1995 Año 1998 Año 2001 Año 2003 Año 2007 Año 2009 Año 2011 Año 2013

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Metodología Modelos Hidráulicos • Series hidrológicas • Sistemas hidráulicos • Maximización de producción plantas hidráulicas • Maximización Mínima Energía hidráulica despachable.

Modelos Expansión (determinístico y estocástico) • Selección óptima candidatos • Disyuntivo (T) • Múltiples puntos operativos • Modelo de contingencias • Algoritmo de descomposición

I Se recrean situaciones críticas extremas mediante otros modelos de

optimización. I Se modelan diferentes condiciones de cargabilidad. I El modelo de expansión está más “informado” de lo que puede enfrentar

la operación. Diego Mejía Giraldo

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Metodología

DEFICIÓN DE PUNTOS OPERATIVOS

Gams

Límites generación hidráulica (caso “seco”) Modelo Energía Firme

Modelo Maximización Recursos Hidráulicos

Límites generación hidráulica (caso “húmedo”)

Modelo PIGT (Gams)

Base de datos Demanda

Lista de contingencias

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Caudal (m3/s)

Puntos Operativos 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0

mes seco mes húmedo

Mes I Se buscan las condiciones de mayor y de menor generación hidráulica en

cada año. I Se modelan todas las centrales del país a través de modelos energéticos

(desarrollados para este proyecto).

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Puntos Operativos —Cargabilidad

Demanda máxima Demanda media

10000

Demanda (MW)

Demanda (MW)

11000

9000 8000 7000

Máxima

Media Mínima

6000 5000 4000

Demanda mínima 1

2

3

4

5

6

7

Duración de cada bloque 8

9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

Hora

1 año

I La curva de duración es ajustable en base de datos. I Con los bloques se representan puntos operativos adicionales.

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Recursos no despachables: solar y eólico 1 0.9

% máx producción

0.8 0.7

0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1

0 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59 61 63 65 67 69 71

Hora

Eólica

Solar

I De los puntos operativos se extraen valores de generación disponibles de

proyectos no despachables. I El uso de perfiles de generación permite modelar la variabilidad de los

recursos en la curva de duración de carga. Diego Mejía Giraldo

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Modelos matemáticos Modelo energético (sistema actual) I

Minimización del costo de operación y mantenimiento variable de recursos existentes.

I

Restricciones de balance nodal (con variables artificiales en cada nodo).

I

Restricciones de balance hidráulico en cada embalse.

I

Restricciones de bicombustibles.

I

Restricciones de red usando modelo DC.

I

Límites técnicos.

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Modelos matemáticos

Modelo Energía Firme I

Maximización de la mínima energía anual extraíble de cada recurso hidráulico.

I

Restricciones de balance hidráulico en cada embalse.

I

Límites de generación.

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Modelos matemáticos

Modelo Maximización Recursos Hidráulicos I

Maximización de recursos hidráulicos de cada proyecto de generación hidráulico.

I

Restricciones de balance hidráulico en cada embalse.

I

Límites de generación.

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Modelos matemáticos Modelo PIGT I Minimización de valor presente de costo total de inversión (G y T) y de costo operativo (fijo, variable y combustibles). I Variables de decisión deciden qué proyectos candidatos son importantes para el sistema, en qué año, y en qué subestación. I Restricciones de exclusividad de proyectos G y T. I Restricciones de proyectos G y T condicionados. I Restricciones de año mínimo de entrada de proyectos G y T. I Restricciones de balance nodal en cada punto operativo. I Límites de generación de acuerdo a puntos operativos. I Restricciones de red (modelo DC). I Restricciones de seguridad (contingencias N-1). I Restricciones plantas bicombustibles.

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Modelos matemáticos Modelo Validación—despacho ecoómico I Minimización de costo de operación basado en ofertas de proyectos

existentes y planeados. I Restricciones de balance nodal en demanda máxima. I Límites de generación de acuerdo a capacidad instalada. I Restricciones de red (modelo DC). I Restricciones de seguridad (contingencias N-1). I Cálculo de indicadores de sobrecarga, severidad, suficiencia.

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Interacción entre Modelos matemáticos 1

Modelo 0. Despacho hidrotérmico sin expansión

2

Modelo1. Modelo de máxima energía hidráulica y máxima ENFICC

3

Modelo 2. Modelo disyuntivo de Planeación de la expansión con seguridad

4

Modelo 3. Simulación del despacho operativo con expansión

5

Modelo 4. Análisis de contingencias n-1

6

Cálculo de indicadores operativos

7

Identificación contingencias críticas

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Plan de Expansión

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Incertidumbres y Escenarios I Hidrologías. I Precio de gas, carbón, fuel oil. I Demanda.

···

· · · t = 19t = 20 s1

···

s2

t =0 t =1 t =2

No anticipitavidad primera etapa s3

··· . . . ···

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. . . s|S|

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Programación Estocástica I Minimización del valor esperado del valor presente del costo total de

inversión (G y T) y de costo operativo (fijo, variable y combustibles). I Restricciones de no anticipatividad que garantizan que las decisiones de

primera etapa satisfacen todas las necesidades de los escenarios considerados. minimize: Cost Inv(1) + E[Cost Inv(2) (w) + C. Oper (w)]

# línes, # projects G

First-stage Investment cost

Multi-stage expected cost

Decisions conditional on scenarios “here and now” decisions

scenario 1 scenario 2 scenario 3 scenario 4

1

2

Tpe Tpe+ 1

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20

t(years)

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Descomposición de escenarios ···

s1

···

s1

···

s2

···

s2

Algoritmo PH (consenso)

No anticipitavidad ··· . . . ···

s3

···

s|S|

. . . ···

. . .

s3 . . . s|S|

I Progressive hedging (consensus optimization). I La no convexidad del problema deteriora el desempeño computacional del

algoritmo. I Se empleron propuestas planteadas en la literatura (por J.P. Watson y D.

Woodruff.) Diego Mejía Giraldo

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Experimentos I Horizonte de planeación

de 20 años. I Decisiones de inversión

anuales. I Modelo de red reducido

empleado por la UPME. I Modelo basado en 10

escenarios. I Tres niveles de

cargabilidad. I Tres puntos operativos

por año.

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Resultados Contingencias I Caso A: Contingencias modeladas: Chinú–Sabana 1 500, Chinú–Sabana 2 500, Corredor Cerro–Chinú-Copey, Ocaña-Sogamoso 500, Bacatá-Primavera 1 500, Betania–San Bernardino 1 230,Betania–San Bernardino 2 230, Altamira–Mocoa 1 230, Jamondino–San Bernardino 1 230, Jamondino–San Bernardino 2 230. I Caso B: Caso A + Primavera–Sogamoso 500, Porce III–Sogamoso 1 500

Resultados Transmisión Proyecto (Santander+Arauca)-(Bogotá+Cundinamarca) Bolivar-(Boyaca+Casanare) (Antioquia+Choco)-THC (Cordoba+Sucre)-(Bogotá+Cundinamarca) Bolivar-(Bogotá+Cundinamarca) (Boyaca+Casanare)-(Meta+Guaviare) Diego Mejía Giraldo

Año de entrada Caso A Caso B 6 5 14 14 14 14 7 7

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Proyectos de Generación Nueva Capacidad Instalada 2200 2000 1800 1600

MW

1400

1200 1000 800 600 400 200 0 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 2031 2032 2033 2034 2035 2036

carbon

eolico

gas

solar

I En caso B se construyen 40 MW menos en gas. I En caso B se construyen 12 MW más en solar fotovoltaica.

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Resultados Modelo Estocástico Escenarios Escenario 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Hidrología B B B Ref Ref Ref Ref A A B

Combustible A A B Ref Ref B A B B Ref

Demanda A Ref A Ref A Ref A Ref A A

I Se pueden generar etiquetas adicionales para cada incertidumbre. I Se pueden generar escenarios independientes para combustibles. I La etiqueta “Ref” se refiere al caso de referencia (base). Diego Mejía Giraldo

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Proyectos de Generación Proyecto DJUANA_II TERMO YOPAL3 ExpCarbon2.2 FICTICIOB5000 COG_RIOPAILA CAÑA_2 CAÑA FICTICIOB1 SolBar1 SolBar2

Capacidad 9.9 40 150 500 16 50 57 500 1.37 1.08

Año de entrada Caso A Caso B 2 2 2 2 2 2 2 4 4 2 4 2 4 2 1 1

I Se requieren más proyectos candidatos de generación para garantizar robustez en los primeros 5 años de planeación. I Sólo se construye una línea de transmisión: (Santander+Arauca)-(Bogotá+Cundinamarca) Diego Mejía Giraldo

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Conclusiones I PIGT es un modelo determinístico y estocástico de planeación ajustado al contexto colombiano (alta dependencia hidráulica). I PIGT considera múltiples situaciones operativas y de contingencias N-1. I PIGT posee un algoritmo de descomposición (descendiente de la optimización distribuida). I No hay límite para el número de escenarios (excepto el recurso de cómputo con el que se cuente). I La herramienta (todos los modelos matemáticos) permiten realizar un análisis extensivo de la expansión en Colombia. I Los resultados aún muestran alta penetración de plantas a carbón dados los candidatos presentados al modelo. I Según resultados se muestra que con la madurez tecnológica alcanzada a la fecha, las fuentes no convencionales de energía renovable en Colombia son atractivas en su matriz energética.

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Integrantes Profesores UdeA I Jesús María López I Alvaro Jaramillo Duque I Fernando Villada Duque I Nicolás Muñoz Galeano

Estudiantes Maestría I Sara Pulgarín I Cristian Camilo Marín I Daniel Marín I Sergio Saldarriaga

I Esteban Velilla I Diego Mejía Giraldo

Estudiantes Ingeniería Eléctrica Asesores e Investigadores I Oscar Carreño I Germán Moreno

I Carlos Tamayo I Aarón Casadiegos I Juan Fernando Paniagua I Diego Moreno

I Juan David Molina I Alejandro Castillo

I Julián Quintana

I Walter Villa Diego Mejía Giraldo

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Colaboradores

PLANEACIÓN INTEGRADA GENERACIÓNTRANSMISIÓN EN COLOMBIA Convocatoria COLCIENCIAS No. 643 de 2014

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Autopublicidad Artículo sobre impactos fiscales de La Ley 1715...

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Muchas gracias!!

Diego Mejía-Giraldo Profesor Asistente Universidad de Antioquia [email protected] Medellín, Colombia

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