Browsing by Author "Castro Anich, Margarita Paz"

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    Análisis de output en el largo plazo utilizando métodos de remuestreo bootstrap.
    (2014) Castro Anich, Margarita Paz; Gazmuri S., Pedro; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    Una de las áreas más importante de la simulación es el estudio del output para poder sacar conclusiones de los problemas modelados. En la actualidad existe una amplia gama de métodos utilizados para este propósito, pero curiosamente el bootstrap, uno de los métodos estadísticos más usados para análisis de datos, no es uno de ellos. En esta tesis se estudia el uso de métodos de bootstrap para análisis de output de modelos de simulación en el largo plazo con el objetivo de presentar a la comunidad científica la plusvalía de estos. Para esto se experimenta con el método bootstrap y variantes de este para datos correlacionados: el moving block bootstrap (MBB) y el threshold bootstrap (THB). Para analizar estos métodos se crearon dos modelos de simulación y los resultados se compararon a los obtenidos con método de réplicas independientes (RI). El primero modelo es un MjMj1 donde se pudo probar los métodos en un ambiente controlado. El segundo es un modelo de simulación que representa una problemática real, y en el cual se pretende mostrar el uso práctico de estos métodos. Con los experimentos realizados se pudo mostrar que los métodos bootstrap son una alternativa atractiva a la hora de analizar el output de una simulación. En ambos modelos los tiempos de cómputo de estos métodos fueron muy superiores a los de RI, siendo entre 9 y 47 veces más rápidos. Además, en ambos modelos se obtuvieron estimadores de alta calidad, con errores relativos cercanos al 2% y al 1%. Por lo tanto, los métodos de remuestreo deberían empezar a ganar más terreno en el campo de la simulación.
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    Optimal cleaning scheduling for large photovoltaic portfolios
    (2023) Astete Violi, Iván Andrés; Lorca Gálvez, Álvaro Hugo; Castro Anich, Margarita Paz; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    El ensuciamiento de módulos solares es una de las principales fuentes de pérdidas de energía, reflejando la radiación incidente. Este trabajo presenta un nuevo modelo de planificación de limpiezas para la estrategia de mantenimiento de parques solares fotovoltaicos, con un enfoque en la representación adecuada de los procesos de ensuciamiento y limpieza. Se utiliza una metodología novedosa, basada en sectores de limpieza, para lograr que el modelo sea escalable a aplicaciones en el mundo real. Experimentos computacionales en un caso de estudio con tres plantas reales operando en Chile, en tres escalas de generación, muestran que la metodología propuesta alcanza mejores resultados que modelos tradicionales en la literatura de mantenimiento de parques, aumentando las ganancias, en promedio, un 0.8% respecto a un caso base optimizado. Experimentos adicionales también muestran que el modelo propuesto permite un manejo más eficiente de los recursos de limpieza, haciendo posible la coordinación de múltiples plantas de generación en gran escala, donde estrategias convencionales resultan en políticas inviables.
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    Optimization-based expansion planning for flexible power and hydrogen systems with feedback from a detailed unit commitment model
    (2022) Maulén Vargas, Lucas Osvaldo; Lorca Gálvez, Álvaro Hugo; Castro Anich, Margarita Paz; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    La integración masiva de tecnologías de generación renovable variable, en conjunto con el acoplamiento con otras redes de energía tales como la red hidroeléctrica y la red de hidrógeno, ha generado una creciente necesidad de contar con modelos de planificación de largo plazo, que en sus decisiones de inversión consideren de forma adecuada aspectos operacionales de corto plazo, como también las interacciones entre los distintos sistemas de energía. En este contexto, esta investigación propone un nuevo modelo de largo plazo para la planificación conjunta de redes eléctricas y de hidrógeno, con consideraciones operacionales de corto plazo que modelan la variabilidad en la generación renovable. Para esto último, se propone una metodología iterativa de entrenamiento, la cual conecta el modelo de planificación de largo plazo con un modelo de unit commitment (UC) de corto plazo. El aspecto clave de esta conexión, es el mejoramiento de las decisiones de inversión a través del uso de restricciones lineales con parámetros ajustables, los cuales se entrenan a partir de evaluar las decisiones de inversión en distintos escenarios del modelo UC. Experimentos computacionales en un caso de estudio real del sistema eléctrico y de hidrógeno chileno muestran las ventajas de esta nueva metodología sobre otras alternativas utilizadas en la literatura, debido a la mejor comprensión de los aspectos operacionales de corto plazo obtenida a partir de la metodología de entrenamiento.
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    Optimization-based expansion planning for power and hydrogen systems with feedback from a unit commitment model
    (2023) Maulén Vargas, Lucas Osvaldo; Castro Anich, Margarita Paz; Lorca Gálvez, Álvaro Hugo; Negrete Pincetic, Matías Alejandro
    This paper presents a novel long-term model for the joint expansion planning of power and hydrogen systems with short-term operational considerations. We propose linear reserve constraints with adjustable parameters within the planning model to address the reliability requirements from significant levels of variable renewable generation. These adjustable parameters are calibrated using an iterative training methodology that connects the long-term planning model with a short-term unit commitment model. A crucial aspect of our methodology is the iterative improvement of investment decisions through the feedback obtained by evaluating the operational performance of the investment decisions in different scenarios computed under the unit commitment model. Computational experiments in a case study of a large-scale Chilean power-hydrogen system show the effects of the proposed methodology on capacity expansion recommendations, where a correct balance between variable and flexible technologies is obtained. Moreover, when simulating the operation of the system for a full year, we observe that the proposed methodology generates an investment plan that achieves a lower total cost compared to other methodologies commonly used in the literature. Additional experiments in 100% renewable scenarios show how conventional methodologies reaches levels of not-supplied-energy between 2%–7%, while the proposed methodology achieves less than 1% in the same metric.