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A comprehensive review on expansion planning: models and tools for energy policy analysis
(2018) Gacitúa Rocha, Leonardo Esteban; Gallegos Garay, Pablo Ignacio; Henríquez Auba, R.; Lorca Gálvez, Álvaro Hugo; Negrete Pincetic, Matías Alejandro; Olivares Quero, Daniel; Valenzuela, A.; Wenzel, George
A mixed-integer distribution network planning model using a tight power flow relaxation
(2018) Lobos Rodríguez, Nicolás Eduardo; Negrete Pincetic, Matías Alejandro; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
Este trabajo de tesis presenta un modelo de optimización entera-mixta para abordar el problema de planificación de la distribución. El modelo desarrollado considera múltiples aspectos, incluyendo inversiones en alimentadores, subestaciones, y generación distribuida (GD), así como las importaciones de energía desde el sistema eléctrico troncal sobre un horizonte de planificación determinado. La principal característica de este modelo es que representa de forma precisa la fenomenología de los flujos de potencia a través de una relajación poliedral de las ecuaciones del flujo de potencia, basada en una conocida aproximación exterior del cono de segundo orden. Una serie de experimentos computacionales muestra el valor del enfoque propuesto para entender los efectos de la integración de GD, la efectividad del modelo de flujos de potencia empleado, y la eficiencia computacional del modelo de planificación en general.
An Adaptive Robust Optimization Model for Power Systems Planning With Operational Uncertainty
(2019) Verástegui, Felipe; Lorca Gálvez, Álvaro Hugo; Olivares Quero, Daniel; Negrete Pincetic, Matías Alejandro; Gazmuri S., Pedro
Análisis multicriterio para la evaluación de regulación energética en recursos energéticos distribuidos
(2024) Galilea Martínez, María José; Negrete Pincetic, Matías Alejandro; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
En respuesta a la crisis climática los países han planteado diversas estrategias regulatorias para la transición energética. Dada la relación entre el sistema eléctrico y el mercado, las regulaciones que rigen el segundo tienen un impacto importante en qué tecnologías se desarrollan y la velocidad con la que se realizan cambios al sistema. Luego, resulta necesario evaluar las regulaciones implementadas. Para ello, se identificaron en la literatura las principales metodologías, entre las que destaca el uso de análisis multicriterio para la evaluación energética. En particular este análisis se ha utilizado en políticas generales de inversión en tecnologías o mixes de generación y localización de plantas. Además, se analizaron los casos de Alemania, España, Reino Unido y Chile con enfoque en las políticas implementadas para el desarrollo de recursos energéticos distribuidos (DERs) y comunidades energéticas. En base a esto, se identificaron los principales criterios utilizados por la literatura y los elementos propios de los recursos distribuidos que deben considerarse para su incorporación al sistema. Estos se ordenaron en base a los criterios: técnico, económico, sociopolítico y ambiental. Luego, lo criterios fueron utilizados para la evaluación del programa Comuna Energética implementado en Chile desde el año 2015. La evaluación destacó la importancia de la existencia de señales de localización en las regulaciones de DERs, no incorporadas actualmente. Además, se encontró que el programa entrega la posibilidad de mejorar la visibilidad de los recursos distribuidos, ha favorecido el desarrollo del mercado y se encuentra alineado con los objetivos climáticos del país. La evaluación implementada permite proponer mejoras al programa y evaluar sus siguientes versiones, además de analizar otro tipo de regulaciones relacionadas con DERs. Es de esperar que el desarrollo de recursos distribuidos continúe al alza, por lo que resulta importante mejorar la incorporación de los recursos energéticos distribuidos al sistema.
Distributed Local Energy Market for Microgrids based on Feedback Optimization
(2022) Díaz Ulloa, Alejandro Eduardo; Negrete Pincetic, Matías Alejandro; Olivares Quero, Daniel; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
A medida que aumenta la penetración de los recursos energéticos distribuidos (DER), se hacen necesarias estrategias de control eficientes y confiables para su operación coordinada dentro de las microrredes. Esta tesis propone una arquitectura de mercado de energía local para microrredes basada en feedback optimization, que lleva a una microrred a un estado estable al resolver un problema subyacente de operación óptima, con las características de ser distribuida y plug-and play. La arquitectura utiliza una red de comunicaciones, un algoritmo de consenso lineal y agentes inteligentes de servicio adicionales que respaldan la toma de decisiones distribuida. Características adicionales incluyen el diseño de una función de costo de energía futura (FCF) para facilitar la gestión del almacenamiento distribuido a lo largo del tiempo y el diseño de un mercado de energía forward para gestionar el riesgo. La arquitectura propuesta es simulada en el despacho óptimo multiperíodo de una microrred aislada de 5 barras, utilizando dos casos de estudio para evaluar el desempeño del controlador. El primer caso de estudio muestra la dinámica de los FCF propuestos para una gestión satisfactoria del almacenamiento en las unidades de almacenamiento distribuido. El segundo caso de estudio analiza la dinámica del mercado de energía forward y su impacto en el controlador principal, implementándose con éxito la subasta de energía. En todos los casos de estudio, el controlador logra alcanzar rápidamente un estado estable óptimo y un consenso de las variables globales entre todos los agentes de la microrred.
Duration-Differentiated Energy Services with a Continuum of Loads
(2016) Nayyar, Ashutosh; Negrete Pincetic, Matías Alejandro; Poolla, Kameshwar; Varaiya, Pravin
Electricity supply auctions : understanding the consequences of the product definition
(2015) Negrete Pincetic, Matías Alejandro; De Castro, Luciano; Pulgar-Painemal, Hector A.
Esquema distribuido de respuesta de demanda en redes de distribución trifásicas
(2018) Sandoval Bazaes, Pablo Andrés; Negrete Pincetic, Matías Alejandro; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
Los recursos de respuesta de demanda o gestión de demanda (DR, demand response) han captado amplia atención los últimos años por ser potenciales fuentes de flexibilidad asociadas a la demanda, con prometedoras capacidades para contribuir al mantenimiento del balance entre el suministro y la demanda eléctrica. El problema de la gestión de la demanda se centra en la operación de cargas flexibles que pertenecen a un grupo de usuarios que se encuentra distribuidos a lo largo de una red eléctrica. A pesar de lo anterior, varios trabajos dejan de lado las restricciones propias del flujo de potencia, desentendiéndose de la factibilidad técnica de la solución alcanzada. Este trabajo propone un esquema de DR distribuido y potencialmente implementable, que permite la coordinación de productos de demand response localizados a lo largo de una red trifásica de distribución, manteniendo las corrientes por las líneas y los voltajes en los nodos dentro de rangos seguros de operación. El objetivo del modelo es hacer seguimiento de una señal de tracking establecida por un agente externo, como podría ser un operador independiente del sistema (ISO, independent system operator), minimizando la disatisfacción que se causa a los usuarios. El esquema propuesto considera que existe una adecuada infraestructura de comunicación bi-direccional que permite el intercambio de información entre el operador del sistema de distribución (DSO, distribution system operator) o un agregador de demanda y los usuarios. El esquema fue probado en una red trifásica de 23 nodos. Los resultados revelan el potencial de estos recursos y sus capacidades para prestar servicios complementarios.
Evaluation of multipurpose reservoir operating policies at basin and electric power system scales
(2024) Durán Flores, Antonia Ignacia Paz; Favereau Monti, Marcel Joseph; Lorca Gálvez, Álvaro Hugo; Vicuña Diaz, Sebastián; Melo Contreras, Óscar Alfredo; Negrete Pincetic, Matías Alejandro
Climatic phenomena, particularly hydrological droughts, have led to significant changes in reservoir operation strategies. Multi-purpose reservoir operations are essential for effectively managing stored water resources for various activities like electricity generation andagricultural irrigation. Despite considerable efforts to support decision making for each economic activity, there remains a weak integrationacross these sectors in joint analyses. To address this, an integrated approach combining a model of a large power system and a model at the basinscale is proposed to analyze the operation of both power and agricultural systems. This approach allows evaluation of the operating policies of amultipurpose reservoir and its performance at both the local and regional scales under different hydrological scenarios. A modification is imple-mented whereby the priority of water extraction to agricultural users is increased. Its effects are assessed for different hydrological trajectories ina case study in the Laja Lake basin in southern Chile, the biggest Chilean basin with a capacity of up to5,500Hm3. The Laja Lake, a multi-purpose reservoir with substantial hydroelectric generation capacity and extensive agricultural areas plays a crucial role in the operation of thenational power system. Based on an analysis of 2025, it is demonstrated that hydrological changes directly impact electrical and agriculturalperformance. Drought conditions increase thermal generation, costs, emission intensity, and water deficits. Furthermore, the policy modificationreveals tradeoffs between the power sector’s emissions and agricultural water deficits. For drier scenarios, increasing agricultural extractionpriority results in low additional operational costs and emissions from the power system, which supports adopting a policy aligned with netzero objectives.
Expansion planning under long-term uncertainty for hydrothermal systems with volatile resources
(2017) Maluenda Philippi, Benjamín; Negrete Pincetic, Matías Alejandro; Olivares Quero, Daniel; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
La significativa integración de fuentes renovables volátiles de energía en los sistemas de potencia da pie a preocupaciones que motivan el uso de mayores detalles operacionales en la planificación de expansión de capacidad. Planes de inversión más económicos y confiables pueden ser obtenidos en este nuevo paradigma a través del desarrollo de mejores herramientas de planificación para infraestructura de generación y transmisión eléctrica. En este contexto, este trabajo presenta un modelo de programación estocástica para planificar la expansión de sistemas de potencia hidrotérmicos. El modelo considera incertidumbre en los afluentes de agua y días representativos con alta resolución temporal. Esto permite capturar fenómenos inter-horarios, como cronología de perfiles de demanda y recursos renovables, restricciones de rampa y manejo de embalses. En adición, se incluyen escenarios de largo plazo para obtener planes de inversión confiables bajo condiciones extremas. El algoritmo Progressive Hedging es aplicado para descomponer el problema de optimización en sus escenarios de largo plazo y usar los recursos computacionales de manera eficiente. Experimentos numéricos sobre el sistema eléctrico de Chile muestran que el uso de días representativos supera al uso de bloques de demanda en métricas de costo y confiabilidad. Los resultados también muestran que las plantas hidroeléctricas de embalse proveen mayor flexibilidad al sistema, permitiendo una integración económica y confiable de recursos volátiles. Los experimentos también ilustran el impacto de considerar escenarios de largo plazo sobre los planes de inversión obtenidos.
Expansion planning under uncertainty for hydrothermal systems with variable resources
(2018) Maluenda, Benjamín; Negrete Pincetic, Matías Alejandro; Olivares Quero, Daniel; Lorca Gálvez, Álvaro Hugo
Firewood heat electrification impacts in the Chilean power system
(2020) Verastegui, F.; Lorca Gálvez, Álvaro Hugo; Negrete Pincetic, Matías Alejandro; Olivares Quero, Daniel
Flexibility or information : what is the value of the aggregator?
(2019) Rodríguez Araya, Rafael Ignacio; Negrete Pincetic, Matías Alejandro; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
Los agregadores de demanda tienen un rol clave en los futuros sistemas de energía. En específico, los agregadores pueden facilitar el uso de la flexibilidad de la demanda. Esta tesis se centra en entender cuál es el valor del agregador en términos de agregación de flexibilidad y agregación de información. Se utilizan diversas formulaciones de teoría de juegos para modelar las interacciones entre la comercializadora, el agregador y los consumidores, con diferentes niveles de información. Se propone un juego potencial para obtener el equilibrio de Nash del juego no-cooperativo con información completa y se analiza la dinámica del sistema de consumidores usando el método de expectativas adaptativas para el escenario de información incompleta. Se encuentran diversas ideas claves con respecto al agregador: el valor del agregador proviene principalmente por la información y no por la flexibilidad; consumidores flexibles podrían aumentar el costo del sistema en escenarios con información incompleta; los esquemas de respuesta de demanda basados solo en la señal de precio podrían no aprovechar la flexibilidad del lado de la demanda.
Long-term power systems planning with operational flexibility
(2017) Valenzuela Meza, Alan; Negrete Pincetic, Matías Alejandro; Olivares Quero, Daniel; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
En los últimos años, han habido niveles sin precedentes de penetración de energía renovable en los sistemas de potencia. Dado que varios países se han propuesto ambiciosas metas futuras, se espera que la inclusión de estas fuentes aumente. Esta inclusión ha llamado la atención sobre los desafíos operacionales relacionados con su carácter volátil. En este ámbito, el concepto de flexibilidad -la capacidad de los sistemas de energía para reaccionar a cambios repentinos en la demanda y la suministro- pasa a ser clave. Aunque se han hecho avances significativos para mejorar el modelamiento de la flexibilidad de los sistemas de potencia en las fases operacionales, este problema generalmente se descuida en los modelos de planificación de la expansión, debido a problemas computacionales. Para abordar estos problemas, este trabajo presenta un modelo de planificación de expansión de generación y transmisión de sistemas de potencia manejable que permite obtener un mix de capacidad casi óptimo, considerando penetración renovable con operación detallada. Esto se logra al considerar una relajación de las restricciones de pre-despacho (UC) para tener en cuenta los requisitos de flexibilidad operacional. La formulación propuesta se compara en términos de optimalidad y tiempo de resolución con dos modelos de referencia: un modelo de planificación con representación exacta de UC y otro en el que no se consideran las restricciones de UC. Los resultados muestran que la formulación propuesta es capaz de representar estrechamente la flexibilidad operativa en las decisiones de planificación, con tiempos de resolución reducidos.
Management of EV charging stations under advance reservations schemes in electricity markets
(2020) Bernal R.; Olivares Quero, Daniel; Negrete Pincetic, Matías Alejandro; Lorca Gálvez, Álvaro Hugo
Managing load contract restrictions with online learning
(IEEE, 2017) Henríquez Auba, Rodrigo Marti; Lesage-Landry, A.; Taylor, J. A.; Olivares Quero, Daniel; Negrete Pincetic, Matías Alejandro
Demand Response (DR) is an effective means of providing flexibility in power systems facing increased variability from renewables. Aggregators must dispatch loads for demand response which provide the most useful services while respecting each load's constraints. In this work, we propose an online learning model where a DR aggregator has to manage a portfolio of curtailable loads subject to several types of restrictions, such as the number of times each load may be curtailed and the total budget. We address this problem with the recent bandits with knapsacks framework. We test the algorithm on numerical examples and discuss the resulting behavior of the algorithm.
Medium-term stochastic hydrothermal scheduling with short-term operational effects for large-scale power and water networks
(2024) Navarro Casamayor, Andrés; Favereau Monti, Marcel Joseph; Lorca Gálvez, Álvaro Hugo; Olivares Quero, Daniel; Negrete Pincetic, Matías Alejandro
The high integration of variable renewable sources in electric power systems entails a series of challenges inherent to their intrinsic variability. A critical challenge is to correctly value the water available in reservoirs in hydrothermal systems, considering the flexibility that it provides. In this context, this paper proposes a medium-term multistage stochastic optimization model for the hydrothermal scheduling problem solved with the stochastic dual dynamic programming algorithm. The proposed model includes operational constraints and simplified mathematical expressions of relevant operational effects that allow more informed assessment of the water value by considering, among others, the flexibility necessary for the operation of the system. In addition, the hydrological uncertainty in the model is represented by a vector autoregressive process, which allows capturing spatio-temporal correlations between the different hydro inflows. A calibration method for the simplified mathematical expressions of operational effects is also proposed, which allows a detailed short-term operational model to be correctly linked to the proposed medium-term linear model. Through extensive experiments for the Chilean power system, the results show that the difference between the expected operating costs of the proposed medium-term model, and the costs obtained through a detailed short-term operational model was only 0.1%, in contrast to the 9.3% difference obtained when a simpler base model is employed. This shows the effectiveness of the proposed approach. Further, this difference is also reflected in the estimation of the water value, which is critical in water shortage situations.
Model-Free Optimal Control of VAR Resources in Distribution Systems : An Extremum Seeking Approach
(2016) Arnold, D.; Negrete Pincetic, Matías Alejandro; Sankur, M.; Auslander, D.; Callaway, D.
Model-free optimal coordination of distributed energy resources for provisioning transmission-level services
(2018) Arnold, Daniel B.; Sankur, Michael D.; Negrete Pincetic, Matías Alejandro; Callaway, Duncan S.
Optimal charging profiles and pricing strategies for electric vehicle charging stations
(IEEE, 2015) Liu, Jie; Negrete Pincetic, Matías Alejandro; Gupta, V.
In this paper, we analyze the electric vehicle charging business by modeling the charging station and the electric vehicle customer as market players. Each player maximizes his own utility by choosing the charging profile. This problem is first considered under the condition that the charging price is exogenous, where competitive equilibrium is studied. The charging profile at the competitive equilibrium maximizes the utilities of both market players simultaneously. Furthermore, a Stackelberg scenario is considered, where the charging station as a leader is able to alter the price based on the knowledge of the customer's preference. Both equilibria are characterized in the dynamic scope over a given time horizon using Pontryagin minimum principle. Moreover, the competitive equilibrium is shown to be socially optimal. The upper bound of social optimality gap of the Stackelberg equilibrium is also provided. Numerical examples are given to illustrate the results.

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