Robust and efficient decision making for transmission expansion planning under uncertainty
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Date
2017
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Abstract
La Planificación de la Expansión de la Transmisión (PET) es un problema complejo afecto a diversas incertidumbres, desde precios de combustibles hasta terremotos y oposición pública. A la fecha no se ha desarrollado ningún análisis sistemático de las diferentes incertidumbres presentes en la PET. Por otra parte, el debate sobre metodologías de planificación bajo incertidumbres de largo plazo, capturadas por escenarios estratégicos, carece de exhaustividad. En efecto, mientras que los defensores de la programación estocástica ignoran la indisponibilidad de probabilidades precisas en la práctica, los oponentes se basan en criterios alternativos como el minimax regret, sin verificar la eficiencia de la solución.En ese contexto, esta tesis intenta una contribución cuádruple a la literatura. Primero, desarrollar un marco conceptual para investigadores, políticos y profesionales, sobre las diversas incertidumbres y riesgos relevantes para PET. Segundo, cuantificar la importancia práctica y el impacto de la ambigüedad de las probabilidades de los escenarios en la PET estocástica. Tercero, presentar un nuevo criterio de decisión de robustez distribucional para PET bajo ambigüedad. Cuarto, comparar la solución óptima bajo criterios alternativos de decisión para PET como el costo esperado, el minimax regret y la robustez distribucional, tanto teóricamente como mediante simulación, utilizando el concepto de eficiencia de Pareto.Se aplica la metodología desarrollada al sistema IEEE RTS de 24-barras, bajo dos escenarios. En este caso, PET estocástica es relativamente insensible a las variaciones en las probabilidades de los escenarios. Sin embargo, también hace caso omiso de muchas soluciones eficientes en la parte cóncava de la frontera de Pareto. Aunque el minimax regret puede descubrir tales soluciones, se prueba que metodologías míopes de minimax regret (con respecto a la eficiencia Paretiana) tales como aquellas aplicadas en Reino Unido, PJM y Chile, pueden incurrir en pérdidas gratuitas de oportunidad de hasta el 4% de los costes totales. Se requiere el análisis de sistemas grandes y bajo más escenarios para proporcionar conclusiones sólidas que identifiquen fortalezas y debilidades de ambos métodos.
Description
Tesis (Master of Science in Engineering)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2017