An adaptive robust optimization model for power systems planning with operational uncertainty
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Date
2018
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Abstract
La necesidad por sistemas sustentables de energía está impulsando la adopción de grandes cuotas de energía renovable variable en todo el mundo. Debido a esto, existe una creciente necesidad de nuevos modelos de planificación a largo plazo que puedan evaluar correctamente la capacidad de reserva y los requisitos de flexibilidad para gestionar niveles significativos de incertidumbre operativa a corto plazo. Motivado por este desafío clave, este trabajo propone un modelo de optimización adaptable robusto para el Problema de Planificación de la Expansión de la Generación y la Transmisión. El modelo propuesto tiene una estructura de dos etapas que separa las decisiones de inversión y operación, sobre un horizonte de planificación con míltiples períodos. El atributo clave de este modelo es la representación de la incertidumbre operativa diaria a través del concepto de días representativos y un conjunto de incertidumbre para la demanda y la disponibilidad de la energía eólica y solar, construido sobre esos días. Además, el modelo emplea una representación lineal del flujo de potencia para la red de transmisión. Este modelamiento permite una representación efectiva de la capacidad de reserva y de la flexibilidad operacional requeridas para la operación de un sistema de potencia con grandes cuotas de energía renovable. Para resolver eficientemente el problema de optimización, se emplea un método de generación de columnas. Extensos experimentos computacionales en una representación de 20 nodos del sistema eléctrico chileno en un horizonte de 20 años muestran las ventajas del modelo de planificación de expansión robusto propuesto, en comparación con un enfoque basado en días representativos deterministas, debido a una colocación espacial efectiva tanto de recursos variables como de recursos flexibles.
Description
Tesis (Master of Science in Engineering)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2018