SIMULACION DE PROCESOS ENERGETICOS

1. SIMULACION DE PROCESOS ENERGETICOS Ing. Robert Guevara Chinchayan Postgrado en Uso Eficiente y Ahorro de Energia CIP 72486

2. MARCO REFERENCIAL • La asignatura de Simulación de Procesos Energéticos tiene el propósito de brindar a los estudiantes de la Escuela Académico Profesional de Ingeniería en Energía los conocimientos científico y tecnológicos en la solución de problemas reales de la especialidad partiendo de la concepción de diseño, elaboración y optimización de modelos de despacho de generación y transmisión de energía , determinando las variables y restricciones que la gobiernan. Para esto se hará uso de la Herramienta de Simulación POWER WORLD y GAMS para encontrar soluciones optimas técnicamente y económicas. Así mismo se realizaran aplicaciones a la Coordinación del Despacho de la Generación de Energía, con métodos de solución avanzados ,tal como programación entera y programación dinámica.

3. OBJETIVOS OBJETIVOS GENERALES : Conocer las tecnologías avanzadas en Simulación aplicados a la Operación y Despacho de Sistemas Interconectados de Generación de Energía. OBJETIVOS ESPECIFICOS : • Brindar los lineamientos básicos de un proceso de simulación y su modelamiento. • Conocer el entorno de Simulación POWER WORLD como herramienta y soporte para la ejecución de modelos de simulación. • Conocer las características de los fundamentos para la elaboración de modelos de sistemas de generación térmicos e hidrotermicos con pedidas en líneas de transmisión. • Aplicación de las Imperfecciones en la operación del despacho económico en función: Control de Tensión y Frecuencia, Fallas en líneas de transmisión, Criterio de la Reserva , Influencia de las restricciones hidráulicas y de los embalses y de los Recursos Renovables. • Elaboración de modelos de despacho de generación en función al criterio mínimo de emisiones. • Aplicación de las Técnicas avanzadas de solución a problemas de Programación Dinámica y Programación Entera con el GAMS.

4. I UNIDAD Semana Nº1 :Optimización : Función Objetivo. Variables y Restricciones. Simulación : Etapas e importancia. Definición de Modelos. Fundamentos para la elaboración de modelos. Diagramas causa-efecto. Practica Nº 1 Entorno del POWER WORLD. Semana Nº 2 : Sistemas Interconectados y Sistemas Aislados. Sistemas Térmicos puros. Curvas de operación .Ilustraciones. Practica Nº 2: Construcción y Modelamiento de un sistema interconectado térmicamente puro. Semana Nº 3 : Sistemas Hidrotermicos. Restricciones. Influencia de los Sistemas de Generación con Energías Renovables. Practica Nº 3: Modelamiento de Sistemas Hidrotermicos. Semana Nº 4: Modelamiento de Sistemas de Generación hidrotermicos con pérdidas en líneas de transmisión. Factores de Penalización. Factor de Lagrange. Practica Nº 4 : Sistemas Interconectados con perdidas mínimas en líneas de transmisión. Semana Nº 5: Modelamiento de la operación de un Sistema de generación con el criterio del despacho optimo de la potencia. Practica Nº 5 : Despacho Económico Semana Nº 6 : Examen de la I Unidad. Presentación de Trabajo Monográfico de I Unidad.

5. II UNIDADImperfecciones en la Operación del Despacho de Generacion • Semana Nº 7 : Redespacho y Desviación de la demanda. Control de la Frecuencia y Tensión. Practica Nº 6 Fallas en el Sistema de Generación. • Semana Nº 8 : Influencias de las restricciones hidráulicas en el despacho. Problemática de los embalses y Potencia Garantizada. Practica Nº 7 : Restricciones hidráulicas. • Semana Nº 9 : Modelamiento de la Reserva. Reserva Fría y Reserva Rodante. Criterios para la selección de la Reserva. Practica Nº 8: Inclusión de la Reserva. • Semana Nº 10 : Modelamiento de Sistemas de Despacho con el criterio de mínimo de emisiones. Practica Nº 9 : Restricciones de la Generación en función al nivel mínimo de emisiones. • Semana Nº 11 : Examen de la II Unidad. Presentación de Trabajo Monográfico de II Unidad.

6. III UNIDADTécnicas Avanzadas en solución de problemas. • Semana Nº 12 : Optimización multiobjetivo. Programación Dinámica: Métodos de solución.Reestricciones y Aplicaciones. Practica Nº 10 :Modelamiento para Sistemas Térmicos puros. • Semana Nº 13 : Métodos de Solución con Programación Dinámica por la Técnica de la Trayectoria Optima. Practica Nº 11: Modelo de despacho económico de la carga eléctrica. • Semana Nº 14 : Programación Entera Técnicas. Aplicaciones. Introducción y Entorno del GAMS. Practica Nº 12 : Asignación de Grupos Térmicos. • Semana Nº 15 : Técnicas Avanzadas de solución con GAMS. Aplicaciones. Practica Nº 13 : Flujo de Carga Optimo. • Semana Nº 16 : Examen de la III Unidad. Presentación de Trabajo Monográfico de III Unidad. • Semana Nº 17 : Exámenes Sustitutorios

7. I UNIDAD Modelamiento y simulación

8. OPTIMIZACION • Consiste en la selección de una alternativa , en algún sentido, que las demás alternativas posibles. Los problemas de optimización se componen de tres elementos: Función Objetivo. Variables. Restricciones.

9. COMPONENTES DE UN PROCESO DE OPTIMIZACION • Función Objetivo :Es la medida cuantitativa del funcionamiento del sistema que se desea optimizar(maximizar o minimizar).Como ejemplo de funciones objetivo podemos mencionar : La minimización de los costos variables de operación de un sistema eléctrico. La minimización del material utilizado en la fabricación de un producto,. La maximización de los beneficios de venta de un producto. La minimización de las desviaciones respecto a un conjunto de valores observados. • Variables : Representan las decisiones que se pueden tomar para afectar el valor de la función objetivo. Desde un punto de vista funcional se pueden clasificar en variables independientes o principales o de control y variables dependientes o auxiliares o de estado. Así tenemos : En el caso de un sistema eléctrico serán los valores de producción de los grupos de generación o el flujo por las líneas de transmisión y las restricciones de la generación……….

10. COMPONENTES DE UN PROCESO DE OPTIMIZACION • Restricciones :Es el conjunto de relaciones (expresadas mediante ecuaciones e inecuaciones) que ciertas variables están obligadas a satisfacer .Por ejemplo las potencias máxima y mínima de operación de un grupo de generación, la capacidad de producción de una fabrica para diferentes productos,etc. PARA RESOLVER UN PROBLEMA DE OPTIMIZACION ENCONTRAR EL VALOR QUE DEBEN TOMAR LAS VARRIABLES PARA HACER OPTIMA LA FUNCION OBJETIVO PERO SATISFACIENDO LAS REESTRICCIONES

11. CLASIFICACION DE LOS METODOS DE OPTIMIZACION METODOS DE OPTIMIZACION METODOS CLASICOS METODOS METAHEURISTICOS Programación Lineal Programación No lineal. Programación Entera. Programación Dinámica. Métodos Estocásticos (Cadenas de Markov) Teoría de Colas Teoría de Juegos Teoría de Inventarios Algoritmos Evolutivos (Algoritmos Genéticos). Método del Recocido Simulado. Búsquedas de Solución Heurísticas( Método Tabú) Colonia de Hormigas. Redes Neuronales. Lógica Difusa. Se busca y garantiza un optimo local Tienen mecanismos específicos para alcanzar un optimo global pero no garantizan su alcance

12. MODELO • Es un esquema teórico , generalmente en forma matemática , de un sistema o de una realidad compleja que se elabora para facilitar su comprensión y el estudio de su comportamiento. • MODELAR : Implica la acción de construir un modelo y la relación entre 2 figuras: el modelador y el experto sobre la realidad. La mayoría de veces el desarrollo del modelo puede involucrar aun equipo multidisciplinario ( matemáticos, ingenieros, estadísticos, economistas, etc.) • Un Modelo debe equilibrar la necesidad de contemplar todos los detalles con la factibilidad de encontrar técnicas de solución adecuada. • Un modelo es una herramienta de ayuda a la toma de decisiones , por lo tanto sus resultados deben ser inteligentes y útiles. • Modelar es ciencia ( pues se basa en un conjunto de procesos estructurados : análisis y detección de las relaciones entre los datos, establecimiento de suposiciones y aproximaciones en la representación de problemas, desarrollo de algoritmos específicos de solución) y arte ( porque materializa una visión o interpretación de la realidad no siempre de manera univoca. Cada persona imprime su propio estilo, tal como la elegancia y la simplicidad)

13. DESARROLLO DE UN MODELO IDENTIFICACION DEL PROBLEMA ESPECIFICACION MATEMATICA Y FORMULACION RECOLECCION DE DATOS IMPLEMENTACION DEL MODELO EN LA COMPUTADORA VERIFICACION VALIDACION Y EXPERIMENTACION INTERPRETACION IMPLEMENTACION, DOCUMENTACION Y MANTENIMIENTO

15. SIMULACION • La simulación es el proceso de diseñar un modelo de un sistema real y llevar a término experiencias con él, con la finalidad de comprender el comportamiento del sistema o evaluar nuevas estrategias -dentro de los límites impuestos por un cierto criterio o un conjunto de ellos - para el funcionamiento del sistema

16. AREAS DE APLICACION • Diseño y análisis de sistemas de producción. • Análisis de sistemas financieros y económicos. • Evaluación de Software y hardware. • Evaluación de sistemas de armamento militar o sistemas tácticos. • Determinación de políticas de inventario. • Manejo de bisques. • Diseño de sistemas de comunicación y protocolo. • Diseño de sistemas de transporte. • Evaluación de diseños de organizaciones como hospitales, comedores,etc.

17. MODELOS DE SIMULACION METODOS DETERMINISTICOS • Las variables del modelo no se toman como modelos al azar • MODELOS ESTOCASTICOS. • Por lo menos una variable es tomada como un dato al azar las relaciones entre variables se toman por medio de funciones probabilísticas, sirven por lo general para realizar grandes series de muestreos, quitan mucho tiempo en el computador son muy utilizados en investigaciones científicas.

18. MODELOS DE SIMULACION MODELOS ESTATICOS • Este tipo de modelos no toma en cuenta el tiempo dentro del proceso, por ejemplo: los modelos de juegos, modelos donde se observa las ganancias de una empresa • Ejemplo: Arquitectónicos: líneas de telefónicas , etc. • MODELOS DINAMICOS • Si se toma en cuenta la variación del tiempo, ejemplo: la variación de la temperatura, del airedurante un día, movimiento anual de las finanzas de una empresa. Ejemplo: Laboratorio de química: reacción entre elementos • En estos modelos físicos podemos realizar modelos a escala o en forma natural, a escala menor, e escala mayor, sirven para hacer demostraciones de procesos como para hacer experimentos nuevos.

19. GENERACION DE ENERGIA AL 2010-PERU MES DE JUNIO-2010: • Máxima Demanda = 4435 MW • Potencia Firme Despachada = 5235 MW • Potencia Firme = 6267 MW • Reserva Disponible= 30% • Tasa de Crecimiento de Potencia = 7% • Factor de Carga = 80 % • Centrales Hidrolectricas (50 % ) Central de Mantaro = 650 MW Central de Restitucion = 215 MW Central de Cañon del Pato = 263.5 MW Central de Huinco = 257 MW Central El Platanal= 220 MW ( Marzo-10) • Centrales Temoelectricas(50 %) Central TG Chilca 1-2-3 = 528 MW (GN) Central TG Kallpa 1-2 = 360 MW (GN) Central TV Ilo 2 = 147 MW(Carbon) Central TG Las Flores =190 MW Central TG Santa Rosa = 180 MW Central CCGN Ventanilla = 456 MW,etc

20. GENERACION DE ENERGIA –FUTUROPERU Central TG de Nueva Esperanza-160 MW Central TG Diesel de Trujillo 60 MW PROYECTO KUNTUR GAS Centrales de Cogeneración GN.(P:E : Atocongo , Gloria,etc) Central TG de 200 MW Quillabamba Central CC CHILCA -810 MW Central TG de Ilo-200 MW Moquegua Central CC KALLPA- 855 MW + 1 TG adicional de 190 MW Central de CC TERMOCHILCA-Santo Domingo de los Olleros 840 MW Central de CC FENIX 840 MW Central de CC LAS FLORES 192 MW Central TG de EL FARO 60MW

21. GENERACION DE ENERGIA –FUTUROPERU 300 MW adicionales en pequeñas CH CH Marañon 96 MW CH QUITARACSA 112 MW – 88 MW CH Chaglla 400 MW (Huallaga) CH INAMBARI 2200 MW CH Huanza 86 MW CH Mayush 150 MW CH CHEVEZ ( Oyon) 180 MW CH Pucara 130 MW CH CERRO DEL AGUILA 400 MW CH San Gaban II 196 MW CH Molloco 200 MW

22. GENERACION DE ENERGIA –FUTUROPERU Central Eolica de Talara 30 MW Central de Cogeneración BIOMASA Paramonga 23 MW Central Eolica de Cupinisque 80 MW Central RSU HUAYCOLORO 4.4 MW Central Geotérmica Calientes 150 MW –Botaderas 50 MW Central Eolica de Marcona 30 MW Central Solar de Majes 20 MW Central Solar Tacna 20 MW Central Solar Repartición 20 MW Central Solar Panamericana de ILO 20 MW