Modelo de estimaci

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Modelo de estimación espacial de consumos
eléctricos para la planificación de sistemas de
transmisión

• José Manuel Infante
• Tesis de magíster Ciencias de la Ingeniería
  Eléctrica
• Memoria de Título Ingeniería Civil Eléctrica
• Comisión
• Rodrigo Palma - Profesor guía
• Walter Brokering Profesor coguía - primer
  integrante
• Jorge Cerda Profesor invitado - segundo
  integrante
• Juan Carlos Araneda Experto invitado

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Indice

1. Motivación
2. Introducción
3. Propuesta del modelo de estimación
4. Anexos al modelo
5. Conclusiones

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Motivación

• Análisis de la industria eléctrica
• Antecedentes
• Sector con niveles de inversión bastante altos
• Recuperación de inversiones en el mediano-largo
  plazo
• Crecimiento sostenido de consumos, tanto en
  energía como en demanda máxima
• Largos períodos de estudio y construcción de
  obras
• Consecuencias
• Necesidad de hacer inversiones constantemente
• Necesidad de tomar decisiones en forma anticipada
• Niveles de incertidumbre bastante altos
• Decisiones mal tomadas se traducen en costos
  elevados

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Motivación

• Etapas dentro de la planificación de SEP
• Estudio de la demanda
• Análisis de alternativas de inversión
• Evaluación económica
• Análisis de factibilidad
• Toma de decisiones

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Motivación

• Propuesta de un modelo

Propuesta modelo de estimación de
consumos Análisis estadístico Inteligencia
artificial Optimización
Señales para laexpansión delsistema Entrada de
datospara modelos de simulación
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Introducción
Estado del arte Criterios de clasificación Compone
nte temporal
Horizontetemporal
Estimacionescorto plazo lt 1 año
Estimacionesmediano plazo 5 años
Estimacioneslargo plazo gt 10 años
- Compra de materia prima - Coordinación planes
demantenimiento de unidades
- Planificación de la expansióndel sistema
- Operación del sistema
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Introducción
Estado del arte Criterios de clasificación Compone
nte espacial
Resoluciónespacial
Estimacionesglobales
Estimacionesespaciales
- Planificación de expansiónen Transmisión y
distribución
- Planificación de expansiónen generación
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Introducción

• Estimaciones espaciales
• Por qué no han sido ampliamente desarrolladas
  en la industria?
• Simplificación excesiva en la abstracción del
  mundo real. Uso de modelos distorsionados
• Dificultad en la adquisición de datos espaciales
  (problema tecnológico)

Chile año 2000 comienzan a aparecer mediciones
horarias
Objetivo tesis proponer una metodología que
permita obtenerresultados confiables en base a
la información disponible
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Propuesta modelo de estimación
Cómo sobrellevar las restriccionesy desarrollar
un modelo confiable?
Enfoquesde estimación
Análisis deseries de tiempo
Modelos deregresión
Estimaciones se basanen comportamientohistórico
de la serie
Estimaciones se basan enla causalidad del proceso
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Propuesta modelo de estimación
Causalidad del consumo eléctrico
Fuerte dependencia en otras variables
Factores macroeconómicos
Estacionalidades semanales y anuales
Factores culturales (feriados)
Uso del suelo de cada zona
Propuesta de un modelo de estimación
debeconsiderar integral estos factores
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Propuesta modelo de estimación

• Características generales modelo propuesto

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Propuesta modelo de estimación

• Uso de suelos

Caracterización de cada zona
Nivel poblacional
Nivel industrial
Nivel comercial
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Propuesta modelo de estimación

• Desarrollo de estimaciones

Prorrateo de estimacionesentre barrasprincipales
Estimación de consumoa nivel de zonas
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Propuesta modelo de estimación

• Estimación de consumo a nivel de zonas

Resultadosrequeridos
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Propuesta modelo de estimación

• Estimaciones cambios de perfiles

Identificacióndeestacionalidades
Relaciónconuso de suelos
Análisisde forma deperfiles de consumo
Normalización de datos División por la
energíadiaria consumida
Análisis de componentesindependientes
Etapa de clustering
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Propuesta modelo de estimación

• Estimaciones cambios de perfiles
• Identificación de estacionalidades algoritmo de
  clustering

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Propuesta modelo de estimación
Estimaciones cambios de perfiles Relación con uso
de suelos ICA
Curva base 1
Perfilzona 1
ICA
Curva base 2
Perfilzona 2
ZONA
Uso de suelos
. . .
. . .
Curva base n
Perfilzona n
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Propuesta modelo de estimación

• Estimaciones cambios de perfiles
• Resultados

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Propuesta modelo de estimación
Estimaciones crecimiento consumo energía
Variables de entrada Uso de suelos Escenario
económico - PIB
Conocimientode expertos
Modelo fuzzy logic
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Propuesta modelo de estimación

• Estimaciones crecimiento consumo energía

Consumos estimados zona Chilectra V Region
Crecimiento PIB estimado en un 3
Crecimiento PIB estimado en un 6
Demandas diarias máximas MW
Demandas diarias máximas MW
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Propuesta modelo de estimación
Perfil estimado a futuro
Asignaciónbarra 1
Asignaciónbarra 2
Asignaciónbarra 3
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Aspectos finales

• Filtrado de errores en datos

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Aspectos finales

• Representación por bloques

Estimaciones
Entrada modelo de coordinación hidrotérmico
Chena 110
Carrera Pinto 220
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Aspectos finales
Implementación

• Plataforma utilizada Matlab
• Utilización OOP
• Incorporación de cambios topológicos
• Actualización de datos

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Conclusiones

• Objetivos cumplidos en forma satisfactoria
• Aspectos pendientes
• Análisis de propagación de errores (faltan años
  de información)
• Incorporar un modelo de localización de
  actividades
• Incorporar efecto de GD sobre estimaciones