1 22/12/2015 MODELO OMSIC-EMBALSES. 2 22/12/2015 MODELO DE OPTIMIZACIÓN Min F.O.: S =  Ci * nhj * Pij s.a: Límites de potencia: Pij < Pimx Límites.

Slides:



Advertisements
Presentaciones similares
TEORIA DE LA PRODUCCION
Advertisements

IDENTIFICACIÓN Y SELECCION DE ALTERNATIVAS
Introducción Programación Matemática Objetivos:
Tema 8: La Competencia Imperfecta.
COMPETENCIA PERFECTA. Otra manera de encontrar la producción que maximiza los beneficios económicos, es a través del análisis marginal. A medida que la.
Las elasticidades de la oferta y la demanda
Tema 4. Mercado de factores: el mercado de trabajo.
Cálculo de Servicios de Salud Instituto Nacional de Estadísticas Sub Dirección Técnica Noviembre 2007.
SUBTEMA SISTEMAS DE PRODUCCIÓN (OFERTA VS DEMANDA)
¿Cómo establecer el precio de un producto?
Tema 3 Revisión de diversos métodos robustos aplicados en algunos problemas fotogramétricos.
Sistemas no lineales Ultima actualización: 02/04/2017
Método de Gauss-Seidel
Métodos Iterativos para la resolución de ecuaciones en una variable
Eólica 2015, nuevas habilidades para nuevas reglas Ávila, 25/02/2015
Tema 2: Métodos de ajuste
MÉTODOS DE PROYECCIÓN Existen varias alternativas para determinar el comportamiento futuro de un producto, lo cual exige de los proyectistas, un análisis.
Analisis de Planificación
Teoría de sistemas de Ecuaciones No lineales
Profesor: Pablo Diez Bennewitz Ingeniería Comercial - U.C.V.
Cálculo de ceros de funciones de Rn–> Rn :
Método de Gauss-Seidel
T1. Introducción al análisis no lineal
Flujo de carga en Sistemas de Potencia.
Los Costos de Producción
1 Asignatura: Autor: Análisis Numérico César Menéndez Titulación: Planificación: Materiales: Conocimientos previos: Aproximación Ingeniero Técnico Informático.
Predicción: Aproximación intuitiva. La actividad de predicción es un fenómeno inherente a la condición humana y permanentemente estamos realizando predicciones.
GRUPO DE INVESTIGACION EN CONTROL INDUSTRIAL
PUNTO DE EQUILIBRIO Lic. Délfido Morales
¿Porque las empresas contratan trabajadores? ¿Como se puede modelizar esta decisión? Determinantes tecnológica y maximización de beneficios La determinante.
Conversión entre las representaciones matriz binaria y árbol binario.
Modelos Cuantitativos
Análisis Marginal.
Inversión y los ciclos de negocios
Departament d’Estadística Divisió de Ciències Experimentals i Matemàtiques Estimación de máxima verosimilitud Programa de doctorado en Estadística, Análisis.
Tema 7: EL MERCADO DE FACTORES
Demanda y Oferta de Bienes Durables
Flujo de carga en Sistemas de Potencia.
METODOS DE SOLUCION DE SISTEMAS DE ECUACIONES
M. en C. José Andrés Vázquez Flores
Sistemas de Ecuaciones Lineales
Microeconomía Docente: Massiel Torres Mayo, 2015.
1 Problemas de decisión Tipo particular de problemas de optimización Sistemas que evolucionan con el tiempo Se toman decisiones en momentos sucesivos de.
Introducción Programación Matemática Objetivos:
Dualidad Multiplicadores Dualidad Aplicación práctica:
1 Condiciones de extremo Proceso para derivar las condiciones De problema más simple a más complejo Progresión de problemas: Problema sin restricciones.
Las causas del crecimiento económico
La Oferta Agregada.
Julio César Casaverde Vegas
Método de mínimos cuadrados
CORRELACIÓN Y REGRESIÓN EMPLEANDO EXCEL
Resolución Gráfica de PPL
Resolución de Problemas Método Gráfico
OFERTA Es la cantidad de un bien que los vendedores / productores quieren y pueden ofrecer en el mercado para ser vendida.
UTILIDAD TOTAL Y MARGINAL
Introducción a la Economía
Unidad III: Estructuras de Mercado
Germán Fromm R. 1. Objetivo Entender los diseños metodológicos predictivos 2.
OPERACIÓN ECONÓMICA Programa mensual Obligación legal dada por el Artículo 201 letra d) del DS327. Abastecimiento de 12 meses. Generación esperada a nivel.
Hernández Camacho Víctor Jesus Islas Sánchez Karla Vanessa
Tema 3: Sistemas de ecuaciones lineales. Métodos iterativos
Método de Diferencias Finitas para Ecuaciones en Derivadas Parciales Ecuaciones Elípticas y Parabólicas.
Presupuesto de Ventas.
MAESTRÍA EN ECONOMÍA APLICADA ASIGNATURA: MATEMÁTICA Y ESTADÍSTICA APLICADA DOCENTE: LYGIA ANDREA MEJÍA MALDONADO.
PROCESO ADMINISTRATIVO
Abastecimiento Dr. Ing. Aldo Cea Ramírez Gestión de Abastecimiento Es la acción de buscar mejoras permanentes al realizar compras utilizando los.
Método de las tajadas (Sachs) aplicado a trefilación con deformación plana. Ecuaciones. Es un método basado en equilibrio de fuerzas no en energías Equilibrio.
Curso: PROYECTOS DE INGENIERÍA UNIVERSIDAD NACIONAL DEL SANTA Escuela Académico Profesional de Ingeniería en Energía “PIP: Formulación del Proyecto (2):
Adolfo Linzmayer Traslaviña
Universidad de los Andes Facultad de Ciencias Económicas y Sociales Cátedra: Microeconomía Unidad III: Estructuras de Mercado.
Transcripción de la presentación:

1 22/12/2015 MODELO OMSIC-EMBALSES

2 22/12/2015 MODELO DE OPTIMIZACIÓN Min F.O.: S =  Ci * nhj * Pij s.a: Límites de potencia: Pij < Pimx Límites de energía:  nhj * Pij < Eimx Rest. de demanda inicial:  Pij > Dj

3 22/12/2015 PRECIOS DE CONVERGENCIA F En la convergencia actual, el programa OMSIC entrega un perfíl de precios único para todos los embalses, que se supone referido a Alto Jahuel.

4 22/12/2015 PRECIOS DE CONVERGENCIA F Esta valorización se hace calculando un precio promedio ponderado por bloque y por nudo de la siguiente forma: Pti = (  CMtji * Eji) / (  Eji) F Pti: precio promedio ponderado en la etapa t para las centrales en el nudo i. F CMtji: costo marginal de la etapa t en el bloque j para el nudo i. F Eji: Demanda del bloque j.

5 22/12/2015 Método de convergencia Omsic-Embalses Departamento de Planificación y Desarrollo Área de estudios

6 22/12/2015 Temario F 1.- Descripción del problema F 2.- Aproximación de la oferta de energía F 3.- Aproximación de la demanda de energía F 4.- Método iterativo F 5.- Resultados computacionales F 6.- Trabajos futuros

7 22/12/2015 Descripción del problema

8 22/12/2015 Modelos existentes F Modelos de embalse: –Canutillar –Cipreses –Colbún –Pehuenche –Rapel F Modelos del sistema: –GOL –OMSIC F Método de convergencia actual Descripción del problema

9 22/12/2015 Relación entre los modelos Embalses Cmg Matriz Energía Omsic Cmg Matriz Energía

10 22/12/2015 Relación entre los modelos Embalses Cmg Matriz Energía Omsic Cmg Matriz Energía

11 22/12/2015 Relación entre los modelos Embalses Cmg it Omsicst U it Cmg it U it Descripción del problema

12 22/12/2015 Problema de convergencia F Excesiva generación de embalses (alto U it ) –Omsicst responde con bajo costo marginal (bajo Cmg it ) –Embalse responde con generación reducida (bajo U it ) F Baja generación de embalses (bajo U it ) –Omsicst responde con costo marginal alto (alto Cmg it ) –Embalse responde con generación alta (alto U it ) Descripción del problema

13 22/12/2015 Problema de convergencia F Desarrollar un método que permita lograr estabilidad en las generaciones y costos marginales asociados. F Desarrollar un método que permita encontrar energías y precios de convergencia. Descripción del problema

14 22/12/2015 Aproximación de la oferta de energía

15 22/12/2015 Embalses venden energía (oferta) F La generación de los embalses es vendida a costo marginal Aproximación de la oferta de energía Cmg i1 Cmg i Cmg iT Embalse i U i1 U i U iT

16 22/12/2015 Evolución de generación al variar precio del mismo período Generación máxima U it Cmg it Aproximación de la oferta de energía Análisis ceteris paribus

17 22/12/2015 Evolución de generación al variar el precio del período posterior Aproximación de la oferta de energía Generación máxima U it Cmg it+1 Análisis ceteris paribus

18 22/12/2015 Evolución de generación al variar simultáneamente ambos precios Aproximación de la oferta de energía Generación máxima Cmg it+1 Cmg it U it

19 22/12/2015 Aproximación lineal de la oferta F En general la generación depende de los precios de todos los períodos: F Se propone la siguiente aproximación lineal: Aproximación de la oferta de energía

20 22/12/2015 Horizonte de influencia para los distintos embalses Aproximación de la oferta de energía

21 22/12/2015 Aproximación de la demanda de energía

22 22/12/2015 Optimización del sistema global (Omsicst) Aproximación de la demanda de energía Cmg 11 Cmg Cmg 1T Omsicst U 11 U U 1T U b1 U b U bT Barra 1 Barra b Cmg b1 Cmg b Cmg bT Barra 1 Barra b

23 22/12/2015 Variación del precio al variar la generación de la misma barra Embalse Laja es marginal Central térmica es marginal Cmg it U it Análisis ceteris paribus Aproximación de la demanda de energía

24 22/12/2015 Dependencia interembalse Cmg it U it Cmg it U jt = cte1 U jt = cte2 Aproximación de la demanda de energía

25 22/12/2015 Curva de demanda Aproximación de la demanda de energía Embalse Laja es marginal Central térmica es marginal U it Cmg it U jt

26 22/12/2015 Aproximación lineal de la demanda F En general el precio depende de la generación de todos los embalses y todos períodos: F Se propone la siguiente aproximación lineal: (Dependencia inter-embalses) Aproximación de la demanda de energía

27 22/12/2015 Método iterativo

28 22/12/2015 Puntos iniciales para aproximación lineal Método iterativo Cmg it U it Oferta Embalses Demanda Omsicst Cmg k

29 22/12/2015 Puntos iniciales para aproximación lineal Cmg it U it Oferta Embalses Demanda Omsicst Cmg k UkUk Método iterativo

30 22/12/2015 Puntos iniciales para aproximación lineal Cmg it U it Oferta Embalses Demanda Omsicst Cmg k UkUk Cmg k+1 Método iterativo

31 22/12/2015 Puntos iniciales para aproximación lineal Cmg it U it Oferta Embalses Demanda Omsicst Cmg k UkUk Cmg k+1 Promedio Método iterativo

32 22/12/2015 Obtención de 3 puntos iniciales Método iterativo Cmg 0 U1U1 Cmg 1 EO Cmg 2 U2U2 Cmg 3 EO Cmg 4 U3U3 Cmg 5 EO

33 22/12/2015 Determinación e intersección de planos F Con los 3 puntos iniciales se determinan las constantes de los planos. F Se debe resolver el siguiente sistema de ecuaciones: –Oferta –Demanda Método iterativo

34 22/12/2015 Planteamiento de un modelo de apoyo F Para evitar el riesgo de un sistema sin solución se plantea el siguiente modelo de apoyo: Método iterativo

35 22/12/2015 Estructura de iteraciones sucesivas F 1.-Obtener la solución del modelo de apoyo y chequear convergencia: F 2.-Obtener punto adicional para curvas: F 3.-Recalcular constantes de planos con mínimos cuadrados y generar nuevo modelo de apoyo. Volver a 1. Método iterativo Cmg k UkUk Cmg k+1 EO

36 22/12/2015 Criterio de convergencia F Se chequea convergencia de energías y precios sucesivos de intersección: Método iterativo

37 22/12/2015 Garantía de convergencia F Cada iteración agrega un punto para estimación de mínimos cuadrados. F La influencia del punto adicional sobre el valor de las constantes tiende a diluirse a medida que la cantidad de puntos crece. Método iterativo

38 22/12/2015 Método de convergencia Método iterativo Puntos iniciales Generación de planos Intersección de planos Chequeo de convergencia Generación de punto adicional Fin

39 22/12/2015 Resultados Computacionales

40 22/12/2015 Ejemplo F Número de períodos:19 –4 semanas, 1 complemento mensual y 14 meses F Número de barras:12 F Número de bloques: 1 F Número de embalses:5 F Comienzo de evaluación:Diciembre 1997 F Tiempo de convergencia:40 minutos F Número de iteraciones:10 F Estación de trabajo HP Resultados computacionales

Evolución de precios de intersección: Canutillar

42 22/12/2015 Evolución de energía de intersección: Canutillar

43 22/12/2015 Evolución de energía por etapa: Colbún

44 22/12/2015 Evolución de precios por etapa: Colbún

45 22/12/2015 Tiempos de ejecución: embalses - omsicst Resultados computacionales

46 22/12/2015 Tiempos de ejecución: proceso de convergencia Resultados computacionales

47 22/12/2015 Tiempos de procesamiento Resultados computacionales

48 22/12/2015 Trabajos futuros

49 22/12/2015 Estudios a realizar F Estudio de criterios de convergencia adecuados. –Trade off tiempo-calidad –discriminación más fina entre períodos –etc. F Estudio de horizonte de influencia para embalses. F Inclusión de dependencia temporal para aproximación de demanda (Omsicst). Trabajos futuros

50 22/12/2015 Estudios a realizar F Aproximación por hiperplanos y/o funciones no lineales. F Método selectivo de puntos para aproximación lineal. F Etc. Trabajos futuros

51 22/12/2015