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Análisis energético indicativo de largo plazo utilizando el modelo AS

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Presentación del tema: "Análisis energético indicativo de largo plazo utilizando el modelo AS"— Transcripción de la presentación:

1 Análisis energético indicativo de largo plazo utilizando el modelo AS
Gerencia Centro Nacional de Despacho Documento XM CND Marzo 10 de 2014

2 Panorama energético colombiano Principales supuestos Resultados

3 Principales supuestos

4 Supuestos análisis largo plazo (2014 – 2018)
Modelo optimización Modelo estocástico AS (Aproximaciones Sucesivas). Los resultados se basan en costos de generación térmica. No se consideran las ofertas de precios en la bolsa de energía, ni los contratos “take or pay” de combustible. No se modelan explícitamente las restricciones de transmisión eléctrica, ni las de producción y transporte de gas. Horizonte 5 años / Resolución mensual Casos Simulados (estocásticos) Caso Matalas. Series sintéticas de caudales generadas con el Modelo Matalas. Caso Gess. Series sintéticas generadas con el Modelo Gess (sin la opción de clima) Demanda Escenario medio UPME . “Proyección de demanda de energía eléctrica y potencia máxima” . Revisión noviembre de 2013 Se modelan 6 bloques de demanda. NO se sustraen las cifras de exportación a Panamá supuestas por la UPME e incluídas en la demanda. Interconexiones Internacionales Las simulaciones se hicieron para el Sistema Eléctrico Colombiano autónomo. No se tuvieron en cuenta intercambios de energía eléctrica entre Colombia y los países limítrofes. Modelamiento de Combustibles por planta Gas (ilimitado): TCentro, TEBSA, Guajira1, Candelaria1, Proeléctrica, Meriléctrica, Sierra, Dorada, Emcali , TermoBarranquilla3-4, TermoCartagena3 Carbón (ilimitado): Paipa, Tasajero, Zipa, Guajira2 y Gecelca. Fuel Oil (ilimitado): TermoCartagena1-2, Flores1, Flores4, TermoValle, Candelaria2 Nota: La información general empleada en las evaluaciones de planeamiento energético con el modelo AS se encuentra en los documentos “Leame_LP_AS.pdf” e “Información_Básica_Marzo14.pdf” en este mismo directorio.

5 Supuestos análisis largo plazo (2014 – 2019)
Precios Combustibles Carbón: Precios de UPME, información actualizada con IPP de capital de EEUU. Gas Natural: Precios de UPME, información actualizada con IPP de capital de EEUU. Combustibles Líquidos: Residual Fuel Oil No. 6 y Destillate Fuel Oil No. 2 (ACPM, DIESEL). Precios de UPME, información actualizada con IPP de capital de EEUU. Generaciones Determinísticas Se consideró la capacidad de las plantas menores, actualizada con la información reportada para la Subasta de Energía Firme Se incluyeron proyectos del Plan de Expansión como Ambeima, San Miguel y Carlos Lleras Restrepo, así como Termonorte y Porvenir. Disponibilidad Se modelaron los índices de indisponibilidad histórica (IH) e índices de corto plazo (ICP) calculados con la información hasta febrero/14 . Consideraciones especiales Modelo AS Se modelaron como hidráulicos los proyectos Amoyá, Cucuana, Sogamoso y Quimbo. Se produjo generación estocástica –dependiente de la hidrología- de plantas menores hidráulicas con suficiente información histórica de su generación. La Junca y La Tinta salieron del anterior conjunto. En la cadena Chivor no se cerraron los túneles de las desviaciones de Rucio y Negro sino que, al igual que Tunjita, se dejaron con su capacidad plena. Se modelan los trasvases de Guarinó y Manso asociados a la planta Miel I. Plantas Subasta y GPPS Se modela la planta térmica Gecelca 3 de manera explícita; Termocol se supone no entrando en el horizonte de la corrida dados la incertidumbre que actualmente reina sobre dicho proyecto. Nota: La información general empleada en las evaluaciones de planeamiento energético con el modelo AS se encuentra en los documentos “Leame_LP_AS.pdf” e “Información_Básica_Marzo14.pdf” en este mismo directorio.

6 Proyectos Térmicos Proyectos Hidráulicos menores de 100 MW
Termocol (Gas) Capacidad Efectiva : 220 MW Fecha de Entrada : Incierta Departamento Magdalena Proyecto Gecelca3 (Carbón) Capacidad Efectiva : 150 MW 250 MW Fecha de entrada: Junio 8, 2014 Diciembre 2015 Departamento: Córdoba Proyecto Tasajero2 (Carbón) Capacidad Efectiva : 160 MW Fecha de Entrada : Noviembre 30, 2015 Departamento Santander Proyecto San Miguel Capacidad Efectiva : 42 MW Fecha de entrada Noviembre 30, 2015 Departamento Antioquia Proyecto Carlos Lleras Restrepo Capacidad Efectiva : 78 MW Fecha de entrada Diciembre 2014 Departamento Antioquia Proyecto Ambeima Capacidad Efectiva : 45 MW Fecha de entrada Diciembre 2015 Departamento Tolima Proyecto Cucuana Capacidad Efectiva : 60 MW Fecha de entrada Noviembre 2014 Departamento Tolima

7 Proyectos Hidráulicos mayores de 100 MW
Ituango Capacidad Efectiva : 1200 MW Tecnología : Hidráulica ENFICC : 8563 GWh/año Proyecto: Sogamoso Capacidad Efectiva : 800 MW Tecnología : Hidráulica ENFICC : 3791 GWh/año Proyecto: Porce4 Capacidad Efectiva : 400 MW Tecnología : Hidráulica ENFICC : 1923 GWh/año Proyecto: Quimbo Capacidad Efectiva : 396 MW Tecnología : Hidráulica ENFICC : 1750 GWh/año

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11 Resultados

12 Resultados en medio magnético
Adjunto a este documento se colocan en el servidor de XM los archivos Estocástico.xls y Gess.xls, con la siguiente información: Hoja Excel Contenido VERES Índices de confiabilidad del sistema interconectado Nacional: Valor Esperado de Racionamiento de Energía (VERE), Valor Esperado de Racionamiento Condicionado (VERE_C), Número de Casos con Racionamiento de Energía e Histograma de Frecuencias de los racionamientos de Energía. Se presenta además la Evolución del embalse agregado esperada para el horizonte de estudio Graf 1 Evolución esperada de los principales embalses del Sistema Interconectado Nacional EST. MEN Resumen mensual de la generación térmica e hidráulica esperada para el primer año [GWh] EST.ANUAL Resumen de la generación anual (térmica e hidráulica) esperada para todo el horizonte del estudio [GWh] FACTORES Resumen estacional de los Factores de Utilización de las plantas hidráulicas y térmicas [p.u.] BALANCE Balance energético de la atención de la demanda del SIN [GWh/mes] y [GWh/día] GRAF_BALANC Gráfica del Balance energético de la atención de la demanda del SIN [GWh/día]

13 Índices de confiabilidad del sistema colombiano Caso Estocástico

14 Índices de confiabilidad del sistema colombiano
Caso Gess

15 Evolución embalse agregado
Caso Estocástico

16 Evolución embalse agregado
Caso Gess

17 Balance energético sistema colombiano

18 Balance energético sistema colombiano

19 Consumos promedio de combustibles 2014-2018

20 Observaciones El nuevo modelo AS (Optimización/Simulación) tiene modelados explícitamente los proyectos futuros Amoyá, Cucuana, Sogamoso, Miel II, Quimbo, Porce4 y Pescadero; no así al proyecto Porvenir. Las plantas menores hidráulicas se encuentran modeladas estocásticamente –con generación dependiente de la hidrología- En el Caso Matalas no se presenta mes alguno con VERE superior al 1.5%, confiabilidad por debajo del 95% o VERE_C superior al 3%; no hay ningún mes con racionamiento. En el Caso Gess no se presenta mes alguno con VERE superior al 1.5%, confiabilidad por debajo del 95% ; VERE_C es superior al 3% en ene/17 (3.83%; 3 casos), feb/17(4.69%; 1 caso), ene/18 (3.55%; 2 casos), feb/18 (4.04%; 2 casos), nov/18(4.5%; 1 caso), ene/19 (5.92%; 2 casos)

21 Observaciones Para el verano/2013–14, los máximos requerimientos mensuales promedio de gas natural por parte de las termoeléctricas del Interior serían 44 MPCD (Matalas) y 27 MPCD (Gess). Para los veranos de todo el horizonte de estudio, hasta el verano/ , las necesidades promedio son inferiores a la disponibilidad de transporte que actualmente es de 120 MPCD; en el verano/ los máximos requerimientos mensuales promedio de gas natural por parte de las termoeléctricas del Interior serían 80 MPCD (Matalas) y 67 MPCD (Gess). Los máximos consumos mensuales promedio de gas natural en la Costa para el verano/ serían 37 MPCD (Matalas) y 36 MPCD (Gess); para el verano/ serían de 71 MPCD (Matalas) y 72 MPCD (Gess), inferiores al límite de disponibilidad de gas establecido actualmente para la Costa que es de 350 MPCD

22 Observaciones La consideración de las restricciones eléctricas y conexiones internacionales, que el modelo AS ignora al no tener modelada la red de transmisión, podría ocasionar consumos de gas diferentes a los anteriores promedios, en especial en las horas pico y condiciones hidrológicas (caudales; niveles de embalse) más desfavorables Se modelan mínimos operativos de embalses No se modela la red de gas, por lo cual las necesidades de éste corresponden a su utilización libre de restricciones de disponibilidad de suministro y transporte

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