Determinación de los Modelos Estocásticos de Generación de las Centrales del Sistema Nacional Interconectado

• Autores: V. Cárdenas, Darlene Echeverria, J. Cepeda
• Localización: Revista Técnica "energía", ISSN-e 2602-8492, ISSN 1390-5074, Vol. 12, Nº. 1, 2016 (Ejemplar dedicado a: Revista Técnica "energía", Edición No. 12), págs. 84-91
• Idioma: español
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  • español

    El objetivo principal del presente trabajo es la determinación de los modelos estocásticos de las centrales de generación del Sistema Nacional Interconectado S.N.I. ecuatoriano. Estos modelos estocásticos servirán de entrada para implementar, posteriormente, una metodología de evaluación de la confiabilidad de generación (Generation Adequacy) que permitirá determinar adecuados márgenes de reserva considerando incertidumbres tales como la disponibilidad de recursos renovables (hídrico, eólico o solar). Para la determinación de los modelos estocásticos se propone una metodología basada en la obtención de funciones discretas de densidad de probabilidad (FDP) mensuales, utilizando como entrada los resultados de planificación energética generados por el software SDDP (Programación Dinámica Dual Estocástica), para un horizonte de un año. Siendo estas FDP funciones independientes, se propone una metodología novedosa para determinar una función de densidad “promedio” que represente a todo el año a través del concepto de convolución.

  • English

    The main objective of this paper is to determine the stochastic models of power generation plants of the Ecuadorian National Interconnected System S.N.I. These stochastic models will be then used as input to implement a Generation Adequacy methodology that will allow determining adequate energy reserve margins considering uncertainties such as availability of renewable resources (hydric, wind, solar). In order to determine the stochastic models, a methodology based on determination of probability density functions (PDF), is proposed. This methodology uses as input the stochastic results of the software SDDP (Stochastic Dual Dynamic Programming) for a timeframe of one year. Since the obtained PDFs are independent functions, a novel methodology to compute an “average” probability density function is proposed in this paper by applying the concept of convolution.