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Orden de mérito

El orden de mérito es una forma de clasificar las fuentes de energía disponibles, especialmente la generación eléctrica, según su precio (que puede reflejar el orden de sus cost...

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El orden de mérito es una forma de clasificar las fuentes de energía disponibles, especialmente la generación eléctrica, según su precio (que puede reflejar el orden de sus costos marginales de producción a corto plazo) y, en ocasiones, la contaminación, junto con la cantidad de energía que se generará. En un sistema de gestión centralizada, la clasificación establece que las fuentes con los costos marginales más bajos son las primeras en entrar en funcionamiento para satisfacer la demanda, y las plantas con los costos marginales más altos son las últimas en entrar en funcionamiento. La gestión de la generación eléctrica de esta manera, conocida como despacho económico , minimiza el costo de producción de electricidad. En ocasiones, las unidades generadoras deben arrancar fuera del orden de mérito debido a la congestión de la transmisión , la fiabilidad del sistema u otras razones.

En el despacho ambiental, las consideraciones adicionales relativas a la reducción de la contaminación complican aún más el problema del despacho de energía. Las restricciones básicas del problema del despacho económico se mantienen, pero el modelo se optimiza para minimizar las emisiones contaminantes, además de minimizar los costos de combustible y la pérdida total de energía. [ 1 ]

Gráfico del portal de datos SMARD que muestra la generación de electricidad en Alemania a mediados de diciembre de 2017. El orden de las "capas" se basa en el mérito.

El efecto de las energías renovables en el orden de mérito

La elevada demanda de electricidad durante los periodos de máxima demanda eleva el precio de licitación de la electricidad, y la combinación de suministro de energía de base, a menudo relativamente barata , se complementa con las " centrales eléctricas de punta ", que producen energía eléctrica a un coste mayor y, por lo tanto, tienen un precio más alto por su producción eléctrica.

El aumento del suministro de energía renovable tiende a reducir el precio promedio por unidad de electricidad, ya que la energía eólica y la solar tienen costos marginales muy bajos: no tienen que pagar por combustible, y los únicos contribuyentes a su costo marginal son las operaciones y el mantenimiento. Con costos a menudo reducidos por los ingresos de las tarifas de alimentación , su electricidad es menos costosa en el mercado spot que la del carbón o el gas natural, y las compañías de transmisión generalmente les compran primero. [ 2 ] [ 3 ] Por lo tanto, la electricidad solar y eólica reduce sustancialmente la cantidad de electricidad de alta demanda que las compañías de transmisión necesitan comprar durante los períodos en que la energía solar/eólica está disponible, reduciendo el costo total. Un estudio del Instituto Fraunhofer ISI encontró que este " efecto de orden de mérito " había permitido que la energía solar redujera el precio de la electricidad en la bolsa de energía alemana en un 10% en promedio, y hasta en un 40% a primera hora de la tarde. En 2007; a medida que se inyectaba más electricidad solar a la red, los precios máximos podrían bajar aún más. [ 3 ] Para 2006, el "efecto de orden de mérito" indicaba que el ahorro en los costos de electricidad para los consumidores alemanes, en promedio, compensaba con creces los pagos de apoyo pagados por los clientes por la generación de electricidad renovable. [ 3 ]

Un estudio de 2013 estimó el efecto del orden de mérito de la generación de electricidad eólica y fotovoltaica en Alemania entre los años 2008 y 2012. Por cada GWh adicional de energías renovables inyectado a la red, el precio de la electricidad en el mercado diario se redujo entre 0,11 y 0,13  ¢/kWh. El efecto total del orden de mérito de la energía eólica y fotovoltaica osciló entre 0,5  ¢/kWh en 2010 y más de 1,1  ¢/kWh en 2012. [ 4 ]

El coste marginal casi nulo de la energía eólica y solar no se traduce, sin embargo, en un coste marginal cero de la electricidad de carga máxima en un sistema de mercado eléctrico abierto y competitivo, ya que el suministro eólico y solar por sí solo a menudo no puede ser desplegado para satisfacer la demanda máxima sin incurrir en costes marginales de transmisión y, potencialmente, en los costes de las baterías . El propósito del paradigma de despacho por orden de mérito era permitir que la electricidad de menor coste neto se despachara primero, minimizando así los costes totales del sistema eléctrico para los consumidores. La energía eólica y solar intermitente a veces puede proporcionar esta función económica. Si el suministro máximo de energía eólica (o solar) y la demanda máxima coinciden en tiempo y cantidad, la reducción de precio es mayor. Por otro lado, la energía solar tiende a ser más abundante al mediodía, mientras que la demanda máxima se produce al final de la tarde en climas cálidos, lo que da lugar a la llamada curva del pato .

Un estudio de 2008 del Instituto Fraunhofer ISI en Karlsruhe , Alemania, encontró que la energía eólica ahorra a los consumidores alemanes 5  mil millones de euros al año. Se estima que ha reducido los precios en los países europeos con alta generación eólica entre 3 y 23  €/MWh. [ 5 ] [ 6 ] Por otro lado, la energía renovable en Alemania aumentó el precio de la electricidad, los consumidores allí ahora pagan 52,8 €/MWh más solo por energía renovable (ver Ley alemana de fuentes de energía renovables ), el precio promedio de la electricidad en Alemania ahora ha aumentado a 26  ¢/kWh. Los crecientes costos de la red eléctrica para nueva transmisión, comercio de mercado y almacenamiento asociados con la energía eólica y solar no están incluidos en el costo marginal de las fuentes de energía, en lugar de los costos de la red se combinan con los costos de la fuente en el extremo del consumidor.

Despacho económico

El despacho económico consiste en la determinación a corto plazo de la producción óptima de varias instalaciones de generación de electricidad para satisfacer la demanda del sistema al menor costo posible, sujeto a las restricciones operativas y de transmisión. El problema del despacho económico puede resolverse mediante software especializado que debe cumplir con las restricciones operativas y del sistema de los recursos disponibles y las capacidades de transmisión correspondientes. En la Ley de Política Energética de EE. UU. de 2005 , el término se define como "la operación de las instalaciones de generación para producir energía al menor costo posible para abastecer de manera confiable a los consumidores, reconociendo cualquier límite operativo de las instalaciones de generación y transmisión". [ 7 ]

La idea principal es que, para satisfacer la demanda con un costo total mínimo, se debe utilizar primero el conjunto de generadores con los costos marginales más bajos, y el costo marginal del generador final necesario para cubrir la demanda determina el costo marginal del sistema. Este es el costo de suministrar un MWh adicional de energía al sistema. Debido a las limitaciones de transmisión, este costo puede variar en diferentes ubicaciones dentro de la red eléctrica; estos diferentes niveles de costo se identifican como " precios marginales de ubicación " (PML). La metodología histórica para el despacho económico se desarrolló para administrar centrales eléctricas que queman combustibles fósiles, basándose en cálculos que involucran las características de entrada/salida de las centrales eléctricas.

Formulación matemática básica

Lo siguiente se basa en una metodología analítica siguiendo a Biggar y Hesamzadeh (2014) [ 8 ] y Kirschen (2010). [ 9 ] El problema de despacho económico puede entenderse como la maximización del bienestar económico W de una red eléctrica cumpliendo con las restricciones del sistema.

Para una red con n nodos (buses), supongamos que S k es la tasa de generación y D k es la tasa de consumo en el bus k . Supongamos, además, que C k ( S k ) es la función de costo de producir energía (es decir, la tasa a la que el generador incurre en costos al producir a la tasa S k ), y V k ( D k ) es la tasa a la que la carga recibe valor o beneficios (expresados ​​en unidades monetarias) al consumir a la tasa D k . El bienestar total es entonces

W=∑k=1norteVk(Dk)−∑k=1nortedok(Sk){\displaystyle W=\sum _{k=1}^{n}V_{k}(D_{k})-\sum _{k=1}^{n}C_{k}(S_{k})}

La tarea de despacho económico consiste en encontrar la combinación de tasas de producción y consumo ( S k , D k ) que maximicen esta expresión W sujeta a una serie de restricciones:

máximoSk,DkW{\displaystyle \max _{S_{k},D_{k}}W}

La primera restricción, que es necesaria para interpretar las restricciones que siguen, es que la inyección neta en cada bus sea igual a la producción total en ese bus menos el consumo total:

∀k,Ik=Sk−Dk{\displaystyle \forall k,\;I_{k}=S_{k}-D_{k}}

La restricción de equilibrio de potencia exige que la suma de las inyecciones netas en todos los nodos sea igual a las pérdidas de potencia en las ramas de la red:

∑k=1norteIk=L(I1,I2,…,Inorte−1){\displaystyle \sum _{k=1}^{n}I_{k}=L(I_{1},I_{2},\dots ,I_{n-1})}

Las pérdidas de potencia L dependen de los flujos en las ramas y, por lo tanto, de las inyecciones netas, como se muestra en la ecuación anterior. Sin embargo, no pueden depender de las inyecciones en todos los nodos, ya que esto daría lugar a un sistema sobredeterminado. Por consiguiente, se elige un nodo como nodo de referencia y se omite de las variables de la función L. La elección del nodo de referencia es completamente arbitraria; en este caso, se elige el nodo n .

La segunda restricción implica limitaciones de capacidad en el flujo de las líneas de la red. Para un sistema con m líneas, esta restricción se modela de la siguiente manera:

Fl(I1,I2,…,Inorte−1)≤Flmetroaincógnital=1,…,metro{\displaystyle F_{l}(I_{1},I_{2},\dots ,I_{n-1})\leq F_{l}^{max}\qquad l=1,\dots ,m}

donde F l es el flujo en la rama l , y F l max es el valor máximo que puede alcanzar dicho flujo. Cabe destacar que la inyección neta en el nodo de referencia no se incluye en esta ecuación por las mismas razones mencionadas anteriormente.

Estas ecuaciones ahora se pueden combinar para construir el lagrangiano del problema de optimización:

L=∑k=1nortedok(Ik)+π[L(I1,I2,…,Inorte−1)−∑k=1norteIk]+∑l=1metroμl[Flmetroaincógnita−Fl(I1,I2,…,Inorte−1)]{\displaystyle {\mathcal {L}}=\sum _{k=1}^{n}C_{k}(I_{k})+\pi \left[L(I_{1},I_{2},\dots ,I_{n-1})-\sum _{k=1}^{n}I_{k}\right]+\sum _{l=1}^{m}\mu _{l}\left[F_{l}^{max}-F_{l}(I_{1},I_{2},\dots ,I_{n-1})\right]}

donde π y μ son los multiplicadores de Lagrange de las restricciones. Las condiciones de optimalidad son entonces:

∂L∂Ik=0k=1,…,norte{\displaystyle {\partial {\mathcal {L}} \over \partial I_{k}}=0\qquad k=1,\dots ,n}
∂L∂π=0{\displaystyle {\partial {\mathcal {L}} \over \partial \pi }=0}
∂L∂μl=0l=1,…,metro{\displaystyle {\partial {\mathcal {L}} \over \partial \mu _{l}}=0\qquad l=1,\dots ,m}
μl⋅[Flmetroaincógnita−Fl(I1,I2,…,Inorte−1)]=0μl≥0k=1,…,norte{\displaystyle \mu _{l}\cdot \left[F_{l}^{max}-F_{l}(I_{1},I_{2},\dots ,I_{n-1})\right]=0\quad \mu _{l}\geq 0\quad k=1,\dots ,n}

donde la última condición es necesaria para manejar la restricción de desigualdad en la capacidad de la línea.

Resolver estas ecuaciones es computacionalmente difícil, ya que son no lineales e implican implícitamente la solución de las ecuaciones de flujo de potencia . El análisis se puede simplificar utilizando un modelo linealizado denominado flujo de potencia en corriente continua (CC).

Existe un caso especial que se encuentra en gran parte de la literatura. Este es el caso en el que se supone que la demanda es perfectamente inelástica (es decir, no responde al precio). Esto es equivalente a suponer queVk(Dk)=METROmin(Dk,D¯k){\displaystyle V_{k}(D_{k})=M\min(D_{k},{\bar {D}}_{k})}para algún valor muy grande deMETRO{\displaystyle M}y demanda inelásticaD¯k{\displaystyle {\bar {D}}_{k}}Bajo este supuesto, el bienestar económico total se maximiza eligiendoDk=D¯k{\displaystyle D_{k}={\bar {D}}_{k}}La tarea de despacho económico se reduce a:

minSk∑k=1nortedok(Sk){\displaystyle \min _{S_{k}}\sum _{k=1}^{n}C_{k}(S_{k})}

Sujeto a la restricción de que∀k,Ik=Sk−D¯k{\displaystyle \forall k,\;I_{k}=S_{k}-{\bar {D}}_{k}}y las demás restricciones establecidas anteriormente.

Despacho ambiental

En el despacho ambiental, las consideraciones adicionales relativas a la reducción de la contaminación complican aún más el problema del despacho de energía. Las restricciones básicas del problema del despacho económico se mantienen, pero el modelo se optimiza para minimizar la emisión de contaminantes, además de minimizar los costos de combustible y la pérdida total de energía. [ 1 ] Debido a la complejidad añadida, se han empleado varios algoritmos para optimizar este problema de despacho ambiental/económico. En particular, un algoritmo de abejas modificado que implementa principios de modelado caótico se aplicó con éxito no solo in silico , sino también en un sistema de modelo físico de generadores. [ 1 ] Otros métodos utilizados para abordar el problema del despacho económico de emisiones incluyen la optimización por enjambre de partículas (PSO) [ 10 ] y las redes neuronales [ 11 ]

Otra combinación de algoritmos notable se utiliza en una herramienta de emisiones en tiempo real llamada Metodología de Estimación de Emisiones por Ubicación (LEEM) que vincula el consumo de energía eléctrica y las emisiones contaminantes resultantes. [ 12 ] La LEEM estima los cambios en las emisiones asociados con cambios incrementales en la demanda de energía derivados de la información del precio marginal por ubicación (LMP) de los operadores de sistemas independientes (ISO) y datos de emisiones de la Agencia de Protección Ambiental de los Estados Unidos (EPA). [ 12 ] La LEEM se desarrolló en la Universidad Estatal de Wayne como parte de un proyecto destinado a optimizar los sistemas de transmisión de agua en Detroit, MI a partir de 2010 y desde entonces ha encontrado una aplicación más amplia como herramienta de gestión de perfiles de carga que puede ayudar a reducir los costos de generación y las emisiones. [ 13 ]

Referencias

  1. 1 2 3 Morsali, Roozbeh; Mohammadi, Mohsen; Maleksaeedi, Iman; Ghadimi, Noradin (2014). "Un nuevo procedimiento multiobjetivo para resolver el despacho de energía ambiental/económico no convexo". Complexity . 20 (2): 47– 62. Bibcode : 2014Cmplx..20b..47M . doi : 10.1002/cplx.21505 .
  2. ↑ William Blyth, Ming Yang, Richard A. Bradley, Agencia Internacional de Energía (2007). Incertidumbre en la política climática y riesgo de inversión : en apoyo del plan de acción del G8 . París: OECD Publishing. pág. 47. ISBN   9789264030145Consultado el 24 de diciembre de 2012 .{{cite book}}: CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
  3. 1 2 3 Frank Sensfuß; Mario Ragwitz; Massimo Genoese (2007). El efecto del orden de mérito: un análisis detallado del efecto del precio de la generación de electricidad renovable en los precios del mercado spot en Alemania. Documento de trabajo Sustainability and Innovation No. S 7/2007 (PDF) . Karlsruhe: Instituto Fraunhofer de Investigación de Sistemas e Innovación (Fraunhofer ISI).
  4. ↑ Cludius, Johanna; Hermann, Hauke; Matthes, Felix Chr. (mayo de 2013). El efecto del orden de mérito de la generación de electricidad eólica y fotovoltaica en Alemania 2008–2012 — Documento de trabajo CEEM 3-2013 (PDF) . Sídney, Australia: Centro de Mercados Energéticos y Ambientales (CEEM), Universidad de Nueva Gales del Sur (UNSW) . Recuperado el 27 de julio de 2016 .
  5. ↑ Helm, Dieter; Powell, Andrew (1992). "Precios, contratos y regulación de los mercados de electricidad en el sector eléctrico británico". Estudios fiscales . 13 (1): 89– 105. doi : 10.1111/j.1475-5890.1992.tb00501.x .
  6. ↑ Sensfuss, Frank; Ragwitz, Mario; Massimo, Genoese (agosto de 2008). "El efecto del orden de mérito: un análisis detallado del efecto del precio de la generación de electricidad renovable en los precios del mercado spot en Alemania". Energy Policy . 36 (8): 3076– 3084. Bibcode : 2008EnPol..36.3086S . doi : 10.1016/j.enpol.2008.03.035 . hdl : 10419/28511 . S2CID 13852333 . 
  7. ↑ Ley de Política Energética de 2005 .
  8. ↑ Biggar, Darryl; Hesamzadeh, Mohammad (2014). Economía de los mercados de electricidad . Wiley. ISBN 978-1-118-77575-2.
  9. ^ Kirschen, Daniel (2010). Fundamentos de la economía de los sistemas energéticos . Wiley. ISBN 978-0-470-84572-1.
  10. ↑ Mason, Karl; Duggan, Jim; Howley, Enda (2017). "Despacho económico dinámico multiobjetivo de emisiones mediante variantes de optimización por enjambre de partículas". Neurocomputing . 270 : 188–197 . doi : 10.1016/j.neucom.2017.03.086 .
  11. ↑ Mason, Karl; Duggan, Jim; Howley, Enda (2017). «Evolución de redes neuronales multiobjetivo mediante evolución diferencial para la asignación dinámica de emisiones económicas». Actas de la Conferencia de Computación Genética y Evolutiva . Vol. 2017. págs. 1287–1294 . doi : 10.1145/3067695.3082480 . ISBN   9781450349390. S2CID 19492172 . 
  12. 1 2 Carter, TH; Wang, C; Miller, SS; McEllmurry, SP; Miller, CJ; Hutt, IA (2011). "Modelado de las emisiones contaminantes de la generación de energía basado en precios marginales de ubicación para el suministro sostenible de agua". IEEE 2011 EnergyTech . Energytech, 2011 IEEE. pp. 1, 6, 25–26 . doi : 10.1109/EnergyTech.2011.5948499 . ISBN  978-1-4577-0777-3. S2CID 36101695 . 
  13. ↑ Wang, C; McEllmurry, SP; Miller, CJ; Zhou, J (2012). "Un algoritmo de despacho integrado para la gestión del perfil económico/de emisiones/de carga". Reunión General de la Sociedad de Energía y Potencia del IEEE de 2012. Reunión General de la IEEE PES de 2012. págs. 25–26 . doi : 10.1109/PESGM.2012.6345405 . ISBN  978-1-4673-2729-9. S2CID 24866215 . 
  • Despacho económico: conceptos, prácticas y problemáticas

Véase también