Parque óptimo de generación considerando riesgos en la cadena de suministro de combustibles
Professor Advisor
dc.contributor.advisor
Moreno Vieyra, Rodrigo Andrés
Author
dc.contributor.author
Sepúlveda Huerta, Carlos Rodrigo
Associate professor
dc.contributor.other
Navarro Espinosa, Alejandro Andrés
Associate professor
dc.contributor.other
Muñoz Espinoza, Francisco
Admission date
dc.date.accessioned
2023-06-28T20:38:50Z
Available date
dc.date.available
2023-06-28T20:38:50Z
Publication date
dc.date.issued
2022
Identifier
dc.identifier.uri
https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/194506
Abstract
dc.description.abstract
Los sistemas de generación eléctrica térmica convencional dependen críticamente de un suministro confiable de combustibles, sin él, se ven expuestos a potenciales fallas masivas que no se encuentran consideradas en los modelos actuales de planificación. Estos riesgos pueden ser desencadenados por la ocurrencia de eventos meteorológicos extremos, los que son cada vez más comunes producto del cambio climático. En el presente trabajo, se aborda la planificación en generación de sistemas eléctricos considerando riesgos en la cadena de suministro de combustibles, se propone un modelo matemático de optimización estocástica de dos etapas, que determina las decisiones de inversión en generación y almacenamiento de combustibles, bajo escenarios de incertidumbre hidrológicos, de generación y de suministro de combustibles. La demanda eléctrica y las energías solar y eólica se modelan como puntos de operación temporales. El modelo mitiga riesgos con unidades que utilizan más de un tipo de combustible e invirtiendo en sistemas que lo almacenen. El modelo se aplicó para el Sistema Eléctrico Nacional (SEN), caracterizado por tener riesgos reales en la cadena de suministro de combustibles. Bajo distintos casos de estudio, se verifica que la inversión en almacenamiento de combustibles corresponde a una medida de mitigación de riesgos efectiva.
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dc.language.iso
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Publisher
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Universidad de Chile
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Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States