Modelo de proyección de demanda eléctrica del sector industrial a escala ciudad
Professor Advisor
dc.contributor.advisor
Benavides Farías, Carlos
Author
dc.contributor.author
Varas González, Maximiliano Sebastián
Associate professor
dc.contributor.other
Gwinner Silva, Sebastián
Associate professor
dc.contributor.other
Caba Rutte, Andrés
Admission date
dc.date.accessioned
2024-07-29T14:59:51Z
Available date
dc.date.available
2024-07-29T14:59:51Z
Publication date
dc.date.issued
2024
Identifier
dc.identifier.other
10.58011/hfq5-fr14
Identifier
dc.identifier.uri
https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/199778
Abstract
dc.description.abstract
En esta memoria se desarrolla una metodología para la proyección de demanda eléctrica
con un nivel de desagregación espacial detallado a nivel de clientes industriales. La proyección se realiza para los clientes libres, libres en distribución y regulados del sector industrial.
Como caso de estudio, se aplica el modelo para proyectar la demanda eléctrica de los clientes industriales de la Región Metropolitana con un horizonte de evaluación entre 2023 y 2050.
La metodología para proyectar la demanda eléctrica se estructura en dos enfoques complementarios. En primer lugar, se realiza una proyección de la demanda eléctrica mediante
el uso de modelos econométricos por subsector hasta el año 2050. Estos modelos se entrenan
con datos históricos y con variables explicativas (drivers) de cada subsector. En cada modelo
se obtiene un polinomio que predice el comportamiento futuro de la demanda eléctrica con
resolución mensual.
En segundo lugar, se implementa una metodología de proyección espacial basada en un
enfoque de autómatas celulares, teniendo como entrada la proyección de demanda eléctrica,
la ubicación de las industrias en el año base y las zonas de crecimiento dadas por el plan
regulador de cada comuna de la Región Metropolitana.
La implementación del modelo se realiza en Python, utilizando la librería GeoPandas que
permite almacenar los clientes y sus ubicaciones. Las características más relevantes utilizadas son la demanda eléctrica, la fecha del retiro, la comuna, la barra de conexión, sector y
subsector, tipo de cliente, nombre del cliente, zonas de crecimiento, etc.
Como resultado de la aplicación del modelo, se obtiene la demanda eléctrica para cada
cliente durante el horizonte de evaluación. Destaca que la demanda total sigue principalmente
a los subsectores de Industrias Varias y Cobre. El crecimiento se da en las afueras de la ciudad
(en el anillo industrial), cerca de las carreteras urbanas y alejadas de zonas residenciales. La
demanda total proyectada para el año 2050 es aproximadamente 13.878[GW h]. Se realiza
una comparación con otros modelos y con resultados de la PELP mediante mapas, tablas
y gráficos. Se concluye sobre los aportes al estado del arte, los aprendizajes obtenidos, las
dificultades encontradas y se proponen posibles pasos a seguir.
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Lenguage
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Publisher
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Universidad de Chile
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Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States