Mejora en los tiempos de optimización de sistemas multifluidos complejos con restricciones de mínimo técnico excluyentes

Abstract

Desde los inicios la humanidad ha dependido de recursos naturales para su desarrollo, con el avance tecnológico, la globalización y el aumento inherente de la población mundial, el ser humano ha aumentado el consumo de estos recursos de manera exponencial, causando crisis ambiental y cambio climático. El sector energético es uno de los mayores emisores de gases de efecto invernadero, basando su producción principalmente en combustibles fósiles, cuya quema libera grandes cantidades de dióxido de carbono (CO2) y otros gases nocivos. Las fuentes de energı́a renovable surgen como una alternativa, aunque menos contami- nantes, son fluctuantes y no pueden satisfacer la demanda energética de manera constante. El concepto de Power-to-X (P2X) aborda este problema, permitiendo la conversión de elec- tricidad en diversos productos como gases, combustibles y productos quı́micos. Esto no solo proporciona flexibilidad, sino que también reduce las emisiones de carbono al utilizar energı́as renovables. ANDREA (Advanced Energy System Modeling and Analytics) es un software que opti- miza sistemas multifluido similares a P2X, permitiendo la interacción eficiente entre fuentes, conversores, almacenadores y demandas. La optimización se realiza mediante un modelo de Programación Lineal Mixta (MILP), minimizando costos operacionales (OPEX) y de inver- sión (CAPEX). El principal desafı́o es la inclusión de restricciones de mı́nimo técnico sobre los converti- dores, lo cual puede incrementar los costos y las emisiones. Para mitigar esto, se proponen restricciones de mı́nimo técnico disyuntivas y temporales jerárquicas, que permiten una ope- ración más flexible y eficiente. Sin embargo, estas restricciones aumentan la complejidad del modelo. Para abordar la complejidad, se desarrolló una heurı́stica que reduce significativamente los tiempos de resolución, respetando las restricciones disyuntivas y temporales, y ofreciendo soluciones de buena calidad en tiempo significativamente menores en comparación a su contra parte basada en la utilización de variables binarias.