Estudio de modelación de largo y corto plazo en el marco del proceso de planificación

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1 CENTRO DE ENERGÍA FACULTAD DE CIENCIAS FÍSICAS Y MATEMÁTICAS UNIVERSIDAD DE CHILE Dirección: Av. Tupper 27, Santiago Contacto: Myriam Reyes mreyes@centroenergia.cl, mmatus@centroenergia.cl Fono: Estudio de modelación de largo y corto plazo en el marco del proceso de planificación Enero 218

2 Preparado para: Ministerio de Energía Centro de Energía Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas Universidad de Chile Equipo de trabajo: Marcelo Matus, Carlos Benavides, Rodrigo Sepúlveda, Erick Sierra. Enero 218, Santiago, Chile.

3 Contenido 1 Introducción Objetivos Objetivo general Metodología Descripción general Simulación con modelo de coordinación hidrotérmica Simulación con modelos de predespacho Escenario A Resumen energía generada por tipo de tecnología Año Año Simulación con modelo de coordinación hidrotérmica Simulación con modelos de predespacho Resultados año Resultados año Análisis de resultados Escenario B Resumen energía generada por tipo de tecnología Año Año Simulación con modelo de coordinación hidrotérmica Simulación con modelos de predespacho Resultados año Resultados año Análisis de resultados Escenario C Resumen energía generada por tipo de tecnología Año Año Simulación con modelo de coordinación hidrotérmica... 81

4 5.3 Simulación con modelos de predespacho Resultados año Resultados año Análisis de resultados Escenario D Resumen energía generada por tipo de tecnología Año Año Simulación con modelo de coordinación hidrotérmica Simulación con modelos de predespacho Resultados año Resultados año Análisis de resultados Escenario E Resumen energía generada por tipo de tecnología Año Año Simulación con modelo de coordinación hidrotérmica Simulación con modelos de predespacho Resultados año Resultados año Análisis de resultados Metodología de retroalimentación de resultados Introducción al problema Propuestas de retroalimentación de resultados Costo de partidas y detención Costo de la reserva Tratamiento de potencias de mínimo técnico Tratamiento de restricción de control de frecuencia Conclusiones generales fcfm Universidad de Chile Centro de Energía 4

5 1 Introducción La Ley Nº 2.936, que modifica la Ley General de Servicios Eléctricos, establece un nuevo Sistema de Transmisión Eléctrica y crea un organismo coordinador independiente del sistema Eléctrico Nacional. Además, señala que el Ministerio de Energía deberá desarrollar un proceso de planificación energética de largo plazo, para los distintos escenarios energéticos de expansión de la generación y del consumo, en un horizonte de al menos treinta años. Este proceso corresponde a una de las acciones comprometidas en la Política Energética Nacional, específicamente a lo señalado en el Lineamiento Nº14 de esta. Durante octubre del año 216, se dio inicio al proceso de Planificación Energética de Largo Plazo (PELP) por medio de la apertura de un Registro de Participación ciudadana. A su vez, durante diciembre de ese mismo año, se llevó a cabo una audiencia pública de presentación del Plan de Trabajo del proceso, en donde se expuso la metodología que llevara a cabo el Ministerio. El siguiente hito del proceso corresponde a la emisión del Informe Preliminar, en junio de 217, el cual contendrá los respectivos escenarios preliminares. En relación a este hito, es de suma importancia disponer de un equipo que facilite la construcción, modelación y análisis de los planes de obras de generación y transmisión que el Ministerio elaborara como resultado de los escenarios preliminares del proceso de Planificación Energética de Largo Plazo, e incorporarlos en una o varias herramientas de largo y corto plazo que sean utilizadas en el mercado eléctrico nacional. Para este estudio se define como herramienta de largo plazo, aquella que pueda realizar la coordinación hidro-te rmica del sistema eléctrico considerando las restricciones operativas propias de los principales causes hidráulicos, además de representar la variabilidad de la generación de la generación eólica y solar. Se define como herramienta de corto plazo, aquella que pueda realizar el despacho horario, bajo las mismas condiciones de la herramienta de largo plazo, pero con restricciones de operación horarias como por ejemplo; rampas de toma de carga, tiempos de encendido y apagado, potencias mínimas, entre otros. El fin de este estudio, es validar el cronograma de planificación obtenido con las herramientas de planificación eléctrica con las que cuenta el Ministerio, a través de un proceso cíclico entre el programa de coordinación hidrotérmica de largo plazo (modelo PLP) y el modelo de predespacho de la simulación de corto plazo (PCP), con el fin de entregar un plan de obras robusto para el proceso de Planificación Energética de Largo Plazo. Asimismo, en este estudio se propone una metodología que permita retroalimentar, con los resultados obtenidos en simulaciones de corto plazo del sistema eléctrico, las modelaciones de fcfm Universidad de Chile Centro de Energía 5

6 planificación eléctrica que se han desarrollado en el marco de la PELP. Este reporte corresponde al primer informe de avance de consultoría. Se presentan los resultados de la evaluación de los 5 planes de expansión entregados por la contraparte técnica de este estudio y que fueron presentados en el del 5 de diciembre de Objetivos Objetivo general El objetivo general de este informe de avance es hacer un análisis crítico de los planes de obras de generación eléctrica emanados del proceso de Planificación Energética de Largo Plazo, en cuanto a su desempeño en la operación de corto plazo del sistema eléctrico. Se revisarán en detalle los planes de expansión desarrollados por la contraparte técnica en el Preliminar de la PELP. fcfm Universidad de Chile Centro de Energía 6

7 2 Metodología 2.1 Descripción general A continuación se describe la metodología general utilizada por el consultor. El Ministerio de Energía ha evaluado 5 nuevos planes de expansión en el contexto del proceso de Planificación Energética de Largo Plazo, los cuales fueron presentados en el Preliminar. Los planes de obras fueron modelados utilizando el software PET y obtenidos a partir de 5 escenarios energéticos, que consideraban variaciones en distintos factores con incertidumbre, tales como demanda energética, costos de inversión de tecnologías renovables, etc. El modelo PET entrega como resultado el plan de obras de generación y transmisión que minimiza el valor esperado del costo de inversión de nuevas centrales y líneas de transmisión, el costo de operación y mantenimiento anual (COMA), los costos variables (combustible y no combustible) y el costo de la energía no suministrado. El modelo está sujeto a distintas restricciones tales como balance oferta-demanda, límites de generación y transmisión, etc. El modelo se resuelve utilizando el horizonte de evaluación de largo plazo, para el periodo Generalmente los modelos de planificación que resuelven de manera endógena la planificación de la generación y transmisión hacen una representación simplificada de la incertidumbre hidrológica y de la red hidráulica que interrelaciona la operación de distintas centrales. Tampoco representan adecuadamente las restricciones operacionales de corto plazo. Por tal motivo, se hace necesario complementar los análisis con otras herramientas de simulación como lo son los modelos de coordinación hidrotérmica y los modelos de simulación de la operación de corto plazo. Los datos de entrada del modelo de coordinación hidrotérmica son ajustados de acuerdo a los parámetros utilizados en los modelos de planificación. Es decir, las centrales que serán representadas en el modelo de coordinación hidrotérmica serán las mismas centrales representadas por los modelos de planificación (tanto las existentes como las nuevas), se utilizará la misma proyección de demanda eléctrica, se utilizarán los mismos costos variables de las centrales, se utilizarán los mismos supuestos para representar el número de días en mantenimiento de las centrales, entre otras variables. Los modelos de coordinación hidrotérmica también poseen algunas limitaciones que hace necesario que utilicen otros modelos para complementar los análisis. Los modelos de coordinación hidrotérmica utilizan una representación temporal más agregada, no representan los costos de partida y detención de las unidades, no representan adecuadamente los requerimientos de reserva, entre otras limitaciones. Por tal motivo, el fcfm Universidad de Chile Centro de Energía 7

8 análisis se complementará con las simulaciones de la operación de corto plazo. Los parámetros de entrada del modelo de simulación de corto plazo serán ajustados de acuerdo a los parámetros del modelo de planificación y, consecuentemente, con los parámetros del modelo de coordinación hidrotérmica. Aquellos parámetros técnicos adicionales que no utilizan los modelos de planificación y coordinación hidrotérmica son ajustados de acuerdo a los datos de los parámetros técnicos de las centrales que actualmente operan el SIC y SING. El detalle de la modelación con herramientas de coordinación hidrotérmica y modelo de operación de corto plazo se describe a continuación. Un resumen de la metodología se muestra en la siguiente figura. fcfm Universidad de Chile Centro de Energía 8

9 Figura 1: Metodología general propuesta por el consultor. Fuente: Centro de Energía. fcfm Universidad de Chile Centro de Energía 9

10 2.2 Simulación con modelo de coordinación hidrotérmica El sistema eléctrico es modelado en una herramienta de coordinación hidrotérmica de largo plazo, para los 5 planes recomendados de generación eléctrica que emanan del proceso de Planificación Energética de Largo Plazo liderado por el Ministerio de Energía. A estos planes de expansión se le han denominado Escenario A, Escenario B, Escenario C, Escenario D y Escenario E. El modelo de coordinación hidrotérmica utilizado por consultor es el Modelo de Planificación de Largo Plazo (PLP). El Modelo PLP es una herramienta computacional y matemática que permite resolver el problema de planificación de la operación de mediano y largo plazo en sistemas eléctricos hidrotérmicos, determinando las consignas de centrales y embalses que minimizan el valor esperado de los costos de generación, de falla y el valor futuro del agua, aplicando el algoritmo conocido como Programación Dinámica Dual Estocástica. Este modelo fue desarrollado desde el año 24 y es ampliamente utilizado por diversas empresas del sector eléctrico, principalmente por el Coordinador Eléctrico Nacional. Este organismo utiliza los resultados entregados por el modelo PLP para determinar la programación semanal y las políticas de precio diarias del SIC, además de otros estudios de mediano y largo plazo. El modelo PLP ha sido utilizado por el Coordinador para planificar la operación del sistema desde el año 24. Desde su puesta en macha se han realizado importantes modificaciones orientadas a la modelación, y en este último tiempo las mejoras han sido enfocadas a lograr la reducción en los tiempos de ejecución: a medida que crecen los requerimientos y el detalle exigido a la modelación de la programación de mediano y largo plazo del sistema, aumentan los tiempos de resolución del mismo. El Centro de Energía de la Universidad de Chile ha tenido una participación relevante en todas las mejoras que se le han hecho al modelo PLP. Enfocados en este aspecto, los últimos proyectos relativos al modelo PLP en los cuales ha participado el Centro de Energía han consistido en mejorar su robustez matemática y su performance computacional, implementándose mejoras tales como: Procesamiento multinúcleo Escalamiento y estabilidad numérica Compatibilidad con diversos motores de optimización. Mejoras en diversas formulaciones del modelo eléctrico e hidráulico, como por ejemplo: modelo de embalses con múltiples salidas, re-formulación de los convenios de riego y tratamiento de afluentes ficticios mediante cortes de factibilidad. fcfm Universidad de Chile Centro de Energía 1

11 Lo anterior ha permitido contar hoy en día con una versión del Modelo PLP v3. que permite resolver problemas de planificación del sistema eléctrico chileno e internacionales en horizontes de 15 o más años de forma robusta y eficiente. Las características de las simulaciones con el modelo de coordinación hidrotérmica se describen a continuación: Simulación de los 5 planes de expansión de generación y transmisión entregados por la contraparte técnica. Horizonte de evaluación: Las centrales, barras, líneas de transmisión y demandas que se representarán en el modelo PLP serán las mismas que utiliza la contraparte técnica en su modelo de planificación con las cuales se obtendrán los planes de expansión y generación. Con esto se garantiza la consistencia entre base de datos. Se representa la red hidráulica de las centrales hidroeléctricas de embalse, pasada y serie. La red hidráulica representada será la misma que utiliza actualmente el Coordinador Eléctrico Nacional. Los parámetros técnicos de las centrales (potencia máxima, potencia mínima, capacidad de embalses, etc.) y líneas de transmisión (flujos máximo, flujos mínimos, reactancias, etc.) serán consistentes con los parámetros utilizados por la contraparte técnica para obtener los planes de expansión. Los costos variables de las centrales serán los mismos que se utiliza la contraparte para obtener los planes de expansión. Los perfiles de demanda horaria (entregados por la contraparte técnica) se ajustarán a la representación por bloques por etapas que utiliza el modelo PLP. Se distingue la generación de día y de noche. Asimismo, se mantendrá la consistencia de la desagregación de la demanda por barras. La siguiente figura muestra un ejemplo simplificado de esta representación: Curva de demanda o carga horaria Curva de duración por bloques B1 B2 B3 t Etapa 1 1a semana/mes. Etapa N Etapa 1 1a semana/mes. Etapa N Figura 2: Representación de la curva de carga por etapa. La demanda mensual se representará con 5-7 bloques. fcfm Universidad de Chile Centro de Energía 11

12 Los perfiles horarios de generación eólica y solar por central (entregados por la contraparte técnica) se ajustarán a las representaciones por bloques que utiliza el modelo PLP. Se representará adecuadamente la variabilidad intra-anual e intradiaria de la generación eólica y solar. La siguiente figura muestra un ejemplo de la representación de la generación de una central solar. Bloques de Noche sin generación solar. 6 Perfil Solar Central Lalackama 5 Generación solar distribuida bloques día, según perfiles horarios y mensuales PMAX sep oct nov dic ene feb mar jun jul ago Figura 3: Representación por bloques de la generación solar considerando la variabilidad intra-diaria e intra-anual. La resolución temporal se realizará en etapas mensuales. Es decir, cada año se representa por etapas de 12 meses. Asimismo, cada etapa mensual se representa con 5 bloques. Las simulaciones se realizarán considerando todas las hidrologías que actualmente utiliza el Coordinador Eléctrico Nacional para la programación semanal. La interconexión SIC-SING se considerará de acuerdo los supuestos entregados por la contraparte técnica. Las importaciones o exportaciones a otros países (Perú y Argentina) se representarán como generadores equivalentes, es decir, de la forma indicada por la contraparte técnica. Las simulaciones se realizaron en los servidores de alta capacidad que posee Centro de Energía, lo cual ha asegurado que el proyecto se desarrolle dentro de los plazos contemplados. Esto también aplica para las simulaciones de predespacho. fcfm Universidad de Chile Centro de Energía 12

13 2.3 Simulación con modelos de predespacho Se modela el sistema eléctrico en una herramienta que define el despacho de las unidades de generación a nivel horario o también definido como de corto plazo, para el proceso de Planificación Energética de Largo Plazo. El análisis de la operación de corto plazo es realizado mediante la simulación de la operación basada en un modelo de predespacho o Unit Commitment (UC). Para este estudio se utiliza la versión actualizada del Modelo de Programación de Corto Plazo (PCP). La versión actualizada del PCP permite modelar las restricciones más relevantes en un sistema con alta penetración de energías renovables. El Centro de Energía de la Universidad de Chile realizó estas actualizaciones en un estudio previo realizado para el CDEC-SIC (ahora Coordinador Eléctrico Nacional 2 ). A diferencia de otros modelos comerciales, las licencias del modelo PLP y PCP son entregadas en forma gratuita por el Coordinador Eléctrico Nacional, lo cual disminuye significativamente los costos para los usuarios de estos modelos. El modelo de predespacho multi-nodal y multiembalse resuelve un problema de optimización que minimiza los costos de operación del sistema y está sujeto a un conjunto de restricciones técnicas. El modelo entrega como resultados la generación por centrales, las partidas o encendidas de las unidades, los flujos por las líneas de transmisión, las cotas de embalses, los costos marginales, etc. La siguiente tabla resumen las características del modelo de operación de corto plazo que será utilizado por el consultor. 2 fcfm Universidad de Chile Centro de Energía 13

14 Tabla 1: Características del modelo de predespacho utilizado para realizar las simulaciones. Ítem Función Objetivo Restricciones Características Función de costo lineal, de la misma forma que lo hace el modelo PET. Costos asociados al arranque y detención de unidades. Costo de energía no suministrada El balance nodal de demanda por barra (modelo multinodal). Balances hidráulicos para centrales de embalse, serie y pasada. Se representa la red hidráulica de las principales cuencas. Volumen final de los embalses al final de cada semana. Recortes de generación Flujos DC por líneas de transmisión. El modelo tiene una representación multinodal. Pérdida de transmisión. Restricción de flujos máximos y mínimos por las líneas de transmisión. Restricciones de rampas para variaciones de volumen de los embalses. Restricciones de potencia para centrales con estados de operación binarios. Restricciones lógicas asociadas a variables de arranque y detención de centrales. Tiempos mínimos de operación y fuera de servicio. Rampas de generación en centrales hidráulicas y térmicas. Restricciones para modelar el Control Secundario de Frecuencia. Se representan las restricciones por unidad y a nivel sistémico. Restricciones para modelar el Control Primario de Frecuencia. Se representan las restricciones por unidad y a nivel sistémico. Para cada uno de los años seleccionados, las simulaciones de la operación de corto plazo serán ejecutadas de manera secuencial en etapas de duración de 7 días. Es decir, para cada año se simulan 53 semanas. Esto se hace necesario debido a que el modelo de operación de corto plazo es un modelo de optimización entero-mixto (MIP), cuyos tiempos de ejecución crecen exponencialmente con el horizonte de evaluación, haciendo prácticamente inviable la resolución de un problema real con horizonte de tiempo mayores. Lo anterior ha sido verificado por el consultor en su experiencia en estudios previos. La siguiente figura muestra el esquema secuencial de simulación de la operación de corto plazo. Esta metodología ha sido desarrollada por el Centro de Energía y ha sido utilizada en diversos estudios previos (Mesa ERNC, CDEC-SIC, Mesa Geotermia, etc.). El consultor posee una herramienta computacional que permite resolver el problema en forma cíclica y automática, agilizando los procesos de cómputo y análisis 3. Mediante una única base de 3 Consulte al Centro de Energía por esta herramienta computacional (área de Sistemas de Energía). fcfm Universidad de Chile Centro de Energía 14

15 datos, se crean tanto los datos de entrada del modelo PLP y PCP, manteniendo la consistencia de datos entre ambos modelos. IPLP + macroplp_i.xla 1. Etapa PLP.dat para PLP PLP + macros.xla adicionales 2. Etapa preparación de casos UC.dat PCP Archivos de entrada por semana.csv Archivos Salidas PLP (.csv) Proce samie nto Procesamiento de salidas PLP Trayectoria de volumen de embalses Función de costos futuros Retiros de riego 3. Etapa Simulación secuencial UC Fuente: n=n+1 Semana n PCP/UC Fuente: CENTRO DE ENERGIA Procesamiento de salidas Corrida n-1 Estado ON/OFF Tiempo encendido/apagado Volumen final embalses Figura 4: Metodología desarrollada por el Centro de Energía de la Universidad de Chile. La herramienta computacional desarrollada por el consultor permite resolver problemas de predespacho en forma automática y secuencia, optimizando los tiempos de cómputo y procesamiento. Las salidas de las simulaciones con el modelo PLP fijan las condiciones de operación de los embalses determinando los volúmenes máximos de agua que se pueden utilizar en cada semana. Esta información es un dato de entrada para las simulaciones de corto plazo. Se utilizarán los volúmenes de agua que se obtienen del proceso iterativo que se describe a continuación. Posteriormente las simulaciones de corto plazo se ejecutan en forma secuencial. Las condiciones finales de operación de la semana n fijan las condiciones iniciales de la operación de la semana n+1. Este proceso se ejecuta en forma automática utilizando rutinas programadas por el consultor haciendo posible la obtención de resultados en los plazos estipulados por los TDR de este estudio. Las características de las simulaciones con el modelo de corto plazo se describen a continuación: Simulación para los 5 planes de expansión de generación. Simulación de los 2 años seleccionados por la contraparte: 23 y 235. Las simulaciones tienen resolución horaria. fcfm Universidad de Chile Centro de Energía 15

16 Para cada año se consideran entre 4 hidrologías: hidrología seca (probabilidad de excedencia de 95%), hidrología media seca (probabilidad de excedencia 75%), hidrología media (probabilidad de excedencia de 5%) e hidrología húmeda (probabilidad de excedencia 5%). Las centrales, barras, líneas de transmisión y demandas que se representarán en el modelo PCP serán las mismas que utiliza la contraparte técnica en su modelo de planificación con las cuales se obtendrán los planes de expansión y generación. Con esto se garantiza la consistencia entre base de datos. Se modelan 46 barras del Sistema Eléctrico Nacional. Además, se modeló el sistema de transmisión utilizando la herramienta de visualización de despacho horario del software DeepEdit (para más detalles ver Anexo de este informe). Se representará la red hidráulica de las centrales hidroeléctricas de embalse, pasada y serie. Los parámetros técnicos de las centrales (potencia máxima, potencia mínima, capacidad de embalses, etc.) y líneas de transmisión (flujos máximo, flujos mínimos, reactancias, etc.) serán consistentes con los parámetros utilizados por la contraparte técnica para obtener los planes de expansión. Los parámetros técnicos adicionales para simular la operación de corto plazo, tales como tiempos mínimos de operación y fuera de servicio, gradientes, costos de partida y detención, reserva primaria y secundaria corresponderán a los parámetros reales de las unidades del SIC y SING. Para las centrales nuevas se utilizarán parámetros basados en las centrales existentes o en parámetros basados en estándares internacionales. Esto último será acordado en común acuerdo entre las partes previo propuesta del consultor. Los requerimientos sistémicos para el control primario de frecuencia y control secundario de frecuencia se determinarán de manera aproximada considerando las prácticas actuales del Coordinador Eléctrico Nacional. En este sentido, los requerimientos del control secundario se basará en el error de predicción de la demanda y los recursos eólico y solar. Este error se estimará de acuerdo a los errores de pronóstico actuales y eventuales mejoras que puedan haber a futuro. Más adelante se explica la metodología utilizada por el consultor. Los costos variables de las centrales serán los mismos que se utiliza la contraparte para obtener los planes de expansión. La interconexión SIC-SING se considerará de acuerdo los supuestos que entregue la contraparte técnica. Las importaciones o exportaciones a otros países (Perú y Argentina) se representarán como generadores equivalentes, dado lo indicado por la contraparte. fcfm Universidad de Chile Centro de Energía 16

17 Para calcular los montos de reserva secundaria se utiliza una aproximación de la metodología actualmente utilizada por el Coordinador Independiente (CI). El requerimiento de reserva secundaria se calcula tomando en cuenta el error de pronóstico de la demanda a 1 hora, considerando un intervalo de confianza de 97,5% estimado a partir de la distribución del error de previsión de demanda. Dicho intervalo se justifica por la Norma Técnica de Seguridad y Calidad de Suministro la cual estable que el 97,5% del tiempo la frecuencia debe estar dentro de la banda definido por dicha norma. Para escenarios de alta penetración de energía renovables los requerimientos de reserva secundaria se estimaron a partir del error de la demanda neta (en vez de la demanda real). La demanda neta se define como la demanda real menos la generación solar y eólica proyectada. El cálculo de la distribución del error de demanda neta se calcula a partir de la convolución de la función de distribución del error de la demanda, del error de predicción de la generación eólica y del error de predicción de la generación solar. La distribución del error de la demanda neta se calcula para 3 bloques de tiempo: Bloque 1 (noche): 21:-6:59; Bloque 2 (salida y puesta del sol): 7:-9:59 y 18:-2:59; Bloque 3: 1:-17:59. El error de la demanda neta en cada hora i se estima de la siguiente forma: ξ i Demanda Neta = ξ i Demanda ξ i Generación Eólica ξ i Generación Solar Dónde: ξ i Demanda Neta corresponde al error de previsión de demanda neta del sistema en la hora i ; ξ i Demanda corresponde al error de previsión de demanda del sistema en la hora i ; ξ i Generación Eólica corresponde al error de estimación de generación eólica agregada del sistema en la hora i ; y ξ i Generación Solar corresponde al error de estimación de generación solar (PV) agregada del sistema en la hora i. El error de previsión de la demanda tanto del SIC como del SING sigue una distribución normal 4. Los valores presentados para la media y desviación estándar varían de acuerdo al sistema y el bloque horario definido. Los valores utilizados tanto para el SING como el SIC son presentados en la Tabla 2 y Tabla 3. Horario punta (17: hrs - :59 hrs) Tabla 2 Parámetros distribución del error de previsión de demanda SING Horario Valle (1: hrs - 16:59 hrs) Media (μ) -2,99 Media (μ) -16,1 Desv. Est. (σ) 61,35 Desv. Est. (σ) 51,9 Demanda Máxima De acuerdo a lo presentado en los estudios: Estudio control de frecuencia y determinación de reservas Informe año 215 (CDEC-SING, 216) y Estudio control de frecuencia y determinación de reservas Informe Final (CDEC-SIC. 216). fcfm Universidad de Chile Centro de Energía 17

18 Horario punta (17: hrs a :59 hrs) Tabla 3 Parámetros distribución del error de previsión de demanda SIC Horario Valle (1: hrs a 16:59 hrs) Media (μ).21 Media (μ).21 Desv. Est. (σ) 13.7 Desv. Est. (σ) 55.8 Demanda Máxima 6896 Los valores presentados en las tablas arriba presentadas fueron normalizados por la demanda máxima para cada sistema. La distribución del error de generación eólica horaria fue obtenida a partir del modelo de persistencia a 1 hora de acuerdo al perfil agregado de generación eólica de cada sistema. A partir de lo anterior, se obtuvo una distribución logística. Los parámetros de la distribución fueron ajustados para obtener ηmaep observados para la predicción de generación agregada del recurso eólico de cada sistema. Se supuso un ηmaep de 5% basado en el Informe Trimestral Indicadores de Desempeño pronóstico de ERNC (valor agregado). Notar que en estricto rigor este ejercicio se debería realizar suponiendo los errores de predicción que tendrán los modelos al año 23 y 235, lo cual evidentemente es complejo de predecir. La distribución del error de generación solar horaria fue obtenida a partir del modelo de persistencia a 24 horas de acuerdo al perfil agregado de generación solar de cada sistema. A partir de lo anterior, se obtuvo un ηmaep observado del 3,5% para la predicción de generación agregada del recurso solar fotovoltaico de cada sistema. Las simulaciones también se realizaron imponiendo un requerimiento de reserva para el control primario de frecuencia que puede ser aportado por todas las centrales habilitadas para entregar este servicio. Se supuso un monto de reserva primaria para el sistema SIC y SING equivalente a 374 MW, el cual corresponde al monto actualmente requerido para ambos sistemas en conjunto. fcfm Universidad de Chile Centro de Energía 18

19 3 Escenario A 3.1 Resumen energía generada por tipo de tecnología Año 23 Las siguientes tablas muestran la participación de la generación por tipo de tecnología al año 23. Se comparan los resultados para los distintos modelos utilizados: modelo de predespacho (PCP), modelo de coordinación hidrotérmica (PLP) y modelo de planificación de la generación y transmisión (PET). Este escenario tiene una participación en la generación anual de 25,8% de Energías Renovables No Convencionales (ERNC) y de 63,% de Energía Renovables (ER 5 ) al año 23. La participación de la generación eólica y solar es de 19,3%. Tabla 4: Participación por tipo de tecnología (%). Energía generada año 23 (%) Tecnología Corto Plazo (PCP) coordinación planificación Seca media seca media húmeda hidrotérmica (PET) (PLP) Biomasa 4,2% 3,9% 3,8% 3,5% 3,8% 3,4% Carbón 4,5% 38,1% 36,6% 34,6% 36,9% 35,7% CoGx,6%,6%,6%,6%,6%,6% Diesel,1%,1%,4%,1%,%,% Eólica 11,2% 11,2% 11,2% 11,2% 11,2% 11,2% Geotérmica,2%,2%,2%,2%,2%,2% GNL 6,8% 7,1% 4,4% 1,5% 1,9%,7% Hidro_Embalse 1,9% 12,6% 14,6% 17,6% 15,1% 17,% Hidro_ERNC 1,5% 1,7% 1,7% 1,8% 1,7% 2,9% Hidro_Pasada 15,7% 16,1% 18,2% 2,6% 2,3% 2,2% Solar_CSP,7%,7%,7%,7%,7%,7% Solar_FV 7,6% 7,6% 7,6% 7,6% 7,6% 7,3% Total 1,% 1,% 1,% 1,% 1,% 1,% 5 En esta categoría también se incluye la generación hidroeléctrica que no está definida como energía renovable no convencional. fcfm Universidad de Chile Centro de Energía 19

20 Tabla 5: Energía generada por tipo de tecnología (GWh). Solo se presentan los resultados de generación de las centrales ubicadas en terreno nacional. Tecnología Seca Energía generada año 23 (GWh) Corto Plazo (PCP) coordinación media seca media húmeda hidrotérmica (PLP) planificación (PET) Biomasa Carbón CoGx Diesel Eólica Geotérmica GNL Hidro_Embalse Hidro_ERNC Hidro_Pasada Solar_CSP Solar_FV Total Las diferencias en la energía total generada se explican porque en las modelaciones realizadas con el modelo PLP y PCP se simularon las interconexiones con Argentina y Perú. fcfm Universidad de Chile Centro de Energía 2

21 3.1.2 Año 235 Las siguientes tablas muestran la participación de la generación por tipo de tecnología al año 235. Se comparan los resultados para los distintos modelos utilizados. Este escenario tiene una participación en la generación anual de 3,7% de ERNC y de 65,4% de ER al año 235. La participación de la generación eólica y solar es de 24,7%. Tabla 6: Participación por tipo de tecnología (%). Energía generada año 235 (%) Tecnología Corto Plazo (PCP) coordinación planificación seca media seca media húmeda hidrotérmica (PET) (PLP) Biomasa 3,8% 3,5% 3,4% 3,2% 3,6% 3,2% Carbón 36,8% 33,7% 33,1% 3,8% 33,7% 32,2% CoGx,6%,6%,6%,6%,6%,6% Diesel,2%,4%,3%,3%,%,% Eólica 1,5% 1,4% 1,4% 1,4% 1,4% 1,5% Geotérmica,2%,2%,2%,2%,2%,2% GNL 7,7% 7,% 4,8% 3,% 2,3% 1,9% Hidro_Embalse 9,7% 12,3% 13,9% 16,1% 14,1% 15,8% Hidro_ERNC 1,4% 1,6% 1,6% 1,7% 1,6% 2,7% Hidro_Pasada 14,4% 15,7% 17,1% 19,2% 18,9% 18,8% Solar_CSP,7%,7%,7%,6%,7%,7% Solar_FV 14,1% 14,1% 14,% 14,% 14,% 13,6% Total 1,% 1,% 1,% 1,% 1,% 1,% fcfm Universidad de Chile Centro de Energía 21

22 Energía [GWh] Estudio de modelación de largo y corto plazo Tabla 7: Energía generada por tipo de tecnología (GWh). Energía generada año 235 (GWh) Tecnología Corto Plazo (PCP) coordinación planificación seca media seca media húmeda hidrotérmica (PET) (PLP) Biomasa Carbón CoGx Diesel Eólica Geotérmica GNL Hidro_Embalse Hidro_ERNC Hidro_Pasada Solar_CSP Solar_FV Total Simulación con modelo de coordinación hidrotérmica La siguiente figura muestra la energía generada promedio para el horizonte obtenida con el modelo PLP SOL_FV SOL_CSP FO DIE_CC DIE GNLCA GNLCC HIDRO_EMB HIDRO_SER HIDRO_PAS HIDRO_PAS_ERNC EOL CAR GEO BIO COG Figura 5: Generación esperada periodo Fuente: Elaboración propia utilizando el modelo PLP. fcfm Universidad de Chile Centro de Energía 22

23 La siguiente figura muestra la proyección de costo marginal promedio. 8 Costo Marginal Mensual - Polpaico CMg (USD/MWh) Figura 6: Proyección de costo marginal promedio. fcfm Universidad de Chile Centro de Energía 23

24 Las siguientes figuras muestran la cota de la Laguna del Laja (Central El Toro) y la Laguna del Maule para para el horizonte ,368 1,358 1,348 Nivel de Embalse (m.s.n.m.) Nivel de Embalse (m.s.n.m.) Evolución Cota Lago Laja 1,338 1,328 1,318 1,38 1,298 1,288 1,278 Cota CotaMax 2,181 Figura 7: Evolución de cota de embalse de central El Toro Evolución Cota Laguna del Maule 2,176 2,171 2,166 2,161 2,156 2,151 2,146 2,141 Cota CotaMax Figura 8: Evolución de cota de Laguna del Maule fcfm Universidad de Chile Centro de Energía 24

25 Estudio de modelación de largo y corto plazo 3.3 Simulación con modelos de predespacho Resultados año Análisis demanda neta La siguiente figura muestra la distribución del gradiente de demanda neta para un intervalo de tiempo de 1 hora. La demanda neta se calcula como la demanda real menos la generación eólica y solar. Esta demanda es la que debe satisfacer el resto del parque de generación presente en el sistema. El 97% del tiempo el gradiente es menor a 1289 MW/hr. Probabilidad 5% 4% 4% 3% 3% 2% 2% 1% Distribución de gradiente de demanda neta μ=.11 1% % Gradiente [MW/h] Figura 9: Distribución de probabilidad de demanda neta. fcfm Universidad de Chile Centro de Energía 25

26 Generación semanal para algunas semanas representativas Las siguientes figuras muestran ejemplos para el despacho semanal obtenidos con el modelo PCP para las distintas hidrologías evaluadas. Para las hidrologías seca y media seca, las centrales a carbón no disminuyen significativamente su generación en las horas donde ocurre la generación solar. En la hidrología media seca, media y húmeda, las centrales de ciclo combinado salen de operación durante las horas de generación solar, para posteriormente volver a entrar en operación en las horas de noche. Asimismo, las centrales hidroeléctricas de embalse también aumentan sus niveles de generación para contribuir a satisfacer la demanda de noche Horas GNLCA GNLCC SOL_FV SOL_CSP HIDRO_PAS HIDRO_SER HIDRO_EMB GEO EOL FO DIE_CC DIE COG BIO CAR Figura 1: Despacho para semana representativa para hidrología seca. Fuente: Elaboración propia utilizando el modelo PCP Horas GNLCA GNLCC SOL_FV SOL_CSP HIDRO_PAS HIDRO_SER HIDRO_EMB GEO EOL FO DIE_CC DIE COG BIO CAR Figura 11: Despacho para semana representativa para hidrología media seca. Fuente: Elaboración propia utilizando el modelo PCP. fcfm Universidad de Chile Centro de Energía 26

27 Horas GNLCA GNLCC SOL_FV SOL_CSP HIDRO_PAS HIDRO_SER HIDRO_EMB GEO EOL FO DIE_CC DIE COG BIO CAR Figura 12: Despacho para semana representativa de hidrología media. Fuente: Elaboración propia utilizando el modelo PCP Horas GNLCA GNLCC SOL_FV SOL_CSP HIDRO_PAS HIDRO_SER HIDRO_EMB GEO EOL FO DIE_CC DIE COG BIO CAR Figura 13: Despacho para semana representativa de hidrología húmeda. Fuente: Elaboración propia utilizando el modelo PCP. fcfm Universidad de Chile Centro de Energía 27

28 Factores de planta En la siguiente tabla se encuentran los factores de planta promedio por tipo de tecnología obtenidos con el modelo de predespacho para el año 23. El factor de planta de las tecnologías que no cuentan con ninguna central al año analizado se denota por n/d. Tabla 8: Factor de planta por tecnología Tipo de proyecto Tecnología Factor de planta húmeda media media seca seca Nuevos Solar FV n/d n/d n/d n/d Solar CSP n/d n/d n/d n/d Eólica n/d n/d n/d n/d Hidro Pasada n/d n/d n/d n/d Existentes y Carbón 8% 84% 88% 93% construcción Diésel 1% 1% 2% 1% GNLCA 6% 9% 23% 11% GNLCC 7% 2% 3% 32% Eólica 29% 29% 29% 29% Geotermia 8% 8% 8% 8% Solar FV 29% 29% 29% 29% Solar CSP 76% 76% 77% 77% Hidro Embalse 7% 59% 47% 48% Hidro Pasada 56% 52% 46% 45% fcfm Universidad de Chile Centro de Energía 28

29 Partidas de centrales térmicas Las siguientes tablas muestran el número de partidas y paradas para centrales termoeléctricas. Tabla 9: Número de partidas anuales de centrales a carbón. Central seca media seca media húmeda ANG_I ANG_II BOCAMINA_ BOCAMINA_ CAMPICHE COCHRANE_ COCHRANE_ CTA CTH CTM CTM CTTAR GUACOLDA_ GUACOLDA_ GUACOLDA_ GUACOLDA_ GUACOLDA_ IEM NTO NTO NUEVA_VENTANAS SANTA_MARIA U U U U VENTANAS_ VENTANAS_ fcfm Universidad de Chile Centro de Energía 29

30 Tabla 1: Número de paradas anuales de centrales a carbón. Central seca media seca media húmeda ANG_I ANG_II BOCAMINA_ BOCAMINA_ CAMPICHE COCHRANE_ COCHRANE_ CTA CTH CTM CTM CTTAR GUACOLDA_ GUACOLDA_ GUACOLDA_ GUACOLDA_ GUACOLDA_ IEM NTO NTO NUEVA_VENTANAS SANTA_MARIA U U U U VENTANAS_ VENTANAS_ fcfm Universidad de Chile Centro de Energía 3

31 Tabla 11: Número de partidas anuales centrales de tecnología del tipo ciclo combinado. Central seca media seca media húmeda GAS_ATACAMA_CC1_DIESEL 2 GAS_ATACAMA_CC2_DIESEL 2 KELAR NEHUENCO_1_GNL NEHUENCO_2_GNL NUEVA_RENCA_GNL SAN_ISIDRO_1_CC SAN_ISIDRO_2_CC U16_GNL Tabla 12: Número de paradas anuales centrales de tecnología del tipo ciclo combinado. Central seca media seca media húmeda GAS_ATACAMA_CC1_DIESEL 2 GAS_ATACAMA_CC2_DIESEL 2 KELAR NEHUENCO_1_GNL NEHUENCO_2_GNL NUEVA_RENCA_GNL SAN_ISIDRO_1_CC SAN_ISIDRO_2_CC U16_GNL fcfm Universidad de Chile Centro de Energía 31

32 Estimación de los requerimientos de reserva secundaria Los montos de reserva máxima para el escenario A son presentados en la siguiente tabla. Se supuso que esta reserva total la pueden satisfacer las centrales del SIC y SING, es decir, no se asignaron reservas por zonas. De acuerdo a la metodología utilizada, los montos de reserva estimados permiten al sistema mantener el balance generación-demanda ante errores de pronóstico de la demanda, la generación eólica y la generación solar fotovoltaica. Tabla 13 Reservas secundarias por sistema. Escenario A 23 Bloque 1 21: 6:59 Reserva Secundaria año 23 Bloque 2 7: 9:59 y 18: 2:59 Bloque 3 1: 17: Recortes de ERNC La siguiente tabla muestra los recortes de generación eólica y solar. A excepción de la hidrología húmeda, los recortes de ERNC son menores a,6%. Tabla 14: Recortes de generación eólica y solar. Se expresan como porcentaje con respecto a la potencia de generación máxima. Tecnología Recortes (%) seca media seca media húmeda Eólica,%,%,%,1% Solar FV,%,%,%,% Solar CSP,%,1%,2%,6% fcfm Universidad de Chile Centro de Energía 32

33 Flujos por principales líneas de transmisión La siguiente figura muestra la curva de carga para los flujos por 4 líneas de transmisión de 5 kv. Las líneas punteadas señalan la capacidad máxima y mínima de cada línea Changos- Cumbres Horas Húmeda Media Media Seca Seca -3 Pan de Azúcar-Polpaico 5 Horas Húmeda Media Media Seca Seca 8 Alto Jahuel -Ancoa 5 3 Ancoa-Charrúa Horas 2 1 Horas Húmeda Media Media Seca Seca -3 Húmeda Media Seca Media Seca Figura 14: Flujos por líneas principales del sistema. fcfm Universidad de Chile Centro de Energía 33

34 Transferencias de energías La siguiente figura muestra las transferencias de energía a través de las interconexiones regionales con Perú y Argentina. Los resultados muestran transferencias de energías en ambas direcciones, lo cual da cuenta de la flexibilidad que podrían aportar estas interconexiones a la operación del Sistema Eléctrico Nacional. En la Figura 16 se observa el comportamiento de ambos flujos de interconexión para una semana representativa del año, se puede ver como durante el día se exporta energía, mientras que durante la noche ésta es importada. Parinacota - Perú 22 PColorada - Argentina humeda media media_seca seca humeda media media_seca seca Figura 15: Transferencias de energía a través de interconexiones regionales con Perú y Argentina. Parinacota - Perú 22 PColorada - Argentina Figura 16: Transferencias de energía a través de interconexiones regionales con Perú y Argentina para una semana representativa (hidrología media). fcfm Universidad de Chile Centro de Energía 34

35 Costos de operación La siguiente tabla muestra los costos de operación para cada una de las hidrologías evaluadas. Tabla 15: Costos de operación para cada una de las hidrologías evaluadas. costos seca media seca media húmeda costo operación (millón US$) costo partida (millón US$) costo parada (millón US$) total (millón US$) Costos marginales En el siguiente gráfico se muestran las proyecciones de costos marginales promedio para cada mes. 12. costo marginal (US$/MWh) mes hidr. seca hidr. media seca hidr. media hidr. húmeda Figura 17: Costos marginales promedio mensual para cada una de las hidrologías evaluadas. En el gráfico anterior se observa que el costo marginal promedio de la hidrológica seca en los primero meses es menor que el obtenido para una hidrología media y media seca. Esto se explica porque el año hidrológico comienza en abril de cada año (y no enero). La hidrología seca es aquella que durante el año tiene una menor generación hidroeléctrica, lo cual no necesariamente se cumple en un mes en particular. fcfm Universidad de Chile Centro de Energía 35

36 Estudio de modelación de largo y corto plazo Resultados año Análisis demanda neta La siguiente figura muestra la distribución del gradiente de demanda neta para un intervalo de tiempo de 1 hora. El 97% del tiempo el gradiente es menor a 219 MW/hr. Probabilidad 6% 5% Distribución de gradiente de demanda neta μ=.12 4% 3% 2% 1% % Gradiente [MW/h] Figura 18: Distribución de probabilidad de demanda neta. fcfm Universidad de Chile Centro de Energía 36

37 Generación semanal para algunas semanas representativas Las siguientes figuras muestran ejemplos para el despacho semanal considerando distintas hidrologías. Debido al incremento de la participación de la generación solar y eólica al año 23, se observa que la generación a carbón disminuye durante las horas de generación solar Horas GNLCA GNLCC SOL_FV SOL_CSP HIDRO_PAS HIDRO_SER HIDRO_EMB GEO EOL FO DIE_CC DIE COG BIO CAR Figura 19: Despacho para semana representativa para hidrología seca. Fuente: Elaboración propia utilizando el modelo PCP Horas GNLCA GNLCC SOL_FV SOL_CSP HIDRO_PAS HIDRO_SER HIDRO_EMB GEO EOL FO DIE_CC DIE COG BIO CAR Figura 2: Despacho para semana representativa para hidrología media seca. Fuente: Elaboración propia utilizando el modelo PCP. fcfm Universidad de Chile Centro de Energía 37

38 Horas GNLCA GNLCC SOL_FV SOL_CSP HIDRO_PAS HIDRO_SER HIDRO_EMB GEO EOL FO DIE_CC DIE COG BIO CAR Figura 21: Despacho para semana representativa de hidrología media. Fuente: Elaboración propia utilizando el modelo PCP Horas GNLCA GNLCC SOL_FV SOL_CSP HIDRO_PAS HIDRO_SER HIDRO_EMB GEO EOL FO DIE_CC DIE COG BIO CAR Figura 22: Despacho para semana representativa de hidrología húmeda. Fuente: Elaboración propia utilizando el modelo PCP. fcfm Universidad de Chile Centro de Energía 38

39 Factores de planta En la siguiente tabla se presenta los factores de planta promedio por tipo de tecnología. Tabla 16: Factor de planta por tecnología Tipo de proyecto Tecnología Factor de planta húmeda media media seca seca Nuevos Solar FV 34% 35% 35% 35% Solar CSP n/d n/d n/d n/d Eólica n/d n/d n/d n/d Hidro Pasada n/d n/d n/d n/d Existentes y construcción Carbón 76% 82% 83% 91% Diésel 2% 2% 3% 2% GNLCA 11% 14% 22% 19% GNLCC 14% 23% 32% 37% Eólica 29% 29% 29% 29% Geotermia 8% 8% 8% 8% Solar FV 29% 29% 29% 29% Solar CSP 73% 75% 75% 76% Hidro Embalse 69% 6% 51% 47% Hidro Pasada 56% 52% 47% 45% fcfm Universidad de Chile Centro de Energía 39

40 Partidas de centrales térmicas Las siguientes tablas muestran el número de partidas y paradas para centrales termoeléctricas. Tabla 17: Número de partidas anuales de centrales a carbón. Central seca media seca media húmeda ANG_I ANG_II BOCAMINA_ BOCAMINA_ CAMPICHE COCHRANE_ COCHRANE_ CTA CTH CTM CTM CTTAR GUACOLDA_ GUACOLDA_ GUACOLDA_ GUACOLDA_ GUACOLDA_ IEM NTO NTO NUEVA_VENTANAS SANTA_MARIA U U U U VENTANAS_ VENTANAS_ fcfm Universidad de Chile Centro de Energía 4

41 Tabla 18: Número de paradas anuales de centrales a carbón. Central seca media seca media húmeda ANG_I ANG_II BOCAMINA_ BOCAMINA_ CAMPICHE COCHRANE_ COCHRANE_ CTA CTH CTM CTM CTTAR GUACOLDA_ GUACOLDA_ GUACOLDA_ GUACOLDA_ GUACOLDA_ IEM NTO NTO NUEVA_VENTANAS SANTA_MARIA U U U U VENTANAS_ VENTANAS_ fcfm Universidad de Chile Centro de Energía 41

42 Tabla 19: Número de partidas anuales centrales de tecnología del tipo ciclo combinado. Central seca media seca media húmeda GAS_ATACAMA_CC1_DIESEL GAS_ATACAMA_CC2_DIESEL KELAR NEHUENCO_1_GNL NEHUENCO_2_GNL NUEVA_RENCA_GNL SAN_ISIDRO_1_CC SAN_ISIDRO_2_CC U16_GNL Tabla 2: Número de paradas anuales centrales de tecnología del tipo ciclo combinado. Central seca media seca media húmeda GAS_ATACAMA_CC1_DIESEL GAS_ATACAMA_CC2_DIESEL KELAR NEHUENCO_1_GNL NEHUENCO_2_GNL NUEVA_RENCA_GNL SAN_ISIDRO_1_CC SAN_ISIDRO_2_CC U16_GNL fcfm Universidad de Chile Centro de Energía 42

43 Estimación de los requerimientos de reserva secundaria Los montos de reserva máxima para el escenario A al año 235 son presentados en la siguiente tabla. Tabla 21 Determinación de reservas secundarias. Escenario A 235 Bloque 1 21: 6:59 Reserva Secundaria año 235 Bloque 2 7: 9:59 y 18: 2:59 Bloque 3 1: 17: Recortes de ERNC La siguiente tabla muestra los recortes de generación eólica y solar. Debido al incremento de la cuota de ERNC con respecto al año 23, se observa un incremento de los recortes de ERNC. Esto recortes se explican por el exceso de generación renovable disponible y las restricciones de corto plazo (mínimos técnicos, tiempos mínimos fuera de servicio, reserva en giro) que impiden aprovechar dichos recursos. Tecnología Tabla 22: Recortes de generación eólica y solar Recortes (%) seca media seca media Húmeda Eólica,%,2%,2%,6% Solar FV,1%,3%,5%,8% Solar CSP,7% 2,1% 2,6% 5,3% fcfm Universidad de Chile Centro de Energía 43