“Modelo de optimización para el planeamiento multietapa coordinado del sistema generación –transmisión con pronóstico de demanda mediante redes neuronales”
Loading...
Date
2024-03
Advisors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi; (UTC)
Abstract
Ante la creciente demanda energética y la importancia de una planificación adecuada y eficiente en los sistemas eléctricos, la implementación de un modelo de planificación multietapa para la expansión de la generación-transmisión representa una alternativa frente a los modelos tradicionales de planificación independientes, generadores de costos adicionales y limitaciones ante la demanda energética en desarrollo. En este trabajo de investigación, se implementa un modelo multietapa DC de planificación en la expansión de generación-transmisión para el anillo de 230 kV del Sistema Nacional Interconectado de Ecuador (SNI) con el objetivo de minimizar los costos de operación y construcción de nueva infraestructura. El modelo aplicado, programación no lineal entera mixta (MINLP), analiza la expansión de la generación-transmisión eléctrica para el periodo 2023-2033. Como punto de partida y fortaleza de esta investigación, el pronóstico de la demanda se realiza a través de una red neuronal entrenada con una base de datos históricos empleando diferentes modelos de red neuronal (LSMT, LSMT MANUAL, modelo SARIMA, GRU), cada uno con características específicas. La mejor predicción de la demanda en los cuatro modelos se utiliza como base para el modelo multietapa DC. Finalmente, el enfoque para el pronóstico de la demanda con redes neuronales permitirá identificar zonas de expansión en el modelo, lo que a su vez permitirá reducir significativamente los costos de inversión y operación a largo plazo.
Description
Due to the growing energy demand and the importance of adequate and efficient planning in electrical systems, the implementation of a multistage planning model for the expansion of generation-transmission is proposed. This approach represents an alternative to traditional independent planning models, which generate additional costs and face limitations regarding to current energy demand. In this research work, a multistage DC planning model is implemented in the generation-transmission expansion for the 230 kV ring of the National Interconnected System (NIS) of Ecuador with the objective of minimizing the costs of operation and construction of new infrastructure. The applied model, mixed integer nonlinear programming (MINLP), analyzes the expansion of electrical generation-transmission for the period 2023-2033. As a starting point and strength of this research, the demand forecasting is carried out through a neural network trained with a historical database using different neural network models (LSTM, LSTM MANUAL, SARIMA model, GRU), each with specific characteristics. The best demand prediction in the four models is used as the basis for the multistage DC model. Finally, the approach to demand forecasting with neural networks will allow the identification of expansion zones in the model, which in turn will significantly reduce long-term investment and operating costs.
Keywords
SISTEMA NACIONAL INTERCONECTADO, ANILLO DE 230 KV, REDES NEURONALES, GENERACIÓN
Citation
Chasi Cando, Alex Fernando y Puetate Mancheno, Vicky Johanna (2024); “Modelo de optimización para el planeamiento multietapa coordinado del sistema generación –transmisión con pronóstico de demanda mediante redes neuronales”. UTC. Latacunga. 116 p.