Pronóstico de demanda neta de energía incorporando generación solar distribuida: Un enfoque basado en optimización

Abstract

RESUMEN : Los datos de demanda corruptos y la alta penetración de generación distribuida (GD) en el sistema eléctrico, puede representar grandes problemas al momento de realizar el pronóstico de demanda. La forma como se abarquen estos problemas, en las metodologías de pronóstico, puede significar la diferencia entre un sistema con apagones, perdidas económicas y baja estabilidad o un sistema confiable, estable y de alto rendimiento económico. Por esto es de gran importancia que se desarrollen metodologías, para robustecer los modelos de pronóstico de demanda eléctrica, cuando se tienen datos corruptos y alta penetración de GD. En este trabajo se presentan dos estrategias para abarcar la alta penetración de GD y otras tres para los datos corruptos. Cuando se tiene alta incertidumbre por la penetración de la GD, se resalta la efectividad de utilizar la “GD-media” para realizar un ajuste “ex-post” al pronostico; mientras que, al tener grandes porcentajes de datos corruptos, se muestra que combinar las funcion objetivo huber o norma − l1 y las restricciones de energía o pendiente de la demanda, con una arquitectura horaria del modelo, puede ser la diferencia en los métricas de evaluación. Finalmente se concluye que estos dos enfoques que se trabajaron por separado, pueden ser combinados, con el fin de probar su desempeño en un sistema interconectado que viene evolucionando a grandes pasos.