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Modelo estocástico múltiple etapa para la toma de decisiones en la provisión de combustibles para generación eléctrica

Código del proyecto
FSE_1_2013_1_10891
Fecha de inicio
2014/04/01
Beneficiario
Carlos Testuri : Facultad de Ingeniería
Duración
30
Año de convocatoria
2013
Departamento
Montevideo

Resumen publicable

Este proyecto toma como base el modelo estocástico para la adquisición de gas oil que se está utilizando en ANCAP en coordinación con UTE como herramienta de respaldo para la toma de decisiones. A este modelo, en trabajo próximo a finalizar, se le esta incorporando la gestión de fuel oil y sus elaboraciones.

La propuesta de trabajo consiste en incluir, en el modelo base, el combustible gas natural licuado, cuyo ingreso a la matriz energética se prevé en el corto plazo, con énfasis en la representación de restricciones contractuales de abastecimiento y de almacenamiento. Adicionalmente se procura incorporar otros energéticos, fuentes hidroeléctricas y renovables, de modo de abarcar mayoritariamente la matriz energética, lo que permitirá modelar en detalle la valorización de alternativas de consumo.

Se propone actualizar la interfaz del modelo base a partir de la incorporación de gas natural licuado y otros energéticos en términos de gestión de datos de entrada, representación del modelo y resultados, incluyendo en la actualización la incorporación de un nuevo lenguaje de modelado algebraico y un nuevo sistema de resolución.

Se propone validar el modelo y desarrollar métricas para la valoración de este a efectos de su comparación con enfoques que utilizan promedios o escenarios independientes.

La propuesta permitirá disponer de una herramienta representativa y eficiente, en términos de tiempo de ejecución, para la toma de decisiones en la provisión de combustibles para generación térmica.

Productos académicos

Artículo

Zimberg, B., Testuri, C. E., & Ferrari, G. (4 2019). Stochastic modeling of fuel procurement for electricity generation with contractual terms and logistics constraints. Computers & Chemical Engineering, 123, 49–63. doi: https://www.doi.org/10.1016/j.compchemeng.2018.12.021