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A comprehensive review on expansion planning: models and tools for energy policy analysis
(2018) Gacitúa Rocha, Leonardo Esteban; Gallegos Garay, Pablo Ignacio; Henríquez Auba, R.; Lorca Gálvez, Álvaro Hugo; Negrete Pincetic, Matías Alejandro; Olivares Quero, Daniel; Valenzuela, A.; Wenzel, George
A Novel Distributed Control Strategy for Optimal Dispatch of Isolated Microgrids Considering Congestion
(2019) Llanos, Jacqueline; Olivares Quero, Daniel; Simpson Porco, John W.; Kazerani, Mehrdad; Sáez Hueichapan, Doris Andrea
An Adaptive Robust Optimization Model for Power Systems Planning With Operational Uncertainty
(2019) Verástegui, Felipe; Lorca Gálvez, Álvaro Hugo; Olivares Quero, Daniel; Negrete Pincetic, Matías Alejandro; Gazmuri S., Pedro
Co-optimization of natural gas and power infrastructures under uncertainty in vessel docking
(2018) Chuncho Morocho, Juan Carlos; Olivares Quero, Daniel; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
El gas natural se utiliza extensamente en el sector eléctrico y su disponibilidad, la asequibilidad y la infraestructura desempeñan un papel clave en la planificación del sistema de energía eléctrica. Sin embargo, esta interacción entre la electricidad y la infraestructura de gas normalmente es supervisada por las herramientas de planificación de sistemas de energía convencionales. En este documento, un modelo de co-optimización basado en programación estocástica es propuesto, con el objetivo de minimizar el costo de inversión y operación del sistema de gas natural y eléctrico. El modelo propuesto determina el plan de expansión óptimo considerando incertidumbre en la llegada de los barcos a los terminales de regasificación mientras que la operación de la infraestructura es modelado como variable de segunda etapa. El modelo se prueba exhaustivamente en un sistema simple de 6 zonas y también en 7 zonas con 115 generadores representando el sistema eléctrico chileno para un horizonte de planificación de 5 años. Los resultados nos revelan una conexión revelante entre la programación de la llegada de los barcos y el dimensionamiento de los reservorios del gas natural licuado y la operación del sistema eléctrico particularmente en escenarios de alta penetración de energias renovables debido a la flexibilidad proporcionada por las unidades eléctricas a gas.
Distributed Local Energy Market for Microgrids based on Feedback Optimization
(2022) Díaz Ulloa, Alejandro Eduardo; Negrete Pincetic, Matías Alejandro; Olivares Quero, Daniel; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
A medida que aumenta la penetración de los recursos energéticos distribuidos (DER), se hacen necesarias estrategias de control eficientes y confiables para su operación coordinada dentro de las microrredes. Esta tesis propone una arquitectura de mercado de energía local para microrredes basada en feedback optimization, que lleva a una microrred a un estado estable al resolver un problema subyacente de operación óptima, con las características de ser distribuida y plug-and play. La arquitectura utiliza una red de comunicaciones, un algoritmo de consenso lineal y agentes inteligentes de servicio adicionales que respaldan la toma de decisiones distribuida. Características adicionales incluyen el diseño de una función de costo de energía futura (FCF) para facilitar la gestión del almacenamiento distribuido a lo largo del tiempo y el diseño de un mercado de energía forward para gestionar el riesgo. La arquitectura propuesta es simulada en el despacho óptimo multiperíodo de una microrred aislada de 5 barras, utilizando dos casos de estudio para evaluar el desempeño del controlador. El primer caso de estudio muestra la dinámica de los FCF propuestos para una gestión satisfactoria del almacenamiento en las unidades de almacenamiento distribuido. El segundo caso de estudio analiza la dinámica del mercado de energía forward y su impacto en el controlador principal, implementándose con éxito la subasta de energía. En todos los casos de estudio, el controlador logra alcanzar rápidamente un estado estable óptimo y un consenso de las variables globales entre todos los agentes de la microrred.
Economic Dispatch by Secondary Distributed Control in Microgrids
(IEEE, 2019) Llanos, Jacqueline; Gomez, J; Sáez Hueichapan, Doris Andrea; Olivares Quero, Daniel; Simpson Porco, John W.
This paper proposes a distributed controller in order to achieve the economic dispatch (ED) of a microgrid, which complies with the Karush-Kuhn-Tucker optimality conditions for a linear optimal power flow formulation. The consensus over the Lagrange multipliers allows an optimal dispatch without considering an electrical microgrid model, preserving the frequency and voltage restoration into the secondary control level for isolated microgrids.
Economic dispatch for optimal management of isolated microgrids
(IEEE, 2016) L. Proaño, J.; O. Villalba, D.; Sáez Hueichapan, Doris Andrea; Olivares Quero, Daniel
This work presents the modeling and simulation of the economic dispatch performed in a microgrid. A flexible algorithm is developed in order to get the optimal operation of a microgrid. The performed simulations use the load and generation profiles from an operative real microgrid. Due to this, the results are similar to the real operation of a microgrid. The performed simulations consider two types of topologies: a one node microgrid and radial multi-node microgrid. The battery storage model considers the efficiency coefficients for the charging and discharging and the auto-discharging coefficient. The multi-node model includes the maximum power flow constraints for the distribution lines, the formulation includes the estimation of power losses using DC power flow. The DC Power Flow is used to estimate the power losses in a multi-node microgrid, the results are compared with an AC Power flow. The economic dispatch is formulated as a mixed integer linear programming optimization problem.
Expansion planning under long-term uncertainty for hydrothermal systems with volatile resources
(2017) Maluenda Philippi, Benjamín; Negrete Pincetic, Matías Alejandro; Olivares Quero, Daniel; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
La significativa integración de fuentes renovables volátiles de energía en los sistemas de potencia da pie a preocupaciones que motivan el uso de mayores detalles operacionales en la planificación de expansión de capacidad. Planes de inversión más económicos y confiables pueden ser obtenidos en este nuevo paradigma a través del desarrollo de mejores herramientas de planificación para infraestructura de generación y transmisión eléctrica. En este contexto, este trabajo presenta un modelo de programación estocástica para planificar la expansión de sistemas de potencia hidrotérmicos. El modelo considera incertidumbre en los afluentes de agua y días representativos con alta resolución temporal. Esto permite capturar fenómenos inter-horarios, como cronología de perfiles de demanda y recursos renovables, restricciones de rampa y manejo de embalses. En adición, se incluyen escenarios de largo plazo para obtener planes de inversión confiables bajo condiciones extremas. El algoritmo Progressive Hedging es aplicado para descomponer el problema de optimización en sus escenarios de largo plazo y usar los recursos computacionales de manera eficiente. Experimentos numéricos sobre el sistema eléctrico de Chile muestran que el uso de días representativos supera al uso de bloques de demanda en métricas de costo y confiabilidad. Los resultados también muestran que las plantas hidroeléctricas de embalse proveen mayor flexibilidad al sistema, permitiendo una integración económica y confiable de recursos volátiles. Los experimentos también ilustran el impacto de considerar escenarios de largo plazo sobre los planes de inversión obtenidos.
Expansion planning under uncertainty for hydrothermal systems with variable resources
(2018) Maluenda, Benjamín; Negrete Pincetic, Matías Alejandro; Olivares Quero, Daniel; Lorca Gálvez, Álvaro Hugo
Firewood heat electrification impacts in the Chilean power system
(2020) Verastegui, F.; Lorca Gálvez, Álvaro Hugo; Negrete Pincetic, Matías Alejandro; Olivares Quero, Daniel
Fuzzy Prediction Interval Models for Forecasting Renewable Resources and Loads in Microgrids
(2015) Sáez, Doris; Ávila, Fernand; Olivares Quero, Daniel; Cañizares, Claudio; Marín, Luis
Long-term power systems planning with operational flexibility
(2017) Valenzuela Meza, Alan; Negrete Pincetic, Matías Alejandro; Olivares Quero, Daniel; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
En los últimos años, han habido niveles sin precedentes de penetración de energía renovable en los sistemas de potencia. Dado que varios países se han propuesto ambiciosas metas futuras, se espera que la inclusión de estas fuentes aumente. Esta inclusión ha llamado la atención sobre los desafíos operacionales relacionados con su carácter volátil. En este ámbito, el concepto de flexibilidad -la capacidad de los sistemas de energía para reaccionar a cambios repentinos en la demanda y la suministro- pasa a ser clave. Aunque se han hecho avances significativos para mejorar el modelamiento de la flexibilidad de los sistemas de potencia en las fases operacionales, este problema generalmente se descuida en los modelos de planificación de la expansión, debido a problemas computacionales. Para abordar estos problemas, este trabajo presenta un modelo de planificación de expansión de generación y transmisión de sistemas de potencia manejable que permite obtener un mix de capacidad casi óptimo, considerando penetración renovable con operación detallada. Esto se logra al considerar una relajación de las restricciones de pre-despacho (UC) para tener en cuenta los requisitos de flexibilidad operacional. La formulación propuesta se compara en términos de optimalidad y tiempo de resolución con dos modelos de referencia: un modelo de planificación con representación exacta de UC y otro en el que no se consideran las restricciones de UC. Los resultados muestran que la formulación propuesta es capaz de representar estrechamente la flexibilidad operativa en las decisiones de planificación, con tiempos de resolución reducidos.
Management of charging station of electric vehicles under advance reservation schemes
(2019) Bernal Soto, Rodrigo Cristóbal; Olivares Quero, Daniel; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
Los vehículos eléctricos ya han sobrepasado el umbral de más de 3 millones de unidades en el 2017, esto tiene una directa implicancia en la importancia que las estaciones de carga comienzan a tener para cargarlos mientras se encuentran fuera del hogar. Adicionalmente, y tomando en cuenta la inherente flexibilidad que el proceso de carga posee, las estaciones de carga pueden proveer servicios a la red, tales como regulación de frecuencia y tensión. No obstante, dado que para lograr una carga total usando la tecnología disponible puede tomar un mínimo de ≈30 minutos, los conductores pueden verse enfrentados a tiempos de espera, filas e incertidumbre sobre la disponibilidad de estaciones de carga. Conforme a lo anterior, este trabajo presenta un modelo para determinar la gestión óptima de la estación de carga a través del uso de esquemas de reserva. En este modelo, se asume que la estación de carga puede participar en el mercado de energíıa y regulación, además de proveer servicios de carga. Por otra parte, los usuarios de vehículos eléctricos son modelados a través de modelos de desición del tipo ”Satisficing” simple y estocástico. Las estrategias de gestión son caracterizadas por tarifas de carga y reservas, y su impacto es analizado en términos del perfil de carga y bienestar de los usuarios.Los vehículos eléctricos ya han sobrepasado el umbral de más de 3 millones de unidades en el 2017, esto tiene una directa implicancia en la importancia que las estaciones de carga comienzan a tener para cargarlos mientras se encuentran fuera del hogar. Adicionalmente, y tomando en cuenta la inherente flexibilidad que el proceso de carga posee, las estaciones de carga pueden proveer servicios a la red, tales como regulación de frecuencia y tensión. No obstante, dado que para lograr una carga total usando la tecnología disponible puede tomar un mínimo de ≈30 minutos, los conductores pueden verse enfrentados a tiempos de espera, filas e incertidumbre sobre la disponibilidad de estaciones de carga. Conforme a lo anterior, este trabajo presenta un modelo para determinar la gestión óptima de la estación de carga a través del uso de esquemas de reserva. En este modelo, se asume que la estación de carga puede participar en el mercado de energíıa y regulación, además de proveer servicios de carga. Por otra parte, los usuarios de vehículos eléctricos son modelados a través de modelos de desición del tipo ”Satisficing” simple y estocástico. Las estrategias de gestión son caracterizadas por tarifas de carga y reservas, y su impacto es analizado en términos del perfil de carga y bienestar de los usuarios.Los vehículos eléctricos ya han sobrepasado el umbral de más de 3 millones de unidades en el 2017, esto tiene una directa implicancia en la importancia que las estaciones de carga comienzan a tener para cargarlos mientras se encuentran fuera del hogar. Adicionalmente, y tomando en cuenta la inherente flexibilidad que el proceso de carga posee, las estaciones de carga pueden proveer servicios a la red, tales como regulación de frecuencia y tensión. No obstante, dado que para lograr una carga total usando la tecnología disponible puede tomar un mínimo de ≈30 minutos, los conductores pueden verse enfrentados a tiempos de espera, filas e incertidumbre sobre la disponibilidad de estaciones de carga. Conforme a lo anterior, este trabajo presenta un modelo para determinar la gestión óptima de la estación de carga a través del uso de esquemas de reserva. En este modelo, se asume que la estación de carga puede participar en el mercado de energíıa y regulación, además de proveer servicios de carga. Por otra parte, los usuarios de vehículos eléctricos son modelados a través de modelos de desición del tipo ”Satisficing” simple y estocástico. Las estrategias de gestión son caracterizadas por tarifas de carga y reservas, y su impacto es analizado en términos del perfil de carga y bienestar de los usuarios.
Management of EV charging stations under advance reservations schemes in electricity markets
(2020) Bernal R.; Olivares Quero, Daniel; Negrete Pincetic, Matías Alejandro; Lorca Gálvez, Álvaro Hugo
Managing load contract restrictions with online learning
(IEEE, 2017) Henríquez Auba, Rodrigo Marti; Lesage-Landry, A.; Taylor, J. A.; Olivares Quero, Daniel; Negrete Pincetic, Matías Alejandro
Demand Response (DR) is an effective means of providing flexibility in power systems facing increased variability from renewables. Aggregators must dispatch loads for demand response which provide the most useful services while respecting each load's constraints. In this work, we propose an online learning model where a DR aggregator has to manage a portfolio of curtailable loads subject to several types of restrictions, such as the number of times each load may be curtailed and the total budget. We address this problem with the recent bandits with knapsacks framework. We test the algorithm on numerical examples and discuss the resulting behavior of the algorithm.
Medium-term stochastic hydrothermal scheduling with short-term operational effects for large-scale power and water networks
(2024) Navarro Casamayor, Andrés; Favereau Monti, Marcel Joseph; Lorca Gálvez, Álvaro Hugo; Olivares Quero, Daniel; Negrete Pincetic, Matías Alejandro
The high integration of variable renewable sources in electric power systems entails a series of challenges inherent to their intrinsic variability. A critical challenge is to correctly value the water available in reservoirs in hydrothermal systems, considering the flexibility that it provides. In this context, this paper proposes a medium-term multistage stochastic optimization model for the hydrothermal scheduling problem solved with the stochastic dual dynamic programming algorithm. The proposed model includes operational constraints and simplified mathematical expressions of relevant operational effects that allow more informed assessment of the water value by considering, among others, the flexibility necessary for the operation of the system. In addition, the hydrological uncertainty in the model is represented by a vector autoregressive process, which allows capturing spatio-temporal correlations between the different hydro inflows. A calibration method for the simplified mathematical expressions of operational effects is also proposed, which allows a detailed short-term operational model to be correctly linked to the proposed medium-term linear model. Through extensive experiments for the Chilean power system, the results show that the difference between the expected operating costs of the proposed medium-term model, and the costs obtained through a detailed short-term operational model was only 0.1%, in contrast to the 9.3% difference obtained when a simpler base model is employed. This shows the effectiveness of the proposed approach. Further, this difference is also reflected in the estimation of the water value, which is critical in water shortage situations.
Modelo de coordinación hidrotérmica estocástica de mediano plazo con incorporación de efectos operacionales de corto plazo para sistemas eléctricos e hídricos de gran escala
(2022) Navarro Casamayor, Andrés; Lorca Gálvez, Álvaro Hugo; Olivares Quero, Daniel; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
La alta integración de fuentes renovables variables en sistemas eléctricos conlleva una serie de desafíos propios de su intrínseca variabilidad. Uno de ellos es valorizar correctamente el agua presente en los sistemas, considerando la flexibilidad que esta puede otorgar al sistema. En este sentido, la modelación de mayores detalles operacionales es fundamental de cara al futuro eléctrico renovable. En este contexto, en este trabajo se propone un modelo de programación estocástica multietapa de mediano plazo para el problema de coordinación hidrotérmica resuelto con el algoritmo SDDP. Este incluye una serie de restricciones operacionales y expresiones matemáticas simplificadas de efectos operacionales que permiten valorizar correctamente el agua en los sistemas al considerar, entre otras cosas, la flexibilidad necesaria para la operación del sistema. Sumado a esto, la incertidumbre hidrológica es modelada mediante un modelo vectorial autoregresivo, el cual permite capturar correlaciones espacio-temporales entre los diferentes afluentes. Se propone también un método de calibración de las expresiones matemáticas simplificadas de efectos operacionales, el cual permite relacionar un modelo de corto plazo detallado con el modelo lineal de mediano plazo propuesto. Mediante la aplicación con el Sistema Interconectado Central de Chile, se encontró que la diferencia entre los costos esperados de operación del modelo de mediano plazo propuesto ya calibrado, y los costos obtenidos mediante un modelo detallado semanal fueron de solo un 0.1%, frente al 9.3% de diferencia que existe al comparar con el modelo base. Esto se ve reflejado en los costos del agua, donde se ven aumentos de un 34% en promedio.
Modelos de optimización para la planificación de limpiezas en parques solares fotovoltaicos
(2022) González, Milena; Lorca Gálvez, Álvaro Hugo; Olivares Quero, Daniel; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
El ensuciamiento de los paneles solares es un fenómeno al que se ven expuestas las plantas fotovoltaicas alrededor de todo el mundo y que provoca una disminución en la captación de radiación solar, lo que se traduce en una reducción de la energía generada. Para reducir las perdidas por ensuciamiento se realizan limpiezas de los parques, para lo cual existen distintos tipos de tecnologías disponibles (manual, camiones, robots, etc.), cada una con distinto costo y duración. La limpieza de los paneles representa un costo relevante de operación y mantenimiento para los parques y que aumenta a medida que el parque en cuestión es de menor tamaño debido a la limitación de acceso a economías de escala. La frecuencia con la que se realizan las limpiezas es variable y depende de las consideraciones del tomador de decisiones. En este contexto, el objetivo de esta investigación es proponer un método que permita programar las fechas en las cuales limpiar genera una mayor utilidad en términos de ingreso por venta de energía y costos asociados a limpiar. La metodología propuesta se divide en dos etapas principales. La primera es un algoritmo de estimación de la tasa de ensuciamiento, a la que está sometida un parque fotovoltaico, a partir de la información histórica del parque. La segunda consiste en nuevos modelos de optimización que entregan una programación de fechas donde se obtiene la mejor relación ingreso-costo dada la modelación. Se proponen y comparan dos modelos en esta etapa, un modelo determinístico con variables enteras y una modelación del problema que considera incertidumbre en las precipitaciones a través de un modelo basado en un proceso de decisión Markoviano, el cual se resuelve con programación dinámica. Las estrategias de limpieza obtenidas a partir de los modelos propuestos fueron analizadas y evaluadas para 10.000 escenarios aleatorios, construidos en base a datos reales históricos de un parque fotovoltaico ubicado en la V Región de Chile. Los resultados permiten concluir la existencia de un potencial beneficio al que se puede acceder, haciendo uso de los modelos de optimización propuestos.
On the use of fuzzy real options hybrid simulation : analysis and interpretation.
(2016) López-Estévez Guerra, Matías José; Olivares Quero, Daniel; Reyes, Tomás H.; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
Una guía para la aplicación de opciones reales difusas por medio de simulación híbrida para evaluar proyectos riesgosos es presentada. El valor de las opciones reales es estimado a través de simulación de Monte Carlo por mínimos cuadrados, capturando el valor de flexibilidad de gestión dentro de un proyecto. Teoría de posibilidad y sets difusos son usados para representar la opinión de expertos sobre parámetros inciertos que no poseen suficiente información histórica para ser correctamente representados mediante una función de densidad de probabilidad. Una metodología para procesar y presentar resultados de carácter aleatorio-difuso por medio de niveles de confianza referidos a la precisión de la opinión de los expertos es propuesta. Para poder mostrar los beneficios de esta metodología dos casos de estudio son desarrollados; un ejemplo ilustrativo de evaluación de proyecto y una aplicación real sobre la comparación de evaluaciones entre dos generadoras hidroeléctricas.
Participación de un agregador de respuesta de demanda en mercados eléctricos : manejo óptimo de contratos.
(2016) Henríquez Auba, Rodrigo Martí; Olivares Quero, Daniel; Negrete Pincetic, Matías Alejandro; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
La respuesta de demanda (DR) es una forma versátil para proveer flexibilidad a los sistemas eléctricos de potencia. Para poder manejar la flexibilidad asociada a la gran cantidad de recursos de DR distribuidos, en el contexto de los mercados eléctricos, estos deben ser agregados por un nuevo participante denominado agregador de respuesta de demanda. En este trabajo se presenta un modelo de optimización para determinar la operación óptima de un agregador de DR que maneja un portafolio de programas de DR que le permiten participar en los mercados mayoristas de electricidad. El agregador es considerado como un participante estratégico en el mercado de tiempo real. El portafolio de recursos de DR esta compuesto por varios contratos de desprendimiento de carga y cargas flexibles que pueden ser ejecutadas para modificar la demanda agregada hora a hora. La incertidumbre de los precios de mercado y los requerimientos de balance son representados a través de un conjunto de escenarios basados en datos históricos. El modelo propuesto es un programa matemático binivel estocástico, que puede ser reformulado como un programa lineal-entero mixto (MILP). Diversos casos de estudios con resultados numéricos son presentados.

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