OPTIMIZACIÓN DE UNA PLANTA DE TRIGENERACIÓN ENERGÉTICA BAJO INCERTIDUMBRE USANDO PROGRAMACIÓN LINEAL GRIS

Abstract

Los sistemas de trigeneración energética producen simultáneamente múltiples energías tales como electricidad, calor y frío, utilizando diferentes fuentes de energía primaria como gas natural y energía solar. Es una tecnología prometedora para proveer energía de forma eficiente y limpia, especialmente para edificios en calefacción de distrito y aplicaciones de frío. Este trabajo presenta un modelo de optimización bajo incertidumbre para una planta de trigeneración energética, usando el método de programación lineal gris para cubrir las demandas de un edificio específico. Este método permite incluir incertidumbre en los parámetros de entrada del modelo, que deberá comunicarse en el proceso de optimización para así poder reflejar esta incerteza inherente en los resultados obtenidos. El modelo presentado incorpora energías renovables tales como fotovoltaica y solar térmica dentro de otras tecnologías no renovables como: motor de cogeneración, caldera y sistemas de refrigeración por absorción y compresión. Para evaluar la incertidumbre de una manera comparativa se desarrollarán dos modelos uno determinista y otro bajo la programación lineal gris los cuales maximizarán la función objetivo basada en el VAN (Valor Actual Neto) de la planta completa. La programación lineal gris tiene por objetivo generar el rango óptimo (límite superior y límite inferior) del tamao de los equipos involucrados y el rango óptimo gris del VAN para un perfil de demanda específico. El caso de estudio se realiza para ilustrar la aplicabilidad del método. En este caso la planta de trigeneración es diseada para cubrir las demandas energéticas (frío y calor) de un edificio residencial, caracterizado en perfiles de demandas energéticas mensuales. Los resultados indican que se pueden obtener soluciones razonables y factibles que pueden ser de gran utilidad en la etapa de toma de decisiones en este tipo de proyectos cuando la incertidumbre esta presenta en los parámetros de entrada del modelo. Además se realiza un análisis de sensibilidad para estimar que parámetro incierto tiene el mayor efecto en el diseo óptimo de la planta.