PROPOSICIÓN DE UNA METODOLOGÍA PARA LA DETERMINACIÓN DEL PLAN DE OBRAS DEL SIC

Abstract

En esta memoria se aborda el tema de la creación del plan de obras para la fijación del precio de nudo del Sistema Interconectado Central (SIC), utilizando métodos de optimización combinatoria. El plan de obras es un conjunto de instalaciones compuesta por centrales, líneas de transmisión y subestaciones que se deben construir con el fin de satisfacer la demanda actual y futura a mínimo costo. Dicho costo considera el costo de operación y falla futuro del sistema, la inversión y costos de operación y mantenimiento de las obras nuevas, y el valor residual de ellas. Se realiza esta investigación con el fin de demostrar que es posible obtener un plan de obras utilizando métodos de optimización combinatoria y aplicar sus resultados en el desarrollo de una herramienta computacional que genere dicho plan. Además, permite determinar cuál de los métodos de optimización considerados es el más adecuado para resolver este problema. Para evaluar los distintos planes de obras generados durante los procesos de optimización se utiliza el modelo de Gestión Óptima del Laja (GOL), el cual permite obtener el costo de operación y falla del sistema bajo ciertas condiciones. Sobre el modelo se realiza un estudio sobre su implementación y los conceptos que tiene intrínsecos. Los métodos de optimización que se utilizaron son el método de Montecarlo, el cual permite hallar un gráfico de frecuencias del espectro de soluciones que se pueden obtener, y métodos de resolución combinatoria, a saber, algoritmos voraces, algoritmos genéticos y colonia de hormigas. Para cada método se realiza un estudio previo y posteriormente se detalla su implementación para el caso en estudio. De los resultados conseguidos, se obtuvo que es posible utilizar los métodos sealados previamente para confeccionar un plan de obras. Se obtuvieron soluciones de bajo costo, que de ser implementadas disminuirían los precios de nudo del SIC. Los programas de optimización desarrollados se elaboraron en Visual Basic. El mejor método corresponde a algoritmos genéticos, seguido por colonia de hormigas y luego algoritmos voraces. En cuanto al costo temporal, algoritmos voraces presenta el menor valor, seguido por algoritmos genéticos y colonia de hormigas.