Un enfoque técnico para la optimización multinivel de la demanda eléctrica considerando la interacción entre los usuarios y la distribuidora

Abstract

Hoy en día hay un creciente desafío de lograr redes eléctricas más sustentables debido al cambio climático. Por esta razón, se están incorporando generación proveniente de fuentes renovables en la red mientras que se están investigando técnicas de gestión de la demanda. En este sentido, la gestión de la demanda se enfoca en el aplanamiento del perfil de demanda, la reducción de las pérdidas de energía, inversiones y capacidad de la red. Son comunes las investigaciones sobre la optimización de la demanda de un solo usuario o de un grupo de usuarios en gestión de la demanda. Sin embargo, el primero no considera riesgos de nuevos picos en la red y el segundo no considera asuntos de privacidad en los usuarios. Esta tesis propuso una optimización multinivel donde la distribuidora, que es el agente de nivel superior, tiene dos alternativas de optimización: una que considera requerimientos técnicos y la otra donde maximiza su ganancia. En cambio, los usuarios, que pertenecen al nivel inferior, siempre tratan de reducir su factura eléctrica. En ambos niveles de la optimización se utilizó un algoritmo genético, que es un método heurístico. Los usuarios optimizan su costo reaccionando a las señales de precios enviadas por la distribuidora. La distribuidora necesita conocer su costo de suministro para poder determinar su ganancia y enviar una señal de precios que sea razonable, pero se detectó un escaso interés en obtener una función de costo de suministro real y escalable. Por esta razón se incorporó a esta tesis un estudio sobre las funciones de costo de suministro existentes y se propuso una nueva función cuadrática. Luego se las analizó utilizando el precio del punto de equilibrio (el precio que hace la ganancia cero), que permitió demostrar el buen desempeño y escalabilidad de la función propuesta. Finalmente, se efectuaron las simulaciones para ambos criterios de la distribuidora utilizando la nueva función de costo. Se concluyó que en ambos casos la distribuidora mejoró el perfil de demanda e incrementó su ganancia en comparación con el caso sin optimizar. Sin embargo, cuando la distribuidora maximizó su ganancia algunos usuarios se beneficiaron a costa de otros. Esto demuestra que el criterio técnico presenta un mejor desempeño.