Estudio de la integración de fuentes no convencionales en el mercado eléctrico colombiano considerando variaciones meteorológicas estacionales

La transición hacia fuentes de energía renovable es un tema de actualidad en el mundo que busca reducir los impactos ambientales y lograr una generación de energía más sostenible a largo plazo. En Colombia, la inclusión de energías renovables en el mercado eléctrico es un tema que ha ganado relevancia en los últimos años, dado que el país cuenta con un gran potencial de generación de energías limpias, como la solar, eólica e hidroeléctrica. En este contexto, esta investigación se enfoca en evaluar el impacto de la inclusión de energías renovables en el mercado eléctrico colombiano, considerando los posibles cambios en la disponibilidad de los recursos naturales, analizando aspectos como el precio de bolsa, nivel de reservas de las centrales hídricas y respuesta de la bolsa ante eventos meteorológicos críticos. Durante el desarrollo, se realiza un análisis de la composición del mercado eléctrico en términos de matriz energética, precios de oferta, pronósticos y despacho económico. Además, se evalúan los posibles cambios que se pueden presentar en el comportamiento del mercado y las posibles condiciones de riesgo que puedan surgir a causa de los cambios climáticos. Para llevar a cabo esta investigación, se usan datos históricos de generación y demanda eléctrica, así como análisis de posibles escenarios y modelos matemáticos de simulación tanto de tipo estadístico como de aprendizaje automático o inteligencia artificial. Los modelos creados por aprendizaje automático como lo son las redes neuronales, permiten la asociación de diversas variables de entrada con variables objetivos de salida, detectando patrones que no podrían ser expresados mediante los modelos matemáticos convencionales, siendo capaz de predecir señales volátiles como lo son los precios de oferta de las unidades de generación hídricas. Los modelos de inteligencia artificial cumplen un rol fundamental en la presente investigación sobre todo para el pronóstico de la demanda de energía eléctrica a corto y mediano plazo, como para la obtención de precios de oferta verosímiles a los casos de estudio propuestos. Los métodos de aprendizaje automático para el pronóstico de series de tiempo pueden detectar comportamientos periódicos en una señal, aun cuando la serie de tiempo se encuentra fraccionada parcialmente o incompleta, que es una ventaja que tienen sobre los modelos estadísticos lo cuales también son capaces de identificar estacionalidad, pero necesariamente de señales continuas. Por medio de la simulación en software especializado de optimización se corrió el despacho ideal de cada caso de estudio realizando de forma automática el respectivo planeamiento del recurso hídrico. Los resultados de las simulaciones evidenciaron las falencias que se tienen en el presente modelo de mercado para la bolsa de energía en corto plazo en Colombia, puesto que se demostró que las pérdidas de energía por medio de ineficiencias en el uso del recurso hídrico (vertimientos), no representa necesariamente una pérdida económica para los oferentes que usan dicho recurso, y que los generadores tiene demasiada libertad para elegir su precio de oferta, si se tiene en cuenta que la tecnología hidroeléctrica compone casi el 66% de toda la matriz energética disponible en el país, y solo mediante la inclusión en el mercado a gran escala de energías renovables se puede lograr una mayor competitividad. También se observó que aún hay una gran dependencia de las tecnologías de generación térmicas para escenarios meteorológicos críticos como el fenómeno del niño, y que incluso con una gran integración de energías renovables, podría ser insuficiente para satisfacer las necesidades de confiabilidad y disponibilidad que tiene el SIN en los próximos años. Mediante el cumplimiento de los objetivos de la presente investigación y con ayuda de toda la información recolectada a lo largo del 2023, el cual fue un año inflexivo para el mercado de generación en el país, resulta prudente y necesario concluir que es recomendable hacer una reforma reglamentaria para el mercado de bolsa de Colombia, que contemple tanto los problemas actuales como futuros para responder con contundencia a los fenómenos ambientales que han afectado al país con una consecuencia directa una en el precio de la energía.

• Autores: Quevedo Aullón, Jonathan Andrey; Armijo Castillo, Luis Angel
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/40345
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/40345
• Palabra clave: IA; Hidrología; Renovables; Mercado; Pronóstico; Ingeniería Eléctrica -- Tesis y disertaciones académicas; Industria energética; Economía de la energía -- Análisis; Recursos energéticos renovables; Colombia -- Consumo de energía eléctrica; AI; Hydrology; Renewables; Market; Forecast
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