Metodología para estimación de energía firme a través de series hídricas sintéticas desacopladas.

• Autores: Yurany A. Osorno Cardona, Diego Mejía Giraldo, Nicolás Muñoz Galeano
• Localización: Información tecnológica, ISSN-e 0718-0764, ISSN 0716-8756, Vol. 29, Nº. 5, 2018, págs. 35-46
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Methodology for the stimation of firm energy through desacopled hidrical synthetic series.
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• Resumen
  • español

    Este artículo propone una variante a la metodología oficial colombiana para el cálculo de la energía firme (EF) de plantas de generación hidráulica (MCREG). La EF es la máxima energía eléctrica que es capaz de suministrar una planta de generación continuamente en condiciones de baja hidrología. En este trabajo, se plantea que, para determinar la EF, las series hídricas se modelen desacopladas anualmente para no suponer la ocurrencia de eventos hidrológicos futuros en el mismo orden cronológico histórico. Las series son generadas a partir de datos históricos de caudales empleando distribuciones normales correlacionadas. Aparte de la creación de series que reflejan la tendencia histórica, se ha logrado modelar la correlación temporal entre los caudales hídricos mensuales de plantas hidráulicas. La metodología desacoplada propuesta (abreviada como MDEF) se compara con la MCREG para dos plantas hidráulicas (338 y 1000 MW), y los resultados indican que la EF obtenida con la MDEF es mayor y menos incierta si el número de series sintéticas es significativo.

  • English

    This paper proposes a variant of the Colombian official methodology employed in the computation of firm energy (FE) produced by hydro power plants (MCREG). Firm energy is defined as the maximum electrical energy that a plant is able to continuously deliver under low hydrological conditions. This research establishes that for determining the FE, hydrological series should be annually decoupled in the MCREG optimization model to avoid the assumption that future hydrological events will occur in the same historical chronological order. Time series are randomly generated through multivariate and correlated normal distributions, whose parameters are estimated from historical inflow data. Additionally, it is also possible to model the intertemporal correlation between monthly inflows of hydro power plants. The proposed methodology (abbreviated as MDEF) is compared with MCREG. This comparison was done for two power plants (338 and 1000 MW) and the results indicate that EF obtained with MDEF is higher and less uncertain if a significant number of time series is considered.