Modelamiento de series sintéticas de caudales mensuales en la planificación de la operación del sistema eléctrico interconectado del Perú

Descripción del Articulo

Universidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Doctorado en Recursos Hídricos
Detalles Bibliográficos
Autor: Sarango Julca, Douglas Donal
Formato: tesis doctoral
Fecha de Publicación:2021
Institución:Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio:UNALM-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/4737
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12996/4737
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Disponibilidad del agua
Cursos de agua
Recursos hídricos
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spelling Mejía Marcacuzco, Jesús Abeleccffb20-509f-4842-b79b-8ead07c8d9daSarango Julca, Douglas Donal2021-06-01T15:46:19Z2021-06-01T15:46:19Z2021https://hdl.handle.net/20.500.12996/4737Universidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Doctorado en Recursos HídricosLa generación de caudales mensuales sintéticos es una buena opción para los estudios de planeamiento de la generación de energía eléctrica del Sistema Eléctrico Interconectado Nacional (SEIN). El modelo de mejor ajuste para la generación de las series sintéticas es el Auto Regresivo Periódico de Medias Móviles - PARMA (1,1), con el que se generaron 300 series sintéticas de caudales mensuales de 52 años de longitud (1965-2016) para cada punto de interés, obteniéndose así la serie sintética mensual esperada que se utilizó en el Modelo de Simulación de la Operación Económica Optima del Sistema Eléctrico Peruano (PERSEO) para el planeamiento de la generación de energía del SEIN en el periodo 2016- 2019. Se presentan los resultados para la cuenca del río Mantaro por ser la que actualmente produce más del 30 % de la energía generada en el SEIN, habiéndose encontrado una diferencia de 1.70 US$/Mwh en el valor del costo marginal de energía al comparar el uso de series sintéticas con las series históricas de caudales mensuales, lo que implica una variación, en términos de ingresos, de 33.79 Millones US$ para la empresa ELECTROPERU S.A. concesionaria de esta cuenca. Se concluye que las series sintéticas de caudales mensuales tiene un impacto significativo en el cálculo de los costos marginales del SEIN, por que las series hidrológicas utilizadas actualmente en el modelo PERSEO entregan costos marginales más altos que cuando se usan series sintéticas, demostrándose de esta forma la ventaja de usarlas en el planeamiento de la operación del SEIN.The generation of synthetic monthly flows is a good option for planning studies of the generation of electric power of the National Interconnected Electrical System (SEIN). The best fit model for the generation of synthetic series is the Periodic Auto Regresive of Moving Averages - PARMA (1,1). For each point of interest, 300 synthetic series of 52- year long monthly flows (1965-2016) were generated, thus obtaining the expected monthly synthetic series, which was used in the Simulation Model of the Optimal Economic Operation of the Peruvian Electric System (PERSEO) for the planning of SEIN power generation during the 2016-2019 period. In this paper, the results obtained are presented for the Mantaro river basin as it is currently producing more than 30% of the energy generated in the SEIN, having found a difference of 1.70 US $ / Mwh in the value of the marginal cost of energy when comparing the use of synthetic series with the historical series of monthly flows, which implies a variation, in terms of revenue of US $ 33.79 million for the company ELECTROPERU SA concessionaire of this basin. It is concluded that the synthetic series of monthly flows has a significant impact on the calculation of the marginal costs of the SEIN, because the hydrological series currently used in the PERSEO model deliver higher marginal costs than when using synthetic series, thus demonstrating the advantage of using them in the planning of the SEIN operation.application/pdfspaUniversidad Nacional Agraria La MolinaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Disponibilidad del aguaCursos de aguaRecursos hídricoshttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.11Modelamiento de series sintéticas de caudales mensuales en la planificación de la operación del sistema eléctrico interconectado del Perúinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionreponame:UNALM-Institucionalinstname:Universidad Nacional Agraria La Molinainstacron:UNALMSUNEDURecursos HídricosUniversidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de PosgradoDoctoris Philosophiae - Recursos Hídricos07136313https://orcid.org/0000-0002-9070-389806443739https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesishttps://purl.org/pe-repo/renati/level#doctor522018Chávarri Velarde, EduardoMontalvo Arquiñigo, NéstorVásquez Villanueva, AbsalónJave Nakayo, Jorge LeonardoORIGINALsarango-julca-douglas-donal.pdfsarango-julca-douglas-donal.pdfTexto completoapplication/pdf6657910https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/12d2b103-ba67-4a1b-bc2f-a78ac0833071/download1e0d3d6c87554a673a7ad55bf8b1848bMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81664https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/19c5d860-ca5f-4235-af16-b8600b7cf66e/download97c5bee00fbb4c4f8867bd742b579336MD52TEXTsarango-julca-douglas-donal.pdf.txtsarango-julca-douglas-donal.pdf.txtExtracted texttext/plain520197https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/2763a3ec-efec-4a47-94b2-c562c6c60495/downloadcd7af35c708f25b254c5d7c58efd9afaMD53THUMBNAILsarango-julca-douglas-donal.pdf.jpgsarango-julca-douglas-donal.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3315https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/aef879d1-36e5-4a0c-9cfa-411218ce5879/downloada2ff6d2884532a47a69d4f54e21af064MD5420.500.12996/4737oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/47372025-02-26 16:49:50.097https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://repositorio.lamolina.edu.peRepositorio Universidad Nacional Agraria La Molinadspace@lamolina.edu.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