Modelo para cuantificar los efectos esperados de estrategias de gestión de la demanda de energía eléctrica

Palabras clave: Gestión de la demanda, programa de respuesta a la demanda, modelos matemáticos, comportamiento del consumidor, gestión de la energía

Resumen

El objetivo principal de este artículo fue conceptualizar, implementar y validar un modelo cuantitativo dinámico que permitiera encontrar la respuesta de un grupo de usuarios ante diferentes estrategias de gestión de la demanda de energía que les son ofertadas. Como resultado de una revisión bibliográfica, se conceptualizó un modelo que incluye técnicas clásicas de respuesta de la demanda, propone nuevas acciones del cliente y otros aspectos novedosos como la cultura y la pedagogía energética. Se determinó la estructura general que interrelaciona las acciones del cliente, las propuestas a la demanda, el análisis beneficio-costo y la respuesta del cliente. Se establecieron modelos matemáticos y se implementaron en lenguaje Modelica. Se realizaron simulaciones para las estrategias de desplazamiento intra-diario e inter-diario, utilizando valores reales del sector eléctrico colombiano y diferentes factores de tarifas. Finalmente, se presentan las gráficas obtenidas para cambios en los perfiles diarios de consumo, costo de la energía, variación del pico de potencia del sistema, cambios en la curva de duración de carga. Las principales conclusiones obtenidas son: (i) La cultura y la pedagogía energética son elementos esenciales para acelerar el tiempo de respuesta del cliente, (ii) El valor de la factura pagada por el cliente se reduce más rápidamente en la estrategia intra-diaria que en la inter-diaria; en ambos casos las reducciones porcentuales en el costo son similares. (iii) El aumento del factor tarifa acelera la respuesta del cliente, esta relación varía según el programa ofrecido.

Biografía del autor/a

Sandra Téllez-Gutiérrez*, Universidad Nacional de Colombia, Colombia

Universidad Nacional de Colombia, GRISEC Research Group, Bogotá-Colombia, smtellezg@unal.edu.co

Oscar Duarte-Velasco , Universidad Nacional de Colombia, Colombia

Universidad Nacional de Colombia, Bogotá-Colombia, ogduartev@unal.edu.co

Referencias bibliográficas

S. Al-Alawi; S. Islam, “Principles of electricity demand forecasting. I. Methodologies”, Power Eng. J., vol. 10, no. 3, pp. 139–143, Jun. 1996. https://ieeexplore.ieee.org/document/503164

P. Šparl; D. Kofjač; A. Brezavšček, “The use of quantitative methods for electricity demand forecasting”, in 32nd International Conference on Organizational Science Development. Portorož, Slovenia, 2013. https://www.researchgate.net/publication/260633824_The_use_of_quantitative_methods_for_electricity_demand_forecasting

C. A. Garcia Botero; W. A. Martínez Botero, “Modelo para la proyección de demanda de energía eléctrica en Colombia”, Unidad de Planeación Minero-Energética (UPME), 2014, p. 18. https://www.asocodis.org.co/docs/xi-jornada/sesion1/1.%20ModeloparalaProyecciondeDemandadeEnergiaElecricaenColombia.pdf

D. López-García; A. Arango-Manrique; S. X. Carvajal-Quintero, “Integration of distributed energy resources in isolated microgrids: the Colombian paradigm,” Tecnológicas, vol. 21, no. 42, pp. 13–30, May. 2018. https://doi.org/10.22430/22565337.774

S. Aman; M. Frincu; C. Chelmis; M. Noor; Y. Simmhan; V. K. Prasanna, “Prediction models for dynamic demand response: Requirements, challenges, and insights”, in 2015 IEEE International Conference on Smart Grid Communications (SmartGridComm), 2015, pp. 338–343. https://doi.org/10.1109/SmartGridComm.2015.7436323

W.-C. Hong, Intelligent Energy Demand Forecasting, Springer London. 2013. https://doi.org/10.1007/978-1-4471-4968-2

S. Iqbal et al., “A comprehensive review on residential demand side management strategies in smart grid environment”, Sustainability, vol. 13, no. 13, Jul. 2021. https://doi.org/10.3390/su13137170

D. Valencia-Lopez; S. X. Carvajal-Quintero; J. Pineda-Agudelo, “Design of demand management programs for the efficient use of electricity by industrial users”, Ingeniería y competitivdad. vol. 19, no. 1, pp. 207–218, Jun. 2017. http://www.scielo.org.co/pdf/inco/v19n1/0123-3033-inco-19-01-00207.pdf

J. D. Molina; L. F. Buitrago; J. A. Zapata, “Design of Demand Response Programs: Customer Preferences Experiences in Colombia”, in 2020 IEEE PES Transmission & Distribution Conference and Exhibition - Latin America (T&D LA), Montevideo, 2020, pp. 1–6. https://doi.org/10.1109/TDLA47668.2020.9326246

J. Molina; L. Buitrago; S. Téllez; S. Giraldo; J. Uribe, “Demand Response Program Implementation Methodology: A Colombian Study Case”, Trans. Energy Syst. Eng. Appl., vol. 3, no. 1, pp. 13–19, Mar. 2022. https://doi.org/10.32397/tesea.vol3.n1.3

I. Lampropoulos; W. L. Kling; P. F. Ribeiro; J. van den Berg, “History of demand side management and classification of demand response control schemes”, in 2013 IEEE Power & Energy Society General Meeting, Vancouver, 2013, pp. 1–5. https://doi.org/10.1109/PESMG.2013.6672715

J. S. Vardakas; N. Zorba; C. V Verikoukis, “A Survey on Demand Response Programs in Smart Grids: Pricing Methods and Optimization Algorithms”, IEEE Commun. Surv. Tutorials, vol. 17, no. 1, pp. 152–178, 2015. https://doi.org/10.1109/COMST.2014.2341586

M. Hussain; Y. Gao, “A review of demand response in an efficient smart grid environment”, Electr. J., vol. 31, no. 5, pp. 55–63, Jun. 2018. https://doi.org/10.1016/j.tej.2018.06.003

L. Tronchin; M. Manfren; B. Nastasi, “Energy efficiency, demand-side management and energy storage technologies – A critical analysis of possible paths of integration in the built environment”, Renew. Sustain. Energy Rev., vol. 95, pp. 341–353, Nov. 2018. https://doi.org/10.1016/j.rser.2018.06.060

United States Department of Energy and United States Department of Energy - DOE, “Benefits of Demand Response in Electricity Markets and Recommendations for achieving them. A report to the United States Congress pursuant to section 1252 of the energy policy act of 2005”, Washington, 2006. https://www.energy.gov/oe/downloads/benefits-demand-response-electricity-markets-and-recommendations-achieving-them-report

S. Téllez; O. Duarte, “Gestión de la Demanda en redes eléctricas inteligentes: Revisión y futuras estrategias”, En V CIUREE: Congreso Internacional de Eficiencia y Gestión Energética. 2016. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.22085.24805

C. W. Gellings, “The concept of demand-side management for electric utilities”, Proc. IEEE, vol. 73, no. 10, pp. 1468–1470, 1985. https://doi.org/10.1109/PROC.1985.13318

XM, “Históricos de demanda”. https://www.xm.com.co/consumo/historicos-de-demanda

UPME-SIMEC, “Sistema de Información Eléctrico Colombiano SIEL. Demanda de energía”, 2021. http://www.siel.gov.co/Inicio/Demanda/tabid/60/Default.aspx

H. Elmqvist, “A Structured Model Language for Large Continuous Systems”, (Tesis Doctoral), Department of Automatic Control, Lund Institute of Technology, Lund, 1978. https://lup.lub.lu.se/search/ws/files/4602422/8570492.pdf

P. Fritzson, Principles of Object-Oriented Modeling and Simulation with Modelica 3.3: A Cyber-Physical Approach. Wiley-IEEE Press, 2015.

M. Association, Modelica Association. https://modelica.org/association

Modelica, Modelica - A Unified Object-Oriented Language for Systems Modeling Language Specification. Version 3.3. Modelica Association, 2012. https://modelica.org/documents/ModelicaSpec33Revision1.pdf

P. Fritzson et al., “The OpenModelica Integrated Environment for Modeling, Simulation, and Model-Based Development,” Modeling, Identification and Control., vol. 41, no. 4, pp. 241–295, 2020. https://doi.org/10.4173/mic.2020.4.1.

J. A. Restrepo; S. E. Sierra; J. A. Rosero, “Load curve characterization based on real time measurements: Case of study in Colombia”, in 2018 IEEE PES Transmission & Distribution Conference and Exhibition - Latin America (T&D-LA), 2018, pp. 1–5. https://doi.org/10.1109/TDC-LA.2018.8511768

MinMinas; Colombia Inteligente; CIAT, “Proyecto Demanda Activa GEI”, 2018. https://acmineria.com.co/acm/wp-content/uploads/2019/12/Mesa-3-Viernes-13-de-noviembre-2019-191108_GestionActivaDemanda_ColombiaInteligente-3.pdf

A. Faruqui; R. Hledik; S. Sergici, “A Survey of Residential Time- Of-Use (TOU) Rates”, The brattle group, Nov. 2019. https://www.brattle.com/wp-content/uploads/2021/05/17904_a_survey_of_residential_time-of-use_tou_rates.pdf

Cómo citar
[1]
S. . Téllez-Gutiérrez y O. . Duarte-Velasco, «Modelo para cuantificar los efectos esperados de estrategias de gestión de la demanda de energía eléctrica», TecnoL., vol. 25, n.º 54, p. e2357, jun. 2022.

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Publicado
2022-06-22
Sección
Artículos de investigación
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