La Demanda eléctrica crece en forma permanente. Las centrales de generación ya instaladas se van retirando por obsolescencia y esto lleva a la necesidad de incorporar constantemente nuevos proyectos de generación.
Por el porte de los proyectos involucrados, estas inversiones deben planificarse generalmente con más de tres años de antelación. La planificación de los sistemas se realiza generalmente proyectando la demanda para las próximas décadas y simulando el comportamiento del sistema incorporando diferentes tipos de generación (eólica, solar, térmica, hidroeléctricas, etc.) para abastecer los incrementos de Demanda y el retiro de unidades generadoras existentes.
Para llevar adelante esta tarea, en la misma plataforma se dispone de un potente optimizador llamado OddFace en el que el usuario puede especificar cuáles son las alternativas de inversión y obtener así el plan óptimo de inversiones.
Con la Sala que representa el sistema de las próximas décadas es posible simular el comportamiento estadístico del sistema en el conjunto de futuros posibles (realización de los procesos estocásticos) y obtener así diferentes indicadores.
A modo de ejemplo, la Fig.1 muestra la generación esperada por (MW-medios semanales) para una expansión posible del sistema uruguayo en el horizonte 2021-2047. La Fig.2 muestra para la misma Sala, el costo marginal esperado anual que es excedido con probabilidades 30 y 70%. Estos ejemplos se incluyen al solo efecto de transmitir al lector el tipo de resultado que se puede obtener al realizar las simulaciones.


Fig. 1: Ejemplo de simulación de largo plazo. Generación por fuente Uruguay 2021-2047.


Fig. 2: Ejemplo de indicador estadístico. Costo marginal medio anual que es excedido con probabilidades 30 y 70%.

Un ejemplo de aplicación de SimSEE en análisis de largo plazo puede verse en el sitio del Ministerio de Industria, Energía y Minería (MIEM) de Uruguay aquí.

En base a realizar simulaciones de largo plazo, es posible calcular los ingresos que tendría un proyecto (una nueva central de generación, una nueva línea de transporte, etc.) por su incorporación en el sistema. La evaluación de proyectos se puede realizar por los ingresos y egresos marginales (esto es suponiendo que el proyecto es marginal en el sistema) o mediante la comparación de Salas de largo plazo optimizadas como se mencionó en el uso anterior.

La simulación de los siguientes meses de la operación óptima del sistema, permite a los diferentes participantes (generadores, operadores, grandes consumidores, etc.) realizar las previsiones de sus ventas y compras y planificar la disponibilidad de los suministros (por ej. la compra de combustible, programar agendas de embarques de buques metaneros, etc.).
A modo de ejemplo, en Uruguay, la Administración del Mercado Eléctrico genera semestralmente el informe de Programación Estacional utilizando la aplicación SimSEE y expone en forma pública las Salas SimSEE correspondientes en su sitio web aquí.

En el caso de mercados organizados en base a un precio horario basado en el costo marginal de generación, SimSEE se puede utilizar para calcular el valor esperado del costo de adquisición de la energía en el mercado spot y el riesgo al que se ve expuesto el comprador, valores indispensables para el diseño del precio y riesgo asociado al contrato.

SimSEE dispone de una potente herramienta de modelado de procesos estocásticos. Esta herramienta le permite incorporar en forma simple los pronósticos disponibles. A modo de ejemplo, en la programación de la operación del sistema en Uruguay, se consideran pronósticos de aportes hidráulicos a las centrales hidroeléctricas, de generación eólica y solar y de la demanda eléctrica. Incorporando la información de los pronósticos a la Sala que representa el sistema, es posible obtener el despacho con detalle horario de los siguientes días y obtener información estadística detallada.
Con el constante aumento de fuentes de energía intermitentes en los sistemas, estas simulaciones horarias de los siguientes días suministran información indispensable para el operador del sistema. Las Fig.3 y 4 muestran ejemplos de los pronósticos de generación eólica y de la demanda eléctrica de los siguientes 7 días.


Fig. 3: Pronóstico de la generación eólica de los siguientes 7 días.


Fig. 4: Pronóstico de la Demanda de los siguiente 7 días.

De estas simulaciones de corto plazo se obtiene información relevante para la operación, como ser la probabilidad de despacho de una central dada en las siguientes horas o días que permitan preveer en forma ordenada su arranque. También suministran la información estadística necesaria para la realización de ofertas de intercambio con otros países pudiendo especificar volumen y precio con niveles de confianza con días de antelación.

Como ejemplo de aplicación continua de SimSEE, la Administración del Mercado Eléctrico (ADME) de Uruguay ha implementado una aplicación llamada VATES, que en forma continua está actualizando una Sala SimSEE con la representación del sistema de generación de Uruguay. Todas las horas, se actualiza la Sala, incorporando los pronósticos de aportes hidráulicos a las represas, el pronóstico de generación eólica (Ej. Fig.3) y solar, el pronóstico de demanda (Ej. Fig.4) . También se actualiza la información del estado del sistema como ser disponibilidades de las centrales y cota de los lagos de las hidroeléctricas. Luego de actualizada la Sala, se ejecuta SimSEE para obtener el despacho de los siguientes siete días con detalle horario. En el caso de ADME, este resultado se publica en forma automática en su sitio web aquí.


Fig. 3: Pronóstico de la generación eólica de los siguientes 7 días.


Fig. 4: Pronóstico de la Demanda de los siguiente 7 días.

Un ejemplo de resultado de la aplicación de simulaciones en forma continua como se describió en la sección 6 está el de la generación del pronóstico del costo marginal de generación con detalle horario de los siguientes días.

En ejemplo implementado por ADME, esa proyección del costo marginal es actualizada todas las horas y podría servir en el futuro como base para la implementación de señales de precio para controladores domiciliarios inteligentes que puedan administrar alguna de las cargas domésticas, como ser la carga de vehículos eléctricos y el calentamiento de agua en los termo-tanques. O para demandas industriales que puedan desplazar parte del consumo, como algunas aplicaciones de riego, frigoríficas etc.
La Fig.5 muestra un ejemplo de la publicación de la serie de costo marginal publicado en la web de ADME.


Fig. 5: Proyección del costo marginal de generación de los siguientes 7 días.

Las simulaciones de mediano y largo plazo son utilizadas principalmente por los Reguladores para la estimación de las diferentes componentes del costo del sector generación, lo que permite el diseño de paramétricas de variación de las tarifas estrechamente ligadas a las componentes reales del costo.
También se ha utilizado para calcular el costo de congestión entre áreas de un sistema obteniendo así una estimación de la tarifa que podría aplicarse por transporte a una futura interconexión que aumente la capacidad de transporte entre las áreas.