Modelo de optimización posibilística para determinar el costo Intrínseco de la calidad eléctrica/ambiental. Parte II : aplicaciones
Resumen
Uno de los problemas que se observa en los Sistemas de Abastecimiento Energético, estriba en la valoración económica de variables que, por sus características subjetivas, incertidumbres de valor que le son inherentes, y ausencia de un mercado que defina precios unitarios de equilibrio, no pueden ser monetizadas para, por ejemplo, definir sus costos. Este es el caso de una variable ambiental, asociada a cierto aspecto que represente un impacto sobre el medioambiente. El presente trabajo propone un Modelo de Optimización Posibilística aplicado a la determinación dinámica del Costo de la Calidad Eléctrica (Servicio Eléctrico) y/o Ambiental o Calidad EA, de un Sistema de Redes en Distribución Eléctrica (SDEE), ponderado a través de una variable genérica. Se considera la Planificación de Mediano/Corto Plazo del sistema, conforme el Período de Control Regulatorio, bajo criterios a cuyas variables se le reconocen incertidumbres de valor y, por tanto, no estocásticas. El cálculo del Costo de Calidad EA, se sustenta en relacionar, para cualquier estado de la Trayectoria Más Satisfactoria de Evolución del SDEE obtenida, el Costo Anual de Inversión con un Índice de Impacto en la Calidad EA. Este costo es denominado, por tal razón, Costo Intrínseco, puesto que no es fijado externamente, sino resultado de los elementos que integra el sistema, y de su dinámica. One of the major problems of Energy Supply Systems, is the economic assets of variables that, because subjectivity characteristics, inherent uncertainties in its values, and inexistence of a market in order to determine equilibrium prices per unit, can’t have a monetary value that allow, for example, to define its costs. This is the case of environmental variable, associated with some aspect that represents an impact on the environment. In this work, a Possibilistic Optimization Model, applied to dynamic determination of Environmental/Electricity Service (EES) Quality Cost or EES Quality of a Network Electric Distribution System (NEDS), adopting a generic variable, is presented. The Mid/Short Term System’s Planning, coincident with Regulatory Control Period, under criterias which associated variables exhibits uncertainties of value and, so, have not stochastic nature, is considered. The EES Quality Cost determination, is based in the relationship, for any state of Most Satisfactory Trajectory of EEDS evolution, between the Annual Investment Cost and an Impact Index of Networks System EES Quality. This cost, is introduced as Intrinsic Cost, because it’s not defined externally, but depends of system’s elements and its dynamics. In this second part part of the work, the applications of the Model, are presented.
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