Resumen de Variabilidad del costo de incertidumbre en la operación de micro-generadores eólicos

Luis Avellaneda, Juan Monsalve, Sergio Rivera

• español

  Frente al problema de la variabilidad de la velocidad del viento en la generación eólica y la dificultad que esto conlleva en el despacho económico de energía eléctrica, en este se presentan desarrollos formulaciones matemáticas (funciones), denominadas costos de incertidumbre(UCF). El término se utiliza en un modelo compuesto de dos partes, uno implica costos de penalización por sobrestimación y el otro debido a la subestimación de una potencia programada. Mediante formulación matemática analítica y simulaciones de Montecarlo, se ha encontrado el valor esperado de los costos de incertidumbre, considerando la estocasticidad del recurso primario (viento) mediante distribuciones de probabilidad. Sin embargo, no se pueden evaluar con exactitud los resultados desde un punto de vista analítico, sin tener en cuenta la variabilidad alrededor del valor promedio. En este artículo se calcula la función analítica de la varianza, entendida como medida de dispersión de los valores esperados de los costos de incertidumbre para el caso concreto de los operadores eólicos; asimismo, se valida esta formulación mediante simulaciones de Montecarlo. La función encontrada es usada para observar la dispersión de los datos en torno a su valor medio esperado, mediante la aplicación de la desviación estándar que es sencillo determinar a partir de la varianza obtenida.

• English

  Faced with the problem of wind speed in generation and the difficulty that this entails in the economic future of electric power, mathematical formulations (functions), called uncertainty costs, have been developed. The term is used in a model composed of two parts, an implication of penalization costs for overestimation and the other due to the underestimation of a programmed power. Through analytical mathematics and Monte Carlo simulations, we have found the expected value of the costs of uncertainty, the stability of primary resources through the distribution of probability. However, the results can not be evaluated accurately from an analytical point of view, without taking into account the variability around the average value. In this article we calculate the analytical function of the variance, we understand as a measure of dispersion of the expected values of uncertainty costs for the specific case of wind operators; Likewise, this formulation has been validated through Monte Carlo simulations. The function found is used to observe the dispersion of the data around its expected average value, by applying the standard deviation.