Clase | Fecha | |||
1 | 06/03/2025 | Jueves | Introducción al modelado y operación óptima de sistemas Parte A: (video) (pdf) |
rch |
2 | 11/03/2025 | Martes | Instalación de SimSEE y Práctico 1 (viedo) |
xc |
3 | 13/03/2025 | Jueves | Práctico 2 (video) Introducción al modelado y operación óptima de sistemas. Parte B: (video) (pdf) |
xc, rch |
4 | 18/03/2025 | Martes | Resolución ejercicio 0 (pdf) Optimización en pocas palabras (pdf). Programación Orientada por los Objetos y Primeros Actores (pdf) (video clase) (video Turbina 1) (video Turbina 2) (video Ciclo Combinado) |
rch |
5 | 20/03/2025 | Jueves | Programación Dinámica Estocástica y Costo Futuro y Práctico 3 (video)(pdf) |
xc |
6 | 25/03/2025 | Martes | Práctico Sala LP. Expansión de la Demanda, cálculo de Gradiente de inversión de las tecnologías. Eol., Sol, Térmicas de Punta y de Base, expansión de la Demanda y planteo de la necesidad de expansión de la generación. Introducimos el concepto de Costos Fijos y Variables pero sin entrar en detalle de cómo calcular. (video A) (video B) | xc |
7 | 27/03/2025 | Jueves | Introducción a la Planificación de Inversiones. (video) (pdf) | gcp |
8 | 01/04/2025 | Martes | Bellman + CEGH + SimSEE_ICF y Aprendizaje por refuerzo (video) (pdf) (series caudales UY) |
rch |
9 | 03/04/2025 | Jueves | Ejemplo de solución del Ejercicio 0 con SimSEE (sala) Reducción de estado y asimilación de pronósticos en modelos CEGHs (pdf) (video) Asimiliación de pronosticos en SimSEE (pdf) |
rch, gf |
10 | 08/04/2025 | Martes | Influencia de iN34 en la operación, asimilación de pronósticos de caudales. R.Terra y A. De Vera. (video) Construcción CEGH Eol, Sol, Temp en base a series de reanálisis. (grib_Belize) exploradorGRIB (se incluye en los binarios de SimSEE a partir de la versión 175) Ayuda de la aplicación exploradorGRIB (aquí) |
rt, adv, rch |
11 | 10/04/2025 | Jueves | Programación Estacional y Semanal y VATES + Práctico (video) | fp, ps, xc |
15/04/2025 | Martes | Semana Santa (Turismo) | ||
17/04/2025 | Jueves | Semana Santa (Turismo) | ||
12 | 22/04/2025 | Martes | Repaso DBESS y Práctico (video) (pdf) | rch |
13 | 24/04/2025 | Jueves | TRACTORCITO (Manual de ususario). Sala Mercosur (aquí). Presentación (pdf). (Video) |
rch |
14 | 29/04/2025 | Martes | Control de Demanda Neta Mínima y ROCOF (video) | |
01/05/2025 | Jueves | Día de los trabajadores | ||
15 | 06/05/2025 | Martes | Modelo de Demanda + Práctico (video) (pdf) |
Victoria Severi
Diego Balbiani
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Se trata de terminar la implementación de el Actor TDEBESS en SimSEE. Un Actor TDBESS representa al conjunto de bancos de baterías distribuidos asociados a un Nodo de SimSEE y la idea es que el despacho de los mismos se resuelve en forma centralizada suponiendo que responden en forma óptima a la señal de costo marginal que resultaría del despacho.
Catalina Paradeda
Juan Lezama
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Se trata de analizar usando las Salas ADME en los diferentes horizontes temporales cuál es la sensibilidad del precio spot a los valores de costo de racionamiento y al tipo de indexación que se suponga sobre los mismos.
Se deberá calcular el ingreso por venta al precio-spot que tendría cada tipo de tecnología y la sensibilidad de dichos ingresos tanto a la forma de fijar/indexar los costos de racionamiento como al valor del precio techo del spot.
GIL PEREZ FACUNDO
GONZÁLEZ MASTANDREA MARIANA SILVINA
RIVA ARIAS LORGIO WALDEMAR
TOBIAS ROVIRA FRANCO ISMAEL
Para una demanda dada se diseñarán sistemas en base a energías renovables no convencionales y baterías. Dimensionar los sistemas para un costo de falla de 600 US$/MWh (generación con moto-generador a gasoil incluyendo costos de transporte y almacenamiento del combustible) y costos fijos de Solar y Eólica equivalentes a 40 US$/MWh de energía puesta a disposición.
Se diseñaran tres sistemas: a) Eólico + Baterias, b) Solar + Baterías y c) Eólico + Solar + Baterías.
Como curva de demanda se utilizará la demanda horaria de Uruguay escalada a un una energía anual de 650 GWh
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Se partirá de una optimización del SIN de Uruguay Sin Reducción de Estados del CEGH de aportes y se medirá la diferencia del para diferentes reducciones.
También se evaluará el impacto sobre los precios, remuneraciones del MMEE y probabilidades de racionamiento.
1.BORSIERI RIJO MILENA ALICIA
2.RINCON SAHAJDAK MARÍA VICTORIA
3.Jorge Álvarez
Se trata de comparar para un juego de Salas de Programación de Mediano Plazo (MP) y de Programación de Corto Plazo (CP) de ADME las diferencias entre la operación con la política de operación obtenida con la recursión de Bellman (método actualmente en uso) versus la operación con la política de operación obtenida por aprendizaje por refuerzo usando la aplicación El Tractorcito.
Se ensayarán por los menos dos estructuras de la red neuronal que representa la política de operación.
Belén Spino
Martina Montichelli
Enzo Moalli
Se analizará sobre la Sala MP de ADME los efectos que tendría:
Imponer una Demanda Neta Mínima de 540 MW en el despacho energético.
Imponer un control de ROCOF < 1.5 Hz/s ante pérdidas de generación de 100 MWh
Para la consideración de las constantes H de los generadores se utilizará la tabla de valores típicos suministrada en el curso.
***************** NO SELECCIONADOS*************************
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Se supondrá un proyecto industrial (como puede ser un hidrolizador) que junto a una demanda propia instala generación propia. Dicha generación se despacha con prioridad para el consumo propio y solo en caso de disponer de excedentes los mismos son volcados al sistema recibiendo el PrecioSpot de la hora.
Se evaluarán los ingresos del proyecto y la variación del resto del sistema por el agregado de dicho proyecto.
Se supondrá que el proyecto puede comprar energía del sistema al CostoMarginal siempre que el mismo esté por debajo de un valor umbral supuesto de 60 USD/MWh (indexado 100% con WTI).
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SimSEE permite activar una “gestión de riesgo de vaciado de embalses” que actúa en forma adicional a la PO elevando el valor del agua de los embalses cuando los mismos están en riesgo de vaciado. En el trabajo se evaluará cuán efectiva o no es dicha operación, el sobre-costo implícito y el cambio en el riesgo de costos y de racionamiento.
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Se analizará el impacto de la asignación de probabilidad a las discretizaciones de los estados del CEGH de aportes. Se mostrará la influencia sobre el y sobre los precios y remuneraciones del MMEE y probabilidades de racionamiento.