METODOLOGÍA REGULATORIA PARA PROPICIAR LA EFICIENCIA ENERGÉTICA DESDE EL LADO DE LA OFERTA CON PENETRACIÓN DE FUENTES PRIMARIAS DE ENERGÍAS RENOVABLES

Autores/as

  • Federico Camargo
  • Carlos Casanova
  • Eduardo Perez
  • Gustavo Schweickardt

Palabras clave:

modelos de optimización, metaheurísticas, valoración económica

Resumen

En  la presente propuesta  se  desarrollan las bases para la regulación de las redes eléctricas de distribución, aunque puede ser extendido también para los otros segmentos del mercado eléctrico. Se presentan los aspectos que no han sido resueltos completamente o en forma satisfactoria por los marcos regulatorios y modelos de resolución disponibles en el estado del arte. Entre estos se incluyen la existencia de múltiples criterios de optimización,  valoración económica de los criterios que son no monetizables en forma directa, la influencia de la incertidumbre fundamental,  etc. También el incentivo a la incorporación de la generación renovable. Se buscaron discutir los problemas y aspectos a considerar para obtener una metodología estandarizada y flexible, la cual resulte factible para realizar comparaciones y tomas de decisiones, con el fin de minimizar el impacto ambiental. De esta manera, se definieron algunos criterios y factores influyentes, a mediano y largo plazo, en la sustentabilidad del sistema energético, con la intención de incorporarlos en ámbitos de discusión y enseñanza pertinentes, propiciando su difusión y críticas.

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Referencias

CAMARGO, F. G., & SCHWEICKARDT, G. A. (2016): "MODELO DE DECISIÓN MULTI-CRITERIO CON LA APLICACIÓN DE LA METAHEURÍSTICA FEPSO PARA LA DETERMINACIÓN DEL ESCENARIO ÓPTIMO QUE PROPICIE LA PENETRACIÓN DE LAS FUENTES PRIMARIAS DE GENERACIÓN RENOVABLES SEGÚN LA TASA TECNOLÓGICOS Y DE LAS FUNCIONES OBJETIVOS". IV Congreso Nacional de Ingeniería Informática / Sistemas de Información (CONAIISI). Salta, Argentina.

DAGUM, C. (1968): "ON METHODS AND PURPOSES IN ECONOMETRIC MODEL BUILDING", 28(3–4), pgs. 381–398. https://doi.org/10.1007/BF01322892

DEQUECH, D. (2000): "FUNDAMENTAL UNCERTAINTY AND AMBIGUITY". Eastern Economic Journal. Retrieved from http://www.jstor.org/stable/40325967

FOUQUET, D. (2013): "POLICY INSTRUMENTS FOR RENEWABLE ENERGY – FROM A EUROPEAN PERSPECTIVE". Renewable Energy, 49, 15–18. https://doi.org/10.1016/J.RENENE.2012.01.075

GUASCH, J. L., & SPILLER, P. T. (1999): "MANAGING THE REGULATORY PROCESS?: DESIGN, CONCEPTS, ISSUES, AND THE LATIN AMERICA AND CARIBBEAN STORY". World Bank. Retrieved from: https://books.google.com.ar/books?hl=es&lr=&id=Y5QC6PFY84AC&oi=fnd&pg=PA15&dq=Managing+the+Regulatory+Process:+Concepts,+Issues+and+the+Latin+America+and+Caribbean+Story+Book&ots=1qSPMF3Tqi&sig=ZfPsrMnzxT22cy6XX6J2WP9hWA&redir_esc=y#v=onepage&q=Managing the Regulatory Process%3A Concepts%2C Issues and the Latin America and Caribbean Story Book&f=false

HANS-JÜRGEN ZIMMERMANN. (1978): "FUZZY PROGRAMMING AND LINEAR PROGRAMMING WITH SEVERAL OBJECTIVE FUNCTIONS". Fuzzy Sets and Systems, 1(1), pgs. 45–55. https://doi.org/10.1016/0165-0114(78)90031-3

HWANG, C. L., & YOON, K. (1981): "METHODS FOR MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION MAKING". pgs. 58–191. https://doi.org/10.1007/978-3-642-48318-9_3

LAI, Y. J., & HWANG, C. L. (1994): Fuzzy Multiple Objective Decision Making (pp. 139–262). https://doi.org/10.1007/978-3-642-57949-3_3

SAATY, T. (2000): "FUNDAMENTALS OF DECISION MAKING AND PRIORITY THEORY WITH THE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS". Retrieved from https://books.google.com/books?hl=es&lr=&id=wct10TlbbIUC&oi=fnd&pg=PT1&dq=Saaty,+T.+L.+Fundamentals+of+decision+making+and+priority+theory+with+the+analytic+hierarchy+process.+2000%3B+(Vol.+6).+Rws+Publications.+&ots=_B8wQS2KCg&sig=FT9Og44K6aznXt3sj7xr45t-7-Y

SAKAWA, M., & YANO, H. (1985): "INTERACTIVE DECISION MAKING FOR MULTI-OBJECTIVE LINEAR FRACTIONAL PROGRAMMINGPROBLEMS WITH FUZZY PARAMETERS". Cybernetics and Systems, 16(4), pgs. 377–394.

https://doi.org/10.1080/01969728508927781

SCHWEICKARDT, G., ALVAREZ, J. M. G., & CASANOVA, C. (2016): "METAHEURISTICS APPROACHES TO SOLVE COMBINATORIAL OPTIMIZATION PROBLEMS IN DISTRIBUTION POWER SYSTEMS.AN APPLICATION TO PHASE BALANCING IN LOW VOLTAGE THREE-PHASE NETWORKS". International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 76, pgs.1–10. https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2015.09.023

SCHWEICKARDT, G., & CASANOVA, C. (2017): "MODELO HIPERHEURÍSTICO PARA LA OPTIMIZACIÓN DE LA CONFIABILIDAD EN SISTEMAS DE DISTRIBUCIÓN ELÉCTRICA DE MEDIA TENSIÓN". In Anales XXX ENDIO y XVIII EPIO (pgs.138–145).

SCHWEICKARDT, G., & PISTONESI, H. (2010): "OPTIMIZACIÓN DE LA CONFIABILIDAD EN SISTEMAS DE DISTRIBUCIÓN ELÉCTRICA DE MEDIA TENSIÓN POR EVOLUCIÓN DEL COSTO INTRÍNSECO DE LA ENERGÍA NO SUMINISTRADA". Revista de la escuela de perfeccionamiento en investigación operativa, 1, pgs.125–146.

SMIL, V. (2010): "ENERGY TRANSITIONS?: HISTORY, REQUIREMENTS, PROSPECTS". Praeger.

URBANB, J., & NORDENSVÄRDA, F. (2015): "THE STUTTERING ENERGY TRANSITION IN GERMANY: WIND ENERGY POLICY AND FEED-IN TARIFF LOCK-IN". Energy Policy, 82, pgs. 156–165. https://doi.org/10.1016/J.ENPOL.2015.03.009

WU, D. (2009): "SUPPLIER SELECTION: A HYBRID MODEL USING DEA, DECISION TREE AND NEURAL NETWORK". Expert Systems with Applications. Retrieved from http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S095741740800910X

YOUNG-JOU, L., & CHING-LAI, H. (1993): "POSSIBILISTIC LINEAR PROGRAMMING FOR MANAGING INTEREST RATE RISK". Fuzzy Sets and Systems, 54(2), pgs.135–146. https://doi.org/10.1016/0165-0114(93)90271-I

ZELENY, M. (1981): "THE PROS AND CONS OF GOAL PROGRAMMING". Computers & Operations Research, 8(4), pgs.357–359. https://doi.org/10.1016/0305-0548(81)90022-8

VÉLEZ, M. C., & MONTOYA, J. A. (2007): METAHEURÍSTICOS: UNA ALTERNATIVA PARA LA SOLUCIÓN DE PROBLEMAS COMBINATORIOS EN ADMINISTRACIÓN DE OPERACIONES. Revista Eia, (8), pgs.99-115.

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Publicado

2019-05-18

Número

Sección

Artículos Científicos

Cómo citar

METODOLOGÍA REGULATORIA PARA PROPICIAR LA EFICIENCIA ENERGÉTICA DESDE EL LADO DE LA OFERTA CON PENETRACIÓN DE FUENTES PRIMARIAS DE ENERGÍAS RENOVABLES. (2019). Revista De La Escuela De Perfeccionamiento En Investigación Operativa, 27(45), 5-24. https://revistas.unc.edu.ar/index.php/epio/article/view/24350