pruebas Estimación y Simulación de Generacion

1 Estimación de los modelos de generación.

La serie de generación \(G\) de una planta \(i\) se modela como un proceso estocástico.

\[G_{t}=g(t,h)+Y_{t}\] Donde \(G_{t}\) es la generación de energía eléctrica en el momento \(t\). Donde \(g_{t}\) es un componente deterministico y \(Y_{t}\) corresponde a un componente aleatorio, el cual sigue la siguiente ecuación diferencial estocastica:

\[dy_t=-\kappa y_tdt+\sigma^g dw_y\]

donde \(\kappa\) es un parámetro que representa la velocidad de reversión a la media, \(\sigma^g\) es la volatilidad de la generación y \(dw_y\) representa un movimiento Browniano.

1.1 Modelo de media (tendencia de largo plazo).

La tendencia de largo plazo se modela a través de un modelo lineal en donde la variable dependiente es la generación mensual de energía eléctrica y el las variables explicativas son la tendencia de largo plazo, el efecto mes y el efecto Niño

\[g(t,h)=\beta_0+\beta_{trend}+\sum_{i=1}^{12}\beta_m Dm+\beta_{n ino}D_{nino}\]

tendencia de largo plazo \(\beta_{o}+\beta_{trend}.t\), el efecto Niño \(\beta_{nino}D_{nino}\) y el efecto niña \(\beta_{nina}D_{nina}\)

1.2 Función del modelo Generación

La estimación de los parámetros estadísticos que se requieren para la proyección de las cantidades de energía generada a través de simulación, se hace a través de una función llamada FUNCION_MODELOS_GENERACION que se encuentra programada en un script llamado funcion_modelos_generacion.R.

1.2.1 Parámetros de la función modelos.

• NOMBRE_PLANTA: Este parámetro toma los nombres de cada planta que se va a simular.
• FRECUENCIA: Se fija de a mensual.

Para cada planta, se toma toda la muestra disponible para la estimación de parámetros.

1.3 Parámetros globales:

Los parámetros elegidos por el usuario para la simulación se leen desde el archivo ParametrosGlobalesSimulacion.csv

1.4 Selección de plantas a simular.

Se hace desde el archivo de ParametrosGlobalesSimulacion.

	Valor	SimulaPlanta	SimulaEmbalse
Planta1	Eolico	1	FALSE
Planta2	chivor	1	TRUE
Planta3	tunjita	1	FALSE
Planta4	castilla	1	FALSE
Planta5	luzma	1	FALSE

1.5 Parámetros de salida del modelo.

Tomando los parámetros de entrada se corre el modelo de generación y se genera el archivo Lista_Salidas_Estimacion_planta que contiene las siguientes salidas para cada planta:

• “epsilon_generacion”
  
• “coeficientes_modelo_generacion”
• “modelo_ajustado_generacion”
  
• “serie_tiempo_generacion”
  
• “exogenas”
  
• “volatilidad_generacion”

1.6 Gráficas de salida

1.6.1 Planta Eolico.

	Estimate	Std. Error	t value	Pr(>|t|)
(Intercept)	231.6679043	2.9661188	78.104728	0.0000000
exogenas10	-32.6350934	9.2075722	-3.544376	0.0005412
exogenas11	-32.5220908	9.2075722	-3.532103	0.0005647
exogenas12	-19.0056903	8.8570645	-2.145823	0.0336760
exogenas9	-28.3004464	9.2075722	-3.073606	0.0025595
x_t_1	0.1053813	0.0807962	1.304285	0.1943075

1.6.2 Planta Tunjita

	Estimate	Std. Error	t value	Pr(>|t|)
exogenas10	11.0093249	2.744073	4.012037	0.0017240
exogenas11	7.4939067	1.940353	3.862136	0.0022599
exogenas4	10.3768419	1.940353	5.347915	0.0001742
exogenas5	13.3559484	1.940353	6.883257	0.0000169
exogenas6	13.4527482	1.940353	6.933145	0.0000158
exogenas7	14.1921977	2.744073	5.171945	0.0002324
exogenas8	13.9641698	2.744073	5.088847	0.0002667
exogenas9	11.1468563	2.744073	4.062157	0.0015756
x_t_1	0.4698946	0.208229	2.256624	0.0367033

1.6.3 Planta Castilla

	Estimate	Std. Error	t value	Pr(>|t|)
(Intercept)	27.5153095	0.1817408	151.3986588	0.0000000
exogenas10	-2.3200756	0.4885844	-4.7485667	0.0000034
exogenas11	-2.6707156	0.4885844	-5.4662318	0.0000001
exogenas12	-1.8699871	0.4793453	-3.9011277	0.0001214
exogenas2	-0.8395380	0.4793453	-1.7514264	0.0810294
exogenas6	-0.8717429	0.4793453	-1.8186117	0.0700994
exogenas9	-2.4311339	0.4885844	-4.9758730	0.0000012
x_t_1	0.0245682	0.0649937	0.3780091	0.7057208

1.6.4 Planta luzma

	Estimate	Std. Error	t value	Pr(>|t|)
(Intercept)	1337.5711291	15.8913811	84.1695959	0.0000000
exogenas10	-142.8088345	39.9545370	-3.5742833	0.0004172
exogenas11	-120.6298853	40.1556046	-3.0040610	0.0029190
exogenas12	-90.9273186	39.3103254	-2.3130645	0.0214851
exogenas9	-95.8556407	39.8710352	-2.4041423	0.0168973
exogenasnino	64.4141933	29.2890569	2.1992580	0.0287236
exogenasnina	49.6935998	25.3506254	1.9602514	0.0510141
x_t_1	-0.0015734	0.0617261	-0.0254895	0.9796834

2 Simulación de la generación

La simulación de la generación de cada planta, puede ser realizada de manera estadística o por aportes hidricos al embalse.

2.1 Simulación embalse.

Se hace a través de la función contenida en el script GeneracionEmbalse.R y se obtiene un dataframe llamado SimulacionGeneracionEmbalse que contiene todas las trazas de las plantas simuladas por embalse.

2.2 Simulación estadistica.

2.2.1 Función de simulación de generación

La simulación de plantas a través de la cual se hace la proyección de las cantidades de energía, la realiza una función llamada FUNCION_SIMULACION_GENERACION_2 que se encuentra en un sript llamdo funcion_simulacion_generacion_2

2.2.2 Simulación total.

Genera Lista_Salidas_Simulacion_planta y “simulaciones_generacion_pta_X.csv”

FUNCION_SIMULACION_GENERACION_2

2.3 salidas

2.3.1 Salidas embalse 1.

2.3.2 Salida embalse 2

2.3.3 Salida embalse 2

2.3.4 Planta 1 estadistica.

2.3.5 Planta 2 estadistica.

2.3.6 Planta 3 estadistica.

2.3.7 Planta 4 estadistica.