CAPTULO 2

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Proyecto de GraduacinPRONSTICO DE CAUDALES AFLUENTES PARA LA PLANIFICACIN DE LA OPERACIN DE SISTEMAS HIDROTRMICOS DE POTENCIA APLICANDO EL MODELO ANFIS

Presentado por:

Andrs A. Ziga

1. Descripcin del Problema

El pronstico de caudales afluentes a las centrales hidroelctricas constituye uno de los procesos fundamentales que determinan la disponibilidad de este tipo de energa. Dada su naturaleza estocstica, el pronstico de caudales constituye un tema de constante investigacin y desarrollo en la bsqueda de modelos que permitan simular de mejor manera la interaccin entre las variables que determinan los caudales afluentes a los embalses.En su versin ms simple, el problema del pronstico de caudales corresponde a la determinacin de los caudales futuros considerando caudales afluentes de etapas anteriores; sin embargo, los investigadores en Recursos Hdricos han creado modelos conceptuales que relacionan las diferentes variables que intervienen en los procesos hidrolgicos y, por consiguiente, mediante el uso de dichos modelos se han establecido las variables que intervienen en el proceso de la escorrenta.

Para el proceso de planificacin de mediano plazo de sistemas hidroelctricos, donde se consideran horizontes de planificacin de 5 aos con perodos mensuales, la principal variable considerada corresponde a los caudales medios mensuales afluentes a las centrales hidroelctricas, ya que de su existencia depender la poltica de explotacin de la central hidroelctrica en un perodo determinado.

El problema del pronstico de caudales se encuentra limitado a la informacin histrica sobre las variables relacionadas con la escorrenta y, en los mejores casos, estos registros abarcan perodos de hasta 100 aos en algunos pases. En el caso de Ecuador, los registros de caudales medios mensuales afluentes a la principal central hidroelctrica del Pas (Paute-Molino) y que se encuentran disponibles en los archivos del Instituto Nacional de Meteorologa e Hidrologa INAMHI abarca un perodo de 51 aos (desde 1964 hasta la fecha); los registros de otras variables relacionadas con los caudales afluentes medios mensuales (temperatura, precipitaciones) abarcan perodos de 33 aos (desde 1982 hasta la fecha).Los modelos de series de tiempo estocsticas corresponden a modelos lineales, sin embargo, por su sencillez y versatilidad en el pronstico son ampliamente utilizadas para el pronstico. Los mtodos utilizados comnmente para el pronstico de caudales en el sector elctrico se basan en modelos estocsticos, segn Hinojosa [55], el CENACE utiliza un Modelo Economtrico (ARIMA) para el pronstico de caudales de Paute, el cual es un mtodo de pronstico lineal.Sin embargo, siendo el proceso hidrolgico un fenmeno natural, la relacin entre sus variables es no lineal y se requieren otro tipo de herramientas que permitan realizar un mapeamiento no lineal entre las variables que conforman el problema de pronstico, como los modelos basados en inteligencia artificial, como las Redes Neuronales Artificiales, los Sistemas de Inferencia Fuzzy, y los ensembles que son combinaciones de las tcnicas antes mencionadas.2. Justificacin.

En el ao de 1986, fue promulgada la Ley de Rgimen del Sector Elctrico Ecuatoriano (LRSE), con el objetivo de regular y administrar el negocio de la generacin, transmisin y distribucin de la energa elctrica en el Ecuador. Segn este marco legal, la gestin del sector elctrico debe ser el resultado de un proceso de planificacin liderado por un ente regulador (CONELEC) y un ente de control y operacin (CENACE). El Artculo 24, literal i, de la LRSE, define entre las funciones especficas del CENACE el preparar los programas de operacin para los siguientes doce meses, con un detalle de la estrategia de operacin de los embalses y la generacin esperada mensualmente de cada central [15]. El Ecuador es un pas con una considerable capacidad de generacin hidroelctrica (el 53.16% de la energa bruta disponible en el ao 2012 fue suministrada por centrales hidroelctricas) [4] y existe un gran potencial hidroelctrico aprovechable an no explotado. Dada la disponibilidad de estos recursos, el sistema elctrico ecuatoriano debe planificarse considerando un ptimo aprovechamiento de la generacin hidroelctrica para sustituir al mximo la generacin termoelctrica, cuyo costo operativo es muy alto [24].

El estado ecuatoriano, mediante el plan nacional de desarrollo, ha financiado la construccin de 15 importantes proyectos hidroelctricos entre los cuales destacan Toachi-Pilatn, Baba y el proyecto Coca-Codo-Sinclair.

La operacin de una central hidroelctrica depende de dos variables principales: el volumen almacenado en el embalse y el caudal afluente a dicho embalse, que es una variable aleatoria. Debido a la incertidumbre asociada a los caudales afluentes, es necesaria la adopcin de modelos de previsin que simulen de una manera eficiente el comportamiento de la hidrologa del sistema [8].

La Ley de Rgimen del Sector Elctrico [15] y la regulacin CONELEC-006/00 [5] definen los procedimientos para la Planificacin Operativa Energtica del Sistema Nacional Interconectado (horizontes de largo plazo), y su objetivo es establecer una poltica ptima de generacin y operacin de los embalses, considerando como objetivo la minimizacin del costo esperado de la operacin del sistema; este modelo debe considerar, entre otros aspectos, la hidrologa a travs de una modelo de caudales afluentes medios mensuales.

Las series de caudales mensuales tienen un comportamiento peridico, reflejado en parmetros como la media, desviacin estndar, asimetra y estructura de autocorrelacin [13], [14], [19]. Dada la importancia de su previsin, gran variedad de modelos han sido propuestos durante las ltimas dcadas, entre los que se cuentan los modelos de alisamiento exponencial, modelos de regresin lineal y no lineal, y modelos de series de tiempo estocsticas (AR, ARIMA, SARIMA, PAR) [2], [13], [14], [17], [18], [19], [23], [24]. Estas tcnicas se basan en mtodos estadsticos y extrapolan el comportamiento de los caudales en el pasado, mientras consideran el efecto de otros factores como el clima y la correlacin espacial entre caudales de diferentes centrales; sin embargo, estos modelos emplean un gran nmero de relaciones complejas y no lineales entre la serie de caudales y dichos factores; se requiere, adems, una gran cantidad de tiempo y esfuerzo computacional, y pueden resultar en soluciones numricamente inestables.

Los modelos de series de tiempo estocsticas y de regresin lineal son ampliamente utilizados en el sector elctrico ecuatoriano [17]; las limitaciones de estos modelos motivan el desarrollo y aplicacin de nuevas metodologas para la previsin de caudales, que representen, de manera ms exacta, las variaciones estacionales de la serie de caudales afluentes. Dentro de este contexto, en las dos ltimas dcadas se ha introducido nuevos modelos de previsin, que manejan de una manera eficiente la aleatoriedad de los caudales y presentan una fcil adaptabilidad a nuevos datos, sin la necesidad de incurrir en laboriosas formulaciones matemticas. Entre estos modelos se incluyen las tcnicas de Redes Neuronales Artificiales (ANN) [22], Sistemas Fuzzy (FS) [3], [6], y Sistemas Neuro-Fuzzy (NFS) [1], [7]; esta ltima tcnica ha tenido una gran aceptacin en el desarrollo de modelos para previsin de series de tiempo, debido a que combinan la capacidad de aprendizaje y adaptacin de las ANN y el poder de la interpretacin lingstica de los FS [9], [10], [11], [12], [16].

Este proyecto propone la aplicacin de los sistemas Neuro-Fuzzy para la previsin de caudales afluentes medios mensuales afluentes a las centrales hidroelctricas. Como resultado se prev obtener un modelo de previsin mensual que mejore, de una manera eficiente, el actual proceso de previsin entre los Agentes Generadores Hidroelctricos del Sistema Elctrico Ecuatoriano.

Para evaluar el rendimiento del modelo, los caudales pronosticados sern aplicados como informacin de entrada a un modelo de optimizacin-simulacin de la operacin de largo plazo de centrales hidroelctricas, donde se estudiar el comportamiento de los embalses de las centrales Daule-Peripa y Paute-Molino frente a la satisfaccin de una demanda igual a su capacidad instalada frente a los dos escenarios hidrolgicos determinados por los modelos de pronstico de caudales.3. Objetivos.

El objetivo principal de este trabajo es la aplicacin de la metodologa de las Redes Adaptables basadas en Sistemas de Inferencia Fuzzy (ANFIS) como una alternativa para mejorar la previsin de caudales medios mensuales afluentes a las centrales hidroelctricas del Sistema Nacional Interconectado Ecuatoriano. Los datos a utilizarse en este trabajo corresponden a los registros histricos de series de caudales medios mensuales de 2 importantes centrales hidroelctricas del Ecuador (Paute-Molino, y Daule-Peripa), correspondientes al perodo entre 1964 y 2013 (50 aos); este conjunto de datos forma parte de un registro mantenido por el CONELEC.

Entre los objetivos especficos pueden anotarse:

Representacin de los caudales mensuales afluentes medios a los embalses de las centrales hidroelctricas del Sistema Nacional Interconectado mediante conjuntos Fuzzy.

Identificacin de la estructura del modelo hbrido ANFIS para la previsin de caudales afluentes mensuales medios a las centrales hidroelctricas del Ecuador.

Comparacin del desempeo de las tcnicas hbridas Neuro-Fuzzy frente a los mtodos estocsticos tradicionalmente usados en la previsin de series de tiempo utilizando las mtricas de error medio cuadrtico, error medio relativo porcentual y error medio absoluto.

Realizar la simulacin de la operacin de largo plazo de un sistema hidroelctrico de prueba para realizar comparaciones al aplicar las dos metodologas de pronstico utilizadas. Fomentar la investigacin en el rea de los sistemas inteligentes y su aplicacin en la solucin de problemas de Ingeniera Elctrica.

4. Metodologa

Para el desarrollo del proyecto se emplear, principalmente, la metodologa propuesta por Jyh-Shing Roger Jang [9], [10], [11], [12], [16], que corresponde a la representacin de las reglas de un sistema de inferencia Fuzzy (modelo Takagi-Sugeno) a travs de una estructura de red adaptable.

El sistema de inferencia Fuzzy se encarga de representar lingsticamente las caractersticas de las variables que componen el sistema modelado, produciendo reglas de inferencia del tipo antecedente ( consecuente, donde las variables de entrada se encuentran representadas mediante conjuntos Fuzzy y la salida corresponde a un valor crisp (denominacin dada a los valores reales). La red adaptable tiene como funcin aprender el comportamiento del sistema, produciendo una relacin no lineal entre los valores de entrada y salida de la red, y debe ser construida de tal manera que cada uno de los componentes del sistema de inferencia est representado.

El anlisis estadstico de los datos proporcionar informaciones sobre la naturaleza de las series hidrolgicas, caracterizando su comportamiento y ofreciendo informacin sobre los modelos de series de tiempo que pueden ser ajustados para simular sus caractersticas. El desempeo de los modelos de pronstico ser evaluado considerando algunas medidas de error como el error medio cuadrtico, error medio relativo porcentual y el error medio absoluto.

Con el fin de analizar el comportamiento de un sistema hidrotrmico al aplicar las metodologas de pronstico, se realizar la simulacin de la operacin de un sistema hidrotrmico de prueba considerando caudales pronosticados en un horizonte de 5 aos. Para implementar el modelo y realizar el anlisis de las informaciones se emplear el software Matlab(, el sistema de modelado General Algebraic Modeling System (GAMS) y el lenguaje de programacin ANSI C.Las principales actividades a llevarse a cabo se resumen a continuacin:

1. Levantamiento y procesamiento de la informacin, incluyendo el anlisis estadstico de las series de caudales.

2. Estudio de los modelos de Sistemas Hbridos Neuro-Fuzzy.

3. Previsin de caudales por mtodos convencionales de series de tiempo estocsticas.

4. Determinacin de la arquitectura del modelo de ANFIS ms apropiada para la previsin de caudales empleando criterios heursticos de bsqueda para la mejor combinacin entrada-salida.

5. Pruebas finales, anlisis de resultados y comparacin con metodologas convencionales.

6. Simulacin de la operacin de un sistema hidrotrmico de potencia aplicando los caudales pronosticados.

5. Resultados esperados

Como resultado del proyecto se espera obtener un modelo para el pronstico de caudales medios mensuales afluentes a centrales hidroelctricas aplicando la metodologa ANFIS.

Se espera que este modelo presente mejores resultados que los modelos basados en series de tiempo estocsticas, conforme se ha conseguido en investigaciones realizadas en otros pases como Brasil [1], [2], [30], [34], [36].

De igual manera, se realizar un anlisis del comportamiento de un sistema hidrotrmico frente a la aplicacin de los modelos de pronstico analizados.6. Referencias bibliogrficas.

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