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Experiencia y Desafíos del Sistema de Pronósticos Centralizado

2 3 d e M a y o 2 0 1 9

• FLEXIBILIDAD Y ROL DE LOS PRONÓSTICOS

• EXPERIENCIA DEL COORDINADOR SOBRE EL PRONÓSTICOS CENTRALIZADO

• NUEVOS DESAFÍOS Y OPORTUNIDADES EN MATERIA DE PRONÓSTICOS

• COMENTARIOS FINALES

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FLEXIBILIDAD Y ROL DE LOS PRONÓSTICOS

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PRONÓSTICOS DE CP, MP Y LP DE LOS RECURSOS DE GENERACIÓN Y DEMANDA

Corto PlazoMediano

PlazoLargo Plazo

1-7 días

Alto

Horizonte de

planificación

DiariaFrecuencia

de ejecución

Detalle

modelación

2-3 años

Moderado

Diaria

5 años o más

Modelación

gruesa

Cada 6 meses

Operación

en tiempo

real

o Gestión de congestiones

o Control de tensión

o Control de rampas

o Determinación de reservas para control de frecuencia

o Análisis casos de estudio específicos (eclipse, desarrollo

SEN, inercia, etc).

o Programa de operación

o Políticas de operación

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Resolución horaria

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kWh

Resolución cada 15 minutos

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11

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19

12

77

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35

13

93

MW

h

Resolución cada 1 minuto

Central eólica San Pedro, 04/05/2019

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Fuente: NREL

Pronósticos son una

solución eficiente para

gestionar recursos

flexibles

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EXPERIENCIA DEL COORDINADOR SOBRE EL PRONÓSTICOS CENTRALIZADO

Pronósticos recibidos entre:

Utilizados gradualmente en procesos del Coordinador desde

abril de 2018

Dos tipos de pronósticos horarios:- Intra Day: horizonte de 24 horas -- Day Ahead: horizonte de 240horas

Capacidad instalada: 3425 MW

Eólico y solar:

✓ Capacidad instalada.✓Ubicación geográfica.

Específico para centrales solares:✓ Eficiencia paneles.✓ Ángulos de inclinación y azimut.✓ Capacidad total inversores.✓ Fabricante y modelo paneles.✓ Características sistema de seguimiento.

Específico para centrales eólicas:✓ Fabricante y modelo turbina.✓ Altura y cantidad de turbinas.

DATOS TÉCNICOS

✓Generación histórica de la central, al menos unaño de registros.

Actualmente utilizamos data provenientede:- Sistema SCADA.- Sistema de medidores de energía.

✓ En ciertos servicios, también se requierenpronósticos históricos de las centrales.

INFORMACIÓN HISTÓRICA Algunas variables de utilidad enviadas a

través del sistema SCADA:

✓Generación real.

✓Irradiancia.

✓Velocidad y dirección del viento.

✓Temperatura ambiente.

✓Temperatura paneles.

DATOS DINÁMICOS

Información crucial para la calidad de los pronósticos de

generación

Requiere un monitoreo permanente de calidad y

disponibilidad

Trabajo conjunto con Coordinados es clave para contar con mejores

pronósticos

A nivel sistémico, valores promedio anuales del indicador de Error Absoluto Medio (MAE en %) calculado para el 1er día de los pronósticos day-ahead para centrales: eólicas, solares y para ambas tecnologías.

2017 (*)

2018 (*)

2019 (**)

AWST | Coordinados AWST | Coordinados AWST | Coordinados

13,7 | 13,0 15,3 | 12,8 12,0 | 13,3

9,6 | 11,3 11,5 | 11,5 7,7 | 11,1

9,2 | 9,4 9,8 | 9,6 8,5 | 9,1

(*): valores obtenidos desde los informes mensuales de desempeño enviados por AWST.(**): valores calculados por el Coordinador.

Total

Solar

Eólico

A nivel sistémico, valores promedio mensuales del indicador de error absoluto medio (MAE en %) calculado para el 1er día de los pronósticos day-ahead para centrales: eólicas, solares y para ambas tecnologías.

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jul-18 ago-18 sep-18 oct-18 nov-18 dic-18 ene-19 feb-19 mar-19 abr-19

MA

E (%

cap

acid

ad

inst

alad

a)

AWST Coordinados

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MA

E (%

cap

acid

ad

inst

alad

a)

AWST Coordinados

6

8

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14


MA

E (%

cap

acid

ad

inst

alad

a)

AWST Coordinados

Atacama

Coquimbo

Antofagasta

Tarapacá

O’Higgins

BiobíoAraucanía

Los Lagos

8,6 | 9,2

AWST | Coordinados

10,2 | 9,4

15,3 | 13,7

13,4 | 10,8

11,5 | 11,3

AWST | Coordinados

8,5 | 10,5

12,8 | 11,5

10,3 | 11,4

A nivel región, valores promedio del indicador de error absoluto medio (MAE en %) calculado para el 1er día de los pronósticos day-ahead para centrales: eólicas y solares.

Factores que afectan la precisión de los pronósticos:

1. Calidad y disponibilidad de los datos de generación en tiempo real de centrales (señales SCADA).

2. Condiciones de operación de la planta, tales como: periodos con limitaciones o vertimientos, mantenimientos, fallas, entre otros.

3. Variaciones en condiciones viento/irradiancia en centrales o región de interés.

Algunas medidas que permiten mejorar la calidad de los pronósticos:

1. Mejorar la calidad de los datos en tiempo real(generación desde Sistema de Medias Prime, datosmeteorológicos, etc.).

2. Aumentar cantidad de centrales que disponen dedatos meteorológicos en tiempo real.

3. Obtener y compartir con proveedores de pronósticosinformación de limitaciones operacionales de lascentrales.

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NUEVOS DESAFÍOS Y OPORTUNIDADES EN MATERIA DE PRONÓSTICOS

www.coordinadorelectrico.cl(3) Operación en régimen

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Fuente 1

Fuente 2

Observado

Pronóstico central eólicaMW

Pronósticos del

Coordinado

Pronósticos AWST

• ¿Cuál pronóstico utilizar?

• ¿Con qué criterios de selección?

• ¿Existe una metodología objetiva?

www.coordinadorelectrico.cl

Gx tiempo real

Op

era

ció

n e

n

régi

men

Combinación de pronósticos(aplicación de factores

óptimos de ponderación)

Corrección de corto

plazo

Información técnica

Gx histórica

Pronósticos históricos (fuente 1)

Pronósticos históricos (fuente 2)

Entr

en

amie

nto

de

l si

ste

ma

Factores óptimos de ponderación

Eliminación error sistemático

Análisis estadísticoMachine Learning

Pronóstico del

Coordinador

PronósticoCoordinado

PronósticoAWS

Muestra de resultados en fase de set up:

• Es necesario contar con pronósticos para centrales PMGD eólico/solar.

• Gran parte de ellos son considerados en la programación de la operación del SEN.

• A la fecha el Coordinador no recibe pronósticos para este tipo de centrales, las cuales aumentan periódicamente.

• El servicio AWS iniciará pronosticando ~ 80 centrales PMGD como pronósticos individuales o por zonas.

SE ESTÁ INCORPORANDO AL SERVICIO EXTERNO DE PRONÓSTICOS DEL COORDINADOR LAS CENTRALES PMGD EÓLICO/SOLAR.

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08-05-2019 09-05-2019 10-05-2019

MW

h

MW

h

PMGD A PMGD B PMGD C PMGD D TOTAL


00:00 02:24 04:48 07:12 09:36 12:00 14:24 16:48 19:12 21:36 00:00

Gen

era

ció

n [

MW

]

Efectos Previstos del Eclipse en Generación PV

PV 02-07-2019

Efecto Eclipse

Horarios del eclipse:

Fuente: https://eclipse.gsfc.nasa.gov/SEgoogle/SEgoogle2001/SE2019Jul02Tgoogle.html

• Fenómeno afectará la generación solar y eólicadel país.

• La variación de generación eólica dependeráen gran medida de las condiciones del mismodía del eclipse.

• En cuanto a generación solar, se espera unareducción de al menos 400 MW a raíz deleclipse.

• Análisis sobre el perfil de generación solar yeólico previo al eclipse esta siendodesarrollado por AWS (basado en método deBessel).

• El Coordinador se encuentra realizando losanálisis necesarios para operar el sistemaeléctrico nacional de forma segura y eficientedurante el eclipse.

• Servicio externo, basado en modelo hidrológico VIC de la Universidad de Washington.• Entrega pronósticos diarios con horizonte a 14 días.• Pronóstico asociado a ~4.800 MW de capacidad hidroeléctrica instalada. Implementando etapa 2 (~1.200 MW instalados)

Implementación servicio externo de pronósticos de demanda por zona del SEN:

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Demanda Zona (MW)

Hora

Metodología pronóstico del Proveedor considerará:

• Metodología estadística• Machine learning.• Pronóstico de clima.

• 𝐷𝑒𝑚𝑎𝑛𝑑𝑎_𝑧𝑜𝑛𝑎1=𝐺1+𝐺2±𝐿_(1−2)• Factores de forma• Factores de distribución espaciales• Variables meteorológicas• Comportamiento históricos• Tipos de consumos

Implementación de un servicio externo de pronósticos de demanda por zona del SEN:

Metodología Pronóstico- Horizonte 14 días- Resolución horaria- Incluir variables

Meteorológicas

Proveedor externoservicio pronóstico

Coordinador

Pronóstico por zona

Proceso Programación de

la Operación Diaria

Proceso distribución de demanda en barras

Monitoreo de desempeño

Proceso cálculo demanda zonal real


COMENTARIOS FINALES

• Los requerimientos de flexibilidad se incrementarán cada vez más en el Sistema Eléctrico Nacional. Al respecto,los pronósticos son acción eficiente para gestionar dicha flexibilidad.

• La colaboración con el Ministerio de Energía y GIZ fue clave para impulsar un conjunto de iniciativas para eldesarrollo y perfeccionamiento de los pronósticos de generación renovable variable.

• A la fecha, el Coordinador a generado capacidades internas y esta implementado soluciones innovadoras paramejorar permanentemente la calidad y cantidad de pronósticos (generación, demanda y caudales), a efectos degarantizar una operación segura y eficiente del Sistema Eléctrico Nacional.

• Conforme a lo anterior, el Coordinador se encuentra preparado para implementar nuevas exigencias enmateria de pronósticos que la Autoridad estableció en Reglamento de Operación y Coordinación delSEN.

• La participación activa de los Coordinados es clave para mejorar la calidad de los pronósticos.

• Generación distribuida, mayor electrificación de consumos, electromovilidad, abren nuevos desafíos yoportunidades para determinar pronósticos de calidad. Al respecto, la investigación, desarrollo e innovación enUniversidades y Centro de Investigación nacionales pueden ser un apoyo para adelantar soluciones ad hoc alSistema Eléctrico Nacional.

Experiencia y Desafíos del Sistema de Pronósticos Centralizado

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