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Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10893/8437

Título : Optimización del abastecimiento energético para usuarios no regulados en Colombia
Otros títulos: Energy supply optimization for unregulated consumers
Autores: Manotas Duque, Diego F.
Oliveros, David A.
Taborda, Héctor F.
Vidal-Holguín, Carlos J.
Lozano, Carlos A.
Palabras clave : abastecimiento energético
optimización del portafolio
usuarios no regulados
valor en riesgo condicional (CVaR)
conditional value at risk
energy supply
portfolio optimization
unregulated consumers
Fecha de publicación: 6-may-2015
Resumen: Resumen El presente artículo propone un modelo de optimización del portafolio de abastecimiento de energía eléctrica para consumidores finales no regulados en el mercado de electricidad colombiano. El propósito del modelo es determinar la cantidad óptima de energía que debe ser suministrada por cada una de las tres formas de abastecimiento disponibles para el usuario: compra basada en mercado spot, compra mediante contratos bilaterales y cogeneración, minimizando el costo esperado de abastecimiento de energía y el valor en riesgo asociado. Para este objetivo se usa un modelo de optimización estocástica y el indicador de riesgo empleado es el valor en riesgo condicional ( Conditional Value at Risk-CVaR). Finalmente, se estudian los resultados del modelo a través de escenarios de precios simulados basados en los precios reportados en el sistema de información NEON administrado por XM S.A., operador del mercado de electricidad colombiano y se selecciona el mejor ejemplo de aversión al riesgo. Abstract A supply electricity portfolio optimization model for unregulated consumers in the Colombian electricity market is proposed in this paper. The purpose is to choose between three supply alternatives available to the consumers: spot market purchase, purchase by bilateral contracts and self-generation, minimizing the total expected cost and the risk associated to these decisions. For this objective, a stochastic optimization model is used and the risk indicator is the conditional value at risk (CVaR). Finally, the model results are analyzed through the application of simulated prices based on real price observations from the database managed by XM – the Colombian Market Operator, and the best instance of risk aversion is selected.
URI: http://hdl.handle.net/10893/8437
Aparece en las colecciones: Vol. 16 no. 1, 2014 / Ingeniería y Competitividad

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