Respuesta de la demanda de electricidad de una red de área industrial basada en alta incertidumbre

Abstract

El estudio de la respuesta a la demanda (DR por sus siglas en ingles) en el sector industrial busca una eficiente y óptima utilización de la energía eléctrica para lo cual se plantea un algoritmo de optimización alimentado por un mecanismo de predicción de la demanda en base a datos históricos operados mediante cadenas de Markov y el método de Montecarlo. Este algoritmo determina la probabilidad de que el consumo energético incremente, se mantenga o disminuya; una vez obtenidas las distintas probabilidades se construye la matriz de transición para una cadena de Markov y se predice el valor del posible evento futuro. Una vez obtenida la curva de consumo y gracias a datos de niveles y estándares de producción se plantea un algoritmo de optimización del costo energético en base a una función objetivo orientada a la reducción de costos energéticos por unidad producida, con las respectivas restricciones obtenidas del mismo proceso, como por ejemplo, número de unidades requeridas, el número de trabajadores necesarios, el tiempo de trabajo de los subprocesos e incluso el orden de los procesos; el resultado de la optimización indicará a qué hora del día es ideal el arranque de la producción, cuantos turnos de trabajos se requieren para producir las unidades que se necesitan, siempre orientado a reducir los costos mensuales energéticos de producción en base a un pliego tarifario.