Planificación de Inversiones en Sistemas de Distribución Bajo Incertidumbre en el Contexto de la Transición Energética: Un Enfoque Multiescenario

Abstract

La transición energética plantea importantes retos para la planificación de los sistemas de distribución eléctrica. Las empresas distribuidoras deben tener en cuenta elementos que aportan incertidumbre, entre las que se incluyen la movilidad eléctrica, la generación distribuida y los cambios en los marcos normativos, así como los cambios en hábitos de consumo. Se ha demostrado que las metodologías de planificación determinísticas convencionales son ineficaces para abordar las complejidades inherentes a estos escenarios, lo que puede dar lugar a decisiones de inversión subóptimas. Este trabajo propone una metodología de planificación que integra sistemáticamente la incertidumbre económicas, normativas, de demanda y financieras mediante un enfoque multiescenario. El marco integra una técnica de optimización heurística, un método Monte Carlo pseudo-secuencial y la adopción y difusión de tecnología de modelado utilizando una función Gompertz y modelos de regresión logística. Los resultados obtenidos sobre un caso de estudio colombiano muestran que el enfoque propuesto permite a las empresas de distribución, a las entidades reguladoras y de planificación formular decisiones más sólidas en el contexto de los escenarios de transición energética.

The energy transition shows significant challenges to the planning of electrical distribution systems. Distribution utilities must consider a variety of uncertainty factors, including the adoption of electric vehicles, the growth of distributed generation, and changes in regulatory frameworks. Conventional deterministic planning methodologies have demonstrated to be inefficient in addressing the intricacies inherent in such scenarios, a situation that may result in suboptimal investment decisions. This work proposes a planning framework that systematically integrates economic, regulatory, demand, and financial uncertainties through a multi-scenario approach. The framework integrates a heuristic optimization technique, a pseudo-sequential MonteCarlo method, and modeling technology adoption and dissemination using the Gompertz function and logistic regression models. The results obtained in a Colombian case study show that the proposed approach enables distribution companies, regulatory bodies, and planning entities to make more robust decisions in the context of energy transition scenarios.