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dc.contributor.advisorWogrin, Sonja
dc.contributor.advisorGómez San Roman, Tomás
dc.contributor.authorGonzález Romero, Isaac Camilo
dc.contributor.otherUniversidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI)es_ES
dc.date.accessioned2022-11-15T08:14:11Z
dc.date.available2022-11-15T08:14:11Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/75504
dc.descriptionPrograma de Doctorado en Energía Eléctricaes_ES
dc.description.abstractEl uso de herramientas antiguas para resolver problemas modernos puede ser costoso. Tal podría ser el caso del problema de planificación de la expansión de la generación y del transporte (GEPTEP), que solía ser resuelto con suficiente precisión bajo el paradigma de empresas verticalmente integradas. En particular, la mayoría de los modelos de sistemas energéticos de la UE asumen competencia perfecta o una previsión perfecta, lo cual no refleja adecuadamente el paradigma actual y, puede conllevar al diseño de regulaciones erróneas. Por lo tanto, ¿qué sucede si seguimos utilizando herramientas de minimización de costes en los mercados actuales, descentralizados, con nuevos participantes (inversores privados en transporte o RES) y con un potencial creciente para ejercer poder de mercado? En esta tesis, tratamos de responder a esta pregunta proponiendo un modelo integral proactivo bi-nivel y comparándolo con el equivalente de una empresa integrada verticalmente. Para cumplir con este objetivo, en el Artículo I, presentamos una revisión exhaustiva de la literatura de los modelos GEPTEP, tanto para los modelos de co-optimización (empresas verticalmente integradas en un entorno centralizado) como para los modelos de co-planificación (bajo un entorno de mercado con generadores en competencia perfecta e imperfecta). En comparación con trabajos anteriores, clasificamos detalladamente de los modelos de co-planificación y sus modelos de equilibrio subyacentes. Diferenciamos explícitamente su estructura jerárquica y regulatoria con su estructura reducida equivalente, y clasificamos los enfoques existentes para representar el mercado. A partir de esta revisión, identificamos las características de nuestro modelo de mercado base para compararlas con el modelo centralizado de referencia. El artículo II propone un modelo proactivo de dos niveles que considera decisiones de inversión secuenciales, con la empresa de transporte como líder y los generadores como seguidores. Esta estructura se puede aplicar al contexto europeo, donde ENTSOE desempeña el papel de un agente centralizado que propone sendas de planificación, a las que reaccionan los generadores de cada estado miembro. Además, consideramos la competencia imperfecta a través de variaciones conjeturales e incluyendo condiciones específicas de operación e inversión de almacenamiento (baterías e hidráulica) a corto y largo plazo. Resolvemos este modelo convirtiendo el problema de equilibrio subyacente en un conjunto de ecuaciones utilizando las condiciones de KKY y linealizándolas de acuerdo con (Fortuny-Amat y McCarl, 1981). Encontramos que, al considerar competencia imperfecta, pueden surgir resultados contradictorios. Para el caso de estudio, permitir el comercio entre áreas (construyendo nuevas líneas) puede disminuir el bienestar total. Finalmente, en el Artículo III, ampliamos el modelo desarrollado en el Artículo II para formular el funcionamiento de un inversor privado de transporte. Proponemos una metodología que, en última instancia, nos permitiría responder a nuestra pregunta inicial. ¿Qué tan costoso es usar herramientas antiguas para nuevos problemas? Las principales conclusiones son: i) Ignorar la retroalimentación estratégica del mercado puede conducir a una pérdida de bienestar no despreciable la cual podría ser peor cuando consideramos baterías, ya que implica desconocer los efectos que la flexibilidad de las baterías puede tener en el ejercicio del poder de mercado. ii) La planificación de inversores privados en transporte conducen a una situación peor, con menor bienestar y precios más altos. Descubrimos que, en algunos casos, la planificación de un inversor privado puede conducir a la misma pérdida de bienestar que ignorar la retroalimentación estratégica del mercado. Lo más importante es que estos resultados de planificación subóptima también conducen a una distorsión significativa de la matriz de generación óptima, lo que afecta la robustez del sistema en términos de su capacidad de respuesta frente a la disponibilidad intermitente de los recursos naturales.es_ES
dc.description.abstractUsing old tools to solve modern problems can be costly. This might be the case for the generation and transmission expansion planning problem (GEPTEP), which has been solved with sufficient accuracy under the paradigm of a centralised decision-making utility. In particular, most E.U. energy system models assume perfect competition or perfect foresight, which do not adequately reflect the current paradigm and, thus, may lead to flawed market regulations. Therefore, what happens if we keep using cost-minimization tools in modern decentralised markets, with new technologies, new market participants (merchant transmission investor, merchant renewable generators) and increasing potential to exercise market power? In this thesis, we try to answer this question by proposing a comprehensive proactive bi-level model, that considers sequential investment decisions, imperfect competition, and elastic demand, and comparing it with the equivalent of a centralised planning utility. To comply with this objective, in Paper I (summarized in Chapter 3.1), we present a comprehensive literature review on GEPTEP models, both for co-optimization models (vertically integrated utilities in a centralised environment) and co-planning models (under a market environment with competing generators and imperfect competition). Compared to previous works, we carry out a detailed classification of co-planning models and their underlying equilibrium models. We explicitly differentiate their hierarchical and regulatory structure with their equivalent reduced structure, and we classify the distinctive approaches used to represent the market. From this review, we identified the characteristics of our reference market model to be compared with the centralised industry benchmark problem. Paper II (summarized in Chapter 3.2) proposes a proactive bi-level model that considers sequential investment decisions, with the transmission company as the leader and generators as followers, this structure can be applied to the current European context, where ENTSOE plays the role of a centralised agent that proposes future planning pathways, to which national generation companies react. Additionally, we consider imperfect competition via conjectural variations, and the introduction of specific short- and long-term storage operation and investment conditions. We solve this problem by converting the underlying equilibrium problem into a set of equations using the Karush Khun Tucker conditions and by linearizing them according to (Fortuny-Amat & McCarl, 1981). Among others, we found that when considering imperfect competition in the market, some counterintuitive results can arise, i.e., allowing trade between areas (building new lines) can decrease total welfare. Finally, in Paper III (summarized in Chapter 3.3), we extend the model in Paper II to formulate a merchant transmission investor. We propose a methodology that would ultimately allow us to answer our first question. How costly is it to use old tools for new problems? We present two case studies (a 3-node and a modified IEEE 24-node). Some of the main conclusions are the following i) Disregarding strategic market feedback can lead to a non-negligible welfare loss. In particular, this welfare loss could be worse when we have batteries in the mix, as it implies disregarding the effects that the flexibility of batteries can have on the exercise of market power. ii) Merchant transmission investors lead to a worse-off situation, with lower welfare and higher prices. We found that, in some cases, a merchant investor can lead to the same welfare loss as disregarding strategic market feedback. Most importantly, this sub-optimal planning output also leads to a significant distortion of the optimal generation mix, affecting the system's robustness in terms of its responsiveness to intermittent resource availability.es_ES
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoenes_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.subject33 Ciencias tecnológicases_ES
dc.subject3322 Tecnología energéticaes_ES
dc.subject332204 Transmisión de energíaes_ES
dc.subject332202 Generación de energíaes_ES
dc.subject.other7. Energía asequible y no contaminantees_ES
dc.subject.other9. Industria, innovación e infraestructurases_ES
dc.titleTransmission expansion planning under imperfect competitiones_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
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