Curso de Optimización de Sistemas Energéticos

Lección 1 • Balance energético y contabilidad

Construye balances energéticos de entrada y salida para subsistemas y centrales completas. Proporciona la base cuantitativa para los objetivos de optimización.

Lección 2 • Indicadores clave de desempeño

Introduce las métricas de eficiencia, factor de capacidad, tasa de calor y disponibilidad. Vincula los KPI con los objetivos de optimización definidos en capítulos posteriores.

Lección 3 • Repaso de principios termodinámicos

Aplica los conceptos de la primera y segunda ley a dispositivos de conversión de energía. Conecta los límites termodinámicos con los objetivos de eficiencia del mundo real.

Lección 4 • Taxonomía de sistemas energéticos

Define las capas de generación, transmisión, distribución y uso final. Establece el vocabulario utilizado a lo largo del curso.

Lección 1 • Modelado dinámico y transitorio

Extiende los modelos de estado estacionario con ecuaciones diferenciales para comportamiento variable en el tiempo. Prepara modelos para simulación dinámica en capítulos posteriores.

Lección 2 • Modelado a nivel de componente

Deriva ecuaciones gobernantes para generadores, intercambiadores de calor y unidades de almacenamiento. Construye bloques de componentes reutilizables para el ensamblaje del sistema.

Lección 3 • Técnicas de validación de modelos

Prueba las predicciones del modelo contra datos medidos usando métricas de error estadístico. Establece niveles de confianza antes del uso en optimización.

Lección 4 • Integración a nivel de sistema

Ensambla modelos de componentes en un sistema acoplado usando ecuaciones nodales y de lazo. Demuestra cómo las interacciones se propagan a través de los subsistemas.

Lección 1 • Ejecuciones de escenarios y sensibilidad

Automatiza barridos de parámetros y comparaciones de escenarios a través de múltiples ejecuciones de simulación. Construye la base analítica para la optimización en capítulos posteriores.

Lección 2 • Ejecución de simulación dinámica

Simula escenarios de seguimiento de carga, arranque y falla en horizontes de tiempo. Conecta las salidas dinámicas con la evaluación de KPI del Capítulo 1.

Lección 3 • Estándares de documentación de simulación

Establece prácticas de control de versiones, registro de metadatos y reproducibilidad para proyectos de simulación. Apoya las pistas de auditoría requeridas en entornos profesionales.

Lección 4 • Configuración del entorno de simulación

Configura solucionadores, pasos de tiempo y tolerancias numéricas para simulaciones de energía. Una configuración correcta previene fallas de convergencia en ejercicios posteriores.

Lección 1 • Programación entera mixta

Maneja decisiones de arranque/paro y compromiso de unidades usando formulaciones MIP. Aborda la complejidad computacional y estrategias de relajación.

Lección 2 • Formulación de problemas de optimización

Define funciones objetivo, variables de decisión y restricciones para sistemas energéticos. Una formulación correcta es requisito para todas las aplicaciones de solucionadores.

Lección 3 • Fundamentos de optimización estocástica

Incorpora la incertidumbre en la demanda y la salida renovable en los modelos de optimización. Prepara a los estudiantes para la planificación probabilística en capítulos avanzados.

Lección 4 • Programación lineal y no lineal

Aplica métodos LP y NLP a problemas de despacho y programación. Distingue paisajes de solución convexos de los no convexos.

Lección 1 • Configuración del problema de compromiso de unidades

Formula el problema de programación de 24 horas con costos de arranque y tiempos mínimos de operación. Extiende el despacho económico a decisiones binarias de encendido/apagado.

Lección 2 • Mecanismos de despacho basados en el mercado

Modela la liquidación del mercado de energía, precios marginales locales y servicios auxiliares. Conecta los resultados del despacho técnico con las señales económicas del mercado.

Lección 3 • Integración renovable en el despacho

Incorpora la salida renovable variable y opciones de recorte en modelos de despacho. Aborda los requisitos de flexibilidad que introducen las fuentes intermitentes.

Lección 4 • Fundamentos del despacho económico

Minimiza el costo total de generación sujeto al balance de carga y los límites de los generadores. Establece el problema central de despacho resuelto en la operación de sistemas eléctricos de potencia.

Lección 1 • Apilamiento de servicios de almacenamiento múltiple

Optimiza el almacenamiento que proporciona simultáneamente arbitraje de energía, regulación de frecuencia y servicios de capacidad. Aborda el apilamiento de ingresos y la resolución de conflictos de servicio.

Lección 2 • Optimización del despacho de almacenamiento

Formula la programación de carga/descarga como un problema LP o MIP sobre un horizonte de planificación. Maximiza el valor del arbitraje respetando los límites del estado de carga.

Lección 3 • Dimensionamiento y ubicación de almacenamiento

Determina la capacidad y ubicación óptimas del almacenamiento dentro de una red usando modelos de inversión. Equilibra el costo de capital frente a los ahorros operativos.

Lección 4 • Almacenamiento en contextos de microrred

Aplica la optimización del almacenamiento a microrredes en modo de operación en isla y conectadas a la red con alta penetración renovable. Integra el despacho de almacenamiento con la gestión de energía de la microrred.

Lección 1 • Arquitectura de sistemas multienergéticos

Mapea nodos de energía que conectan flujos de electricidad, calor y gas a través de convertidores compartidos. Establece el marco estructural para la simulación integrada.

Lección 2 • Modelado de cogeneración

Modela unidades de cogeneración con regiones de operación factibles y relaciones calor-potencia. Demuestra las ganancias de eficiencia del despacho simultáneo de calor y electricidad.

Lección 3 • Integración de la red de gas

Incorpora ecuaciones de flujo de gas y restricciones de compresores en el modelo integrado. Captura las interdependencias gas-electricidad en la co-optimización.

Lección 4 • Formulación de co-optimización

Formula un único problema de optimización que abarca electricidad, calor y gas simultáneamente. Cuantifica los beneficios en costo y emisiones frente a la optimización aislada.

Lección 1 • Análisis de trayectorias de descarbonización

Modela trayectorias de reducción de emisiones utilizando presupuestos de carbono y restricciones de transición tecnológica. Cuantifica el costo de alcanzar objetivos de cero neto.

Lección 2 • Planificación de expansión de capacidad a largo plazo

Formula decisiones de inversión para activos de generación y red en horizontes multianuales. Equilibra el gasto de capital frente a los costos operativos futuros.

Lección 3 • Métodos de optimización metaheurística

Aplica algoritmos genéticos, enjambre de partículas y recocido simulado a problemas energéticos no convexos. Evalúa la convergencia y la diversidad de soluciones.

Lección 4 • Optimización robusta y por intervalos

Diseña soluciones que permanecen factibles bajo las peores realizaciones de incertidumbre. Extiende los métodos estocásticos del Capítulo 4 a formulaciones de contraparte robusta.