Análisis de modelos para la asignación de pérdidas en el cálculo del Precio Marginal Local en el Mercado Eléctrico Mayorista

Abstract

Como parte de la Reforma Energética del sector eléctrico mexicano, en 2016 entró en operación el Mercado Eléctrico Mayorista (MEM), el cual basa sus operaciones en el mecanismo de Precios Marginales Locales (PMLs). Este enfoque está diseñado para enviar señales económicamente eficientes a los participantes que permitan la toma de decisiones operativas y de inversión. Sin embargo, uno de los desafíos para su implementación es la integración de las pérdidas dentro del modelo matemático, el cual se fundamenta en la metodología de flujos óptimos de potencia en corriente directa (DCOPF). Esta formulación no considera las pérdidas en las líneas de transmisión de manera natural, por lo que deben integrarse a través de distintas aproximaciones. Lo anterior puede conducir a discrepancias de los resultados con respecto a las condiciones operativas reales del sistema y enviar señales de precios equivocadas a los participantes del mercado. Por este motivo, la precisión en el cálculo de las pérdidas resulta de suma importancia para la correcta operación del mercado. El presente trabajo compara los modelos DCOPF implementados en otros mercados y/o propuestos en la literatura con el modelo vigente en el MEM, de acuerdo con los criterios de asignación eficiente de pérdidas, precisión en los niveles de despacho de generación, estabilidad de precios de mercado y convergencia. Para ello, se desarrolla un caso base del sistema eléctrico de Baja California Sur (SEBCS). Se implementan cinco modelos de prueba, de los cuales cuatro se basan en el enfoque de programación lineal sucesiva (SLP) y uno más en la versión del modelo empleado en el MEM con el enfoque piecewise. Un modelo adicional que integra las pérdidas de forma cuadrática sirve como referencia para los modelos de prueba. La optimización de los modelos se realiza mediante el software GAMS. Para el análisis de resultados, se plantean cuatro escenarios que permiten determinar la sensibilidad de los modelos al cambio del bus slack. Además, se definen los indicadores de rango de valores, diferencia máxima y diferencia media para medir el comportamiento de cada criterio para los escenarios establecidos. Finalmente, se demuestra que el modelo MEM presenta los resultados más cercanos al modelo de referencia, lo cual valida su precisión en el cálculo de los PMLs reportados en el mercado. La incorporación de restricciones aditivas de pérdidas garantiza la convergencia del modelo piecewise, a diferencia de los modelos con enfoque SLP, que experimentan problemas para cumplir con este criterio bajo ciertos escenarios.