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dc.contributor.advisorMejía Marcacuzco, Jesús Abel
dc.contributor.authorSarango Julca, Douglas Donal
dc.date.accessioned2021-06-01T15:46:19Z
dc.date.available2021-06-01T15:46:19Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12996/4737
dc.descriptionUniversidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Doctorado en Recursos Hídricoses_PE
dc.description.abstractLa generación de caudales mensuales sintéticos es una buena opción para los estudios de planeamiento de la generación de energía eléctrica del Sistema Eléctrico Interconectado Nacional (SEIN). El modelo de mejor ajuste para la generación de las series sintéticas es el Auto Regresivo Periódico de Medias Móviles - PARMA (1,1), con el que se generaron 300 series sintéticas de caudales mensuales de 52 años de longitud (1965-2016) para cada punto de interés, obteniéndose así la serie sintética mensual esperada que se utilizó en el Modelo de Simulación de la Operación Económica Optima del Sistema Eléctrico Peruano (PERSEO) para el planeamiento de la generación de energía del SEIN en el periodo 2016- 2019. Se presentan los resultados para la cuenca del río Mantaro por ser la que actualmente produce más del 30 % de la energía generada en el SEIN, habiéndose encontrado una diferencia de 1.70 US$/Mwh en el valor del costo marginal de energía al comparar el uso de series sintéticas con las series históricas de caudales mensuales, lo que implica una variación, en términos de ingresos, de 33.79 Millones US$ para la empresa ELECTROPERU S.A. concesionaria de esta cuenca. Se concluye que las series sintéticas de caudales mensuales tiene un impacto significativo en el cálculo de los costos marginales del SEIN, por que las series hidrológicas utilizadas actualmente en el modelo PERSEO entregan costos marginales más altos que cuando se usan series sintéticas, demostrándose de esta forma la ventaja de usarlas en el planeamiento de la operación del SEIN.es_PE
dc.description.abstractThe generation of synthetic monthly flows is a good option for planning studies of the generation of electric power of the National Interconnected Electrical System (SEIN). The best fit model for the generation of synthetic series is the Periodic Auto Regresive of Moving Averages - PARMA (1,1). For each point of interest, 300 synthetic series of 52- year long monthly flows (1965-2016) were generated, thus obtaining the expected monthly synthetic series, which was used in the Simulation Model of the Optimal Economic Operation of the Peruvian Electric System (PERSEO) for the planning of SEIN power generation during the 2016-2019 period. In this paper, the results obtained are presented for the Mantaro river basin as it is currently producing more than 30% of the energy generated in the SEIN, having found a difference of 1.70 US $ / Mwh in the value of the marginal cost of energy when comparing the use of synthetic series with the historical series of monthly flows, which implies a variation, in terms of revenue of US $ 33.79 million for the company ELECTROPERU SA concessionaire of this basin. It is concluded that the synthetic series of monthly flows has a significant impact on the calculation of the marginal costs of the SEIN, because the hydrological series currently used in the PERSEO model deliver higher marginal costs than when using synthetic series, thus demonstrating the advantage of using them in the planning of the SEIN operation.en_US
dc.formatapplication/pdfen_US
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional Agraria La Molinaes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectDisponibilidad del aguaes_PE
dc.subjectCursos de aguaes_PE
dc.subjectRecursos hídricoses_PE
dc.titleModelamiento de series sintéticas de caudales mensuales en la planificación de la operación del sistema eléctrico interconectado del Perúes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisen_US
thesis.degree.disciplineRecursos Hídricoses_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgradoes_PE
thesis.degree.nameDoctoris Philosophiae - Recursos Hídricoses_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.11es_PE
renati.author.dni07136313es_PE
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionen_US
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-9070-3898es_PE
renati.advisor.dni06443739es_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#doctores_PE
renati.discipline522018es_PE
renati.jurorChávarri Velarde, Eduardo
renati.jurorMontalvo Arquiñigo, Néstor
renati.jurorVásquez Villanueva, Absalón
renati.jurorJave Nakayo, Jorge Leonardo


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