Metodología para la asignación de electricidad basada en criterios de eficiencia multicriterio

86 páginas

Detalles Bibliográficos
Autor Principal: García Álvarez, Diego Andrés
Otros Autores: Pinzón Rueda, Wilson Alexander.
Formato: Desconocido (Unknown)
Lenguaje:Español (Spanish)
Publicado: Universidad de La Sabana 2012
Materias:
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/10818/3630
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Centrales eléctricas-Aspectos ambientales-Investigaciones
Distribución de energía eléctrica-Investigaciones
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spelling ir-10818-36302017-05-26T21:07:45Z Metodología para la asignación de electricidad basada en criterios de eficiencia multicriterio García Álvarez, Diego Andrés Pinzón Rueda, Wilson Alexander. Electricidad-Mediciones-Investigaciones Centrales eléctricas-Aspectos ambientales-Investigaciones Distribución de energía eléctrica-Investigaciones 86 páginas El propósito de este estudio es proponer una nueva metodología para la asignación de generación de electricidad en el Sistema Interconectado Nacional (SIN) en Colombia, basado en los criterios de eficiencia que comprendan aspectos técnicos, económicos, sociales y ambientales. Se determinó la eficiencia del actual método de asignación por medio de un programa de optimización en programación lineal basado en las técnicas DEA, que incluyen la perspectiva del regulador. Posteriormente se comparó la eficacia de la asignación del despacho económico horario por el mecanismo utilizado en la actualidad y la asignación virtual de carga basada en criterios de eficiencia. Se encontró que el mecanismo propuesto es más eficaz que el aplicado en la actualidad. 2012-09-24T21:01:05Z 2012-09-24T21:01:05Z 2012 2012-09-24 masterThesis Tesis de maestría publishedVersion Alzate, J. (2011). On the economics of power supply systems. Bogotá, Uniandes. Botero et al (2010). Renewable and Sustainable Energy Reviews 14, 2049–2058 Caspari, G. (2009). Gauging the future competitiveness of renewable energy in Colombia. Energy Economics 31, 443–449 Cooper et al (2007). Data Envelopment Analysis: A Comprehensive Text with Models, Applications, References and DEA-Solver Software. Second Edition. Constitución política de Colombia, artículo 79. Constitución política de Colombia, artículo 365. Ley 143 de 1994, artículo 6. CREG. Resolución 051 de 2009. Devezas. et al (2008). Energy scenarios: Toward a new energy paradigm. Futures 40, 1–16 Färe, R (1994). Cost and revenue constrained production. New York, SpringerVerlag. Färe, R (2004). Cost New directions: efficiency and productivity. Boston, MA : Kluwer Academic Publishers. International Energy Agency. World Energy Outlook 2010. Jain, S. et al (2010). Cost Benchmarking of Generation Utilities Using DEA: A case study of India. Technology and Investment, 1, 229-234. Laffont, J (1993). A theory of incentives in procurement and regulation. MIT Press, Cambridge MA. Laffont, J (2000). Competition in telecommunications. MIT Press, Cambridge MA. Lam P. & Shiu, A (2001). Data envelopment analysis of the efficiency of China’s thermal power generation. Utilities Policy 10, 75–83 XM (2011), APLICATIVO NEON, consultado en los meses de Agosto, septiembre y Cotubre de 2011. http://sv04.xm.com.co/neonweb/ Randolph J., Masters G. (2008). Energy for sustainability. Island Press, Washington D.C. Ruiz, B., Rodriguez-Pinilla, V. (2006). Renewable energy sources in the Colombian energy policy, analysis and perspectives. Energy Policy 34, 3684–3690. Ruiz-Mendoza B. & Sheinbaum-Pardo, C. (2010). Electricity sector reforms in four Latin-American countries and their impact on carbon dioxide emissions and renewable energy. Energy Policy 38, 6755–6766. Segupta, J. (2007). Dynamics of entry and market evolution. Basingstoke, Palgrave Macmillan. Sherman, D. (2006). Service productivity management: improving service performance using data envelopment analysis (DEA). New York: Springer. Shy, Oz (1995). Industrial organization: theory and applications. MIT Press, Cambridge MA. Superintendencia de Servicios públicos (2011). Comité de seguimiento del mercado mayorista de Energía Eléctrica, Informe No. 60 – 2011 Unidad de Planeación Minero-Energética UPME, Academia Colombiana de Ciencias. Factores de Emisión de los Combustibles Colombianos (FECOC). Disponible en la página web siame.gov.co Unidad de Planeación Minero-Energética UPME (2011). Boletín estadístico de Minas y Energía 1990 – 2010. Unidad de Planeación Minero-Energética UPME (2008). Cálculo Del Factor De Emisión De CO2 Del Sistema Eléctrico Interconectado Colombiano. Unidad de Planeación Minero-Energética UPME (2004). Una visión del mercado eléctrico Colombiano. Vaninski, A. (2006). Efficiency of electric power generation in the United States: Analysis and forecast based on data envelopment analysis. Energy Economics 28, 326–338 Zhuo, et al (2008). A survey of data envelopment analysis in energy and environmental studies. European Journal of Operational Research 189, 1–18 http://hdl.handle.net/10818/3630 157725 TE05550 spa openAccess Universidad de La Sabana Maestría en Diseño y Gestión de Procesos Facultad de Ingeniería Universidad de La Sabana Intellectum Repositorio Universidad de La abana
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