Medina, Santiago
Universidad Nacional de Colombia
El presente trabajo propone un sistema híbrido para soportar la toma de decisiones de agentes comercializadores puros para la compra venta de energía en el corto plazo. La información con que cuentan los agentes para tomar sus decisiones comerciales tiene diferentes grados de incertidumbre (tal como la demanda comercial, las tarifas, los precios de bolsa y contratos, variables financieras) o en otros casos es vaga, ambigua o subjetiva (tal como la propensión a tomar riesgos, la situación social, situaciones regulatorias, eventos climáticos, la estrategia comercial). El modelo planteado permite integrar estas variables en un sistema complejo modular que mide los resultados financieros de diferentes estrategias de comercialización. Las variables ambiguas son tratadas mediante sistemas de inferencia difusos o mediante sistemas expertos difusos, las variables aleatorias son tratadas mediante modelos econométricos o de series de tiempo. Los diferentes módulos alimentan el modelo de pronóstico financiero que incorpora toda la estructura regulatoria, tarifaria y de impuestos del negocio. Las variables de salida que permiten soportar las decisiones de comercialización (Plazo, Cantidad, Precio) son obtenidas mediante un proceso de simulación de todo el espacio posible de valores que pueden tomar las variables de entrada del modelo. De la simulación realizada se seleccionan los mejores resultados financieros los cuales son ordenados de menor a mayor, cada una de estas n-tuplas representan los escenario. Posteriormente se seleccionan los escenarios que concuerdan con las expectativas del comercializador. Con los escenarios factibles se procede a realizar la recomendación que contiene información sobre los rangos posibles de contratación, los rangos de precios para compra y venta de energía y los rangos de desempeño financiero esperados.
