Date
2021-12-09Author
Angarita Donado, Jhon Alexis
Pérez Bermúdez, Walter
Advisor
Gwendal Chenet, Julien
Citación
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Metadata
Show full item recordComportamiento tarifario de energías renovables tipo eólica y solar en la generación de energía eléctrica en Colombia
Abstract
En esta monografía, se investiga el comportamiento tarifario de la energía eléctrica en Colombia bajo la metodología que actualmente emplea la bolsa nacional energética para identificar si las tarifas con Fuentes No Convencionales de Energía Renovables (FNCER) son competitivas con respecto a las fuentes de energía convencionales. Primero, se presenta el marco legal que actualmente tiene el país en el ámbito de la promoción de las FNCER. Segundo, se modela el comportamiento histórico de las tarifas de energía eléctrica en la bolsa nacional para proyectar precios futuros. Finalmente, se comparan los resultados obtenidos de la proyección de precios futuros de la bolsa nacional con respecto a las tarifas del compromiso de energía establecido en la subasta de la Unidad de Planeación Minero Energética (UPME) con FNCER tipo eólica y solar.
El modelamiento de los datos con la aplicación de redes neuronales, permite conocer las proyecciones futuras de las tarifas de energía de la bolsa nacional y de las FNCER, determinando que los precios establecidos en la subasta no presentan volatilidad como se identifica en los precios de la bolsa nacional y también que son competitivos por sus precios bajos.
Abstract
This investigation, shows the price behavior of electricity in Colombia under current methodology used by the national energy market to identify whether prices with Non-Conventional Renewable Energy Sources (NCERS) are competitive with conventional energy sources. First, the currently legal framework promoting FNCER is presented. Second, the historical price behavior electricity in the national energy market is modeled to predict future prices. Finally, the results from future prices of the national energy market are compared with prices established in the auction of the Unidad de Planeación Minero Energética (UPME) with NCERS.
The neural networks, allows to know the future prices of the national market and the NCERS, it determines that the prices in the auction do not present volatility as identified in the prices of the national energy market and also that they are competitive because their low prices.
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