Asignación óptima de plantas eléctricas en estaciones de combustible frente a suministro eléctrico incierto

Abstract

Las fallas en los circuitos eléctricos de una ciudad o región pueden representar paradas en los procesos de fabricación de un producto o prestación de un servicio. Este evento frecuentemente se presenta de manera inesperada y fuera del control operacional de las compañías, generando pérdidas monetarias y retrasos en los procesos. El presente proyecto se encuentra enfocado en brindar una solución al problema generado por la interrupción del fluido eléctrico hacia las estaciones de suministro de combustible (o Estaciones De Servicio (EDS)). Las fallas eléctricas causan paradas en las estaciones de servicio de combustible, lo que genera una suspensión del servicio. Esto, a su vez, genera una caída en las ventas de combustibles líquidos y/o Gas Natural Vehicular. Como metodología de solución, se recurrió al uso de modelos de simulación de eventos discretos (DES) para reproducir el escenario actual (AS-IS) y propuesto (TO-BE), que permitieron calcular el costo de oportunidad que se generan por las ventas no realizadas. Posteriormente, un modelo de programación lineal y entera (MILP) con la finalidad de buscar la ubicación óptima de plantas eléctricas de emergencia restringido a cubrir al menos un 70% de la demanda no satisfecha por motivos de las fallas eléctricas.

Failures in the electrical circuits of a city or region can represent stops in the manufacturing processes of a product or provision of a service. This event frequently occurs unexpectedly and outside the operational control of the companies, generating monetary losses and delays in the processes. This project is focused on providing a solution to the problem generated by the interruption of the electrical flux at the fuel supply stations (or Service Stations (EDS in Spanish)). Electrical failures cause stoppages at fuel service stations, leading to a suspension of service. This, in turn, generates lost sales of liquid fuels and/or Natural Gas for Vehicles. As a solution methodology, the use of discrete event simulation models (DES) was used to reproduce the current (AS-IS) and proposed (TO-BE) scenario, which allowed calculating the opportunity cost generated by sales not performed. Subsequently, a model of integer and linear programming (MILP) in order to find the optimal location of emergency power plants restricted to cover at least 70% of the unsatisfied demand due to power failures.