CREG - Circular 107 de 2019

Manual de Usuario del Modelo Computacional para la Subasta de Reconfiguración de Compra Noviembre 2019

Administrador del Sistema de Intercambios Comerciales Gerencia Mercado de Energía

XM S.A. E.S.P.

Noviembre, 2019Contenido Objetivo 1 Antecedentes 1 Modelo Computacional para la Subasta de Reconfiguración de Compra 2 Entorno y Arquitectura del Modelo 2 Base de Datos – Datos de Entrada del Modelo 3 Tabla Oferta 3 Tabla Parámetros 4 Base de Datos – Datos de Salida del Modelo 4 Tabla Resultado 4 Tabla ResultadoObjetivo 5 Formulación del Modelo 5 Configuración de los Parámetros del Modelo 6 Ejecución del Modelo 7 Interfaz Para Correr El Modelo de Optimización 9 ANEXO 10Todos los derechos reservados XM S.A. E.S.P.

Objetivo De acuerdo con lo establecido en el numeral iv) del Artículo 17 de la Resolución CREG 051 de 2012 y aquel las que la modifiquen, adicionen o sustituyan , el Administrador del Sistema de Intercambios Comerciales –ASICpone a disposición de la CREG, la actualización d el Modelo Computacional, la Formulación Matemática y el Manual de usuario, con los aspectos de hardware y de software necesarios para realizar la optimización de la Subasta de Reconfiguración de Compra. Antecedentes El Modelo Computacional para la Subasta de Reconfiguración de Compra fue desarrollado por XM S.A. E.S.P. en su función de ASIC como Admi nistrador de la Subasta, de acuerdo con lo

Antecedentes El Modelo Computacional para la Subasta de Reconfiguración de Compra fue desarrollado por XM S.A. E.S.P. en su función de ASIC como Admi nistrador de la Subasta, de acuerdo con lo establecido en el numeral iv) del Artículo 17 de la Resolución CREG 051 de 2012 y aquellas que la modifiquen, adicionen o sustituyan. Programación Lineal Entera Mixta El método utilizado para el desarrollo del Modelo Comp utacional para la Subasta de Reconfiguración de Compra , es conocido en la literatura como programación lineal entera mixta MILP (por sus siglas en inglés ). Este método combina las fortalezas de la programación lineal, con algoritmos especia lizados para sol ución de problemas combinatorios como el Branch and Bound (BB) y Branch and Cut. A diferencia de los problemas completamente lineales en donde se encuentra una solución óptima, la calidad de la solución de los problemas modelados con MILP, depende de varios factores:

1. Optimizador comercial utilizado.

Cada fabricante desarrolla sus propios algoritmos de BB, lo que implica que dependiendo del producto utilizado se pueden obtener soluciones cercanas en términos de valor de la función objetivo, pero diferentes en términos del recurso utilizado.

2. Versión del optimizador.

Los métodos para solucionar problemas MILP están en continua investigación. Esto implica que cada nueva versión de un optimizador incorpora nuevos desarrollos y metodologías, que apuntan básicam ente a mejorar los tiempos de ejecución en problemas de gran tamaño.

3. Plataforma utilizada.

La solución de un problema MILP requiere de gran cantidad de cálculos numéricos. Esto implica que factores como el sistema operativo utilizado, memo ria disponible y capacidad

tamaño.

3. Plataforma utilizada.

La solución de un problema MILP requiere de gran cantidad de cálculos numéricos. Esto implica que factores como el sistema operativo utilizado, memo ria disponible y capacidad de procesamiento del ordenador (PC) o servidor, así como la cantidad de procesadores, influyan en la solución encontrada.

4. Modelado del problema.

La calidad en el modelo matemático generado a partir del problema real, es un o de l os factores que influyen en la calidad de la solución. Un buen modelo requiere de la aplicación de buenas prácticas que eviten problemas numéricos, de convexidad e infactibilidades.Todos los derechos reservados XM S.A. E.S.P. Manual Modelo Computacional para las Subastas de Reconfiguración de Compra

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5. Parámetros del optimizador.

Cada optimizador incluye más de 100 parámetro s de MI LP, que p ermiten modificar desde las estrategias para las búsquedas de soluciones factibles, hasta los parámetros de convergencia. El optimizador comercial en su versión actualizada, debe disponer de algoritmos de BB compatibles con multiprocesamien to. En la config uración por defecto del mismo, el número de procesadores es el máximo, lo que significa que utiliza todos los procesadores disponibles en la máquina. En el manual del optimizador se expresa claramente que s olo se puede garantizar la misma s olución MI LP cua ndo se dispone de la misma plataforma computacional, los mismos parámetros y la misma versión, tal como se enuncia a continuación: “In this context, sequential means that the algorithm proceeds step by step, consecutively, in a predictable and repeatable o rder within a single thread. Deterministic means that repeated solving of the same model with the same parameter settings on the same computing platform

“In this context, sequential means that the algorithm proceeds step by step, consecutively, in a predictable and repeatable o rder within a single thread. Deterministic means that repeated solving of the same model with the same parameter settings on the same computing platform will follow exactly the same solution path, yielding the same level of performance and the same values in the solution. Sequential execution is deterministic. In multi -threaded computing, a deterministic setting requires synchronization between threads. Opportunistic entails less synchronization between threads and thus may offer better perf ormance at the s acrifice of repeatable, invariant solution paths and values in repeated runs on multiple threads or multiple processors.” Modelo Computacional para la Subasta de Reconfiguración de Compra El modelo computacional desarrollado por XM para la Subasta de Recon figuración de Compra es un modelo de optimización de Programación Lineal Entera Mixta que tiene como función objetivo seleccionar entre las ofertas presentadas por los participantes, aquellas que minimicen la suma de las multiplicaciones entre las Obligaciones de Energía Firme (OEF) de Compra asignadas al Precio Oferta, diferenciado conforme al numeral ii) del Artículo 17 de la Resolución CREG 051 de 2012. más el producto entre la demanda no asignada y 1.5 veces el precio máximo del Cargo po r Confiabilidad para el periodo de vigencia de la obligación a subastar . Lo anterior, sujeto a las restricciones planteadas en el numeral iii) del mismo Artículo 17. El modelo fue desarrollado dando cumplimiento a lo establecido en la Resolución CREG 051 de 2012 y aquellas que la modifiquen, adicionen o sustituyan.

Entorno y Arquitectura del Modelo

Como se indica en la Figura 1 el modelo de optimización toma y entrega datos desde y hacia una base de datos, la cual es consultada directamente por el usuario.1

Entorno y Arquitectura del Modelo

Como se indica en la Figura 1 el modelo de optimización toma y entrega datos desde y hacia una base de datos, la cual es consultada directamente por el usuario.1

1 La implementación final que será usada para la ejecución de la Subasta de Reconfiguración de Compra puede usar una interfaz para interacción con la base de datos.Todos los derechos reservados XM S.A. E.S.P. Manual Modelo Computacional para las Subastas de Reconfiguración de Compra

3 . . .

OFERTAS

PARÁMETROS

BASE DE DATOS

MODELO DE

OPTIMIZACIÓN

RESULTADOS

Figura 1 Entorno del Modelo de Optimización Para el correcto funcionamiento del modelo es necesario que tanto el hardware y software (base de datos y optimizador) se encuentren en una versión actualizada y soportada por los desarrolladores. Base de Datos – Datos de Entrada del Modelo Los datos de entrada del modelo son clasificados en dos tipos, los primeros corresponden a las ofertas realizadas por los participantes de la Subasta de Reconfiguració n de Compra (tabla Ofertas) y los segundos corresponden a los parámetros definidos para la Subasta (tabla Parametros); toda la información debe reposar en la base de datos y cada tabla deb e contener la estructura abajo mencionada. Tabla Oferta En esta tab la debe estar depositada la información de la s ofertas válidas realizadas por los participantes de la Subasta , diferenciadas conforme al numeral ii) del artículo 17 de la Resolución CREG 051 de 2012, de este modo se indica para cada oferta el nombre del participante, el nombre de la planta, la cantidad máxima y mínima de energía y el precio de oferta.

Figura 2 Diseño Tabla OfertaTodos los derechos reservados XM S.A. E.S.P.

de la planta, la cantidad máxima y mínima de energía y el precio de oferta.

Figura 2 Diseño Tabla OfertaTodos los derechos reservados XM S.A. E.S.P. Manual Modelo Computacional para las Subastas de Reconfiguración de Compra

4 • Agente: Nombre o denominación soci al del Participante que representa la Planta o unidad con ENFICC no comprometida. • Planta: Nombre de la planta o unidad con ENFICC no comprom etida con la cual se respaldarán las OEF que se lleguen a asignar. • Qmax: Cantidad Máxima de energía de OEF que está dispuesto a comprometer en valores enteros de kWh-día. • Qmin: Cantidad Mínima de energía de OEF que está dispuesto a comprometer en valores enteros de kWh-día. • Precio: Precio ofertado en dólares de los Estados Unidos de América por kWh (USD$/kWh) que incluy e la diferenciación de ofertas de la que trata la Resolución CREG 05 1 de 2012 o aquella que adicione, modifique o sustituya. Tabla Parámetros En esta tabla debe estar depositada la información de los parámetros únicos, de este modo se tiene información de la Cantidad a subastar y el Precio Máximo para el Cargo por Confiabi lidad.

Figura 3 Diseño Tabla Parámetros • Qsubastada: Cantidad a subastar en la Subasta de Reconfiguración de Compra en kWh-día. • PMCC: Precio Máximo para el Cargo por Confiabilidad en dólares de los Estados Unidos de América por kWh.

Base de Datos – Datos de Salida del Modelo Los datos de salida del modelo son clasificados en dos tipos, los primeros corresponden a la información por oferta de asignación de OEF de Compra encontrada por el modelo de optimización

América por kWh.

Base de Datos – Datos de Salida del Modelo Los datos de salida del modelo son clasificados en dos tipos, los primeros corresponden a la información por oferta de asignación de OEF de Compra encontrada por el modelo de optimización por planta (tabla Resultado) y los segundos que corresponden al valor de la función objetivo obtenida en la ejecución del modelo (tabla ResultadoObjetivo); toda la información es puesta por el modelo en la base de datos y cada tabla cumple con la estructura abajo mencionada. Tabla Resultado En esta tabla el modelo deposita la información del res ultado de asignación de OEF de Compra para cada una de las plantas, de este modo se indica para cada oferta el nombr e del agente, el nombre de la planta, la cantidad asignada de OEF de Compra y la variable binaria que representa la asignación de OEF de Compra asociada a la asignación.

Figura 4 Diseño Tabla ResultadoTodos los derechos reservados XM S.A. E.S.P. Manual Modelo Computacional para las Subastas de Reconfiguración de Compra

5 • Agente: Nombre o denominación social del Participante que representa la Planta o unidad con ENFICC no comprometida. • Planta: Nombre de la planta o unidad con ENFICC no comprometida con la cual se respaldarán las OEF que se asignaron. • Qasignada: Cantidad asignada de OEF de Compra en l a Subasta de Reconfiguración de Compra en kWh-día. • Binaria: Variable binaria que representa la asignación de OEF de Compra: o Valor = 0: No hay asignación de OEF de Compra. o Valor = 1: Hay asignación de OEF de Compra en una cantidad entre la Cantidad Mínima y Máxima de OEF de Compra de la oferta. Tabla ResultadoObjetivo

o Valor = 0: No hay asignación de OEF de Compra. o Valor = 1: Hay asignación de OEF de Compra en una cantidad entre la Cantidad Mínima y Máxima de OEF de Compra de la oferta. Tabla ResultadoObjetivo En esta tabla el modelo deposita la información del resultado de la función objetivo del modelo.

Figura 5 Diseño Tabla ResultadoObjetivo • FO: Resultado de la función objetivo en dólares de los Estados Unidos de América.

Formulación del Modelo A continuación, se presenta la notación usada para la des cripción del modelo de optimización. Letras mayúsculas son usadas para denotar parámetros y letras minúsculas para d enotar índices y variables.

Índices Rr  Planta ( r ), definido en el conjunto R (número total de plantas con ofertas válidas para participar en la Subasta de Reconfiguración de Compra).

Variables roefcompra

OEF de Compra asignada a la planta ( r ). rbinasig

Binaria de estado asociada a la asignación de OEF de Compra de la planta ( r ). oefnoasig

Cantidad de Demanda no Asignada.

Parámetro

Qsubastada Cantidad total a subastar en la Subasta de Reconfiguración de Compra.

PMCC Precio M áximo para el Cargo por Confiabilidad para el periodo de vigencia a subastar. rPofertado Precio ofertado diferenciado de la planta ( r ) (según lo establecido en el numeral ii)Todos los derechos reservados XM S.A. E.S.P. Manual Modelo Computacional para las Subastas de Reconfiguración de Compra

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rPofertado Precio ofertado diferenciado de la planta ( r ) (según lo establecido en el numeral ii)Todos los derechos reservados XM S.A. E.S.P. Manual Modelo Computacional para las Subastas de Reconfiguración de Compra

6 del Artículo 17 de la Resolución CREG 051 de 2012 y aquellas que la adicionen, modifiquen o sustituyan). rQmax Cantidad Máxima de OEF de Compra de la oferta de la planta ( r ). rQmin Cantidad Mínima de OEF de Compra de la oferta de la planta ( r ).

Función Objetivo La función objetivo del modelo minimiza la suma de las multiplicaciones entr e OEF de Compra asignadas por el Precio Ofertado (diferenciado según lo establecido en el numeral ii) del Artículo 17 de la Resolución CREG 051 de 2012 y aquellas que la adicionen, modifiquen o sustituyan ) para cada una de las pl antas, más el producto entre la demanda no asignada y un preci o igual a uno punto cinco (1.5) v eces el Precio Máximo para el Cargo por Confiabilidad para el periodo de vigencia a subastar.

  ( ) ( )oefnoasigPMCCoefcompraPofertado R r rr 5.1min +

Restricciones Dentro de las restricciones que debe cumplir el modelo se encuentran:

• La máxima asignación de OEF de Compra

• Balance de asignación de OEF de Compra

• La restricción asociada a la máxima cantidad de OEF de Compra a asignar a una planta, en caso de que esta resulte con asignación de OEF de Compra.

• Balance de asignación de OEF de Compra

• La restricción asociada a la máxima cantidad de OEF de Compra a asignar a una planta, en caso de que esta resulte con asignación de OEF de Compra.

roefcomprabinasigQmax rrr − 0

• La restricción asociada a la mínima cantidad de OEF de Compra a asignar a una planta, en caso de que esta resulte con asignación de OEF de Compra.

roefcomprabinasigQmin rrr − 0

Configuración de los Parámetros del Modelo A continu ación, se mencionan los parámetros para la ejecución del modelo, entr e ellos se encuentra el número de procesadores en paralelo a utilizar, el cual estará definid o como CPX_PARAM_THREADS = 2 y el método de utilización y selección de estos procesadores como CPX_PARAM_PARALLELMODE = 1.Todos los derechos reservados XM S.A. E.S.P. Manual Modelo Computacional para las Subastas de Reconfiguración de Compra

7 El parámetro referente al tiempo máximo para encontrar la solución es CPX_PARAM_ITILIM = 9223372036800000000, está dado en segundos y en la configuración determinada se tiene un valor lo suficientemente grande que garantiza qu e no sea el tiempo un factor que determine la solución del modelo. En lo referente a los criterios de convergencia, un primer parámetro es el error absoluto entre la solución no entera y la solución entera : Tolerancia de diferencia absoluta – CPX_PARAM_EPAGAP= 1.0E-7, el segundo parámetro hace referencia al error relativo entre la solución no entera y la

solución no entera y la solución entera : Tolerancia de diferencia absoluta – CPX_PARAM_EPAGAP= 1.0E-7, el segundo parámetro hace referencia al error relativo entre la solución no entera y la solución entera Tolerancia de diferencia absoluta – CPX_PARAM_EPGAP= 1.0E-12. Ejecución del Modelo Se debe verificar la ruta de instalación de IBM ILOG CPLEX Optimization en directorio C:\ como se muestra en la Figura 6.

Figura 6 Directorio de archivos IBM ILOG El archivo adjunto a este documento debe ser extraído en el disco C: \ del ordenador de este modo se deben tener la siguiente ruta y datos como se muestra en la Figura 7.

Figura 7 Directorio de archivos Se debe ingresar en la base de datos DastosSubasta.mdb la información de Ofertas y Parámetros, descritos arriba y que se muestran en la Figura 8.Todos los derechos reservados XM S.A. E.S.P. Manual Modelo Computacional para las Subastas de Reconfiguración de Compra

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Figura 8 Ingreso de datos en DastosSubasta.mdb Para ejecutar el modelo se debe dar doble click sobre el archivo run.bat del directorio c :\ SubastaReconfiguracionCompra, aquí se despliega una ventana de comandos DOS y en caso que la ejecución haya sido exitosa en las líneas finales se debe presentar un mensaje que indique el valor de la función objetivo (OBJECTIVE), post proceso y DONE, tal como se muestra en la Figura 9.

Figura 9 Ejecución exitosa Los resultados pueden ser observados en las tablas Resultado y ResultadoObjetivo de la base de datos DastosSubasta.mdb que se describieron arriba y que se muestran en la Figura 10.

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Figura 9 Ejecución exitosa Los resultados pueden ser observados en las tablas Resultado y ResultadoObjetivo de la base de datos DastosSubasta.mdb que se describieron arriba y que se muestran en la Figura 10.

Figura 10 Consulta de resultados en DastosSubasta.mdbTodos los derechos reservados XM S.A. E.S.P. Manual Modelo Computacional para las Subastas de Reconfiguración de Compra

9 En caso de que la ejecución del modelo no haya sido exitosa se presentará un mensaje de error en la ventana de comandos, es importante verificar las rutas de instalación de l optim izador, del modelo suministrado y de la calidad de los datos ingresados en la base de datos. Interfaz Para Correr El Modelo de Optimización La Subasta de Reconfiguración de C ompra si bien, se realizará basados en las actividades anteriormente mencio nadas, con el objetivo de facilitar el entendimiento del procedimiento y de conservar las actividades para las auditorías de la subasta, el ASIC podrá implementar una interfaz que permita ingresar y realizar la diferenciación de las ofertas, validar el cumplimiento regulatoria y correr el proceso de optimización salvaguardando la integridad, y la confidencialidad de la información. Mediante este mecanismo las auditor ías y los partici pantes de la subasta podrán validar de una manera más legible el cumplimiento de las reglas y validaciones que establece la regulación.Todos los derechos reservados XM S.A. E.S.P. Manual Modelo Computacional para las Subastas de Reconfiguración de Compra

10 ANEXO Características Básicas del Equipo Computacional para Resolver la Función Objetivo en el Modelo de Optimización • Base de datos: Microsoft Access 2010 http://office.microsoft.com/es-es/access/

• Runtime: Microsoft Access Rutime 2013

10 ANEXO Características Básicas del Equipo Computacional para Resolver la Función Objetivo en el Modelo de Optimización • Base de datos: Microsoft Access 2010 http://office.microsoft.com/es-es/access/

• Runtime: Microsoft Access Rutime 2013

https://www.microsoft.com/es-es/download/details.aspx?id=39358 • Optimizador: IBM ILOG CPLEX Optimization Studio 12.3 a 64 bits. http://www-01.ibm.com/software/integration/optimization/cplex-optimizer/

Las características computacionales de hardware para la ejecución del modelo son las siguientes: • Sistema Operativo: Windows 10 versión 1803 • Procesador: Intel (R) Core (TM) i5-4590 CPU @43.30 GHz • Memoria Instalada (RAM): 8.00 GB • Tipo de sistema: Sistema operativo de 64 Bits. • Disco: 465 GB.