Transmission of Electric Energy: a Bibliographic Review

IEEE LATIN AMERICA TRANSACTIONS, VOL. 8, NO. 3, JUNE 2010

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Transmission of Electric Energy: A Bibliographic Review Juan D. Molina, GSM, IEEE, Hugh Rudnick, Fellow, IEEE

Abstract— The reforms carried out in various energy markets assign a central place to the transmission and hence this has created a dynamic research area, which is reported in this paper. There are various research topics, so it is required to identify the different areas and scientific advances in the field. Setting the types of assumptions used in the models and the influence of dynamic variables such as generation, demand and flow control will allow a better understanding of market dynamics. A comprehensive literature review is performed and in a context of power markets the most recent and relevant research in the evolution of the transmission is assessed. The paper presents topics of economic regulation and market mechanisms, planning, financial assessment, assignment, network congestion, economic and technical modeling methods and the influence of transmission technologies in the energy market. Research has sought to provide coupling mechanisms between economic and technical concepts, in order to provide feasible solutions to the electricity market. The debate about which is the best mechanism for the regulation of transmission, the planning model and the allocation of transmission costs, are still in force. The new contributions are focused on the impact of transmission on the market and the social benefits of the proposed mechanisms for transmission expansion. Keywords— transmission, regulation, market mechanisms, power system planning, transmission financial assessment, transmission cost assignment, network congestion, transmission technologies.

I. INTRODUCCIÓN

L

A TRANSMISÍON de energía eléctrica es esencial para el funcionamiento del mercado de energía. Esta debe desarrollarse como un actor pasivo frente a todos los agentes del mercado, permitiendo el intercambio de energía en condiciones de máxima confiabilidad técnica, económica y sustentable [1]. Al igual que en el sector generación, la transmisión ha presentado cambios estructurales que buscan generar incentivos para su óptima expansión y mínima distorsión de los costos marginales ó precios en el corto plazo. En general, la estructura de la transmisión se ha abordado desde dos puntos de vista para la toma de decisiones. El primero con un objetivo centralizado el cual considera la cadena generar-transportar de forma integral y comúnmente en poder del estado. El segundo, un mecanismo descentralizado, donde el estado ha desarrollado instituciones (pertenecientes a Agradecimientos a Fondecyt, a Transelec y a la Pontificia Universidad Católica de Chile y MECESUP (2) a través de su programa de Becas. J. D. Molina, Universidad Católica de Chile, (e-mail: [email protected]). H. Rudnick, Departamento de Ingeniería Eléctrica, Universidad Católica de Chile, Casilla 306, Correo 22, Santiago, Chile (e-mail: [email protected]).

la estructura del estado o independientes) que buscan un rol más de regulación, coordinación y de diseño de normativa para la remuneración y la expansión de la red. Bajo estas estructuras se identifican tres tipos de mecanismos para el desarrollo de la transmisión. El primero, un mecanismo basado sólo en el ente regulador, donde este define quién, cómo, dónde y cuándo sujetos a una metodología de remuneración (precio techo, con base en el rendimiento, entre otros). El segundo establece un mecanismo para que sea el mercado el que defina el quién, cómo, dónde y cuándo (derechos de transmisión, capacidad disponible de transferencia, entre otros). El ultimo, es un híbrido entre los mecanismos regulatorios e incentivos de mercado [2]. Los mecanismos de mercado han traído consigo una mayor complejidad [3], básicamente por el incremento de agentes con intereses individuales, entes reguladores y coordinadores que trascienden y separan la propiedad y el control de los activos de transmisión, donde deben permitir el acceso nodiscriminatorio al mercado. Al igual, conceptos de congestión, poder de mercado y acoplamiento entre los mecanismos e incentivos de corto y largo plazo influyen en la planificación y operación confiable de la transmisión. Adicionalmente, se debe considerar que la transmisión presenta economías de escala que incentivan la sobreinstalación de redes [4], alternativas de sustitución de inversión como la generación distribuida (aunque puede traer nuevos costos al sistema) [5], variación de la demanda, ya sea asociada a conceptos de elasticidad ó a programas de eficiencia energética, la incertidumbre regulatoria y la evolución tecnológica. Dicha evolución ha permitido hacer un control sobre los flujos de potencia (líneas DC) con el fin de eliminar flujos circulantes y generar incentivos para la inversión de estas líneas con propósitos de mercado [4], [6]. Es visto que la modelación y análisis de la transmisión ha evolucionado en la medida que los modelos de mercados la han considerado, es decir, desde un modelo uninodal hasta un modelo multimodal considerándola como una restricción del modelo de mercado, ya sea mediante modelos de transporte y/o modelos DC ó AC [7]. Esto ha generado un debate constante acerca de la forma óptima de considerar la transmisión y las metodologías más convenientes para un tipo de mercado de energía y la configuración del operador encargado de la transmisión [8]. Las discusiones principales acerca de la transmisión han abarcado los siguientes aspectos: Los precios nodales como indicadores de inversión de la generación y la demanda, el manejo de la congestión, el acoplamiento de mercados para transferencia de energía interregionales, la inversión en transmisión mediante

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mecanismos de mercado o mecanismos regulatorios y los cambios a realizar (entre ellos los tecnológicos) para diseñar e implementar mecanismos que incentiven una eficiente operación y expansión de la transmisión [9]. El propósito de este artículo es realizar una revisión bibliográfica acerca de los tópicos de discusión en la transmisión. Sin embargo, debido a su constante evolución, este artículo se ha enfocado en la literatura de los últimos 5 años y se sugieren los siguientes tópicos como punto de partida de la revisión bibliográfica. Respecto a la temática de acceso a la transmisión, los tópicos suelen dividirse en: Operación, confiabilidad, planificación, económicos y regulatorios [10], [11]. En el ámbito de la modelación computacional, en particular la planificación de la transmisión, se clasifican según la técnica de solución y lenguaje de programación. Normalmente en técnicas de programación matemática (optimización) y técnicas heurísticas [12]. Aunque, las técnicas heurísticas se podrían reclasificar en heurísticas y Meta-heurísticas [13]. También es importante destacar que la planificación de la expansión de la transmisión se enfoca para dos tipos de escenarios, la estática y la dinámica, siendo la primera la más utilizada. Finalmente, en [2], [6], [9] se describen los aspectos más relevantes en la expansión de la transmisión (planificación e inversión) y la interrelación entre dos miradas conceptuales diferentes, la económica y la técnica. El artículo se organizó de la siguiente forma: en la Sección II se presentan los aspectos económicos y regulatorios que abarca la transmisión, la consideración de modelos económicos, los tipos de mecanismos de regulación implementados y los incentivos eficientes/perversos que se han identificado. En la Sección III se presentan los aspectos más relevantes que influyen en la planificación de la transmisión, tales como, las metodologías y modelos de negocio de la transmisión, métodos de evaluación financiera, la congestión y la asignación de costos y expansión. La Sección IV presenta los diferentes avances y aplicaciones de los algoritmos utilizados en la inversión y expansión de la transmisión. Se han clasificado por programación matemática, heurística y Meta-heurística. Considerando la importancia de los cambios tecnológicos en el transporte de energía eléctrica y su influencia en la operación y planificación de la transmisión, en la Sección V se describen los aspectos a considerar para su modelación, evaluación en un contexto de mercado, los mecanismos regulatorios utilizados para su aplicación y las experiencias más representativas en su aplicación. Finalmente, en la Sección VI se presentan las conclusiones. II. REGULACIÓN Y MECANISMOS DE MERCADO EN LA TRANSMISIÓN Dada la presencia de significativas economías de escala, la transmisión se ha constituido en una actividad monopólica. Por lo que un sistema de remuneración que busque reconocer su costo de capital y operación, unido a la consideración de libre acceso para sus usuarios, garantizará condiciones de

eficiencia para todo el sistema. Básicamente, se han implementado tres tipos de modelos para el desarrollo de la transmisión, el primero basado en la regulación, el segundo basado en el mercado y el tercero un híbrido entre los modelos mencionadas anteriormente. Particularmente, los basados en regulación se han aplicado en Europa y los basados en mercado en la mayoría de los sistemas de Norteamérica. Países como Australia han optado por desarrollar metodologías híbridas con el fin de dar señales óptimas al sistema. Las diferentes experiencias internacionales han mostrado que los modelos basados en regulación no generan los suficientes incentivos para su expansión y los modelos basados en el mercado no remuneran en su totalidad los costos de la transmisión. Lo anterior radica en que los sistemas de transmisión presentan características técnicas propias que no reflejan las transacciones económicas de energía. Entre ellas las asociadas al flujo de potencia (flujos circulantes) que se constituyen como una barrera significativa para la formación mercados eficientes (externalidad tecnológica) y la posibilidad de comportamientos oportunistas por parte de los agentes, en especial los generadores para manipular el mercado. A continuación, se describen los aspectos del modelo económico de la transmisión, metodologías de regulación, aplicaciones e impacto de los incentivos sobre el beneficio social. A. Aspectos Económicos Desde la perspectiva económica, todo sector económico busca generar algún tipo de beneficio o en mayor medida un beneficio social. En un mercado de energía, se busca obtener un óptimo social mediante la prestación de servicios a precios eficientes en un sistema económicamente adaptado [14]. Considerando lo anterior, la principal tendencia implementada en los mercados eléctricos ha sido la restructuración y separación de las actividades de generar y transportar la energía eléctrica. Se buscaba eliminar las fallas, que en su mayoría presentaba los sistemas sujetos al estado, y que este sólo asumiera un rol de regulador ante las fallas del mercado. Bajo esta estructura la transmisión se ha establecido como un monopolio natural por sus características propias de la red y como tal se deben regular los precios y demás condiciones de acceso y operación, para que estos reflejen los costos reales del sistema [15]. De esta manera se incentiva la eficiencia de los operadores en un ambiente descentralizado, garantizando una mayor satisfacción (técnico-económica) de los usuarios. También es importante considerar, que si bien se asume un monopolio natural en el modelo económico de la transmisión, en esta se han desarrollado conceptos de competencia para la expansión, tales como, la implementación de mecanismos como la licitación para asignar la construcción de la infraestructura y subastas para la asignación de derechos de transmisión [16], [17]. B. Regulación de la Transmisión A nivel de monopolios la regulación se ha centrado en definir mecanismos que busquen establecer un precio óptimo, generalmente un máximo posible y la consideración de

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mecanismos que incentive a reducir el precio y definir el sistema económicamente adaptado [14]. En la literatura se identifican tres tipos marcos sobre la transmisión: precio techo, ingreso regulado y con base en el rendimiento. Las metodologías de precio techo presentan mejores incentivos en comparación con metodologías tradicionales como la tasa de retorno [18]. Aunque, es importante que exista una estabilidad regulatoria para no generar incertidumbre y la implementación de mecanismos de largo plazo para la transmisión [19]. La metodología de ingreso regulado se basa en el precio de la congestión y el peaje por acceso a la red [20]. Presenta una mayor eficiencia económica, aunque puede ser manipulada por los agentes del mercado [18]. Por otro lado, el mecanismo regulatorio basado en el rendimiento permite una mayor recuperación de los costos de inversión y operación del sistema [21]. En general, los mecanismos se ajustan anualmente con base en indicadores de inflación, productividad y crecimiento de la demanda. Este último como incentivo para la compensación por costos debidos a la expansión de la red [22]. Por su estabilidad metodológica, facilidad de comprensión y aplicación, la metodología de ingreso regulado se ha implementado en diversos países para el reconocimiento de la transmisión. La metodología considera el valor de reposición a nuevo -VRN- de los equipos y una determinada tasa de retorno. Se le reconoce al transportador la inversión realizada en activos (equipos) y adicionalmente los gastos en que se incurre por administración, operación y mantenimiento (AOM). El regulador evalúa (en promedio cada cuatro años) si bajo criterios de calidad y seguridad, la metodología de inversión y remuneración ha dado los incentivos mínimos necesarios para la prestación del servicio. Este tipo de metodología se concibe como de largo plazo y representa aproximadamente el 80% de los costos totales de la transmisión. El 20% restante está asociado al costo de corto plazo y es el que se incurre por transportar una unidad adicional a una hora determinada. Este depende de las condiciones de operación de la red y se compone de los costos asociados a las pérdidas de este (energía y potencia) y al costo marginal de la congestión. C. Experiencias internacionales La tendencia a nivel mundial de los incentivos regulatorios se han centrado en la reducción de costos, mejoramiento de la calidad del servicio, estimulo a la inversión y precios eficientes de acceso a la red [23] y la consideración de energías renovables [24]. Adicionalmente, debido a los diversos “Black-out” ocurridos a nivel mundial se han revaluado los conceptos de regulación económica y la incidencia de la confiabilidad para la inversión en transmisión. Así como, la consideración de operadores independientes y/o regionales de la transmisión [24]. En Sudamérica, por ejemplo, países como Colombia (Resolución 11/2009, www.creg.com.co) [25], Chile (Ley 19.940, www.cne.cl) [26] y Brasil [27] han desarrollado metodologías de ingreso regulado y mecanismos de subastas para la expansión de la red [28], [29]. Argentina, ha implementado mecanismos de foros

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para la expansión de la red [30], [31]. Australia, ha establecido un hibrido entre ingreso regulado y mecanismo basados en mercado para proyectos especiales [32]. En Norteamérica, los mecanismos se han centrado en la eficiencia de precios (Order 890, www.ferc.gov) y el desarrollo de mecanismos de mercado para la inversión y manejo de la congestión. Finalmente, en Europa han desarrollado mecanismos regulatorios para el manejo de la congestión entre regiones y la creación de un operador regional del sistema (ETSO) [9]. D. Incentivos perversos y beneficio social Bajo los conceptos de la economía clásica las instituciones reguladores han concebido conceptos de eficiencia y equidad, pero sin establecer claramente el beneficio social. Por ejemplo, se ha definido que los principios de eficiencia y equidad son incompatibles [33] y que el óptimo social difiere del óptimo individual en estructuras de monopolio regulado y con base en señales del mercado [34]. Lo anterior sugiere implementar mecanismos para establecer un compromiso entre los objetivos sociales y el de los transportadores. Las anomalías o incentivos perversos que puedan generarse dependerán de la metodología utilizada. En un modelo regulado dependerá de las señales eficientes que brinde el regulador para la correcta actualización del VRN y la tasa de retorno (siendo esta fija o calculada mediante técnicas como el WACC) ó incluso la vida útil a reconocer. De manera que se reconozca la inversión realizada y se den los incentivos para su reposición y mantenimiento. La tasa de retorno y la vida útil regulatoria toman gran relevancia debido a la divergencia que pueda existir con la vida técnica de la infraestructura. Además, la consideración de requerimientos de calidad, por ejemplo mecanismos de pago/compensación por el servicio no prestado (energía no suministrada) influyen en el negocio de la transmisión. Por otra parte, los avances tecnológicos desafían los conceptos tradicionales de regulación y las denominadas instalaciones esenciales se han constituido como “cuellos de botella” en servicios de infraestructura. La expansión de la capacidad en generación no se ha acompañado de la expansión de la transmisión, debido a que los mecanismos creados para realizar la expansión han sido demasiado complejos para estimular la inversión [35]. La incertidumbre que se presenta en los flujos de potencia, ya sea desde la generación o la demanda, generan cambios en la transmisión que no son reconocidos en la regulación [36]. Generalmente, la regulación no considera las externalidades sujetas a aspectos tecnológicos y de asimetrías de información entre el regulador y los transportadores [37], el riesgo y detrimento de las inversiones por la utilización de tecnologías que controlen los flujos de potencia, Líneas DC o sistemas de transmisión flexible en corriente alterna -FACTS- [38], y los conflictos de interés que se presentan entre los agentes de generación y consumo y los propietarios de la red para la expansión de la transmisión [39], [40].

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III. PLANIFICACIÓN DE LA TRANSMISIÓN En la planificación, el primer ítem a establecer es el tipo de modelo a implementar, es decir, un modelo centralizado ó descentralizado de la transmisión [41]. Ahora, independientemente del modelo se consideran dos enfoques en el problema de expansión de la transmisión, es decir, respecto a la nueva inversión, la señal de precios y las metodologías de remuneración [42]. El primero busca establecer técnicas que encuentren una solución óptima o eficiente sobre la ubicación, la cantidad de líneas de transmisión y las restricciones técnicoeconómicas. El segundo considera las técnicas o mecanismos para la asignación de la construcción y operación de la infraestructura. Para la asignación, se encuentra un espacio de soluciones más acotado, siendo el tipo de modelo de mercado de energía el que define la asignación de la infraestructura. Por ejemplo, en modelos centralizados sin desintegración de las actividades, el estado asume la construcción de la red. En mercados descentralizados con la presencia de privados o mixtos, se han implementado mecanismos como licitaciones u otro tipo de subastas. Estas buscan asignar la infraestructura a la menor oferta, siendo como parámetro principal el valor presente neto -VPN- de la oferta. Además, es posible considerar no sólo alternativas de transmisión sino proyectos de generación o la demanda que puedan sustituir la transmisión (aunque bajo condiciones de mercado es posible no intercambiar proyectos de generación y transmisión) [5]. A continuación, se describen tópicos respecto a metodologías marco de la transmisión, técnicas de evaluación financiera de la transmisión, la asignación de costo y la consideración de la congestión como elemento primordial en la planificación, tanto en el corto plazo como en el largo plazo. A. Metodologías de planificación En general, las metodologías de planificación realizan una evaluación económica. Se comparan diferentes alternativas de expansión (nuevas líneas, cambio de conductores, nivel de voltaje, etc.) y sus respectivos beneficios. Los aspectos más relevantes a considerar en la planificación son: los objetivos de los agentes del sistema, la representación de la red de transmisión (flujo AC ó DC linealizado) [43], el comportamiento de los precios del mercado (comportamiento estratégico de los generadores) y la modelación de la incertidumbre [44]. En [45] se propone una metodología que evalúa la inversión en función de modelos de equilibrio y el impacto en el beneficio social. Caracteriza tres tipos de procesos de planificación: Proactivo, integración de recursos y reactivo. Muestra como para cada proceso se obtienen distintos planes de inversión y que estos son muy sensibles a los parámetros de suministro, demanda y al conflicto de intereses entre los agentes del sistema. Otro de los parámetros más importantes en la planificación es la confiabilidad, generalmente, se ha considerado criterios probabilísticos, tales como, n-1, probabilidad de pérdida de carga y probabilidad de energía no suministrada [46], [47]. Se busca determinar como la confiabilidad influye en el mercado, dado que no siempre se obtiene el óptimo desde el punto de vista económico. Es posible que se presenten casos en el cual se hace necesaria una

línea de transmisión para que el sistema presente una mayor confiabilidad, esto implica una sobreinversión de la infraestructura óptima e influencia sobre la operación eficiente y competitiva del mercado. Además, desde el punto de vista de la operación del mercado, la configuración de la nueva línea de transmisión puede ocasionar flujos circulantes. Estos genera congestión e influyen en la planificación de la transmisión [48]. Como solución al problema descrito, se ha considerado la inclusión de tecnologías en el proceso de planificación, tales como, FACTS y enlaces HVDC. En particular los enlaces HVDC se han utilizado para obtener un óptimo entre la confiabilidad y el mercado [49] y la posibilidad de disminuir el poder de mercado de los generadores [44]. Las metodologías, adicional a los aspectos técnicos (flujos de potencia), cada vez más abarcan criterios de mercado para la inversión, como los transaccionales (precios nodales) y los financieros (contratos de derechos de transmisión) para maximizar el beneficio social [50] y la interacción que se pueda presentar entre la generación [51][53] y la flexibilidad de la transmisión [54]. Recientemente, los criterios a considerar en la planificación de la expansión han sido los siguientes: mejoramiento de la confiabilidad, incremento de la disponibilidad de suministro y el incremento de la competencia de los agentes del mercado [55]. Además, se deben diseñar mecanismos basados en incentivos que maximicen el beneficio social y la representación de escenarios más reales (representación de la generación, transmisión y demanda). De esta manera, obtener la inversión óptima del sistema de transmisión [56] y se identifiquen los riesgos más relevantes en la planificación de la transmisión [57] y la incidencia de estos en la expansión del sistema [58, 59]. B. Valoración financiera La transmisión como cualquier otro tipo de negocio considera técnicas de evaluación financiera. Normalmente, la más utilizadas han sido la del VPN [60] y análisis de costo/beneficio para evaluar diferentes alternativas [61]-[65]. Por ejemplo, se proponen mecanismos de inversión anticipada en el que los beneficiarios de la red definen la alternativa de expansión según la evaluación de costo/beneficio [66] y la confiabilidad [67]. La valoración financiera depende del tipo de modelo de negocios de la transmisión [68]. Principalmente depende de quiénes son los propietarios y quiénes son los que controlan los activos de transmisión. Estos tipos de modelos generan problemas de agencia (principal-agente) que requieren la utilización de técnicas diferentes para la valoración de alternativas en función de los intereses del principal (accionistas) y el incremento del beneficio social de la inversión, la valoración de la confiabilidad, la energía no suministrada y la reducción de los costos de congestión [69], [70]. Las técnicas más utilizadas han sido la aplicación de técnicas de árboles binomiales [71], [72], o valoración de opciones reales [73]-[75], teoría de portafolio de Markowitz’s y análisis de riego [76]. En general, las técnicas permiten obtener la decisión óptima en función de las estrategias de inversión y maximización del ingreso. Estas presenta mayores

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ventajas respecto a metodologías clásicas por considerar conceptos de riesgo asociados a la incertidumbre del negocio de la transmisión, los procesos regulatorios y el desarrollo del mercado de energía [77]. C. Asignación de Costo y expansión Un aspecto a destacar en la planificación y diseño de mecanismos regulatorios, es cómo asignar los costos de esta. Las metodologías han sido diversas y varían según si el modelo es uninodal o multimodal y quienes y en qué porcentaje pagan la infraestructura y la expansión del mismo, incluso las pérdidas técnicas del sistema [78], [79]. En general, se pueden clasificar tres tipos de métodos de asignación de costo en función de los incentivos implementados para el desarrollo de la red [8]. El primero conocido como método de asignación de costo hundido, donde el costo total de la nueva infraestructura lo asumen directamente los agentes del sistema (cargo general por conexión o cargo tipo estampilla). El segundo, definen dos tarifas, una por conexión y otra por uso de la red. El último método, similar al anterior, pero el cargo por uso es diferenciado por zona o nodo. A su vez, se consideran diversas técnicas para definir el uso del sistema de transmisión, ya sea con base en las leyes físicas o económicas. Por ejemplo, en Chile se ha definido un Área de Influencia Común -AIC- en la que se utiliza un criterio determinístico de 80% Generadores y 20% la demanda. Por otra parte, en Colombia, el 100% lo asume la demanda prorrata consumo. En la literatura, se han definido métodos físicos como los factores de distribución Rudnick, Bialek y Kirschen [80], intercambio bilateral equivalente, Zbus [81] y con base en la reactancia para definir el porcentaje de asignación de los costos de la transmisión ó la expansión de la misma [82]. Desde la perspectiva económica, se han utilizado dos enfoques, uno en función de la capacidad (condiciones de punta del sistema) y el otro en función de la energía (función de la curva de demanda). En general, la teoría económica más utilizada ha sido la teoría de juegos. Esta determina los costos y beneficios del los agentes en función de sus estrategias. La teoría de juegos suele dividirse en dos áreas (juegos cooperativos y no cooperativos) y las principales aplicaciones se han centrado en juegos cooperativos o de coalición. Se han utilizando métodos de valor Shapley o valor Shapley bilateral -BVS- [83]-[88], Kernel [89], [90] y nucléolo [91]-[93] y en menor medida en los juegos no-cooperativos o estratégicos [94]-[96]. Se destaca que los juegos no-cooperativos están asociados a la motivación individualista de los agentes y no a las consecuencias de sus decisiones. La interacción puede no ser de mutua colaboración, pero puede ser inducida mediante el diseño de mecanismos e incentivos considerando las dos áreas mencionadas [56, 97]. D. Congestión de la Red De la misma forma que el sector eléctrico ha presentado cambios en su estructura, las tecnologías han influido en las características técnicas de la red, aunque con el objetivo de aliviar las restricciones técnicas de la misma. El cambio de

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visión de la transmisión y la consideración de conceptos como el de “contrato de transmisión” han buscado que se reflejen las condiciones reales del sistema y que sirvan como mecanismo de desarrollo del mercado de energía [98]-[100]. En el contexto del mercado, la congestión ha sido uno de los tópicos más investigados por tener un mayor impacto sobre la eficiencia económica del despacho y el poder de mercado [98]. Frecuentemente, en la literatura se realizan simplificaciones del sistema de potencia, tales como la linealización del flujo DC, la no consideración de pérdidas resistivas, restricciones de voltaje o potencia reactiva. Se ha considerado que estas simplificaciones no influyen significativamente en los modelos de mercado (modelos oligopólicos) con respecto al impacto de la congestión. Sin embargo, se ha establecido que estas simplificaciones hacen que los resultados diverjan en función del modelo económico (oligopólicos, Cournot, etc.). En particular, cuando se presentan flujos de potencia controlables y pérdidas significativas [101], [102]. La congestión es el objetivo más importante del operador del sistema, debido a que esta puede influir en las transacciones (técnicas/económicas), ya sea de manera positiva o negativa sobre los agentes participantes del mercado [103]. En general, se han definido tres mecanismos para abordar la congestión: la optimización del flujo de potencia (realizada por el operador del sistema), las señales de precios y los acuerdos bilaterales entre los generadores y consumidores (en función del impacto de las transacciones en el sistema de transmisión) [103]. Adicionalmente, se conciben diferentes métodos para la gestión de la congestión, los cuales se basan en factores de sensibilidad (factores de distribución de transferencia de potencia -PTDF- y zonas de congestión), mecanismos de subastas (asignación de derechos de transmisión -FTR-, flujos -FGR-), métodos basados en señales de precios (precios marginales locales -LMP-) y redespacho (contratos bilaterales, políticas de desprendimiento de carga) [103]. Recientemente, en la literatura se han propuesto métodos para la gestión de la congestión e interconexiones regionales [104], [105]. Metodologías de coordinación entre operadores del sistema [106], subastas orientadas a consumidores especiales (cargas no desconectables) [107], contratos de congestión de la transmisión -TCC- [108], funciones de suministro e índices de poder de mercado [109]. Híbridos entre metodologías de estampilla e índices de sensibilidad [110], índices para identificar áreas con congestión [111] y métodos de asignación óptima de recursos para transacciones multilaterales [112]. A su vez, se identifica técnicas, tales como, distancias eléctricas relativas [113], algoritmos de descomposición de Benders [114] y de barra de referencia (LMP) [115]. Aplicaciones de Algoritmos Genéticos -AGpara la reconfiguración de la topología de la red [116], Optimización de Partículas Swarm -OPS- [117], OPS multiobjetivo [118], inteligencia artificial [119], redes neuronales [120] y la asignación de costos de la congestión en función del uso de la red y señales económicas [121]. Además,

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la consideración de tópicos que están correlacionados con la congestión, como la generación distribuida [122], la elasticidad de la demanda [123] o la generación [124], la estabilidad del sistema [125], la interacción con la competencia [126], el redespacho y desprendimiento de carga [127], la susceptancia de la línea de transmisión [128], los incentivos económicos [129] y el bienestar social [130], [131]. IV. ALGORITMOS DE MODELACIÓN Existen diversas formas de considerar la transmisión en un sistema de potencia. Esto depende del grado de supuestos y simplificaciones que se tomen. Para modelos de generación o de despacho económico, la transmisión se ha considerado como una restricción. En esta se define un mínimo y/o un máximo flujo de potencia que pueda transferir una línea de transmisión. Para el caso de modelos de inversión y expansión de la red, se busca particularmente el menor costo sujeto a restricciones económicas y de confiabilidad. Las investigaciones se han centrado en metodologías de programación matemática y heurísticas para definir la red óptima o eficiente de expansión y la consideración del horizonte de planificación de la modelación. La planificación estática es utilizada para definir dónde y cuáles y la planificación dinámica considera adicionalmente el cuándo y los cambios que se produzcan en la topología de la red [132]. A nivel de metodologías la programación entera mixta combinatorial ha sido la que mejor se ha ajustado a los requerimientos de la modelación del sistema de transmisión. Esta se ha utilizado en aplicaciones tan importantes de los sistemas de potencia, tales como, el despacho económico “Unit Commitmet”, la programación de mantenimiento y la expansión de la red. La expansión de la red es un problema complejo, esta considera aspectos de energía inyectada en los diferentes nodos y la incertidumbre asociada al tiempo y la demanda. Se busca minimizar los costos de operación y la minimización de los costos de inversión que determinen el lugar y el número de líneas que requiera el sistema. A continuación, se presentan los modelos y aplicaciones más recientes y relevantes en la planificación de la transmisión. Las técnicas de programación se clasificaron en programación matemática, técnicas heurísticas y Meta-heurísticas [12, 13]. A. Programación Matemática La técnica de programación matemática busca formular el problema de la transmisión mediante procedimientos matemáticos y el planteamiento de problemas de optimización. Se definen restricciones para encontrar el óptimo según la función objetivo y los supuestos utilizados del modelo. En general, la evolución de las técnicas se ha enmarcado en el desarrollo de modelos más robustos que soporten sistemas de transmisión de gran tamaño y reducir el tiempo de ejecución de los algoritmos. Es importante considerar que los problemas de inversión y expansión de la transmisión son no-lineales y de naturaleza no-convexa. Este tipo de problema pertenece a la familia de problemas NPCompletos. Los cuales presentan tiempos de ejecución exponenciales a medida que crece el sistema y la realidad con

que se modele el mismo. De acuerdo a la literatura, las técnicas clásicas utilizadas han sido la programación lineal PL- [133], la programación no lineal -PNL- [134], programación entera -PE- [135]-[137], programación entera mixta -PEM- [138]-[141] y programación estocástica -PS[142]-[144]. Por otra parte, las técnicas de descomposición matemática, como la descomposición de Benders [48] y procesos jerárquicos [145], han utilizado algoritmos de “Branch & Bound” [146], [147] y punto interior -PI- para resolver el problemas de planificación de la transmisión [148][151]. Recientemente, se han utilizado técnicas de PEM con optimización multiobjetivo [152] y Branch & Bound [153][155], criterios estocásticos [156, 157] y multiperiodo [158], programación cuadrática [159] y cuadrática secuencial con maximización del beneficio social [130], búsqueda directa y caos [160], acotamiento de soluciones mediante optimización cardinal [161] y programación bi-nivel [154], [162]. B. Heurística En la práctica, debido a las simplificaciones que normalmente se realizan en la programación matemática, por ejemplo, las condiciones de voltaje estático, flujo DC lineal ó la linealización de la pérdidas, hacen que no se garantice la optimalidad del mismo y se utilicen técnicas heurísticas o hibridas que obtengan soluciones más factibles al problema que de por si es complejo por su naturaleza combinatorial. En general, las técnicas heurísticas establecen reglas lógicas y/o empíricas (experiencia) y análisis de sensibilidades. El objetivo es buscar una solución a problemas como el de la planificación de la transmisión con menores tiempos de ejecución y una mayor tasa de convergencia de la solución óptima [12]. Sin embargo, presenta desventajas al seleccionar el óptimo del sistema por partir de búsquedas locales que podrían no ser el óptimo global del sistema, siendo de gran relevancia para sistemas de medio a gran tamaño [13]. Las técnicas utilizadas han sido los Algoritmos Heurísticos Constructivos -AHC- [163] con técnicas de punto interior [164], [165], inducción hacia adelante/atrás [166], programación entera mixta no-lineal [167], [168] y técnicas heurísticas con planificación multiperiodo [169]. C. Meta-Heurística. Las técnicas Meta-heurísticas son un hibrido entre las técnicas de programación matemática y las técnicas heurísticas. Básicamente, buscan obtener las ventajas de los dos métodos descritos anteriormente, es decir, una solución óptima factible a un bajo costo computacional. Los avances recientes en este tipo de técnicas han demostrado que es posible conseguir mejores soluciones en sistemas de gran tamaño (como son en realidad los sistemas de transmisión) [13]. Si bien es cierto que las técnicas heurísticas presentan una desventaja al determinar el óptimo global, el mercado de energía es un sector dinámico. En este varían permanentemente los parámetros más importantes de la planificación de la transmisión, es decir, la generación y la demanda [170], por lo que estas técnicas brindan mayores facilidades en la evaluación de escenarios, opciones de planes de expansión y el tipo de modelo de la transmisión. De

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acuerdo a la literatura, las aplicaciones más recientes han sido en la planificación multiperiodo con algoritmos evolutivos [171], [172] y evolutivo diferencial [173], AG [174], OPS [175], [176] y temple simulado [177]. Otras técnicas han sido la búsqueda aleatoria adaptada Greedy [178], estrategias evolutivas [179], planificación con criterios de confiabilidad utilizando temple simulado [180] y búsqueda Tabú [181], AG “Niche” [182], AG “genético Chu-Beasley”[183], [184], AG con AHC [185], [186], AHC con estructuras de “Branch & Bound” [187], PEM [188], PS [189], OPS [190], programación entera difusa [191], [192] y el método primaldual interior para la planificación dinámica [193]. Finalmente, se destacan aplicaciones híbridas entre la optimización cardinal y la búsqueda Tabú [194], AG con la consideración de funciones de beneficio social [195], [196], AG (NSGA II) con procesos de decisión difusos [46] y algoritmos híbridos meta-heurístico [197]. V. TECNOLOGÍAS Y MERCADO Con la implementación de modelos basados en el mercado, las tecnologías han asumido un rol importante por su influencia (positiva ó negativa) en el sistema y una mayor complejidad al funcionamiento del mismo. Por ejemplo, a nivel de generación la introducción de tecnologías como la eólica han traído consigo una mayor incertidumbre [198-200]. Esta impacta el despacho económico y la planificación de la transmisión. Ahora, a nivel de la transmisión, la evolución tecnológica se ha centrado en el mejoramiento de la operación del sistema mediante dispositivos FACTS, transformadores desfasadores [201] y líneas DC [202], entre otros. Estos dispositivos afectan los costos del sistema al tener la facilidad de cambiar las características técnicas de la red y control de los flujos de potencia [203]. A continuación, se hace énfasis en los FACTS, líneas HVDC y las experiencias internacionales en un contexto de mercado. A. FACTS Los dispositivos FACTS tienen la habilidad de controlar tres parámetros básicos del flujo de potencia: el voltaje, el ángulo de fase y la impedancia. Esta habilidad le permite maximizar el uso de la red, incrementar la capacidad de transferencia entre nodos y la disminución de la congestión [204]. Sin embargo, puede presentar conflictos entre los agentes al redistribuir los beneficios individuales que se presentan en la operación del sistema [205] y crear nuevas restricciones [206]. En el contexto del mercado, las aplicaciones FACTS utilizadas en la literatura han sido las siguientes: Controlador de flujo de potencia -UPFC- en análisis de interconexiones y subastas coordinadas [204], Compensador Serie Controlado por Tiristores -TCSC- para determinar su influencia en la generación y la demanda en función del beneficio social [205], la reducción de la congestión y la variación de las transacciones bilaterales [206]. B. HVDC En el contexto del mercado, las líneas DC presentan al menos dos ventajas con respecto las líneas AC. La primera al

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coincidir la operación real con la operación financiera y la segunda el poder eliminar flujos circulantes. Además, este tipo de líneas puede incrementar la competencia en la expansión de la red y para grandes distancias presentar mejores beneficios (ambientales, económicos y técnicos) [207]. Por ejemplo, si consideramos dos líneas paralelas con características AC, estas se comportarán como un monopolio al estar eléctricamente unidas. En cambio, si consideramos estas líneas paralelas con características de flujo controlable, estas pueden competir por capacidad. Lo que hace que sean estratégicamente sustituibles para flujo controlables y estratégicamente complementarias para flujos no controlables [38]. Sin embargo, para el mercado y los usuarios del sistema podrían implicar mayores precios. Por ejemplo, los precios del mercado NordPool se incrementaron con la presencia de líneas DC (DC-UCTE) y se ha establecido que este incremento puede ser aún mayor si se interconecta a mercados que presenten estructuras monopólicas en su generación [101]. De ahí, que la discusión respecto a este tipo de interconexiones radica en determinar que mecanismo (regulado o en base al mercado) maximiza el beneficio neto agregado de los agentes del sistema [32], su modelación [208] y las consideraciones respecto a metodologías de precios marginales por barra [209] y su incidencia en la estabilidad dinámica de la red [210]. C. Experiencias internacionales La implementación de estas tecnologías se ha incrementado en la medida que han bajado los costos de esta y la definición de mecanismos para incentivar su instalación, ya sea bajo ambientes regulados ó con base en el mercado. En general, las líneas DC han presentado mayores aplicaciones en el contexto de mercado y los sistemas FACTS en el mejoramiento de la operación del sistema (sin desconocer que las líneas DC también mejoran la estabilidad de los sistemas de potencia). Existen diversas experiencias en enlaces de HVDC [211], tales como, el enlace DirectLink en Australia (enlaces de baja capacidad- Australia ha centrado sus análisis regulatorios para determinar el mejor mecanismo para la remuneración de nuevos enlaces como el MurrayLink y SNI) [32], los enlaces NoordPool-UCTE, RTE-NGC en Europa [101], proyectos en China [212], [213] y la India para conectar sistemas regionales. En Norteamérica, principalmente los enlaces entre los operadores regionales -RT0-(www.ferc.gov) [214]. En Sudamérica, el enlace Itaipú HVDC (6300 MW), enlaces Brasil-Argentina, el estudio del Enlace HVDC-Aysén (www.aysentransmision.cl) en Chile y la interconexión de los mercados Colombia-Panamá (en fase de armonización regulatoria,www.interconexionelectricacolombiapanama.com) VI. CONCLUSIONES Las investigaciones en el sector de la transmisión han sido diversas y dinámicas. Se evidencia que las investigaciones buscan proveer mecanismos de acoplamiento entre conceptos económicos y técnicos con la finalidad de brindar soluciones claras y transparentes para el mercado eléctrico. Es visto que la evolución de la tecnología ha generado cambios a nivel de la regulación. Esta ha buscado definir mecanismos óptimos

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que incentiven la inversión y la operación eficiente bajo criterios de costos, confiabilidad y competencia del mercado. A nivel de la modelación, las investigaciones han desarrollado técnicas que describan mejor el comportamiento del sistema con un menor esfuerzo computacional para identificar el óptimo requerido. El debate acerca de cuál es el mejor mecanismo para la trasmisión (regulado ó con base al mercado), el modelo de planificación (centralizado/ descentralizado), la asignación de costos por transmisión, aún se mantienen vigentes. Las recientes investigaciones han centrando su interés en modelar las características técnicas de la red considerando sus variaciones (en el tiempo y por aspectos tecnológicos) y su impacto en el mercado y el beneficio social de los mecanismos propuestos para la expansión de la transmisión. REFERENCIAS [1]

[2] [3] [4] [5]

[6] [7] [8] [9] [10]

[11] [12]

[13] [14]

J. Beck, R. Kempener, B. Cohen, and J. Petrie, "A complex systems approach to planning, optimization and decision making for energy networks," Energy Policy, vol. 36, pp. 27952805, Aug 2008. J. Rosellón, "Different Approaches Towards Electricity Transmission Expansion," in Review of Netwok Economics. vol. 2, 2003, p. 32. G. Gross, "Transmission Planning and Investment in the Competitive Environment." vol. 1, 2005, p. 3. E. Hirst and B. Kirby, "Key Transmission Plannig Issues," The Electricity Journal, vol. 14, p. 12, 2001. J. Alvarez, K. Ponnambalam, and V. H. Quintana, "The Investor’s Dilemma: Generation or Transmission Expansion?," in Electrical and Computer Engineering, CCECE Vancouver, Canada, 2007. F. F. Wu, F. L. Zheng, and F. S. Wen, "Transmission investment and expansion planning in a restructured electricity market," Energy, vol. 31, pp. 954-966, May-Jun 2006. M. Ventosa, A. Baíllo, A. Ramos, and M. Rivier, "Electricity market modeling trends," Energy Policy, vol. 33, p. 17, 2005. V. Rious, J.-M. Glachant, Y. Perez, and P. Dessante, "The diversity of design of TSOs," Energy Policy, vol. 36, pp. 33233332, 2008. G. Brunekreeft, K. Neuhoff, and D. Newberry, "Electricity transmissión: An overview of the current debate," Utilities Policy, vol. 13, p. 21, 2005. J. D. McCalley, S. Asgarpoor, T. Gedra, M. Halpin, N. K. Saini, and M. H. Schrameyer, "Second bibliography on transmission access issues," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 12, pp. 1654-1659, Nov 1997. C. B. Lankford, J. D. McCalley, and N. K. Saini, "Bibliography on Transmission Access Issues," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 11, p. 11, 1996. G. Latorre, R. D. Cruz, J. M. Areiza, and A. Villegas, "Classification of publications and models on transmission expansion planning," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 18, pp. 938-946, May 2003. C. Lee, S. Ng, J. Zhong, and F. Wu, "Transmission Expansion Planning From Past to Future," in Power Systems Conference and Exposition IEEE, IEEE, Ed. Atlanta, USA., 2006, p. 11. J. C. Araneda, "Foundations of Pricing and Investement in Electricity Transmission," in Department of Electrical Engineering and Electronics. Master of Philosophy Manchester: University of Manchester Institute of Science and Technology, 2002, p. 158.

[15] P. Joskow, "Regulation of Natural Monopolies," Center for Energy and Environmental Policy Research2005. [Online]. Available:web.mit.edu/ceepr/www/publications/workingpapers /2005-008.pdf [16] P. Joskow and J. Tirole, "Merchant transmission investment," Journal of Industrial Economics, vol. 53, pp. 233-264, Jun 2005. [17] G. Brunekreeft, "Regulatory issues in merchant transmission investment," Utilities Policy, vol. 13, p. 12, 2005. [18] K. Currier, "Strategic Firm Behavior Under Average-RevenueLagged Regulation," Journal of Regulatory Economics, vol. 27, p. 12, 2005. [19] Y. T. Yoon and M. D. Ilic, "Price-Cap Regulation for Transmission: Objectives and Tariffs," Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, USA. 2001. [Online]. Available: www.ece.cmu.edu/~milic/papers_pdf/price-capregulation.pdf [20] I. Matsukawa, "The effects of average revenue regulation on electricity transmission investment and pricing," Energy Economics, vol. 30, pp. 696-714, May 2008. [21] M. Barmack, P. Griffes, E. Kahn, and S. Oren, "Performance Incentives for Transmission," The Electricity Journal, vol. 3, p. 13, 2003. [22] M. Bjorndal and K. Jornsten, "Revenue Cap Regulation in a Deregulated Electricity Market: Effects on a Grid Company," Institute for Research in Economics and Business Administration, Bergen, Norway. 2002. [23] P. Joskow, "Incentive Regulation in Theory and Practice: Electricity Distribution and Transmission networks," National Bureau of Economic Research, Masachusett.2005. [Online]. Available: www.nber.org/books_in_progress/econ-reg/joskow9-12-07.pdf [24] A. Schumacher, S. Fink, and K. Porter, "Moving Beyond Paralysis: How States and Regions Are Creating InNovative Transmission Policies for Renewable Energy Projects," The Electricity Journal, vol. 22, pp. 27-36, 2009/9//. [25] H. Salazar, L. J. Zuluaga-Lopez, and R. A. Leon, "Transmission expansion and pricing in Colombia: An appraisal of current practices," in Power & Energy Society General Meeting, 2009. PES '09. IEEE, 2009, pp. 1-7. [26] H. Rudnick, J. C. Araneda, and S. Mocarquer, "Transmission planning-from a market approach to a centralized one-the Chilean experience," in Power & Energy Society General Meeting, 2009. PES '09. IEEE, 2009, pp. 1-7. [27] L. A. Barroso, F. Porrua, M. V. Pereira, and B. Bezerra, "Solving the major challenges in transmission asset investment in the competitive environment: The Brazilian case," in Power & Energy Society General Meeting, 2009. PES '09. IEEE, 2009, pp. 1-8. [28] L. M. Marangon and J.W. Marangon, "Invested Related Pricing for Transmission Use: Drawbacks and Improvements in Brazil," in PowerTech IEEE, IEEE, Ed.: IEEE, 2007, p. 6. [29] L. A. Barroso, J. M. Bressane, L. M. Thome, M. Junqueira, I. Camargo, G. Oliveira, S. Binato, and M. V. Pereira, "Transmission structure in Brazil: organization, evaluation and trends," in Power Engineering Society General Meeting, IEEE, Ed. Denver, USA.: IEEE, 2004. [30] M. Abdala, "Transmission pricing in privately-owned electricity grids: An illustration from the Argentine electricity pool," Energy Economics, vol. 30, pp. 1284-1305, JUL 2008. [31] S. C. Littlechild and C. J. Skerk, "Transmission expansion in Argentina 6: Distribution companies, regulation and the Public Contest method," Energy Economics, vol. 30, pp. 1527-1535, Jul 2008. [32] S. Littlechild, "Transmission regulation, merchant investment, and the experience of SNI and Murraylink in the Australian National Electricity Market," 2003. [Online]. Available: www.hks.harvard.edu/hepg/Papers/Littlechild.Transmission.Re

MOLINA AND RUDNICK : TRANSMISSION OF ELECTRIC ENERGY: A

gulation.Australia.pdf [33] F. Zheng, Y. Zhang, and Y. Hou, "An integrated economic impact assessment index on transmission expansion," in Power Engineering Society General Meeting IEEE, Ed. Montreal, Canada: IEEE, 2006. [34] P. Fonseka and G. Shrestha, "Network Expansion under the Frameworks of Regulated Monopoly and Merchant Transmission," in Conference on Power System Technology Singapur, 2004. [35] CEPAL, "Seminario sobre Regulación de Servicios de Infraestructura “Agua y Electricidad”," Comisión Económica para America Latina y el Caribe, Santiago, Chile2005. [Online]. Available: www.eclac.cl/publicaciones/xml/5/28415/lcw125e.pdf [36] J. Stahlhut, F. Gao, K. Hedman, B. Westendorf, G. Heydt, P. Sauer, and G. Sheble, "Uncertain Power Flows and Transmission Planning," Power Systems Engineering Research Center, Illinois.2007. [Online]. Available: www.pserc.wisc.edu/documents/publications/reports/2007_repo rts/sauer_heydt_uncertain_power_flows_report_m10_may_200 7.pdf [37] M. Tanaka, "Optimal Transmission Capacity under Nodal Pricing and Incentive Regulation for Transco," National Graduate Institute for Policy Studies, Tokio, Japon.2005. [Online]. Available: www.rieti.go.jp/jp/publications/dp/05e021.pdf [38] G. Brunekreeft, "Market-Based Investment in Electricity Transmission Networks: Controllable Flow," University of Cambrindge, Cambrindge, UK.2003. [39] G. B. Shrestha and P. A. J. Fonseka, "Analysis and reconciliation of conflicting interests in transmission planning," in Power Engineering Society General Meeting, IEEE, Ed. San Francisco, USA.: IEEE, 2005. [40] E. E. Sauma and S. S. Oren, "Do generation firms in restructured electricity markets have incentives to support social-welfare-improving transmission investments?," Energy Economics, vol. 31, pp. 676-689, 2009. [41] H. Rudnick, "The challenges of transmission expansion in the Chilean power sector: market or central planning?," in Power Engineering Society General Meeting, IEEE, Ed. Denver, USA.: IEEE, 2004, p. 2. [42] S. Deng, S. Meliopoulos, T. Mount, H. Sun, F. Yang, G. Stefopoulos, X. Cai, J. Ju, and Y.-S. Lee, "Modeling Market Signals for Transmission Adequacy Issues: Valuation of Transmission Facilities and Load Participation Contracts in Restructured Electric Power Systems," Power Systems Engineering Research Center, Atlanta 2007. [Online]. Available: www.pserc.wisc.edu/documents/publications/reports/2007_rep orts/deng_pserc_project_m6_final_report_2007.pdf [43] G. Drayton, M. McCoy, M. Pereira, E. Cazalet, M. Johannis, and D. Phillips, "Transmission expansion planning in the Western interconnection-the planning process and the analytical tools that will be needed to do the job," in Power Systems Conference and Exposition, IEEE, Ed. Denver, USA.: IEEE, 2004, p. 6. [44] M. Awad, S. Broad, K. Casey, J. Chen, A. Geevarghese, M. Miller, A. Perez, A. Sheffrin, M. Zhang, E. Toolson, G. Drayton, A.-F. Rahimi, B. F. Hobbs, and F. A. Wolak, "The California ISO transmission economic assessment methodology (TEAM): principles and application to Path 26," in Power Engineering Society General Meeting, IEEE, Ed. Montreal, Canada: IEEE, 2006, p. 8. [45] E. E. Sauma and S. S. Oren, "Proactive planning and valuation of transmission investments in restructured electricity markets," Journal of Regulatory Economics, vol. 30, pp. 261-290, Nov 2006.

253

[46] P. Maghouli, S. H. Hosseini, M. O. Buygi, and M. Shahidehpour, "A Multi-Objective Framework for Transmission Expansion Planning in Deregulated Environments," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 24, p. 11, May 2009. [47] K. Furusawa, K. Okada, and H. Asano, "A method of evaluating transmission network expansion plan considering security constraints and supply reliability index," in Power Systems Conference and Exposition, IEEE, Ed. Seattle: IEEE, 2009, p. 6. [48] O. B. Tor, A. N. Guven, and M. Shahidehpour, "Congestiondriven transmission planning considering the impact of generator expansion," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 23, pp. 781-789, May 2008. [49] H. Chao, F. Li, L. Trinh, and J. Pan, "Market Based Transmission Planning Considering Reliability and Economic Performances," in 8th International Conference on Probabilistic Methods Applied to Power System Iowa, USA., 2004. [50] J. Contreras and G. Gross, "Transmission Investment in Competitive Electricity Markets," in VI Bulk Power System Dynamics and Control Cortina d’Ampezzo, Italy, 2004, p. 4. [51] S. K. K. Ng, J. Zhong, and C. W. Lee, "A game-theoretic study of the strategic interaction between generation and transmission expansion planning," in Power Systems Conference and Exposition, IEEE, Ed. Seattle, USA: IEEE, 2009, p. 10. [52] R. Jae Hyung, M. Shahidehpour, and W. Lei, "Market-Based Generation and Transmission Planning With Uncertainties," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 24, pp. 1587-1598, 2009. [53] S. K. K. Ng, Z. Jin, and L. Cheuk Wing, "A game-theoretic study of the strategic interaction between generation and transmission expansion planning," in Power Systems Conference and Exposition, 2009. PSCE '09. IEEE/PES, 2009, pp. 1-10. [54] Z. Jun Hua, D. Zhao Yang, P. Lindsay, and W. Kit Po, "Flexible Transmission Expansion Planning With Uncertainties in an Electricity Market," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 24, pp. 479-488, 2009. [55] P. Bresesti, R. Calisti, M. Cazzol, A. Gatti, D. Provenzano, A. Vaiani, and R. Vailati, "The benefits of transmission expansions in the competitive electricity markets," Energy, vol. 34, p. 7, 2009. [56] J. Contreras, G. Gross, J. M. Arroyo, and J. I. Munoz, "An incentive-based mechanism for transmission asset investment," Decision Support Systems, vol. 47, pp. 22-31, 2009. [57] S. Varadan and J. van Casteren, "Transmission planning risk indices - what now?," in Power Systems Conference and Exposition, IEEE, Ed. Seattle, USA.: IEEE, 2009, p. 7. [58] Y. Li, J. D. McCalley, and S. Ryan, "Risk-Based Transmission Expansion," in Probabilistic Methods Applied to Power Systems, PMAPS '08. Proceedings of the 10th International Conference on, Puerto Rico, USA., 2008, p. 8. [59] P. Zhang, M. Graham, and D. Ramsay, "Prioritization of Transmission Projects using EPRI Probabilistic Risk Assessment Program," in Power and Energy Engineering Conference, APPEEC 2009. Asia-Pacific. vol. 1, IEEE, Ed. Wuhan, China.: IEEE, 2009, p. 5. [60] J. Lin, "Market-based transmission planning model in PJM electricity market," in Energy Market, 2009. EEM 2009. 6th International Conference on the European, 2009, pp. 1-6. [61] C. W. Lee, S. K. K. Ng, and J. Zhong, "Value-based transmission expansion planning in deregulated market," in 38th North American Power Symposium NAPS, IEEE, Ed. Carbondale, USA.: IEEE, 2006. [62] P. Kongmany, S. Premrudeepreechacharn, and K. Charoenpatcharakij, "Transmission System Reliability

254

[63]

[64]

[65] [66]

[67]

[68] [69] [70] [71]

[72]

[73] [74]

[75]

[76]

[77] [78]

[79]

[80]

IEEE LATIN AMERICA TRANSACTIONS, VOL. 8, NO. 3, JUNE 2010

Evaluation in the Central-1 and Northern Regions of the Lao PDR in Corresponding to Transmission System Development Plan," in Power and Energy Engineering Conference, 2009. APPEEC 2009. Asia-Pacific, 2009, pp. 1-4. A. Papaemmanouil and G. Andersson, "Coordinated expansion planning based on a cost benefit analysis," in Energy Market, 2009. EEM 2009. 6th International Conference on the European, 2009, pp. 1-6. G. Zhixin, C. Hongkun, and T. Qingke, "Reliability-Based Transmission Planning in Deregulated Environment," in Power and Energy Engineering Conference, 2009. APPEEC 2009. Asia-Pacific, 2009, pp. 1-5. M. Ni and J. Lawhorn, "Economic benefit evaluation in economic transmission planning," in Power & Energy Society General Meeting, 2009. PES '09. IEEE, 2009, pp. 1-6. R. Moreno and H. Rudnick, "Risk Allocation for Efficient and Timely Transmission Investment under Markets with High Demand Growth," in PowerTech, IEEE, Ed. Bucharest, Romania: IEEE, 2009, p. 6. Z. Gao, H. Chen, and Q. Tan, "Reliability-Based Transmission Planning in Deregulated Environment," in Power and Energy Engineering Conference, APPEEC 2009. Asia-Pacific. vol. 1, IEEE, Ed. Wuhan, China.: IEEE, 2009, p. 5. S. Oren, G. Gross, and F. Alvarado, "Alternative Business Models for Transmission Investment and Operation," CERTS, 2002. [Online]. Available: http://certs.lbl.gov/ntgs/issue-3.pdf R. Deb, "Transmission Investment Valuations: Weighing Project Benefits," The Electricity Journal, p. 13, 2004. R. Deb and K. White, "Valuing Transmission Investments: The Big Picture and the Details Matter - and Benefits Might Exceed Expectations," The Electricity Journal, vol. 18, p. 10, 2005. J. Contreras, R. C. Garcia, J. B. Garcia, and M. van Akkeren, "A Binomial Tree Model for Investment in Transmission Assets," International Journal of Electronic Business Management, vol. 5, p. 10, 2007. K. W. Hedman, F. Gao, and G. B. Sheble, "Overview of transmission expansion planning using real options analysis," in 37th Annual North American Power Symposium NAPS, IEEE, Ed. Ames, USA.: IEEE, 2005. P. Vasquez and F. Olsina, "Valuing Flexibility of DG Investments in Transmission Expansion Planning," in Power Tech IEEE, IEEE, Ed. Lausanne, Suiza.: IEEE, 2007. J. Stahlhut, F. Gao, K. Hedman, B. Westendorf, G. Heydt, P. Sauer, and G. Sheble, "Uncertain power flows and transmission expansion planning," in 37th Annual North American Power Symposium NAPS, IEEE, Ed. Ames, USA.: IEEE, 2005. J.-D. Shaphores, E. Gravel, and J.-T. Bernard, "Regulation and Investment under Uncertainty: An Application to Power Grid Interconnection," Journal of Regulatory Economics, vol. 25, p. 17, 2004. C. W. Lee, S. K. K. Ng, and J. Zhong, "Portfolio Optimization in Transmission Investment in Deregulated Market," in Power Engineering Society General Meeting, IEEE, Ed. Tampa, USA.: IEEE, 2007. M. V. F. Pereira, M. F. McCoy, and H. M. Merrill, "Managing risk in the new power business," IEEE Comput. Applicat. Power, p. 7, 2000. D. A. Lima, J. Contreras, and A. Padilha-Feltrin, "A cooperative game theory analysis for transmission loss allocation," Electric Power Systems Research, vol. 78, pp. 264275, 2008. E. A. Belati, A. M. de Souza, and G. R. M. da Costa, "Influence of the Operational Constraint in the Active Transmission Losses Allocation Via Lagrange Multipliers," Latin America Transactions, IEEE (Revista IEEE America Latina), vol. 8, pp. 58-64. F. Danitz, H. Rudnick, J. Zolezzi, and D. Watts, "Use based

[81] [82] [83] [84] [85]

[86]

[87] [88] [89]

[90] [91]

[92]

[93]

[94]

[95]

[96]

[97] [98]

allocation methods for payment of electricity transmission systems," in Power System Technology, 2002. Proceedings. PowerCon 2002. International Conference on. vol. 2, IEEE, Ed. Kunming, China.: IEEE, 2002, p. 5. D. A. Lima, A. Padilha-Feltrin, and J. Contreras, "An overview on network cost allocation methods," Electric Power Systems Research, vol. 79, pp. 750-758, May 2009. P. R. Gribik, D. Shirmohammadi, J. Graves, and J. Kritikson, "Transmission rights and transmission expansions," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 20, p. 10, 2005. J. Contreras and F. F. Wu, "Coalition formation in transmission expansion planning," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 14, pp. 1144-1152, Aug 1999. P. A. Kattumana, R. J. Greenb, and J. W. Bialek, "Allocating electricitytransmission costs through tracing: A game-theoretic rationale
," Operations Research Letters, vol. 32, p. 7, 2004. P. A. Ruiz and J. Contreras, "An effective transmission network expansion cost allocation based on game theory," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 22, pp. 136-144, Feb 2007. J. Yen, Y. H. Yan, J. Contreras, P. C. Ma, and F. F. Wu, "Multi-agent approach to the planning of power transmission expansion," Decision Support Systems, vol. 28, pp. 279-290, May 2000. R. Serrano, J. Zolezzi, H. Rudnick, and J. C. Araneda, "Private planning of transmission expansion through cooperative games," Lausanne, Switzerland, 2007, pp. 903-908. R. Serrano, J. Zolezzi, H. Rudnick, and J. C. Araneda, "Transmission expansion in the Chilean system via cooperative game theory," St. Petersburg, Russia, 2005. F. Evans, J. M. Zolezzi, and H. Rudnick, "Cost assignment model for electrical transmission system expansion: An approach through the Kernel theory," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 18, pp. 625-632, May 2003. J. Contreras and F. F. Wu, "A kernel-oriented algorithm for transmission expansion planning," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 15, pp. 1434-1440, Nov 2000. Y. Tsukamoto and I. Iyoda, "Allocation of fixed transmission cost to wheeling transactions by cooperative game theory," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 11, pp. 620-629, 1996. J. Zolezzi and H. Rudnick, "Transmission cost allocation by cooperative games and coalition formation," IEEE Transactions on Power SYSTEMS, vol. 17, pp. 1008-1015, NOV 2002 2002. G. Erli, K. Takahasi, L. N. Chen, and I. Kurihara, "Transmission expansion cost allocation based on cooperative game theory for congestion relief," International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol. 27, pp. 61-67, Jan 2005. A. Minoia, D. Ernst, M. Dicorato, M. Trovato, and M. Ilic, "Reference transmission network: A game theory approach," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 21, pp. 249-259, Feb 2006. E. Pettersen, A. B. Philpott, and S. W. Wallace, "An electricity market game between consumers, retailers and network operators," Decision Support Systems, vol. 40, pp. 427-438, Oct 2005. Z. Yu, F. T. Sparrow, D. Gotham, F. Holland, D. G. Nderitu, and T. Morin, "The impact of transmission on imperfect electricity competition," New York, NY, United states, 2002, pp. 95-100. R. Entriken, "Transmission investment incentives: Economic analysis by example summary," in Power Engineering Society General Meeting, IEEE, Ed. Tampa, USA.: IEEE, 2007. H. Chao and S. Peck, "A market mechanism for electric power transmission," Journal of Regulatory Economics, vol. 10, p. 35,

MOLINA AND RUDNICK : TRANSMISSION OF ELECTRIC ENERGY: A

1996. [99] W. Hogan, "Contract networks for electric power transmission," Journal of Regulatory Economics, vol. 4, p. 32, 1992. [100] P. Joskow and J. Tirole, "Transmission rights and market power on electric power networks," RAND Journal of Economics, vol. 31, p. 37, 2000. [101] B. Hobbs, G. Drayton, E. Fisher, and W. Lise, "Improved transmission representations in oligopolistic market models: Quadratic losses, phase shifters, and DC lines," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 23, pp. 1018-1029, AUG 2008. [102] R. Ivanic, P. V. Preckel, and Z. W. Yu, "Market power and welfare effects in DC power flow electricity models with thermal line losses," Decision Support Systems, vol. 40, pp. 529-542, Oct 2005. [103] A. Kumar, S. C. Srivastava, and S. N. Singh, "Congestion management in competitive power market: A bibliographical survey," Electric Power Systems Research, vol. 76, pp. 153164, Sep 2005. [104] T. Kristiansen, "Cross-border transmission capacity allocation mechanisms in South East Europe," Energy Policy, vol. 35, pp. 4611-4622, Sep 2007. [105] T. Kristiansen, "An assessment of the Danish-German crossborder auctions," Energy Policy, vol. 35, pp. 3369-3382, Jun 2007. [106] M. Bjorndal and K. Jornsten, "Benefits from coordinating congestion management - The Nordic power market," Energy Policy, vol. 35, pp. 1978-1991, Mar 2007. [107] L. A. Tuan, K. Bhattacharya, and J. Daalder, "Transmission congestion management in bilateral markets: An interruptible load auction solution," Electric Power Systems Research, vol. 74, pp. 379-389, Jun 2005. [108] N. Zhang, "Market performance and bidders' bidding behavior in the New York Transmission Congestion Contract market," Energy Economics, vol. 31, pp. 61-68, Jan 2009. [109] E. Bompard, Y. Ma, R. Napoli, and C. W. Jiang, "Assessing the market power due to the network constraints in competitive electricity markets," Electric Power Systems Research, vol. 76, pp. 953-961, Jul 2006. [110] C. Adsoongnoen, W. Ongsakul, C. Maurer, and H. J. Haubrich, "A new transmission pricing approach for the electricity crossborder trade in the ASEAN Power Grid," European Transactions on Electrical Power, vol. 17, pp. 135-149, MarApr 2007. [111] T. Y. Hsiao, C. N. Lu, and E. Liu, "Network congestion warning indices," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 23, pp. 1527-1528, Aug 2008. [112] K. Liu, Y. Ni, F. F. Wu, and T. S. Bi, "Decentralized congestion management for multilateral transactions based on optimal resource allocation," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 22, pp. 1835-1842, Nov 2007. [113] G. Yesuratnam and D. Thukaram, "Congestion management in open access based on relative electrical distances using voltage stability criteria," Electric Power Systems Research, vol. 77, pp. 1608-1618, Oct 2007. [114] Y. Xiao, P. Wang, and L. Goel, "Congestion management in hybrid power markets," Electric Power Systems Research, p. 8, 2009. [115] X. Cheng and T. J. Overbye, "An energy reference bus independent LMP decomposition algorithm," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 21, pp. 1041-1049, Aug 2006. [116] G. Granelli, M. Montagna, F. Zanellini, P. Bresesti, R. Vailati, and M. Innorta, "Optimal network reconfiguration for congestion management by deterministic and genetic algorithms," Electric Power Systems Research, vol. 76, pp.

255

549-556, Apr 2006. [117] S. Dutta and S. P. Singh, "Optimal Rescheduling of Generators for Congestion Management Based on Particle Swarm Optimization," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 23, pp. 1560-1569, Nov 2008. [118] J. Hazra and A. K. Sinha, "Congestion management using multiobjective particle swarm optimization," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 22, pp. 1726-1734, Nov 2007. [119] A. Karami, M. Rashidinejad, and A. A. Gharaveisi, "Voltage security enhancement and congestion management via STATCOM & IPFC using artificial intelligence," Iranian Journal of Science and Technology Transaction B-Engineering, vol. 31, pp. 289-301, Jun 2007. [120] S. N. Pandey, S. Tapaswi, and L. Srivastava, "Nodal congestion price estimation in spot power market using artificial neural network," IET Generation Transmission & Distribution, vol. 2, pp. 280-290, Mar 2008. [121] A. Sedaghati, "Cost of transmission system usage based on an economic measure," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 21, pp. 466-473, May 2006. [122] J. W. Liu, M. M. A. Salama, and R. R. Mansour, "Identify the impact of distributed resources on congestion management," IEEE Transactions on Power Delivery, vol. 20, pp. 1998-2005, Jul 2005. [123] S. Bruno, M. De Benedictis, M. La Scala, and I. Wangensteen, "Demand elasticity increase for reducing social welfare losses due to transfer capacity restriction: A test case on Italian crossborder imports," Electric Power Systems Research, vol. 76, pp. 557-566, Apr 2006. [124] R. EI-Shatshat and K. Bhattacharya, "Locational balance service auction market for transmission congestion management," IEE Proceedings-Generation Transmission and Distribution, vol. 153, pp. 576-583, Sep 2006. [125] A. J. Conejo, F. Milano, and R. Garcia-Bertrand, "Congestion management ensuring voltage stability," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 21, pp. 357-364, Feb 2006. [126] P. Kaymaz, J. Valenzuela, and C. S. Park, "Transmission congestion and competition on power generation expansion," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 22, pp. 156-163, Feb 2007. [127] A. M. Isa, T. Niimura, and R. Yokoyama, "Multicriteria transmission congestion management by load curtailment and generation redispatch in a deregulated power system," IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering, vol. 3, pp. 524-529, Sep 2008. [128] C. Z. Karatekin and C. Ucak, "Sensitivity analysis based on transmission line susceptances for congestion management," Electric Power Systems Research, vol. 78, pp. 1485-1493, Sep 2008. [129] D. Furio and J. J. Lucia, "Congestion management rules and trading strategies in the Spanish electricity market," Energy Economics, vol. 31, pp. 48-60, Jan 2009. [130] H. R. Liu, Y. F. Shen, Z. B. Zabinsky, C. C. Liu, A. Courts, and S. K. Joo, "Social welfare maximization in transmission enhancement considering network congestion," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 23, pp. 1105-1114, Aug 2008. [131] M. H. Liu and G. Gross, "Congestion rents and FTR evaluations in mixed-pool-bilateral systems," International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol. 30, pp. 447-454, Oct 2008. [132] A. Inda, G. Bravo, and F. Flores, "Automatic network topology generator for transmission planning," in Power Systems Conference and Exposition, 2009. PSCE '09. IEEE/PES, 2009, pp. 1-9. [133] P. Sánchez-Martín, A. Ramos, and J.F. Alonso, "Probabilistic

256

Midterm Transmission Planning in a Liberalized Market," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 20, p. 8, 2005. [134] Z. Xu, Z. Dong, and K. Wong, "A Hybrid Planning Method for Transmission Networks in a Deregulated Environment," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 21, p. 7, 2006. [135] Q. Yu, J. Guo, and X. Duan, "Elasticity modeling for transmission network expansion planning in deregulated power system," in Universities Power Engineering Conference, UPEC, Ed. Brighton, UK., 2007. [136] J. Choi, T. D. Mount, and R. J. Thomas, "Transmission expansion planning using contingency criteria," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 22, pp. 2249-2261, Nov 2007. [137] J. Choi, T. Tran, A. R. A. El-Keib, R. Thomas, S. Oh, and R. Billinton, "A method for transmission system expansion planning considering probabilistic reliability criteria," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 20, pp. 1606-1615, Aug 2005. [138] G. C. Oliveira, S. Binato, and M. V. F. Pereira, "Value-based transmission expansion planning of hydrothermal systems under uncertainty," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 22, pp. 1429-1435, Nov 2007. [139] J. Roh, M. Shahidehpour, and Y. Fu, "Market-based coordination of transmission and generation capacity planning," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 22, pp. 1406-1419, NOV 2007. [140] P. Wei, R. Fu, Y. P. Lu, Q. L. Wang, L. Wang, Y. Li, and G. Q. Tang, "Congestion-based model for transmission expansion planning," in Power Engineering Society General Meeting Montreal, Canada.: IEEE, 2006. [141] S. de la Torre, A. Conejo, and J. Contreras, "Transmission expansion planning in electricity markets," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 23, pp. 238-248, Feb. 2008. [142] P. Jirutitijaroen and C. Singh, "Reliability constrained multiarea adequacy planning using stochastic programming with sample-average approximations," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 23, pp. 504-513, MAY 2008. [143] M. Carrion, J. M. Arroyo, and N. Alguacil, "Vulnerabilityconstrained transmission expansion planning: A stochastic programming approach," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 22, pp. 1436-1445, Nov 2007. [144] J. A. Lopez, K. Ponnambalam, and V. H. Quintana, "Generation and transmission expansion under risk using stochastic programming," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 22, pp. 1369-1378, Aug 2007. [145] M. Buygi, M. Shanechi, G. Balzer, M. Shahidehpour, and N. Pariz, "Network Planning in Unbundled Power Systems," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 21, p. 8, 2006. [146] J. Choi, J. Cha, J. Watada, T. D. Mount, and R. Thomas, "Transmission System Expansion Planning Considering Outage Cost," in Second International Conference on InNovative Computing, Information and Control ICICIC, IEEE, Ed. Kumamoto, Japón.: IEEE, 2007. [147] E. Carreño, E. N. Asada, R. Romero, and A. V. Garcia, "A branch and bound algorithm using the hybrid linear model in the transmission network expansion planning," in Power Tech IEEE St. Petersburgo, Russia.: IEEE, 2005. [148] M. J. Rider, A. V. Garcia, and R. Romero, "Transmission system expansion planning by a branch-and-bound algorithm," IET Generation Transmission & Distribution, vol. 2, pp. 90-99, Jan 2008. [149] J. R. P. Barros, A. C. G. Melo, and A. M. L. da Silva, "An approach to the explicit consideration of unreliability costs in transmission expansion planning," European Transactions on Electrical Power, vol. 17, pp. 401-412, Jul-Aug 2007. [150] E. J. de Oliveira, I. C. da Silva, J. L. R. Pereira, and S. Carneiro, "Transmission system expansion planning using a

IEEE LATIN AMERICA TRANSACTIONS, VOL. 8, NO. 3, JUNE 2010

sigmoid function to handle integer investment variables," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 20, pp. 1616-1621, Aug 2005. [151] H.-S. Zhao, L. Chen, and T. Wu, "Optimal Computation of the Transmission System Expansion Planning using the Branch and Bound Method," in Power and Energy Engineering Conference, APPEEC 2009. Asia-Pacific. vol. 1, IEEE, Ed. Wuhan, China.: IEEE, 2009, p. 4. [152] X. Zhao, D. Zhao Yang, W. Kit Po, and F. Zhun, "MultiObjective Transmission Planning," in Power and Energy Engineering Conference, 2009. APPEEC 2009. Asia-Pacific, 2009, pp. 1-4. [153] Z. Xu, Z. Dong, K. P. Yang Wong, and Z. Fan, "MultiObjective Transmission Planning," in Power and Energy Engineering Conference, APPEEC 2009. Asia-Pacif. vol. 1, IEEE, Ed. Wuhan, China.: IEEE, 2009, p. 4. [154] L. P. Garces, A. J. Conejo, R. Garcia-Bertrand, and R. Romero, "A Bilevel Approach to Transmission Expansion Planning Within a Market Environment," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 24, pp. 1513-1522, 2009. [155] Z. Hong-Shan, C. Liang, and W. Tao, "Optimal Computation of the Transmission System Expansion Planning using the Branch and Bound Method," in Power and Energy Engineering Conference, 2009. APPEEC 2009. Asia-Pacific, 2009, pp. 1-4. [156] J. Zhao, Z. Dong, P. Lindsay, and K. Wong, "Flexible Transmission Expansion Planning With Uncertainties in an Electricity Market," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 24, pp. 479-488, FEB 2009. [157] N. Alguacil, M. Carrióna, and J. Arroyo, "Transmission network expansion planning under deliberate outages," International Journal of Electrical Power & Energy Systems, p. 9, 2009. [158] E. N. Asada, E. Carreño, R. Romero, and A. V. Garcia, "A branch-and-bound algorithm for the multi-stage transmission expansion planning," in Power Engineering Society General Meeting, IEEE, Ed. San Francisco, USA.: IEEE, 2005. [159] G. B. Shrestha and P. A. J. Fonseka, "Congestion-driven transmission expansion in competitive power markets," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 19, pp. 1658-1665, Aug 2004. [160] G. Qu, H. Cheng, L. Yao, Z. Ma, Z. Zhu, X. Wang, and J. Lu, "Transmission surplus capacity based power transmission expansion planning using Chaos optimization Algorithm," in Third International Conference on Electric Utility Deregulation and Restructuring and Power Technologies DRPT, IEEE, Ed. Nanjuing, China.: IEEE, 2008. [161] M. Xie, J. Zhong, and F. F. Wu, "Multiyear transmission expansion planning using ordinal optimization," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 22, pp. 1420-1428, Nov 2007. [162] F. Hong, C. Haozhong, and Y. Liangzhong, "A Bi-Level Programming Model for Multistage Transmission Network Expansion Planning in Competitive Electricity Market," in Power and Energy Engineering Conference, 2009. APPEEC 2009. Asia-Pacific, 2009, pp. 1-6. [163] R. Romero, C. Rocha, J. R. S. Mantovani, and I. G. Sanchez, "Constructive heuristic algorithm for the DC model in network transmission expansion planning," IEE ProceedingsGeneration Transmission and Distribution, vol. 152, pp. 277282, Mar 2005. [164] M. J. Rider, A. V. Garcia, and R. Romero, "Power system transmission network expansion planning using AC model," IET Generation Transmission & Distribution, vol. 1, pp. 731742, Sep 2007. [165] I. G. Sanchez, R. Romero, J. R. S. Mantovani, and M. J. Rider, "Transmission-expansion planning using the DC model and nonlinear-programming technique," IEE Proceedings-

MOLINA AND RUDNICK : TRANSMISSION OF ELECTRIC ENERGY: A

Generation Transmission and Distribution, vol. 152, pp. 763769, Nov 2005. [166] H. Seifi, M. S. Sepasian, H. Haghighat, A. A. Foroud, G. R. Yousefi, and S. Rae, "Multi-voltage approach to long-term network expansion planning," IET Gener. Transm. Distrib., vol. 1, p. 9, 2007. [167] E. Bustamante-Cedeño and S. Arora, "Multi-step simultaneous changes Constructive Heuristic Algorithm for Transmission Network Expansion Planning," Electric Power Systems Research, vol. 79, pp. 586-594, 2009. [168] M. S. Sepasian, H. Seifi, A. A. Foroud, and A. R. Hatami, "A Multiyear Security Constrained Hybrid GenerationTransmission Expansion Planning Algorithm Including Fuel Supply Costs," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 24, pp. 1609-1618, 2009. [169] M. J. Rider, L. A. Gallego, R. Romero, and A. V. Garcia, "Heuristic Algorithm to Solve the Short Term Transmission Network Expansion Planning," in Power Engineering Society General Meeting, IEEE, Ed. Tampa, USA.: IEEE, 2007. [170] M. O. Buygi, G. Balzer, H. M. Shanechi, and M. Shahidehpour, "Market-based transmission expansion planning," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 19, pp. 2060-2067, Nov 2004. [171] T. Sum-Im, G. A. Taylor, M. R. Irving, and Y. H. Song, "Differential evolution algorithm for static and multistage transmission expansion planning," IET Gener. Transm. Distrib., vol. 3, p. 20, 2009. [172] Y. Wang, H. Z. Cheng, C. Wang, Z. C. Hu, L. Z. Yao, Z. L. Ma, and Z. L. Zhu, "Pareto optimality-based multi-objective transmission planning considering transmission congestion," Electric Power Systems Research, vol. 78, pp. 1619-1626, Sep 2008. [173] P. S. Georgilakis, "Market-based transmission expansion planning by improved differential evolution," International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol. In Press, Corrected Proof. [174] M. A. Forghani, M. Seyed-Esfahani, M. Rashidinejad, and H. Farahmand, "Transmission Expansion Planning using Goal Attainment & GA," in Power Engineering Large Engineering Systems Conference, IEEE, Ed. Montreal, Canada.: IEEE, 2007. [175] Q. Yu, J. Guo, and X. Duan, "Dynamic Multi-stage Transmission Network Expansion Planning," in Third International Conference on Electric Utility Deregulation and Restructuring and Power Technologies, DRPT, IEEE, Ed. Nanjuing, China.: IEEE, 2008. [176] B. V. Manikandan, S.-R. Raja, and P. Venkatesh, "Enhancement of available transfer capability With facts device in competitive power market," in International Conference on Information and Communication Technology in Electrical Sciences ICTES, IEEE, Ed.: IEEE, 2007. [177] A. S. D. Braga and J. T. Saraiva, "A multiyear dynamic approach for transmission expansion planning and long-term marginal costs computation," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 20, pp. 1631-1639, Aug 2005. [178] P. Wu, H. Z. Cheng, and H. Xing, "The interval minimum load cutting problem in the process of transmission network expansion planning considering uncertainty in demand," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 23, pp. 1497-1506, Aug 2008. [179] A. M. L. da Silva, W. S. Sales, L. C. Resende, L. A. F. Manso, C. E. Sacramento, and L. S. Rezende, "Evolution Strategies to Transmission Expansion Planning Considering Unreliability Costs," in 9th International Conference on Probabilistic Methods Applied to Power Systems Stockholm, Swedn., 2006. [180] G. R. Kamyab, M. Fotuhi-Friuzabad, and M. Rashidinejad, "Transmission Expansion Planning in Restructured Power

257

Systems Considering Investment Cost and n-1 Realibility," Journal of Applied Sciencies, vol. 8, p. 12, 2008. [181] A. M. da Silva, L. A. da Fonseca Manso, L. C. de Resende, and L. S. Rezende, "Tabu Search Applied to Transmission Expansion Planning Considering Losses and Interruption Costs," in Probabilistic Methods Applied to Power Systems, 2008. PMAPS '08. Proceedings of the 10th International Conference on. vol. 1, IEEE, Ed. Puerto Rico, USA.: IEEE, 2008, p. 7. [182] R. Fu, P. Wei, Y. Sun, and G. Tang, "A New Congestion Monitoring Index Constrained Multistage Transmission Expansion Planning under Market Environment," in Third International Conference on Electric Utility Deregulation and Restructuring and Power Technologies, DRPT Nanjuing, China. , 2008. [183] A. H. Escobar, R. A. Romero, and R. A. Gallego, "Transmission network expansion planning considering uncertainty in generation and demand," in Transmission and Distribution Conference and Exposition IEEE: Latin America, IEEE, Ed. Bogotá, Colombia.: IEEE, 2008. [184] I. D. Silva, M. J. Rider, R. Romero, and C. A. F. Murari, "Transmission network expansion planning considering uncertainty in demand," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 21, pp. 1565-1573, Nov 2006. [185] R. Romero, M. J. Rider, and I. D. Silva, "A metaheuristic to solve the transmission expansion planning," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 22, pp. 2289-2291, Nov 2007. [186] I. J. Silva, M. J. Rider, R. Romero, and C. A. Murari, "Genetic algorithm of Chu and Beasley for static and multistage transmission expansion planning," in Power Engineering Society General Meeting IEEE, Ed. Montreal, Canada.: IEEE, 2006. [187] R. Romero, E. N. Asada, E. Carreno, and C. Rocha, "Constructive heuristic algorithm in branch-and-bound structure applied to transmission network expansion planning," IET Generation Transmission & Distribution, vol. 1, pp. 318323, Mar 2007. [188] A. H. Escobar, R. A. Gallego, and R. Romero, "Multistage and coordinated planning of the expansion of transmission systems," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 19, pp. 735-744, May 2004. [189] N. Yang and F. Wen, "A preliminary investigation on transmission system expansion planning in competitive electricity market environment," in International Conference on Electric Utility Deregulation, Restructuring and Power Technologies, DRPT, IEEE, Ed. Hong Kong, China. : IEEE, 2004. [190] Y.-X. Jin, H.-Z. Cheng, and J.-Y. Yan, Zhang, L. , "Local Optimum Embranchment Based Convergence Guarantee Particle Swarm Optimization and Its Application in Transmission Network Planning," in IEEE/PES Transmission and Distribution Conference & Exhibition: Asia and Pacific, IEEE, Ed. Dalian, China.: IEEE, 2005. [191] J. Choi, A. A. El-Keib, and T. Tran, "A fuzzy branch and bound-based transmission system expansion planning for the highest satisfaction level of the decision maker," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 20, pp. 476-484, Feb 2005. [192] T. T. Tran, J. S. Choi, J. K. Park, S. I. Moon, and A. A. ElKeib, "A fuzzy branch and bound-based transmission system expansion planning considering ambiguities," in Power Engineering Society General Meeting IEEE, Ed. Denver, USA, IEEE, 2004. [193] H. Fan, H. Cheng, and L. Yao, "A Bi-Level Programming Model for Multistage Transmission Network Expansion Planning in Competitive Electricity Market," in Power and Energy Engineering Conference, APPEEC 2009. Asia-Pacific.

258

vol. 1, IEEE, Ed. Wuhan, China.: IEEE, 2009, p. 6. [194] H. Mori and Y. Iimura, "Transmission Network Expansion Planning with a Hybrid Meta-heuristic Method of Parallel Tabu Search and Ordinal Optimization," in International Conference on Intelligent Systems Applications to Power Systems, ISAP, IEEE, Ed. Toki Messe, Japón.: IEEE, 2005. [195] Z. Xu and Z. Dong, "Market-based Planning of Transmission Network using Genetic Algorithm," in 8th Intemational Conference on Probabilistic Methods Applied to Power System Iowa, USA., 2004. [196] Z. Xu, Z. Dong, and K. Wong, "Transmission planning in a deregulated environment," IEE Proc.-Gener. Transm. Distrib., vol. 153, p. 8, 2006. [197] A. Sadegheih, "Optimization of network planning by the Novel hybrid algorithms of intelligent optimization techniques," Energy, vol. 34, pp. 1539-1551, 2009. [198] R. Moreno, C. Vasilakos, M. Castro, D. Pudjianto, and G. Strbac, "Impact of wind generation intermittency on transmission expansion models," in Integration of Wide-Scale Renewable Resources Into the Power Delivery System, 2009 CIGRE/IEEE PES Joint Symposium, 2009, pp. 1-7. [199] H. Yu, C. Y. Chung, K. P. Wong, and J. H. Zhang, "A Chance Constrained Transmission Network Expansion Planning Method With Consideration of Load and Wind Farm Uncertainties," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 24, pp. 1568-1576, 2009. [200] R. P. S. Leao, F. L. M. Antunes, T. G. M. Lourenco, and K. R. Andrade, "A Comprehensive Overview on Wind Power Integration to the Power Grid," Latin America Transactions, IEEE (Revista IEEE America Latina), vol. 7, pp. 620-629, 2009. [201] J. Verboomen, D. Van Hertem, P. H. Schavemaker, F. Spaan, J. M. Delince, R. Belmans, and W. L. Kling, "Phase shifter coordination for optimal transmission capacity using particle swarm optimization," Electric Power Systems Research, vol. 78, pp. 1648-1653, Sep 2008. [202] T. J. Hammons, D. Woodford, J. Loughtan, M. Chamia, J. Donahoe, D. Povh, B. Bisewski, and W. Long, "Role of HVDC transmission in future energy developmen," IEEE Power Engineering Review, vol. 20, p. 18, 2000. [203] B. Lu, Z. Y. Li, and M. Shahidehpour, "Impact of phase shifters on locational prices," Journal of Energy EngineeringASCE, vol. 131, pp. 52-71, Apr 2005. [204] N. Athanasiadis, G. E. Chatzarakis, E. Athanasiadis, and D. Fourlaris, "Analysis and future prospects for cross-border congestion management methods for the European electricity market," Electrical Engineering, vol. 89, pp. 509-517, Jun 2007. [205] G. B. Shrestha and W. Feng, "Effects of series compensation on spot price power markets," International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol. 27, pp. 428-436, Jun-Jul 2005. [206] N. Acharyaa and N. Mithulananthan, "Influence of TCSC on congestion and spot price in electricity market with bilateral contract," Electric Power Systems Research, vol. 77, p. 8, 2007. [207] K. Meah and S. Ula, "Comparative Evaluation of HVDC and HVAC Transmission Systems," in Power Engineering Society General Meeting, IEEE, Ed. Tampa, USA.: IEEE, 2007, p. 5. [208] H. Ambriz-Perez, E. Acha, and C. Fuerte-Esquivel, "High voltage direct current modelling in optimal power flows," International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol. 30, pp. 157-168, Mar 2008. [209] V. Sarkar and S. A. Khaparde, "Implementation of LMP-FTR mechanism in an AC-DC system," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 23, pp. 737-746, May 2008. [210] S. Sadullah and A. Ebrahim, "Application of a HVDC link to promote stability by sharing dynamic reserve power after generation deficiencies," in Power Systems Conference and

IEEE LATIN AMERICA TRANSACTIONS, VOL. 8, NO. 3, JUNE 2010

Exposition, IEEE, Ed. Seattle, USA.: IEEE, 2009, p. 10. [211] D. Melvold, "HVDC Projects Listing," in DC and Flexible AC Transmission Subcommittee of the IEEE Transmission and Distribution Committee by the Working Group on HVDC and FACTS Bibliography and Records Winnipeg: IEEE 2008, p. 4. [212] D. Huang, Y. Shu, J. Ruan, and Y. F. Hu, "Ultra High Voltage Transmission in China: Developments, Current Status and Future Prospects," Proceedings of the IEEE, vol. 97, p. 28, 2009. [213] J. Dong and J. Zhang, "Transmission Planning in China," The Electricity Journal, vol. 22, pp. 77-85, 2009. [214] N. Bacalao, A. W. Galli, M. Hutson, and R. Nadira, "Considerations on the use of HVDC for CREZ transmission," in Power Systems Conference and Exposition, 2009. PSCE '09. IEEE/PES, 2009, pp. 1-7.

Juan D. Molina (M’06, GSM’08). Ingeniero Electricista y M.Sc de la Universidad de Antioquia, Medellín, Colombia. Estudiante de Doctorado en Ciencias de Ingeniería en el área de Mercados Eléctricos del Departamento de Ingeniería Eléctrica de la Pontificia Universidad Católica de Chile, Santiago. Investigador en áreas de planificación e inversión de la transmisión y planificación energética.

Hugh Rudnick (F’00) Ingeniero Civil Electricista de la Universidad de Chile, Santiago, y M.Sc y Ph.D de la Universidad de Manchester, Reino Unido. Profesor Titular del Departamento de Ingeniería Eléctrica de la Pontificia Universidad Católica de Chile, Santiago, Chile. Docente e investigador en las áreas de operación económica, planificación y regulación de mercados eléctricos. Consultor en el diseño de reestructuración de mercados y tarificación de sistemas de transmisión y distribución, para empresas privadas y entes reguladores en diferentes países, Naciones Unidas y el Banco Mundial.