Knowledge of the energy situation in all societies of the world should generate an authentic conscience and settled habits around the imperative to rationally use of the existing power. In turn, it should lead to participate in the ongoing efforts to produce and use new sources of energy to counteract the overall picture of the current situation for the generation of alternative energy, clean, renewable and environmentally friendly energy. The integration of new technologies into the energy field can deliver the optimization of economic resources, which consequently they will bring benefits in the construction and production processes. The selection of best geothermal power plant design depends on power generation potential and cost results among other practical considerations. The target of this work is to get the optimum value for six different objective functions (minimize: levelized cost electricity and investment cost, maximize: power, efficiency and the net present value) using mathematical programming NLP with the ?-Constraint method and they be solved in the GAMS software. The design variables for the geothermal power plant are: the separation pressure and exhaust pressure of turbine; where those pressures were considered as decision variables for the optimization model. The parametric analysis was helpful to understand the behavior of objective functions to sensitive changes of value from the decision variables. The same mathematical model of the geothermal power plant was implemented in iSight software using the NSGA-II method, for making a comparison between the results given by ?-Constraint and NSGA-II. The results of multi-objective optimization function give the parameters to choose the best design of the geothermal power plant and to obtain the better use of available energy resources and the best conversion of available energy into useful energy.
El conocimiento de la situación energética en todas las sociedades del mundo, debe generar una autentica conciencia y asentados hábitos en torno de la imperiosa necesidad de utilizar racionalmente la energía existente. A la vez, debe inducir a la participación en los esfuerzos que se realizan para producir y utilizar nuevas fuentes de energía, que contrarresten el panorama general de las circunstancias actuales para la generación de energía alterna, limpia, renovable y ecológica. La integración de nuevas tecnologías al campo energético puede entregar la optimización de los recursos económicos, que consecuentemente traerán beneficios en los procesos constructivos y productivos. La selección del mejor diseño para una planta de energía geotérmica depende del potencial de generación de energía, costos de inversión, entre otras consideraciones prácticas. El objetivo de este trabajo es obtener el valor óptimo para seis funciones objetivo diferentes (minimizar: el costo nivelado de electricidad y costos de inversión; maximizar: potencia, e ciencia y el valor presente neto), usando programación matemática NLP con el método "-Constraint, para ser resuelto en el software GAMS. Las variables de diseño para la planta de energía geotérmica son la presión de separación y la presión de descarga de la turbina, estas se consideraron como variables de decisión para el modelo de optimización. El análisis paramétrico realizado, ayuda a entender el comportamiento de las funciones objetivo ante cambios sensibles del valor de las variables de decisión. Se implementó el mismo modelo matemático de la planta geotérmica en el software iSight utilizando el método NSGA-II, para hacer una comparativa entre los resultados entregados por ?-Constraint y NSGA-II. Los resultados de las funciones de la optimización multi-objetivo dan parámetros de selección para elegir el mejor diseño de la planta geotérmica; haciendo el mejor uso de los recursos energéticos para la conversión de la energía disponible en energía útil.
