Resumen: En este trabajo se estudia el problema de minimizar el consumo de combustible incurrido por las estaciones compresoras en un sistema de redes de transporte de gas natural en estado estable, el cual es uno de los problemas de mayor relevancia e importancia en la industria energética por la enorme cantidad de gas que se mueve por un sistema de distribución cada año. En el mundo real, este tipo de instancias son muy grandes, en términos del número de variables de decisión y del número de restricciones tecnológicas, y muy complejas debido a la presencia de no linealidad y no convexidad en el conjunto de soluciones factibles y en la función objetivo. La contribución científica del presente trabajo consiste en presentar un estudio de las propiedades particulares de redes de gasoductos y explotarlas efectivamente para desarrollar una técnica que puede utilizarse para reducir significativamente la dimensión del problema sin alterar la estructura matemática del mismo. El impacto inmediato del trabajo propuesto es que un problema de menor dimensión puede ser solucionado en mucho menor tiempo que el problema en su tamaño original, lo cual se traduce en un ahorro económico de recursos como lo es el tiempo de cómputo.
Abstract: In this work we addres the problem of minimizing fuel consumption incurred by compressor stations in a natural gas pipeline system in steady state, which is one of the most relevant problems in industry due mainly to the large amount of gas moved throughout a typical network. In real world, these type of instances are very large in terms of both number of decision variables and number of technological constraints, and very complex due to the presence of nonconvexity and nonlinerity in both the set of feasible solutions and the objective function to be minimized. The scientific contribution of this work consists of presenting an in-depth study of the particular properties of natural gas networks and exploiting them efficiently to develop a reduction technique that simplifies the model without disrupting its mathematical structure. The immediate impact of the proposed work is that, after applying the reduction, an instance of smaller size can be solved much quicker than the original instance, which yields significant savings on resource utilization, namely CPU time.