Ing. Héctor H. Meyer CIDEL, 29 de Setiembre de 2010 EVALUACIÓN DE ENERGÍA NO SUMINISTRADA EN EL MERCADO DE DISTRIBUCIÓN DE EPEC.

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1 Ing. Héctor H. Meyer CIDEL, 29 de Setiembre de 2010 EVALUACIÓN DE ENERGÍA NO SUMINISTRADA EN EL MERCADO DE DISTRIBUCIÓN DE EPEC

2 INTRODUCCIÓN Las Distribuidoras eléctricas de la Provincia de Córdoba conformadas por la Empresa Provincial de Energía de Córdoba y 204 Cooperativas Eléctricas enfrentan en la actualidad un desafío: “Hacia donde deben direccionarse los recursos humanos, físicos y tecnológicos para obtener un mejor desempeño en la gestión del servicio eléctrico”

3 ESCENARIO ACTUAL ► Los contratos de concesión establecieron los niveles tarifarios máximos iniciales para distintas categorías de usuarios y sus mecanismos de ajuste, los niveles de calidad de servicio y las penalidades por incumplimiento. ► Las penalidades buscan inducir a las empresas a realizar las erogaciones necesarias para alcanzar el nivel de calidad de servicio comprometido. ► Los usuarios exigen un nivel de calidad de servicio más exigente en su aspecto continuidad

4 REGLA SOCIALMENTE ÓPTIMA En el caso del mercado eléctrico argentino la penalidad es óptima sólo si la misma refleja exactamente los costos ocasionados al usuario: el beneficio social de una inversión o gasto operativo se refleja en evitar el costo incurrido ante la falla por el usuario, y por ende es deseable su adopción siempre que su costo sea inferior a dicho beneficio, siendo por ende la regla socialmente óptima que el costo marginal operativo de aumentar la calidad del servicio para la empresa se iguale con el beneficio marginal generado para los usuarios.

5 PROPUESTA ► Evaluar el comportamiento y definir las causas que producen los mayores inconvenientes de interrupciones de servicio nos permite “promover la eficiencia empresaria” en la gestión de un servicio público de enorme importancia para el crecimiento estratégico

6 METODOLOGÍA PARA EVALUAR DESEMPEÑO DE REDES DE DISTRIBUCIÓN DE EPEC ► OBJETIVO: Priorizar los planes de mantenimiento y minimizar las decisiones de inversión ► MÉTODO: Contabilizar Energía No Suministrada (ENS) en kWh ► FORMATO: Documentación presentada Por Distribuidor MT Por SE MT/BT aérea Por Cámara MT/BT subterránea Por Alimentador AT Por ET AT/MT

7 TECNOLOGÍA “SMART GRID” ► Empleando tecnología SMART GRID podemos teleoperar, telemedir y acumular la ENS por los siguientes puntos de suministro: ET AT/MT ALIMENTADOR AT GUMA ET MT/MT CENTRO DE DISTRIBUCIÓN MT/MT DISTRIBUIDOR MT GUME SE MT/BT AEREA CAMARA SUBTERRÁNEA O A NIVEL MT/BT

8 SISTEMA DE INFORMACIÓN GEOREFERENCIADA ► La información de redes inteligentes debe estar geo- referenciada e incorporada a un sistema de información geográfico (GIS) lo que permite: Identificar los sectores afectados por corte de servicio en un mapa de falla Realizar reportes de clientes afectados por corte en media tensión y SE MT/BT sin servicio Si incorporamos telemedición de señales de protección en distribuidores de media tensión podemos identificar causas de falla en los sistemas

9 CLASIFICACIÓN ENS ► El desafío está planteado: Clasificar la ENERGÍA NO SUMINISTRADA de acuerdo al uso y horario, de acuerdo a los siguientes criterios: ENS por tramo horario: pico, valle y resto ENS por mala calidad de servicio ENS por mala calidad de producto (dentro de bandas de tolerancia y fuera de bandas) ENS por tipo de cliente (comercial, residencial, industrial) ENS por tipo de servicio: aéreo o subterráneo

10 DIAGNÓSTICO 1) Fijamos Nuestro Objetivo 2) Definimos la Metodología 3) Realizamos la clasificación de ENS de un sistema de Distribución inteligente 4) En base a las cantidades físicas de ENS durante el año 2009 por unidad de medición (distribuidor MT, Centro de Distribución MT, etc.) definimos una serie de datos numérica

11 MODELO ESTADÍSTICO Evaluar el comportamiento de la serie de datos numérica en función del indicador ENS y su relación con el indicador Frecuencia de Interrupción F

12 EL PENSAMIENTO ESTADÍSTICO El pensamiento estadístico se caracteriza por:  Desarrollar la capacidad de abordar problemas faltos de estructura  Valorar la utilidad de la estadística para predecir el impacto de un factor sobre la variabilidad de otros y para decidir entre diferentes opciones Decimos que nuestro conocimiento puede fallar, por lo que es indispensable emplear herramientas estadísticas para saber separar en situaciones aleatorias cotidianas, la variabilidad natural de los fenómenos causales

13 ESTUDIO ANALÍTICO Cada serie numérica está compuesta por las cantidades físicas (kWh) de ENS y F, por distribuidor de media tensión de EPEC

14 ORGANIZACIÓN DEL TRABAJO Veamos como sería la organización del trabajo para cada indicador: ► Recopilar datos de los Distribuidores de MT sin procesar ► Efectuar mediciones de resumen (Media, Mediana, Moda, Q1, Q3, Eje Medio, Alcance o Rango, Rango Intercuartil, Varianza, Desviación Estandar y Coeficiente de Variación) ► Realizar evaluación de forma en base al resumen de cinco números ► (Menor, Q1, Mediana, Q3, Mayor) ► Dibujar diagrama de escala de puntos ► Efectuar un polígono de porcentaje para verificar la forma de distribución

15 METODOLOGÍA ESTADÍSTICA Analizados los datos numéricos de ambas series de ENS y Frecuencia de Interrupción en el año 2009 a través de técnicas de estadística descriptiva, podremos evaluar el comportamiento de la distribución de los datos las interrupciones de servicio eléctrico en el nivel media tensión.

16 VERIFICACIÓN DE VARIABILIDAD DE LOS EXTREMOS ► En toda serie de datos se puede examinar la variabilidad de los extremos a través de la regla empírica que establece que:”En la mayoría de las series de datos aproximadamente el 90% de los datos están contenidos en una distancia de 2 desviaciones estándar alrededor de la media” ► Si se comprueba a partir del análisis estadístico efectuado, que los distribuidores con ENS superior al límite previsto no exceden el 90 % del total, en consecuencia se ha verificado la regla. En caso contrario habrá una importante variabilidad de los datos que requerirá una mayor profundidad en el análisis de causas y tiempos de las interrupciones de servicio de los Distribuidores de media tensión que generaron este desfasaje.

17 RESULTADOS DE VARIABILIDAD DE EXTREMOS Serie de Frecuencia de Interrupciones Se analizan la totalidad de los distribuidores arrojando como resultado que 10 distribuidores exceden el límite de tolerancia definido en 47, lo que representa un 2,4% del total.

18 ANÁLISIS FRECUENCIA N°ESTACIONCAMPOF 28CERRO13_LASALLE54 33DBOSCO13_ACHATEAU61 45FIAT13_ALIM155 48FIAT13_INTERFABRIC74 53GUINIA13_DISTRI4-167 63JARDIN13_SANCARLOS101 67MABAST13_CGRIGAITTI179 108PERKIN13_VILLAPOSSE79 201SUROES13_CARCEL50 295CALERA13_PLANTASUQUI51

19 RESULTADOS DE VARIABILIDAD DE EXTREMOS Serie de Energía No Suministrada Se analizan la totalidad de los distribuidores arrojando como resultado que 23 distribuidores exceden el límite de tolerancia definido en 42.894 kWh, lo que representa un 5,6% del total.

20 ANÁLISIS ENS N°ESTACIONCAMPOENS (kWh) 28CERRO13_LASALLE43.883 33DBOSCO13_ACHATEAU56.816 37DBOSCO13_POZOVERDE50.638 45FIAT13_ALIM143.269 48FIAT13_INTERFABRIC44.013 51GUINIA13_DISTRI1-165.161 52GUINIA13_DISTRI3-160.398 53GUINIA13_DISTRI4-174.317 55GUINIA13_DISTRI6-160.847 63JARDIN13_SANCARLOS65.217 67MABAST13_CGRIGAITTI98.895 72MABAST13_RUTA1949.859 74MABAST13_YPF51.396 108PERKIN13_VILLAPOSSE51.671 130RBUSTO13_FAVICUR49.256 212SUROES13_ROSEDAL66.369 269DEHEZA33_ACGDEHEZA45.658 270DEHEZA33_LASPERDICE47.913 299RCEBAL13_SALSIPUEDES57.531 306VALLEN13_SALDAN48.995 353INRIVI33_LOSSURGENTE53.833 354INRIVI33_ORDONIE61.867 357IVERDE33_PASCANAS102.713

21 VERIFICACIÓN CONJUNTA DE DISPERSIÓN DE DATOS DE LAS SERIES DE ENS Y FRECUENCIA ► Emplearemos este análisis exclusivamente para evaluar el comportamiento de las series numéricas de datos de Frecuencia de interrupción y de ENS en forma conjunta. ► Consiste en evaluar los distribuidores que exceden los límites de tolerancia definidos para ENS y Frecuencia, o sea que se trata de distribuidores primarios en media tensión que tuvieron un desempeño critico durante el año 2009 y se requiere una rápida definición de un plan de mantenimiento para mejorar su performance.

22 ANÁLISIS CONJUNTO ENS/F Se individualizaron 10 Distribuidores que excedieron durante el año 2009 los límites de tolerancia de ENS y Frecuencia N°ESTACIONCAMPOFENS (kWh) 28CERRO13_LASALLE5443.883 33DBOSCO13_ACHATEAU6156.816 45FIAT13_ALIM15543.269 48FIAT13_INTERFABRIC7444.013 53GUIÑAZÚ13_DISTRI4-16774.317 63JARDIN13_SANCARLOS10165.217 67MABAST13_CGRIGAITTI17998.895 72MABAST13_RUTA194749.859 108PERKIN13_VILLAPOSSE7951.671 299RCEBAL13_SALSIPUEDES4757.531

23 PROGRAMA ANUAL DE MANTENIMIENTO Una vez definidos los distribuidores de media tensión de peor desempeño propondremos un programa de mantenimiento de redes de distribuidores de media tensión que contemple acciones para reducir la cantidad de interrupciones y sus tiempos de interrupción, profundizando las acciones de poda y diagnóstico del nivel de aislación, incorporando equipos de protección de nueva tecnología con dispositivos de recierre rápido.

24 CONCLUSIONES ► Entendemos que el modelo estadístico nos facilitó la comprensión del comportamiento de las series de datos numéricas de la ENS y Frecuencia de Interrupción de servicio presentados como diagramas, tablas y gráficos, interpretando lo que tratan de transmitir y una presentación de las características claves de la serie. ► Con los resultados de estadística descriptiva obtenidos, para lo cual empleamos software especializado SPSS, nos sirvieron para obtener mediciones que nos permitieron verificar valores medios y dispersión de la serie de datos. ► Finalmente pudimos identificar los distribuidores de media tensión con peor desempeño durante el año 2009 en relación al indicador de Energía No Suministrada a efectos de proponer un programa de mantenimiento con acciones concretas para regularizar esta situación. ► Consideramos que la calidad de servicio de la energía eléctrica es un tema preocupante que debe involucrar a todos los actores de la Sociedad, para permitir mejorar la calidad de vida de los usuarios y la rentabilidad de las empresas concesionarias.

25 GRACIAS POR SU ATENCIÓN hmeyer@epec.com.ar