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

Slides:



Advertisements
Presentaciones similares
HÉCTOR HUGO MEYER “ EVALUACIÓN DE LAS PENALIDADES POR DEFICIENCIAS EN EL SERVICIO ELÉCTRICO PARA ZONAS URBANAS Y RURALES EN ARGENTINA.
Advertisements

MEDICIÓN DE LA PRODUCTIVIDAD DEL VALOR AGREGADO - MPVA
UNIVERSIDAD "ALONSO DE OJEDA"
Profesor: Ing. Franklin Castellano Esp. en Protección y Seguridad Industrial.
Lic. Cristian R. Arroyo López
DEFINICIÓN DE PLATAFORMAS TECNOLÓGICAS (COMUNICACIONES ) LAN-WAN
Gráficos para el control estadístico de procesos
Herramientas y metodologías de éxito para el manejo de proyectos TIC: Caso PYME CREATIVA Noviembre 2008.
Ing. Darwin Padilla Gutiérrez PERÚ
Despliegue de la Función de la Calidad “QFD”
GESTIÓN DE LOS COSTOS DEL PROYECTO
“8 Principios de la Gestión Administrativa”
CONSEJO CONSULTIVO PARA EL DESARROLLO SUSTENTABLE
MPVA PRINCIPIOS DE PRODUCCION Y PRODUCTIVIDAD
HERRAMIENTAS ESTADISTICAS DE CONTROL DE CALIDAD
Ciclo de formulación del proyecto.
ESTADÍSTICAS DEL SUBSECTOR ELÉCTRICO
Nuevas Estrategias de Mantenimiento
Estadística Descriptiva
Ing. Ariel W. Díaz Ing. Horacio R. Presa IMPACTO DE PLANES DE INVERSIÓN SOBRE LA CST EDELAP S.A. – EDES S.A. ARGENTINA.
Se viven nuevos escenarios
EVALUACIÓN DEL CONSUMO DE ENERGÍA
Importancia de las aplicaciones de estadística en el control de procesos Guatemala 2010.
Mt. Martín Moreyra Navarrete.
“EVALUACIÓN DE LOS COSTOS ECONÓMICOS DE TRABAJOS CON TENSIÓN EN SUMINISTROS A GRANDES USUARIOS PARA OPTIMIZAR LA CALIDAD DEL SERVICIO ELÉCTRICO” ING. HÉCTOR.
Gestión del Mantenimiento en el Sector Eléctrico Mario O. Oliveira José H. Reversat Leonardo U. Iurinic Víctor H. Iurinic Facultad de Ingeniería, Universidad.
PLANEACIÓN ESTRATÉGICA.
TEMA: APLICACIÓN DE LAS S7 H
Análisis de Datos.
PROCESOS INDUSTRIALES
Introducción a la investigación de mercados Naresh malhotra
Herramientas básicas Control de Calidad.
El enfoque tradicional del enfoque de aceptación
Grupo Continental Control de Procesos.
INDICADORES Elaborado por: Martha B. Luna Alfaro
Ing. Sergio León Maldonado
1. Actualmente el marco general en el que una organización lleva a cabo su actividad se caracteriza por una alta dinamicidad y cambios permanentes. Ante.
La Gestión y el Control de Procesos
CONTROL Ing. En Sistemas.
Statistical thinking _____________________ Pensamiento estadístico.
Mejora Continua.
AUDITORIA INFORMATICA
MODELO DE CALIDAD Y COMPETITIVIDAD PRESENTACIÓN EJECUTIVA
República Bolivariana de Venezuela
CENTRO REGIONAL UNIVERSITARIO DE BOCAS DEL TORO
Explicar las causas que afectan la calidad.  Siendo el objetivo, la satisfacción total de sus clientes y ésta satisfacción tanto al cliente externo,
MODULO FINANZAS CORPORATIVAS
Estadística para la gestión educativa Conceptos básicos Mtra. Ing. Rosa María Lamadrid Velazco T.
De los Objetivos Educacionales a los Indicadores
Salir de la presentación
MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL
Mata Moran Mireya Gabriela Alejandra
Herramientas básicas Control de Calidad.
INSTITUTO TECNOLÓGICO DE LA ZONA MAYA
Autoridad Nacional de los Servicios Públicos
Marco de Trabajo para Indexación, Clasificación y Recopilación Automática de Documentos Digitales Javier Caicedo Espinoza Gonzalo Parra Chico.
“ La importancia del proceso evaluativo del PME”
Instituto Tecnológico De la Laguna
ANALISIS DE SISTEMAS PROFESOR HECTOR ARCIA.
Coeficiente de variación
Programa Sobre Procesos de Negocios SCM y Logística. Integración de procesos que permite a empresas en crecimiento implementar las mejores prácticas en.
UNIDAD IV. CALIDAD DE SERVICIO TÉCNICO. IV. CALIDAD DE SERVICIO TÉCNICO.
Contabilidad Sistematizada I Corte Contabilidad Información y Contabilidad Información Contable y empresa Corporación Universitaria de la Costa Lic.
Estadística descriptiva
SISTEMAS DE GESTIÓN MODULO INTRODUCTORIO. MÓDULO INTRODUCTORIO SISTEMAS DE GESTION Objetivo: Proporcionar los conceptos y herramientas básicas para comprender.
CB2: Uso de las tic (tecnologías de la información y la comunicación). N5: Elaboración colaborativa de conocimiento a través de tareas y proyectos educativos.
ESTADISTICA Llamada ciencia de los datos por el aporte que recibe de la matemática y el uso que hace de esta para la medición de errores. Se encarga de.
TEMA 7 ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS TEMA 7 ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS.
Gestión Tecnológica Agropecuaria Horacio Rojas Cárdenas (Director)
ROCYCELA GARCIA VASQUEZ. CB2: Uso de las tic (tecnologías de la información y la comunicación). N5: Elaboración colaborativa de conocimiento a través.
Transcripción de la presentación:

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

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”

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

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.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.

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.

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.

ANÁLISIS FRECUENCIA N°ESTACIONCAMPOF 28CERRO13_LASALLE54 33DBOSCO13_ACHATEAU61 45FIAT13_ALIM155 48FIAT13_INTERFABRIC74 53GUINIA13_DISTRI JARDIN13_SANCARLOS101 67MABAST13_CGRIGAITTI PERKIN13_VILLAPOSSE79 201SUROES13_CARCEL50 295CALERA13_PLANTASUQUI51

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 kWh, lo que representa un 5,6% del total.

ANÁLISIS ENS N°ESTACIONCAMPOENS (kWh) 28CERRO13_LASALLE DBOSCO13_ACHATEAU DBOSCO13_POZOVERDE FIAT13_ALIM FIAT13_INTERFABRIC GUINIA13_DISTRI GUINIA13_DISTRI GUINIA13_DISTRI GUINIA13_DISTRI JARDIN13_SANCARLOS MABAST13_CGRIGAITTI MABAST13_RUTA MABAST13_YPF PERKIN13_VILLAPOSSE RBUSTO13_FAVICUR SUROES13_ROSEDAL DEHEZA33_ACGDEHEZA DEHEZA33_LASPERDICE RCEBAL13_SALSIPUEDES VALLEN13_SALDAN INRIVI33_LOSSURGENTE INRIVI33_ORDONIE IVERDE33_PASCANAS

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.

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_LASALLE DBOSCO13_ACHATEAU FIAT13_ALIM FIAT13_INTERFABRIC GUIÑAZÚ13_DISTRI JARDIN13_SANCARLOS MABAST13_CGRIGAITTI MABAST13_RUTA PERKIN13_VILLAPOSSE RCEBAL13_SALSIPUEDES

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.

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.

GRACIAS POR SU ATENCIÓN