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Metodología de evaluación de riesgos
para la identificación de fallas
potenciales en redes eléctricas de
distribución primarias.
Jhon Sebastián Galviz Garzón
Universidad Nacional de Colombia
Facultad de ingeniería, Departamento de ingeniería eléctrica y electrónica
Bogotá, Colombia
2021
III
Metodología de evaluación de riesgos
para la identificación de fallas
potenciales en redes eléctricas de
distribución primarias.
Jhon Sebastián Galviz Garzón
Trabajo de investigación presentado como requisito parcial para optar al título de:
Magíster en Ingeniería Eléctrica
Director (a):
MSc: Henry Navarro Sánchez.
Línea de Investigación:
Confiabilidad de sistemas de distribución eléctrica
Universidad Nacional de Colombia
Facultad de ingeniería, Departamento de ingeniería eléctrica y electrónica
Bogotá, Colombia
2021
IV METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS
POTENCIALES EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS. Título de la tesis o trabajo de investigación
(Dedicatoria)
A mi madre y mi tía quienes con su esfuerzo y
confianza me educaron y me enseñaron el
valor del conocimiento. A mi esposa, quien
siempre ha sido mi compañera en este duro
camino.
V
Declaración de obra original
Yo declaro lo siguiente:
He leído el Acuerdo 035 de 2003 del Consejo Académico de la Universidad Nacional.
«Reglamento sobre propiedad intelectual» y la Normatividad Nacional relacionada al
respeto de los derechos de autor. Esta disertación representa mi trabajo original, excepto
donde he reconocido las ideas, las palabras, o materiales de otros autores.
Cuando se han presentado ideas o palabras de otros autores en esta disertación, he
realizado su respectivo reconocimiento aplicando correctamente los esquemas de citas y
referencias bibliográficas en el estilo requerido.
He obtenido el permiso del autor o editor para incluir cualquier material con derechos de
autor (por ejemplo, tablas, figuras, instrumentos de encuesta o grandes porciones de
texto).
Por último, he sometido esta disertación a la herramienta de integridad académica, definida
por la universidad.
________________________________
Jhon Sebastián Gálviz Garzón
Fecha 09/04/2021
VI METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS
POTENCIALES EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS. Título de la tesis o trabajo de investigación
Agradecimientos
Agradezco al profesor Henry Navarro Sánchez, director del trabajo final quien, con su gran
conocimiento, experiencia y disposición, siempre estuvo dispuesto a guiarme por la senda
correcta para lograr mi desarrollo como profesional y persona. Es un verdadero ejemplo
de admiración.
A la empresa CODENSA S.A.E.S.P, a la ingeniera Maria Teresa Gómez Flórez, jefe de
departamento de la Unidad Operativa Sur de Bogotá por su ayuda para la gestión y uso
de datos e información de la compañía en este documento.
Resumen y Abstract VII
Resumen
Metodología de evaluación de riesgos para la identificación de fallas potenciales
en redes eléctricas de distribución primarias.
La presente tesis de maestría tiene como objetivo el planteamiento de una metodología
para la evaluación de riesgos en activos eléctricos en redes de distribución primaria del
operador de red CODENSA S.A.E.S.P. a través del uso de otras metodologías utilizadas
para la identificación de peligros y riesgos potenciales en procesos, con las cuales se
puede determinar las posibles causas, los efectos y su criticidad de acuerdo a condiciones
propias de la red en cuestión. Una vez determinadas las condiciones mencionadas, se
hace una evaluación de la probabilidad de ocurrencia de éstas y la valoración del riesgo
de los activos más relevantes dentro del circuito primario en evaluación.
Se espera que a través de éste análisis se logre identificar previamente las fallas
potenciales que pueden afectar la red, de manera que facilite la priorización de la
intervención de los tramos de red con mayor riesgo de materialización de afectación del
servicio, para así, disminuir los efectos sobre personas, el ambiente, la operación y la
imagen de la compañía.
Palabras clave: Confiabilidad, HAZOP, SAFOP, fallas, evaluación de riesgos,
probabilidad, tasa de falla.
VIII METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS
POTENCIALES EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS. Título de la tesis o trabajo de investigación
Abstract
Risk assessment method for potential failures identification on primary distribution
power networks.
The present master´s thesis has as goal to approach a methodology for the risk
assessment on electrical assets of primary distribution network of CODENSA S.A.E.S.P
making an adaptation of methodologies used on process hazards and potential risk
identification, with wish can be determined causes, effects and its criticality according to
the network conditions on analysis. Once the mentioned conditions be determined, it does
an occurrence probability and risk assessment of the more relevant assets on the primary
circuit
Is expected that, throw this analysis, the potential failure that can affect the network can be
identified previously, in order to ease the intervention priorization of highest risk elements
or components, and reduce the effects on people, environment, operation and company
reputation.
Keywords: Reliability, HAZOP, SAFOP, failure, risk assessment, probability
Contenido IX
Contenido
Pág.
Resumen ....................................................................................................................... VII
Lista de figuras .............................................................................................................. XI
Lista de tablas ............................................................................................................. XIII
Introducción ................................................................................................................ XIV
1. Gestión de activos ................................................................................................. 16 1.1 Gestión de activos en el marco de la resolución CREG 015 de 2018 ............... 16
1.1.1 SDL Sistema de distribución local .................................................................. 17 1.1.2 Clasificación de activos por niveles de tensión .............................................. 17 1.1.3 Unidades constructivas .................................................................................. 17 1.1.4 Cargos por uso de OR ................................................................................... 17 1.1.5 Base regulatoria de activos ............................................................................ 18 1.1.6 Calidad del servicio de distribución ................................................................ 18
1.2. Normas ISO 55000-ISO 55001-ISO 55002 ...................................................... 21 1.3 Plan estratégico de gestión de activos Codensa S.A.E.S.P. ............................. 23
1.3.1 Perfil general de ENEL Codensa ................................................................... 24 1.3.2 Alcance del sistema de gestión de activos (SGAC) ....................................... 26 1.3.3 Política de Gestión de Activos ....................................................................... 29 1.3.4 Planificación para lograr los objetivos de gestión de activos .......................... 31 1.3.5 Seguimiento, medición, análisis y evaluación ................................................ 33
2. Análisis de confiabilidad en sistemas de distribución ........................................ 34 2.1 Procesos de Markov ......................................................................................... 34
2.1.1 Tasa de falla y reparación .............................................................................. 34 2.1.2 Tiempos de operación y falla ......................................................................... 35 2.1.3 Función de densidad de probabilidad ............................................................ 36
2.2 Función de distribución de Weibull ................................................................... 38 2.2.1 Predicción de fallas ........................................................................................ 42 2.2.2 Ventajas ........................................................................................................ 44 2.2.3 Análisis gráfico (papel probabilístico de Weibull) ........................................... 44 2.2.4 Método de los mínimos cuadrados ................................................................ 47
3. Técnicas de evaluación de riesgos en activos ..................................................... 49 3.1 Riesgos de la operación – HAZOP ................................................................... 50
3.1.1 Revisión de seguridad y operación - SAFOP ................................................. 53 3.2 Análisis de capas de protección – LOPA .......................................................... 56 3.3 Análisis de modo de falla y efecto – FMEA....................................................... 58
X METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS
POTENCIALES EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS Título de la tesis o trabajo de investigación
3.4 Análisis de modo de falla, efecto y criticidad FMECA ........................................ 62 3.4.1 Riesgo R y número de prioridad del riesgo (NPR) ......................................... 62 3.4.2 Tasa de falla del modo de falla, probabilidad y número de criticidad ............. 63
4. Métodos de prevención de fallas en Codensa S.A.E.S.P. ................................... 64 4.1 Mantenimiento predictivo .................................................................................. 64
4.1.1 Identificación de defectos por inspección visual ............................................ 65 4.1.2 Inspecciones termográficas ........................................................................... 69 4.1.3 Inspecciones de ultrasonido .......................................................................... 70
4.2 Mantenimiento preventivo ................................................................................. 72
5. Metodología para la valoración de riesgos en activos ........................................ 73 5.1 Planteamiento del problema ............................................................................. 74
5.1.1 Modos de falla ............................................................................................... 74 5.1.2 Causas de falla.............................................................................................. 75 5.1.3 Efectos y criticidad ........................................................................................ 76
5.2 Probabilidad de las causas de fallas ................................................................. 78 5.2.1 Cálculo de la probabilidad ............................................................................. 79
5.3 Sistema ............................................................................................................. 80 5.3.1 Inspección del sistema .................................................................................. 83 5.3.2 Análisis de cargabilidad ................................................................................. 83 5.3.3 Análisis de termografía y ultrasonido ............................................................. 85
6. Resultados ............................................................................................................. 86 6.1 Flujo de carga ................................................................................................... 86 6.2 Parámetros de Weibull y confiabilidad .............................................................. 90 6.3 Inspección del circuito ..................................................................................... 102 6.4 Análisis de riesgos del circuito ........................................................................ 113
7. Conclusiones y recomendaciones ..................................................................... 120 7.1 Conclusiones .................................................................................................. 120 7.2 Recomendaciones .......................................................................................... 121
Anexo A: Historial de fallas años 2017,2018,2019 y 2020 ........................................ 123
Anexo B. Resultados del flujo de carga del circuito Boquerón. .............................. 124
Bibliografía .................................................................................................................. 125
Contenido XI
Lista de figuras
Figura 1 Oficinas SGA Codensa .................................................................................... 26
Figura 2 Activos principales de Codensa al 2020. ......................................................... 29
Figura 3 Procesos SGA Codensa. ................................................................................. 30
Figura 4 Gestión de riesgos PEGA Codensa. ................................................................ 31
Figura 5 Sistema de un solo componente reparable con estado 0 y estado 1. .............. 35
Figura 6 Estados de un componente en falla y funcionamiento ..................................... 35
Figura 7 Periodos de vida un componente con relación al parámetro β ......................... 40
Figura 8 Afectación del parámetro η con β constante .................................................... 41
Figura 9 Desplazamiento de t0 debido al parámetro de localización .............................. 41
Figura 10 Proyección típica de fallas ............................................................................. 43
Figura 11 Ejemplo de papel de Weibull utilizando el software WeibullSoft ..................... 45
Figura 12 Ejemplo de gráfico de dispersión para obtención de parámetros de Weibull .. 47
Figura 13 Factores para la creación de valor en gestión de riesgos. ............................. 50
Figura 14 Pasos de un Hazop ....................................................................................... 53
Figura 15 Implementación de un estudio SAFOP .......................................................... 56
Figura 16 Capas de protección para una planta química ............................................... 58
Figura 17 Pasos para la implementación de un AMFE. ................................................. 61
Figura 18 Gestión de defectos Codensa en la ciudad de Bogotá 2020 .......................... 65
Figura 19 Porcentaje de fallas presentadas en los circuitos analizados ......................... 76
Figura 20 número de eventos al mes por causa de falla ................................................ 79
Figura 21 Distribución geográfica circuito Boquerón (imagen Google maps) ................. 82
Figura 22 Perfil geográfico DigSilent circuito Boquerón ................................................. 84
Figura 23 Diagrama unifilar Circuito Boquerón. ............................................................. 84
Figura 24 Mapa de calor resultado de la simulación. ..................................................... 87
Figura 25 Análisis de flujo de carga tramo de salida del circuito Boquerón .................... 88
Figura 26.Análisis de flujo de carga en la cola del circuito Boquerón. ............................ 89
Figura 27 Valores de β y constante para causa de falla por animales. .......................... 91
Figura 28 Valores proyectados a 1 mes de R(t) y Q(t) para causa de falla por animales.
....................................................................................................................................... 91
Figura 29 Valores de β y contante para causa de falla por árboles. ............................... 92
Figura 30 Valores proyectados a 1 mes R(t) y Q(t) para causa de falla por árboles. ..... 92
Figura 31 Valores de β y constante para causa de falla por contacto de personas con la
red. ................................................................................................................................. 93
Figura 32 Valores proyectados a 1 mes de R(t) y Q(t) para causa de falla por contacto de
personas con la red ........................................................................................................ 93
Figura 33 Valores de β y constante para causa de falla por degradación de material. ... 94
XII METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS
POTENCIALES EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS Título de la tesis o trabajo de investigación
Figura 34 Valores proyectados a 1 mes de R(t) y Q(t) para causa de falla degradación de
material. .......................................................................................................................... 94
Figura 35 Valores de β y constante para causa de falla por descargas atmosféricas ..... 95
Figura 36 Valores proyectados a 1 mes de R(t) y Q(t) para causa de falla por descargas
atmosféricas ................................................................................................................... 95
Figura 37 Valores de β y constante para causa de falla por elementos extraños ........... 96
Figura 38 Valores proyectados a 1 mes de R(t) y Q(t) para causa de falla por elementos
extraños. ......................................................................................................................... 96
Figura 39 Valores de β y constante para causa de falla por inundación. ........................ 97
Figura 40 Valores proyectados a 1 mes de R(t) y Q(t) para causa de falla por inundación.
....................................................................................................................................... 97
Figura 41 Valores de β y constante para causa de falla por posticidios. ......................... 98
Figura 42 Valores proyectados a 1 mes de R(t) y Q(t) para causa de falla por posticidios.
....................................................................................................................................... 98
Figura 43 Figura 44.Valores de β y constante para causa de falla por sobrecarga. ........ 99
Figura 44 Valores proyectados a 1 mes de R(t) y Q(t) para causa de falla por sobrecarga.
....................................................................................................................................... 99
Figura 45 Valores de β y constante para causa de falla por vientos fuertes. ................ 100
Figura 46 Valores proyectados a 1 mes de R(t) y Q(t) para causa de falla por vientos
fuertes. .......................................................................................................................... 100
Figura 47 Valores de β y constante para causa de falla por sobrecarga. ..................... 101
Figura 48 Valores proyectados a 1 mes de R(t) y Q(t) para causa de falla por sobrecarga.
..................................................................................................................................... 101
Figura 49 Valores de Q por causa de falla. .................................................................. 102
Lista de tablas
Tabla 1 Clasificación de niveles de tensión según CREG 015 de 2018. ........................ 17
Tabla 2 Cantidad de fallas del sistema eléctrico del análisis. ......................................... 75
Tabla 3 Matriz de riesgos RAM. ..................................................................................... 77
Tabla 4 Circuitos usados para histórico de fallas. .......................................................... 80
Tabla 5 Datos técnicos circuito Boquerón ...................................................................... 83
Tabla 6 Simulación de flujo de carga circuitos subestación Usme.................................. 90
Tabla 7 Resumen de datos por causa de falla ..............................................................102
Tabla 8 Inspección circuito Boquerón ...........................................................................103
Tabla 9 Análisis de riesgos circuito Boquerón ...............................................................114
XIV METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS POTENCIALES
EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS
Introducción
El continuo crecimiento de la demanda, junto con la dependencia de procesos críticos
industriales, comerciales y de servicios de energía eléctrica, ha generado la necesidad de
contar con un suministro, no solamente constante, sino de calidad y confiable que garantice
el adecuado funcionamiento de todos los procesos de la cadena de valor energética desde
la generación, pasando por la transmisión y distribución, hasta llegar al nivel de uso final.
La determinación oportuna de puntos susceptibles encontrados en los elementos que
componen las redes eléctricas de transmisión y distribución, generan confiabilidad en la
red, traduciéndose así en menor cantidad de fallas y menor duración de pérdida del
servicio. Al mismo tiempo, teniendo en cuenta la regulación y las leyes establecidas para
los operadores de red en Colombia, se reducen los costos por penalizaciones o
compensaciones y aumentan los ingresos por incentivos. De igual manera, el cumplimiento
de indicadores de calidad como el SAIFI (System Average Interruption Frecuency Index) y
SAIDI (System Average Interruption Duration Index) juegan un papel fundamental al
momento de definir el valor, la prioridad de los proyectos y las inversiones a realizar sobre
los activos de las redes, en aras a mejorar las condiciones del servicio prestado a los
usuarios finales; así como también aportan en mantener un servicio sin interrupciones
evitando las pérdidas por lucro cesante o de energía que se deja de suministrar.
El nivel de confiabilidad requerido por un sistema debe ser establecido de acuerdo con la
criticidad de las cargas del mismo y debe basarse en estudios que contemplen las
necesidades o características del proceso en términos de disponibilidad, seguridad,
mantenimiento y fiabilidad. [1]
La confiabilidad de un sistema está ligada a su aptitud para mantener la continuidad de
servicio en caso de falla de alguno de los componentes que lo conforman. Depende
directamente de la fiabilidad de los equipos instalados en él y del tiempo de reparación de
Introducción XV
los mismos en caso de falla. Un sistema confiable debe garantizar la seguridad de las
personas y de los procesos críticos ante cualquier eventualidad. [2]
La gestión de prevención de fallas, ayuda a asegurar el funcionamiento y operación de los
activos en los sistemas de distribución permitiendo la intervención de estos antes de
presentar fallas; el mantenimiento preventivo, predictivo y correctivo se asocia a la vida útil
de las instalaciones y de los equipos, ya sea reaccionando ante fallas generadas
(mantenimiento correctivo) o buscando evitarlas (preventivo y predictivo). El
mantenimiento preventivo es el cuidado y servicio y manutención realizado por el personal
con el propósito de mantener equipos e instalaciones en condiciones operativas
satisfactorias por medio de inspecciones sistemáticas, detección y corrección de fallas
incipientes antes de que éstas ocurran o antes de que se desarrollen en efectos mayores
[3].
El modelo de gestión de mantenimiento que usa actualmente el operador de red Codensa
S.A.E.S.P, si bien ha mejorado la confiabilidad de del sistema eléctrico que posee, sumado
a las mejoras , tecnologías y estrategias que ha venido implementando, también presenta
algunas debilidades, las cuales a opinión del autor de este documento, están enfocada al
mantenimiento preventivo, mas no predictivo; razón por la cual, se incurre e mayores
costos al intervenir activos que posiblemente no lo requieren o el alcance del
mantenimiento no es el programado.
Es por esto que se busca plantear métodos que permitan complementar la información
obtenida de los activos de la red, permitiendo facilitar la toma de decisiones y la priorización
de intervención de los activos. Así mismo plantear formas de implementación de gestión
de activos alineados con lo requerido por la regulación colombiana, de acuerdo a lo
planteado en la resolución CREG 015 de 2018.
1. Gestión de activos
1.1 Gestión de activos en el marco de la resolución
CREG 015 de 2018
En el mes de enero de 2019 la comisión de regulación de energía y gas expidió la
resolución 015 en cual estableció nuevos lineamientos para la remuneración del servicio
de distribución eléctrica para los operadores de red. Esta resolución tiene como principal
objetivo que las empresas encargadas de la actividad de distribución, obtengan mejores
resultados de calidad y cobertura del servicio, incentivando la inversión sobre la
infraestructura y las condiciones de medición y cálculo de los indicadores de calidad del
servicio.
La metodología de esta regulación propone utilizar el modelo CRD – costo de reemplazo
depreciado bajo la cual se reconoce una rentabilidad sobre la Base Regulatoria de Activos
–BRA- e incorporar explícitamente en los ingresos el valor correspondiente a la
recuperación de capital de los activos y las inversiones incluidas en el plan de inversiones
De tal manera, los operadores de red mantienen bajo este nuevo esquema de regulación,
la obligación de dar orden a su inventario de activos existente y a la planeación de la
expansión de sus redes en aras a asegurar la remuneración de su capital y de sus costos
por administración, operación y mantenimiento –AOM-, sin dejar de lado la calidad del
servicio y la continuidad del mismo hacia sus usuarios. [4]
Los estudios que se adelantaron por parte de la CREG en los temas de gastos eficientes
por concepto de administración, operación y mantenimiento para la prestación del servicio,
unidades, constructivas, pérdidas eficientes en los sistemas de transmisión regional,
metodologías de remuneración de la actividad de distribución de la energía eléctrica,
niveles y metas de calidad del servicio y reconocimiento de la energía reactiva, fueron
publicados mediante las circulares CREG 034, 036, 038 y 063 de 2014.[5].
Capítulo 1 17
1.1.1 SDL Sistema de distribución local
De acuerdo a la definición de la CREG 015, el sistema de distribución local es un sistema
de transporte de energía eléctrica compuesto por el conjunto de líneas y subestaciones,
con sus equipos asociados, que operan en los niveles de tensión 3, 2 y 1 y son utilizados
para la prestación del servicio en un mercado de comercialización. [6]
1.1.2 Clasificación de activos por niveles de tensión
La clasificación de los niveles de tensión de acuerdo a lo establecido en la CREG 015 se
clasifican de acuerdo a las tensiones nominales de operación de los activos eléctricos y
son: [7]
Tabla 1 Clasificación de niveles de tensión según CREG 015 de 2018.
Nivel de tensión
Tensión nominal
Nivel 4 Sistemas con tensión nominal mayor o igual 57.5 kV y menor a 220 kV
Nivel 3 Sistemas con tensión nominal mayor o igual 30 kV y menor de 57.5 kV
Nivel 2 Sistemas con tensión nominal mayor o igual 1 kV y menor de 30 kV
Nivel 1 Sistemas con tensión nominal menor a 1 kV.
1.1.3 Unidades constructivas
Una unidad constructiva es un conjunto de elementos que conforman una unidad típica de
un sistema eléctrico, destinada a la conexión de otros elementos de una red, al transporte
o a la transformación de la energía eléctrica o a la supervisión o a la operación de activos
de los STR o SDL [8]. Las unidades constructivas determinan el valor de activos nuevos y
el valor de acticos para la base regulatoria de activos inicial de cada operador de red
1.1.4 Cargos por uso de OR
Son los cargos expresados en $/kWh acumulados para cada nivel de tensión, que
remuneran a un OR las inversiones en los activos de uso de los SDL y STR y los gastos
de AOM en los que incurre para la prestación del servicio. [9]
18 METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS POTENCIALES
EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS
1.1.5 Base regulatoria de activos
Es el valor de los activos utilizados para la prestación del servicio por parte del OR. Está
compuesta por activos eléctricos y no eléctricos. De acuerdo a esta base, se determina el
valor a remunerar a los OR. [10]
𝐵𝑅𝐴 = 𝐵𝑅𝐴𝐸 + 𝐵𝑅𝐴𝑁𝐸 (1)
Así mismo la BRAE depende de la calidad de los activos si son nuevos o están fuera de
operación.
𝐵𝑅𝐴𝐸𝑗, 𝑛, 𝑡 = 𝐵𝑅𝐴𝐸𝑗, 𝑛, 𝑡 − 1 + 𝐵𝑅𝐴𝐸𝑁𝑗, 𝑛, 𝑡 − 𝐵𝑅𝐴𝐹𝑂𝑗, 𝑛, 𝑡 (2)
En donde:
j=operador de red; n: nivel de tensión; t: año
1.1.6 Calidad del servicio de distribución
La calidad del servicio de los operadores de red en Colombia es medida anualmente de
acuerdo con las metas establecidas de indisponibilidad establecidas para cada OR. Es así
como los OR podrán ver un aumento o disminución de sus ingresos y deberá compensar
a los usuarios afectados en términos de calidad definidos por la CREG.
La calidad del servicio de los operadores de red se mide en términos de la frecuencia y
duración de las afectaciones de los usuarios conectados a través de sus activos. En este
orden de ideas, se define una serie de indicadores sujetos a metas de cumplimiento anual.
Calidad media del sistema
Refiere al promedio de eventos y su duración que en promedio afectan a todos los usuarios
correspondientes a un OR. [11]
SAIDI (system average interruption duration index)
Representa la duración total promedio de las interrupciones percibidas por los usuarios
conectados a los activos del OR en horas, ya sea que se hayan visto o no afectados por
un evento, en un periodo anual. [12]
𝑆𝐴𝐼𝐷𝐼𝑗,𝑡 = ∑ ∑ (𝐷𝑖.𝑢.𝑚∗𝑁𝑈𝑖,𝑢,𝑚)
𝑛𝑖=1
𝑈𝑇𝑗,𝑚/6012
𝑚=1 (3)
Capítulo 1 19
En donde:
SAIDI j, t : Indicador de duración promedio por usuario, de los eventos sucedidos en el SDL del operador j,
durante el año t, medido en horas al año.
D i,u,m : Duración en minutos del evento i, sucedido durante el mes m, que afectó el activo u del operador j.
NU i,u,m : Número de usuarios que fueron afectados por el evento i, sucedido durante el mes m, conectados al activo u
UT j, m : número total de usuarios conectados al SDL del OR j en el mes m.
m : mes del año con enero = 1,…, diciembre : 12
SAIFI ( system average frequency duration index)
Representa la cantidad total de los eventos percibidos por los usuarios de un operador de
red, ya sea que hayan sido o no afectados por un evento en un periodo anual. [13]
𝑆𝐴𝐼𝐹𝐼𝑗,𝑡 = ∑ ∑ 𝑁𝑈𝑖,𝑢,𝑚)
𝑛𝑖=1
𝑈𝑇𝑗,𝑚
12𝑚=1 (4)
En donde:
SAIFI j, t : Indicador de frecuencia promedio por usuario, de los eventos sucedidos en el SDL del operador j,
durante el año t, medido en horas al año.
D i,u,m : Duración en minutos del evento i, sucedido durante el mes m, que afectó el activo u del operador j.
NU i,u,m : Número de usuarios que fueron afectados por el evento i, sucedido durante el mes m, conectados al activo u
UT j, m : Número total de usuarios conectados al SDL del OR j en el mes m.
m : Mes del año con enero = 1,…, diciembre : 12
Con base en el desempeño anual de calidad media de cada OR se aplica un incentivo
expresado como un valor que se adiciona o se resta del ingreso anual a reconocerle.
Tanto el indicador SAIDI como SAIFI serán sujetos a incentivos para el OR. [14]
Indicador de calidad individual DIU
Representa la calidad total de los eventos que percibe cada usuario del SDL de un OR en
un periodo anual. [15]
𝐷𝐼𝑈𝑢,𝑛,𝑞,𝑚 = ∑ 𝐷𝐼𝑈𝑀𝑢,𝑛,𝑞,𝑚𝑎𝑚𝑚𝑎=𝑚−11 (5)
20 METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS POTENCIALES
EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS
𝐷𝐼𝑈𝑀𝑢,𝑛,𝑞,𝑚 = ∑ 𝐷𝑖,𝑢,𝑛,𝑞,𝑚𝐼𝑇𝑖=1 (6)
Donde:
DIU u, n ,q, m : Duración total acumulada en horas de los eventos percibidos por el usuario
u, conectado al nivel de tensión n y que pertenece al grupo de calidad q en
un periodo de 12 meses que termina en el mes m de la evaluación.
DIUM u, n ,q, m : Duración en horas de todos los eventos percibidos por el usuario u,
conectado al nivel de tensión n y que pertenece al grupo de calidad q en un
periodo de 12 meses que termina en el mes m de la evaluación.
D i,u,n,q,m : Duración en horas del evento i que afectó al usuario u, conectado al nivel de
tensión n y que pertenece al grupo de calidad q durante el mes m
IT: Número total de eventos sucedidos en el mes m.
Indicador de calidad individual FIU
Representa la cantidad total de eventos que percibe cada usuario del SDL de un OR en
un periodo anual.
𝐹𝐼𝑈𝑢,𝑛,𝑞,𝑚 = ∑ 𝐹𝐼𝑈𝑀𝑢,𝑛,𝑞,𝑚𝑎𝑚𝑚𝑎=𝑚−11 (7)
𝐹𝐼𝑈𝑀𝑢,𝑛,𝑞,𝑚 = ∑ 𝐹𝑖,𝑢,𝑛,𝑞,𝑚𝐼𝑇𝑖=1 (8)
Donde:
DIU u, n ,q, m : Número total acumulado de eventos percibidos por el usuario u, conectado
al nivel de tensión n y que pertenece al grupo de calidad q que termina en
el mes m de evaluación.
DIUM u, n ,q, m : Número total acumulado de eventos percibidos por el usuario u, conectado
al nivel de tensión n y que pertenece al grupo de calidad q durante el mes
m de evaluación.
F i,u,n,q,m : Evento i que afectó al usuario u, conectado al nivel de tensión n y que
pertenece al grupo de calidad q durante el mes m
Capítulo 1 21
IT: Número total de eventos sucedidos en el mes m.
1.2. Normas ISO 55000-ISO 55001-ISO 55002
Un aspecto muy importante a tener en cuenta con respecto al esquema regulatorio
determinado a través de la CREG 015, es que se exige la implementación y certificación
del sistema de gestión de activos acorde con la norma ISO 55001 en un plazo de 5 años,
los cuales inician desde la entrada en vigencia de dicha resolución. De acuerdo a esto es
importante mencionar que la normas ISO 55000, 55001 y 55002 toman especial relevancia
dado que a través de ellas se pueden conocer las definiciones, beneficios y principios que
se requieren para la implementación de un sistema de gestión de activos.
De acuerdo con el estándar 55000, los beneficios de la de gestión de activos pueden ser:
Mejorar el desempeño financiero: Mejorando el retorno de las inversiones y reduciendo
los costos, mientras se preserva el valor del activo sin sacrificar en el corto o largo plazo
el logro de los objetivos organizacionales. [17]
Decisiones de inversión basadas en información: permitiendo a la organización
mejorar la toma de decisiones y un balance efectivo de los costos, riesgos,
oportunidades y desempeño.
Manejo del riesgo: reduciendo pérdidas financieras, incrementando la salud y la
seguridad, buena voluntad y reputación, minimizando los impactos ambientales y
sociales, puede resultar en la reducción de pasivos como pago de seguros,
apremios, multas y penalidades.
Mejoramiento del servicio y productos: asegurando el desempeño de activos
puede llevar a el mejoramiento de servicios que consistentemente cumplen o
exceden las expectativas de clientes e interesados.
Responsabilidad social demostrada: mejorando la habilidad de la organización
para, por ejemplo, reducir emisiones conservar recursos y adaptarse a los cambios
climáticos, mejorándolo para demostrar responsabilidad social y prácticas éticas de
negocios y administración.
Conformidad demostrada: transparentemente conforme con requerimientos
legales, regulatorios y estatutarios, de igual forma adhiriéndose a los estándares
de manejo de activos, políticas y procesos que pueden mejorar la demostración de
cumplimiento.
22 METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS POTENCIALES
EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS
Reputación mejorada: a través de la satisfacción de clientes mejorada, conciencia
de interesados y confianza.
Sostenibilidad organizacional mejorada: manejando efectivamente los efectos
en el corto y largo plazo, los gastos y el desempeño, pueden mejorar la
sostenibilidad de las operaciones y la organización.
Eficiencia y efectividad mejoradas: revisando y mejorando procesos,
procedimientos y desempeño de los activos se puede mejorar la eficiencia y
efectividad, y el logro de los objetivos organizacionales.
Sistema de gestión de activos
En un conjunto de elementos interrelacionados e interactuantes de una organización, cuya
función es establecer las políticas y objetivos de manejo de activos y los procesos
necesarios para lograr estos objetivos, de acuerdo a esto, estos elementos deben ser
vistos como un conjunto de herramientas incluyendo políticas, planes, procesos de
negocios y sistemas de información los cuales están integrados para asegurar que las
actividades de gestión de activos sean desarrolladas. [18]
Requerimientos de un sistema de gestión de activos
Contexto de la organización: La organización debe desarrollar un plan estratégico de
manejo de gestión de activos (PEGA) en cual se debe incluir documentación del rol de este
sistema para el logro de los objetivos de la gestión de activos.
La organización debe determinar cuáles son las condiciones externas e internas relevantes
para su propósito. Así mismo asegurar que los objetivos descritos en el PEGA estén
alineados con los objetivos de la organización.
Liderazgo: Es fundamental que la alta gerencia plantee las políticas y directrices
necesarias para el cumplimiento de los objetivos del PEGA, asegurando los recursos
necesarios para este fin, así como definiendo los roles de quienes intervienen en la
implementación y desarrollo de este sistema.
Planeamiento: Desarrollo de acciones que identifiquen riesgos y oportunidades para el
sistema de manejo de activos, así como el planteamiento de los objetivos y el plan para
Capítulo 1 23
lograrlos, considerando los requerimientos de los interesados y otras organizaciones tales
como las regulatorias y técnicas.
Soporte: Se requiere la colaboración de todas las partes de la organización, coordinación
y compartición de recursos de manera coordinada, teniendo en cuenta que un sistema de
gestión de activos posee un gran volumen de información para lo cual es necesario crear
métodos de control y documentación de esta información
Operación: La implementación de políticas, estándares técnicos, planes y procesos para
la implementación del sistema de gestión de activos debe ser constantemente
retroalimentada, ésta puede algunas veces requerir cambios en los procesos y en los
procedimientos con lo cual se introducen nuevos riesgos, para lo cual se debe desarrollar
métodos de mitigación o reducción.
Evaluación del desempeño: el desempeño del sistema de gestión de activos debe ser
evaluado de acuerdo con el cumplimiento de los objetivos, si este no se da, se debe
determinar las causas por las cuáles no se cumplió, determinando las fallas y las
oportunidades que se generan para cumplir con el desempeño requerido.
Mejoramiento: El continuo mejoramiento es un concepto aplicable a los activos, a las
actividades de la gestión de activos y al sistema de gestión de activos. Las oportunidades
de mejora pueden ser determinadas directamente a través del monitoreo del desempeño
del sistema de gestión de activos. [19]
1.3 Plan estratégico de gestión de activos Codensa
S.A.E.S.P.
Con la nueva metodología de remuneración de distribución, Codensa S.A.E.S.P. como
operador de red del servicio de energía eléctrica en Bogotá y Cundinamarca requiere
mejoras en la información, reportes detallados y oportunos de las inversiones y del
inventario de activos, razón por la cual a diferencias de otros periodos tarifarios se tiene
una mayor vigilancia y seguimiento de los procesos por parte de los entes de regulación,
control y operación del mercado. En este orden de ideas se plantean los siguientes retos:
24 METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS POTENCIALES
EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS
Información y sistemas: Detalle de información de reporte al regulador de forma
oportuna, veraz y precisa.
Ejecución de inversiones: Teniendo en cuenta la nueva regulación, la ejecución
efectiva de las inversiones garantiza la causación de unidades constructivas
incrementando la remuneración.
Base regulatoria de activos: Este representa la base fundamental de ingresos
anuales de la compañía.
De acuerdo a lo anterior, CODENSA S.A.E.S.P. para el seguimiento y control de todos los
planes de acción y resultados de la gestión del nuevo periodo tarifario y en especial para
la gestión de activos implementó el plan estratégico de gestión de activos PEGA, cuyos
objetivos se establecieron para soportar e implementar políticas y mejora continua
(aseguramiento de ingresos), serán medibles y tendrán en cuenta los aspectos,
significativos, riesgos de procesos, requisitos legales aplicables y el desempeño eficiente
de los activos.[20]
1.3.1 Perfil general de ENEL Codensa
Enel-Codensa es una empresa del sector eléctrico, dedicada a la distribución y
comercialización de energía eléctrica, filial de la multinacional Enel, uno de los principales
operadores integrados a nivel mundial en electricidad con enfoque particular en la zona
urbana de Bogotá D.C., la sabana de Bogotá y municipios del departamento de
Cundinamarca y algunos de Boyacá, Tolima y Meta.
Enel-Codensa con el ánimo de obtener siempre los mejores resultados, ha definido dentro
de su direccionamiento estratégico, cuatro focos estratégicos:
Crecimiento en mercados y nuevos negocios: mediante una planificación flexible y
dinámica, definir las inversiones requeridas para atender las necesidades de expansión,
modernización y desarrollo del sistema de distribución.
Desarrollo al cliente – Best in class: desarrollar actividades de construcción,
operación y mantenimiento del sistema de distribución, en armonía con la
regulación vigente, las necesidades del mercado y los lineamientos corporativos.
Sostenibilidad y personas: encaminarnos a una nueva era de la energía, una en
la que no solo más personas estén conectadas, si no que puedan ser parte de la
Capítulo 1 25
solución a los grandes desafíos del futuro, mediante un compromiso con la
sociedad que nos rodea para alcanzar un crecimiento conjunto.
Continua búsqueda de eficiencia operativa: busca realizar significativos
avances en la implementación de procesos transformadores por medio de
proyectos de sistemas y telecomunicaciones enmarcados en tres pilares
fundamentales: los activos, los clientes y los colaboradores.
En el plan estratégico organizacional se han indicado los siguientes lineamientos
asociados al Sistema de Gestión de Activos (SGAC):
Estratégicos La Base Regulatoria de Activos (BRA) debe ser gestionada siguiendo el modelo regulatorio
definido por la CREG para la generación de valor de cada uno de los activos que la
conforman.
El monitoreo y análisis del costo de la gestión de los activos toma como referencia los
valores establecidos por el regulador, con el fin de optimizar procesos y recursos mediante
planes de mejora; en caso de evidenciar costos no soportados por el modelo regulatorio
se debe retroalimentar al regulador mediante informes técnico-financieros que soporten los
hallazgos encontrados. El desempeño de los activos se basa en la disponibilidad
operacional de los mismos.
Establecer una senda de madurez del Sistema de Gestión de activos, que permita en el
año 2023 tener certificados todos los activos de uso, cumpliendo los requisitos regulatorios.
Se han priorizado activos sobre los cuales se debe implementar un análisis que permita
medir los indicadores de vida útil remanente y sus riesgos frente a la remuneración de
activos programada bajo las vidas útiles reconocidas, con el fin de facilitar la toma de
decisiones en las diferentes etapas del ciclo de vida de los activos
Tácticos Los costos de los activos industriales deben ser registrados, monitoreados y controlados
para cada activo. En la búsqueda de esta transformación, se ha creado Gestión de Activos,
que tiene como función principal gestionar los cambios del nuevo período regulatorio,
definir las actividades necesarias a realizar para cumplir con la nueva regulación, asegurar
y hacer el seguimiento de la base de activos y asegurar la remuneración de las inversiones,
a través de tres frentes de trabajo.
26 METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS POTENCIALES
EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS
Oficina de Remuneración de las Inversiones (IRO): su responsabilidad es
realizar un análisis en profundidad de los cambios regulatorios y los impactos
relacionados, asegurar la remuneración de las inversiones e identificar y monitorear
los planes de acción relacionados con el proceso de revisión de tarifas.
Oficina de Propiedad Industrial (IPO): su responsabilidad es asegurar la gestión
de la propiedad industrial e implementar y monitorear todas las medidas necesarias
para la gestión de activos, en colaboración con todas las unidades relevantes.
Oficina de Gobierno del Dato (DGO): su responsabilidad es asegurar la calidad
de los datos de los activos en los sistemas relacionados, asegurando los flujos de
información y el reporte de las actividades. Como también la coordinación de la
gestión del dato asociado a los activos industriales bajo un modelo de gobernanza
alineado a planes de calidad de los datos. [21]
Figura 1 Oficinas SGA Codensa
1.3.2 Alcance del sistema de gestión de activos (SGAC)
Enel-Codensa como operador de red eléctrica en Bogotá, Cundinamarca y algunos
municipios de los departamentos de: Boyacá, Tolima y Meta, tiene como principal actividad
Capítulo 1 27
la distribución de energía eléctrica. Por lo anterior, el alcance del SGAC se ha definido para
todos los procesos que forman parte del ciclo de vida de los activos de uso eléctrico, en
los niveles de tensión 4, 3, y 2.
Los procesos de Infraestructura y redes incluyen planeación, diseño, construcción,
desarrollo, operación y mantenimiento de redes eléctricas y telecontrol en AT y MT, para
el siguiente portafolio de activos operados por la empresa:
Líneas de transmisión de alta tensión (57,5kV/115kV).
Subestaciones de potencia asociadas a los Sistemas de Transmisión
Nacional (STN), Regional (STR) y Distribución Local (SDL).
Centro de control de Enel Codensa.
Circuitos de MT (34.5kV, 13.2 kV, 11.4kV)
Portafolio de activos
Los activos incluidos dentro del portafolio de gestión son todos aquellos utilizados para la
actividad de distribución de energía eléctrica en los niveles 4, 3 y 2; los cuales se detallan
a continuación:
Transformadores de potencia AT/AT, AT/MT y MT/MT
Banco de compensadores AT
Barrajes AT y MT
Celdas MT
Interruptores de potencia
Seccionadores AT
Transformadores de tensión (PT)
Transformadores de corriente (CT)
Sistema de control, automatización y protecciones en subestaciones
Centro de control principal y de respaldo
Sistema de comunicaciones por fibra óptica
Líneas AT
Apoyos AT
Casas de control
Sistemas esenciales DC y AC
28 METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS POTENCIALES
EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS
Reconectadores en subestaciones MT
Apoyos MT
Redes aéreas MT
Redes subterráneas MT
Infraestructura civil subterránea
Dispositivos de operar bajo carga en redes MT
Dispositivos de operar bajo falla en redes MT
Portafolio de activos priorizados
Dentro del portafolio de activos se han priorizado un grupo de activos mediante criterios de
impacto en el desempeño (Disponibilidad y/o SAIDI/SAIFI) y su valor para el sistema. Estos
activos se encuentran dentro de las subestaciones de potencia (AT/AT, AT/MT, MT/MT)
localizadas dentro del área de cobertura de Enel-Codensa en su línea de negocio I&N
Colombia.
A continuación, se relaciona el portafolio de activos de AT y MT priorizados de acuerdo
con el alcance definido para el SGAC. [22]
Transformadores de potencia AT/AT, AT/MT, MT/MT
Banco de compensadores AT
Barrajes AT, MT
Celdas MT
Interruptores AT
Centro de control principal y de respaldo
Líneas AT
Sistemas esenciales DC y AC
Capítulo 1 29
Figura 2 Activos principales de Codensa al 2020.
1.3.3 Política de Gestión de Activos
Enel-Codensa en su línea de negocio de Infraestructura y Redes (I&N) Colombia, para el
desarrollo de sus actividades de distribución de energía eléctrica y con el propósito de
cumplir los objetivos organizacionales, está comprometida con la gestión eficaz de los
activos industriales de forma integrada en su ciclo de vida teniendo en cuenta los costos,
riesgos y el desempeño; cumpliendo con los requisitos regulatorios, legales, normativos y
otros aplicables y promoviendo la mejora continua.
30 METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS POTENCIALES
EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS
Figura 3 Procesos SGA Codensa.
Gestión del riesgo
Enel-Codensa en su línea de negocio I&N Colombia, ha establecido una metodología para
la identificación de riesgos que tiene en cuenta un nivel estratégico y un nivel de procesos.
Para los cuales se realiza una identificación y valoración de los riesgos, para el control
correspondiente.
La clasificación y el modelo de evaluación de riesgos (Evaluación de riesgos), de acuerdo
con la PL 19 Enel Internal Audit Guidelines, se define a nivel de grupo por la función de
auditoría. Para las oportunidades se identifican partiendo de la planeación estratégica
global y local para la alineación correspondiente que se materializa en distintas iniciativas
en cada línea de negocio.
Para tratar los riesgos dentro del sistema de gestión de activos, los riesgos son separados
en tres niveles distintos: riesgos estratégicos, técnicos y operacionales, este esquema es
mostrado en la Figura 4. De esta manera independientemente del origen, los riesgos son
identificados, registrados, clasificados y monitoreados. [23]
Capítulo 1 31
Figura 4 Gestión de riesgos PEGA Codensa.
1.3.4 Planificación para lograr los objetivos de gestión de activos
La planificación del SGAC está alineado con los planes de gestión de activos que tiene la
Organización para gestionar sus activos. Entre dichos planes se encuentran:
Plan de Inversiones (BIP)
Consolida los proyectos de inversión, producto del análisis de alternativas para atender las
necesidades de expansión, modernización y desarrollo del sistema de transmisión
regional, las conexiones al STN y el sistema de distribución local; cumpliendo con el marco
regulatorio, disposiciones legales, y la normatividad técnica vigente, con el fin de garantizar
el desarrollo, expansión y mantenimiento de la red de alta y media tensión de forma que
se garantice el cumplimiento de estándares técnicos, de seguridad, calidad y confiabilidad
del servicio según lo establecido en la normatividad vigente, con criterios de eficiencia
técnico-económica y las políticas de seguridad y medioambientales.
Operación
32 METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS POTENCIALES
EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS
Define los roles y responsabilidades para coordinar y controlar la operación de la red
eléctrica, maniobras, autorizaciones de intervenciones en instalaciones, trabajos en la red,
riesgos de operación, relativos al proceso de operación de la red. Para la gestión y
operación de la red eléctrica en AT/MT se deben seguir los procedimientos y normas
vigentes teniendo en cuenta el marco regulatorio y políticas globales del Grupo Enel. La
operación contempla dos aspectos bien definidos, la operación forzada o de emergencia y
la operación programada. La operación programada incluye acciones de mantenimiento
correctivo y preventivo y la puesta en servicio de nuevas instalaciones, trabajos en la red,
riesgos de operación, relativo al proceso de Operación de la Red.
Mantenimiento:
El proceso de mantenimiento preventivo de la red eléctrica se compone de las etapas de
planificación, ejecución y seguimiento de las actividades definidas en el Plan Anual de
Mantenimiento (AMP). Las actividades de mantenimiento que están en el AMP se dividen
en:
Mantenimiento Predictivo: inspecciones / verificaciones, visuales y/o instrumental, en
sistemas o elementos de éste, llevados a cabo con el fin de monitorear el estado del activo.
Las inspecciones están divididas en: Inspecciones periódicas que se llevan a cabo con
periodicidad definida de acuerdo a requerimientos técnicos y/o restricciones legales y en
Inspecciones “Ad Hoc” que se llevan a cabo siguiendo reportes, también del sistema de
monitoreo remoto de la red, que pueden guiar sobre situaciones críticas sobre la
instalación.
Mantenimiento periódico: actividades llevadas a cabo acorde al tiempo de plan
establecido, independientemente de señales externas, pero sobre las bases de criterios
unificados, estándares técnicos, restricciones legales y especificaciones de fabricantes.
Mantenimiento “On Condition”: actividades llevadas a cabo acordes a la ocurrencia de
un fallo o señales de advertencia de posible mal funcionamiento de equipos o activos. Se
incluyen las tareas para resolver las anomalías detectadas en el mantenimiento predictivo.
[24]
Capítulo 1 33
1.3.5 Seguimiento, medición, análisis y evaluación
Enel-Codensa en su línea de negocio I&N Colombia, tiene establecida e implementada
una metodología indispensable para el seguimiento y el control de resultados de los macro
procesos, procesos, actividades y/o proyectos que están alineados al SGAC, siendo los
indicadores una herramienta que contribuye al mejoramiento continuo y que permite
establecer el cumplimiento de los objetivos estratégicos.
Los datos e información analizados y evaluados deben cumplir con lo requerido por las
normas del sistema de gestión integrado, cumplimiento regulatorio, satisfacción de los
clientes, desempeño de proveedores externos e identificación de nuevos riesgos y
oportunidades. [25]
2. Análisis de confiabilidad en sistemas de distribución
2.1 Procesos de Markov
Una cadena de Markov se puede describir como una serie de sucesos para los cuáles, la
probabilidad de que se presente un evento está condicionado a la ocurrencia de un evento
anterior, por lo tanto, se puede decir que el sistema en el cual se presenta esta condición
tiene memoria. Deben su nombre a Andrei Andreivich Markov, matemático ruso que
postuló el principio de que existen ciertos procesos cuyo estado futuro sólo depende de su
estado presente y es independiente de sus estados pasados. Dichos procesos,
denominados proceso de Markov, así como un subconjunto de ellos llamados cadenas de
Markov [26]. Por medio del análisis de Markov es posible determinar el valor de
probabilidad de que un sistema se encuentre en un estado particular en un instante de
tiempo determinado.
Un sistema de distribución es un sistema reparable, es decir está en operación y puede
fallar, pero al fallar puede ser reparado, dependiendo de la naturaleza del elemento
averiado [27]. De esta manera se restablece al estado de operación normal del sistema o
parte de la red afectada. Por esto, y por ser un sistema considerado continuo en el tiempo,
con estados discretos finitos, la confiabilidad de un sistema de distribución se ajusta muy
bien a ser representada mediante un proceso continuo de Markov. [28]
2.1.1 Tasa de falla y reparación
En la imagen 5 se puede ver un esquema de transición de estados definido para un
elemento o componente reparable con tasa de falla (𝜆) y de reparación (𝜇) constantes,
modelado con una distribución de probabilidad exponencial.
Capítulo 2 35
Figura 5 Sistema de un solo componente reparable con estado 0 y estado 1.
En donde:
𝜆 = [𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑓𝑎𝑙𝑙𝑎𝑠 𝑒𝑛 𝑒𝑙 𝑝𝑒𝑟í𝑜𝑑𝑜 𝑑𝑒 𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒𝑙 𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑒𝑛 𝑞𝑢𝑒 𝑒𝑙 𝑐𝑜𝑚𝑝𝑜𝑛𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑒𝑠𝑡𝑢𝑣𝑜 𝑜𝑝𝑒𝑟𝑎𝑛𝑑𝑜] (9)
𝜇 = [𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑟𝑒𝑝𝑎𝑟𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠 𝑒𝑛 𝑒𝑙 𝑝𝑒𝑟í𝑜𝑑𝑜 𝑑𝑒 𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒𝑙 𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑒𝑛 𝑞𝑢𝑒 𝑒𝑙 𝑐𝑜𝑚𝑝𝑜𝑛𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑒𝑠𝑡𝑢𝑣𝑜 𝑒𝑛 𝑟𝑒𝑝𝑎𝑟𝑎𝑐𝑖ó𝑛] (10)
2.1.2 Tiempos de operación y falla
Teniendo en cuenta que la tasa de falla y reparación de un componente se miden en el
tiempo, se pueden definir estos intervalos a través de un esquema cronológico en los
cuáles se definen los estados 0 como operación y 1 como falla. En el esquema de la figura
6 se presenta este esquema y se definen los tiempos correspondientes a cada transición
entre los dos estados.
Figura 6 Estados de un componente en falla y funcionamiento
MTBF:
Representa el tiempo promedio en el cual un equipo funciona sin fallas, es decir,
define el tiempo promedio entre una falla y la siguiente de un componente. Está
definido por:
36 METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS POTENCIALES
EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS
𝑇 ∶ 𝑀𝑇𝐵𝐹 (𝑀𝑒𝑎𝑛 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝐵𝑒𝑡𝑤𝑒𝑒𝑛 𝐹𝑎𝑖𝑙𝑢𝑟𝑒𝑠): 𝑇𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑚𝑒𝑑𝑖𝑜 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑒 𝑓𝑎𝑙𝑙𝑎𝑠.
𝑇 = 𝑚 + 𝑟 = 1𝑓⁄ (11)
MTTR:
Considera el tiempo promedio de reparación, es decir, el tiempo que un
componente se encuentra fuera de operación durante el tiempo que se encuentra
bajo reparación.
𝑟 ∶ 𝑀𝑇𝑇𝑅(𝑀𝑒𝑎𝑛 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝑡𝑜 𝑅𝑒𝑝𝑎𝑖𝑟): 𝑇𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑚𝑒𝑑𝑖𝑜 𝑑𝑒 𝑟𝑒𝑝𝑎𝑟𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒𝑙 𝑐𝑜𝑚𝑝𝑜𝑛𝑒𝑛𝑡𝑒.
𝑟 = 𝑀𝑇𝑇𝑅 = 1𝜇⁄ (12)
MTTF:
Es el tiempo en cual un componente se encuentra en funcionamiento sin presentar
algún tipo de falla.
𝑚 ∶ 𝑀𝑇𝑇𝐹 (𝑀𝑒𝑎𝑛 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝑡𝑜 𝐹𝑎𝑖𝑙𝑢𝑟𝑒𝑠): 𝑇𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑚𝑒𝑑𝑖𝑜 𝑑𝑒 𝑜𝑝𝑒𝑟𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒𝑙 𝑐𝑜𝑚𝑝𝑜𝑛𝑒𝑛𝑡𝑒.
𝑚 = 𝑀𝑇𝑇𝐹 = 1𝜆⁄ (13)
2.1.3 Función de densidad de probabilidad
La función de densidad de falla 𝑓(𝑡) para un componente con tasa de falla constante
está dada por:
𝑓(𝑡) = 𝜆𝑒−𝜆𝑡 (14)
La función de densidad de probabilidad para el estado de operación (estado 0) y el
estado de falla del componente (estado 1), están dadas por:
𝑓𝑜(𝑡) = 𝜆𝑒−𝜆𝑡 estado 0. (15)
𝑓1(𝑡) = 𝜇𝑒−𝜇𝑡 estado 1. (16)
Capítulo 2 37
En un proceso continuo de Markov, se asume que en el espacio infinitesimal de tiempo 𝑑𝑡,
la probabilidad de ocurrencia de dos o más estados es despreciable [28], de acuerdo a
esto se estima la probabilidad de ocurrencia de cada estado como:[29]
𝑃𝑜(𝑡) = 𝑃𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑑𝑒 𝑜𝑝𝑒𝑟𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒𝑙 𝑒𝑛 𝑒𝑙 𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑡
𝑃1(𝑡) = 𝑃𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑑𝑒 𝑓𝑎𝑙𝑙𝑎 𝑑𝑒𝑙 𝑐𝑜𝑚𝑝𝑜𝑛𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑒𝑛 𝑒𝑙 𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑡
𝑃0(𝑡 + 𝑑𝑡) = 𝑃0(𝑡)(1 − 𝜆𝑑𝑡) + 𝑃1(𝑡)(𝜇𝑑𝑡) (17)
Así mismo para el estado 1 se tiene:
𝑃1(𝑡 + 𝑑𝑡) = 𝑃1(𝑡)(1 − 𝜇𝑑𝑡) + 𝑃0(𝑡)(𝜆𝑑𝑡) (18)
De la ecuación (17):
𝑃0(𝑡+𝑑𝑡)−𝑃0(𝑡)
𝑑𝑡= −𝜆𝑃0(𝑡) + 𝜇𝑃1(𝑡) (19)
Cómo 𝑑𝑡 → 0:
𝑃0(𝑡 + 𝑑𝑡) − 𝑃0(𝑡)
𝑑𝑡|
𝑑𝑡→0
=𝑑𝑃0(𝑡)
𝑑𝑡= 𝑃0
′(𝑡) (20)
Entonces:
𝑃0′(𝑡) = −𝜆𝑃0(𝑡)+𝜇𝑃1(𝑡)
(21)
De la misma forma para la ecuación (18):
𝑃1′(𝑡) = 𝜆𝑃0(𝑡)−𝜇𝑃1(𝑡)
(22)
Las ecuaciones (21) y (22) representan un sistema de dos ecuaciones diferenciales
lineales, con coeficientes constantes, posible de solucionar con cualquier método
matemático, resolviendo se obtiene:
𝑃0(𝑡) =𝜇
𝜆 + 𝜇[𝑃0(0) + 𝑃1(0)] +
𝑒−(𝜆+𝜇)𝑡
𝜆 + 𝜇[𝜆𝑃0(0) − 𝜇𝑃1(0)]
(23)
38 METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS POTENCIALES
EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS
𝑃1(𝑡) =𝜆
𝜆 + 𝜇[𝑃0(0) + 𝑃1(0)] +
𝑒−(𝜆+𝜇)𝑡
𝜆 + 𝜇[𝜇𝑃1(0) − 𝜆𝑃0(0)] (24)
Dado que 𝑃0(0) = 1 , 𝑃1(0) = 0 y 𝑃0(0) + 𝑃1(0) = 1, entonces:
𝑃0(𝑡) =𝜇
𝜆 + 𝜇+
𝜆𝑒−(𝜆+𝜇)𝑡
𝜆 + 𝜇
(25)
𝑃1(𝑡) =𝜆
𝜆 + 𝜇+
𝜆𝑒−(𝜆+𝜇)𝑡
𝜆 + 𝜇
(26)
En estado estable, cuando 𝑡 → ∞:
𝑃𝑜 = 𝑃𝑜(∞) =𝜇
𝜆 + 𝜇
(27)
𝑃1 = 𝑃1(∞) =𝜆
𝜆 + 𝜇
(28)
Si reemplazamos la ecuación en las ecuaciones (27) y (28), obtenemos qué:
𝑃𝑜 =1
𝑟⁄
1𝑚⁄ + 1
𝑟⁄=
𝑚
𝑚 + 𝑟
(29)
𝑃1 =1
𝑚⁄
1𝑚⁄ + 1
𝑟⁄=
𝑟
𝑚 + 𝑟
(30)
2.2 Función de distribución de Weibull
El método de distribución de Weibull se utiliza para modelar tiempos de falla que presentan
una tasa de falla que no es constante. El análisis de Weibull es el método más popular en
el mundo para predicción de fallas y mal funcionamiento de todos los tipos. Este método
provee información cuantitativa necesaria y relevante para toma de decisiones en
confiabilidad de mantenimiento, las cuales se basan comúnmente en evaluaciones
cualitativas
La función de distribución de Weibull debe su nombre en honor a Waloddi Weibull (1987-
1979), quien definió la función como: [30]
Capítulo 2 39
𝐹(𝑡) = 𝛽
𝜂(
𝑡−𝛾
𝜂) exp [− (
𝑡−𝛾
𝜂)
𝛽] 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑡 > 𝛾 (31)
𝑓(𝑡) = 0 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑡 < 𝛾
En donde:
𝛽: 𝑃𝑎𝑟á𝑚𝑒𝑡𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎. Describe el grado de variación de la tasa de fallas. .
𝛾: 𝑃𝑎𝑟á𝑚𝑒𝑡𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑙𝑜𝑐𝑎𝑙𝑖𝑧𝑎𝑐𝑖ó𝑛. Llamado también vida mínima.
𝜂: 𝑃𝑎𝑟á𝑚𝑒𝑡𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑒𝑠𝑐𝑎𝑙𝑎. 𝐷𝑒𝑡𝑒𝑟𝑚𝑖𝑛𝑎 𝑙𝑎 𝑒𝑥𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖ó𝑛 𝑎 𝑙𝑜 𝑙𝑎𝑟𝑔𝑜 𝑑𝑒𝑙 𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑑𝑒𝑙 𝑒𝑗𝑒 𝑑𝑒 𝑙𝑜𝑠 𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜𝑠
El parámetro de localización normalmente se toma 0 teniendo en cuenta que en sistemas
de distribución todos sus componentes son reemplazables.
Parámetro de forma β
La relación entre el parámetro de forma β y el número de fallas se puede definir de acuerdo
a la figura 7 de la bañera para la vida útil de un componente en funcionamiento:
40 METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS POTENCIALES
EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS
Figura 7 Periodos de vida un componente con relación al parámetro β
Para este caso se pueden definir ciertos escenarios en los cuales se puede determinar
condiciones iniciales de operación de un componente y eventuales problemas presentados
durante la fabricación, manipulación, funcionamiento y desmonte del componente.
β < 1: Significa tener altas tasas de fallas en el periodo de mortalidad infantil lo que se
asocia a problemas del componente en la fabricación, transporte o alistamiento.
β =1: Corresponde a la presentación de fallas durante la vida útil del componente y se
relaciona con mala instalación o mantenimiento, errores de operación, condiciones de
entorno, entre otras.
4 > β > 1: Considera que se presentan fallas durante el periodo de desgaste del
componente y se pueden presentar por condiciones de funcionamiento en las cuales,
durante el periodo de vida útil del componente a pesar de haber sobrevivido, presentó
condiciones de funcionamiento inadecuadas.
β > 4: Implica un rápido periodo de desgaste y envejecimiento presentados por condiciones
adversas de funcionamiento y desgaste.
Parámetro de escala η.
El parámetro de escala proporciona un efecto sobre el valor de probabilidad f(t) es igual a
un cambio en la escala de las abscisas, es decir, si se realiza un aumento de η mientras
se mantiene constante el valor de β, se produce un efecto de estrechamiento.
Dado que el área bajo la curva es constante, el valor máximo de la curva varía como se
muestra en la Figura 8:
Capítulo 2 41
Figura 8 Afectación del parámetro η con β constante
Para la obtención de los parámetros anteriormente mencionados se puede realizar el
análisis gráfico o evaluación por el método de mínimos cuadrados.
Parámetro de localización
El parámetro de localización, produce un efecto sobre el origen de la distribución
localizándola sobre la abscisa. De acuerdo a la figura se puede evidenciar este efecto de
acuerdo a los valores de 𝑡(0).
Figura 9 Desplazamiento de t0 debido al parámetro de localización
42 METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS POTENCIALES
EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS
Si t0 = 0, la distribución arranca en el origen.
Si t0 > 0, la distribución inicia en un punto de localización a la derecha del origen.
Si t0 < 0, la distribución inicia en un punto de localización a la izquierda del origen.
La influencia del parámetro de localización en t0 permite por ejemplo definir un estimado
de tiempo de falla de componentes. [31] El parámetro t0 puede indicar que las fallas
tienen un tiempo de ocurrencia anterior al inicio de las pruebas y durante el
funcionamiento, almacenaje, transporte o verificación de salida.
2.2.1 Predicción de fallas
A través del método de Weibull es posible determinar el posible número de fallas que
ocurrirán en un componente en un periodo de tiempo dado. Así, es combinación con otros
métodos de detección y evaluación de sistemas, el método funciona como un acertado
complemento para determinar la probabilidad de un modo de falla en particular. En la figura
10 se puede apreciar una proyección común de fallas, en la cual se prevé un crecimiento
en el número de fallas en la medida que se realice la reposición de los componentes a
medida que estos fallan.
Capítulo 2 43
Figura 10 Proyección típica de fallas
Los métodos utilizados para la determinación de confiabilidad a través del modelo de
Weibull incluyen condiciones como:
Identificación de modos de falla mixtos.
Problemas con la no localización en cero del origen de los datos.
Investigación de parámetros de envejecimiento alternos.
Datos en los cuáles no es posible conocer la edad de los componentes.
Identificación de problemas de conjuntos de componentes en los cuales, un modo
de falla afecta un subconjunto de componentes.
Identificación de valores atípicos sospechosos.
0
50
100
150
200
250
300
0 10 20 30 40 50 60
PR
ON
ÓST
ICO
DE
FALL
AS
TIEMPO EN MESES
sin reposición
con reposición
44 METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS POTENCIALES
EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS
2.2.2 Ventajas
Precisión razonable para el caso de análisis en los cuales se tiene una muestra
pequeña.
Por medio de un gráfico simple y útil de los datos de falla permite medir la vida
característica, ciclos de arranque parada, tiempos de operación, ciclos de trabajo
en función del porcentaje de falla acumulativa.
Provee un método analítico de para comprobación.
Permite determinar tipo de falla, tiempo medio entre fallas y datos relevantes que
complementan la información para la toma de decisiones en confiabilidad de
mantenimiento. [31].
2.2.3 Análisis gráfico (papel probabilístico de Weibull)
Para realizar el análisis gráfico a través del papel de Weibull es necesario conocer los
datos de falla del componente bajo análisis, estos datos se conocen como dato de falla de
Weibull (o dato de vida). El parámetro de beta se define de acuerdo al ajuste de los datos
en una línea recta al dibujarse en el papel de probabilidad de Weibull.
En los gráficos de Weibull no siempre se presenta que los datos se encuentren
exactamente en línea recta, esto se presenta dado que se mezclan diferentes causas de
falla en un componente, o las causas de falla para las cuales se desea definir una
probabilidad son analizadas en el historial de diferentes componentes.
Las escalas de las gráficas de Weibull están formadas horizontalmente por el parámetro
de tiempo t (t=t1- t0) y la escala vertical es la función de densidad acumulativa de fallas
pdf, o Q(t) que define la desconfiabilidad, es decir la proporción, ya sea de fallas o de
elementos que fallarán hasta el periodo de tiempo t en porcentaje. [31]
El complemente de Q(t) es R(t) que se define como la confiabilidad o probabilidad de
supervivencia en el tiempo t.
La figura 11 muestra el ejemplo de un papel de Weibull utilizado en el programa Weibullsoft
Capítulo 2 45
Figura 11 Ejemplo de papel de Weibull utilizando el software WeibullSoft
Tomando la función de probabilidad acumulativa de la ecuación 31 se tiene que:
𝐹(𝑡) = 1 − exp[−(𝑡
𝜂)𝛽] (32)
Realizando la simplificación:
1 − 𝐹(𝑡) =1
exp[(𝑡
𝜂)
𝛽] (33)
1
1− 𝐹(𝑡)= exp[(
𝑡
𝜂)
𝛽] (34)
46 METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS POTENCIALES
EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS
ln [1
1− 𝐹(𝑡)] = ln exp[(
𝑡
𝜂)
𝛽] (35)
ln [ln (1
1− 𝐹(𝑡))] = 𝛽 ln [(
𝑡
𝜂)] (36)
ln [ln (1
1− 𝐹(𝑡))] = 𝛽 ln 𝑡 − 𝛽𝑙𝑛𝜂 (37)
La ecuación 37 es una ecuación de la forma y= 𝛽𝑥 − 𝑏 la cual es una recta de regresión
en la que:
𝑦 = ln [ln (1
1− 𝐹(𝑡))] (38)
𝑥 = ln 𝑡 (39)
Obteniendo los datos de las ecuaciones 38 y 39 se pueden ubicar en el papel de Weibull
de la Figura 11 para obtener los valores de β y 𝜂.
Rangos de mediana
Los rangos de mediana se contemplan como la solución para F(t) en la ecuación:
∑𝑛!
𝑟!(𝑛−𝑟)![𝐹(𝑡)]𝑟𝑛
𝑟=𝑖 [1 − 𝐹(𝑡)]𝑛−𝑟=0,5 (40)
Donde:
n: tamaño de la muestra.
i: orden de la muestra
para la solución de la ecuación 40 se debe usar tablas de probabilidad acumulativa
binomial, lo cual es un proceso sumamente complejo. Sin embargo, es posible realizar una
simplificación por medio de las siguientes ecuaciones:
para muestras mayores a 100 datos:
𝐹(𝑡𝑖) ≈𝑖
𝑛+1 (41)
Para muestras inferiores a 100 datos:
𝐹(𝑡𝑖) =𝑖−0.3
𝑛+4 (42)
Capítulo 2 47
2.2.4 Método de los mínimos cuadrados
Para la utilización del método de los mínimos cuadrados se debe aplicar los siguientes
pasos:
1. Ordenar los datos tiempo entre fallas de menor a mayor.
2. Realizar el cálculo de los rangos de mediana utilizando las ecuaciones 41 o 42,
dependiendo del número de datos.
3. Utilizando las ecuaciones 38 y 39 calcular los valores de X y de Y.
4. Realizar el gráfico en escala logarítmica de los puntos de intersección obtenidos en
el paso 3. En la figura 12 se puede ver un ejemplo de este gráfico.
5. Trazar la recta de regresión en el gráfico para obtener los valores de pendiente,
intercepto y coeficiente de relación, en donde:
β: pendiente.
b: intercepto.
El indicador 𝑅2 determina la correlación entre los datos graficados, quiere decir que
entre más se acerque a 1, la relación lineal entre los datos es mejor.
Figura 12 Ejemplo de gráfico de dispersión para obtención de parámetros de Weibull
y = 0,3475x - 1,1631R² = 0,8694
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
-14 -12 -10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6
48 METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS POTENCIALES
EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS
6. Una vez obtenido el valor de β y b se puede obtener el valor de η por medio de la
fórmula:
𝜂 = 𝑒−(
𝑏
𝛽) (43)
El método de los mínimos cuadrados será utilizado en el capítulo 6 para la determinación
de la probabilidad en un periodo determinado en la técnica de evaluación de riesgos
planteada.
3. Técnicas de evaluación de riesgos en activos
La norma ISO 31000 define la gestión de riesgos como todas aquellas acciones
coordinadas para dirigir y controlar los riesgos a los que puedan estar abocadas las
organizaciones, dichos riesgos pueden ser de cualquier tipo de naturaleza, ya sean
financieros, de procesos, de imagen, legales, operativos, etc. La naturaleza del riesgo
dependerá principalmente del contexto en el cual se evalúan sus consecuencias.
El propósito de la gestión del riesgo es la creación y la protección del valor. Mejora el
desempeño, fomenta la innovación y contribuye al logro de objetivos. [32]
En aras a garantizar que los procesos implementados para una correcta gestión de riesgos
en las organizaciones que garantice eficacia, eficiencia, se plantea de acuerdo a la norma
una serie de principios, los cuáles, deberían ser considerados cuando se establece el
marco de referencia y los procesos de la gestión de riesgo de la organización. Estos
principios deberían habilitar a la organización para gestionar los efectos de la incertidumbre
sobre sus objetivos.
50 METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS POTENCIALES
EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS
Figura 13 Factores para la creación de valor en gestión de riesgos.
Teniendo en cuenta la naturaleza de los riesgos que se desea evaluar en este documento
y con base en la experiencia del autor a continuación se mencionan las técnicas más
relevantes consideradas para su determinación en activos de la red.
3.1 Riesgos de la operación – HAZOP
De acuerdo con el estándar IEC 62882, HAZOP [33] es una técnica sistematizada y
estructurada para examinar un sistema definido y tiene como objetivos:
Identificar riesgos potenciales en el sistema. Los riesgos involucrados pueden
incluir aquellos esencialmente relevantes solo al área inmediata del sistema y
aquellos con una mucho más amplia esfera de influencia, por ejemplo, aquellas con
riesgos ambientales.
Identificar problemas de operatividad potenciales en el sistema y en particular,
identificar causas de perturbaciones y desviaciones de producto las cuales lleven
a productos no conformes.
Capítulo 3 51
Esta metodología nació en el año de 1963 en la compañía ICI (imperial Chemical
Industries) mediante la aplicación de técnicas de análisis críticos a determinadas áreas del
proceso químico. Desde entonces la utilidad del análisis de riesgos HAZOP ha sido
altamente contrastada en el diseño de plantas químicas y petroquímicas de todo el mundo.
Diferente de las instalaciones eléctricas y subestaciones de distribución para las cuales se
definen algunas variantes de la técnica original y la cual se define como SAFOP o E-Hazop
haciendo alusión al término electrical Hazop. [34]
Una característica relevante del estudio HAZOP es la sesión de evaluación durante la cual
un equipo multidisciplinario bajo la guía de un líder de estudio examina sistemáticamente
todas las partes relevantes de un diseño o sistema. Se identifican desviaciones del diseño
del sistema utilizando grupo de palabras guía. La técnica apunta a estimular la imaginación
de los participantes de una forma sistemática para identificar riesgos y problemas
operativos. [33]
Las características clave de una evaluación HAZOP son las siguientes:
La evaluación es un proceso creativo. El procedimiento de evaluación consiste en
sistemáticamente usar una serie de palabras guía para identificar desviaciones
potenciales desde el diseño propuesto y utilizar estas desviaciones como
“dispositivos de activación, para estimular a los miembros del equipo a considerar
como la desviación debe ocurrir y cuáles deben ser las consecuencias.
La evaluación es llevada bajo la guía de un entrenado y experimentado líder de
estudio, que tiene que asegurar que comprende el cubrimiento del sistema bajo
estudio, usando pensamiento analítico y lógico. El líder de estudio es
preferiblemente asistido por un registrador que registra los riesgos identificados y/o
perturbaciones operacionales para posteriores evaluaciones y resoluciones.
La evaluación depende de especialistas de varias disciplinas con habilidades
apropiadas y experiencia quienes muestren intuición y un buen juicio.
52 METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS POTENCIALES
EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS
La evaluación debe ser llevada a cabo en un clima de pensamiento positivo y
discusión franca. Donde un problema es identificado, se registra para análisis
subsecuente y su resolución.
Las soluciones para problemas identificados no son el objetivo primario del análisis
HAZOP, pero hacen que sean registrados para consideración por aquellos
responsables del diseño.
La figura 14 muestra los pasos secuenciales básicos que se siguen en un estudio
HAZOP:
Capítulo 3 53
Figura 14 Pasos de un Hazop
3.1.1 Revisión de seguridad y operación - SAFOP
Tal como los sistemas de procesos contienen sustancias peligrosas, las corrientes
eléctricas también pueden ser potencialmente peligrosas, adicional a esto, la operatividad
y la continuidad del servicio poseen un valor muy alto al momento de analizar sistemas
54 METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS POTENCIALES
EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS
eléctricos de los cuales dependen clientes y procesos que no pueden dejar de ser
desatendidos, razón por la cual la legislación se ha vuelto más rigurosa exigiendo a las
compañías de quienes dependen estos sistemas, aumentar su confiabilidad.
La idea básica del estudio SAFOP (safety and operability analysis), es ofrecer un
complemento para las revisiones de diseños como una lluvia de ideas organizada con la
participación de partes involucradas, de la misma forma como se planteó el análisis
HAZOP. Una estrategia típica es dividir el sistema en nodos correspondientes a diferentes
niveles de tensión. Los parámetros además de los más típicos como voltaje, corriente,
potencia, frecuencia, puesta a tierra, etc. También deben involucrar más parámetros
relacionados con diseños eléctricos, tales como protección contra rayos, localización de
puntos habitables, estudios de cortocircuito, distancias de seguridad, entre otras.
El SAFOP debe formar parte del alcance de proyectos que realicen cambios a las
infraestructuras existente tales como ampliación de la potencia instalada, aumento de la
carga en niveles considerables, reubicación de fuentes que generan variaciones de tensión
por distancia entre otras condiciones que se considere impacten en la integridad y
operatividad del sistema eléctrico en evaluación. [35]
Los objetivos del SAFOP se resumen en:
Evaluar y minimizar tipos de riesgos potencial presentes en el personal y en la
vecindad de instalaciones eléctricas.
Proveer una visión crítica de ambas, diseños de la red y la infraestructura que la
sustenta, evaluando las limitaciones y sus efectos en la operación y la seguridad
del sistema en general.
Analizar las tareas para evaluación de operadores e instrucciones dadas para llevar
a cabo estas tareas y recomendar medidas para evadir errores de operación.
El análisis SAFOP se compone de 3 diferentes tipos de estudios, requeridos para aseguras
los objetivos anteriormente mencionados:
SAFAN Safety analysis
Capítulo 3 55
Examina los riesgos presentes en construcción, comisionamiento y operación de
instalaciones eléctricas considerando términos en relación con la seguridad del personal
como operadores, trabajadores en sitio y en cercanía a la infraestructura eléctrica que se
está analizando.
SYSOP System Security and Operability
Este estudio revisa brevemente los estándares del diseño a nivel general de la red y evalúa
la seguridad del suministro eléctrico de diferentes de las cargas alimentadas por los
sistemas eléctricos. Asi mismo, Evalúa los puntos principales de la red y sus elementos
auxiliares instalados, considerando las limitaciones encontradas y su efecto en la
operación.
OPTAN Operator task analysis
A través de este análisis, se puede visualizar las tareas probables que deben desarrollar
los operadores de la red y los cuadrilleros en sitio durante condiciones normales y
anormales de operación. Evalúa el uso de equipo que se debe proveer y las instrucciones
necesarias para evitar errores humanos tanto como sea razonablemente económico y
práctico. [35]
56 METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS POTENCIALES
EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS
Figura 15 Implementación de un estudio SAFOP
3.2 Análisis de capas de protección – LOPA
Es una técnica de manejo del riesgo usada principalmente en la industria química, la cual
puede proveer una evaluación más detallada y semi-cuantitativa del riesgo y las capas de
protección de un sistema, asociados a escenarios de riesgo. Por medio de esta técnica es
ESTUDIO MÉTODO
SAFETY
ANALYSIS
(SAFAN)
PALABRAS
CLAVE
SECURITY
SYSTEM &
OPERABILITY
ANALYSIS
(SYSOP) PALABRAS GUÍA
OPERATOR TASK
ANALYSIS
(OPTAN)
TAREAS CLAVE Y
TÉCNICA SI/NO
COMPLETACIÓN
DEL ESTUDIO
ENTRADAS ESTUDIO SAFOP
AUDITORIA TÉCNICA Y EVALUACIÓN DE PELIGROS MAYORES Y RIESGO A LA SEGURIDAD DEL PERSONAL
- PROCEDIMIENTOS ADICIONALESDE SEGURIDAD IDENTIFICADOS.- CAMBIOS DE DISEÑO DE RED.
SEGURIDAD DE SISTEMAS Y OPERACION DE LA RED
- MODIFICACIONES DE LA RED.- PROCEDIMIENTOS DE MANTENIMIENTO Y OPERACIÓN ADICIONALES IDENTIFICADOS.
- TAREAS DE OPERADOR- INTERFACE DEL OPERADOR- ACCIONES DE SOPORTE- INDICADORES DE CONTROL
- INSTALACIONES DEL OPERADOR. - ENTRENAMIENTO Y SOPORTE.- DOCUMENTACIÓN.- TAREAS.- DISEÑO.- ORGANIZACIÓN.
REPORTE DE ESTUDIO SAFOP (RECOMENDACIONES Y LISTA DE ACCIONES)
ARCHIVO DE ESTUDIO SAFOP
Capítulo 3 57
posible obtener y descubrir debilidades y fortalezas en los sistemas de seguridad y
protección en una red, en aras a mejorar las condiciones de seguridad de empleados,
terceros y de la infraestructura misma. De igual forma el análisis LOPA es un medio para
identificar los escenarios que presentan los riesgos más significativos y determinan si las
consecuencias pueden reducirse por medio de la aplicación de principios inherentes más
seguridad en el sistema que está en evaluación.
Esta técnica se desarrolló en el año 1990, e inició su implementación como un método que
captura los conceptos principales de los sistemas de protección seguros independientes
sin requerir un alto grado de análisis cuantitativo [36]. A pesar de tener su aplicación
original en proceso químico, se han hecho adaptaciones a través de IEC International
Electrotecnical commission (IEC) y la International Society of Automation (ISA), para
determinar el nivel de integridad (SIL) para sistemas instrumentados de seguridad (SIS).
Conceptualmente, LOPA es usada para entender como la desviación de un proceso puede
llevar a peligrosas consecuencias si no es interrumpida a través de la operación exitosa de
una salvaguarda que puede prevenir un escenario desde la propagación a una
consecuencia preocupante sin ser afectada negativamente tanto por el evento inicial o por
la acción (u omisión) de cualquier capa de protección en el mismo escenario.
Un ejemplo de descripción de una división de capas de protección se muestra en la figura
16 la cual corresponde a la protección de seguridad de una planta química. 7 capas se
muestran y son generalmente aplicadas iniciando por el centro del diagrama.
58 METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS POTENCIALES
EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS
Figura 16 Capas de protección para una planta química
.
3.3 Análisis de modo de falla y efecto – FMEA
De acuerdo con la norma técnica NTC-IEC 60182, [37] el análisis AMFE es un
procedimiento sistemático cuyo fin, es identificar los modos de falla potenciales de un
sistema, determinando también sus causas y efectos. Este análisis es preferible realizarlo
al inicio del ciclo de desarrollo, con el fin de que la eliminación o mitigación de los modos
de falla se pueda implementar antes de que el sistema entre en operación, permitiendo
mayor eficiencia desde el inicio de su entrada en funcionamiento. De tal manera, el AMFE
se puede describir como un proceso iterativo que ocurre al mismo tiempo que el proceso
de diseño.
Al ser el AMFE un proceso iterativo, este se va actualizando conforme se actualiza el
sistema bajo análisis, por lo que los cambios a los que haya lugar en el diseño requerirán
también cambios en las partes del análisis AMFE.
Un AMFE completo es el resultado de un equipo conformado por individuos calificados
para reconocer y evaluar la magnitud y consecuencias de los diversos tipos de
insuficiencias potenciales en el diseño del producto que podrían conducir a fallas. La
ventaja del trabajo en equipo es que estimula el proceso de pensamiento y asegura los
conocimientos y experiencia necesarios.
Capítulo 3 59
Para la realización del AMFE, se debe hacer una descomposición jerárquica del sistema
en sus elementos más básicos. Es útil emplear diagramas de bloques simples, como lo
estima la IEC 61078. El inicio del análisis parte de los elementos más básicos, con el fin
de determinar si un modo de falla en estos elementos puede volverse en causa de un modo
de falla de elementos de un nivel superior. El análisis continúa de abajo hacia arriba hasta
que se identifica el efecto final en el sistema.
A pesar de que la efectividad y rentabilidad de un AMFE es mayor en los momentos
iniciales de un sistema, por ejemplo, en su fase de diseño; éste también puede ser
implementado en cualquier nivel o fase de funcionamiento del proyecto. Si es muy
importante, por lo tanto, contar con las competencias y un amplio conocimiento de las
funciones y principios de funcionamiento a las que tenga lugar el sistema bajo análisis.
Teniendo en cuenta el alcance y los beneficios que tiene la elaboración de un AMFE. Se
pueden definir, los siguientes objetivos para su implementación:
Una identificación y evaluación amplias de todos los efectos indeseados dentro de
los límites definidos del sistema que analiza, y las consecuencias de los eventos
provocados por cada modo de falla del ítem identificado, cualquiera que sea su
causa, a diferentes niveles de la jerarquía funcional del sistema.
La determinación de la criticidad o prioridad para tratar/mitigar de cada modo de
falla con respecto a la función o desempeño correcto del sistema, y al impacto en
el proceso involucrado.
Una clasificación de los modos de falla identificados de acuerdo con las
características pertinentes, incluida su facilidad de detección, la capacidad de
diagnóstico, capacidad de ensayo, compensación y disposiciones para operación
(reparación, mantenimiento, logística, etc.).
Identificación de las fallas funcionales del sistema y estimación de las medidas de
las severidad y probabilidad de falla.
Desarrollo del plan de mejora del diseño para la mitigación de los modos de falla.
Apoyo para el desarrollo de un plan de mantenimiento eficaz para mitigar o reducir
la probabilidad de falla.
60 METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS POTENCIALES
EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS
El procedimiento para la realización del análisis FMEA se describe en la figura 17.
Capítulo 3 61
Figura 17 Pasos para la implementación de un AMFE.
Iniciar el AMFE de un ítem
Seleccionar un componente del ítem por análizar
Identificar los modos de falla del componente seleccionado
Seleccionar el modo de falla por análizar
Identificar el efecto inmediato y final del modo de falla
Identificar las causas potenciales de ese modo de falla
Determinar la severidad del efecto final
Estimar la frecuenciao probabilidad de ocurrencia del modo de falla durante el periodo de tiempo predeterminado
La severidad y/o probabilidad de
ocurrencia justifican la necesidad de
acción?
Proponer un método de mitigación, acciones correctivas o disposiciones para compensación.
Identificar acciones y personal responsable
Documentar notas, recomendaciones,acciones y observaciones
¿Hay más modos de fa l la de
componentes por analizar?
¿Hay otros
componentes para análisis?
Completar el AMFE. Determinar la siguiente fecha de actualización, según sea apropiado
No
No No
Sí Sí
Sí
62 METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS POTENCIALES
EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS
3.4 Análisis de modo de falla, efecto y criticidad FMECA
De acuerdo con la norma técnica NTC-IEC 60812, el AMFEC [36] es una variación del
AMFE en la cual se tiene en cuenta el análisis de la criticidad. Para definir la criticidad se
debe adicionar una medida cualitativa de la magnitud de un efecto de cualquiera de los
modos de falla ya identificados. De tal forma se espera que la evaluación de la criticidad
en un análisis de este tipo, sea poder cuantificar la magnitud correspondiente a cada efecto
de falla en aras a tomar decisiones, como priorización de intervención de activos que
presenten una combinación de criticidad y severidad significativa que ponga en riesgo el
funcionamiento parcial o total del sistema, así como las consecuencias que esto puede
traer en actores directos o indirectos dentro de la operación.
3.4.1 Riesgo R y número de prioridad del riesgo (NPR)
Uno de los métodos de determinación cuantitativa de criticidad en el número de prioridad
del riesgo (NPR). La evaluación del riesgo se realiza mediante una medición subjetiva de
la severidad del efecto y un estimado de la probabilidad de ocurrencia esperada durante
un periodo de tiempo predeterminado supuesto para el análisis.
Para algunos tipos de análisis se puede definir el riesgo R de acuerdo a la siguiente
expresión:
𝑅 = 𝑆 𝑥 𝑃 (44)
En donde
S es un número adimensional que representa la severidad, es decir, un estimado de que
tan fuerte los efectos de la falla afectarán el sistema.
P es un número adimensional que denota probabilidad de ocurrencia. Cuando es menor
de 0.2 se puede sustituir por el número de criticidad que se usa en algunos métodos de
AMFE cuantitativos.
Asi mismo algunas aplicaciones de AMFEC diferencian adicionalmente el nivel de
detección de fallas a nivel del sistema. En estas aplicaciones se emplea una categoría
adicional para detección de fallas D, para formar un número de prioridad de riesgo (NPR)
Capítulo 3 63
𝑁𝑃𝑅 = 𝑆 𝑥 𝑂 𝑥 𝐷 (45)
En donde:
O: denota a probabilidad de ocurrencia de un modo de falla para un periodo de tiempo predeterminado o
establecido, aun cuando se puede definir como un número de clasificación en vez de probabilidad de ocurrencia
real.
D: Significa detección, es decir, un estimado de la oportunidad de identificar y eliminar la falla antes de que se
vea afectado el sistema o el cliente. Éste número se clasifica usualmente en orden inverso a partir de los
números de severidad o de ocurrencia; a mayor número de detección, es menos probable la detección. La
menos probabilidad de detección conduce en consecuencia a un mayor NPR y a una mayor prioridad para la
resolución del modo de falla.
El número de prioridad de riesgo se puede entonces usar para la priorización al abordar la
mitigación de los modos de falla. Además de la magnitud de número de prioridad de riesgo,
la decisión sobre la mitigación se ve influenciada principalmente por la severidad del modo
de falla, lo que quiere decir que, si hay modos de falla con NPR similar o idéntico, los
modos de falla que se van a abordar primero son los que tengan los números de severidad
mayores.
3.4.2 Tasa de falla del modo de falla, probabilidad y número de criticidad
Si se cuenta con las tasas de falla de los modos de falla identificados en el AMFEC, las
frecuencias de los eventos para los efectos se pueden agregar directamente al AMFEC. Si
las tasas de falla están disponibles para los elementos, como es muy frecuente, en vez de
para los modos de falla, y para diferentes condiciones ambientales u operativas, es
necesario calcular las tasas de falla de los modos de falla. En general, se establece de
acuerdo a la siguiente expresión: [36]
𝜆𝑖 = 𝜆𝑡 𝑥 𝛼𝑡 𝑥 𝛽𝑡 (45)
Donde:
ʎi: Denota el estimado de la tasa de falla para la constante asumida i de modo de falla. ʎt: Representa la tasa de falla del componente t. αt: Es la relación de modo de falla del modo de falla t, es decir, es la probabilidad de que el ítem tendrá un modo de falla t.
βt: es la probabilidad condicional del efecto de falla dado en el modo de falla t.
4. Métodos de prevención de fallas en Codensa S.A.E.S.P.
La prevención de fallas en las redes eléctricas de Codensa S.A.E.S.P, se basa
principalmente en métodos de detección de fallas y rutinas de mantenimiento de los activos
de la red (mantenimiento predictivo y preventivo).
Actualmente y bajo el marco de las necesidades de mejorar la confiabilidad y los
indicadores de calidad dentro del contexto de la norma CREG 015 y la ISO 55000, se han
buscado estrategias e implementación de herramientas de innovación para la gestión de
activos.
4.1 Mantenimiento predictivo
La identificación de anomalías y defectos en la red se logra a través de la verificación e
inspección visual de las redes eléctricas de BT, MT y AT en estas inspecciones se valida
que la infraestructura mantenga el cumplimiento de las normas internas de construcción
de redes y se verifica elementos con potencial condición de falla, ya sea por factores de
entorno, funcionamiento o desgaste de componentes. [37]
Capítulo 4 65
Figura 18 Gestión de defectos Codensa en la ciudad de Bogotá 2020
4.1.1 Identificación de defectos por inspección visual
La identificación de defectos en la red es realizada por personal experto en el
mantenimiento y construcción de las redes eléctricas, la identificación de los componentes
que presentan riesgo de falla se define bajo criterios establecidos basados en normas
técnicas y del reglamento técnico de instalaciones eléctricas RETIE.
En la guía WM094 del 7 de abril de 2020 de Codensa [38], se define el modo operativo
para la inspección de líneas aéreas de AT; inspección de la red MT, la certificación y
colección fotográfica e imágenes o video, archivos LIDAR de anomalías detectadas
durante la inspección y posteriormente resueltas con actividades de mantenimiento
específicas.
Los tipos de planta / componentes de interés que trata esta guía son:
Líneas aéreas de alta tensión en conductores desnudos;
Líneas subterráneas de alta tensión en conductores aislados (Afloramientos de
subestaciones GIS)
Líneas aéreas de MT tanto en conductores desnudos como en cables aislados;
Subestación secundaria MT / BT;
Subestación MT / BT en poste
Interruptores seccionadores MT.
66 METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS POTENCIALES
EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS
Los criterios de inspección de los elementos principales de la red de MT son los siguientes:
Criterios de inspección para redes de MT en conductores
Verificación de la distancia al suelo (distancia de seguridad) u otras interferencias
(líneas eléctricas, líneas telefónicas, edificios, sitios de construcción, vehículos
operativos, recuperación de terrenos, etc.) y respeto por las distancias a las partes
vivas
Detección de vegetación o bosques cerca de los conductores
Detección de integridad de conductores desnudos
Detección de la presencia de conductores mal regulados (desequilibrio excesivo de tracción entre tramos adyacentes, deslizamiento en las abrazaderas o ligaduras)
Detección de la presencia de empalmes inadecuados en tramos (por ejemplo,
conectores de tipo sin compresión), puentes y derivación de conductores
(abrazaderas inadecuadas o con rastros evidentes de descargas o corrosión)
Detección integral de dispositivos de señalización de conductores para aviones /
helicópteros
Detección de objetos externos que cuelgan de conductores (ramas, cometas u otros)
Detección de la presencia de sistemas de riego con chorros que pueden
comprometer el funcionamiento de la línea.
Continuidad de la conexión a tierra.
Verificación de la integridad de los postes de maderas.
Criterios de inspección para redes de MT en Aisladores, abrazaderas y ménsulas
Detección de integridad del aislador.
Detección de cualquier falta de elementos (campanas) en el caso de cadenas de
aisladores suspendidos, o de aisladores dobles donde estén instalados (rígidos).
Detección de integridad de ligaduras y campanas en aisladores rígidos.
Detección de distancias de aislamiento insuficientes.
Capítulo 4 67
Detección de ausencia de envolturas o cintas aislantes para protección contra
contactos inestables en conexiones de conductores desnudos en las uniones de
los apoyos.
Detección de la presencia de oxidación / corrosión difundida en el equipo y en las
abrazaderas.
Detección de las condiciones de las ménsulas y durmientes (hormigón armado,
acero, madera, etc.).
Detección de la presencia e integridad de la conexión a tierra del armamento de
acero (donde se proporcione).
Detección de nidos de pájaros cerca de partes vivas de postes / torres.
Criterios de inspección para redes de MT en apoyos
Detección de distancias de separación de seguridad entre postes e interferencias
(otras líneas eléctricas, líneas telefónicas, carreteras, obras públicas, edificios,
patios de construcción, teleféricos, ríos).
Detección de condiciones de hormigón armado de los apoyos (erosión del
hormigón, barras de refuerzo expuestas), chapa de acero (grandes trazas de
corrosión, falta del collar de hormigón o la banda de resina en la base del apoyo
(entrelazadas) y soportes de madera (fisurados, podridos o sección reducida).
Detección del estado de los apoyos de la armadura (falta de pernos, falta o
deformación de elementos de la red, galvanización y punto de unión entre
montantes).
Detección de polos fuera del eje;
Detección de conexiones visibles para la puesta a tierra de apoyos no enterrados
directamente.
Detección de posible presencia de plantas trepadoras en el apoyo;
Detección de la presencia de varillas de anclaje para hileras de tornillos, para
cercas o para tender cables o cajas de sitios de construcción;
Detección de posibles deslizamientos de tierra, derrumbes, deslizamientos de tierra o recuperación de tierras cerca de los soportes;
Detección de los cimientos de las armaduras desde el suelo;
68 METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS POTENCIALES
EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS
Determinación del posible socavamiento de cimientos;
Detección de posibles desmoronamientos o grietas en los cimientos afloramientos.
Criterios de inspección para redes de MT para transformadores en poste
Accesibilidad;
Verificar el estado del transformador con la detección de cualquier deformación
(hinchazón) en la carcasa.
Detección de integridad de las transferencias de MT y BT.
Detección de fugas de aceite;
Detección de la ausencia o insuficiencia de la fijación del transformador a las repisas.
Detección de ruido anormal;
Detección integralidad de cables de MT y BT (si es visible)
Detección de la presencia de envolturas o cintas aislantes para protección contra
el contacto inestable en cables de MT y en pases de MT;
Detección de presencia e integridad de la conexión a tierra de la estructura del
transformador;
Detección de nidos de pájaros en transformadores.
Criterios de inspección para redes de MT para Interruptores seccionadores y seccionadores de poste
Accesibilidad;
Detección de la presencia de las fundas o cintas aislantes para protección contra el contacto inestable en las bajantes MT para la conexión a los bujes o a los terminales del equipo;
Detección visual del estado de los seccionadores;
Detección de la presencia de descargas en piezas aislantes;
Detección de la integridad de las barras y retardos del comando de maniobra;
Detección de presencia e integridad de conexiones a tierra de masas metálicas;
Detección de posible presencia de nidos de pájaros.
Capítulo 4 69
Criterios de inspección para redes de MT en transformadores MT/BT
Verificar integridad- integridad (s.p.);
Verificación de la integridad de las transferencias de MT y BT;
Verifique el nivel de aceite en el compensador (s.p.);
Detección de cualquier deformación (hinchazón) en la carcasa;
Detección de fugas de aceite del paso de MT y BT;
Detección de la temperatura máxima alcanzada por el termómetro.
Detección excesiva de ruido;
Detección de presencia de descargas o polvo excesivo en los bujes de MT y BT;
Detección de la conexión a tierra del cuerpo del transformador y de la protección
(si está presente)
Detección integral de los terminales de MT, o hinchazón en los terminales de
enchufe de MT y las tapas de protección de los bujes de BT.
Gestión forestal.
Consiste en la identificación de individuos arbóreos con riesgo de contacto o volcamiento
sobre la red eléctrica. En el año 2020 Codensa realizó la atención y solución de 14781
defectos forestales para la ciudad de Bogotá. Dentro de esta gestión se presenta la
realización de podas en individuos arbóreos con riesgo de contacto con la red eléctrica
desnuda y la tala de individuos arbóreos que presenten riesgo de volcamiento con lo cual
se pueda ver la seguridad de las personas y la continuidad del servicio.
4.1.2 Inspecciones termográficas
la revisión termográfica debe conocer perfectamente la operación del sistema con el que
va a efectuar la inspección termográfica, así como unos conocimientos mínimos sobre la
técnica a emplear y la terminología a utilizar.
Antes de iniciarse los trabajos, el personal participante debe conocer los procedimientos
de revisión que se vayan a utilizar, para que durante la revisión termográfica puedan
corregir aquellas desviaciones o deficiencias que se aprecien en la misma.
Existen dos sistemas básicos mediante los cuales pueden medirse las temperaturas de los
elementos por termografía:
70 METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS POTENCIALES
EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS
Termografía infrarroja
Es la ciencia de la detección de la energía infrarroja que emite un objeto, que la convierte
en temperatura aparente y muestra el resultado como una imagen infrarroja. Las cámaras
termográficas captan la radiación infrarroja del espectro electromagnético (1.3μm-15μm)
de la superficie que emite el cuerpo.
Cuerpos negros
Son radiadores perfectos y son superficies teóricas con una emisividad igual a 1 y que
absorben toda la energía radiante que inciden sobre ella.
Emisividad
Es la relación de la energía radiante emitida desde la superficie de un cuerpo real a la
energía radiante emitida por una superficie de cuerpo negro a la misma temperatura y
longitud de onda.
4.1.3 Inspecciones de ultrasonido
El diagnóstico de las redes aéreas con la técnica de Ultrasonido propagado en aire y
estructuras, se basa en la implementación de recorridos periódicos sobre circuitos que
presenten anomalías no localizables con inspección visual o termográfica. A continuación,
se realiza una breve descripción de la técnica, los efectos que localiza y su impacto en los
sistemas de distribución eléctrica.
El ultrasonido es una onda acústica o sonora, cuya frecuencia está por encima del espectro
audible del oído humano (aproximadamente 20.000 Hz). Las ventajas del ultrasonido son
las siguientes:
Direccional.
Localizable.
Utilización en todos los ambientes.
Indicación de las fallas incipientes.
Soporte para otras tecnologías.
Capítulo 4 71
Los instrumentos que captan el nivel de frecuencia de ultrasonido, son sensibles a los
sonidos que no están incluidos dentro del rango auditivo humano. Un detector ultrasónico
convierte las señales de ultrasonido al rango audible humano. El mejor oído humano
escucha sonidos en el rango de 20Hz a 20.000Hz (20 kHz.) (Figura 1 y 2). El rango de la
mayoría de los equipos que detectan ultrasonido, comienza en 20kHz hasta 100 kHz.
En las redes eléctricas aéreas de media tensión, se presentan fenómenos eléctricos y
electromecánicos que no son perceptibles a los sentidos del ser humano. En las
inspecciones visuales realizadas cotidianamente por personal calificado en el
mantenimiento, dichas fallas no son localizadas, por ello es necesario utilizar tecnologías,
técnicas y herramientas que de forma física ayuden a localizar, prevenir y corregir fallas
latentes en el sistema eléctrico.
El ultrasonido propagado en aire y estructuras, puede localizar los fenómenos eléctricos
que se describen a continuación.
Efecto corona
Es un fenómeno eléctrico que se produce en los conductores de las líneas de alta y media
tensión y se manifiesta en forma de halo luminoso a su alrededor. El efecto corona está
causado por la ionización del aire circundante al conductor, debido a los altos niveles de
tensión de la línea. En el momento en que las moléculas de aire se ionizan, éstas son
capaces de conducir la corriente eléctrica y parte de los electrones que circulan por la línea
pasan a circular por el aire. Tal circulación produce un incremento de temperatura en el
gas, que se tornará de un color rojizo para niveles bajos de temperatura, o azulado para
niveles altos.
El ruido provocado por el efecto corona consiste en un zumbido de baja frecuencia
(básicamente de 100 Hz), provocado por el movimiento de los iones, y un chisporroteo
producido por las descargas eléctricas (entre 0,4 y 16 kHz). Son ruidos de pequeña
intensidad que en muchos casos apenas son perceptibles; únicamente cuando el efecto
corona se eleva se percibe en la proximidad inmediata de las líneas de muy alta tensión,
disminuyendo rápidamente al aumentar la distancia a la línea. La Figura 2, muestra el
comportamiento que tiene el efecto Corona en el diagrama de transformada rápida de
Fourier vs el Tiempo.
72 METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS POTENCIALES
EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS
Tracking Eléctrico
Cuando el material ha sido deteriorado por el efecto Corona, se da un fenómeno conocido
como Tracking, que es el camino eléctrico superficial por donde aparecen arborescencias
eléctricas bidimensionales, cuando la superficie de aislantes está sometida a un gran
estrés eléctrico, o contaminación por polvo, sales minerales o humedad.
Arco eléctrico
Se forma entre dos electrodos sometidos a una diferencia de potencial y colocados en el
seno de una atmósfera gaseosa enrarecida, normalmente a baja presión, o al aire libre,
forma entre ellos una descarga luminosa similar a una llama. Durante el tiempo de la
descarga se produce una luminosidad muy intensa y un gran desprendimiento de calor.
Ambos fenómenos, en caso de ser accidentales, pueden ser sumamente destructivos,
como ocurre con la perforación de aisladores o de los aislantes de conductores y otros
elementos eléctricos o electrónicos.
Se suele llamar descarga de arco al tipo de conducción eléctrica que se establece en
gases y da lugar a corrientes muy altas, desde amperios a miles de amperios. Una
descarga de arco es en esencia un corto circuito y el mecanismo de ionización del aire es
similar al de la descarga Corona.
4.2 Mantenimiento preventivo
El proceso de mantenimiento preventivo describe las actividades a realizar que parten de
la planificación del plan estratégico y que contemplan los requerimientos de la línea de
negocio, así como también los requisitos legales y normativos provenientes de los
organismos gubernamentales. [39]
Comprende las siguientes fases:
Planificación y autorización de las intervenciones de Mantenimiento / Inspecciones.
Verificación y realización del plan de mantenimiento AT/MT/BT.
Monitoreo e Intervenciones sobre instalaciones de AT.
Monitoreo e Intervenciones sobre instalaciones de MT/BT.
5. Metodología para la valoración de riesgos en activos
Cuando se busca asegurar la confiabilidad en sistemas hay una variedad de posibilidades
que se presentan y se puede implementar para reducir la frecuencia con la que se
presentan las fallas, así como las consecuencias inherentes que esto conlleva. La
confiabilidad basada en mantenimiento (RCA en inglés) permite incorporar estrategias de
evaluación predictivas, por lo tanto, es de gran utilidad en la búsqueda de mejorar las
condiciones de atención de los métodos de mantenimiento de los activos que hacen parte
de un sistema. Es así como la aplicación de una técnica como la FMEA y FMECA
combinada con métodos estocásticos basados en información histórica del sistema, son
herramientas apropiadas para conseguir información importante para la implementación
de mantenimientos en las redes eléctricas de distribución.
Un aspecto importante que debe ser tenido en cuenta durante el planeamiento del
mantenimiento en sistemas eléctricos de distribución, tiene que ver con el desarrollo de
bases de datos que contienen la información más importante y relevante de los
componentes del sistema. La utilización de técnicas como la AMFE y AMFEC sirven para
definir estas bases de información, pues requieren para su implementación contar con los
datos principales de los componentes del sistema. Esta información puede verse afectada
por las conclusiones obtenidas durante el proceso de planeación de la estrategia e incluye
los siguientes aspectos [33]:
Descripción clara de los requerimientos operacionales del sistema, dando una
especial atención la definición de eventos de falla.
Requerimientos técnicos y esquemas de desarrollo del sistema que describan su
funcionamiento.
Requerimientos técnicos y esquemas de desarrollo de los componentes del
sistema.
74 METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS POTENCIALES
EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS
Información obtenida de análisis de confiabilidad de los componentes del sistema
bajo condiciones de operación específicas.
Diagramas y flujos de procesos donde se indique la secuencia de los eventos que
tienen lugar en las condiciones ambientales de operación del sistema.
En este trabajo se tiene como principal objetivo crear una metodología, adoptando
procedimientos basados en las técnicas ya mencionadas, con la cual sea posible definir,
recopilar y analizar información relevante y que sea útil para determinar los tramos de un
circuito primario con mayor probabilidad de fallar en las redes eléctricas de media tensión
de Codensa S.A.E.S.P. Para esto es necesario contar con datos de operación, estado,
entorno y condiciones relevantes de estas redes, obtenidos a través de inspecciones
visuales, termografías y ultrasonidos, estudios eléctricos de cargabilidad y obtención de la
probabilidad usando el históricos de fallas con el que se cuenta.
Para lo anterior y teniendo en cuenta que el AMFEC es una metodología por medio de la
cual es posible determinar la severidad de los modos de falla potencial y brindar
información relevante para determinar medidas de mitigación y de reducción de riesgos,
sumado a que es posible determinar la probabilidad de ocurrencia de estos modos de falla,
se tomará ésta técnica como referencia.
5.1 Planteamiento del problema
5.1.1 Modos de falla
Los modos de falla del sistema están definidos por la función que cumplen sus
componentes. De acuerdo con esto y teniendo en cuenta que el objetivo principal de este
análisis corresponde a analizar los puntos que presentan mayor riesgo de falla dadas las
condiciones eléctricas y de entorno en que operan, el modo de falla que se analizará será
el de falla durante la operación. Cabe mencionar que se pueden analizar otros modos de
falla, como operación prematura o tardía, sin embargo, se considera que no hacen parte
de este estudio teniendo en cuenta que aplicaría a componentes que no se encuentran en
operación, sino que entrarían en caso de una eventual contingencia.
Capítulo 5 75
5.1.2 Causas de falla
Las causas de falla definen la razón por la cual se presenta un modo de falla definido. Para
el caso de este estudio, las causas de falla se definen de acuerdo al historial de la red de
media tensión de Codensa S.A.E.S.P., este historial de fallas data de los últimos 4 años,
es decir de 2017 a 2020.[40] de igual forma se clasificó con base en la información de los
circuitos que presentan condiciones de entorno similares al circuito que se va a analizar,
es decir se revisaron condiciones como ubicación en laderas, tramos sub urbanos,
ubicación de nodos en zonas inclinadas, condiciones socioeconómicas de los clientes
conectados a estar redes, disposición del circuito (aérea o subterránea) y condiciones
propensas ocurrencia de eventos asociados a las causas definidas. Esto con el fin de
buscar hacer lo más precisa posible la información utilizada principalmente en los cálculos
de probabilidad.
Las causas de falla identificadas se muestran en la tabla 1:
Tabla 2 Cantidad de fallas del sistema eléctrico del análisis.
CAUSA 2017 2018 2019 2020 TOTAL PORCENTAJE
ANIMALES 17 11 10 29 67 7,2668%
ARBOLES 14 19 10 12 55 5,9653%
CONTACTO DE PERSONAS CON LA RED 5 14 20 34 73 7,9176%
DEGRADACION MATERIAL 88 126 242 117 573 62,1475%
DESCARGA ATMOSFÉRICA 4 4 3 8 19 2,0607%
ELEMENTOS EXTRAÑOS 5 21 1 0 27 2,9284%
INUNDACIÓN 12 6 3 0 21 2,2777%
POSTICIDIO O DAÑO POR VEHICULOS 10 7 4 4 25 2,7115%
SOBRECARGA 6 5 2 0 13 1,4100%
VANDALISMO 3 3 1 0 7 0,7592%
VIENTOS FUERTES 13 8 20 1 42 4,5553%
Total general 177 224 316 205 922 100,0000%
.
2.
76 METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS POTENCIALES
EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS
Figura 19 Porcentaje de fallas presentadas en los circuitos analizados
5.1.3 Efectos y criticidad
Los efectos o consecuencias de los modos de falla identificados, pueden variar de
elemento a elemento, teniendo en cuenta las condiciones de entorno y las causas de falla
que apliquen a un componente en particular. Para la valoración de esto efectos se propone
la utilización de la matriz de análisis de riesgos del Reglamento de instalaciones eléctricas
RETIE la cual se presenta a continuación:
7,2668%5,9653%
7,9176%
62,1475%
2,0607%2,9284%
2,2777% 2,7115%
1,4100%0,7592%
4,5553%
ANIMALES ARBOLES
CONTACTO DE PERSONAS CON LA RED DEGRADACION MATERIAL
DESCARGA ATMOSFÉRICA ELEMENTOS EXTRAÑOS
INUNDACIÓN POSTICIDIO O DAÑO POR VEHICULOS
SOBRECARGA VANDALISMO
VIENTOS FUERTES
Capítulo 5 77
Tabla 3 Matriz de riesgos RAM.
Si bien esta matriz [41] está destinada a la valoración del riesgo de actividades y trabajos
en instalaciones eléctricas, su uso en valoración de riesgo de infraestructura se considera
acertado teniendo en cuenta que los efectos o consecuencias que se presentan por el
estado de un componente bajo análisis son las mismas:
Afectación a personas: Accidentes de personas que entran en contacto con las
redes, ya sea por contactos indirectos en puntos donde se violen distancias de
seguridad o se presente caída de redes energizadas y se produzca un contacto
directo.
Afectación económica: Se puede presentar por compensaciones de acuerdo a
las condiciones establecidas en la CREG 015 relacionadas principalmente por
afectación del servicio o en casos de demandas e indemnizaciones producto de
accidentes eléctricos causados por el mal estado de la red eléctrica.
Afectación ambiental: Se pueden presentar por incendios en zonas boscosas a
causa de corto circuitos por ejemplo por redes caídas energizadas, por afectación
de animales que entran en contacto con la red, derrames de aceite de
transformadores, entre otras.
78 METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS POTENCIALES
EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS
Afectación de imagen de la compañía: El suministro de energía eléctrica es un
servicio esencial del cual dependen clientes críticos que requieren un suministro
confiable. Se han presentado ocasionalmente campañas de crítica e inconformidad
de clientes, relacionadas principalmente con la calidad del servicio.
La criticidad de los modos de falla es una extensión del AMFE que permite determinar en
este estudio una valoración de riesgo de un activo dentro de la red. Esta valoración no solo
tiene en cuenta los efectos asociados a una falla en particular, sino que combinado con la
frecuencia de ocurrencia da información relevante para la priorización de atención de la
potencial falla detectada.
Para efectos de este estudio la criticidad se puede definir como el nivel de riesgo teniendo
en cuenta lo efectos o consecuencias y la frecuencia o probabilidad de ocurrencia. Una
vez definidos los tramos o puntos del circuito que presentan probabilidad de falla de
acuerdo a la causa identificada en la inspección y los estudios eléctricos correspondientes,
se podrá determinar el nivel de riesgo de acuerdo a la matriz de la tabla 2.
5.2 Probabilidad de las causas de fallas
Con base en lo definido en la matriz para análisis de riesgo de la tabla 3, en la cual se
define una frecuencia basada en la ocurrencia de eventos, es necesario definir un valor de
probabilidad a la frecuencia de ocurrencia de las causas de falla. Esta asignación se puede
obtener usando el concepto de número de eventos obtenido del inverso de la probabilidad
R (t), los resultados obtenidos se muestran en la figura X.
3
20
Capítulo 5 79
Figura 20 número de eventos al mes por causa de falla
Con lo anterior se puede determinar, de acuerdo a los modos de frecuencia que plantea la
matriz de riesgos de la tabla 3 el equialente con respecto a los eventos ocurridos en un
mes y por consiguiente en un año.
No ha ocurrido en la empresa: 0 número de casos
Ha ocurrido en el sector: 0 < # de casos<=1
Ha ocurrido en la empresa: 1< # de casos <2
Sucede variar veces al año en la empresa: 2 <= # de casos
Sucede varias veces al mes en la empresa: # de casos > 2.
5.2.1 Cálculo de la probabilidad
La probabilidad de las causas de falla del modo de falla definido anteriormente se puede
obtener por medio del método de distribución de Weibull de 2 parámetros, explicado en el
capítulo 2.
Para definir los parámetros beta y eta necesarios para el cálculo de probabilidad de
Weibull, se analizó el histórico de fallas clasificadas por causa en circuitos que presentaran
similares condiciones de operación al que se desea analizar, y otras características
relevantes como ubicación en zonas de ladera y en avenidas con alto tráfico vehicular,
puntos de red en zonas suburbanas, terrenos inclinados, nivel socioeconómico de clientes
entre estrato 1, 2 y 3, predios con construcciones de altura importante, entre algunas otras.
10
8
3
3
2
2
2
2
2
1
1
0 2 4 6 8 10 12
DEGRADACION MATERIAL
ELEMENTOS EXTRAÑOS
ANIMALES
ARBOLES
VIENTOS FUERTES
INUNDACIÓN
CONTACTOS DE PERSONAS
POSTICIDIO O DAÑO POR VEHICULOS
SOBRECARGA
DESCARGA ATMOSFÉRICA
VANDALISMO
Eventos al mes
80 METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS POTENCIALES
EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS
El listado de los circuitos seleccionados se muestra en la tabla 5.
Tabla 4 Circuitos usados para histórico de fallas.
SUBESTACION CIRCUITO SUBESTACION CIRCUITO
VICTORIA REP_CANADA USME VENEZUELA
USME PASQUILLA USME TIGUAQUE
VICTORIA ATENAS USME TESORO
VICTORIA COLUMNAS VICTORIA MARRUECOS
VICTORIA DANUBIO USME SERRANIAS
USME PICOTA USME ALFO_LOPEZ
VICTORIA ACUEDUC_11 USME CHUNIZA
VICTORIA MALVINAS VICTORIA ACUEDUCTO
VICTORIA D_TURBAY USME EL_VALLE
VICTORIA GUACAMAYAS VICTORIA MERCEDES
VICTORIA STA_MARTA USME LUCERO
VICTORIA LOS_ALPES VICTORIA SANTA_RITA
VICTORIA JUAN_REY VICTORIA USME
USME NACIONES_U USME EL_UVAL
USME MARICHUELA USME LADRILLERA
VICTORIA MOLINO_SUR USME LA_CABANA
VICTORIA EL_PARAISO VICTORIA SIDEL
VICTORIA EL_ZUQUE VICTORIA ST_LIBRADA
USME TENERIFE VICTORIA FISCALA
USME BOQUERON
Una vez definida el histórico de eventos de estos circuitos se procedió con la obtención de
los parámetros beta y eta para cada causa de falla y posteriormente el cálculo de la
confiabilidad y desconfiabilidad en un periodo de un mes.
Para la determinación de los parámetros de escala y forma, se usó el procedimiento de los
mínimos cuadrados descrito en el numeral 2.2.4.
Los resultados de los cálculos de estos parámetros y los valores de confiabilidad R(t) y
desconfiabilidad Q(t) se muestran en el capítulo 6.
5.3 Sistema
Teniendo en cuenta las causas asociadas al modo de falla definido en este estudio y en
aras que la aplicación de la metodología planteada sea aplicable a cualquier tipo de circuito
4
Capítulo 5 81
en una red eléctrica primaria se escogió un circuito al azar, este circuito tiene como nombre
Boquerón y está ubicado en la localidad de Usme, al sur oriente de la ciudad de Bogotá.
Este circuito tiene como origen la subestación Usme y a través de su recorrido posee
características importantes de cara al análisis de causas de fallas:
Zonas urbanas y suburbanas: lo que lo hace susceptible a riesgos por animales,
vientos fuertes e individuos arbóreos.
Vías de alto flujo vehicular: como la avenida Boyacá y la vía al llano exponiendo
en algunos sectores su infraestructura a choques y daños ocasionados por
vehículos.
Transiciones de red aérea a subterránea y viceversa: puntos en los cuales se
pueden presentar condiciones de inundaciones en cámaras subterráneas y
degradación de material.
Tipo de clientes: El crecimiento demográfico y socioeconómico de los clientes a
los que se suministra el servicio a través de este circuito ha generado que se
realicen construcciones de gran altura que presentan condiciones de riesgo por
distancias de seguridad, lo que lleva a presentar contacto de personas o predios
con la red.
Condiciones climáticas: La localidad de Usme teniendo en cuenta que se
encuentra en zona montañosa presenta condiciones meteorológicas adversas
como lluvias, descargas atmosféricas y vientos fuertes.
82 METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS POTENCIALES
EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS
Figura 21 Distribución geográfica circuito Boquerón (imagen Google maps)
Capítulo 5 83
Tabla 5 Datos técnicos circuito Boquerón
Nombre del Circuito Boquerón
Ubicación Sur Oriente Bogotá
Subestación Usme
Nivel de tensión 11,4 kV
Longitud Total 17.02 kms
Long. Subterránea 3.6 km
Long. Aérea 13.42 kms
# clientes 3070
# de transformadores 44
Altura mínima 2690 m.s.n.m
Altura máxima 3119 m.s.n.m.
5.3.1 Inspección del sistema
Con el fin de identificar los defectos presentados en la red bajo análisis, se realiza una
inspección visual tal como se menciona en lo definido en el numeral 4.1.1. Este insumo
permitirá definir los puntos del circuito que presentan riesgo y su potencial consecuencia.
5.3.2 Análisis de cargabilidad
El análisis de flujo de carga del circuito es una parte importante del análisis de la
metodología que se está planteando. La determinación de los perfiles de corriente y tensión
por tramos del sistema, son información relevante al momento de determinar dentro de la
causa de falla de sobrecarga, si se presentan condiciones que puedan causar afectación
del servicio.
En la Figura 21 se muestra el perfil geográfico usado para la simulación del circuito
boquerón en el programa DigSilent Power Factory.
22
84 METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS POTENCIALES
EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS
Figura 22 Perfil geográfico DigSilent circuito Boquerón
Figura 23 Diagrama unifilar Circuito Boquerón.
El circuito está dividido y rotulado en tramos, para cada uno de estos tramos se realiza el
cálculo de tensión, corriente.
Capítulo 5 85
Los resultados de este flujo se presentan en el numeral 6.1.
5.3.3 Análisis de termografía y ultrasonido
Durante el levantamiento efectuado se realizan inspecciones de termografía y ultrasonido
para determinación de puntos calientes y/o elementos con pérdida de aislamiento,
principalmente en puntos de conexiones como pases, derivaciones y alimentación de
transformadores.
.
6. Resultados
En este capítulo se presentan los resultados de la propuesta metodológica que se vio en
el capítulo 5. La primera parte muestra los resultados del análisis de flujo de carga del
circuito objeto de la aplicación propuesta. A continuación, se muestra la aplicación del
análisis de probabilidad de Weibull a las diferentes causas de falla, para determinar las
funciones de probabilidad R y Q de cada uno. La última parte indica los análisis de riesgo
correspondientes, considerando los modos y causas de falla para determinar la
probabilidad y el impacto de cada uno de los riesgos.
6.1 Flujo de carga
En la figura 27 se presente el perfil de tensión y corriente de los diferentes tramos del
circuito donde se aprecia que suponiendo que los transformadores de distribución a lo largo
del circuito están a su carga nominal, las corrientes correspondientes no presentan
sobrecargas y el perfil de tensiones está dentro de los rangos permisibles. En el anexo 1
se presenta el detalle de los resultados del flujo de carga correspondiente.
4
Capítulo 6 87
Figura 24 Mapa de calor resultado de la simulación.
88 METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS POTENCIALES
EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS
Figura 25 Análisis de flujo de carga tramo de salida del circuito Boquerón
Capítulo 6 89
Figura 26.Análisis de flujo de carga en la cola del circuito Boquerón.
.
Las figuras 25 y 26 muestran el tramo inicial y final del circuito, puntos en los cuales se
presenta la máxima cargabilidad y las mayores posibles caídas de tensión
respectivamente.
El análisis realizado a través del flujo de carga del circuito en cuestión mostró valores de
tensión y corriente adecuados de operación, lo que no genera riesgo por sobrecarga o
regulación de tensión. Sin embargo, dentro de las inspecciones, se deben identificar redes
fraudulentas y conexiones ilícitas al sistema, que en la mayoría de los casos son cargas
altas como hornos eléctricos y motores.
90 METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS POTENCIALES
EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS
Como información complementaria se realizó la simulación de cargabilidad de los circuitos
asociados a la subestación, esto con el fin de verificar las condiciones de funcionamiento
de los circuitos que brindan suplencia al circuito Boquerón, así como identificar posibles
sobrecargas en la barra que alimenta el circuito. Se evidencian condiciones de
funcionamiento adecuadas.
Tabla 6 Simulación de flujo de carga circuitos subestación Usme.
6.2 Parámetros de Weibull y confiabilidad
Tomando la información estadística de los años 2017,2018,2019,2020 de los circuitos
considerados con características similares al circuito bajo análisis, listados en la tabla 4 del
capítulo 5.
Con base esta información se obtienen los parámetros β y η para definir las probabilidades
R y Q como se muestra a continuación.
Capítulo 6 91
Figura 27 Valores de β y constante para causa de falla por animales.
Figura 28 Valores proyectados a 1 mes de R(t) y Q(t) para causa de falla por animales.
y = 0,3475x - 1,1631R² = 0,8694
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
-14 -12 -10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6
0,731604012
0,540894622
0,448936748
0,4005648290,360957799
0,268395988
0,459105378
0,551063252
0,5994351710,639042201
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0 5 10 15 20 25 30 35
F(t)
t
R
Q
92 METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS POTENCIALES
EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS
Figura 29 Valores de β y contante para causa de falla por árboles.
Figura 30 Valores proyectados a 1 mes R(t) y Q(t) para causa de falla por árboles.
y = 0,6166x - 2,0992R² = 0,9609
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
-4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6
0,884657749
0,665755174
0,521581914
0,438557222
0,36862318
0,115342251
0,334244826
0,478418086
0,561442778
0,63137682
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1
0 5 10 15 20 25 30 35
f(t)
t
R
Q
Capítulo 6 93
Figura 31 Valores de β y constante para causa de falla por contacto de personas con la red.
Figura 32 Valores proyectados a 1 mes de R(t) y Q(t) para causa de falla por contacto de
personas con la red
y = 0,3239x - 1,3185R² = 0,763
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
-14 -12 -10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6
0,765262547
0,605034487
0,525629076
0,482823544 0,447066032
0,234737453
0,394965513
0,474370924
0,517176456 0,552933968
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
0 5 10 15 20 25 30 35
f(t)
t
R
Q
94 METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS POTENCIALES
EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS
Figura 33 Valores de β y constante para causa de falla por degradación de material.
Figura 34 Valores proyectados a 1 mes de R(t) y Q(t) para causa de falla degradación de
material.
.
y = 0,4359x - 0,6427R² = 0,8522
-7
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
-14 -12 -10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6
0,591040548
0,29282905
0,1804806890,132230311
0,09865824
0,408959452
0,70717095
0,8195193110,867769689
0,90134176
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1
0 5 10 15 20 25 30 35
f(t)
t
R
Q
Capítulo 6 95
Figura 35 Valores de β y constante para causa de falla por descargas atmosféricas
Figura 36 Valores proyectados a 1 mes de R(t) y Q(t) para causa de falla por descargas
atmosféricas
y = 0,9402x - 4,4843R² = 0,9149
-3,5
-3
-2,5
-2
-1,5
-1
-0,5
0
0,5
1
1,5
0 1 2 3 4 5 6
0,988778650,932099189
0,865918820,813534915
0,758632723
0,011221350,067900811
0,134081180,186465085
0,241367277
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
0 5 10 15 20 25 30 35
f(t)
t
R
Q
96 METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS POTENCIALES
EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS
Figura 37 Valores de β y constante para causa de falla por elementos extraños
Figura 38 Valores proyectados a 1 mes de R(t) y Q(t) para causa de falla por elementos extraños.
y = 0,4674x - 0,836R² = 0,9023
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
-6 -4 -2 0 2 4 6 8
0,648274654
0,340858329
0,21505489
0,1591133790,119446203
0,351725346
0,659141671
0,78494511
0,8408866210,880553797
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1
0 5 10 15 20 25 30 35
f(t)
t
R
Q
Capítulo 6 97
Figura 39 Valores de β y constante para causa de falla por inundación.
Figura 40 Valores proyectados a 1 mes de R(t) y Q(t) para causa de falla por inundación.
y = 0,3021x - 1,2059R² = 0,7885
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
-12 -10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8
0,741246242
0,583331555
0,5073524380,466834222
0,433176869
0,258753758
0,416668445
0,4926475620,533165778
0,566823131
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0 5 10 15 20 25 30 35
f(t)
t
R
Q
98 METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS POTENCIALES
EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS
Figura 41 Valores de β y constante para causa de falla por posticidios.
Figura 42 Valores proyectados a 1 mes de R(t) y Q(t) para causa de falla por posticidios.
y = 0,544x - 2,3359R² = 0,8814
-4
-3,5
-3
-2,5
-2
-1,5
-1
-0,5
0
0,5
1
1,5
-3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6
0,907807078
0,756704787
0,655725939
0,59465855
0,540479825
0,092192922
0,243295213
0,344274061
0,40534145
0,459520175
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1
0 5 10 15 20 25 30 35
f(t)
t
R
Q
Capítulo 6 99
Figura 43 Figura 44.Valores de β y constante para causa de falla por sobrecarga.
Figura 44 Valores proyectados a 1 mes de R(t) y Q(t) para causa de falla por sobrecarga.
y = 0,4678x - 2,1848R² = 0,9433
-3,5
-3
-2,5
-2
-1,5
-1
-0,5
0
0,5
1
-3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6
0,89359714
0,756108938
0,670771181
0,6202194840,575642142
0,10640286
0,243891062
0,329228819
0,3797805160,424357858
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1
0 5 10 15 20 25 30 35
f(t)
t
R
Q
100 METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS POTENCIALES
EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS
Figura 45 Valores de β y constante para causa de falla por vientos fuertes.
Figura 46 Valores proyectados a 1 mes de R(t) y Q(t) para causa de falla por vientos fuertes.
y = 0,3303x - 1,2576R² = 0,7727
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
-14 -12 -10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8
0,752514048
0,582332661
0,498827315
0,4541697230,417100235
0,247485952
0,417667339
0,501172685
0,5458302770,582899765
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0 5 10 15 20 25 30 35
f(t)
t
R
Q
Capítulo 6 101
Figura 47 Valores de β y constante para causa de falla por sobrecarga.
Figura 48 Valores proyectados a 1 mes de R(t) y Q(t) para causa de falla por sobrecarga.
y = 1,7439x - 9,0351R² = 0,788
-2,5
-2
-1,5
-1
-0,5
0
0,5
1
1,5
0 1 2 3 4 5 6 7
0,999880854 0,996459192 0,986689786 0,974207413 0,956111731
0,000119146 0,003540808 0,013310214 0,025792587 0,043888269
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
0 5 10 15 20 25 30 35
f(t)
t
R
Q
102 METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS POTENCIALES
EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS
Los valores obtenidos para causa de falla, sacados de las figuras de dispersión y probabilidad proyectada se muestran en la tabla 11. Tabla 7 Resumen de datos por causa de falla
Causa R^2 Constante η β R(t) Q(t)
DEGRADACION MATERIAL 0,8522 -0,6427 4,3685 0,4359 0,0987 0,9013
ELEMENTOS EXTRAÑOS 0,9023 -0,836 5,9812 0,4674 0,1194 0,8806
ANIMALES 0,8694 -1,1631 28,4188 0,3475 0,3610 0,6390
ARBOLES 0,9609 -2,0992 30,0985 0,6166 0,3686 0,6314
VIENTOS FUERTES 0,7727 -1,2576 45,0354 0,3303 0,4171 0,5829
INUNDACIÓN 0,7885 -1,2059 54,1482 0,3021 0,4332 0,5668
CONTACTOS DE PERSONAS 0,763 -1,3185 58,5980 0,3239 0,4471 0,5529
POSTICIDIO O DAÑO POR VEHICULOS 0,8814 -2,3359 73,2541 0,5440 0,5405 0,4595
SOBRECARGA 0,788 -2,1848 106,7374 0,4678 0,5756 0,4244
DESCARGA ATMOSFÉRICA 0,9149 -4,4843 117,8623 0,9402 0,7586 0,2414
VANDALISMO 0,7727 -9,0351 177,8559 1,7439 0,9561 0,0439
Figura 49 Valores de Q por causa de falla.
6.3 Inspección del circuito
El resultado obtenido en la inspección del circuito Boquerón se presenta en la siguiente
tabla, aquí se definen los puntos en los que se presentan defectos que se asocian a las
causas de falla determinadas anteriormente.
0,00000,10000,20000,30000,40000,50000,60000,70000,80000,90001,0000
0,9013 0,8806
0,6390 0,6314 0,5829 0,5668 0,55290,4595 0,4244
0,2414
0,0439
Q(t)
7
Tabla 8 Inspección circuito Boquerón
REGISTRO FOTOGRÁFICO DEFECTO ELEMENTO CAUSA DE FALLA
ASOCIADA OBSERVACIÓN
Elementos defectuosos
S3907 - Afloramiento del circuito
Degradación de material
Afloramiento del circuito. Punto de máxima cargabilidad.
Ubicación en zonas de alto flujo vehicular de tipo liviano y pesado
Desde el afloramiento principal S3907 hasta el CD 20576
Posticidio
Tramo principal aéreo. Soporta toda la carga del circuito
104 METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS POTENCIALES
EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS
REGISTRO FOTOGRÁFICO DEFECTO ELEMENTO CAUSA DE FALLA
ASOCIADA OBSERVACIÓN
Distancias de seguridad, cercanía de redes eléctricas a predios con riesgo de contacto con la red
Entre el CD 20576 y el SZ8075
Contacto de personas con la red
Derivación
Tramo de red MT XLPE sin canalización
PF14258963 Degradación de material
Tramo principal del circuito.
Tabla 8 Inspección circuito Boquerón. Continuación
Capítulo 6 105
REGISTRO FOTOGRÁFICO DEFECTO ELEMENTO CAUSA DE FALLA
ASOCIADA OBSERVACIÓN
Distancias de seguridad, cercanía de redes eléctricas a predios con riesgo de contacto con la red
Entre el PF 14500145 y el CD 20822
Contacto de personas con la red
Derivación
Distancias de seguridad, cercanía de redes eléctricas a predios con riesgo de contacto con la red
En estructuras del CD20545
Contacto de personas con la red
Derivación
Tabla 8 Inspección circuito Boquerón. Continuación
106 METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS POTENCIALES
EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS
REGISTRO FOTOGRÁFICO DEFECTO ELEMENTO CAUSA DE FALLA
ASOCIADA OBSERVACIÓN
Distancias de seguridad, cercanía de redes eléctricas a predios con riesgo de contacto con la red
Redes de MT en el seccionamiento S28451
Contacto de personas con la red
Tramo principal del circuito.
Estructura en H en punto de alta probabilidad de daño por vehículos
Entre el seccionamiento 35951 y un tramo adelante del CD20796
Posticidio Tramo principal del circuito.
Tabla 8 Inspección circuito Boquerón. Continuación
Capítulo 6 107
REGISTRO FOTOGRÁFICO DEFECTO ELEMENTO CAUSA DE FALLA
ASOCIADA OBSERVACIÓN
Redes distensionadas CD20668 Vientos fuertes Derivación
Ubicación en zonas de alto flujo vehicular de tipo liviano y pesado
S34832 Posticidio Tramo principal del circuito.
Tabla 8 Inspección circuito Boquerón. Continuación
108 METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS POTENCIALES
EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS
REGISTRO FOTOGRÁFICO DEFECTO ELEMENTO CAUSA DE FALLA
ASOCIADA OBSERVACIÓN
Ubicación en zonas de alto flujo vehicular de tipo liviano y pesado
PF14256356 Posticidio Tramo principal del circuito.
Ubicación en zonas de alto flujo vehicular de tipo liviano y pesado
PF14559425 Posticidio Tramo principal del circuito.
Tabla 8 Inspección circuito Boquerón. Continuación
Capítulo 6 109
REGISTRO FOTOGRÁFICO DEFECTO ELEMENTO CAUSA DE FALLA
ASOCIADA OBSERVACIÓN
Ubicación en zonas de alto flujo vehicular de tipo liviano y pesado
PF14559458 Posticidio Tramo principal del circuito.
Distancias de seguridad, cercanía de redes eléctricas a predios con riesgo de contacto con la red
34832 Un tramo abajo del seccionamiento S 34832
Contacto de personas con la red
Tramo principal del circuito.
Tabla 8 Inspección circuito Boquerón. Continuación
110 METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS POTENCIALES
EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS
REGISTRO FOTOGRÁFICO DEFECTO ELEMENTO CAUSA DE FALLA
ASOCIADA OBSERVACIÓN
Individuos arbóreos en contacto o en cercanía con la red
Frente al CD84309
Árboles Tramo principal del circuito.
Poste en malas condiciones, mal cimentado.
PF145897698 Degradación de material
Tramo principal del circuito.
Tabla 8 Inspección circuito Boquerón. Continuación
Capítulo 6 111
REGISTRO FOTOGRÁFICO DEFECTO ELEMENTO CAUSA DE FALLA
ASOCIADA OBSERVACIÓN
Distancias de seguridad, cercanía de redes eléctricas a predios con riesgo de contacto con la red
PF14559328 Contacto de personas con la red
Derivación
Distancias de seguridad, cercanía de redes eléctricas a predios con riesgo de contacto con la red
CD20789 Contacto de personas con la red
Derivación
Tabla 8 Inspección circuito Boquerón. Continuación
112 METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS POTENCIALES
EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS
REGISTRO FOTOGRÁFICO DEFECTO ELEMENTO CAUSA DE FALLA
ASOCIADA OBSERVACIÓN
Apoyos fisurados y desaplomados
CD20786 Degradación de material
Tramo principal del circuito.
Redes distencionadas PF14686921 Degradación de material
Tramo principal del circuito.
Tabla 8 Inspección circuito Boquerón. Continuación
En la inspección visual del circuito se encontraron un total de 20 defectos identificados en
toda la red inspeccionada.
Durante la inspección visual se realizaron las inspecciones termográficas y de ultrasonido,
no se encontraron en las mediciones defectos asociados a puntos calientes o pérdida de
aislamiento que pudieran causar un modo de falla por degradación de material en el circuito
Boquerón.
6.4 Análisis de riesgos del circuito
Una vez recopilada la información correspondiente a inspecciones visuales, inspección
termográfica y de ultrasonido, análisis de cargabilidad y calculados los valores de
probabilidad para cada causa de falla y sus impactos se realiza el análisis del riesgo.
El análisis de riesgo se hace con la matriz RAM de la tabla 3 que determina la medida del
riesgo considerando la probabilidad y el impacto. A continuación, se presenta el resultado
obtenido para el circuito Boquerón objeto del análisis de este trabajo.
Tabla 9 Análisis de riesgos circuito Boquerón
ANALISIS AMFEC LEVANTAMIENTO DE RED PRIMARIA
CIRCUITO BOQUERON LOCALIDAD USME
SUBESTACIÓN USME TENSIÓN 11,4 Kv
MODO DE FALLA
ELEMENTO DEFECTO RÓTULO CAUSA DE
FALLA CONSECUENCIA
EFECTO DE FALLA
PROBABILIDAD DE FALLA
FRECUENCIA RIESGO SOLUCIÓN
PLANTEADA
FALLA EN LA OPERACIÓN
SECCIONAMIENTO
ELEMENTOS DEFECTUOSOS DE LA RED
S3907
DEGRADACIÓN MATERIAL
ECONÓMICAS DAÑOS SEVEROS INTERRUPCIÓN
TEMPORAL 0,9013
SUCEDE VARIAS VECES AL MES
EN LA EMPRESA
ALTO DEFINIR MATERIAL QUE PRESENTA LA FALLA Y REALIZAR EL REEMPLAZO
ALTO
ALTO
DPS SIN CONEXIÓN A TIERRA
DESCARGA ATMOSFÉRICA
ECONÓMICAS
DAÑOS IMPORTANTES INTERRUPCIÓN
BREVE
0,2414 SUCEDE VARIAS VECES AL AÑO
EN LA EMPRESA MEDIO
MANTENIMIENTO CORRECTIVO
FALLA EN LA OPERACIÓN
POSTES
EXPOSICIÓN A FLUJO
VEHICULAR ALTO PESADO
Desde el afloramiento
principal S3907 hasta el CD
20576
POSTICIDIO, DAÑO POR VEHÍCULOS
ECONÓMICAS DAÑO MAYOR
SALIDA SUBESTACIÓN
0,4595 SUCEDE VARIAS VECES AL AÑO
EN LA EMPRESA MEDIO
REUBICACIÓN DE POSTES
FALLA EN LA OPERACIÓN
TRAMO CONDUCTOR
DISTANCIAS DE SEGURIDAD, CERCANÍA DE REDES ELÉCTRICAS A PREDIOS CON RIESGO DE CONTACTO CON LA RED
TRAMO ENTRE CD20576 Y SZ8075
CONTACTO PERSONAS
CON LA RED EN PERSONAS
UNA O MAS MUERTES
0,5529 SUCEDE VARIAS VECES AL AÑO
EN LA EMPRESA ALTO
CAMBIO A RED SEMIAISLADA SUBTERRANIZACIÓN DE REDES
Capítulo 6 115
ANALISIS AMFEC LEVANTAMIENTO DE RED PRIMARIA
CIRCUITO BOQUERON LOCALIDAD USME
SUBESTACIÓN USME TENSIÓN 11,4 Kv
MODO DE FALLA
ELEMENTO DEFECTO RÓTULO CAUSA DE
FALLA CONSECUENCIA
EFECTO DE FALLA
PROBABILIDAD DE FALLA
FRECUENCIA RIESGO SOLUCIÓN
PLANTEADA
FALLA EN LA OPERACIÓN
TRAMO CONDUCTOR
TRAMO DE CONDUCTOR XLPE AÉREO EXPUESTO A INDUCCIÓN POR TORRE DE AT
PF14258963 DEGRADACIÓN
MATERIAL ECONÓMICAS
DAÑOS IMPORTANTES INTERRUPCIÓN
BREVE
0,9013 SUCEDE VARIAS VECES AL MES
EN LA EMPRESA MEDIO SUBTERRANIZAR RED
FALLA EN LA OPERACIÓN
TRAMO CONDUCTOR
DISTANCIAS DE SEGURIDAD, CERCANÍA DE REDES ELÉCTRICAS A PREDIOS CON RIESGO DE CONTACTO CON LA RED
En estructuras del CD20545
CONTACTO PERSONAS
CON LA RED EN PERSONAS
UNA O MAS MUERTES
0,5529 SUCEDE VARIAS VECES AL AÑO
EN LA EMPRESA ALTO
CAMBIO A RED SEMIAISLADA SUBTERRANIZACIÓN DE REDES
FALLA EN LA OPERACIÓN
TRAMO CONDUCTOR
DISTANCIAS DE SEGURIDAD, CERCANÍA DE REDES ELÉCTRICAS A PREDIOS CON RIESGO DE CONTACTO CON LA RED
TRAMO Entre el PF 14500145 y el CD 20822
CONTACTO PERSONAS
CON LA RED EN PERSONAS
UNA O MAS MUERTES
0,5529 SUCEDE VARIAS VECES AL AÑO
EN LA EMPRESA ALTO
CAMBIO A RED SEMIAISLADA SUBTERRANIZACIÓN DE REDES
FALLA EN LA OPERACIÓN
TRAMO CONDUCTOR
DISTANCIAS DE SEGURIDAD, CERCANÍA DE REDES ELÉCTRICAS A PREDIOS CON RIESGO DE CONTACTO CON LA RED
TRAMO de MT en el seccionamiento S28451
CONTACTO PERSONAS
CON LA RED EN PERSONAS
UNA O MAS MUERTES
0,5529 SUCEDE VARIAS VECES AL AÑO
EN LA EMPRESA ALTO
CAMBIO A RED SEMIAISLADA SUBTERRANIZACIÓN DE REDES
Tabla 9 análisis de riesgos circuito Boqueron. Continuación
116 METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS POTENCIALES
EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS
ANALISIS AMFEC LEVANTAMIENTO DE RED PRIMARIA
CIRCUITO BOQUERON LOCALIDAD USME
SUBESTACIÓN USME TENSIÓN 11,4 Kv
MODO DE FALLA
ELEMENTO DEFECTO RÓTULO CAUSA DE
FALLA CONSECUENCIA
EFECTO DE FALLA
PROBABILIDAD DE FALLA
FRECUENCIA RIESGO SOLUCIÓN
PLANTEADA
FALLA EN LA OPERACIÓN
POSTES
EXPOSICIÓN A FLUJO VEHICULAR ALTO PESADO
Entre el seccionamiento 35951 y un tramo adelante del CD20796
POSTICIDIO, DAÑO POR VEHÍCULOS
ECONÓMICAS DAÑOS SEVEROS INTERRUPCIÓN
TEMPORAL 0,4595
SUCEDE VARIAS VECES AL AÑO
EN LA EMPRESA MEDIO
INSTALACIÓN DE BARRERAS DE PROTECCIÓN
FALLA EN LA OPERACIÓN
TRAMO CONDUCTOR
PUNTO DE FALLA POR RED MT SIN FUNCIÓN Y DISTENCIONADO
PF14500145 VIENTOS FUERTES
ECONÓMICAS
DAÑOS IMPORTANTES INTERRUPCIÓN
BREVE
0,5829 SUCEDE VARIAS VECES AL AÑO
EN LA EMPRESA MEDIO
INSTALACIÓN DE SEPARADORES DE RED
FALLA EN LA OPERACIÓN
TRAMO CONDUCTOR
DISTANCIAS DE SEGURIDAD, CERCANÍA DE REDES ELÉCTRICAS A PREDIOS CON RIESGO DE CONTACTO CON LA RED
PF14559328 CONTACTO PERSONAS
CON LA RED EN PERSONAS
UNA O MAS MUERTES
0,5529 SUCEDE VARIAS VECES AL AÑO
EN LA EMPRESA ALTO
CAMBIO A RED SEMIAISLADA SUBTERRANIZACIÓN DE REDES
FALLA EN LA OPERACIÓN
TRAMO CONDUCTOR
DISTANCIAS DE SEGURIDAD, CERCANÍA DE REDES ELÉCTRICAS A PREDIOS CON RIESGO DE CONTACTO CON LA RED
CD20789 CONTACTO PERSONAS
CON LA RED EN PERSONAS
UNA O MAS MUERTES
0,5529 SUCEDE VARIAS VECES AL AÑO
EN LA EMPRESA ALTO
CAMBIO A RED SEMIAISLADA SUBTERRANIZACIÓN DE REDES
Tabla 9 análisis de riesgos circuito Boqueron. Continuación
Capítulo 6 117
ANALISIS AMFEC LEVANTAMIENTO DE RED PRIMARIA
CIRCUITO BOQUERON LOCALIDAD USME
SUBESTACIÓN USME TENSIÓN 11,4 Kv
MODO DE FALLA
ELEMENTO DEFECTO RÓTULO CAUSA DE
FALLA CONSECUENCIA
EFECTO DE FALLA
PROBABILIDAD DE FALLA
FRECUENCIA RIESGO SOLUCIÓN
PLANTEADA
FALLA EN LA OPERACIÓN
TRAMO CONDUCTOR
PUNTO DE FALLA POR RED MT SIN FUNCIÓN Y DISTENCIONADO
PF14686921 VIENTOS FUERTES
ECONÓMICAS
DAÑOS IMPORTANTES INTERRUPCIÓN
BREVE
0,5829 SUCEDE VARIAS VECES AL AÑO
EN LA EMPRESA MEDIO
INSTALACIÓN DE SEPARADORES DE RED
FALLA EN LA OPERACIÓN
POSTES APOYOS FISURADOS Y DESAPLOMADOS
CD20786 DEGRADACIÓN
MATERIAL AMBIENTALES
CONTAMINACIÓN LOCALIZADA
0,9013 SUCEDE VARIAS VECES AL MES
EN LA EMPRESA MEDIO CAMBIO DE POSTES
FALLA EN LA OPERACIÓN
POSTES APOYOS FISURADOS Y DESAPLOMADOS
PF14256356 DEGRADACIÓN
MATERIAL ECONÓMICAS
DAÑOS SEVEROS INTERRUPCIÓN
TEMPORAL 0,9013
SUCEDE VARIAS VECES AL MES
EN LA EMPRESA ALTO CAMBIO DE POSTES
FALLA EN LA OPERACIÓN
TRAMO CONDUCTOR
INDIVIDUOS ARBÓREOS EN CONTACTO O EN CERCANÍA CON LA RED
FRENTE AL CDCD84309
ARBOLES IMAGEN DE LA
EMPRESA NACIONAL 0,6314
SUCEDE VARIAS VECES AL AÑO
EN LA EMPRESA ALTO
CAMBIO A RED SEMIAISLADA SUBTERRANIZACIÓN DE REDES
FALLA EN LA OPERACIÓN
TRAMO CONDUCTOR
DISTANCIAS DE SEGURIDAD, CERCANÍA DE REDES ELÉCTRICAS A PREDIOS CON RIESGO DE CONTACTO CON LA RED
34832 Un tramo abajo del seccionamiento S 34832
CONTACTO PERSONAS
CON LA RED EN PERSONAS
UNA O MAS MUERTES
0,5529 SUCEDE VARIAS VECES AL AÑO
EN LA EMPRESA ALTO
CAMBIO A RED SEMIAISLADA SUBTERRANIZACIÓN DE REDES
FALLA EN LA OPERACIÓN
POSTES
EXPOSICIÓN A FLUJO VEHICULAR ALTO PESADO
PF14559458 POSTICIDIO, DAÑO POR VEHÍCULOS
ECONÓMICAS DAÑOS SEVEROS INTERRUPCIÓN
TEMPORAL 0,4595
SUCEDE VARIAS VECES AL AÑO
EN LA EMPRESA MEDIO
INSTALACIÓN DE BARRERAS DE PROTECCIÓN
Tabla 9 análisis de riesgos circuito Boqueron. Continuación
118 METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS POTENCIALES
EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS
ANALISIS AMFEC LEVANTAMIENTO DE RED PRIMARIA
CIRCUITO BOQUERON LOCALIDAD USME
SUBESTACIÓN USME TENSIÓN 11,4 Kv
MODO DE FALLA
ELEMENTO DEFECTO RÓTULO CAUSA DE
FALLA CONSECUENCIA
EFECTO DE FALLA
PROBABILIDAD DE FALLA
FRECUENCIA RIESGO SOLUCIÓN
PLANTEADA
FALLA EN LA OPERACIÓN
TRAMO CONDUCTOR
REDES DISTENCIONADAS
CD20668 VIENTOS FUERTES
ECONÓMICAS
DAÑOS IMPORTANTES INTERRUPCIÓN
BREVE
0,5829 SUCEDE VARIAS VECES AL AÑO
EN LA EMPRESA MEDIO
INSTALACIÓN DE SEPARADORES DE RED
FALLA EN LA OPERACIÓN
POSTES
EXPOSICIÓN A FLUJO VEHICULAR ALTO PESADO
S34832 POSTICIDIO, DAÑO POR VEHÍCULOS
ECONÓMICAS DAÑOS SEVEROS INTERRUPCIÓN
TEMPORAL 0,4595
SUCEDE VARIAS VECES AL AÑO
EN LA EMPRESA MEDIO
INSTALACIÓN DE BARRERAS DE PROTECCIÓN
FALLA EN LA OPERACIÓN
POSTES
EXPOSICIÓN A FLUJO VEHICULAR ALTO PESADO
PF14559425 POSTICIDIO, DAÑO POR VEHÍCULOS
ECONÓMICAS DAÑOS SEVEROS INTERRUPCIÓN
TEMPORAL 0,4595
SUCEDE VARIAS VECES AL AÑO
EN LA EMPRESA MEDIO
INSTALACIÓN DE BARRERAS DE PROTECCIÓN
Tabla 9 análisis de riesgos circuito Boqueron. Continuación
Con los resultados de la tabla anterior se deben priorizar los riesgos para determinar las
medidas de mitigación y control correspondientes. Para el circuito Boquerón en análisis se
encuentra que los riesgos más críticos son los correspondientes a riesgo alto con un total
de 12, lo demás riesgos son de riesgo medio.
De acuerdo a esta valoración es importante mencionar que para los casos en que se
presenta como consecuencia una o más muertes, estas corresponden a contacto de
personas con la red en predios que no cumplen distancias de seguridad, esto se presenta
por la violación de las distancias de seguridad de los predios construidos posteriormente a
la existencia de la instalación.
7. Conclusiones y recomendaciones
7.1 Conclusiones
La gestión de activos es una actividad cada vez más necesaria y además exigida por la
regulación, con el fin de garantizar una mejor prestación del servicio. La resolución CREG
015 de 2018 exige a los operadores de red que implementen y obtengan la certificación de
gestión de activos ISO 55000 para lo cual fijo un plazo de 5 años a partir de la vigencia de
la resolución. Parte de esa gestión de activos es la gestión del riesgo, para cual es
importante plantear opciones como el de este trabajo.
En la gestión de activos es fundamental obtener una medición del riesgo en los sistemas
de distribución, de ahí la importancia de definir metodologías que permitan su cálculo. Este
trabajo final de maestría presenta una propuesta en ese aspecto la cual fue probada para
un circuito de distribución seleccionado al azar con resultados satisfactorios.
La metodología planteada en este documento, permite realizar la valoración del riesgo
asociado a fallas en los activos de la red de media tensión de los sistemas de distribución
basado en la técnica AMFE. A pesar de ser un análisis complejo y largo, los resultados
que ofrece permite a los operadores de red, obtener la valoración del riesgo en términos
no sólo técnicos, sino económicos, de seguridad y ambientales.
Si bien se definió como modo de falla la salida de funcionamiento de los activos eléctricos
bajo análisis y se asociaron a éste las causas de falla, se puede realizar un análisis más
detallado definiendo más modos de falla con lo cual se identifican y valoran otros riesgos
en los mismos activos. Es el caso de la categoría de degradación de material que no
permite identificar qué tipo de elemento fue el que falló.
El desarrollo de este trabajo permitió profundizar en una temática particular e importante
en sistemas de distribución, además de permitir implementar este conocimiento en un caso
real y práctico. Lo anterior logró una aplicación de los conocimientos de confiabilidad vistos
durante la maestría y por lo tanto un mejor entendimiento de los mismos.
Conclusiones y recomendaciones 121
El método utilizado para determinar los valores de probabilidad de las causas de falla, el
método de Weibull, es muy útil en la gestión de mantenimiento de los componentes de un
sistema y análisis de confiabilidad. Este método es sumamente versátil y adaptable a
muchas formas de datos presentados e incluso se puede combinar con otros métodos
como los procesos de Markov.
7.2 Recomendaciones
A partir del conocimiento desarrollado en este trabajo final de maestría, se presentan las
recomendaciones más importantes:
Aplicar la metodología propuesta como una de las partes del proyecto de gestión
de activos que se está implementando por parte de los operadores de red.
Para la aplicación de la metodología extendida a los demás circuitos del sistema
de distribución es conveniente que, en el sistema de información, además de tener
información por circuito, debería introducirse una clasificación que bajo unos
parámetros predefinidos permita agruparlos selectivamente y para cada grupo de
circuitos determinar las probabilidades de falla por causa de evento.
Se debe asegurar que los sistemas de información en los cuales se registran los
eventos de los sistemas de distribución, se estructuren con el nivel de detalle y la
actualización permanente para garantizar una adecuada medición del riesgo.
Es conveniente que los operadores de red dispongan de sistemas de información
de confiabilidad donde se registren para cada tramo o elemento de la red
distribución la tasa de falla y reparación correspondiente, lo que facilitaría aún más
evaluación de la confiabilidad presente y futura.
Los métodos utilizados actualmente para la gestión de mantenimiento y previsión
de fallas, si bien tienen un grado aceptable de efectividad teniendo en cuenta los
indicadores de calidad de la compañía en los últimos años, son reactivos. Se
recomienda buscar a través de métodos predictivos basados en el uso de
información, históricos de la infraestructura y metodologías como AMFE, HAZOP,
122 METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS
POTENCIALES EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS Título de la tesis o trabajo de investigación
SAFOP, entre otras, métodos que permitan dar mayor eficiencia y oportunidad en
la atención de fallas en el sistema. Ejercicios como el desarrollado en este trabajo,
buscan precisamente utilizar esta información y que sea un insumo importante para
la toma de decisiones y la priorización de las inversiones, mejorando la calidad del
servicio y obteniendo mayor rentabilidad en remuneración de activos.
Anexo A: Historial de fallas años 2017,2018,2019 y 2020
Documentos de Excel en el cual se presentan los eventos con los cuales se realizó este trabajo y las tablas con los datos para la obtención de los parámetros de Weibull y las distribuciones de probabilidad.
Anexo B. Resultados del flujo de carga del circuito Boquerón.
Archivo Excel con los resultados obtenidos de corriente y tensión en por unidad, de los tramos evaluados en el flujo de carga a través del software DigSilent.
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