IDENTIFICACIÓN Y ANÁLISIS DE LOS NIVELES DE CALIDAD …identificaciÓn y anÁlisis de los niveles...

Detección de rayos de alta precisión Innovación Tecnológica para Predicción de Tormentas Eléctricas

Keraunos S.A.S Carrera 23 No. 114A-33, Oficina 103A Bogotá D.C., Colombia Tel: +571 7557493; +57 3187419335 www.keraunos.co

IDENTIFICACIÓN Y ANÁLISIS DE LOS NIVELES DE CALIDAD DEL SERVICIO ALCANZABLES EN LAS REDES DE DISTRIBUCIÓN DE

ENERGÍA ELÉCTRICA DEL SIN

TALLER

CONTRATO DE PRESTACIÓN DE SERVICIOS no. 026 de 2013, celebrado entre la FIDUCIARIA DE OCCIDENTE S.A. en su calidad de Vocera y Administradora del PATRIMONIO AUTÓNOMO DENOMINADO “FIDUOCCIDENTE S.A. – FIDEICOMISO CREG” y KERAUNOS

S.A.S.

COMISIÓN DE REGULACIÓN DE ENERGÍA Y GAS

9 de Septiembre de 2014

2

Contenido

Introducción

Parte 1: EXTERNALIDADES Condiciones climáticas y atmosféricas Topografía y fisiografía Regiones naturales

Parte 2: INFORMACIÓN DE CIRCUITOS Información general Criterios de agrupación Circuitos representativos

Parte 3:

ESTIMACIÓN DE LOS NIVELES ALCANZABLES Tasas de falla y tiempos de reparación Escenarios Modelado Resultados

Parte 4:

PROPUESTA DE GRUPOS DE CALIDAD Definición de una función de riesgo Marco de comparación

Programa

• Prof. Horacio Torres Sánchez

• Daniel Aranguren Fino, PhD.

• Prof. Estrella Parra López

• Prof. Jorge Martínez Collantes

• Ing. Ramiro Rueda Bueno

• Met. Germán Bernal García

3

• Jesús Alberto López, Est PhD

• Juan Carlos Inampués, MSc.

• Claudia Patricia Tovar, Est MSc

• Miguel Fernando Romero, Est PhD

• Manuel Alejandro Tibaduiza, Ing.

• Luisa Barrera, Est. MSc.

• Sebastián Jiménez, Est MSc.

EQUIPO DE TRABAJO

Resumen ejecutivo

El objetivo es identificar los niveles de calidad alcanzables para el SIN en su estado actual. Se analizó y depuró la información de 27 OR. Se identificaron las principales externalidades que afectan a todos los circuitos que conforman el SIN, mediante una división del país en regiones naturales. Se construyó una función de riesgo a partir de externalidades. Mediante simulaciones de confiabilidad se evaluaron diferentes escenarios, en los que se analizó principalmente el efecto de variar los tiempos de reparación en los indicadores de calidad. Con base en una revisión de literatura se construyeron las tendencias de los indicadores de calidad en el mundo, en zona tropical y en Colombia. Se propone un nuevo esquema de grupos de calidad, definidos por un lado por el nivel de riesgo de los circuitos (externalidades) y por el nivel de ruralidad.

4

Fuentes de Información

Características del SIN: SUI, Información solicitada mediante Circular CREG 035.

Parámetros Climáticos y Atmosféricos: IDEAM, IGAC, Keraunos.

Fisiografía, Topografía y Entidades Territoriales: IGAC SGC.

Velocidad del viento: UPME.

Nivel de Ruralidad: Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo – PNUD (2011).

5

REVISIÓN DE LITERATURA

Fuente: National Research Council. Terrorism and the Electric Power Delivery System . Washington, DC: The National Academies Press, 2012

Alcance

Estimación de niveles de calidad a partir de las principales externalidades y buenas prácticas de AOM:

• No se considera información real de interrupciones

• No se consideran elementos de protección, corte o maniobra

6

0

20

40

60

80

100

120

140

160

Real Estimado

SAID

I (h

)

Causas sociales: • Orden público • Manipulación de terceros • Robos de elementos de la red

Envejecimiento: • Deterioro de estructuras • Deterioro de elementos de protección

Nivel estimado en el estudio: • Externalidades (atmosféricas y climáticas) • Buenas prácticas de AOM

Otro tipo de fallas: • Daños causados por fuentes externas • Error humano • Sobrecarga

Parte 1:

EXTERNALIDADES

Condiciones climáticas y atmosféricas

Topografía y fisiografía

7

8

3. Estaciones meteorológicas

Las estaciones meteorológicas solamente cubren el 35% del área total de los municipios del SIN

Municipios del SIN: 573.700 km2

Cobertura de estaciones meteorológicas: 198.600 km2 (considerando radios de 20 y 30 km)

9

3. Estaciones meteorológicas

Grandes áreas del país no cuentan con información meteorológica suficiente

10

3. Condiciones climáticas y atmosféricas

Precipitación Temperatura

11

Viento (Velocidad media)


Alvehag (2011)

12

Nivel Ceráunico


13

Densidad de Descargas a Tierra (rayos/km2año) - KERAUNOS


Aranguren (2014) “Orveview of the Cloud-to-ground lightning activity in Colombia”

14

Índice de salinización- IDEAM, IGAC


15

Regiones naturales de Colombia

4. Condiciones topográficas

16

Fisiografía

4. Condiciones topográficas y fisiográficas

17

4.1. Nivel de Ruralidad

El índice propuesto por INDH: (a) combina la densidad demográfica con la distancia de los centros poblados mayores y menores,

(b) adopta el municipio como unidad de análisis y no el tamaño de las aglomeraciones,

(c) asume la ruralidad como un continuo (no una dicotomía urbano-rural)

*González, Jorge; Vanegas Hernando; Ríos Mariana y Baldión, Édgar. Una nueva mirada a lo rural. Informe de Desarrollo Humano 2011 para Colombia, del Pnudm. (2011).

18

4.1. Nivel de Ruralidad

19

Regiones consideradas para el estudio

Condiciones topográficas y fisiográficas

• Llanura del Caribe • Medio Magdalena • Montaña Noreste - Santandereana • Montaña Noroeste - Antioqueña • Altiplano Cundiboyacense • Montaña Centro • Alto Magdalena • Altiplano de Popayán • Montaña Sur • Valle del Cauca • Pacífico • Piedemonte Llanero • Catatumbo.

21

5.2 EVALUACIÓN DE EXTERNALIDADES

22


23

5.2. EVALUACIÓN DE EXTERNALIDADES

25


27


28

5. EVALUACIÓN DE EXTERNALIDADES

29


30


31

EVALUACIÓN DE EXTERNALIDADES

Incidencia de rayos en una red de distribución según IEEE 1410

32

EVALUACIÓN DE EXTERNALIDADES

10

28 6.0 bhNN g

Dónde:

N: es el índice de rayos/100 km/año

Ng: es la densidad de rayos a tierra

por km2 por año

h: es la altura del conductor más

alto en (m)

b: es el ancho de la estructura (m)

Parte 1:

INFORMACIÓN DE CIRCUITOS

Circular 035

SUI

33

35

2. FUENTES DE INFORMACIÓN

Información solicitada mediante la Circular 035 de 2013

27 de los 29 OR suministraron la información oportunamente para ser analizada en el presente estudio.

36

Bases de datos del SUI compartidas por la CREG a Keraunos.

2. FUENTES DE INFORMACIÓN

38

Diagrama de flujo para la extracción de información.

3. METODOLOGÍA

39

Algunos de los principales inconvenientes relacionados con en el manejo de la información fueron los siguientes: 1. Celdas vacías de la circular 035 de cada OR se trabajaron como, “ceros” en aquellos casos en

donde se percibía que dicho valor fuera coherente. En caso contrario, no se tenía en cuenta este registro para el análisis estadístico.

2. Circuitos reportados por el OR en la DB_035, no se encontraron en la BD de Calidad de la CREG. (CAR_T442_FORMATO5)

3. Algunos OR reportan de forma diferente sus circuitos en las BD de la CREG. Se evidenció casos en los cuales el OR reporta en la 035, por ejemplo, circuitos con guiones bajos (_) y en la BD de SUI con guiones seguidos (-). En aquellos casos, en los cuales era evidente que se trataban del mismo circuito, se procedió a corregir y cruzar la información.

4. La BD de calidad (CAR_T442_FORMATO5) presenta como último mes reportado Julio del año 2013.

5. La BD comercial (CONEXI_ENER_NO_RESID_2011A2013), presenta como último mes reportado Abril de 2013.

3. METODOLOGÍA

40

Diferenciación del tipo de circuito

3. METODOLOGÍA

41

Universo de las OR

4. RESULTADOS

42

4. RESULTADOS – Universo de los OR

43


44


49

Las variables longitud y potencia promedio por transformador muestran el mayor poder de discriminación

5. Análisis de conglomerados, curvas de probabilidad acumulada y resúmenes estadísticos para los 27 OR.

Usuario más alejado[km]

Pararrayos

Transformadores

TransformadoresTransformadoresTransformadores

Componentes principales de las variables consideradas

-0,22 -0,02 0,18 0,38 0,58

Component 1

-0,01

0,19

0,39

0,59

0,79

0,99

Co

mp

on

en

t 2

Longitud del circuito [km]

Cortacircuitos

Potencia promedio[kVA]

50

Longitudes largas, potencia promedio de transformador baja.

Longitudes medias, potencia promedio de transformador media.

Longitudes cortas, potencia promedio de transformador alta.


51

La naturaleza de los datos tiene una distribución asimétrica y con una variabilidad muy alta.

No es apropiado elaborar un número alto de

grupos, sino elaborar grupos considerando la naturaleza de los datos

Al realizar una transformación logarítmica la

dispersión se reduce.


Histograma de la longitud de los circuitos

Longitud [km]

-20 80 180 280 380

0

100

200

300

400

500

fre

qu

en

cy

Histograma del logaritmo de longitud de los circuitos

Log(Longitud)

-5 -3 -1 1 3 5 7

0

40

80

120

160

200

fre

qu

en

cy

Longitud (km) Log(Longitud) No. Circuitos 800 800

Promedio 22.24 2.42

Desviación estándar 34.9 1.16

Coef. de variación 156.9% 48.1%

Mínimo 0.02 -3.91

Máximo 316.17 5.76

Rango 316.15 9.67

Coef. Estan. de simetría 41.9 -4.45

Coef. Estan. de apuntamiento 97.28 18.31

52

La naturaleza de los datos tiene una distribución asimétrica y con una variabilidad muy alta.

No es apropiado elaborar un número alto de

grupos, sino elaborar grupos considerando la naturaleza de los datos

Al realizar una transformación logarítmica la

dispersión se reduce.


Potencia (kVA) Log(Potencia) No. Circuitos 697 697 Promedio 145.7 4.8 Desviación estándar 82.5 0.65 Coef. de variación 56.7% 13.56% Mínimo 10 2.3 Máximo 500 6.21 Rango 490 3.91 Coef. Estan. de simetría 14.1 -11.45 Coef. Estan. de apuntamiento 13.2 10.5

Histograma del logaritmo de la potencia promedio

2.1 3.1 4.1 5.1 6.1 7.1

log(Potencia)

0

30

60

90

120

150

fre

qu

en

cy

Histograma del logaritmo de la potencia promedio

Potencia promedio [kVA]

0 200 400 600 800

0

30

60

90

120

150

fre

qu

en

cy

53

5. ANEXO: Análisis de conglomerados, curvas de probabilidad acumulada y resúmenes estadísticos para los 27 OR

Parámetros: Longitud total del circuito Número total de ramales del

circuito Porcentaje de circuito que es

aéreo. Porcentaje del circuito que es

subterráneo Número total de

transformadores del circuito

58

5. ANEXO: Análisis de conglomerados, curvas de probabilidad acumulada y resúmenes estadísticos para los 27 OR

Codensa, conglomerado 3.

Parte 3:

CIRCUITOS REPRESENTATIVOS

Circuitos base

Condiciones climáticas y atmosféricas

59

60

5. Identificación de las diferentes externalidades en los municipios y circuitos que componen el SIN

63

5.1 SELECCIÓN DE CIRCUITOS REPRESENTATIVOS

64

5.3 SELECCIÓN DE CTOS. REPRESENTATIVOS

65


• Los circuitos seleccionados debían estar ubicados dentro del área de cobertura de al menos una estación meteorológica.

• Se seleccionaron las estaciones meteorológicas más cercanas a los centroides de externalidades. En caso de que el área de cobertura de la estación más cercana al centroide de externalidades no coincidiera con el área de influencia de ningún circuito centroíde físico y eléctrico, se seleccionó la siguiente estación meteorológica más cercana al centroide de externalidades.

• Se seleccionaron circuitos representativos en todas las 13 regiones seleccionadas.

• En caso de regiones con centroides que presentaran externalidades muy similares, se escogió solo aquella en que se encontrara coincidencia con un circuito centroide.

66


• Diferencias en cuanto a la resolución y calidad de la información

GF

D (

fla

she

s/km

2ye

ar)

Información de actividad de rayos

67


bajo medio alto TOTAL

1 1 2 3 6

2 5 4 2 11

3 1 4 2 7

TOTAL 7 10 7 24

Conglomerado

riesgo

Mediante el cruce de circuitos base y regiones naturales se obtuvieron los circuitos representativos (24 circuitos). Son circuitos reales.

Item Región Nivel de

tensión

Longitud aproximada

(km)

Potencia promedio

(kVA)

1 Altiplano Cundiboyacense 2 12.8 80.04

2 Altiplano Cundiboyacense 2 10.3 129.4

3 Magdalena Medio 2 25.2 30

4 Piedemonte Llanero 3 13.2 825

5 Piedemonte Llanero 2 189 35.3

6 Altiplano de Popayán 2 15 29.4

7 Llanura Caribe 2 231 23

8 Llanura Caribe 2 112.2 40.7

9 Montaña sur 2 79.8 26.5

10 Montaña centro 2 56.5 22.3


12 Montaña centro 3 4.3 250


14 Catatumbo 3 46.7 213.5

15 Catatumbo 2 11.4 92.8

16 Montaña Noreste - Santandereana 3 20.8 1043

17 Montaña Noreste - Santandereana 2 12.9 91.7

18 Montaña Noroeste - Antioqueña 2 94.4 20.3

19 Montaña Noroeste - Antioqueña 2 10 106.5

20 Valle del Cauca 3 13.6 1339

21 Valle del Cauca 3 10.7 985

22 Valle del Cauca 2 11.7 153.5

23 Alto Magdalena 2 71.2 22.6

24 Pacífico 2 62.5 48

Parte 3:

ESTIMACIÓN DE LOS NIVELES ALCANZABLES

Tasas de falla y tiempos de reparación

Escenarios

Modelado

Resultados

71

72


Fuente: National Research Council. Terrorism and the Electric Power Delivery System . Washington, DC: The National Academies Press, 2012

73

CIRCUITOS TÍPICOS

Externalidades y regiones:

Mediante la clasificación de todos los circuitos de los OR y las características de las regiones se definieron “circuitos típicos”. No son circuitos reales.

OP

ERA

DO

R D

E R

ED

PO

RC

ENTA

JE D

EL

CIR

CU

ITO

QU

E ES

AÉR

EO

LON

GIT

UD

(km

)

PO

TEN

CIA

PR

OM

EDIO

PO

R

TRN

ASF

OR

MA

DO

R

(kV

A)

NÚ

MER

O D

E

RA

MA

LES

NÚ

MER

O D

E

TRA

NSF

OR

MD

OR

ES

NÚ

MER

O D

E

REC

ON

ECTA

DO

RES

TELE

CO

NTR

OLA

DO

S

NÚ

MER

O D

E

REC

ON

ECTA

DO

RES

SIN

TEL

ECO

NTR

OL

SEC

CIO

NA

DO

RES

SEC

CIO

NA

LIZA

DO

RES

CO

RTA

CIR

CU

ITO

S

DES

CA

RG

AD

OR

ES D

E

SOB

RET

ENSI

ÓN

(PA

RA

RR

AY

OS)

IND

ICA

DO

RES

DE

FALL

A

PO

RC

ENTA

JE D

EL

CIR

CU

ITO

QU

E P

UED

E

SER

ATE

ND

IDO

PO

R

SUP

LEN

CIA

CODENSA 66.5 12.2 167.7 22.2 61.5 0.7 0.1 9.1 0.1 12.1 1.3 1.8 83.0

EBSA 99.0 19.2 57.6 16.3 44.4 0.2 0.1 1.3 0.0 13.7 0.0 2.2 47.0

ESSA 89.9 25.2 78.6 18.0 66.0 0.0 0.0 2.2 0.2 37.5 23.1 0.0 76.0

CHEC 97.0 16.4 48.4 17.0 72.0 0.5 0.0 2.0 0.1 33.2 0.1 0.4 75.0

EDEQ 90.2 36.5 64.7 36.5 112.8 0.6 0.2 1.4 0.0 23.7 2.6 0.0 100.0

ENERTOLIMA 98.0 54.2 50.6 18.6 74.5 0.3 0.0 43.4 0.0 0.0 0.0 0.0 72.5

EEC 90.2 51.6 50.0 24.9 103.6 0.0 0.9 4.5 0.0 38.3 0.2 0.0 84.0

EEP 83.9 28.5 90.6 24.1 144.0 0.0 0.0 5.0 0.0 44.0 7.0 0.0 94.3

BAJO PUTUMAYO 100.0 51.8 34.4 9.7 86.1 0.0 0.0 2.5 0.0 21.9 1.0 0.0 40.0

CEDENAR 100.0 87.6 45.2 14.5 193.3 0.0 0.1 19.6 0.0 22.8 0.0 0.1 9.0

ELECTROHUILA 97.2 64.9 100.9 44.0 101.9 0.6 0.1 5.3 0.0 36.1 0.0 0.0 41.0

Mediana 97.0 51.4 57.6 22.2 112.8 0.3 0.1 3.8 0.0 26.9 0.3 0.0 71.0Desviación estandar 16.4 22.8 35.2 10.5 43.0 0.3 0.5 12.1 0.8 12.2 8.2 0.6 30.0

ESSA 91.8 60.5 67.7 22.5 98.6 0.0 0.0 2.2 0.2 37.5 23.1 0.0 76.0

EPSA 97.4 63.0 49.9 24.1 169.4 1.2 0.3 4.9 1.3 27.7 0.3 2.0 88.0

EMCARTAGO 98.9 37.2 66.2 25.7 175.7 0.0 0.0 0.0 3.9 25.7 0.0 0.0 0.0

EMCALI 78.5 15.9 146.4 14.7 129.9 0.2 0.8 3.0 1.9 15.3 10.5 0.0 100.0

CEO 99.7 69.9 39.6 22.1 128.9 0.4 0.1 0.4 0.0 26.4 9.4 0.3 51.0

EPM 84.2 51.4 82.8 45.9 156.9 0.1 0.2 3.8 0.1 48.4 1.1 0.3 71.0

ELECTROHUILA 97.2 64.9 100.9 44.0 101.9 0.6 0.1 5.3 0.0 36.1 0.0 0.0 41.0

EMSA 97.3 84.2 45.9 1.9 121.5 0.3 0.0 31.2 0.1 31.2 31.2 0.0 51.0

ENELAR 100.0 31.6 154.0 28.1 180.9 0.0 0.2 0.9 0.0 46.1 0.0 0.0 0.0

CHEC 94.7 41.7 44.0 20.8 89.0 0.5 0.0 2.0 0.1 33.2 0.1 0.4 75.0

EDEQ 90.2 36.5 64.7 36.5 112.8 0.6 0.2 1.4 0.0 23.7 2.6 0.0 100.0

CEDENAR 100.0 87.6 45.2 14.5 193.3 0.0 0.1 19.6 0.0 22.8 0.0 0.1 9.0

ENERTOLIMA 98.0 54.2 50.6 18.6 74.5 0.3 0.0 43.4 0.0 0.0 0.0 0.0 72.5

CENS 95.3 88.4 56.5 27.7 142.4 0.7 2.5 0.1 0.0 31.0 0.0 0.0 47.0

EEC 90.2 51.6 50.0 24.9 103.6 0.0 0.9 4.5 0.0 38.3 0.2 0.0 84.0

EME 100.0 10.5 27.0 10.0 23.5 0.7 0.0 1.0 0.0 13.3 20.0 1.0 100.0

EEP 83.9 28.5 90.6 24.1 144.0 0.0 0.0 5.0 0.0 44.0 7.0 0.0 94.3

Mediana 97.2 51.6 56.5 24.1 128.9 0.3 0.1 3.0 0.0 31.0 0.3 0.0 72.5Desviación estándar 6.6 23.5 35.8 11.1 43.3 0.4 0.6 12.2 1.0 12.5 9.7 0.5 34.0

GR

UP

O 3

ELECTRICARIBE 92.8 48.0 56.0 10.2 136.4 0.8 0.7 0.6 0.1 17.4 0.5 6.3 35.0

ESSA 100.0 215.7 20.0 40.7 242.2 0.0 0.0 2.2 0.2 37.5 23.1 0.0 76.0

EPM 99.4 94.7 20.7 66.1 224.1 0.1 0.2 3.8 0.1 48.4 1.1 0.3 71.0

EBSA 100.0 119.6 26.6 34.7 131.3 0.2 0.1 1.3 0.0 13.7 0.0 2.2 47.0

EEC 90.2 51.6 50.0 24.9 103.6 0.0 0.9 4.5 0.0 38.3 0.2 0.0 84.0

CODENSA 99.0 108.6 28.5 44.3 190.3 0.7 0.1 9.1 0.1 12.1 1.3 1.8 83.0

CENS 100.0 290.3 21.3 17.4 345.2 0.7 2.5 0.1 0.0 31.0 0.0 0.0 47.0

CHEC 99.8 86.7 23.5 26.8 122.9 0.5 0.0 2.0 0.1 33.2 0.1 0.4 75.0

ENERTOLIMA 99.9 166.8 23.8 27.7 0.3 0.0 43.4 0.0 0.0 0.0 0.0 72.5


DISPAC 99.5 64.6 71.2 14.2 124.3 0.0 1.5 0.0 0.0 24.1 21.6 0.0 0.0

EPM 99.4 94.7 20.7 66.1 224.1 0.1 0.2 3.8 0.1 48.4 1.1 0.3 71.0


GR

UP

O 1

GR

UP

O2

GR

UP

O 4

GR

UP

O 5

74

7. REVISIÓN DE LITERATURA

Referencias internacionales 1. Alvehag, K. ; Soder, L., “A Reliability Model for Distribution Systems Incorporating Seasonal Variations in

Severe Weather”. IEEE Transactions on Power Delivery, Volume: 26, Issue: 2 Digital Object Identifier: 10.1109/TPWRD.2010.2090363 Page(s): 910 – 919, 2011.

2. Liang Du; Yong-hong Hu; Wei-heng Han, “Transmission and Distribution System Reliability Evaluation Based on Three-State Weather Model”. 2011 Asia-Pacific Power and Energy Engineering Conference (APPEEC), Digital Object Identifier: 10.1109/APPEEC.2011.5748699 Page(s): 1 – 4, 2011.

3. Peng Wang; Billinton, R. , “Reliability cost/worth assessment of distribution systems incorporating time-varying weather conditions and restoration resources”. IEEE Transactions on Power Delivery, Volume: 17, Issue: 1 Digital Object Identifier: 10.1109/61.974216, Page(s): 260 – 265, 2002.

4. Balijepalli, N.; Venkata, Subrahmanyam S. ; Richter, C.W., Jr.; Christie, R.D. ; Longo, Vito J.,” Distribution system reliability assessment due to lightning storms”. IEEE Transactions on Power Delivery, Volume: 20, Issue: 3 Digital Object Identifier: 10.1109/TPWRD.2005.848724, Page(s): 2153 – 2159, 2005.

5. IEEE1410. “Guide for Improving the Lightning Performance of Electric Power Overhead Distribution Lines” –IEEE Std 1410 – 2010.

6. IEC 60071-2. “Insulation Coordination”. 1998. 7. IEC Standard – Publication 60815 IEC, “Guide for the selection of insulators in respect of polluted condition”.

IEC 60815, Gèneve, 1986

75


Referencias de trabajos nacionales (con reconocimiento internacional)

1. E. Pérez. “Avances en el modelamiento y experimentación de tensiones inducidas en redes de distribución” Tesis de Doctorado, Universidad Nacional de Colombia, 2006.

2. J. Herrera. “Nuevas aproximaciones en el cálculo de tensiones inducidas por descargas eléctricas atmosféricas” Tesis de Doctorado, Universidad Nacional de Colombia, 2006.

3. D. Aranguren, E. Pérez, J. Herrera, H. Torres, M. Salgado, G. Guerrero, M. Garzón. Las Redes de Distribución Rural y su Vulnerabilidad Ante los Rayos. i. Desarrollo de un Laboratorio Natural. Premio ASOCODIS – CON, Investigación y Desarrollo, 2010.

4. D. Aranguren, E. Pérez, J. Herrera, H. Torres, J. Inampués, E. Olarte, I. Santoyo, M. Salgado, G. Guerrero, M. Garzón. First Measurements of Lightning Induced Overvoltages in the Natural Laboratory in La Palma, Colombia. International Conference on Grounding and Earthing & 4th International Conference on Lightning Physics and Effects, Salvador – Brazil, 2010.

5. Informe Final Proyecto: “Mejoramiento de Índices de Calidad de los Circuitos de Distribución rural de Codensa en zonas de alta Actividad Eléctrica Atmosférica”. CODENSA, COLCIENCIAS, Universidad Nacional de Colombia. Julio de 2010.

6. Informe Técnico y Financiero proyecto: “Diseño y Construcción, Apropiados y Óptimos de Transformadores de Distribución para Zona Tropical”, Contrato CF. No. 430-97, COLCIENCIAS, EEB, SIEMENS, Universidad Nacional de Colombia, Bogotá, Colombia, diciembre de 2000.

7. Torres H., et al. “A comparison between Theoretical and Experimental Lightning Induced Voltages in Tropical Zone”, International Conference on Grounding and Earthing, GROUND’2000, Belo Horizonte - Brazil, 2000.

76


Referencias de trabajos nacionales (con reconocimiento internacional)

8. S. Fernández S., Piñeres R. “Evaluación de la severidad de la contaminación sobre aisladores cerámicos”. Universidad del Norte, Barranquilla – Colombia. 2012

9. De La Ossa J., Lafaurie J., Miranda R. “Determinación del Comportamiento de Aisladores Contaminados de Subestaciones Eléctricas”. Universidad del Norte, Barranquilla – Colombia. 2013.

77

7. REVISIÓN DE LITERATURA – TASAS DE FALLAS

78

7. REVISIÓN DE LITERATURA – TASAS DE FALLAS

Mortalidad de transformadores de distribución. Reducción de vida útil

79

7. REVISIÓN DE LITERATURA – TIEMPOS DE REPARACIÓN

80

Los tiempos de reparación tienen una relación directa con el Nivel de Ruralidad

1 CODENSA

Índice de Ruralidad 1 2 3 4 5

No. Trafos 47776 8097 2650 1143 237 59903

Average 16.1166 60.3493 106.173 191.663 167.456

Median 7.90 49.37 72.51 125.81 100.31

% de trafos 79.76 13.52 4.42 1.91 0.40

2 CEDENAR


No. Trafos 2435 143 1093 173 168 4012

Average 56.5619 150.318 135.336 253.343 182.515

Median 35.48 152.99 128.21 163.11 161.45

60.69 3.56 27.24 4.31 4.19

3 CENS


No. Trafos 6347 1169 1098 3260 3766 15640

Average 67.1678 82.6706 180.033 542.781 226.226

Median 10.2239 44.2389 98.8219 169.725 132.712

4 CETSA


Fuente: Base de datos XM

7. REVISIÓN DE LITERATURA – TIEMPOS DE INDISPONIBILIDAD

81

7. PARÁMETROS PARA LA SIMULACIÓN

82

ESTIMACIÓN NIVELES ALCANZABLES DE CALIDAD - SIMULACIONES

i

ii

N

NUSAIDI

Ui: es la duración anual de las interrupciones para el punto i

Ni: es el número de usuarios en el punto i

i

ii

N

NSAIFI

i: es la tasa anual de fallas para el punto i

Ni: es el número de usuarios en el punto i

83

SIMULACIONES DE CONFIABILIDAD - SAIDI

1. Fallas debidas a rayos + salinidad & tiempos de reparación actuales.

2. Fallas debidas a rayos + mal tiempo + salinidad & tiempos de reparación actuales.

3. Fallas debidas a rayos + mal tiempo + salinidad & tiempos de reparación considerando una mejora en función del nivel de ruralidad. (t = NR*8h)

4. Fallas debidas a rayos + mal tiempo + salinidad & tiempos de reparación exigentes, tomando como referencia el tiempo de reparación en circuitos urbanos (t=4h).

Nota: En todos los casos se incluyó la tasa de mantenimiento, aunque ésta contribuye con menos de 5% en la tasa de fallas.

84

Debido a que no se consideraron mejoras, el SAIFI tiende a mantenerse constante

SIMULACIONES DE CONFIABILIDAD - SAIFI

Parte 3:

PROPUESTA DE GRUPOS DE CALIDAD

Definición de una función de riesgo

Topografía y fisiografía

85

86

ÍNDICE DE RIESGO Se aplicó el método

estadístico de las “componentes

principales” sobre la totalidad de los datos

de externalidades y se obtuvo un índice

de riesgo

87

ÍNDICE DE RIESGO Al

tipla

no C

undi

boya

cens

e

Altip

lano

de

Popa

yán

Alto

mag

dale

na 1

Alto

mag

dale

na 2

Cat

atum

bo 1

Cat

atum

bo 2

Llan

ura

Car

ibe

Med

io M

agda

lena

Mon

taña

Cen

tro 1

Mon

taña

Cen

tro 2

Mon

taña

Cen

tro 3

Mon

taña

Nor

este

1

Mon

taña

Nor

este

2

Mon

taña

Nor

este

3

Mon

taña

Nor

oest

e 1

Mon

taña

Nor

oest

e 2

Mon

taña

Nor

oest

e 3

Mon

taña

Sur

1

Mon

taña

Sur

2

Mon

taña

Sur

3

Pací

fico

Pied

emon

te L

lane

ro

Valle

del

Cau

caRegión

Box-and-Whisker Plot

0

20

40

60

80

100

120

R

ALTO

MED

IO B

AJO

Se aplicó el método

estadístico de las “componentes

principales” sobre la totalidad de los datos

de externalidades y se obtuvo un índice

de riesgo

88

ÍNDICE DE RIESGO

ALTO

MED

IO B

AJO

Se aplicó el método estadístico de las

“componentes principales” sobre la

totalidad de los datos de externalidades y se obtuvo un índice

de riesgo

89


Fuente: CEER. Council of European Energy Regulators

El SAIDI tiene una relación con la cantidad de red subterránea y ésta a su vez con la densidad poblacional. La densidad poblacional puede ser usado como parámetro de comparación entre países.

90

NIVEL DE RURALIDAD

Los tiempos de reparación tienen una relación directa con el Nivel de Ruralidad

Fuente: Base de datos XM

Fuente: PNUD

91


Fuente: CEER. Council of European Energy Regulators

El SAIDI tiene una relación con la cantidad de red subterránea y ésta a su vez con la densidad poblacional. La densidad poblacional puede ser usado como parámetro de comparación entre países.

Colombia 1036

92

SAIDI Circuitos representativos - Colombia

Densidad poblacional de Colombia

ALTERNATIVAS DE GRUPOS DE CALIDAD

93

ALTERNATIVAS DE GRUPOS DE CALIDAD

Porcentaje de circuitos en cada clasificación, con respecto al total de circuitos del SIN

1 2 y 3 4 y 5 Total

Bajo (0-22) 27.7% 10.8% 2.8% 41.2%

Medio (22-45) 35.4% 7.4% 3.6% 46.5%

Alto (45-100) 4.5% 3.9% 3.8% 12.3%

Total 67.6% 22.2% 10.2% 100.0%

Nivel de Ruralidad

Índice de

Riesgo

Alternativa 1:

Alternativa 2:

1 2 3 4 5 Total

Bajo (0-22) 27.7% 8.6% 2.2% 2.3% 0.5% 41.2%

Medio (22-45) 35.4% 4.5% 2.9% 2.9% 0.7% 46.5%

Alto (45-100) 4.5% 2.0% 1.9% 2.4% 1.5% 12.3%

Total 67.6% 15.1% 7.1% 7.6% 2.7% 100.0%

Nivel de Ruralidad

Índice de

Riesgo

Tasas de falla ()

Tiempos de

reparación ()

94

ALTERNATIVAS DE GRUPOS DE CALIDAD Y NIVELES ALCANZABLES

Nivel de riesgo Proyección (SAIDI [h/año]) 1 2 y 3 3 y 4

SAIDI Colombia actual < 5.3 5.3 a 21.9 21.9 a 85.8

ALTO SAIDI Colombia (tendencia intermedia entre actual y mediana del trópico) < 4.2 4.2 a 15.6 15.6 a 56.1

MEDIO SAIDI Colombia (tendencia a la mediana del trópico) < 3.1 3.1 a 9.2 9.2 a 26.4

BAJO SAIDI Colombia (tendencia a la mediana del mundo) < 2.0 2.0 a 6.8 6.8 a 22.0

Nivel de Ruralidad

95

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

110

120

130

140

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

SAID

I [h

]

Índice de Ruralidad

N. Alto

N. Medio

N. Bajo

Alto

Medio

Bajo

ALTERNATIVAS DE GRUPOS DE CALIDAD Y NIVELES ALCANZABLES

0

20

40

60

80

100

120

140

160

SAID

I (h

)





96

CONCLUSIONES

1. Se buscó determinar cuales son los niveles de calidad alcanzables, con base en el estado

actual de las redes de distribución de energía, sin considerar mejoras en la construcción de las redes. En dicho análisis se encuentra que el parámetro tiempo de reparación tiene una susceptibilidad muy alta de mejora, lo cual tiene un efecto muy importante en la mejora del SAIDI. De éste estudio se concluye que es pertinente desarrollar modelos de tiempos de reparación, específicos para las condiciones del país, pero para ello debe realizarse un análisis detallado de los reportes de falla en los operadores de red.

2. El alcance de este estudio no contempla mejoras en las redes de distribución, por tal

razón, la cantidad de fallas en las redes se mantienen; es decir, el valor de SAIFI no se ve alterado.

3. El estudio entrega un análisis detallado de las características físicas y eléctricas de todos

los circuitos de 27 operadores de red; utilizando una metodología de clasificación basada en la longitud del circuito y potencia promedio de los transformadores. Todas las demás variables físicas y eléctricas fueron analizadas; no obstante, se concluyó que las dos variables con mayor poder de discriminación son: “longitud del circuito y potencia promedio de los transformadores”. Con base en lo anterior fue posible dar una visión global del SIN actual y sus particularidades.

97

CONCLUSIONES

4. Como uno de los principales resultados, fue posible hacer una recolección amplia de

información y realizar un estudio integral de las principales externalidades dadas por las condiciones climáticas y atmosféricas, la fisiografía y la topografía de Colombia. Se concluye que Colombia presenta características únicas a nivel mundial, con externalidades que tienen valores extremos, tanto en intensidad (ej. Precipitación), como en frecuencia de ocurrencia (ej. Nivel Ceráunico), combinados con condiciones fisiográficas, también extremas. Cabe resaltar que aproximadamente el 12 % de los circuitos analizados en este estudio se encuentran ubicados en regiones que presentan condiciones extremas de externalidades.

5. Del análisis se concluye que 24 circuitos representativos reflejan estadísticamente la

clasificación de las características físicas y eléctricas, así como de las externalidades en las diferentes regiones.

6. Mediante la realización de cinco visitas de verificación, en las cuales se hizo una evaluación

mediante la técnica de muestreo, se estableció que la información verificada, la cual corresponde con la suministrada por los OR mediante la Circular 035 y reportada en el SUI, es correcta en más de un 90%. Se reportan casos puntuales de información inconsistente, principalmente de elementos de protección.

98

CONCLUSIONES

7. De la revisión bibliográfica se concluye que en la gran mayoría de países se usan los

lineamientos generales de la norma “IEEE 1366 Guide for Electric Power Distribution Reliability Indices” y gracias a ello es posible hacer estudios comparativos de indicadores de confiabilidad entre países. Debido a que en Colombia no se ha adoptado ésta norma, para el presente estudio fue necesario realizar una serie de suposiciones con el objetivo de obtener indicadores comparables con las referencias internacionales. Estos indicadores pueden ser usados como referencia para definir metas de mejora en la calidad del servicio.

8. Las simulaciones de confiabilidad permitieron crear una tendencia del SAIDI para

Colombia (tendencia dada en función de la densidad poblacional y considerando los tiempos de reparación para cada nivel de ruralidad) y compararla con los referentes internacionales. De éste análisis se obtiene que Colombia como país tiene un SAIDI estimado de 17.27 h; que para alcanzar el referente de zona tropical debe reducir éste valor hasta 7.68 h (reducción de 56%) y para llegar al referente mundial debe bajar este valor hasta 4.57 h (reducción de 74%).

99

CONCLUSIONES

9. Se creó un índice de riesgo que es calculado a partir de los valores de las principales

externalidades para una región determinada; éste índice de riesgo permite darle un calificativo a un determinado circuito con niveles de riesgo alto, medio o bajo. Usando el índice de riesgo y el nivel ruralidad se genera una matriz, la cual se propone sea la clasificación para definir los Grupos de Calidad.

10. Dado que el valor de las externalidades del país no es homogéneo, existen regiones que presentan valores de riesgo bajo, las cuales pueden compararse con países en latitudes templadas; de igual forma, regiones con valores de riesgo medio pueden ser comparadas con países ubicados en el trópico; no obstante, zonas con valores de riesgo alto, no tienen referente de comparación. El 88% de los circuitos analizados se encuentran en regiones con índices de riego bajo y medio.

11. Las medidas para incrementar los niveles de confiabilidad se pueden resumir en tres grandes grupos: las orientadas a reducir la tasa de fallas, las enfocadas a reducir el tiempo de afectación y las que se orientan a minimizar el número de clientes afectados. Experiencia y buenas prácticas de los OR + INNOVACIÓN TECNOLÓGICA + uso eficiente y oportuno de tecnologías de la información.

12. Estimación de niveles de calidad a partir de las principales externalidades y buenas prácticas de AOM:

• No se considera información real de interrupciones

• No se consideran elementos de protección, corte o maniobra

100

0

20

40

60

80

100

120

140

160

Real Estimado

SAID

I (h

)





CONCLUSIONES

Muchas gracias

por su atención

101

IDENTIFICACIÓN Y ANÁLISIS DE LOS NIVELES DE CALIDAD …identificaciÓn y anÁlisis de los niveles...

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