ESCUELA POLITÉCNICA NACIONAL ESCUELA DE INGENIERÍA ANALISIS DE RIESGO EN MODALIDADES DE CONTRATACIÓN A LARGO PLAZO DEL MERCADO ELÉCTRICO ECUATORIANO PROYECTO PREVIO A LA OBTENCIÓN DEL TÍTULO DE INGENIERO ELÉCTRICO PATRICIO ALEJANDRO BENALCÁZAR PÁEZ JORGE ANTONIO REYES VERDUGA DIRECTOR: DR. ING. GABRIEL SALAZAR Quito, Junio 2007 DECLARACIÓN Nosotros, Patricio Alejandro Benalcázar Páez y Jorge Antonio Reyes Verduga, declaramos bajo juramento que el trabajo aquí descrito es de nuestra autoría; que no ha sido previamente presentada para ningún grado o calificación profesional; y, que hemos consultado las referencias bibliográficas que se incluyen en este documento. A través de la presente declaración cedemos nuestros derechos de propiedad intelectual correspondientes a este trabajo, a la Escuela Politécnica Nacional, según lo establecido por la Ley de Propiedad Intelectual, por su Reglamento y por la normatividad institucional vigente. Patricio Benalcázar Páez Jorge Reyes Verduga CERTIFICACIÓN Certifico que el presente trabajo fue desarrollado por Patricio Alejandro Benalcázar Páez y Jorge Antonio Reyes Verduga, bajo mi supervisión. Dr. Ing. Gabriel Salazar DIRECTOR DE PROYECTO CONTENIDO. GLOSARIO DE TÉRMINOS. ............................................................................................................... I RESUMEN...........................................................................................................................................V 1. INTRODUCCIÓN. ......................................................................................................................... 1 1.1. ANTECEDENTES. ................................................................................................................. 3 1.2. CONTRATOS EN EL SECTOR ELÉCTRICO. ....................................................................... 4 1.3. ESTRUCTURA DEL SECTOR ELÉCTRICO ECUATORIANO. ............................................. 5 1.3.1. AGENTES. ................................................................................................................... 7 1.3.2. INTEGRANTE. ............................................................................................................. 7 1.3.3. ADMINISTRADOR TÉCNICO Y COMERCIAL. ........................................................... 7 1.3.4. REGULADOR............................................................................................................... 7 1.4. MERCADO SPOT Y DE CONTRATOS.................................................................................. 8 1.4.1. MERCADO SPOT. ....................................................................................................... 8 1.4.2. MERCADO DE CONTRATOS. .................................................................................... 9 1.4.3. MERCADO HÍBRIDO. .................................................................................................. 9 2. OBJETIVOS. .............................................................................................................................. 11 2.1. PRESENTACIÓN DEL PROBLEMA. ................................................................................... 11 2.2. OBJETIVO GENERAL. ........................................................................................................ 12 2.3. OBJETIVOS ESPECÍFICOS................................................................................................ 13 2.4. ALCANCE. ........................................................................................................................... 13 2.5. CONTENIDO DE LA TESIS. ................................................................................................ 14 2.6. CONTRIBUCIONES ESPERADAS DEL TRABAJO. ........................................................... 15 3. MARCO TEÓRICO. .................................................................................................................... 18 3.1. INCERTIDUMBRE EN LOS MERCADOS DE GENERACIÓN ELÉCTRICA. ...................... 18 3.2. RIESGOS ASOCIADOS AL MERCADO DE CONTRATOS BILATERALES DE ENERGÍA ELÉCTRICA. ........................................................................................................................ 20 3.3. MODALIDADES DE CONTRATACIÓN. .............................................................................. 24 3.4. TIPOS DE CONTRATOS MÁS UTILIZADOS EN EL MEM ECUATORIANO....................... 26 3.4.1. CONTRATO TIPO “PAGUE LO CONTRATADO”. .................................................... 26 3.4.2. CONTRATO TIPO “PAGUE LO DEMANDADO”. ...................................................... 28 3.4.3. CONTRATO TIPO “PAGUE LO PRODUCIDO CON TOPE”. .................................... 29 3.5. HERRAMIENTAS PARA EL ANÁLISIS DE RIESGO........................................................... 32 3.5.1. VaR (VALUE AT RISK). ............................................................................................. 32 3.5.2. CVaR (CONDITIONAL VALUE AT RISK).................................................................. 34 3.5.3. PaR (PROFIT AT RISK)............................................................................................. 35 3.5.4. CPaR (CONDITIONAL PROFIT AT RISK) ................................................................ 35 3.5.5. TEST DE ESTRÉS..................................................................................................... 36 3.5.6. ANÁLISIS DE INCERTIDUMBRE USANDO SIMULACIONES. ................................ 36 3.5.7. ÁRBOL DE DECISIÓN Y OPCIONES REALES. ....................................................... 36 3.5.8. ANÀLISIS DE ESCENARIOS Y DE SENSIBILIDAD. ................................................ 37 3.5.9. CFaR (CASH FLOW AT RISK). ................................................................................. 37 3.5.10. OTRAS MEDIDAS DE RIESGO. ............................................................................. 39 3.6. PRONÓSTICO DE DEMANDA. ........................................................................................... 40 3.6.1. INTRODUCCIÓN. ...................................................................................................... 40 3.6.2. FACTORES QUE INFLUYEN EN EL PRONÓSTICO DE LA DEMANDA DE ENERGÍA ELÉCTRICA. ............................................................................................. 41 3.6.3. MODELACIÓN DEL PRONÓSTICO DE ENERGÍA ELÉCTRICA. ............................ 44 3.6.4. MODELOS DE PREVISIÓN DE DEMANDA DE ENERGÍA ELÉCTRICA................. 45 3.6.4.1. Métodos de tendencia temporal.................................................................................. 46 3.6.4.2. Métodos de series cronológicas.................................................................................. 46 3.6.4.3. Métodos de usuario final. ............................................................................................ 47 3.6.4.4. Métodos econométricos. ............................................................................................. 47 3.6.4.5. Métodos híbridos. ....................................................................................................... 48 3.7. EL AGENTE GENERADOR. ................................................................................................ 49 3.7.1. DEFINICIÓN............................................................................................................... 49 3.7.2. CÁLCULO DE REMUNERACIÓN POR VENTA DE ENERGÍA. .............................. 49 3.7.3. EL GENERADOR Y SU PARTICIPACIÓN EN EL MERCADO ELÉCTRICO MAYORISTA ECUATORIANO. .................................................................................. 51 3.8. LIQUIDACIÓN DE LAS TRANSACCIONES DE ENERGÍA. ................................................ 52 3.8.1. LIQUIDACIÓN DE LAS TRANSACCIONES DE ENERGÍA DE GENERADORES. .. 52 3.8.1.1. En el Mercado Spot. ................................................................................................... 52 3.8.1.2. En el Mercado de Contratos. ...................................................................................... 54 3.8.2. ENERGÍA ADQUIRIDA EN EL MERCADO OCASIONAL PARA CUMPLIR CONTRATOS. ............................................................................................................ 54 3.8.3. LIQUIDACIÓN DE POTENCIA REMUNERABLE PUESTA A DISPOSICIÓN. ......... 56 4. ANÁLISIS DE RIESGO. ............................................................................................................. 60 4.1. ANÁLISIS DE RIESGO PARA UNA CENTRAL HIDROELÉCTRICA................................... 60 4.2. RECOPILACIÓN DE INFORMACIÓN.................................................................................. 61 4.2.1. INFORMACIÓN ENERGÉTICA. ................................................................................ 61 4.2.2. INFORMACIÓN ECONÓMICA................................................................................... 62 4.3. ANÁLISIS DE DATOS. ......................................................................................................... 62 4.3.1. TRATAMIENTO DE SERIES DE DATOS.................................................................. 62 4.3.2. PRONÓSTICO DE DEMANDA. ................................................................................. 68 4.3.3. SIMULACIÓN ESTOCÁSTICA DE LA DEMANDA.................................................... 73 4.3.3.1. Coeficiente de Asimetría de Fisher. ............................................................................ 73 4.3.3.2. Generación de Valores Aleatorios. ............................................................................. 78 4.4. ANÁLISIS UTILIZANDO CFAR Y EAR. ................................................................................ 79 4.4.1. ANÁLISIS CON CFaR................................................................................................ 80 4.4.1.1. Contrato tipo “Pague lo Contratado”. .......................................................................... 80 4.4.1.1.1. Análisis de resultados para el contrato tipo “Pague lo Contratado”. ................. 89 4.4.1.2. Contrato tipo “Pague lo Demandado”. ........................................................................ 90 4.4.1.2.1. Análisis de resultados para el contrato tipo “Pague lo Demandado”................. 96 4.4.1.3. Contrato tipo “Pague lo Producido con Tope de Demanda”........................................ 98 4.4.1.3.1. Análisis de resultados para el contrato tipo “Pague lo Producido con Tope”. 104 4.4.2. ANÁLISIS CON EaR. ............................................................................................... 106 4.4.2.1. Análisis de resultados para EaR.............................................................................. 118 4.4.3. COMENTARIOS....................................................................................................... 120 5. ALTERNATIVAS PARA CONTROLAR EL RIESGO. ............................................................. 128 6. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES. .......................................................................... 131 7. BIBLIOGRAFÍA. ....................................................................................................................... 134 8. ANEXOS ................................................................................................................................... 137 ÍNDICE DE FIGURAS. FIGURA 1-1: ESTRUCTURA DEL SECTOR ELÉCTRICO ECUATORIANO........................................................... 6 FIGURA 3-1: CONTRATO PAGUE LO CONTRATADO. .....................................................................................26 FIGURA 3-2: INGRESOS Y EGRESOS “PAGUE LO CONTRATADO”. ................................................................27 FIGURA 3-3: CONTRATO PAGUE LO DEMANDADO. .......................................................................................28 FIGURA 3-4: INGRESOS Y EGRESOS “PAGUE LO DEMANDADO”............¡ERROR! MARCADOR NO DEFINIDO. FIGURA 3-5: CONTRATO PAGUE LO PRODUCIDO CON TOPE.......................................................................30 FIGURA 3-6: INGRESOS Y EGRESOS “PAGUE LO PRODUCIDO CON TOPE”.............¡ERROR! MARCADOR NO DEFINIDO. FIGURA 3-7: FUNCIÓN DE DENSIDAD DE INGRESOS. VAR. ...................¡ERROR! MARCADOR NO DEFINIDO. FIGURA 3-8: FUNCIÓN DE DENSIDAD DE INGRESOS. CVAR. ................¡ERROR! MARCADOR NO DEFINIDO. FIGURA 3-9: MEDIDAS DE LA DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD DEL BENEFICIO.........................................35 FIGURA 3-10: COMPORTAMIENTO TÍPICO DE LA CURVA DE DEMANDA DIARIA EN ECUADOR.....................43 FIGURA 4-1: COMPORTAMIENTO DE LOS PRECIOS SPOT DE ENERGÍA POR DÍA LABORABLE......................66 FIGURA 4-2: PRECIOS SPOT DEL AÑO 2006.................................................................................................67 FIGURA 4-3: DEMANDA HISTÓRICA Y PRONOSTICADA PARA DÍAS LABORABLES. ........................................72 FIGURA 4-4: DISTRIBUCIÓN NORMAL............................................................................................................74 FIGURA 4-5: HISTOGRAMAS DE DEMANDAS PARA HORAS 1:00 AM Y 18:00 PM. .........................................76 FIGURA 4-6: CURVAS DE CONTRATO DE LA EE RIOBAMBA Y EE SANTA ELENA, PARA EL TIPO DE CONTRATO “PAGUE LO CONTRATADO”. .................................................................................................82 FIGURA 4-7: CURVAS DE CONTRATO DE LOS GRANDES CONSUMIDORES, PARA EL TIPO DE CONTRATO “PAGUE LO CONTRATADO”. ....................................................................................................................83 FIGURA 4-8: FLUJOS DE DINERO MENSUALES PARA EL TIPO DE CONTRATO "PAGUE LO CONTRATADO". ..87 FIGURA 4-9: FLUJOS DE DINERO ANUALES PARA EL TIPO DE CONTRATO "PAGUE LO CONTRATADO". .......88 FIGURA 4-10: FLUJOS DE DINERO ANUALES PARA EL TIPO DE CONTRATO "PAGUE LO DEMANDADO" DE LA “EMPRESA ELÉCTRICA RIOBAMBA S. A.”...............................................................................................93 FIGURA 4-11: FLUJOS MÁXIMOS Y MÍNIMOS DE DINERO Y RIESGO PARA EL TIPO DE CONTRATO “PAGUE LO DEMANDADO”..........................................................................................................................................95 FIGURA 4-12: DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD DE FLUJOS DE DINERO. ...................................................96 FIGURA 4-13: FLUJOS DE DINERO ANUALES PARA EL TIPO DE CONTRATO "PAGUE LO PRODUCIDO CON TOPE" DE LA “EMPRESA ELÉCTRICA RIOBAMBA S. A.” .......................................................................102 FIGURA 4-14: FLUJOS MÁXIMOS Y MÍNIMOS DE DINERO Y RIESGO PARA EL TIPO DE CONTRATO “PAGUE LO PRODUCIDO CON TOPE”.......................................................................................................................104 FIGURA 4-15: FLUJOS DE DINERO MENSUALES DE LA EE RIOBAMBA, PARA EL CONTRATO TIPO “PAGUE LO CONTRATADO”. .....................................................................................................................................110 FIGURA 4-16: FLUJOS DE DINERO MENSUALES DE LA EE RIOBAMBA, PARA EL CONTRATO TIPO “PAGUE LO DEMANDADO”........................................................................................................................................110 FIGURA 4-17: FLUJOS DE DINERO MENSUALES DE LA EE RIOBAMBA, PARA EL CONTRATO TIPO “PAGUE LO PRODUCIDO CON TOPE”.......................................................................................................................110 FIGURA 4-18: FLUJOS DE DINERO MENSUALES DE LA EE SANTA ELENA, PARA EL CONTRATO TIPO “PAGUE LO CONTRATADO”.................................................................................................................................111 FIGURA 4-19: FLUJOS DE DINERO MENSUALES DE LA EE SANTA ELENA, PARA EL CONTRATO TIPO “PAGUE LO DEMANDADO”. .................................................................................................................................111 FIGURA 4-20: FLUJOS DE DINERO MENSUALES DE LA EE SANTA ELENA, PARA EL CONTRATO TIPO “PAGUE LO PRODUCIDO CON TOPE”..................................................................................................................111 FIGURA 4-21: FLUJOS DE DINERO MENSUALES DE LOS GRANDES CONSUMIDORES, PARA EL CONTRATO TIPO “PAGUE LO CONTRATADO”...........................................................................................................112 FIGURA 4-22: FLUJOS DE DINERO MENSUALES DE LOS GRANDES CONSUMIDORES, PARA EL CONTRATO TIPO “PAGUE LO DEMANDADO”. ...........................................................................................................112 FIGURA 4-23: FLUJOS DE DINERO MENSUALES DE LOS GRANDES CONSUMIDORES, PARA EL CONTRATO TIPO “PAGUE LO PRODUCIDO CON TOPE”............................................................................................112 FIGURA 4-24: BENEFICIOS ANUALES PARA EL TIPO DE CONTRATO "PAGUE LO CONTRATADO". ..............113 FIGURA 4-25: BENEFICIOS ANUALES PARA EL TIPO DE CONTRATO "PAGUE LO DEMANDADO" DE LA “EMPRESA ELÉCTRICA RIOBAMBA S. A.”.............................................................................................115 FIGURA 4-26: BENEFICIOS ANUALES PARA EL TIPO DE CONTRATO "PAGUE LO PRODUCIDO CON TOPE" DE LA “EMPRESA ELÉCTRICA RIOBAMBA S. A.” ........................................................................................116 FIGURA 4-27: ENERGÍA VENDIDA Y ADQUIRIDA EN CONTRATOS Y SPOT...................................................123 FIGURA 4-28: CFAR POR TIPO DE CONTRATO DE LA EE RIOBAMBA S. A..................................................123 FIGURA 4-29: EAR POR TIPO DE CONTRATO DE LA EE RIOBAMBA S. A....................................................124 FIGURA 4-30: CFAR POR TIPO DE CONTRATO DE LA EE SANTA ELENA S. A. ..........................................125 FIGURA 4-31: EAR POR TIPO DE CONTRATO DE LA EE SANTA ELENA S. A. .............................................125 FIGURA 4-32: CFAR POR TIPO DE CONTRATO DE LOS GRANDES CONSUMIDORES. .................................126 FIGURA 4-33: EAR POR TIPO DE CONTRATO DE LOS GRANDES CONSUMIDORES.....................................126 FIGURA 8-1: CURVAS DE DEMANDAS DIARIAS CON SERIES DE DATOS SIN CORREGIR..............................139 FIGURA 8-2: CURVAS DE DEMANDAS DIARIAS CON SERIES DE DATOS CORREGIDAS................................140 FIGURA 8-3: COMPORTAMIENTO DE DEMANDAS HISTÓRICAS Y PRONOSTICADAS DE LA EE RIOBAMBA.143 FIGURA 8-4: COMPORTAMIENTO DE DEMANDAS HISTÓRICAS Y PRONOSTICADAS DE LA EE SANTA ELENA. ..............................................................................................................................................................144 FIGURA 8-5: COMPORTAMIENTO DE DEMANDAS HISTÓRICAS Y PRONOSTICADAS DE LOS GRANDES CONSUMIDORES. ..................................................................................................................................146 FIGURA 8-6: FLUJOS DE DINERO ANUALES PARA EL TIPO DE CONTRATO "PAGUE LO DEMANDADO" DE LA “EMPRESA ELÉCTRICA SANTA ELENA S. A.”. ......................................................................................163 FIGURA 8-7: FLUJOS DE DINERO ANUALES PARA EL TIPO DE CONTRATO "PAGUE LO DEMANDADO" DE LOS “GRANDES CONSUMIDORES”. ..............................................................................................................164 FIGURA 8-8: FLUJOS DE DINERO ANUALES PARA EL TIPO DE CONTRATO "PAGUE LO PRODUCIDO CON TOPE" DE LA “EMPRESA ELÉCTRICA SANTA ELENA S. A.”..................................................................167 FIGURA 8-9: FLUJOS DE DINERO ANUALES PARA EL TIPO DE CONTRATO "PAGUE LO PRODUCIDO CON TOPE" DE LOS “GRANDES CONSUMIDORES”. ......................................................................................168 FIGURA 8-10: BENEFICIOS ANUALES PARA EL TIPO DE CONTRATO "PAGUE LO DEMANDADO" DE LA “EMPRESA ELÉCTRICA SANTA ELENA S. A.”. ......................................................................................177 FIGURA 8-11: BENEFICIOS ANUALES PARA EL TIPO DE CONTRATO "PAGUE LO PRODUCIDO CON TOPE" DE LA “EMPRESA ELÉCTRICA SANTA ELENA S. A.”. .................................................................................178 FIGURA 8-12: BENEFICIOS ANUALES PARA EL TIPO DE CONTRATO "PAGUE LO DEMANDADO" DE LOS “GRANDES CONSUMIDORES”. ..............................................................................................................180 FIGURA 8-13: BENEFICIOS ANUALES PARA EL TIPO DE CONTRATO "PAGUE LO PRODUCIDO CON TOPE" DE LOS “GRANDES CONSUMIDORES”. .......................................................................................................181 ÍNDICE DE TABLAS. TABLA 4-1: TASAS DE CRECIMIENTO ANUALES PARA DÍAS LABORABLES, SÁBADOS Y DOMINGOS. ...........70 TABLA 4-2: TASAS DE CRECIMIENTO ANUALES PARA DÍAS FERIADOS. ........................................................70 TABLA 4-3: COEFICIENTES DE ASIMETRÍA DE FISHER. .................................................................................77 TABLA 4-4: ENERGÍA PACTADA EN CONTRATO TIPO PAGUE LO CONTRATADO. ..........................................82 TABLA 4-5: FLUJOS DE CAJA MENSUALES PARA EL CONTRATO TIPO PAGUE LO CONTRATADO. ................86 TABLA 4-6: FLUJOS DE CAJA ANUALES PARA EL CONTRATO TIPO PAGUE LO CONTRATADO. .....................88 TABLA 4-7: TEST DE FISHER DE FLUJOS DE DINERO ANUALES PARA EL TIPO DE CONTRATO "PAGUE LO DEMANDADO"..........................................................................................................................................94 TABLA 4-8: RESULTADOS DE FLUJOS DE DINERO ANUALES PARA EL TIPO DE CONTRATO "PAGUE LO DEMANDADO"..........................................................................................................................................94 TABLA 4-9: TEST DE FISHER DE FLUJOS DE DINERO ANUALES PARA EL TIPO DE CONTRATO "PAGUE LO PRODUCIDO CON TOPE".......................................................................................................................103 TABLA 4-10: RESULTADOS DE FLUJOS DE DINERO ANUALES PARA EL TIPO DE CONTRATO "PAGUE LO PRODUCIDO CON TOPE".......................................................................................................................103 TABLA 4-11: POTENCIA REMUNERABLE PUESTA A DISPOSICIÓN. .............................................................107 TABLA 4-12: INGRESOS POR POTENCIA REMUNERABLE PUESTA A DISPOSICIÓN.....................................107 TABLA 4-13: DATOS DE LA PLANTA DE GENERACIÓN.................................................................................108 TABLA 4-14: COSTOS FIJOS. .......................................................................................................................109 TABLA 4-15: COSTOS VARIABLES. ..............................................................................................................109 TABLA 4-16: COSTOS TOTALES. .................................................................................................................109 TABLA 4-17: BENEFICIOS ANUALES PARA EL TIPO DE CONTRATO "PAGUE LO CONTRATADO"..................114 TABLA 4-18: TEST DE FISHER DE BENEFICIOS ANUALES PARA LOS CONTRATOS “PAGUE LO DEMANDADO” Y "PAGUE LO PRODUCIDO CON TOPE".................................................................................................117 TABLA 4-19: RESULTADOS DE BENEFICIOS ANUALES PARA LOS CONTRATOS “PAGUE LO DEMANDADO” Y "PAGUE LO PRODUCIDO CON TOPE"....................................................................................................118 TABLA 4-20: ENERGÍA VENDIDA EN CONTRATOS DE LA EE RIOBAMBA. ....................................................121 TABLA 4-21: ENERGÍA VENDIDA EN CONTRATOS DE LA EE SANTA ELENA................................................121 TABLA 4-22: ENERGÍA VENDIDA EN CONTRATOS DE LOS GRANDES CONSUMIDORES. .............................122 TABLA 4-23: PORCENTAJE DE ENERGÍA VENDIDA EN CONTRATOS Y EN EL SPOT......................................122 TABLA 8-1: COEFICIENTES DE ASIMETRÍA DE FISHER DE DÍAS LABORABLES.............................................148 TABLA 8-2: COEFICIENTES DE ASIMETRÍA DE FISHER DE DÍAS SÁBADOS...................................................149 TABLA 8-3: COEFICIENTES DE ASIMETRÍA DE FISHER DE DÍAS DOMINGOS. ...............................................149 TABLA 8-4: INGRESOS MENSUALES TOTALES, PARA EL TIPO DE CONTRATO "PAGUE LO CONTRATADO”. 170 TABLA 8-5: INGRESOS MENSUALES TOTALES, PARA EL TIPO DE CONTRATO "PAGUE LO DEMANDADO”. ..172 TABLA 8-6: INGRESOS MENSUALES TOTALES, PARA EL TIPO DE CONTRATO "PAGUE LO PRODUCIDO CON TOPE”....................................................................................................................................................174 i GLOSARIO DE TÉRMINOS. Agentes del MEM: Personas naturales o jurídicas dedicadas a las actividades de generación, al servicio público de distribución o transmisión, Grandes Consumidores, así como quienes realicen actividades de importación y exportación de energía. Aversión al riesgo: Actitud de considerar al riesgo como algo negativo. Barra de Mercado: Es la barra eléctrica de una subestación, asignada por el CONELEC, que sirve de referencia para la determinación del precio de la energía. Calidad del Servicio: Conjunto de características del servicio referidas a la disponibilidad de las instalaciones, los medios operativos y a la regulación de voltaje y frecuencia. Calidad de Potencia: Se caracteriza por la forma de onda y toma en cuenta las desviaciones en voltaje y frecuencia. Central o Planta: Conjunto de instalaciones y equipos cuya función es generar energía eléctrica. Comercialización: Se refiere a la compraventa de energía en el MEM, incluye la medición, liquidación, facturación y cobro. Commoditie: Es un bien primario, tangible, que se transa internacionalmente. Por ejemplo: granos, metales, productos energéticos (petróleo, carbón, etc.) y suaves (café, algodón, etc.). Consumidor: Persona natural o jurídica que recibe el servicio eléctrico debidamente autorizado por el Generador o Distribuidor, dentro del área de concesión. Incluye al consumidor final y al Gran Consumidor. ii Consumo: Es la cantidad de energía eléctrica utilizada por un Agente del MEM, consumidor, en un intervalo de tiempo. Contrato: Es un acuerdo entre dos partes legales, en el cual, una de las partes acuerda entregar un producto o servicio a otra, especificando ciertas condiciones y especificando el retorno de una cierta cantidad de dinero (o de otros productos o servicios). Contrato Futuro: Es un contrato por el cual se garantiza la entrega del activo suscrito en la cantidad, calidad y precio en una fecha específica, a un precio especificado en la fecha en que se realiza el contrato. Costo: Valorización monetaria de la suma de los recursos y esfuerzos que han de invertirse para la producción de un bien o de un servicio. Costos Fijos: Son los costos necesarios para la instalación y operación de un determinado equipo (inversión, seguros, personal, depreciación, rentabilidad, etc.), sea que este funcione o no. Costos Variables: Son aquellos costos en los que se incurre para operar y mantener los equipos y que cambian en función de la magnitud de la producción. Curva de Carga Representativa: Es la curva que caracteriza las demandas de un consumidor típico de un sector de consumo identificado en la estructura tarifaria. Demanda: De acuerdo a [5], la demanda de una instalación o sistema es la carga requerida de la fuente de alimentación a los terminales de recepción, promediada sobre un intervalo (denominado intervalo de demanda) específico de tiempo. Los intervalos de demanda más usuales son 15, 30 o 60 minutos. iii Demanda Máxima: Es el mayor valor de demanda medido en un período de tiempo determinado, mismo que puede ser de un día, una semana, un mes, un año. Disponibilidad: La disponibilidad de operación es el porcentaje del tiempo que una unidad generadora, línea de transmisión u otra instalación, es capaz de proporcionar servicio, ya sea que el sistema precise o no su funcionamiento. Distribuidor: Es la persona natural o jurídica titular de una concesión para la prestación del servicio público de distribución de energía eléctrica, por virtud de la cual asume la obligación de prestar el suministro de electricidad a los consumidores finales ubicados dentro del área respecto de la cual goza de exclusividad regulada. Energía Eléctrica: Es la generación o uso de la potencia eléctrica por un equipo o dispositivo en un período de tiempo, expresada en kWh, MWh o GWh. Incertidumbre: Se refiere a una percepción no estructurada de lo aleatorio, es decir, define a lo desconocido que puede ocurrir en un tiempo determinado o algo que produce un impacto que es desconocido y que no puede ser resuelto de forma determinística. Generador: Persona natural o jurídica, titular de una concesión, permiso o licencia para la explotación de una o varias centrales de generación eléctrica. Gestión de Riesgo: Herramientas que permiten disminuir los costos o pérdidas asociadas al riesgo y sus respectivas probabilidades de ocurrencia. Gran Consumidor: Agente del MEM, debidamente calificado por el CONELEC por sus características de consumo, que está facultado para acordar libremente con un generador o distribuidor el suministro y precio de energía eléctrica. iv Potencia Remunerable Puesta a Disposición: Es la magnitud de potencia activa que será remunerada a cada generador. Precio: Es la cantidad de dinero dada a cambio de una mercancía o servicio, es decir, es el valor de una mercancía o servicio en términos monetarios. Proyección de Demanda: Proceso matemático que permite predecir la demanda de un sistema para un determinado período en el futuro. Punto de Entrega: Se entenderá como tal el lado de la carga del Sistema de Medición, es decir, los terminales de carga del medidor en los sistemas de medición directa y el lado secundario de los transformadores de corriente en los sistemas de medición indirecta o semi-indirecta, independientemente de donde estén ubicados los transformadores de tensión. Riesgo: Se lo define como un costo o fuente de pérdida y su probabilidad asociada de ocurrencia. Riesgo de Mercado: Riesgo que los precios de mercado o tarifas cambien y que una posición pierda valor. Este tipo de riesgo no es diversificable mediante la creación de portafolios de inversión. Volatilidad del precio: Mide la variación del precio en relación con las frecuencias de las variaciones. v RESUMEN. Los beneficios esperados debido a la comercialización de la energía por parte de un generador dependen, en gran medida, de la identificación de las oportunidades de mercado disponibles, y de la cuantificación precisa de los beneficios y riesgos que resulten de la estrategia diseñada para explotarlas. Por ello es imprescindible el desarrollo y aplicación de técnicas matemáticas que permitan el diseño de estas estrategias, con un tratamiento adecuado de las incertidumbres para reducir la exposición a los riesgos involucrados. El uso de este tipo de herramientas es de fundamental importancia para obtener el compromiso óptimo entre beneficios y riesgos, que permita maximizar el valor de la empresa de generación y su supervivencia a largo plazo. Por los motivos señalados, el presente estudio entrega una propuesta metodológica de análisis de riesgo aplicado al proceso de compra y venta de energía, desde el punto de vista del generador, a través de las tres modalidades de contratación más utilizadas en el mercado eléctrico ecuatoriano: “Pague lo Contratado”, “Pague lo Demandado” y “Pague lo Producido con Tope de Demanda”. La utilización de Contratos brinda al generador la opción de vender su producción de energía a un precio constante, controlando la variabilidad de los precios de la energía existente en el Mercado Spot. A más de evitar altos costos de transferencia, el uso de acuerdos bilaterales brinda la oportunidad de transferir el riesgo a un tercero, y da la facilidad de prever incentivos en caso de ser necesario. Las cantidades y precios de la energía que se desea adquirir o suministrar a futuro, a través de contratos, dependen de los cambios ocasionados por las variables a las cuales se hallan sujetos los acuerdos bilaterales. Esto repercute en los beneficios que puede obtener una empresa, por lo cual se hace indispensable la elaboración de estudios de los niveles de riesgo existentes en contratos, a fin vi de que las partes inmersas determinen si es viable o no la firma de un determinado tipo de acuerdo contractual. Este estudio brinda un esquema que pueden seguir las centrales de generación en forma permanente, para sistematizar la toma de decisiones en la comercialización de energía a través del mercado de contratos, que debe ser realizada con agilidad y responsabilidad. Además, se mencionan brevemente los riesgos que afectan a los consumidores del MEM, lo cual sirve de guía para que estos agentes puedan realizar análisis similares al efectuado como ejemplo, dando la posibilidad que determinen los flujos de dinero y niveles de riesgo que éstos están dispuestos a adquirir en la firma de contratos. La metodología utilizada considera tres aspectos. En primer lugar, una recopilación bibliográfica orientada a identificar los riesgos asociados al negocio de generación eléctrica; luego, cuáles de éstos son susceptibles de ser controlados mediante técnicas de gestión del riesgo, y finalmente, la elaboración de una simulación computacional que permita visualizar el impacto de las variables inmersas dentro de un acuerdo contractual en la liquidez de la empresa generadora. Cabe acotar que las variables que mayor riesgo producen en la firma de contratos, consideradas aleatorias, desde el punto de vista del generador, son: Producción de Energía de la generadora, Precios Spot de la energía, y la Demanda de Energía a contratar. De éstas, se simuló en forma estocástica la variable Demanda de Energía para el ejemplo planteado, debido a que la información recopilada permitió realizar un completo análisis del comportamiento que sigue esta variable. Las otras variables fueron analizadas de acuerdo a la información adquirida y a las consideraciones indicadas más adelante. La identificación de fuentes de riesgo y la comprobación, mediante metodologías de simulación, de la alta volatilidad en las ganancias que se obtuvo por parte de la generadora, justificó la necesidad del estudio de herramientas que permitan cuantificar el riesgo al que se expone la empresa, y qué posibilidades tiene de vii lograr una cobertura que le ayude a enfrentar riesgos. Por este motivo, se implementó el CFaR (Cash Flow at Risk) y el EaR (Earning at Risk) para cuantificar el riesgo. Al final del estudio, se establecieron las alternativas que permiten controlar el riesgo en cada uno de los casos, y se dan varias recomendaciones del estudio realizado. 1 1. INTRODUCCIÓN. En las diferentes actividades en las que se desempeña el ser humano, este se ve inmerso en múltiples negociaciones con la finalidad de vender y adquirir productos que le permitan solventar sus necesidades. Cuando el horizonte de tiempo es amplio (semanas, meses, años), surge la necesidad de implementar contratos que establezcan precios adecuados a los diferentes productos. La firma de contratos frente a la opción de realizar negociaciones en tiempo real, permite obtener las siguientes ventajas: ahorros en costos de transacción, previsión de incentivos, y transferencias de riesgo, los que serán explicados con detalle en capítulos de este proyecto de titulación. Por este motivo, los acuerdos contractuales entre dos o más entidades juegan un rol fundamental al intentar obtener beneficios económicos en tiempo futuro, ya que los mismos se encuentran sujetos a cambios ocasionados por el comportamiento de variables sociales, políticas, climatológicas, económicas, entre otras, las cuales pueden alterar significativamente las condiciones previamente establecidas en un contrato, lo que ocasionaría un aumento o disminución de las cantidades y precios de los productos que se requieren suministrar o adquirir por parte de los actores inmersos en un acuerdo contractual. La variación de los parámetros mencionados con anterioridad produce incertidumbre sobre los resultados que se desean obtener, y su aceptación dentro de este tipo de negociaciones se denomina riesgo. Por consiguiente, las partes que firmen contratos a plazo, deben elaborar estudios de los niveles de riesgo que ambos están dispuestos a asumir. Uno de los campos donde se dan estas particularidades son los mercados de energía eléctrica, en los cuales periódicamente se firman contratos a plazo entre generadoras de energía eléctrica y distribuidoras, y entre generadoras y grandes consumidores. Para elaborar análisis de los riesgos que pueden existir en acuerdos contractuales de esta naturaleza y tomar decisiones adecuadas que permitan manejarlos apropiadamente, se utilizan herramientas y modelos 2 financieros aplicados al sector eléctrico, con la finalidad de disminuir el riesgo asociado a esta incertidumbre o compensarlo con una mayor rentabilidad sobre la inversión realizada. Por las consideraciones anteriormente expuestas nace la necesidad de realizar el presente trabajo, el cual determinará los flujos de caja y beneficios que una central hidroeléctrica esperaría obtener al cabo de un año, considerando tres modalidades de contratación que se utilizan frecuentemente en el MEM ecuatoriano: “pague lo contratado”, “pague lo demandado”, y “pague lo producido con tope de demanda”. Para alcanzar este propósito, inicialmente se identifican las variables influyentes dentro del negocio de generación eléctrica, y los riesgos asociados a estas variables. La forma en que estas variables y su riesgo asociado influyen en los tipos de contratos mencionados, será cuantificado a través de herramientas de análisis financiero como el CFaR (Flujo de Caja en Riesgo) y el EaR (Utilidad en Riesgo), mismos que permitirán realizar análisis para determinar el tipo de contrato que mejores réditos brinde en cada uno de los ejemplos elaborados en este estudio, considerando apropiados aquellos flujos de caja o ingresos que tengan una probabilidad de ocurrencia correspondiente a un x porcentaje. Al final de este trabajo se mencionarán, de manera teórica, los mecanismos que permitirían disminuir los niveles de riesgo, y sus correspondientes consecuencias en los flujos de dinero que recibirían las partes inmersas en cada uno de los tipos de contratos señalados con anterioridad. 3 1.1. ANTECEDENTES. Existen diferentes factores que motivaron la utilización de herramientas de análisis financiero para gestionar el riesgo de contratos a plazo dentro de los mercados de energía eléctrica. Una de las causas iniciales fue el importante crecimiento que tuvo la demanda de energía en el campo industrial entre los años 30 y 70, lo cual obligó a que muchos países del mundo pongan en marcha programas agresivos de electrificación. Otro motivo fue la primera crisis del petróleo registrada en los años 70, la cual introdujo un alto margen de volatilidad en los precios de los combustibles y un cambio repentino en la elasticidad de la demanda respecto a la variación creciente de los precios de la electricidad. Otra de las causales y de principal incidencia, fue la desregulación del sector eléctrico a nivel mundial en los años 90, lo cual hizo que distintos países (incluido el nuestro), lleguen a desintegrar los modelos de mercado verticalmente integrados, mismos que de acuerdo a la referencia [12] presentaban las siguientes características: • Empresas eléctricas con una concesión en un área geográfica, lo cual les permitía asegurar un número determinado de clientes sin tener competencia alguna. • Consumidores vinculados a un único proveedor del servicio sin capacidad de elección acerca de quien suministraba su demanda. • Precio de la energía adoptado por procesos de regulación tarifaria que no resultaban muy claros para los consumidores. • Fijación de tarifas muchas veces obedeciendo a motivaciones políticas ajenas a criterios económicos. • Subsidios cruzados entre sectores de consumo, usualmente desde consumidores con elevado poder adquisitivo hacia sectores considerados pobres. • Subsidios entre las distintas etapas de los sistemas eléctricos (generación, transmisión y consumo), sin posibilidad de identificar claramente los costos de cada etapa. 4 • La planificación era llevada a cabo en forma centralizada, y generalmente existía sobre inversión en equipamientos. Con la nueva estructura de los sistemas eléctricos, la energía eléctrica pasa a ser un producto que puede ser comercializado de forma independiente de la manera en la que se realice el suministro físico. Mediante la desregulación se implementó un modelo de mercado competitivo, cuyo objetivo consiste en alcanzar la eficiencia económica en la industria, permitiendo que participen todos los agentes bajo las mismas posibilidades de efectuar negociaciones de compraventa de energía, y ejecutando la asignación de recursos a través de prácticas competitivas; tratando de eliminar de esta forma las deficiencias monopólicas de mercado mencionadas. En nuestro país se hace indispensable implementar modelos que permitan gestionar el riesgo existente en las distintas modalidades de contratación a largo plazo, las cuales hasta la presente fecha no han sido tomadas en consideración en estudios como el que se presenta, lo cual ha repercutido en que generadores, distribuidores, y grandes consumidores de energía eléctrica tengan exuberantes ganancias en ciertas ocasiones, o pérdidas excesivas producto de acuerdos contractuales mal analizados y adquiridos. 1.2. CONTRATOS EN EL SECTOR ELÉCTRICO. De acuerdo a la definición de contrato presentada en la parte inicial de este trabajo, es necesario que en la firma de un acuerdo contractual existan por lo menos dos personas legales, una de las cuales se compromete a dar un producto o servicio a cambio de una cierta cantidad de dinero. En teoría, comprador y vendedor podrían acordar las condiciones de venta al momento de efectuar la entrega de un determinado producto sin necesidad de firmar un contrato. Sin embargo, la firma de contratos permite a cada una de las partes obtener beneficios, los cuales pueden clasificarse en tres tipos [1]: 5 1. Ahorros en costos de transacción: Los costos que surgen de negociar, ejecutar y obligar los pagos cada vez que un consumidor desea comprar energía de la red, se denominan costos de transacción. Los contratos permiten disminuir estos costos al estandarizar las condiciones contractuales, tomando como base las condiciones que se esperarían tener a futuro. Esta estandarización resulta ser mutuamente beneficiosa cuando los costos de estandarizar los términos son menores a los costos que surgen de tener diferentes condicionamientos para cada transacción individual. 2. Transferencia de riesgo: El uso de contratos permite transferir el riesgo de mercado a una tercero siempre y cuando exista un beneficio de por medio, el cual se produce cuando el tercero está dispuesto a cargar con este riesgo o cuando este tiene mayor control sobre la fuente de riesgo. 3. Previsión de incentivos: Las asimetrías en el conocimiento de las fuentes de riesgo en una transacción, provoca que la parte que posea mayor información sobre estas fuentes riesgosas pueda sacar provecho sobre el otro participante de la negociación. El uso de contratos permite a la parte que posea menor cantidad de información asegurarse de que el otro participante en el acuerdo contractual tenga un comportamiento eficiente, especificando los incentivos, y manejando los riesgos asociados de forma que le permitan obtener resultados satisfactorios. Los tipos de contratos que serán motivo de estudio en los siguientes capítulos de este trabajo, toman en consideración estos beneficios, y determinan reglas de juego que permiten a las partes inmersas en este tipo de negociaciones, obtener ganancias o evitar pérdidas excesivas. 1.3. ESTRUCTURA DEL SECTOR ELÉCTRICO ECUATORIANO. La actual estructura del MEM ecuatoriano, se inició como un proceso de reestructuración del sector eléctrico en el año de 1992, y culminó con la promulgación de la Ley del Régimen del Sector Eléctrico el 10 de Octubre de 6 1996, la cual entró en vigencia el 1 de Abril de 1999. Con la nueva LRSE se implementa un modelo de marco legal y regulatorio que estimula la competencia en la generación, la centralización de la transmisión, la distribución monopólica en el área de concesión, y busca fortalecer la confiabilidad1 y calidad del servicio e incentivar la inversión privada [14]. El Sector Eléctrico con estas modificaciones presenta la estructura mostrada en la FIGURA 1-1: FIGURA 1-1: Estructura del Sector Eléctrico Ecuatoriano. Donde: G = Empresas de Generación. T = Empresa de Transmisión. D = Empresas de Distribución. GC = Grandes Consumidores. 1 Confiabilidad es la capacidad de un dispositivo o equipo para funcionar sin falla en un determinado período bajo un cierto régimen de trabajo [15]. 7 A continuación se hace una breve referencia de la descripción de cada uno de los componentes de este modelo [14]: 1.3.1. AGENTES. • Empresas concesionarias de distribución, las cuales se conforman como sociedades anónimas, para satisfacer toda la demanda de servicios de electricidad que estén dentro de los términos de su contrato de concesión. Está obligada a permitir el libre acceso de terceros. • Empresas concesionarias de generación, constituidas en sociedades anónimas, mismas que asumen los riesgos comerciales inherentes a su propia explotación, bajo principios de libre competencia, eficiencia y transparencia. • Grandes consumidores, los cuales tienen posibilidades de libre generación; deben registrar una demanda máxima igual o mayor a 650 kW, un consumo mínimo de energía anual de 4500 MWh y poseer un solo punto de medición instalado al lado primario del sistema de transformación [17]. 1.3.2. INTEGRANTE. • Empresa concesionaria de transmisión, formada con los activos de propiedad del Estado, correspondientes al Sistema Nacional Interconectado. Sirve de enlace entre las empresas generadoras y las empresas distribuidoras y grandes consumidores. Tiene la obligación de permitir el libre acceso a los agentes del MEM. 1.3.3. ADMINISTRADOR TÉCNICO Y COMERCIAL. • Centro Nacional de Control de Energía (CENACE), mismo que tiene a su cargo la administración de las transacciones técnicas y financieras del MEM. 1.3.4. REGULADOR. • Consejo Nacional de Electricidad (CONELEC), el cual regula y controla el Sector Eléctrico. Además, desarrolla planes indicativos de desarrollo de 8 electrificación, aprueba pliegos tarifarios, otorga permisos de concesión, entre otros. 1.4. MERCADO SPOT Y DE CONTRATOS. Dentro de los mercados de energía eléctrica, el generador es el agente económico que tiene libre disponibilidad sobre algún equipamiento técnico, con capacidad de generar energía eléctrica de manera que un tercero pueda hacer uso de su producción y que tenga además, derecho de percibir por esta transacción una compensación libremente acordada. Por lo tanto, el generador tiene el derecho de decidir sobre el volumen producido y de ubicar su producción en el momento y la manera que resulte más conveniente para él. Dependiendo de los mercados a los cuales tiene alcance y de las perspectivas de negocio, el generador decidirá en cual o cuales mercados participará. Es importante notar que la capacidad de explotar oportunidades en cada uno de los mercados, dependerá de la capacidad y tipo de tecnología que dispone la generadora para la producción de energía. Cada modelo de mercado posee sus propias características en lo referente a precios, liquidez, volatilidad, incertidumbres, riesgos, nivel de competencia, costos, etc. A continuación se presentan los tipos de mercado existentes en nuestro país, y sus respectivas particularidades. 1.4.1. MERCADO SPOT. Tuvo su origen al ocurrir la desregulación del sector eléctrico. En este tipo de mercado necesariamente la energía transada resulta en flujos reales de energía. Los precios, mismos que reflejan las condiciones reales de mercado al momento de suministrar la energía producida hasta los consumidores, no se actualizan continuamente, sino en períodos de tiempo de una hora. Este mercado es manejado por el operador del sistema, y el precio de equilibrio de mercado se determina en base a la información de la energía efectivamente consumida, del 9 conjunto de generadores que efectivamente la suministraron y de las restricciones activas durante la operación del sistema. Es decir, se determina un conjunto de precios para cada nodo del sistema. A través de esta modalidad de mercado se eliminan todas las inexactitudes de los pronósticos de los agentes sobre su consumo y generación respecto de lo que realmente fue consumido y producido. Dado que en esta modalidad el precio puede tener variaciones significativas, lo cual lo convierte en un elemento sumamente volátil, puede traer consigo riesgos considerables, como también oportunidades muy atractivas para el generador. Este mercado es siempre accesible para el generador, ya que la liquidez se encuentra garantizada debido a que es posible ubicar la producción ofreciendo precios suficientemente bajos (en teoría). 1.4.2. MERCADO DE CONTRATOS. Este tipo de mercado se caracteriza porque las transacciones se pactan en contratos de corto o largo plazo entre Generadores, Generadores y Distribuidores, y entre Generadores y Grandes Consumidores [14]. Los contratos se contraen libremente en cantidades y precios, los mismos que en la mayoría de los casos se ponen en conocimiento del Operador del Sistema para que este verifique que exista la capacidad de transmisión y generación necesarias para llevar a cabo las transacciones pactadas y mantener el equilibrio del sistema [12]. El generador que ha firmado un acuerdo contractual, tiene la obligación de cumplir con el abastecimiento independientemente de si es o no despachado [14]. En el caso de no ser despachado o de ser despachado con una menor cantidad de energía a la pactada en el contrato, el generador puede comprar en el mercado ocasional la energía que necesite para cumplir sus contratos. 1.4.3. MERCADO HÍBRIDO. Este mercado combina los tipos de transacciones spot y de contratos. Los contratos se firman libremente en cantidad y precio, pero el despacho económico 10 es realizado para la demanda total del sistema. En este modelo, los agentes del mercado pueden realizar transacciones en el mercado ocasional como también suscripción de contratos. 11 2. OBJETIVOS. 2.1. PRESENTACIÓN DEL PROBLEMA. En el presente trabajo se buscan analizar las interrogantes relacionadas con los riesgos existentes en la compraventa de energía a través de contratos bilaterales, desde el punto de vista del generador de energía eléctrica, identificando las variables que pueden intervenir y producir riesgo al cerrar un acuerdo contractual entre proveedores y demandantes de esta energía, para un año a futuro. Con el propósito de evaluar cuantitativamente la forma en que incide el riesgo, se implementan herramientas de análisis financiero como el CFaR (Flujo de Caja en Riesgo) y EaR (Utilidad en Riesgo), mecanismos que permitirán determinar los flujos de dinero o beneficios que puede obtener la generadora producto del riesgo existente en contratos. Estas metodologías son las más utilizadas en las empresas de energía, debido a que consideran una función que incluye la operación de las centrales y la gestión financiera en el mercado de energía. Para satisfacer estas interrogantes se elaboran tres ejemplos de aplicación, mismos que servirán de guía a productores y consumidores de energía, que deseen conocer la manera adecuada de evaluar y afrontar las incertidumbres presentes en la firma de acuerdos contractuales. Para los ejemplos elaborados en este trabajo, se ha tomado una Central Hidroeléctrica de pasada con una capacidad de 13 MW, la cual firma contratos a plazos con dos Empresas de Distribución: “Riobamba S. A.” y “Santa Elena S. A.”, y con tres Grandes Consumidores en conjunto: “GRAIMAN”, “CERVACERÍA NACIONAL” y “BOPP DEL ECUADOR”, considerando las características de demanda de energía que correspondan a cada uno de los agentes descritos. En los análisis se emplean las tres modalidades de contratación utilizadas frecuentemente en el MEM ecuatoriano, como son: “Pague lo Contratado”, “Pague lo Demandado”, y “Pague lo Producido con tope de Demanda”, y se toman en consideración las leyes, regulaciones y reglamentos que rigen al Mercado 12 Eléctrico ecuatoriano. Cabe acotar que, con la finalidad de analizar los efectos de cubrir parte de los acuerdos bilaterales a través del Mercado Ocasional, se establecieron contratos con una cantidad de energía superior a la capacidad de máxima producción de la Central de Generación, razón por la cual no se tomó en consideración la restricción que impide que los generadores realicen contratos que superen el 5% de su energía firme [15]. Además, se asume que las transacciones comerciales se realizan en la Barra de Mercado, razón por la cual el Factor de Nodo toma el valor de 1. De esta forma se desprecia la variación de las pérdidas ocasionadas por la red de transmisión con respecto a la variación de la potencia inyectada en un determinado nodo, valor que influye en los costos totales de la hidroeléctrica. En caso de que se deseen obtener flujos de dinero que incluyan este factor, se deben modificar las ecuaciones utilizadas en el cálculo de ingresos y egresos de dinero, agregando el Factor de Nodo correspondiente a cada nodo del sistema. Al final del estudio, se identificarán las variables que producen incertidumbre en la firma de contratos bilaterales, se mencionarán los efectos de no realizar un adecuado análisis de riesgo, se determinará el tipo de contrato que brinde los ingresos anuales más altos para la hidroeléctrica, y se establecerán alternativas que permitan controlar el riesgo adecuadamente. 2.2. OBJETIVO GENERAL. Elaborar un análisis de riesgos existentes en las distintas modalidades de contratación utilizados con mayor frecuencia dentro de las negociaciones del Mercado Eléctrico Ecuatoriano para la compraventa de energía, sobre la base de leyes y normativas vigentes, aplicado a generadores, distribuidores y grandes consumidores. 13 2.3. OBJETIVOS ESPECÍFICOS. Se establecerá una metodología que permita: 1. Identificar las variables que ocasionan incertidumbres en los resultados financieros producto de los contratos de compraventa de energía entre los diferentes agentes del mercado eléctrico ecuatoriano. 2. Determinar el comportamiento del flujo de caja a futuro, para cada uno de los diferentes tipos de contratos, con la recopilación de información y datos históricos de los distintos agentes del MEM (Un Generador, dos Empresas de Distribución y tres Grandes Consumidores), tanto para la generación y demanda. 3. Buscar alternativas que permitan controlar los niveles de riesgo existentes en contrataciones de compra y venta de energía, aplicando modelos probabilísticos y económicos. 2.4. ALCANCE. Con el presente trabajo se desean establecer, de forma clara, los riesgos existentes en cada una de las modalidades de contratación del MEM para la compra y venta de energía eléctrica. Como principal indicador se presentará el riesgo al Flujo de Caja que considere adecuadamente las incertidumbres provocadas por variaciones de diferentes variables. Con esta finalidad, se analizarán los resultados obtenidos en base a modelaciones probabilísticas que permitan dar señales acerca del correcto desenvolvimiento de las negociaciones contractuales a futuro dentro del MEM. 14 2.5. CONTENIDO DE LA TESIS. El presente documento está estructurado de la siguiente manera: El capítulo 1 mostró una breve descripción de los factores que producen incertidumbre en la firma de contratos a plazos, y las causas que motivaron el uso de acuerdos contractuales entre los distintos agentes que componen un mercado eléctrico. Además, se indican las razones para elaborar contratos y evitar ejecutar transacciones sin firmar acuerdos de esta magnitud. También se presenta una descripción de los mercados spot y de contratos, utilizados en el MEM ecuatoriano y en algunos otros mercados de energía eléctrica a nivel mundial. En el capítulo 2 se presenta la problemática a resolver en este estudio, y los mecanismos a ser utilizados en la obtención de flujos de dinero para los tres casos considerados. Se plantea el objetivo general y los objetivos específicos del presente trabajo investigativo. También se indican el alcance y las contribuciones que lleva consigo el estudio realizado. Después de revisar una amplia bibliografía relacionada con el tema presentado, en el cual se incluyen estudios efectuados en mercados eléctricos de países latinoamericanos, en el capítulo 3 se presenta una extensa descripción de las variables que producen incertidumbre en los mercados de energía eléctrica. Además se indican los riesgos asociados al mercado de contratos bilaterales, los tipos de contratos que se pueden firmar en distintos mercados eléctricos y los que más se utilizan en el MEM ecuatoriano, con sus respectivas características. También se mencionan las herramientas empleadas para analizar el riesgo, con sus respectivas ventajas y desventajas; y se describe de forma extensa la elaboración de pronósticos de demandas, cuya metodología fue utilizada en parte de este trabajo. Por otro lado, se indica la forma en que liquidan transacciones de energía en el Mercado Spot y de Contratos. En el capítulo 4 se presentan tres ejemplos de la metodología propuesta. Los dos primeros consisten en acuerdos contractuales entre una Generadora 15 Hidroeléctrica y dos Distribuidoras de Energía Eléctrica, y el tercero entre la misma Hidroeléctrica y tres Grandes Consumidores. En cada caso, se indican los flujos de caja que se obtendrían para tres modalidades de contratación vigentes en el MEM ecuatoriano, en base a la simulación estocástica de la Demanda de Energía, y tomando en consideración el cambio que tendrían variables con incertidumbre como la producción de la generadora y los precios de contrato. En el capítulo 5 se indican las alternativas que permiten controlar los riesgos existentes en la firma contratos bilaterales. En el capítulo 6 se recopilan las principales conclusiones que se desprenden de la investigación realizada. En el capítulo 7 se listan las principales referencias bibliográficas indagadas en el desarrollo del presente estudio. Finalmente, en los anexos se detallan los documentos anexos al trabajo desarrollado. Los anexos 1 y 3 se presentan en el CD adjunto. Los anexos restantes se incluyen en el capítulo 8. 2.6. CONTRIBUCIONES ESPERADAS DEL TRABAJO. Las contribuciones que se esperan otorgar al lector con la elaboración del presente trabajo, son las siguientes: 1) Brindar una herramienta de ayuda a generadores de energía eléctrica, que muestre de forma sencilla las ventajas y desventajas de elegir y efectuar acuerdos bilaterales para la venta de su producción de energía, utilizando las tres modalidades de contratación empleadas con frecuencia dentro del MEM ecuatoriano: “Pague lo Contratado”, “Pague lo Demandado”, y “Pague lo Producido con Tope de Demanda”. De esta manera, la generadora podrá 16 visualizar los riesgos que está dispuesta a asumir, y hasta que punto acepta las condiciones contractuales a fin de obtener beneficios económicos. 2) Mostrar a los consumidores de energía, las ventajas y desventajas que existen en la firma de contratos a plazos dentro del Mercado Eléctrico ecuatoriano. 3) Presentar las incertidumbres que surgen de las características del mercado, como también aquellas que nacen de condiciones técnicas, financieras, o de factores sociales que pueden influir en la compraventa de energía. 4) Brindar un amplio panorama de los riesgos asociados al mercado de contratos bilaterales de energía, teniendo en cuenta que en el mercado de energía siempre existirán variables con incertidumbre, y que existirá riesgo el momento en que estas variables se asuman dentro de acuerdos contractuales. 5) Mostrar los comportamientos mensuales y anuales de los flujos de dinero en cada una de las modalidades de contratación consideradas, con la finalidad de que la empresa de generación anticipe su solvencia mensual. 6) Presentar las características de varios tipos de contratos, y la forma apropiada de elegir aquel que permita controlar posibles riesgos y que ayude a manejar estrategias de mercado que sean de interés para el agente. 7) Dar a conocer herramientas de análisis que evalúen y cuantifiquen el riesgo, resaltando los mecanismos que se pueden aplicar y manejar en el sector eléctrico ecuatoriano. A manera de ejemplo se muestra la forma en que trabajan CFaR y EaR al asumir un x % de riesgo. 8) Brindar alternativas que permitan controlar riesgos al realizar acuerdos bilaterales. 17 9) Otro aporte de este estudio consiste en mostrar las ventajas y desventajas que tiene el generador al participar en los dos tipos de mercados existentes en nuestro país: Mercado Spot y de Contratos. 10) Se presentan metodologías que permiten extraer información del comportamiento y características de las variables consideradas para el estudio, mismas que pueden ser utilizadas con otros parámetros en caso de ser necesario. 11) A pesar de haber tomado como ejemplo una Central Hidroeléctrica para efectuar los distintos ejemplos y análisis, el trabajo constituye un aporte valioso para cualquier otro productor de energía eléctrica, ya que, aunque las variables que producen riesgo puedan ser distintas y de que intervengan otros factores adicionales a los considerados, las bases conceptuales en el uso de contratos y en el análisis de riesgo son las mismas. 18 3. MARCO TEÓRICO. 3.1. INCERTIDUMBRE EN LOS MERCADOS DE GENERACIÓN ELÉCTRICA. Los acuerdos contractuales entre agentes dentro de un mercado eléctrico establecido bajo normas y reglamentos, se encuentran sujetos a incertidumbres ocasionadas por cambios de las variables que intervienen en este tipo de negociaciones. Esto se puede revelar como una oportunidad de obtener mayores rentabilidades, o puede comprometer el desempeño de un proyecto o de agentes. En el momento en que las partes inmersas en un acuerdo contractual deciden asumir variables sujetas a incertidumbre, en ese instante la incertidumbre se convierte en un riesgo. De acuerdo a [4], las fuentes de incertidumbre más importantes son las siguientes: 1. La hidraulicidad del sistema: El componente hidráulico de un sistema cobra una especial importancia en los estudios de mediano plazo. Para corto plazo se pueden prever condiciones hidráulicas con relativa precisión; mientras que, para largo plazo se suponen condiciones hidráulicas medias, debido a que existirán años con baja hidraulicidad, y otros con alta. 2. El precio de los combustibles: Este parámetro influye directamente en los costos de los grupos térmicos. De acuerdo a la referencia [2], los precios en los mercados eléctricos presentan las siguientes características: a) Gran volatilidad comparado con otros commodities energéticos. b) Picos de precios con fuerte tendencia de reversión al nivel de picos normales. c) Pronósticos de precios afectados de incertidumbre. 19 3. Precio de la energía eléctrica: Se debe a las fluctuaciones de los precios de la energía en los mercados eléctricos. Existen cuatro rasgos esenciales que explican la variabilidad horaria de los precios de la energía existentes en todos los mercados eléctricos actualmente establecidos: a) Inelasticidad de la demanda. Por este motivo los agentes no pueden ajustar su demanda a los precios de mercado. b) Elevada pendiente de la curva de oferta cerca del nivel máximo. El costo marginal de suministro de energía puede ser muy elevado, debido a que la demanda de potencia se acerca a la capacidad de generación disponible. c) Arbitraje intertemporal imposible, debido a que aún no existe una forma económica de almacenar energía en cantidades considerables. d) Congestiones del sistema de transmisión, las cuales provocan abruptos movimientos de precios y diferencias de precios que pueden ser significativas entre nodos del sistema. e) Propensión al ejercicio de poder de mercado. Un agente puede elevar los precios de mercado por encima de los niveles competitivos si se produce una combinación de los factores anteriormente indicados. 4. La demanda del sistema: Esta fuente de aleatoriedad tiene importancia dentro de los estudios de corto, largo y medio plazo, teniendo mayor relevancia en los dos primeros tipos de análisis mencionados. 5. La disponibilidad de los grupos térmicos: Este parámetro influye en las tecnologías de generación que deben ser utilizadas para suministrar la energía necesaria tal que permita cubrir la demanda. 6. El comportamiento de los agentes: Esta fuente de incertidumbre se analiza en las estrategias de oferta en el medio plazo. Una alternativa para determinar este comportamiento es el uso de las pendientes de las curvas de demanda residual. De acuerdo a [4], la demanda residual de una empresa resulta de sustraer a la demanda del sistema la suma de las curvas de oferta de todas las empresas excepto la suya. 20 Acotando a lo expuesto, las fuentes de riesgo varían según el horizonte en el que este es medido. Para el caso de la generación eléctrica [20], existen tres horizontes de tiempo a considerar: 1. Corto plazo (menos de un mes): Riesgo de operación de las centrales de generación. 2. Medio plazo (entre un mes y un año): En este horizonte la operación pasa a segundo plano siendo el más relevante el riesgo de mercado, el cual es gestionado por medio de contratos. 3. Largo plazo (más de un año): Los principales riesgos son regulatorios y los de cambios de tecnología. 3.2. RIESGOS ASOCIADOS AL MERCADO DE CONTRATOS BILATERALES DE ENERGÍA ELÉCTRICA. Como se mencionó en el punto 3.1, cuando se asumen incertidumbres en un acuerdo contractual, en ese instante las incertidumbres se convierten en riesgos. Existen diferentes actitudes frente al riesgo, las cuales dependen del tipo de agente y de los objetivos establecidos por el mismo. En forma general, se pueden presentar tres actitudes: especular, ser neutral, o tener aversión al riesgo [20]. Cada una de estas posturas concibe el riesgo como algo bueno, indiferente o malo respectivamente. En un mercado de energía, la actitud que comúnmente tienen los agentes es de aversión al riesgo. Consumidores y productores de energía eléctrica desearán tener una mayor certeza sobre los valores que tendrán a futuro las variables inmersas en un contrato de compraventa de energía. El productor tendrá el riesgo de que el precio sea inferior al que había esperado obtener, mientras que el riesgo para el consumidor es que el precio sea más alto al que se había previsto. Por estos motivos, los agentes del mercado eléctrico han desarrollado diversos mecanismos 21 para protegerse de las variaciones de precio, mismos que serán detallados en capítulos posteriores del presente trabajo. De acuerdo a [2], la definición de riesgo abarca distintas situaciones, razón por la cual es necesario clasificar los tipos de riesgo como sigue: 1. Riesgo financiero o riesgo de precio de mercado: Se refiere a las posibles pérdidas debido a la volatilidad de los precios de la electricidad, mismas que afectan las ganancias de los agentes del mercado. 2. Riesgo físico: También se denomina “riesgo de volumen”. Este tipo de riesgo se refiere a las restricciones o limitaciones que el sistema físico pueda tener, o al mal pronóstico de demandas y capacidades disponibles de generación y de transporte. 3. Riesgo de base: Se debe a la alteración no equivalente entre el precio del contrato del bien subyacente y el precio del bien subyacente. Esto puede ser causado por diferencias en la calidad del producto subyacente, tiempos y/o lugares de suministro. 4. Riesgo de liquidez: Se refiere a las pérdidas cuando un mercado no es lo suficientemente líquido, es decir, cuando no hay suficientes movimientos de compra y venta, lo cual dificulta la determinación de precios de mercado. La falta de liquidez puede ocasionar la aparición de “poder de mercado” por parte de algún participante. 5. Riesgo de regulación: Se encuentra asociado a la creación o modificación de las reglamentaciones que rigen el mercado. 6. Riesgo operacional: También denominado “riesgo por error de contratación y/o de transacción”. Se produce cuando la empresa se halla en la imposibilidad de cumplir compromisos, incluyendo los errores provocados por sus propios funcionarios. 22 7. Riesgo de crédito: Se relaciona con la probabilidad de no pago por parte de los clientes o de las empresas. 8. Riesgo de contraparte: Se refiere a las pérdidas causadas por el no pago de la contraparte del contrato. 9. Riesgo medioambiental: Se deriva de posibles penalizaciones por contaminación [20]. 10. Riesgo de mercado: Se encuentra asociado a las variaciones de los retornos debido a las contingencias que afectan al mercado en forma global. Debido a que el mercado está afectado por noticias macroeconómicas (por ejemplo tasa de interés, terrorismo, desempleo, etc.) este tipo de riesgo no es diversificable. Esto hace que los retornos de las empresas en su totalidad o de un sector en particular se devalúen, y por lo tanto el precio de las acciones. Además de los riesgos mencionados existen muchos otros más, como por ejemplo riesgo de la tasa de interés, riesgo país, riesgo de la moneda, etc. De entre los mencionados anteriormente el más importante es el “riesgo de mercado”, dentro del cual se consideran los siguientes aspectos que influyen de sobremanera en el negocio de la generación eléctrica (mencionados en [1]): 1. Riesgo de precio: Hace referencia a las variaciones que tiene el precio de la energía a lo largo del tiempo. Esto se puede constatar en el ingreso que reciben las empresas de generación eléctrica, mismo que depende de la diferencia entre el precio de contrato y los costos de producción. 2. Riesgo de cantidad: Se refiere a la falta de certeza que tiene cada generador de no conocer la cantidad de energía que generará en un determinado instante de tiempo. 23 3. Riesgo de precio de combustibles: Está asociado al aumento que pueda tener el precio de los combustibles, lo cual incrementaría los costos variables del generador ocasionando una reducción del número de horas de generación y una reducción de sus ganancias. 4. Riesgo de disponibilidad: Hace referencia a las contingencias que impiden que el generador genere la energía requerida. 5. Riesgo por hidrología: Mediante la construcción de embalses de regulación que permitan abastecer de agua a las Centrales Hidroeléctricas, se disminuye la variabilidad de la hidrología. 6. Riesgo de abastecimiento de la demanda de energía eléctrica: Se produce cuando un país no ha tomado las soluciones adecuadas ante el crecimiento de la demanda de energía eléctrica que debe despachar a futuro. Esto ocasiona que se realicen inversiones en la red y la generación. De las variables que pueden afectar los flujos de caja que espera recibir una empresa al culminar un acuerdo contractual, mencionadas con anterioridad, se ha considerado como factor de riesgo (para este trabajo) la demanda de los consumidores, con la cual se desarrolla un proceso probabilístico que será detallado en capítulos posteriores. Con la producción horaria de energía y los precios de contrato se efectuará un análisis de sensibilidad para cada uno de los casos analizados. Los precios spot de energía, y las curvas de carga comprometidas en contratos tipo “pague lo contratado”, serán tratados acorde a lo estipulado en el Capítulo IV del presente estudio. Los riesgos inmersos en la firma de acuerdos bilaterales, influyentes desde el punto de vista del consumidor, son los siguientes: 1. Riesgo de precio: Se debe a las fluctuaciones de los precios de la electricidad y de los combustibles. 24 2. Riesgo de cantidad o volumen: Se debe a dos causas: a) Riesgo de operación por fallos en los sistemas de producción de energía o en los sistemas de transporte. b) Riesgo por fluctuaciones de demanda térmica y eléctrica. Se encuentra ligado a factores como la temperatura, estacionalidad u hora del día. 3. Otros riesgos: Riesgo de crédito y regulatorio. La herramienta de gestión de riesgo que se desarrolla en este trabajo para los generadores, puede ser aplicada de manera similar para los consumidores de energía del MEM; la diferencia radica en que las variables a utilizarse para su análisis deben ser aquellas que tienen gran influencia sobre los mismos, En el Capítulo IV se desarrolla un ejemplo para generadores, que puede ser aplicado para consumidores previo a la selección de sus variables de mayor influencia frente a riesgos. En este trabajo no se efectúa una modelación de este tipo, debido a lo extenso que resultaría el análisis a efectuarse. 3.3. MODALIDADES DE CONTRATACIÓN. Dentro de los mercados de electricidad, existen diferentes modalidades de contratación que se pueden utilizar al elaborar acuerdos comerciales entre generadores y comercializadores para la compraventa de energía. Estos acuerdos le permiten al comercializador garantizar el cubrimiento total o parcial de la demanda de energía o sus procesos de intermediación comercial, en tanto que al generador le permiten gestionar y cubrir el riesgo existente en los contratos. De acuerdo a [7] y [8], los contratos bilaterales de mayor relevancia para efectuar acuerdos contractuales entre agentes del MEM son los siguientes: 25 a) Pague lo Contratado: En este tipo de contrato, el comercializador compra determinada cantidad de energía a un determinado precio, y realiza el pago independientemente de si la consume o no. b) Pague lo Demandado con Tope: En esta modalidad de contratación, el agente comprador paga su consumo al precio estipulado en el contrato, siempre y cuando este sea inferior o igual a la cantidad de energía contratada. Si el consumo final resulta ser superior al tope acordado en el contrato, la diferencia se liquida a precios de bolsa, a menos que suscriba contratos adicionales. c) Pague lo Demandado sin Tope: Corresponde al valor de la demanda comercial, afectada por las pérdidas. d) Pague lo Generado: En este tipo de contrato, las cantidades contratadas se determinan horariamente con base en la información de generación reportada. e) Disponibilidad Programada: Este contrato se determina como el menor valor entre la demanda del comprador y la disponibilidad programada del vendedor para cada hora. f) Disponibilidad Comercial: Este contrato se determina como el menor valor entre la demanda comercial del comprador y la disponibilidad comercial del vendedor para cada hora. g) Generación Ideal: A este contrato se le asigna como cantidad contratada, la generación ideal del vendedor. h) Precio de Bolsa: En estos contratos únicamente se despacha si el precio en Bolsa, para las horas estipuladas en el contrato, es mayor que el precio del contrato. 26 3.4. TIPOS DE CONTRATOS MÁS UTILIZADOS EN EL MEM ECUATORIANO. De las modalidades de contratación mencionadas en el punto 3.3 del presente estudio, los tipos de contratos utilizados frecuentemente dentro del mercado eléctrico ecuatoriano son: “pague lo contratado”, “pague lo demandado”, “pague lo producido con tope”. A continuación se muestra la forma en la cual trabaja cada tipo de acuerdo contractual, mediante la utilización de representaciones gráficas que permitan ejemplificar de forma clara y precisa el argumento teórico correspondiente a cada tipo de contrato. 3.4.1. CONTRATO TIPO “PAGUE LO CONTRATADO”. Este tipo de contrato se encuentra esquematizado en la FIGURA 3-1. La línea de color azul muestra la curva de demanda del consumidor, la línea verde muestra la curva de producción del generador y la línea roja muestra la curva de contrato. En esta modalidad de contrato, el generador debe abastecer toda la curva de color rojo, para lo cual podrá suministrar energía propia o comprándola en el mercado ocasional cuando no pueda cubrir con la producción propia. FIGURA 3-1: Contrato Pague lo Contratado. 27 En la FIGURA 3-2, se muestran las áreas de ingresos y egresos por energía que posee la Empresa de Generación al utilizar este tipo de contrato. En color amarillo y celeste aparece la energía que es reconocida al generador a precio de contrato (área bajo la curva de contrato), en color azul se muestra la energía que vende el generador a precio spot (cuando la producción está por encima de la curva de contrato) y únicamente en color celeste se muestra la energía que tiene que comprar el generador en el mercado ocasional para cubrir su contrato (cuando la producción está por debajo de la curva de contrato). FIGURA 3-2: Ingresos y Egresos “Pague lo Contratado”. De acuerdo a lo expuesto anteriormente, las ecuaciones matemáticas que permiten calcular los ingresos y egresos de dinero para este tipo de contrato, son las siguientes: Donde: Ingresos = (CPC × PC ) + [(PG − CPC ) × PS ] (3-1) Egresos = [(CPC − PG ) × PS ] (3-2) CPC = Contrato tipo Pague lo Contratado ( Línea roja ). PG = Pr oducción de la Generadora ( Línea verde). 28 PS = Pr ecio spot . PC = Pr ecio de contrato. 3.4.2. CONTRATO TIPO “PAGUE LO DEMANDADO”. FIGURA 3-3: Contrato Pague lo Demandado. Este contrato está esquematizado en la FIGURA 3-3. La línea de color azul indica la curva de demanda del consumidor que también es la curva de contrato y en línea verde se muestra la curva de producción del Generador. En esta modalidad, el Generador debe abastecer toda la demanda del consumidor (curva de color azul), para lo cual utilizará energía propia o comprándola en el mercado ocasional cuando no pueda cubrir con producción propia. En la FIGURA 3-4, se muestran las áreas de ingresos y egresos por energía que tiene la Empresa de Generación. En colores amarillo y celeste aparece la energía que es reconocida al Generador a precio de contrato (área bajo la curva de contrato), en color azul se muestra la energía que vende el Generador a precio spot (cuando la producción está por encima de la curva de contrato) y únicamente en color celeste se muestra la energía que tiene que comprar el Generador en el 29 mercado ocasional para cubrir su contrato (cuando la producción está por debajo de la curva de contrato). FIGURA 3-4: Ingresos y Egresos “Pague lo Demandado”. De acuerdo a lo expuesto anteriormente, las ecuaciones matemáticas que permiten calcular los ingresos y egresos de dinero para este tipo de contrato, son las siguientes: Donde: Ingresos = (CPD × PC ) + [(PG − CPD ) × PS ] (3-3) Egresos = [(CPD − PG ) × PS ] (3-4) CPD = Contrato tipo Pague lo Demandado ( Línea azul ). PG = Pr oducción de la Generadora ( Línea verde). PS = Pr ecio spot . PC = Pr ecio de contrato. 3.4.3. CONTRATO TIPO “PAGUE LO PRODUCIDO CON TOPE”. Este contrato está esquematizado en la FIGURA 3-5. En línea de color azul aparece la curva de demanda del consumidor, la línea verde muestra la curva de 30 producción del Generador, la línea de contrato es la menor entre la producción del Generador y la demanda del consumidor. El nombre completo de este tipo de contrato es “pague lo producido con tope de demanda”, dado que “si la producción es menor que la demanda, el tope del contrato es la producción, pero si la producción es mayor que la demanda, el tope del contrato es la demanda”. FIGURA 3-5: Contrato Pague lo Producido Con Tope. En este tipo de contrato, el Generador vende toda su producción en contratos cuando esta esté por debajo de la demanda, en caso contrario, vende su producción en contratos hasta cubrir la demanda y la diferencia la vende en el mercado spot. La FIGURA 3-6, muestra las áreas de ingresos y egresos por energía que tiene la empresa de generación en este tipo de contrato. En colores amarillo aparece la energía que es reconocida al generador a precio de contrato (área bajo la curva de contrato), en color azul se muestra la energía que vende el Generador a precio spot (cuando la producción está por encima de la curva de contrato) y en este tipo de contrato no existe energía que tiene que comprar el Generador en el mercado ocasional. 31 FIGURA 3-6: Ingresos y Egresos “Pague lo Producido con Tope”. De acuerdo a lo expuesto anteriormente, las ecuaciones matemáticas que permiten calcular los ingresos y egresos de dinero para este tipo de contrato, son las siguientes: Si PG > CPT : Ingresos = (CPT × PC ) + [(PG − CPT ) × PS ] (3-5) Si PG < CPT : Ingresos = PG (3-6) Egresos: Egresos = 0 Donde: CPT = Contrato tipo Pague lo Pr oducido con Tope ( Línea azul ). PG = Pr oducción de la Generadora ( Línea verde). PS = Pr ecio spot de energía. PC = Pr ecio de contrato. (3-7) 32 3.5. HERRAMIENTAS PARA EL ANÁLISIS DE RIESGO. Para implementar herramientas que cuantifiquen el riesgo, es necesario que inicialmente se identifiquen las variables que producen riesgo para luego medirlas. Para este propósito, se recopilan datos que permitan determinar cualitativamente y cuantitativamente la magnitud de los riesgos, como también las correlaciones entre las variables. La utilización de instrumentos financieros derivados en la gestión de riesgos de una empresa, trae como consecuencia la necesidad de desarrollar y utilizar herramientas que permitan medir la magnitud del riesgo al que se ve enfrentada la firma. La medida idónea es aquella que mejor represente la percepción del agente ante la incertidumbre. De este modo, existen algunos agentes que se centran únicamente en el mejor-peor posible resultado, mientras que a otros puede interesarles obtener una dispersión mínima del mismo [20]. A continuación se presentan algunas definiciones de metodologías para la administración y cuantificación del riesgo en acuerdos financieros, tanto para contratos y/o portafolio de contratos. 3.5.1. VaR (VALUE AT RISK). El VaR (Valor en Riesgo) mide la máxima pérdida esperada que se podría tener en condiciones normales de mercado, para un horizonte de tiempo determinado, y con un cierto nivel de probabilidad o de confianza. 33 FIGURA 3-7: Función de Densidad de Ingresos. VaR. En otras palabras, VaR mide el valor esperado de la pérdida producto de variaciones negativas en el valor de sus contratos para un nivel de confianza de un x por ciento. Debido a que la magnitud de las pérdidas depende del tiempo transcurrido hasta que la empresa pueda cerrar su posición, y del x por ciento utilizado, para el cálculo del VaR debe especificarse el intervalo de tiempo t que transcurre antes de asumir la pérdida, y el nivel de confianza utilizado. Así, la pérdida esperada con un 1% de probabilidad es mayor que la esperada con un 5%; la pérdida acumulada en 7 días es superior a la esperada en un día para un mismo valor de x. Por ejemplo, un inversionista que tiene un portafolio de activos por un valor de 10 millones de dólares, podría establecer que el VaR diario de su portafolio es $250.000 con un 95% de nivel de confianza. En otras palabras, solamente 1 día de cada 20 días de operación del mercado (1/20 = 5%), en condiciones normales, la pérdida que ocurrirá puede ser igual o mayor a $250.000. Se presenta en la FIGURA 3-7 el Value at Risk para una empresa que tiene una distribución normal de ganancias. 34 El nivel de confianza depende de la percepción del riesgo del agente. Valores típicos y de referencia en el mundo financiero son 1% y 5%. 3.5.2. CVaR (CONDITIONAL VALUE AT RISK). El VaR presenta el inconveniente de no medir pérdidas más allá de la máxima pérdida esperada. Para solventar este inconveniente surge el CVaR (Valor en Riesgo Condicional), el cual mide el valor de pérdidas potenciales inferiores al VaR. Se lo calcula como la media de las pérdidas excediendo el valor VaR, el cual provee una mejor indicación de las potenciales pérdidas excediendo un nivel de confianza predeterminado. FIGURA 3-8: Función de Densidad de Ingresos. CVaR. El CVaR ofrece ventajas significativas respecto al VaR, especialmente cuando las distribuciones de rendimientos no son continuas y se alejan de la función de normalidad (que es particularmente común cuando se utilizan métodos históricos). 35 En la FIGURA 3-8 como ejemplo se puede ver claramente la diferencia que existe entre VaR y CvaR. 3.5.3. PaR (PROFIT AT RISK). El PaR (Beneficio en riesgo) es similar al VaR pero está enfocado a la distribución de los futuros beneficios y no en las pérdidas. Se lo define coma la distancia desde la media de la distribución de probabilidad del beneficio hasta el centil2 % α de esta función de probabilidad. 3.5.4. CPaR (CONDITIONAL PROFIT AT RISK) El CPaR (Beneficio a Riesgo Condicional) se define como la distancia desde la media de la distribución de probabilidad del beneficio hasta la media de la distribución de probabilidad, condicionada a que el beneficio sea menor que PaR. En la FIGURA 3-9 se presenta el PaR y CPaR de la distribución de probabilidad de beneficio de una compañía. Distribución de probabilidad de beneficio Frecuencia PaR CPaR 0.0 Beneficio [$] FIGURA 3-9: Medidas de la Distribución de Probabilidad del Beneficio. 2 Centil o percentil es un número que supera al α % de los valores. 36 La principal ventaja del CPaR frente al PaR es que el CPaR es una medida sensible a la forma de las colas de la distribución de probabilidad del beneficio. Esta característica es importante en el mercado eléctrico, donde la gran volatilidad existente en los precios se traduce en unas colas pesadas en la distribución de probabilidad del beneficio. 3.5.5. TEST DE ESTRÉS. Simula diferentes escenarios del mercado para luego calcular y medir sus posibles efectos en los valores del portafolio3 y/o contrato. Es una buena forma de determinar cuánto se puede llegar a perder en los eventos extremos. Existen dos metodologías: una es testear el portafolio y/o contrato usando datos históricos y observar como el portafolio y/o contrato se comporta en situaciones similares. La segunda metodología es medir el rendimiento del portafolio y/o contrato simulando escenarios extremos. El problema que presenta este enfoque es que el futuro no puede ser perfectamente predicho y el pasado es muy improbable de que se repita. 3.5.6. ANÁLISIS DE INCERTIDUMBRE USANDO SIMULACIONES. Esta metodología se la realiza para determinar principalmente los factores que afectan al portafolio y/o contrato. Con ello el administrador del portafolio y/o contrato puede enfocarse a dichos factores y tratar de reducir sus efectos; por ejemplo usando la técnica de una diversificación eficiente4. 3.5.7. ÁRBOL DE DECISIÓN Y OPCIONES REALES. El árbol de eventos es descrito por un conjunto de nodos en cada período de tiempo. Cada nodo representa una opción y para cada opción, diferentes resultados inciertos pueden ocurrir antes del siguiente punto de decisión. El valor 3 Se denomina portafolio o cartera al conjunto de inversiones, o combinación de activos financieros que constituyen el patrimonio de una persona o entidad. 4 Son estudios teóricos de los que se sirven los gestores de grandes fondos de inversión para confeccionar sus respectivas carteras y evitar la vulnerabilidad del portafolio ante variaciones severas del mercado. 37 de las variables estocásticas5 depende únicamente de los valores en el período de tiempo anterior (la propiedad de Markov). Todos estos puntos de decisión más los siguientes puntos de decisión son ordenados en forma de un árbol de contingencias. Después de haber identificado las ramas relevantes, el costo total puede ser calculado para una secuencia de decisiones y los posibles resultados de las variables inciertas. 3.5.8. ANÀLISIS DE ESCENARIOS Y DE SENSIBILIDAD. Mide el grado en que los resultados del portafolio y/o contrato varían debido a los cambios de las variables de entrada y/o de los parámetros del modelo. Es básicamente una forma de medir el rendimiento del portafolio y/o contrato para variaciones de las variables importantes que afectan al mismo. Como consecuencia de su aplicación se puede también medir la magnitud del riesgo involucrado. Con ellos se puede incrementar la confidencia/robustez del portafolio y/o contrato. El análisis de escenario es similar al análisis de sensibilidad pero se enfoca en entender en que forma responde el portafolio y/o contrato bajo cambios significativos de las variables de entrada. 3.5.9. CFaR (CASH FLOW AT RISK). El CFaR (Flujo de Dinero en Riesgo) calcula las pérdidas máximas o ingresos mínimos a obtener con un x% de probabilidad en un período de tiempo t. El riesgo al que está expuesto la empresa se define como la diferencia entre la ganancia esperada y la ganancia calculada con x %. El análisis del CFaR permite conocer qué tan grande es el desvío entre el Flujo de Dinero actual y el valor proyectado (o aquel utilizado en el presupuesto), debido a cambios en los factores de riesgo. Este valor está cuantificado por una probabilidad, por ejemplo, 95% en los próximos 12 meses. 5 Son variables que toman un determinado valor con una cierta probabilidad. 38 El CFaR se utiliza para cuantificar los riesgos que se originan en activos del tipo de portafolios de acciones, portafolios de bonos, fuentes de materias primas, y contratos. Como las medidas correctivas para la reducción del riesgo operacional del negocio llevan tiempo en ser implementadas y volverse efectivas, el horizonte para el pronóstico generalmente es de 12 meses. Haciendo una breve analogía a un buque petrolero trasladándose a toda velocidad, las compañías necesitan detectar sus riesgos tan pronto como sea posible, para así poder tomar medidas preventivas a tiempo, de lo contrario la colisión es inevitable. Con la ayuda de modelos de pronóstico estadístico, se estiman intervalos de confianza para el período de los próximos 12 meses, para todos los factores de riesgo relevantes. Los métodos de pronóstico estadístico simulan miles de escenarios potenciales del desarrollo de los factores de riesgo relevantes. Por cada factor de riesgo, se calcula un intervalo de confianza. Por cada escenario (por ejemplo cambio en un factor de riesgo), se analizan las consecuencias sobre los flujos de dinero operacionales. De esta manera, se puede obtener una distribución de frecuencia de los futuros Flujos de Dinero. Dichas distribuciones permiten a una compañía, por ejemplo, juzgar con qué probabilidad un Flujo de Dinero proyectado puede ser concretado, cuán grande es el desvío entre este y su valor objetivo dada una determinada probabilidad, y con qué probabilidad la liquidez de la compañía se encontraría en peligro. El CFaR es la herramienta que se ha escogido para desarrollar el análisis de riesgo al que se ve enfrentada una empresa generadora hidroeléctrica cuando realiza la venta de su energía en el mercado de contratos. Este análisis se aplica para las tres modalidades de contratos más usados en el mercado eléctrico ecuatoriano, debido a la clara idea que brinda esta metodología sobre la liquidez que la empresa (Generadora) obtendrá al pactar un contrato y como afectan a la misma las distintas variables de incertidumbres involucradas en este tipo de mercado, son algunas de las razones por la cual se escogió este método. 39 Además, con los resultados de esta metodología, la empresa puede ver y decidir con facilidad si es conveniente pactar la negociación, o a su vez tomar medidas preventivas que eviten pérdidas de liquidez a la misma. En el siguiente capítulo se detalla la aplicación de este método en el negocio de la generación eléctrica. Como una extensión de este método, aparece el EaR (Earning at Risk), método que se determina con las mismas bases conceptuales del CFaR, diferenciándose en que este último calcula la peor ganancia a obtener sobre los Flujos de Dinero que obtiene una empresa, mientras que EaR calcula la peor ganancia a obtener sobre las Ganancias Netas, es decir, considera la resta de los Flujos de Dinero obtenidos con los Costos en los cuales incurre la firma [20]. El CFaR y EaR son las herramientas más utilizadas en las empresas de energía, debido a que consideran una función que incluye la operación de las centrales y la gestión financiera en el mercado de energía, lo cual no ocurre con el VaR, que sólo se calcula sobre una función de valores financieros. En este trabajo, además de utilizar el CFaR, se han determinado las Ganancias Netas de la hidroeléctrica, restando de los Flujos de Dinero obtenidos por concepto de Energía Vendida en cada tipo de contrato, los Costos Fijos y Variables que tiene la generadora, y sumando a este resultado, los ingresos por Potencia Remunerable Puesta a Disposición. 3.5.10. OTRAS MEDIDAS DE RIESGO. Existen medidas de riesgo que resultan del análisis de la dispersión de la función de probabilidad que se considere. Entre estas se encuentran [20]: 1. Varianza: Esta es la medida más empleada en modelos de optimización. Evalúa al cuadrado los valores de la distribución de probabilidad frente a las penalizaciones lineales de la desviación absoluta. 2. Desviaciones absolutas respecto a la media: Esta medida hace menos énfasis en los valores lejanos a la media que en el caso de la varianza. 40 3. Desviaciones absolutas respecto a un valor: Esta medida se centra únicamente en un segmento de la distribución de riesgo. Es de utilidad para aquellos agentes que sólo deseen conocer valores de la función de ingresos respecto a un objetivo. 4. Arrepentimiento: Mide la distribución de interés respecto a una referencia. 3.6. PRONÓSTICO DE DEMANDA. 3.6.1. INTRODUCCIÓN. Los agentes del sector eléctrico se vieron obligados a elaborar pronósticos de demanda a partir de la década de 1980, ya que el entorno económico anterior a los años de 1973 – 1974 en los cuales se produjo la primera crisis del petróleo, mostraba características estables como: un bajo precio de los combustibles empleados en la generación de energía eléctrica, intereses moderados, y no habían demasiados problemas para que los mercados de capitales proporcionasen los fondos necesarios para la expansión del sector eléctrico. De acuerdo a [10] estas fueron las causales para que los departamentos encargados de la planificación del sector eléctrico elaboren pronósticos de demanda, introduciendo factores de incertidumbre en sus estudios. La predicción de la demanda de energía eléctrica puede ayudar a determinar si a futuro va a existir una carencia de capacidad generadora, con lo cual se podrían adoptar medidas de conservación de energía o de construcción de nuevas centrales de generación; o por el contrario, que a futuro exista un exceso de capacidad que impediría que parte del parque generador ya existente opere. Una inadecuada previsión de la demanda de energía ocasionaría costos altos, como también una mala planificación de las cantidades y épocas en las cuales se deben efectuar acuerdos contractuales de compraventa de energía. Desde el punto de vista económico, Walter Labys (1999) argumenta lo siguiente: “Si las predicciones resultan ser demasiado bajas pueden tener lugar carencias 41 de energía cuyos costos habitualmente son mucho mayores que el valor de la energía no suministrada. Por el contrario, si las previsiones resultan demasiado altas, los costos de oportunidad pueden ser muy elevados al tener comprometidos, de forma improductiva, cuantiosos fondos económicos durante largos períodos de tiempo”. El tener exceso de energía o carencia de la misma tiene una repercusión sobre el usuario final, ya que los costos ocasionados por la carencia de energía o por la implementación de medios que disminuyan el suministro, serán trasladados al consumidor. De acuerdo a [10], Labys (1999) argumenta que existen al menos tres motivos por los cuales se debe modelar la demanda de energía: 1. El suministro razonablemente fiable de energía es vital para el funcionamiento de la economía moderna. 2. La ampliación de los sistemas de suministro de energía requiere muchos años. 3. Las inversiones necesarias en tales sistemas son altamente intensivas en capital. Por las tres razones mencionadas, en el presente trabajo se ha optado por elaborar un pronóstico de demanda de energía eléctrica de las Distribuidoras y de los Grandes Consumidores empleados en el ejemplo práctico mostrado en el Capítulo IV. 3.6.2. FACTORES QUE INFLUYEN EN EL PRONÓSTICO DE LA DEMANDA DE ENERGÍA ELÉCTRICA. De acuerdo a [11], existen diferentes factores que afectan el normal comportamiento de la curva de carga o de demanda de energía eléctrica, los cuales han sido identificados en base a investigaciones desarrolladas por innumerables investigadores, entre los que destacan P. Murto (1998), J. Bao (1996), Proyecto Andel (1998), los cuales han elaborado estudios en diferentes países, permitiendo identificar un conjunto de variables básicas que explica la 42 evolución de la demanda eléctrica a lo largo del tiempo. A continuación se detallan cada una de las posibles causas por las cuales la curva de carga varía. a) Condiciones Meteorológicas: Existen múltiples factores climáticos que afectan a la demanda eléctrica, algunos de los cuales son típicamente aleatorios y otros aparecen interrelacionados. Como ejemplo de este tipo de variables tenemos el viento, la humedad, las precipitaciones, la temperatura, etc.; siendo el factor más influyente la temperatura, misma que guarda una relación de carácter no lineal con la demanda eléctrica. b) Calendario: Los efectos relacionados con el calendario que inciden en la variación de la demanda pueden ser analizados por hora, semana, mes del año, de días festivos, o de fines de semana. Por ejemplo, para un día, la demanda eléctrica registrada a una hora determinada probablemente no coincida con la registrada en cualquier otra hora del mismo día. De igual manera ocurrirá si se comparan días de la semana, meses del año, fines de semana con días laborables o con otros fines de semana de un mismo mes, días festivos nacionales o de alguna región en particular, etc. En nuestro país, la curva de carga diaria se divide en tres zonas. La primera corresponde a la demanda baja, la cual se extiende desde las 22H00 hasta las 07H00. La segunda zona es de demanda media, la cual va desde las 07H00 hasta las 17H00. Finalmente, la tercera parte de la curva se denomina demanda pico y se extiende desde las 17H00 hasta las 22H00 [15]. En la FIGURA 3-10 podemos observar el comportamiento descrito. 43 DEMANDA vs. TIEMPO 40 Demanda (MWh) 35 30 25 20 15 10 5 0 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 Tiempo (Horas) FIGURA 3-10: Comportamiento Típico de la Curva de Demanda Diaria en Ecuador. También es importante recordar que la ubicación geográfica de nuestro país en el globo terráqueo permite tener dos estaciones cada año: una lluviosa denominada “Invierno”, y otra seca llamada “Verano”, cada una con una duración aproximada de 6 meses. Esta particularidad también influye en los análisis de demandas anuales o mensuales, ya que las variables que producen incertidumbre tienen comportamientos distintos para cada estacionalidad. c) Información Económica: Existe un gran número de variables económicas que influyen en la demanda eléctrica, debido a la extensa penetración de la electricidad en la actividad económica de un país. Como ejemplos se pueden citar el Producto Interno Bruto (PIB), la demografía, la evolución de los precios de las energías sustitutivas, entre otros, las cuales covarían entre sí en menor o mayor grado. d) Factores no predecibles: Se refiere a los factores aleatorios que pueden afectar sensiblemente a la demanda de energía eléctrica, como por ejemplo paros, eventos sociales o deportivos de gran magnitud, cierre de industrias intensivas en electricidad, etc. 44 De acuerdo al método y a la exactitud escogidos para efectuar el pronóstico de demanda, se utilizarán en mayor o menor proporción los factores mencionados con anterioridad. 3.6.3. MODELACIÓN DEL PRONÓSTICO DE ENERGÍA ELÉCTRICA. De acuerdo a [10], el horizonte temporal utilizado en la elaboración de pronósticos de demanda se relaciona con los problemas a los cuales se enfrenta una compañía eléctrica. Se consideran tres horizontes de tiempo para efectuar previsiones de demanda: 1. A muy corto plazo: Abarca los próximos 30 minutos en tiempo real a partir del momento en que se efectúa la predicción. Tiene como objetivo cubrir la distribución con los recursos de generación disponibles de la forma más económica posible. Este horizonte temporal utiliza los datos de demanda de las 24 horas pasadas para elaborar el pronóstico. 2. A corto plazo: Se extiende desde una hora hasta una semana en el futuro. Para elaborar pronósticos, este horizonte de tiempo utiliza la carga diaria y la información de la temperatura de años pasados referidos a las mismas fechas en las cuales se desea efectuar la previsión de demanda. Tiene como objetivo determinar los generadores que deberían ser puestos en funcionamiento y cuales deben permanecer en reserva, así como también predecir adecuadamente los factores climáticos y su variabilidad. 3. A medio plazo: El período de predicción se suele extender desde un mes hasta un año en el futuro a partir de la fecha en la que se elabore el pronóstico. Los datos utilizados en la previsión de la demanda son la energía demandada, la temperatura registrada, los datos mensuales de puntas de carga durante varios años, teniendo en cuenta los picos de carga y los indicadores socioeconómicos. A través de este horizonte de tiempo se establece el calendario de mantenimiento de las plantas generadoras y del sistema de transmisión, considerando el problema de cubrir una estructura de demanda de las compañías eléctricas potencialmente cambiante. 45 4. A largo plazo: Se extiende desde uno a diez años en el futuro. Los datos empleados en la elaboración del pronóstico son la temperatura registrada, la energía demandada, los datos anuales de puntas de carga, el precio de la electricidad, el precio de los productos sustitutivos, la evolución demográfica, y los indicadores económicos más relevantes. Este tipo de análisis permite a los departamentos de planificación de los sistemas de generación y transporte, anticipar la capacidad de generación óptima y la combinación de potencia generadora más apropiada con que debe contar el parque generador. 3.6.4. MODELOS DE PREVISIÓN DE DEMANDA DE ENERGÍA ELÉCTRICA. Antes de la primera crisis del petróleo registrada en los años de 1973 – 1974, se utilizaban técnicas sencillas de predicción para proyectar los futuros picos de carga o de energía consumida, las cuales proporcionaban una respuesta adecuada a las necesidades energéticas del medio. Sin embargo, luego de la crisis petrolera los precios de la energía eléctrica adquirieron una gran volatilidad, y también se produjo un repentino cambio en la elasticidad de la demanda de los usuarios a los crecientes precios de la electricidad. Esto trajo el inicio de nuevas investigaciones por parte de investigadores como Taylor y Einhorn, mismos que implementaron nuevas metodologías de pronóstico que incluían este nuevo comportamiento de las variables inmersas en los negocios del sector eléctrico. Además, en el año de 1990 empezó la ola de la desregulación del sector eléctrico con el fin de eliminar los monopolios, lo cual ocasionó un incremento de los niveles de incertidumbre, comportamiento que fue introducido en los nuevos métodos de pronóstico a partir del año indicado. En el Capítulo IV se indica la metodología utilizada para pronosticar la demanda de energía eléctrica para el caso de estudio elaborado en este trabajo. Sin embargo, hemos creído adecuado mostrar una clasificación general propuesta por [10] relacionada con los métodos de previsión de demanda de energía eléctrica, con la finalidad de que el lector esté en la capacidad de aplicar otra forma de pronosticar datos, y no necesariamente la explicada en el Capítulo IV. 46 3.6.4.1. Métodos de tendencia temporal. Este tipo de pronóstico era el más utilizado hasta antes de la década de los años 70, debido a las tendencias estables que presentaba la demanda. En la actualidad, estos métodos han quedado reducidos a pronósticos de muy corto plazo. En esta técnica se obtiene el ajuste de la tendencia general histórica en kWh facturados o en los kW de las puntas de potencia. Varias de las técnicas empleadas en esta metodología realizan previamente una transformación de los datos de carga con la finalidad de que el ajuste de la tendencia explique con mayor facilidad la tendencia del consumo. Otras suponen una tasa de crecimiento constante de la demanda. Otras en cambio, se basan en una curva de saturación de la demanda que tiene un período inicial de crecimiento lento, seguido de un período intermedio de crecimiento rápido, y culmina en un período en el que declina la tasa de crecimiento alcanzando la energía demandada su nivel de saturación. Las ventajas de estas metodologías son su economía, rapidez, el no necesitar un gran apoyo técnico y su mínima exigencia en cuanto a los datos requeridos [10]. Las desventajas de estos métodos son que no son sensibles a los cambios estructurales y que no disponen de una traza histórica que permita interpretar las causas de los errores pasados de predicción a fin de corregir el modelo. 3.6.4.2. Métodos de series cronológicas. Estos métodos analizan la trayectoria de los datos históricos y realizan la proyección de dichos datos a futuro. Entre las metodologías utilizadas resaltan los modelos ARIMA y ARMA. Los modelos ARMA (autorregresivos de medias móviles) son utilizados cuando el valor de la demanda puede expresarse como combinación lineal de un número determinado de datos pasados y como una combinación lineal de los errores pasados de predicción. En cambio, los modelos ARIMA son empleados para conseguir estacionalidad en el proceso cuando los datos presentan un comportamiento no – estacional. 47 Las ventajas de estos métodos son su bajo costo, su moderado error en el corto plazo, y que sólo hacen uso de datos históricos de la serie que se desea predecir. La principal desventaja es que al asumir el comportamiento de las series históricas, implícitamente se asume que las condiciones socioeconómicas del pasado serán invariables en el futuro. 3.6.4.3. Métodos de usuario final. Esta metodología encuentra la energía eléctrica consumida por un determinado tipo de aparato, el cual se determina multiplicando el número de usuarios de dicho aparato y sus tasas de utilización por el consumo energético del mismo, agregando tales productos a los diferentes tipos de aparatos electromecánicos que se desee incluir por considerarlos importantes desde el punto de vista energético. Estos métodos toman el nombre de estimación por saturación de aparatos6 cuando la demanda eléctrica utilizada para la estimación es la del sector residencial. En cambio, cuando en la estimación se trabaja con demandas de otros sectores (comercial e industrial) toman el nombre de métodos de usuario final. Las deficiencias que tienen estos modelos son que no se puede incorporar fácilmente el tipo de día (laborable, fin de semana, festivo), resultan ser métodos muy laboriosos y difíciles de analizar si se incorporan todos los aparatos eléctricos, los costos de medición y obtención de datos han resultado muy elevados en experimentos realizados a paneles de consumidores. Además, para pronósticos a largo plazo surge la dificultad que ingresan variables socioeconómicas y de desarrollo tecnológico de los aparatos. 3.6.4.4. Métodos econométricos. 6 Saturación de un aparato es el porcentaje “estable” de hogares que poseen dicho equipo luego de que hayan transcurrido varios años desde la introducción del mismo en el mercado [10]. 48 Se basan en ecuaciones estimadas que relacionan la demanda de electricidad con factores externos. En estos modelos la demanda futura se determina considerando la influencia que en la misma tienen variables explicativas7, cuyos valores históricos son imprescindibles para el uso de estas metodologías. Entre las variables explicativas que intervienen en estos métodos se encuentran el número de clientes, el nivel de actividad económica, el nivel de equipamiento de hogares, el clima, etc. Las desventajas de estos modelos radican en que las predicciones del futuro se basan en relaciones de las variables que tuvieron lugar en el pasado, la relación entre las variables puede ser casual o causal, costos relativamente elevados, y alteración de los pronósticos debido a la aparición de nuevas variables que no hayan sido tomadas en consideración en los estudios iniciales. Entre las ventajas de estos métodos es que pueden medir el efecto de las causas subyacentes de la tendencia y de la incertidumbre de la predicción y que los modelos pueden ser reestimados. 3.6.4.5. Métodos híbridos. En la práctica, existen muchas situaciones en las que es necesario realizar una combinación de los métodos anteriormente expuestos, pretendiéndose de esta manera obtener una predicción más robusta que la proporcionada por cada método individual de pronóstico. Entre las ventajas de esta metodología está que se puede utilizar lo mejor de los métodos anteriormente vistos. Una de las principales desventajas es que se requieren gran cantidad de datos, lo cual ocasiona un alto costo. 7 Variables explicativas son aquellas variables independientes resultantes de mediciones y observaciones no aleatorias [13]. 49 3.7. EL AGENTE GENERADOR. 3.7.1. DEFINICIÓN. Es el Agente económico que tiene libre disponibilidad sobre equipamientos técnicos, con la capacidad de generar o almacenar y liberar energía eléctrica, de manera que un tercero pueda hacer uso de su producción, y por ello tenga derecho a percibir una remuneración o compensación libremente acordada. El generador, como toda empresa, es quien toma decisiones acerca de sus activos. Esto se refiere a decidir que producto producir, que volumen, en que momento y a quién vende su producción [2]. Las decisiones de producción dependen de características técnicas y comerciales de la empresa: Su tecnología de producción, los mercados a los cuales tiene alcance y las perspectivas de negocio que observe en cada uno de ellos. Dentro del Mercado Eléctrico Ecuatoriano los generadores tienen dos opciones para vender su producción, mercado de contratos y mercado spot. Estos dos tipos de mercados, como se describe en el capitulo 1, se caracterizan por: Nivel de precios, volatilidad, liquidez, nivel de competencia, incertidumbres, costos de transacción [2]. 3.7.2. CÁLCULO DE REMUNERACIÓN POR VENTA DE ENERGÍA. De manera general, independientemente de que un generador venda su producción de energía en el mercado spot o de contratos, la remuneración R en dólares, que un generador recibe por colocar una cantidad Q de producción en alguno de los mercados a su alcance, puede calcularse como [2]: R = p *Q (3-8) Donde p es el precio unitario percibido por la producción Q. Si el generador coloca su producción en un mercado donde el precio varía instantáneamente, el 50 cual puede ser descrito por una función de precios p(t), y la producción total de energía Q que se entrega en diferentes momentos, la remuneración obtenida ahora es [2]: R = ∫ p (t ).dQ = ∫ p (t ). Q Donde ∂Q ∂t T ∂Q .dt ∂t (3-9) es la tasa a la cual el producto es entregado al mercado y T es el período de suministro o tiempo de entrega del producto. Para este caso, el producto Q entregado en los mercados eléctricos se refiere a Energía (E) medida en [MWh], a un precio p en [$/MWh]. Por lo tanto la ecuación 3-9 puede escribirse como [2]: R = ∫ p (t ) . dE = ∫ p (t ) . E T ∂E (t ) . dt = ∫ p (t ) . P (t ) . dt ∂t T (3-10) Donde P(t) es la Potencia Activa entregada por el generador. Es claro que si los precios son actualizados cada lapso constante de tiempo ∆t, la remuneración se puede calcular a través de la suma [2]: R= T ∑p i = 1 i . Pi . ∆t (3-11) La ecuación 3-11 es aplicada para encontrar el valor de remuneración que debe recibir el generador, cuando este vende su producción en mercados donde el precio varía constantemente. Esto se cumple cuando este agente participa en el Mercado Spot. Por otra parte, si el precio de la energía es invariable durante el período de suministro T, su ecuación de remuneración será [2]: T R = p ∑ Pi . ∆t = p . E i =1 (3-12) 51 La ecuación 3-12 se emplea para obtener el valor de remuneración que debe recibir el generador por transar su energía a través de contratos bilaterales. 3.7.3. EL GENERADOR Y SU PARTICIPACIÓN EN EL MERCADO ELÉCTRICO MAYORISTA ECUATORIANO. El Generador además de recibir los ingresos correspondientes por la venta de su producción de energía, recibe otros ingresos adicionales que se deben a su participación en el MEM ecuatoriano y por mantenerse en el mismo. Estos ingresos son remuneraciones por el cumplimiento a ciertas exigencias y condiciones planteadas por los reglamentos [21] y regulaciones [15] del sector eléctrico del país, que deben cumplir todos los generadores sin excepción alguna, de lo contrario tendrán una penalización de acuerdo a las regulaciones establecidas. Si se desea profundizar acerca de las liquidaciones correspondientes a los generadores, se puede revisar la Regulación del CONELEC [15]. Para interés y alcance del proyecto propuesto en este estudio, solo se utilizan las liquidaciones correspondientes al generador por ingresos de Energía y Potencia; dentro de estas se consideran: 1) Liquidación de las transacciones de Energía.: - Liquidación de las transacciones de energía de Generadores. - Energía adquirida en el Mercado Ocasional para cumplir contratos. 2) Liquidación de las transacciones de Potencia. - Liquidación de Potencia Remunerable Puesta a Disposición. El CENACE es el ente que determina y discrimina las cantidades de energía que han sido transadas en el Mercado de Contratos a Plazo y en el Mercado Ocasional. Además evalúa y liquida las transacciones de energía realizadas en el 52 Mercado Ocasional y aquellas transacciones que, habiéndose pactado en el Mercado de Contratos a Plazo, se realicen en el Mercado Ocasional. 3.8. LIQUIDACIÓN DE LAS TRANSACCIONES DE ENERGÍA. 3.8.1. LIQUIDACIÓN DE GENERADORES. LAS TRANSACCIONES DE ENERGÍA DE El generador percibe en los distintos mercados (Contratos y Spot) donde opera una compensación por los productos vendidos. La compensación que recibe por cada uno de ellos “depende de la generación efectivamente entregada y del precio unitario que haya acordado con su contraparte” [15]. La determinación del precio que obtendrá por su energía puede ser resultado de una negociación bilateral, en aquellos casos donde vende su producción en el Mercado de Contratos, o también, puede ser resultado del costo marginal consecuencia de vender su producción de energía en el Mercado Ocasional o Spot. 3.8.1.1. En el Mercado Spot. Como se mencionó anteriormente, los Generadores reciben una remuneración por la venta de energía neta al sistema en el Mercado Ocasional. Se considera que los generadores entregan su energía en el nodo de intercambio asignado. El CENACE conoce y registra los contratos de compraventa de energía de los Generadores y, por tanto, la curva horaria de contratos a considerarse para la evaluación de las transacciones. La cantidad de energía horaria entregada por cada Generador en su nodo de intercambio con el MEM, se determina mediante el Sistema de Medición Comercial [15], el cual establece que la energía entregada por un Generador hora a hora al Mercado Ocasional, resulta de la diferencia entre la energía que el Generador entrega en su nodo de intercambio (energía neta) y la energía pactada en contratos. Para una hora dada: 53 ENEMOGi,h = ENEGi,h − EcGi,h (3-13) Donde: ENEMOGi, h = Energía neta entregada en el Mercado Ocasional por el Generador i a la hora h en su nodo. ENEGi, h EcGi,h = Energía neta entregada por el Generador i a la hora h en su nodo. = Energía total de contratos a entregar en la hora h por un Generador i. Cada hora el CENACE evalúa la remuneración de energía a los generadores, al costo marginal horario, por conceptos de energía neta entregada al sistema en su nodo de intercambio de la siguiente manera: RENEMOGi,h = FNGih × PEM h × ENEMOGi,h (3-14) Donde: RENEMOGi, h = Remuneración al Generador i por venta de energía neta a la hora h. FNGi h = Factor de Nodo del Generador i a la hora h. PEM h = Precio de Energía en la barra de Mercado a la hora h ($/kWh). ENEMOGi, h = Cantidad de energía neta entregada por el Generador i en el Mercado Ocasional a la hora h (kWh). El valor del FNGi h para el problema planteado y descrito es 1, como ya se explicó en el Capítulo 2. Por lo tanto la ecuación 3-14, para el caso de estudio es: RENEMOGi,h = PEM h × ENEMOGi,h (3-15) 54 3.8.1.2. En el Mercado de Contratos. A diferencia del Mercado Spot, donde las liquidaciones son realizadas a través del CENACE y el precio de la energía también es determinado por el mismo, en el Mercado de Contratos las liquidaciones las realizan los agentes que participan del contrato, y estos pactan o acuerdan el precio de compraventa de energía. Es decir el CENACE no participa de estas transacciones comerciales. La remuneración de la energía al Generador i en el mercado de contratos, hora a hora, se la determina mediante la siguiente expresión: RENEMCGi,h = PECi × EcPGi,h (3-16) Donde: RENEMCGi, h = Remuneración al Generador i por venta de energía en el Mercado de Contratos. PECi EcPGi, h = Precio de la energía en el contrato i ($/kWh). = Energía de Contratos Previos a entregar en la hora h por un Generador i. 3.8.2. ENERGÍA ADQUIRIDA EN EL MERCADO OCASIONAL PARA CUMPLIR CONTRATOS. De la misma manera, el CENACE determinará la cantidad de energía que un Generador ha adquirido en el Mercado Ocasional para cubrir contratos, en función de la información de contratos registrada en el CENACE y de la información Postoperativa. La operación real se la realiza presidiendo de los contratos, y por esta razón un Generador con contrato puede no ser despachado o ser despachado parcialmente, de manera que puede no suministrar toda la energía contratada. Las cantidades de energía faltantes para que el Generador cumpla con sus 55 contratos, deberán ser adquiridas por el Generador en el Mercado Ocasional. Esta negociación debe efectuarse en la Barra de Mercado. Para una hora dada, la cantidad de energía contratada se determina de la siguiente forma: ECMOGi, h = EcGi, h − EeGi, h (3-17) Donde: ECMOGi, h = Cantidad de energía adquirida en el mercado ocasional por el Generador i en la hora h (kWh). EcGi, h = Energía total comprendida en contratos a entregar en la hora h por el Generador i (kWh). EeGi, h = Energía neta entregada a la hora h por el Generador i (kWh). Los Generadores pagan por la energía comprada en el mercado ocasional para cumplir contratos, al costo marginal horario, al precio de la energía en la Barra de Mercado. Para una hora determinada, si el Generador ha comprado energía en el Mercado Ocasional para cumplir con sus contratos, se tiene la siguiente ecuación: PECMOGi, h = FNGi, h × PEM h × ECMOGi,h (3-18) Como ya se consideró que el FNGi h = 1, entonces: PECMOGi,h = PEM h × ECMOGi,h (3-19) Donde: PECMOGi, h = Pago por la cantidad adquirida en el mercado ocasional por el Generador i en la hora h. PEM h = Precio de Energía en la Barra de Merado a la hora h ($/kWh). 56 ECMOGi, h = Cantidad de energía adquirida en el mercado ocasional por el Generador i en la hora h (kWh). 3.8.3. LIQUIDACIÓN DISPOSICIÓN. DE POTENCIA REMUNERABLE PUESTA A Los procedimientos para la determinación de la Potencia Remunerable Puesta a Disposición, la cual es calculada por el CENACE, establecen los montos de potencia a ser considerados en cada planta hidroeléctrica o unidad termoeléctrica para la liquidación de potencia a los agentes generadores. Estos montos de potencia son aplicables para cada mes del año analizado. La potencia remunerable (PR) para cada una de las plantas hidroeléctricas o unidades térmicas, es considerada como un valor constante para todos los meses del año. El precio unitario de la potencia puesta a disposición Pp$ , es un valor constante y definido por el CONELEC. Así, la remuneración por PR ( REMPR$ g ), para cada uno de los generadores g, y para cada mes, resulta del producto entre, el Precio de la Potencia a Remunerar ( Pp$ ) y el valor de potencia a remunerar total PRTOT g de cada agente generador, obteniéndose la siguiente forma de cálculo: REMPR$ g = Pp$ × PRTOTg (3-20) Donde: REMPR$ g = Remuneración por potencia remunerable puesta a disposición de cada agente generador. PRTOTg = Potencia remunerable total del generador (g). Pp$ = Precio unitario de potencia. 57 La potencia total a remunerar ( PRTOT g ) de cada generador (g), representa la suma de las potencias a remunerar de cada unidad de generación, sea térmico o hidroeléctrico, entonces: n PRTOT g = ∑ PRi (3-21) i =1 Donde: PRi , es la potencia a remunerar de cada unidad termoeléctrica o de la planta hidroeléctrica i. Cuando la unidad termoeléctrica o planta hidroeléctrica esté indisponible parcial o totalmente en el mes analizado, se determinará como potencia a remunerar PRi , de cada unidad termoeléctrica o planta hidroeléctrica i, el menor valor entre la Potencia Remunerable Puesta a Disposición ( PRPDi ) y la potencia media puesta a disposición PMEDm ,i : PRi = min( PRPDi , PMEDm ,i ) (3-22) La potencia media puesta a disposición ( PMEDm ,i ), en el mes m, se establece como el promedio de las potencias medias puestas a disposición diarias, como se presenta en la ecuación 3-23: n PMEDm, i = ∑ PMEDd , i d =1 n Donde: PMEDd ,i = Potencia media del generador i en el día d. PRPDi = Potencia Remunerable Puesta a Disposición del generador i. (3-23) 58 La Potencia Media Puesta a Disposición diaria es el resultado de los promedios de las potencias efectivas puestas a disposición durante las horas de demanda media y punta del día analizado, para el caso de plantas hidroeléctricas y unidades turbo-vapor, y durante las horas de demanda base, media y punta para las restantes unidades termoeléctricas [15]. Para cada una de estas potencias se considera un factor de disponibilidad horario, definido por el tiempo disponible en cada hora del día. h2 PMEDd , i = ∑ PEF h = h1 i,h × FDi , h H (3-24) Y el FDi ,h es: FDi ,h = tDIS i , h tTOTi ,h (3-25) Donde: PEFi ,h = Potencia Efectiva puesta a disposición por el generador i en la hora h. FDi ,h = Factor de disponibilidad del generador i en la hora h. tDIS i ,h = Tiempo real disponible por el generador i en la hora h. tTOTi ,h = Tiempo total disponible de la unidad termoeléctrica o planta hidroeléctrica i en la hora h. h1 y h 2 = Horas de inicio y fin de la demanda media y punta, definidas de acuerdo al Reglamento de Tarifas. H = Números de horas en la demanda media y punta para plantas hidroeléctricas y unidades termoeléctricas turbo-vapor, y horas de 59 demanda base, media y punta para el resto de unidades termoeléctricas. 60 4. 4.1. ANÁLISIS DE RIESGO. ANÁLISIS DE RIESGO HIDROELÉCTRICA. PARA UNA CENTRAL En este capítulo se presenta un ejemplo práctico de la firma de contratos entre agentes dentro del mercado eléctrico ecuatoriano, en el cual se emplean aspectos teóricos mostrados en el Capítulo III. Para este propósito, se escogió una Central de Generación Hidroeléctrica con capacidad de producción de potencia de 13 MW. Además, se escogieron dos Empresas Distribuidoras: “Empresa Eléctrica Riobamba S. A.” y “Empresa Eléctrica Santa Elena S. A.”; y tres Grandes Consumidores: “GRAIMAN”, “CERVACERÍA NACIONAL” y “BOPP DEL ECUADOR”. Con estos agentes, se efectuará un análisis de los beneficios económicos que obtendría la hidroeléctrica para un año a futuro al elaborar acuerdos contractuales: pague lo contratado, pague lo demandado, y pague lo producido con tope de demanda, mismos que normalmente se emplean en el MEM ecuatoriano; tanto entre la Generadora con las Distribuidoras de Energía, y entre la Generadora con los tres Grandes Consumidores en conjunto. En este estudio se introducirán incertidumbres de las siguientes variables inmersas en los contratos: producción de la generadora, precios de contratos, precios spot, y demandas del consumidor; realizando un análisis de sensibilidad con las dos primeras variables, y una simulación estocástica con la demanda del consumidor. Los precios spot no tendrán variación alguna, pero se analizará la influencia que tiene su comportamiento en los resultados finales. Luego de esto, se utilizarán CFaR y EaR como herramientas de análisis de riesgos que produce la variación de las variables mencionadas, obteniendo como resultado los flujos dinero por concepto de pago por energía vendida. 61 Al final de este capítulo se mencionarán las maneras con las cuales se puede Gestionar el Riesgo, con la finalidad de que los agentes del MEM inmersos en un contrato puedan disminuir su grado de aversión al riesgo. 4.2. RECOPILACIÓN DE INFORMACIÓN. Con el propósito de encontrar soluciones al problema planteado y de alcanzar los objetivos del presente estudio, se ha recopilado información de tipo energética y económica de los siguientes agentes del mercado eléctrico ecuatoriano: a) Una Central de Generación Hidroeléctrica. b) Empresas de Distribución de Energía Eléctrica: “Empresa Eléctrica Riobamba S. A.” y “Empresa Eléctrica Santa Elena S. A.”. c) Grandes Consumidores: “GRAIMAN”, “CERVACERÍA NACIONAL” y “BOPP DEL ECUADOR”. La información recopilada requerida para procesos de análisis posteriores se obtuvo de la base de datos de la Corporación CENACE, para el período comprendido entre Julio de 2005 a Junio de 2006. 4.2.1. INFORMACIÓN ENERGÉTICA. 1. Producción horaria de energía de la Central, considerando los días laborables semanales, sábados, domingos y feriados, con resolución horaria y para el período mencionado con anterioridad. 2. Demandas de energía de las Empresas Eléctricas de Distribución, esta información es histórica, seleccionada de días laborables típicos, sábados, domingos y feriados, y con resolución horaria; para el período comprendido entre Julio de 2004 a Junio de 2006. 3. Demanda de energía de los tres Grandes Consumidores, esta información es histórica, seleccionada de días laborables típicos, sábados, domingos y feriados, y con resolución horaria; para el período comprendido entre Julio de 2004 a Junio de 2006. 62 4. Información de energía que tienen comprometidas en contratos previos las Empresas Eléctricas de Distribución, esta información es histórica, seleccionada de días laborables típicos, sábados, domingos y feriados, con resolución horaria y para el período señalado inicialmente. 5. Curvas de contrato típicas para Empresas de Distribución, considerando días laborables típicos, sábados, domingos y feriados, y con resolución por banda horaria (base, media y pico). 4.2.2. INFORMACIÓN ECONÓMICA. 1. Precios de la energía en el mercado spot (costos marginales horarios), para días laborables, sábados, domingos y feriados, referidos horariamente, esta información es histórica para el período señalado. 2. Precios de contratos entre Generadoras Hidroeléctricas y Empresas de Distribución, y entre Generadoras Hidroeléctricas y Grandes Consumidores. La información Energética y Económica mencionada se muestra en el ANEXO 1 (CD) para los tres casos de análisis. 4.3. ANÁLISIS DE DATOS. 4.3.1. TRATAMIENTO DE SERIES DE DATOS. Luego de recopilar la información, se procede a analizar cada una de las series de datos, con la finalidad de extraer el comportamiento y características propias que contiene la información de las variables que intervienen en el proceso para el análisis de riesgo, con el propósito de obtener una representación acertada del comportamiento de cada variable, y así lograr que los resultados obtenidos en las simulaciones sean los más adecuados y reflejen la realidad del entorno. Se espera que la información referente a “Producción horaria de energía” de la central hidroeléctrica se mantenga constante en el valor de 13 MWh para los meses de Enero a Junio; mientras que para los meses de Julio a Diciembre, el 63 valor de máxima energía que podrá producir la central de generación por el lapso de una hora, presenta variaciones mes a mes. La producción horaria que tiene esta hidroeléctrica fue establecida en base a un estudio aplicado al comportamiento de los caudales que presenta la central. En el comportamiento que presenta esta serie de datos ya se encuentran estipuladas las variaciones que presentaría la producción de la generadora para los períodos lluvioso (abril – septiembre) y de estiaje (octubre – marzo). Esta periodicidad ocasiona variabilidad en los caudales de las fuentes hidrológicas que alimentan a la central de pasada8, afectando la producción de la misma. Los resultados de este estudio fueron suministrados por el agente generador. Posteriormente, se reduce la producción de la generadora a un 99.2% para todos los meses de análisis. Este decremento obedece a la variación de índices típicos de confiabilidad9 que presentan unidades hidráulicas nuevas. Con esta variación se elaborarán análisis de riesgo para obtener los Flujos de Caja respectivos. La producción horaria de energía es una variable riesgosa, que para propósitos de este trabajo se la ha modelado de la forma descrita anteriormente. Sin embargo, se pueden efectuar otros tratamientos a la misma, tales como resoluciones probabilísticas, análisis de sensibilidad, optimización de funciones, entre otras. Estas formas de modelar este factor pueden ser apreciadas en algunas de las referencias bibliográficas dadas en este trabajo ([1], [6]) La información de energía que tienen comprometidas en “Contratos Previos” las Empresas Eléctricas de Distribución con otras generadoras del sistema, no tuvo ningún tipo de corrección, ya que se hizo la consideración de que ambas distribuidoras seguirían comprometiendo en acuerdos contractuales, para el período en estudio, las mismas cantidades de energía que se encuentran registradas en la base de datos de CENACE. Para este caso, la diferencia entre su demanda y la energía previamente pactada, será tomada en consideración para los análisis pertinentes en cada modalidad de contratación. 8 Central de Pasada: Es aquella en la que no existe una acumulación apreciable de agua “corriente arriba” de las turbinas. En este grupo se hallan las centrales que no tengan capacidad estacional, mensual o semanal. 64 Por otro lado, se consideró que los Grandes Consumidores no transan acuerdos contractuales previos con otras hidroeléctricas, razón por la cual deben pactar contratos para satisfacer sus demandas, o a su vez, comprar energía en el mercado ocasional. Para propósitos de este estudio, se consideró la primera alternativa, con la finalidad de determinar si la generadora está en capacidad de satisfacer las demandas de los tres Grandes Consumidores en conjunto para las tres modalidades de contratación. La “Demanda de Energía” de los Grandes Consumidores, y de las Empresas Eléctricas “Riobamba S. A.” y “Santa Elena S. A.”, fue corregida horariamente, tomando en consideración rangos máximos y mínimos de valores que pueden contener las series históricas de datos [11], los cuales fueron establecidos considerando que los valores obtenidos siguen una distribución normal. Este comportamiento normal de las series de demanda será justificado más adelante. Los límites establecidos fueron los siguientes: superior µ + 3 σ , e inferior µ − 3 σ , donde µ es la media obtenida del promedio de los datos considerados para el análisis, y σ es la desviación estándar que indica el margen de dispersión de los datos respecto a la media [19]. Es decir, existe un 99.7% de probabilidad de que los datos de la serie se hallen dentro de este intervalo. Únicamente para el caso de la Empresa Eléctrica “Santa Elena S. A.” se consideraron como límites superior e inferior µ + 2 σ y µ − 2 σ , respectivamente, ya que este sistema de distribución muestra curvas de demanda diarias cuya corrección es mínima e inapropiada con los límites establecidos para los otros agentes. Este rango representa un 95.4% de que los datos de la serie se encuentren dentro de este intervalo. Con este procedimiento se excluyen aquellos valores recopilados correspondientes a fallas en el sistema, transferencias de energía, feriados, u otros datos atípicos que no sigan un comportamiento similar al de un conjunto de 9 Valor otorgado por la Corporación CENACE. 65 curvas de demanda referidas a días típicos de consumo de energía, en los cuales no existan las particularidades mencionadas. Este procedimiento se lo realizó para días laborables, sábados y domingos. Para los días feriados no se efectúo ningún tipo de corrección. En el ANEXO 2 se presenta un ejemplo de las series históricas de datos de demanda de la “Empresa Eléctrica Riobamba S. A.”, en el cual se muestran las series históricas con valores atípicos, y el cambio que sufren las mismas al realizar la corrección descrita. Luego de haber corregido las series de demandas para cada uno de los rangos de días laborables, sábados y domingos, se efectúa un pronóstico de cada una de las series mencionadas, incluyendo los días feriados. Este proceso será detallado más adelante. La información referente a “Precios Spot de Energía” no tuvo ningún tipo de corrección relacionada con valores atípicos. Tampoco se consideraron criterios de actualización del dinero. No se efectuará ningún tipo de pronóstico, debido a que este procedimiento requiere de un proceso a futuro de despachos donde intervienen muchas variables, tales como: los costos variables de producción de cada generadora, demanda total del sistema, etc., por lo cual el estudio se tornaría muy extenso. Para el período de análisis (Julio de 2006 a Junio de 2007), se consideran tener como valores esperados los precios spot históricos de Julio de 2005 a Junio de 2006, debido a que estos valores contienen información histórica del estado y funcionamiento de todo el sistema eléctrico de potencia, estacionalidad, costos de producción, disponibilidad, demanda, etc. Cabe destacar que es posible pronosticar precios spot a través de metodologías complejas como modelos ARIMA, ARMA, redes neuronales [11], entre otros, o determinar valores esperados de precios en base a comportamientos probabilísticos de la serie de datos [20]. Sin embargo, esta particularidad no incide mayormente en los objetivos propuestos. En la FIGURA 4-1 se muestra el 66 comportamiento que tienen los precios spot en el tiempo, considerando los datos recopilados de Julio de 2005 a Junio de 2006 para días laborables. PRECIO SPOT vs. TIEMPO Precio Spot (Cent. de Dólar por kWh) 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 Tiempo (Horas) Nota: Cada curva de color diferente representa los precios spot de energía de las 24 horas de cada día laborable considerado dentro del período señalado. Ver ANEXO 1 (CD). FIGURA 4-1: Comportamiento de los Precios Spot de Energía por día laborable. En la FIGURA 4-1 se puede observar la alta volatilidad que tienen los precios spot, Una alta volatilidad implica que un precio varía mucho y una baja volatilidad implica un precio más constante. La razón de esto es la alta variabilidad e incertidumbre de los factores que afectan a la demanda (condiciones meteorológicas y actividad económica) y a la generación (disponibilidad en el corto plazo de los equipos para generación y transmisión, las condiciones hidráulicas y los nuevos participantes del mercado) [2]. Se establecieron “Precios de Contrato” entre la Generadora Hidroeléctrica y los Distribuidores que van desde 35 $/MWh hasta 40 $/MWh. Para el caso de contratos entre la Generadora Hidroeléctrica y los Grandes Consumidores, se consideraron precios desde 40 $/MWh hasta 45 $/MWh. Los valores señalados 22 23 24 67 corresponden a Precios de Contrato10 que en la actualidad se manejan en el MEM ecuatoriano, los cuales han sido establecidos para disminuir el déficit tarifario, y por lo tanto, no son el resultado de un estudio económico. Es decir, el valor de la energía a través del mercado de contratos, debería ser un precio promedio representativo de los precios del Mercado Ocasional. Esto no ocurre debido a la iliquidez del mercado ecuatoriano, por lo cual los precios de contrato resultan ser valores distorsionados. En la siguiente figura se puede visualizar este hecho: Costo Marginal Promedio del 2006 (centUSD/kWh) Costo Marginal Promedio(centUSD/KWh) 16,0 14,0 12,0 10,0 8,0 6,0 4,0 2,0 0,0 1 18 35 52 69 86 103 120 137 154 171 188 205 222 239 256 273 290 307 324 341 358 Tiempo (Día) FIGURA 4-2: Precios Spot del año 2006. Es importante mencionar también que en la determinación de los Flujos de Caja anuales para días laborales, se recopilaron y analizaron valores correspondientes a los miércoles de cada semana para los períodos señalados en 4.2. Se hizo esta consideración debido a que el miércoles resulta ser el día con mayor demanda dentro de una semana de comportamiento típico en Ecuador, por lo cual se lo consideró como día representativo para efectuar los análisis respectivos. En el caso de los días sábados y domingos, se consideraron todos aquellos que se encuentran establecidos en los períodos señalados en la sección 4.2. Para el caso de los feriados, se consideraron únicamente los días festivos que se celebran a nivel nacional en nuestro país, más no aquellos que sólo tienen influencia en ciertas regiones o provincias del Ecuador. Esto se debe al hecho de 10 Información de Precios de Contratos otorgada por CENACE. 68 que un feriado nacional puede alterar significativamente las variables riesgosas de un contrato. Los Precios de Contrato, los Contratos Previos, y las Demandas de Energía, también pueden ser modelados de formas alternativas a las descritas hasta aquí. Algunos de estos modelos se muestran en las referencias bibliográficas de este estudio. Todos estos procesos tienen como finalidad encontrar valores que se esperarían tener a futuro, considerando factores climáticos, socio - económicos, tecnológicos, entre otros, a fin de determinar de la forma más real posible, la manera en que estas variables afectarían los flujos de caja futuros que una empresa esperaría tener para una fecha determinada. De acuerdo a los objetivos establecidos en este trabajo, la manera en que se han modelado las variables mencionadas resulta ser adecuada en cada caso. 4.3.2. PRONÓSTICO DE DEMANDA. Con el propósito de estimar los posibles valores que tendría la demanda para un año a futuro, se efectúa un pronóstico de esta variable utilizando las series históricas correspondientes a Julio de 2004 hasta Junio de 2006. El proceso desarrollado en la estimación de la demanda para días laborables, sábados y domingos es el siguiente [16]: 1. Inicialmente se obtienen las demandas promedio mensuales para horas de demanda baja, media y pico, de todos los días descritos con anterioridad, tomando en consideración que al referirse a días laborables se han utilizado únicamente las demandas de los días miércoles de cada semana, por tener un comportamiento típico de valores elevados de consumo de energía en relación a los demás días laborables, lo cual permite escoger este día como representativo de una semana. La ecuación que permite ejecutar este primer cálculo es la siguiente: n D = ∑ Di i =1 (4-1) 69 Donde: D = Demanda promedio. Di = Demanda de la hora i. n = Número de datos. 2. Con los resultados de la ecuación 4-1, se prosigue a comparar la demanda baja, media y pico, del período que corresponde a Julio de 2004 hasta Junio de 2005, con los resultados correspondientes de Julio de 2005 a Junio de 2006. La comparación se la ejecuta mes a mes, por ejemplo, se compara el mes de enero de 2005 con el mes de enero de 2006. En base a estas comparaciones y haciendo uso de la ecuación 4-2, se obtienen las tasas de crecimiento mensuales para demanda base, media y pico: D 2006 τ = D 2005 Donde: 1 r −1 (4-2) D 2006 = Demanda promedio del mes correspondiente a 2006. D 2005 = Demanda promedio del mes correspondiente a 2005. r = Periodo de análisis. τ = Tasa de crecimiento. 3. Obtenidas las tasas de crecimiento mensuales, se realiza un promedio de todas éstas para determinar la tasa promedio de crecimiento anual de las demandas base, media y pico. Finalmente se obtiene un promedio de las tres tasas de crecimiento resultantes con la finalidad de encontrar una sola tasa de crecimiento anual, la cual será utilizada para realizar la previsión de demanda. En la siguiente tabla se muestran las tasas de crecimiento anuales obtenidas para días laborables, sábados y domingos, de las dos Distribuidoras y de los Grandes Consumidores: 70 EE Riobamba EE Santa Elena G. Consumidores Tasa de crecimiento (%) Laborables Sábados Domingos 4,08 3,89 3,74 7,30 8,49 8,03 13,99 7,93 10,14 TABLA 4-1: Tasas de Crecimiento Anuales para días Laborables, Sábados y Domingos. Cabe mencionar, que de acuerdo a [15], la demanda de punta va desde las 17:00 hasta las 22:00 de lunes a domingo, la demanda media va desde las 7:00 hasta las 17:00 de lunes a viernes, y la demanda base corresponde a las horas restantes de la semana. Los días feriados muestran un comportamiento similar al de los días domingos. Sin embargo, se optó por utilizar una tasa de crecimiento resultante del promedio de las tasas anuales obtenidas para días laborables, sábados y domingos, la cual resulta ser apropiada ya que toma en consideración las características que tendría un día feriado al ocurrir éste en cualquiera de estos días. En esta parte es importante destacar que el comportamiento que tendrá la curva de carga para un feriado dependerá de factores socioeconómicos de la zona, ciudad o región en la cual se elabore el estudio. En la siguiente tabla se indican las tasas de crecimiento anuales para días feriados de los agentes en estudio: EE Riobamba EE Santa Elena G. Consumidores Tasa de crecimiento (%) 3,90 7,93 10,68 TABLA 4-2: Tasas de Crecimiento Anuales para días Feriados. Finalmente se determinan las demandas que se prevé tener para el período comprendido entre Julio de 2006 hasta Junio de 2007, utilizando la siguiente expresión: DP = DH + (DH × τ ) (4-3) 71 DP = Demanda pronosticada. Donde: DH = Demanda histórica. τ = Tasa de crecimiento anual Las Demandas Pronosticadas para los tres casos de análisis: “Empresa Eléctrica Riobamba S. A.”, “Empresa Eléctrica Santa Elena S. A.” y “Los Grandes Consumidores”, se indican en el ANEXO 3 (CD). A continuación se presentan los gráficos de las Demandas Históricas y Pronosticadas de los días laborables para los agentes mencionados anteriormente: Empresa Eléctrica Riobamba. Demanda vs. Tiempo Demanda (MWh) 50 40 30 20 10 0 0 500 1000 1500 2000 2500 Tiempo (Horas) Históricas Pronosticadas Empresa Eléctrica Santa Elena. 3000 3500 4000 72 Demanda vs Tiempo 70 Energia(MWh) 60 50 40 30 20 10 0 0 500 1000 1500 2000 Tiempo(Horas) Historicas 2500 3000 3500 4000 Pronosticadas Grandes Consumidores. Demanda vs. Tiempo 14 Demanda (MWh) 12 10 8 6 4 2 0 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 Tiempo (Horas) Históricas Pronosticadas FIGURA 4-3: Demanda Histórica y Pronosticada para días laborables. La FIGURA 4-2 muestra en color azul el comportamiento de la demanda histórica y en color rojo el comportamiento de la demanda pronosticada de días laborables. En el ANEXO 4 se muestran las gráficas para días sábados, domingos y feriados. 73 4.3.3. SIMULACIÓN ESTOCÁSTICA DE LA DEMANDA. Con la finalidad de determinar el comportamiento de los Flujos de Caja al final del estudio, se optó por modelar la variable riesgosa “Demanda del Consumidor” mediante un proceso estocástico. El resto de factores se los modela de la forma indicada en 4.3.1. Al escoger esta variable para la simulación se encontró, que en un rango muy grande de datos, este parámetro tiene un comportamiento definido y conocido. Además, constituye un factor de análisis importante dentro de estudios de riesgos en el Sector Eléctrico. El modelo consiste en la generación de una gran cantidad de valores aleatorios para cada hora del día, y para cada tipo de día (laborables, sábados, domingos y feriados), utilizando una función matemática extraída del comportamiento que presentan las distintas series de datos. Esto permite encontrar múltiples soluciones al problema planteado, y no una solución determinista que se obtendría si se trabajara únicamente con las series pronosticadas [22]. Se conoce en base a información proporcionada por CENACE, que una muestra grande de datos de demandas, presenta un comportamiento Normal o de una Campana de Gauss. Con este antecedente, se verifica el comportamiento que presentan las muestras seleccionadas para el caso de estudio, a fin de determinar si tienen comportamientos similares al de una Función Normal. Para esto, se utiliza el Coeficiente de Asimetría de Fisher como método de análisis cuantitativo. 4.3.3.1. Coeficiente de Asimetría de Fisher. Antes de mencionar las características de este método, es necesario recordar las propiedades de la Campana de Gauss [18], las cuales son: 1. Tiene una única moda, que coincide con su media y su mediana. 2. Es asintótica al eje de abscisas. Por ello, cualquier valor entre − ∞ y + ∞ es teóricamente posible. El área total bajo la curva es, por tanto, igual a 1. 74 3. Es simétrica con respecto a su media µ . Según esto, para este tipo de variables existe una probabilidad de un 50% de observar un dato mayor que la media, y un 50% de observar un dato menor. 4. La distancia entre la línea trazada en la media y el punto de inflexión de la curva es igual a una desviación típica ( σ ). Cuanto mayor sea σ , más aplanada será la curva de densidad. 5. La forma de la campana de Gauss depende de los parámetros µ y σ . La media indica la posición de la campana, de modo que para diferentes valores de µ la gráfica es desplazada a lo largo del eje horizontal. Por otra parte, la desviación estándar determina el grado de apuntamiento de la curva. Cuanto mayor sea el valor de σ , más se dispersarán los datos en torno a la media y la curva será más plana. Un valor pequeño de este parámetro indica, por tanto, una gran probabilidad de obtener datos cercanos al valor medio de la distribución. En la siguiente FIGURA 4-3 se muestra la forma que tiene la Campana de Gauss con media igual a cero y desviación estándar igual a 1: CURVA NORMAL (0,1) 0,45 0,4 0,35 0,3 0,25 0,2 0,15 0,1 0,05 0 -3,5 -2,5 -1,5 -0,5 0,5 1,5 2,5 3,5 FIGURA 4-4: Distribución Normal. Existen diferentes metodologías que con mayor o menor precisión, permiten justificar la normalidad de una serie de datos. Entre las más utilizadas están los histogramas, los cuales permiten apreciar de forma gráfica el comportamiento de 75 un rango de valores. Como ejemplo, se han tomado las demandas horarias de días laborables, pronosticadas e históricas, para las horas 1:00 a.m. y 18:00 p.m., de la Empresa Eléctrica “Riobamba S.A.”. La siguiente gráfica muestra el comportamiento de las series mencionadas: Series Históricas de Datos. 16 ,4 4 25 ,5 1 m ay or ... 16 ,1 7 24 ,5 1 y 15 ,8 9 23 ,5 1 15 ,6 2 15 ,3 5 15 ,0 7 14 ,8 0 14 ,5 3 14 ,2 5 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 13 ,9 8 Frecuencia HORA 1 Clase HORA 18 30 20 15 10 5 m ay or ... y 22 ,5 0 21 ,5 0 20 ,5 0 19 ,5 0 18 ,4 9 17 ,4 9 0 16 ,4 9 Frecuencia 25 Clase 76 Series Pronosticadas de Datos. HORA 1 16 14 Frecuencia 12 10 8 6 4 2 0 14,71 15,10 15,48 15,86 16,25 16,63 17,01 y mayor... 24,61 26,10 y mayor... Clase HORA 18 25 Frecuencia 20 15 10 5 0 17,16 18,65 20,14 21,63 23,12 Clase FIGURA 4-5: Histogramas de demandas para horas 1:00 am y 18:00 pm. Como se puede apreciar, gráficamente las series históricas presentan un comportamiento más similar al de una Campana de Gauss que las series pronosticadas, tanto para la hora 1 a.m. como para la hora 18 p.m. Esto se debe a que la serie histórica de datos tiene una mayor cantidad de valores que la serie pronosticada. Por lo tanto, mientras mayor sea la cantidad de valores, la serie 77 tenderá a comportarse como una Función Normal. Sin embargo, los histogramas no resultan ser una prueba fehaciente para asegurar que un conjunto de datos muestren un determinado comportamiento, razón por la cual se utiliza el Test de Fisher como prueba matemática cuantitativa para corroborar este hecho [18]. La siguiente ecuación permite determinar el Coeficiente de Asimetría de Fisher: γ = Donde: ( ) 3 1 n xi − x ∑ ni =1 ( ) 1 n 2 ∑ xi − x ni =1 3 (4-4) 2 γ = Coeficiente de asimetría de Fisher. n = Número de datos. xi = Dato de la serie. x = Valor promedio de la serie. De acuerdo a esta expresión, si γ = 0 la curva es simétrica (normal), si γ > 0 es asimétrica hacia la derecha, y si γ < 0 es asimétrica hacia la izquierda. Los resultados usando la ecuación 4-4 fueron los siguientes: Hora 1 Hora 18 Coeficiente de Asimetría de Fisher Series Históricas Series Pronosticadas -0,196 -0,459 0,143 -0,014 TABLA 4-3: Coeficientes de Asimetría de Fisher. En estos casos n = 104 para las series históricas, y n = 52 para las series pronosticadas. Como se observa, las series analizadas presentan desvíos con respecto a la media. Sin embargo, de acuerdo a [18] estos desvíos son pequeños, con lo cual se puede asegurar que los datos de las series siguen el comportamiento de una campana de Gauss. Únicamente en el caso de la serie pronosticada de la hora 1 a.m., el desvío con respecto a la media es significativo. 78 En el ANEXO 5 se muestran los resultados obtenidos para las 24 horas, tanto de las series históricas como de las series pronosticadas, para días laborables, sábados y domingos. Los días feriados no se analizan utilizando este coeficiente, debido a que la serie de datos es pequeña, lo cual impide determinar adecuadamente el comportamiento que tiene la demanda para este rango de valores. Estos resultados muestran que existen series de datos con desviaciones significativas, y rangos de valores con un comportamiento aproximado a una Campana de Gauss. Esto se debe a la cantidad de datos utilizados, y al comportamiento que tiene la Demanda para cada hora del día dentro del período analizado. 4.3.3.2. Generación de Valores Aleatorios. Dado que las series de datos de Demandas tienen los comportamientos registrados anteriormente, se optó por modelar cada hora del día como una Función Normal [20]. Para esto, se determina la media y la desviación estándar de las series pronosticadas, para cada hora del día. Obtenidos estos parámetros, se determinan con cada una de las medias y desviaciones calculadas, valores aleatorios que correspondan a una distribución Normal. Para este fin, se utiliza la función normrnd(media, desviación, número de filas, número de columnas), la cual se encuentra implementada en el programa MATLAB. Esta función permite generar una determinada cantidad de valores aleatorios, que correspondan a una Función Normal con media y desviación estándar conocidos. En el ANEXO 6 se muestra el programa utilizado para calcular los Flujos de Caja totales y los Beneficios para la generadora con cada uno de los tipos de contratos analizados. En la parte inicial se indica la estructura del programa que permite generar los valores aleatorios mencionados con anterioridad. Por otro lado, la ecuación 4-1 permite calcular la media, mientras que la ecuación 4-5 permite determinar la desviación estándar de una serie da datos: 79 ( ) 1 1 n 2 2 s = xi − x ∑ n −1 i = 1 Donde: (4-5) s = Desviación estándar. x = Valor de la serie. x = Media. n = Número de valores de la serie de datos. 4.4. ANÁLISIS UTILIZANDO CFaR Y EaR. Luego de analizar las series de datos de cada una de las variables consideradas para el análisis de riesgo, se procede a analizar la influencia que tienen estos factores en los tipos de contratos “Pague lo Contratado”, “Pague lo Demandado” y “Pague lo Producido con Tope de Demanda”, con la finalidad de determinar los ingresos y egresos de dinero que podría obtener la generadora en cada uno de los contratos mencionados, tanto para los acuerdos efectuados con las Distribuidoras, como para aquellos pactados con los tres Grandes Consumidores en conjunto. Esto permitirá a la hidroeléctrica decidir que tipo de contrato es el más adecuado bajo las condiciones establecidas, efectuar un análisis de la influencia que tienen las incertidumbres de los factores considerados en los Flujos de Caja que percibe la generadora, y dar la pauta para establecer alternativas que permitan controlar los niveles de riesgo. De esta manera se busca reducir el riesgo existente en la firma de contratos, y estimular las transacciones de energía a través de acuerdos contractuales. En este proceso se utilizarán el CFaR (Flujo de Caja en Riesgo) y el EaR (Ganancia en Riesgo) como metodologías de análisis aplicadas al sector eléctrico, 80 y se tomarán en consideración las leyes, reglamentos y regulaciones vigentes en el Mercado Eléctrico Mayorista ecuatoriano. 4.4.1. ANÁLISIS CON CFaR. Las diferentes características de los tres tipos de contratos a ser analizados ya se mencionaron en 3.4.1. En esta parte, se muestra la forma en que se han utilizado los aspectos conceptuales de cada contrato dentro de los casos tomados como ejemplo; es decir, los acuerdos contractuales que tiene la central de generación con los siguientes consumidores: “Empresa Eléctrica Riobamba S. A.”, “Empresa Eléctrica Santa Elena S. A.”, y los tres Grandes Consumidores en conjunto: “GRAIMAN”, “CERVACERÍA NACIONAL” y “BOPP DEL ECUADOR”. 4.4.1.1. Contrato tipo “Pague lo Contratado”. Para realizar este tipo de contrato, primeramente se debe plantear una Curva de Contrato, para cada tipo de día (Laborable, sábado, domingo o feriado) de cada mes del año. Esta curva indica la cantidad de energía que la Generadora se compromete a suministrar a cada uno de los consumidores, misma que se toma como referencia luego de que la productora de energía eléctrica y el consumidor hayan llegado a un acuerdo previo (Ver 3.7). Para el presente estudio esta curva es un dato conocido. Un ejemplo gráfico de la forma de una Curva de Contrato se muestra en la FIGURA 3-1 del Capítulo 3. La energía del contrato debe ser cubierta por la generadora con su propia producción o, de ser necesario, comprando energía en el Mercado Spot. Para esta tesis, se ha considerado que la Generadora cubre la Curva de Contrato, mes a mes, con la Producción de Energía Eléctrica indicada en el ANEXO 1 (CD), y en los casos donde esta producción sea insuficiente, la hidroeléctrica adquirirá energía del Mercado Ocasional a fin de cumplir con el contrato. Se excluyen de estos análisis posibles motivos de indisponibilidad de la planta de generación, es decir, no se consideran causas que impidan a la planta generadora alcanzar la 81 producción estipulada, tales como: fallas técnicas en el sistema de generación, errores de operación, factores medio ambientales, políticos, entre otros. Los ingresos totales que obtendrá la Generadora por concepto de venta de energía, corresponderán a la energía entregada en el contrato remunerada a precio de contrato, más la energía vendida en el spot remunerada a precio spot. La cantidad de energía que se adquiera en el Mercado Ocasional para cubrir un contrato, será remunerada al generador a Precio de Contrato, mientras que este deberá pagar a precio spot la energía adquirida en el Mercado Spot, lo cual constituye un egreso para la Hidroeléctrica. El formulamiento matemático se muestra en 3.4 y 3.8. En el ANEXO 6 se presenta el programa desarrollado en MATLAB, mismo que permite calcular los ingresos, egresos y flujos netos de dinero de este tipo de contrato, utilizando los resultados de la modelación probabilística de la Demanda de Energía. A continuación se detallan las etapas de cálculo efectuadas a fin de determinar los Flujos Netos de dinero por semana, mes y año, para días laborables, sábados, domingos y feriados: 1. Como se mencionó con anterioridad, la cantidad de energía a entregar por parte de la Generadora a las Distribuidoras y Grandes Consumidores, es un dato conocido (Curva de Contrato). En la siguiente tabla se muestran los MWh que debe suministrar la Hidroeléctrica en este tipo de contrato, por tipo de día, y por consumidor: Contrato tipo Pague lo Contratado (MWh) EE Riobamba y EE Santa Elena Grandes Consumidores Hora Laborables Sábados Sábados* Domingos Feriados Laborables Sábados Domingos Feriados 1 2 5 2 10 10 9 8 6 6 2 2 5 2 10 10 9 8 6 6 3 2 5 2 10 10 9 8 6 6 4 2 5 2 10 10 9 8 6 6 5 2 5 2 10 10 9 8 6 6 6 2 5 2 10 10 9 8 6 6 7 7 5 5 10 10 9 8 6 6 8 7 5 5 10 10 9 8 6 6 9 7 5 5 10 10 9 8 6 6 82 7 7 7 7 7 7 7 7 13 13 13 13 13 2 2 5 5 5 5 5 5 5 5 13 13 13 13 13 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 13 13 13 13 13 2 2 10 10 10 10 10 10 10 10 13 13 13 13 13 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 13 13 13 13 13 10 10 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 Nota: Sábados corresponde a la Curva de Contrato de la EE Riobamba para días sábados, y Sábados* corresponde a la Curva de Contrato de la EE Santa Elena. TABLA 4-4: Energía Pactada en Contrato tipo Pague lo Contratado. Representando las Curvas de Contrato en forma gráfica: Curvas de Contrato de la EE Riobamba y EE Santa Elena 14 Curva de Contrato (MWh) 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 12 10 8 6 4 2 0 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 Tiem po (Horas) Laborables Sábados Domingos Feriados Sábados* Nota: Las Curvas de Contrato de ambas distribuidoras son iguales para cada tipo de día, excepto en los sábados, donde se tienen los valores mostrados en la TABLA 4-4. FIGURA 4-6: Curvas de Contrato de la EE Riobamba y EE Santa Elena, para el tipo de contrato “Pague lo Contratado”. 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 83 Curvas de Contrato de los Grandes Consumidores Curva de Contrato (MWh) 10 8 6 4 2 0 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 Tiem po (Horas) Laborables Sábados Domingos Feriados FIGURA 4-7: Curvas de Contrato de los Grandes Consumidores, para el tipo de contrato “Pague lo Contratado”. Como se puede observar, las Curvas de Contrato varían dependiendo del tipo de día y del consumidor. Es importante mencionar que estos valores se asumen como constantes para todos los días correspondientes al período de Julio de 2006 a Junio de 2007, sean estos laborables, sábados, domingos o feriados, respectivamente. Además se consideró que la Curva de Contrato de los días feriados es la misma de los días domingos, debido a la similitud en sus comportamientos. 2. Luego de haber establecido las Curvas de Contrato y el comportamiento de las variables que producen incertidumbre dentro de la firma de contratos, se obtienen los ingresos de dinero para esta modalidad de contratación, siguiendo la secuencia lógica mostrada a continuación, misma que es otra forma de representar la ecuación 3-1: a) Si la producción de la Generadora es mayor que la energía del contrato, los ingresos para la Hidroeléctrica serán la energía de contrato vendida remunerada a precio de contrato, más la energía sobrante vendida en el Mercado Ocasional y remunerada a precio spot. La ecuación de ingresos sería: 84 Ingresos = (PC × CPC ) + (PG − CPC ) × PS (4-6) b) Si la producción de la Generadora es menor que la energía del contrato, los ingresos para la Hidroeléctrica serán únicamente la energía de contrato vendida remunerada a precio de contrato. La ecuación de ingresos en este caso sería: Ingresos = PC × CPC (4-7) 3. Si la diferencia entre la producción de la Generadora y la energía del contrato es menor que 0, la Hidroeléctrica tendrá egresos, los cuales son iguales a la diferencia entre la energía del contrato y la energía producida por la generadora, valorada a precio spot. En caso de que la diferencia mencionada sea mayor que 0, la central de generación no tiene egresos de dinero o flujos negativos de dinero. La siguiente expresión es otra forma de representar la ecuación 3-2: Egresos = (CPC − PG ) × PS (4-8) 4. Los Flujos Netos de dinero por hora se obtienen de la diferencia entre los ingresos y los egresos hora a hora. Es decir: Flujo Neto = Ingresos − Egresos (4-9) 5. Los Flujos Netos por día se obtienen sumando los 24 flujos netos de cada hora del día. 6. Los Flujos Netos por semana de días laborables, se determinan multiplicando los flujos netos del día miércoles tomado como representativo de la semana, por la cantidad de días laborables de esa semana. En esta parte se debe tener cuidado con el conteo de días de semanas que coincidan con inicio o fin de mes, ya que puede ocurrir que existan menos de 5 días laborables, o a su vez, no exista un miércoles representativo en una semana determinada, y sea 85 necesario agrupar los días de dicha semana con la semana adyacente a la misma. Por este motivo en el ANEXO 6 se observan semanas con más de 5 días, o menos. 7. Los Flujos Netos por mes se obtienen sumando los flujos netos totales de cada uno de los días sábados, domingos y feriados, más los flujos netos semanales correspondientes al respectivo mes. A continuación se presentan los resultados mensuales correspondientes a la simulación realizada, indicando los flujos de caja correspondientes al caso base (datos sin cambios), los flujos de dinero cuando la generación varía a un 99.2%, y los resultados cuando los precios de contrato cambian de 35 a 40 ($/MWh) para las 2007 2006 2007 2006 distribuidoras, y de 40 a 45 ($/MWh) para los Grandes Consumidores: Mes Caso Base Julio 410.420,00 Agosto 222.950,00 Septiembre 100.840,00 Octubre -24.627,00 Noviembre -26.596,00 Diciembre 3.203,10 Enero 478.440,00 Febrero 424.840,00 Marzo 444.730,00 Abril 388.380,00 Mayo 465.000,00 Junio 393.030,00 Empresa Eléctrica Riobamba Variación Generación Variación Precios 405.110,00 437.380,00 219.700,00 250.690,00 98.242,00 126.530,00 -26.408,00 3.603,10 -27.786,00 1.633,90 1.773,00 32.718,00 473.310,00 506.190,00 420.250,00 451.490,00 439.990,00 471.210,00 384.570,00 417.100,00 459.850,00 494.020,00 389.020,00 418.720,00 Mes Caso Base Julio 415.650,00 Agosto 225.960,00 Septiembre 105.230,00 Octubre -20.901,00 Noviembre -24.694,00 Diciembre 6.891,80 Enero 480.520,00 Febrero 426.600,00 Marzo 447.980,00 Abril 388.140,00 Mayo 466.780,00 Junio 393.070,00 Empresa Eléctrica Santa Elena Variación Generación Variación Precios 410.350,00 442.020,00 222.710,00 253.220,00 102.630,00 130.320,00 -22.682,00 6.849,00 -25.884,00 3.055,90 5.461,70 35.807,00 475.390,00 507.790,00 422.010,00 452.770,00 443.240,00 473.860,00 384.330,00 416.370,00 461.620,00 495.320,00 389.060,00 418.160,00 2007 2006 86 Mes Caso Base Julio 432.570,00 Agosto 229.110,00 Septiembre 92.617,00 Octubre -22.819,00 Noviembre -18.336,00 Diciembre 20.468,00 Enero 481.800,00 Febrero 445.270,00 Marzo 454.510,00 Abril 423.840,00 Mayo 497.510,00 Junio 414.330,00 Grandes Consumidores Variación Generación Variación Precios 427.260,00 463.650,00 225.860,00 261.390,00 90.015,00 122.980,00 -24.601,00 9.100,70 -19.526,00 13.584,00 19.038,00 52.988,00 476.670,00 514.080,00 440.680,00 475.030,00 449.770,00 485.950,00 420.030,00 455.400,00 492.360,00 530.510,00 410.320,00 444.690,00 Nota: Los resultados se encuentran en dólares. TABLA 4-5: Flujos de Caja mensuales para el Contrato tipo Pague lo Contratado. En las siguientes figuras se presenta de forma gráfica el comportamiento que tienen los Flujos de Dinero mes a mes para el Caso Base, cuando existe Variación en la Generación, y cuando existe Variación en los Precios de Contrato. EMPRESA ELÉCTRICA RIOBAMBA. Empresa Eléctrica Riobamba 6,00E+05 4,00E+05 3,00E+05 2,00E+05 1,00E+05 Mes Caso Base Variación Generación Variación Precios Junio Mayo Abril Marzo Febrero Enero Diciembre Noviembre Octubre Septiembre -1,00E+05 Agosto 0,00E+00 Julio Flujos de Caja 5,00E+05 87 EMPRESA ELÉCTRICA SANTA ELENA. Empresa Eléctrica Santa Elena 6,00E+05 Flujos de Caja 5,00E+05 4,00E+05 3,00E+05 2,00E+05 1,00E+05 Abril Mayo Junio Abril Mayo Junio Marzo Febrero Enero Diciembre Noviembre Octubre Septiembre Agosto -1,00E+05 Julio 0,00E+00 Mes Caso Base Variación Generación Variación Precios GRANDES CONSUMIDORES. Grandes Consumidores 6,00E+05 5,00E+05 Flujos de Caja 4,00E+05 3,00E+05 2,00E+05 1,00E+05 Marzo Febrero Enero Diciembre Noviembre Octubre Septiembre Agosto -1,00E+05 Julio 0,00E+00 Mes Caso Base Variación Generación Variación Precios FIGURA 4-8: Flujos de Dinero mensuales para el tipo de contrato "Pague lo Contratado". 8. Los flujos netos de dinero anuales, resultado de la simulación realizada para los tres casos en estudio, se presentan a continuación: 88 EE Riobamba EE Santa Elena G. Consumidores Contrato tipo Pague lo Contratado Caso Base Variación Generación Variación Precios 3.280.610,10 3.237.621,00 3.611.285,00 3.311.226,80 3.268.235,70 3.635.541,90 3.450.870,00 3.407.876,00 3.829.352,70 Nota: Los resultados se encuentran en dólares. TABLA 4-6: Flujos de Caja anuales para el Contrato tipo Pague lo Contratado. Representando estos resultados de manera gráfica se tiene: Flujos de Dinero Anual para el tipo de contrato "Pague lo Contratado" 3,90E+06 3,80E+06 Flujos de Dinero Anual 3,70E+06 3,60E+06 3,50E+06 3,40E+06 3,30E+06 3,20E+06 3,10E+06 3,00E+06 2,90E+06 Caso Base Variación Generación EE Riobamba EE Santa Elena Variación Precios G. Consumidores FIGURA 4-9: Flujos de Dinero Anuales para el tipo de contrato "Pague lo Contratado". Para este tipo de contrato, las variables que producen incertidumbre y que pueden afectar los resultados de los flujos de dinero son: Producción de Energía, Curvas de Contratos, Precios Spot, y Precios de Contrato. Dado que la Demanda del Consumidor no interviene en el proceso efectuado, y siendo esta la única variable simulada mediante un proceso estocástico, solo se puede realizar un análisis de sensibilidad con los flujos de dinero mensuales y anuales obtenidos, tal como se muestra en las tablas 4-5 y 4-6. Es decir, no se puede generar una curva del comportamiento de los flujos de dinero por venta de energía, ya que se tiene un solo valor determinístico. 89 4.4.1.1.1. Análisis de resultados para el contrato tipo “Pague lo Contratado”. 1. Existen flujos de dinero positivos y negativos en los resultados de Flujos de Caja mensuales obtenidos. Este comportamiento se debe a los cambios que sufren las variables involucradas en la firma de acuerdos bilaterales, y a las características que tiene este tipo de contrato. 2. Debido a que no interviene la variable Demanda del Consumidor, los resultados son determinísticos, es decir no se puede determinar un valor que represente el riesgo que se adquiere por obtener estos resultados, por lo cual solo se pueden ejecutar análisis de sensibilidad haciendo variar las variables que intervienen en la firma este contrato. Para este trabajo se varió la Producción de la Generadora y los Precios de Contrato en las cantidades descritas. 3. Se obtienen flujos de dinero negativos en algunos meses del período de análisis, debido a que existen valores horarios correspondientes a la Curva de Contrato que son superiores a la Producción de la Generadora, misma que tiene el comportamiento hidrológico mensual como una de las causas de reducción de producción, lo cual ocasiona la compra obligada de energía en el Mercado Spot por parte de la hidroeléctrica para cumplir con el contrato. Esto a su vez repercute en los egresos de la Central de Generación cuando el precio spot es mayor al precio de contrato de una determinada hora, provocando la existencia de ingresos reducidos, y por ende, de flujos netos de dinero negativos. La suma de gran cantidad de flujos diarios negativos para un determinado mes, ocasiona flujos mensuales negativos. 4. En la FIGURA 4-6 se observa que los mayores ingresos de flujo de dinero corresponden a los Grandes Consumidores, luego se halla la E. E. Santa Elena, y por último los resultados de la E. E. Riobamba. Además, los flujos de dinero para las empresas eléctricas son similares, y estos guardan gran diferencia con respecto a los flujos de caja para los grandes consumidores. Esto permite destacar que el nivel de la demanda y comportamiento del 90 consumidor deben ser una de las primeras consideraciones que el generador debe tomar en cuenta al pactar cualquier negociación. Es claro que el generador vendió toda su producción en el mercado de contratos y spot, pero a diferencia de los otros casos, para abastecer de energía a los grandes consumidores compró menor cantidad de energía en el mercado spot. 5. En los tres casos tomados como ejemplos, se observa que los flujos de dinero que percibe la generadora anualmente, son superiores cuando esta trabaja al 100% de su capacidad que cuando produce energía al 99.2%; y como es de esperarse, los flujos de caja por venta de energía se incrementan aún más cuando los Precios de Contrato van en aumento. 6. Para este tipo de contrato, bajo las condiciones establecidas, el generador deberá determinar la conveniencia de la firma de este acuerdo contractual conociendo valores que estipule conseguir la hidroeléctrica, o a su vez, comparando estos resultados con los obtenidos en los otros dos tipos de contratos analizados más adelante. 7. Se han obtenido flujos anuales de dinero positivos, lo cual permite que la firma de este contrato sea una opción de compraventa de energía para la generadora, en cualquiera de los tres ejemplos analizados. 4.4.1.2. Contrato tipo “Pague lo Demandado”. A diferencia del contrato tipo “Pague lo Contratado”, la Curva de Contrato para este acuerdo contractual es la Demanda del Consumidor, donde el generador debe abastecer toda la energía que demande el consumidor, o parte de esta energía cuando existan Contratos Previos de por medio. Al igual que en el contrato anterior, la energía debe ser cubierta con la propia producción de la generadora o, de ser necesario, adquiriéndola en el Mercado Spot. Para analizar el contrato tipo “Pague lo Demandado”, es necesario prever el comportamiento de la Demanda de Energía de cada una de las Empresas Distribuidoras y Grandes Consumidores para el siguiente año futuro, tal como se 91 explicó en 4.3, con la finalidad de predecir las curvas de contratos para determinar el valor aproximado de demanda a abastecer, y de conocer los flujos de dinero que podrían obtenerse a futuro con sus respectivos comportamientos mensuales y anual por la venta de energía eléctrica. Para este estudio se asume que las dos Distribuidoras pactan en Contratos Previos con otras generadoras, las cantidades de energía mostradas en el ANEXO 1 (CD), y que estos valores volverán a repetirse para el período comprendido entre Julio de 2006 a Junio de 2007. Para el caso de los Grandes Consumidores, se asume que estos agentes en conjunto no tienen acuerdos contractuales previos. La Demanda de Energía se pronostica y simula como se indicó en 4.3. De estos análisis se excluyen posibles motivos de indisponibilidad de la planta de generación: fallas técnicas en el sistema de generación, errores de operación, factores medio ambientales, políticos, entre otros. Los ingresos totales que obtendrá la Generadora por concepto de venta de energía, corresponderán a la energía entregada en el contrato remunerada a precio de contrato, más la energía vendida en el spot remunerada a precio spot. La cantidad de energía que se adquiera en el Mercado Ocasional para cubrir un contrato, será remunerada a Precio de Contrato al generador, mientras que este deberá pagar a precio spot la energía adquirida en el mercado spot, lo cual constituye un egreso para la hidroeléctrica. El formulamiento matemático se muestra en 3.4 y 3.8. En el ANEXO 6 se presenta el programa desarrollado en MATLAB, mismo que permite calcular los ingresos, egresos y flujos netos de dinero de este tipo de contrato, utilizando los resultados de la modelación probabilística de la Demanda de Energía. Los Flujos Netos de dinero por semana, mes y año, para días laborables, sábados, domingos y feriados, se obtienen siguiendo el procedimiento indicado en 4.4.1.1 para el tipo de contrato “Pague lo Contratado”, tomando en consideración lo siguiente: 92 a) En el literal 1, la Curva de Contrato resulta de la diferencia entre la Demanda de Energía y los Contratos Previos. b) Los literales del 2 al 6 se aplican de la forma indicada, para el cálculo de ingresos, egresos, y flujos netos de dineros horarios, diarios y semanales, tomando en consideración que la Curva de Contrato resulta de la diferencia mencionada con anterioridad. c) Los Flujos Netos por mes se obtienen sumando los flujos netos totales de cada uno de los días sábados, domingos y feriados, más los flujos netos semanales correspondientes al respectivo mes. d) Los flujos netos de dinero anual se obtienen sumando los flujos de dinero mensuales. A continuación se presentan gráficamente los comportamientos que tienen los resultados anuales obtenidos para la “Empresa Eléctrica Riobamba S. A.”, tanto para el Caso Base, cuando varía la generación, y cuando varían los precios de contrato. En el ANEXO 7 se muestran las gráficas correspondientes a los contratos que firma la hidroeléctrica con la “Empresa Eléctrica Santa Elena S. A.” y con los tres Grandes Consumidores en conjunto. 120 100 Frecuencia 80 60 Figura A 40 20 0 1.22 1.23 1.24 1.25 1.26 Dólares ($) 1.27 1.28 1.29 6 x 10 93 120 100 Frecuencia 80 Figura B 60 40 20 0 1.18 1.19 1.2 1.21 Dólares ($) 1.22 1.23 1.24 6 x 10 140 120 Frecuencia 100 80 Figura C 60 40 20 0 1.8 1.81 1.82 1.83 Dólares ($) 1.84 1.85 1.86 6 x 10 Nota: La Figura A corresponde al Caso Base, la Figura B se obtiene al variar la Producción de Energía de la generadora, y la Figura C corresponde a la Variación de Precios de Contrato. FIGURA 4-10: Flujos de Dinero Anuales para el tipo de contrato "Pague lo Demandado" de la “Empresa Eléctrica Riobamba S. A.” De los resultados obtenidos se desprenden los siguientes comentarios: 1. Los histogramas de flujos de dinero anual tienen comportamientos similares a una Campana de Gauss, en cada uno de los casos analizados. Se puede 94 visualizar este efecto debido a la cantidad de valores obtenidos con la simulación estocástica de la Demanda de Energía. 2. Con los resultados determinados es posible ejecutar análisis de riesgo considerando un x % de probabilidad. Debido a que los histogramas no resultan ser una prueba fehaciente para asegurar que un conjunto de datos muestren un determinado comportamiento, se recurre al Test de Fisher como prueba matemática cuantitativa que permite corroborar este hecho [18]: Caso Base Variación Generación Variación Precios EE Riobamba -0,0478 -0,0478 -0,0624 EE Santa Elena -0,1710 -0,1710 -0,1927 G. Consumidores -0,0506 -0,0856 -0,0483 TABLA 4-7: Test de Fisher de Flujos de Dinero Anuales para el tipo de contrato "Pague lo Demandado". De acuerdo a los resultados obtenidos, se concluye que las desviaciones con respecto a la media no son significativas, razón por la cual las series de datos siguen la forma de una Curva Normal. En la siguiente tabla se ha anotado el flujo anual de dinero máximo, mínimo, y el correspondiente al 5% de riesgo considerado para el estudio, de cada uno de los casos analizados: EE Riobamba EE Santa Elena Grandes Consumidores Máximo ($) Caso Base 1.280.430,20 Variación Generación 1.237.438,61 Variación Precios 1.851.783,34 Caso Base 2.075.962,07 Variación Generación 2.032.970,79 Variación Precios 2.572.840,87 Caso Base 3.045.770,77 Variación Generación 3.006.541,89 Variación Precios 3.507.014,58 Mínimo ($) 5% de riesgo ($) 1.224.497,11 1.237.000,00 1.181.505,52 1.194.000,00 1.801.619,30 1.813.000,00 1.913.415,03 1.946.100,00 1.870.423,76 1.903.100,00 2.429.220,85 2.458.900,00 3.012.258,91 3.022.600,00 2.973.398,71 2.980.000,00 3.477.337,38 3.486.200,00 TABLA 4-8: Resultados de Flujos de Dinero Anuales para el tipo de contrato "Pague lo Demandado". 95 Representando estos resultados de forma gráfica se tiene: EE Riobamba Máximo ($) EE Santa Elena Mínimo ($) Variac ión G enerac ión Variac ión Prec ios C as o Bas e Variac ión Prec ios Variac ión G enerac ión C as o Bas e Variac ión Prec ios Variac ión G enerac ión 4000000 3500000 3000000 2500000 2000000 1500000 1000000 500000 0 C as o Bas e D óla r e s ($ ) Flujos Máximos y Mínimos de Dinero y Riesgo Grandes Consumidores 5% de riesgo ($) FIGURA 4-11: Flujos máximos y mínimos de dinero y riesgo para el tipo de contrato “Pague lo Demandado”. El valor de dinero correspondiente al 5% de riesgo se obtuvo utilizando la función x=norminv(P,media,desviación) de MATLAB, la cual calcula el valor x en base a una probabilidad de ocurrencia P, a una media y a una desviación estándar. Los dos últimos parámetros se obtienen de cada serie de datos. En forma gráfica, se puede obtener este valor elaborando curvas que relacionen la probabilidad de ocurrencia con respecto a los flujos de dinero, tal como se muestra en la FIGURA 3-7. A manera de ejemplo se han escogido los flujos de dinero del Caso Base de la “Empresa Eléctrica Riobamba S. A.”: 96 Distribución de Probabilidad de Flujos de Dinero 0.4 0.35 0.3 Probabilidad 0.25 0.2 0.15 5% de Riesgo 0.1 0.05 0 1.22 1.23 1.24 1.25 1.26 Flujos de Dinero ($) 1.27 1.28 1.29 6 x 10 FIGURA 4-12: Distribución de Probabilidad de Flujos de Dinero. En la gráfica 4-11 se puede visualizar el comportamiento de los flujos de dinero y su respectiva probabilidad. La línea de color rojo indica el valor que corresponde al 5% de riesgo considerado para este estudio, mismo que representa el mínimo beneficio o la máxima pérdida que esperaría tener la hidroeléctrica. Los valores hacia la derecha de la línea son los flujos de caja que puede recibir la generadora por concepto de venta de energía, mientras que los resultados hacia la izquierda se consideran valores no deseados. 4.4.1.2.1. Análisis de resultados para el contrato tipo “Pague lo Demandado”. 1. Se obtuvieron una gran cantidad de valores aleatorios de flujos de dinero, los cuales se caracterizan por tener el comportamiento de una Campana de Gauss. Esto se pudo conseguir con la simulación estocástica de la variable Demanda de Energía, y abre la posibilidad de aplicar herramientas para análisis de riesgos con un determinado porcentaje de probabilidad. 2. Se hizo un análisis de sensibilidad variando la producción de la generadora y los precios de contrato, a fin de visualizar los cambios que sufren los flujos de 97 dinero resultantes bajo nuevas condiciones de mercado. En los tres ejemplos se observa que los ingresos que percibe la generadora anualmente, son superiores cuando esta trabaja al 100% de su capacidad que cuando produce energía al 99.2%; y como es de esperarse, los flujos de caja por venta de energía se incrementan a medida que los Precios de Contrato van en aumento. 3. Para este acuerdo contractual la Curva de Contrato es la Demanda del Consumidor, y en caso de existir Contratos Previos de por medio, el contrato consistirá en abastecer la energía faltante para alcanzar la Curva de Carga. Por este motivo, el generador participante del acuerdo contractual debe estar en capacidad de cumplir con la cantidad de energía acordada, ya sea con su propia producción, o tener la solvencia necesaria para adquirir energía en el Mercado Spot. 4. Los resultados que se observan en la gráfica 4.8, muestran que los mayores ingresos de flujo de dinero se consiguen de los contratos pactados con los Grandes Consumidores, después para E. E. Santa Elena. S.A. y por último para la E. E. Riobamba. En esta parte los flujos de caja máximos y mínimos son distintos y tienen un incremento considerable el uno del otro entre empresas distribuidoras, como se ve en el gráfico. Es importante destacar que a mayor flujo de dinero esperado, mayor es el nivel de riesgo que presenta. Cabe recalcar que el nivel de la demanda y comportamiento del consumidor deben ser una de las primeras consideraciones importantes que el generador debe tomar en cuenta al pactar cualquier negociación. 5. El flujo de dinero que corresponda al porcentaje de probabilidad establecido, indica la máxima pérdida o mínimo ingreso que la hidroeléctrica está dispuesta a adquirir por la venta de su producción de energía. Valores mayores al ingreso mínimo son indicadores de ganancias para la Central de Generación. Valores inferiores señalan condiciones negociaciones de venta de energía. inapropiadas para realizar 98 6. Al igual que en el contrato anterior, los flujos de caja mensuales presentan variabilidad mes a mes, sea positivamente o negativamente. Esto se debe al comportamiento mensual que tienen las variables inmersas en la firma de acuerdos contractuales, y a las características del contrato. 7. Se han obtenido flujos anuales de dinero positivos, lo cual hace que este tipo de contrato constituya una alternativa para efectuar negociaciones de compra – venta de energía. Sin embargo, la conveniencia de utilizar este acuerdo contractual dependerá de la cantidad de ingresos de dinero que la generadora desee adquirir sobre el valor de riesgo determinado. 4.4.1.3. Contrato tipo “Pague lo Producido con Tope de Demanda”. Para este contrato, la cantidad de energía que debe suministrar la Generadora a los Consumidores, resulta de la diferencia entre la Demanda de Energía que tiene el consumidor y la energía que tiene pactada el consumidor en Contratos Previos, considerando que la Generadora no suministra aquellos valores de energía que sean mayores a su valor máximo de producción. La ecuación 4-10 muestra lo mencionado: Saldo a contratar = D − CPT Donde: (4-10) D = Demanda de Energía. CPT = Contrato Pr evio. Los Contratos Previos son acuerdos contractuales que tienen los consumidores con otras Empresas de Generación del sistema. Por este motivo, y para propósitos de este trabajo, se considera la diferencia mencionada como la cantidad de energía que tiene que suministrar la Hidroeléctrica, teniendo como límite de entrega su máxima Producción de Energía. Los Contratos Previos son distintos para cada uno de los días analizados (Laborables, sábados, domingos y 99 feriados), por lo cual el Saldo a Contratar (Curva de Contrato) será distinto en cada uno de los días del período considerado para el estudio. En la FIGURA 3-5 se puede apreciar de forma gráfica la Curva de Contrato correspondiente a este tipo de acuerdo contractual. En los ANEXOS 1 y 3 (CD) se muestran los valores de Producción de Energía de la Hidroeléctrica, las Demandas de Energía de los Consumidores considerados para el análisis, y los Contratos Previos. En caso de que el consumidor no tenga Contratos Previos, el Generador debe abastecer la Curva de Carga sin rebasar el valor de máxima energía que este puede producir. En este trabajo, se considera que las Distribuidoras tienen acuerdos contractuales previos con otros entes de producción, y se asume que los Grandes Consumidores no pactan este tipo de acuerdos. Al igual que en los otros tipos de contratos analizados, se excluyen posibles motivos de indisponibilidad de la planta de generación. Por las razones descritas, la Generadora no tiene egresos por concepto de venta de energía; tan sólo ingresos, los cuales pueden ser por venta de energía dentro de contratos remunerada a precio de contrato, o por venta de energía en el Mercado Ocasional remunerada a precio spot. En el ANEXO 6 se presenta el programa desarrollado en MATLAB para el cálculo de ingresos, egresos y flujos netos de dinero, utilizando los resultados de la modelación probabilística de la Demanda de Energía. Los Flujos Netos de dinero por semana, mes y año, para días laborables, sábados, domingos y feriados, se obtienen siguiendo el procedimiento indicado en 4.4.1.1 para el tipo de contrato “Pague lo Contratado”, tomando en consideración lo siguiente: a) En el literal 1, la Curva de Contrato resulta de la diferencia entre la Demanda de Energía y los Contratos Previos. 100 b) En el literal 2, no se aplica lo estipulado en el inciso b), debido a que las características de este tipo de contrato impiden que la Generadora tenga que comprar energía en el Mercado Ocasional para abastecer valores de Demanda de Energía que sobrepasen su valor máximo de producción. e) Para el literal 3, en este tipo de contrato los egresos para la Generadora son iguales a cero, por la razón mencionada anteriormente. f) Luego de determinar los ingresos y egresos por hora que tiene la Hidroeléctrica, para días laborables, sábados, domingos y feriados, se obtienen los Flujos Netos de dinero por hora, día, y semana, de la forma indicada en los literales 4, 5 y 6 de la sección 4.4.1.1. g) Los Flujos Netos por mes se obtienen sumando los flujos netos totales de cada uno de los días sábados, domingos y feriados, más los flujos netos semanales correspondientes al respectivo mes. h) Los flujos netos de dinero anual se obtienen sumando los flujos de dinero mensuales. A continuación se presentan gráficamente los comportamientos que tienen los resultados anuales obtenidos para la “Empresa Eléctrica Riobamba S. A.”, tanto para el Caso Base, cuando se varía la generación, y cuando varían los precios de contrato. En el ANEXO 8 se muestran las gráficas correspondientes a los contratos que firma la hidroeléctrica con la “Empresa Eléctrica Santa Elena S. A.” y con los tres Grandes Consumidores en conjunto. 101 140 120 Frecuencia 100 80 Figura A 60 40 20 0 3.04 3.045 3.05 3.055 Dólares ($) 3.06 3.065 3.07 6 x 10 140 120 Frecuencia 100 80 Figura B 60 40 20 0 3.01 3.015 3.02 3.025 Dólares ($) 3.03 3.035 3.04 6 x 10 102 120 100 Frecuencia 80 Figura C 60 40 20 0 3.395 3.4 3.405 3.41 Dólares ($) 3.415 3.42 6 x 10 Nota: La Figura A corresponde al Caso Base, la Figura B se obtiene al variar la Producción de Energía de la generadora, y la Figura C corresponde a la Variación de Precios de Contrato. FIGURA 4-13: Flujos de Dinero Anuales para el tipo de contrato "Pague lo Producido con Tope" de la “Empresa Eléctrica Riobamba S. A.” De los resultados obtenidos se observa que: 1. Los histogramas de flujos de dinero anual tienen comportamientos similares a una Campana de Gauss, en cada uno de los casos analizados. Se puede visualizar este efecto debido a la cantidad de valores obtenidos con la simulación estocástica de la Demanda de Energía. 2. Con los resultados determinados es posible ejecutar análisis de riesgo considerando un x % de probabilidad. Debido a que los histogramas no resultan ser una prueba fehaciente para asegurar que un conjunto de datos muestren un determinado comportamiento, se recurre al Test de Fisher como prueba matemática cuantitativa que permite corroborar este hecho [18]: 103 Caso Base Variación Generación Variación Precios EE Riobamba 0,0916 0,0897 0,0937 EE Santa Elena -0,0328 -0,0336 -0,0436 G. Consumidores 0,0283 -0,0164 0,0237 TABLA 4-9: Test de Fisher de Flujos de Dinero Anuales para el tipo de contrato "Pague lo Producido con Tope". De acuerdo a los resultados obtenidos, se concluye que las desviaciones con respecto a la media no son significativas, razón por la cual las series de datos siguen la forma de una Curva Normal. En la siguiente tabla se ha anotado el flujo anual de dinero máximo, mínimo, y el correspondiente al 5% de riesgo considerado para el estudio, de cada uno de los casos analizados: EE Riobamba EE Santa Elena Grandes Consumidores Caso Base Variación Generación Variación Precios Caso Base Variación Generación Variación Precios Caso Base Variación Generación Variación Precios Máximo ($) 3.066.688,98 3.036.631,24 3.418.043,88 3.315.299,41 3.283.224,74 3.645.205,90 3.716.296,43 3.678.923,37 4.065.261,59 Mínimo ($) 5% de riesgo ($) 3.043.568,01 3.048.500,00 3.013.799,06 3.018.600,00 3.397.241,79 3.401.500,00 3.223.555,43 3.246.800,00 3.192.866,97 3.215.800,00 3.564.986,45 3.585.200,00 3.693.630,69 3.698.500,00 3.652.661,25 3.659.100,00 4.044.629,23 4.049.400,00 TABLA 4-10: Resultados de Flujos de Dinero Anuales para el tipo de contrato "Pague lo Producido con Tope". Representando estos resultados de manera gráfica se tiene: 104 EE Riobamba Máximo ($) EE Santa Elena Mínimo ($) Variación Precios Variación Generación Caso Base Variación Precios Variación Generación Caso Base Variación Precios Variación Generación Caso Base Dólares ($) Flujos Máximos y Mínimos de Dinero y Riesgo 4500000 4000000 3500000 3000000 2500000 2000000 1500000 1000000 500000 0 Grandes Consumidores 5% de riesgo ($) FIGURA 4-14: Flujos máximos y mínimos de dinero y riesgo para el tipo de contrato “Pague lo Producido con Tope”. Para obtener el flujo de dinero correspondiente al 5% de riesgo se utilizaron los mecanismos empleados y descritos en el tipo de contrato “Pague lo Demandado”. 4.4.1.3.1. Análisis de resultados para el contrato tipo “Pague lo Producido con Tope”. 1. Al igual que en el contrato tipo “Pague lo Demandado”, los valores aleatorios de flujos de dinero siguen el comportamiento de una Curva Normal. Se pudo constatar este hecho con la simulación estocástica de la Demanda de Energía, lo cual da la pauta para ejecutar análisis de riesgo dentro de contratos bilaterales. 2. Al realizar un análisis de sensibilidad variando la producción de la generadora y los precios de contrato, se determinó que los ingresos que percibe la hidroeléctrica anualmente, son superiores cuando esta trabaja al 100% de su capacidad que cuando produce energía al 99.2%; mientras que los flujos de caja por venta de energía se incrementan a medida que los Precios de 105 Contrato van en aumento. Este cambio de las variables mencionadas permite calcular flujos de dinero bajo condiciones distintas de mercado. 3. Se observa en la FIGURA 4-11 que los mayores ingresos de flujo de dinero corresponden a los contratos con los Grandes Consumidores, después para E. E. Santa Elena. S.A. y por último para la E. E. Riobamba, aquí los flujos de caja máximos y mínimos tienden a ser aproximadamente uniforme entre los tres agentes demandantes de energía tanto para las empresa distribuidoras y grandes consumidores, esto refleja una de las características de este contrato, que evita al generador exponerse al riesgo de abastecimiento de demanda, evitando así la compra de energía al mercado spot. También se cumple que a mayor flujo de dinero esperado, mayor es el nivel de riesgo que presenta, esto se puede ver claramente en el grafico. 4. Para este acuerdo contractual la Curva de Contrato es la Demanda del Consumidor, teniendo como limitante el valor máximo de producción de energía que tiene la generadora. Es decir, la Central de Generación no abastecerá aquellos valores de demanda que sobrepasen el límite establecido. En caso de existir Contratos Previos, la hidroeléctrica debe abastecer la Curva de Contrato respectiva, tomando en consideración el límite de entrega mencionado. Por este motivo, la generadora no tiene egresos de dinero. 5. El flujo de dinero que corresponda al porcentaje de probabilidad establecido, indica la máxima pérdida o mínimo ingreso que la hidroeléctrica está dispuesta a adquirir por la venta de su producción de energía. Valores mayores al ingreso mínimo son indicadores de ganancias para la Central de Generación. Valores inferiores señalan condiciones inapropiadas para realizar negociaciones de venta de energía. 6. Debido a las características de este tipo de contrato, los flujos de dineros mensuales y anuales serán siempre positivos, lo cual hace de este contrato una alternativa para efectuar negociaciones de compraventa de energía. La conveniencia de utilizar este acuerdo contractual dependerá de la cantidad de 106 ingresos de dinero que la generadora desee adquirir sobre el valor de riesgo determinado. 4.4.2. ANÁLISIS CON EaR. Esta herramienta de cuantificación de riesgo utiliza las mismas bases conceptuales y procedimientos de cálculo que el CFaR, pero a diferencia de este último, el EaR analiza el riesgo sobre las utilidades netas de la empresa. Es decir, esta metodología considera los costos fijos y variables en los cuales incurre la firma, mismos que pueden disminuir levemente o de forma considerable los ingresos totales de la generadora. Las características de EaR se explican con mayor detalle en el punto 3.5. Los ingresos totales que tiene la hidroeléctrica de pasada son de dos tipos: por venta de energía, y por Potencia Remunerable Puesta a Disposición. Para este trabajo, los ingresos por Potencia Puesta a Disposición se consideran dentro del análisis del EaR y no del CFaR, con la finalidad de analizar con la segunda metodología el comportamiento que tienen los ingresos por venta de energía ante el riesgo existente en la firma de acuerdos bilaterales. La PRPD11 es la magnitud de potencia que será remunerada a cada generador, la cual es determinada por CENACE sobre la Planificación de la Operación, ejecutando los siguientes procesos [15]: a) Simulación de la Operación Económica del sistema a Mediano Plazo. b) Despacho económico horario. c) Aplicación de la definición de Potencia Remunerable. El proceso de cálculo de la PRPD se detalla ampliamente en 3.8.3. La Potencia Puesta a Disposición por mes se obtiene promediando los despachos mensuales que realiza la hidroeléctrica. Para este estudio se tienen los siguientes resultados, para el período comprendido de Julio de 2006 a Junio de 2007: 11 Potencia Remunerable Puesta a Disposición 107 Julio 2006 Agosto 2006 Septiembre 2006 Octubre 2006 Noviembre 2006 Diciembre 2006 Enero 2007 Febrero 2007 Marzo 2007 Abril 2007 Mayo 2007 Junio 2007 Miércoles Sábados Domingos Feriados Promedio 13,00 8,54 8,13 0 9,89 8,13 6,50 6,50 6,50 6,91 6,50 4,00 4,00 0 4,83 4,00 3,00 3,00 3,00 3,25 3,00 2,67 2,67 2,67 2,75 2,67 5,00 5,00 5,00 4,42 13,00 13,00 13,00 13,00 13,00 13,00 13,00 13,00 13,00 13,00 13,00 13,00 13,00 0,00 13,00 13,00 13,00 13,00 13,00 13,00 13,00 13,00 13,00 13,00 13,00 13,00 13,00 13,00 0 13,00 Nota: Los resultados se encuentran en MWh. TABLA 4-11: Potencia Remunerable Puesta a Disposición. El precio unitario del kilovatio - mes (kW - mes), para cada uno de los meses que se encuentran dentro del período de análisis, es de 5.70 dólares, valor definido por CONELEC. La remuneración por PRPD se determina mediante la siguiente expresión: IngresoPRPD = PRPD × PU Donde: IngresoPRPD = Ingresos por PRPD. PU = Pr ecio unitario del kW mes. Los ingresos por PRPD se muestran en la siguiente tabla: Julio 2006 Agosto 2006 Septiembre 2006 Octubre 2006 Noviembre 2006 Diciembre 2006 Enero 2007 Febrero 2007 Marzo 2007 Abril 2007 Mayo 2007 Junio 2007 ANUAL PRPD (MW) 9,89 6,91 4,83 3,25 2,75 4,42 13,00 13,00 13,00 13,00 13,00 13,00 110,05 PRPD (kW) Ingresos (Dólares) 9.888,89 56.366,67 6.906,25 39.365,63 4.833,33 27.550,00 3.250,00 18.525,00 2.750,00 15.675,00 4.416,67 25.175,00 13.000,00 74.100,00 13.000,00 74.100,00 13.000,00 74.100,00 13.000,00 74.100,00 13.000,00 74.100,00 13.000,00 74.100,00 110.045,14 627.257,29 TABLA 4-12: Ingresos por Potencia Remunerable Puesta a Disposición. (4-11) 108 Los ingresos totales resultan de la suma de los ingresos por venta de energía obtenidos en cada uno de los contratos, más los ingresos por PRPD. Los costos fijos en los que incurre la generadora, anual y mensualmente, se determinan mediante la siguiente expresión: Anualmente: (1 + i )n × i CFAÑO = A = VP × n (1 + i ) − 1 (4-12) Mensualmente: CFMES = A (4-13) Donde: 12 CFAÑO = Costos fijos por año (Dólares). CFMES = Costos fijos por mes (Dólares). A = Anualidad (Dólares). = Inversión inicial. i = Tasa Interna de Retorno (%). n = Número de periodos. Los datos empleados para determinar los costos fijos de la planta de generación son: Costo por kW instalado 1000 Vida útil 30 Tasa Interna de Retorno 14 Capacidad de la Central 13 Dólares Años % Anual MW TABLA 4-13: Datos de la Planta de Generación. Es decir, se estipula que la hidroeléctrica tendrá un costo de 1000 dólares por kW instalado, una vida útil de 30 años, y una tasa interna de retorno del 14% anual. Estos son valores promedios para una central de generación con capacidad de 13 MW. El Valor Presente se calcula a través de la ecuación: 109 VP = CINST × Cap × 1000 Donde: (4-14) CINST = Costo por kW instalado. Cap = Capacidad de la Central de Generación. Los costos fijos anuales y mensuales, empleando los criterios indicados, se muestran en la siguiente tabla: Valor Presente Costos fijos por año Costos fijos por mes 13.000.000,00 Dólares 1.856.436,32 Dólares 154.703,03 Dólares TABLA 4-14: Costos Fijos. Se considera que los costos variables de la Central de Generación representan el 6% de los costos fijos, con lo cual se tiene: Costos variables por año Costos variables por mes 111.386,18 Dólares 9.282,18 Dólares TABLA 4-15: Costos Variables. Los costos totales resultan de la suma de los costos fijos más los costos variables: Costos totales por año 1.967.822,50 Dólares Costos totales por mes 163.985,21 Dólares TABLA 4-16: Costos Totales. En las siguientes gráficas se muestra, por tipo de contrato, el comportamiento que tienen los flujos de dinero mensuales de cada caso analizado. Los valores correspondientes a cada figura se muestran en el ANEXO 9 del presente trabajo. 110 Diagram a de Flujos de dinero m ensuales de la EE Riobam ba, para contrato "Pague lo Contratado" 800.000,00 400.000,00 200.000,00 Junio Mayo Meses Variación Generación Abril Marzo Febrero Enero Costos Totales Diciembre Noviembre Octubre Caso Base Septiembre -400.000,00 Agosto 0,00 -200.000,00 Julio Dinero ($) 600.000,00 Variación Precios FIGURA 4-15: Flujos de dinero mensuales de la EE Riobamba, para el contrato tipo “Pague lo Contratado”. Diagram a de Flujos de dinero m ensuales de la EE Riobam ba, para contrato "Pague lo Dem andado" 600.000,00 200.000,00 Junio Mayo Abril Marzo Febrero Enero Diciembre Noviembre Octubre -400.000,00 Septiembre -200.000,00 Agosto 0,00 Julio Dinero ($) 400.000,00 Meses Caso Base Costos Totales Variación Generación Variación Precios FIGURA 4-16: Flujos de dinero mensuales de la EE Riobamba, para el contrato tipo “Pague lo Demandado”. Dinero ($) Diagram a de Flujos de dinero m ensuales de la EE Riobam ba, para contrato "Pague lo Producido con Tope" 600.000,00 400.000,00 200.000,00 Junio Mayo Meses Variación Generación Abril Marzo Febrero Enero Costos Totales Diciembre Noviembre Octubre Caso Base Septiembre Agosto -200.000,00 Julio 0,00 Variación Precios FIGURA 4-17: Flujos de dinero mensuales de la EE Riobamba, para el contrato tipo “Pague lo Producido con Tope”. 111 Diagram a de Flujos de dinero m ensuales de la EE Santa Elena, para contrato "Pague lo Contratado" 800.000,00 400.000,00 200.000,00 Junio Mayo Meses Variación Generación Abril Marzo Febrero Enero Costos Totales Diciembre Noviembre Octubre Caso Base Septiembre -400.000,00 Agosto 0,00 -200.000,00 Julio Dinero ($) 600.000,00 Variación Precios FIGURA 4-18: Flujos de dinero mensuales de la EE Santa Elena, para el contrato tipo “Pague lo Contratado”. Dinero ($) Diagram a de Flujos de dinero m ensuales de la EE Santa Elena, para contrato "Pague lo Dem andado" 600.000,00 400.000,00 200.000,00 Junio Mayo Meses Variación Generación Abril Marzo Febrero Enero Costos Totales Diciembre Noviembre Octubre Caso Base Septiembre Agosto -200.000,00 Julio 0,00 Variación Precios FIGURA 4-19: Flujos de dinero mensuales de la EE Santa Elena, para el contrato tipo “Pague lo Demandado”. Dinero ($) Diagram a de Flujos de dinero m ensuales de la EE Santa Elena, para contrato "Pague lo Producido con Tope" 600.000,00 400.000,00 200.000,00 Junio Mayo Meses Variación Generación Abril Marzo Febrero Enero Costos Totales Diciembre Noviembre Octubre Caso Base Septiembre Agosto -200.000,00 Julio 0,00 Variación Precios FIGURA 4-20: Flujos de dinero mensuales de la EE Santa Elena, para el contrato tipo “Pague lo Producido con Tope”. 112 Diagram a de Flujos de dinero m ensuales de los Grandes Consum idores, para contrato "Pague lo Contratado" 800.000,00 400.000,00 200.000,00 Junio Mayo Meses Variación Generación Abril Marzo Febrero Enero Costos Totales Diciembre Noviembre Octubre Caso Base Septiembre -400.000,00 Agosto 0,00 -200.000,00 Julio Dinero ($) 600.000,00 Variación Precios FIGURA 4-21: Flujos de dinero mensuales de los Grandes Consumidores, para el contrato tipo “Pague lo Contratado”. Diagram a de Flujos de dinero m ensuales de los Grandes Consum idores, para contrato "Pague lo Dem andado" 800.000,00 400.000,00 200.000,00 Junio Mayo Meses Variación Generación Abril Marzo Febrero Enero Costos Totales Diciembre Noviembre Octubre Caso Base Septiembre -400.000,00 Agosto 0,00 -200.000,00 Julio Dinero ($) 600.000,00 Variación Precios FIGURA 4-22: Flujos de dinero mensuales de los Grandes Consumidores, para el contrato tipo “Pague lo Demandado”. Diagram a de Flujos de dinero m ensuales de los Grandes Consum idores, para contrato "Pague lo Producido con Tope" 800.000,00 400.000,00 200.000,00 Junio Mayo Meses Variación Generación Abril Marzo Febrero Enero Costos Totales Diciembre Noviembre Octubre Caso Base Septiembre -400.000,00 Agosto 0,00 -200.000,00 Julio Dinero ($) 600.000,00 Variación Precios FIGURA 4-23: Flujos de dinero mensuales de los Grandes Consumidores, para el contrato tipo “Pague lo Producido con Tope”. 113 En las figuras 4-14 a 4-22, se muestra el comportamiento que tienen los flujos mensuales de dinero para cada caso analizado, lo cual ayuda a determinar, de forma gráfica, los meses en los que los costos son mayores a los ingresos totales, y viceversa, permitiendo que la generadora tenga un panorama más claro de la solvencia económica que debe tener mes a mes. Se observa que en los meses de Septiembre a Diciembre, los ingresos son menores a los egresos. Determinados los ingresos y costos totales que tiene la generadora, se calculan sus utilidades netas, las cuales resultan de restar los costos de los ingresos totales. En esta parte se presentan gráficamente los resultados anuales para cada uno de los tipos de contratos analizados, tomando como ejemplo la “Empresa Eléctrica Riobamba S. A.”. En el ANEXO 10 se muestran las gráficas correspondientes a los contratos “Pague lo Demandado” y “Pague lo Producido con Tope” que tiene la hidroeléctrica con la “Empresa Eléctrica Santa Elena S. A.” y con los tres Grandes Consumidores en conjunto. Beneficios Anuales para el tipo de contrato “Pague lo Contratado”. Beneficios Anuales para el tipo de contrato "Pague lo Contratado" 3.000.000,00 Beneficio Anual ($) 2.500.000,00 2.000.000,00 1.500.000,00 1.000.000,00 500.000,00 0,00 Caso Base Variación Generación EE Riobamba EE Santa Elena Variación Precios G. Consumidores FIGURA 4-24: Beneficios Anuales para el tipo de contrato "Pague lo Contratado". 114 EE Riobamba EE Santa Elena G. Consumidores Caso Base ($) Variación Generación ($) Variación Precios ($) 1.940.100,00 1.897.100,00 2.270.700,00 1.970.700,00 1.927.700,00 2.295.000,00 2.110.300,00 2.067.300,00 2.488.800,00 TABLA 4-17: Beneficios Anuales para el tipo de contrato "Pague lo Contratado". Beneficios Anuales de la “Empresa Eléctrica Riobamba S. A.”, para el tipo de contrato “Pague lo Demandado”. 120 100 Frecuencia 80 Figura A 60 40 20 0 -12 -11 -10 -9 Dólares ($) -8 -7 -6 4 x 10 120 100 Frecuencia 80 Figura B 60 40 20 0 -1.6 -1.5 -1.4 -1.3 Dólares ($) -1.2 -1.1 -1 5 x 10 115 140 120 Frecuencia 100 80 Figura C 60 40 20 0 4.6 4.7 4.8 4.9 Dólares ($) 5 5.1 5.2 5 x 10 Nota: La Figura A corresponde al Caso Base, la Figura B se obtiene al variar la Producción de Energía de la generadora, y la Figura C corresponde a la Variación de Precios de Contrato. FIGURA 4-25: Beneficios Anuales para el tipo de contrato "Pague lo Demandado" de la “Empresa Eléctrica Riobamba S. A.” Beneficios Anuales de la “Empresa Eléctrica Riobamba S. A.”, para el tipo de contrato “Pague lo Producido con Tope”. 140 120 Frecuencia 100 80 Figura A 60 40 20 0 1.7 1.705 1.71 1.715 Dólares ($) 1.72 1.725 1.73 6 x 10 116 140 120 Frecuencia 100 80 Figura B 60 40 20 0 1.67 1.675 1.68 1.685 Dólares ($) 1.69 1.695 1.7 6 x 10 120 100 Frecuencia 80 Figura C 60 40 20 0 2.055 2.06 2.065 2.07 Dólares ($) 2.075 2.08 6 x 10 Nota: La Figura A corresponde al Caso Base, la Figura B se obtiene al variar la Producción de Energía de la generadora, y la Figura C corresponde a la Variación de Precios de Contrato. FIGURA 4-26: Beneficios Anuales para el tipo de contrato "Pague lo Producido con Tope" de la “Empresa Eléctrica Riobamba S. A.” De los resultados obtenidos para los contratos “Pague lo Demandado” y “Pague lo Producido con Tope”, de todos los casos analizados, se desprenden los siguientes comentarios: 117 1. Los histogramas de beneficios anuales tienen comportamientos similares a una Campana de Gauss. Se puede visualizar este efecto debido a la cantidad de valores obtenidos con la simulación estocástica de la Demanda de Energía. 2. Para el Caso Base y de Variación de Generación de la “Empresa Eléctrica Riobamba S. A.”, se obtuvieron utilidades netas negativas, por lo cual no se efectuarán análisis de riesgos sobre estos resultados. 3. Con los resultados determinados es posible ejecutar análisis de riesgo considerando un x % de probabilidad, excepto para los casos señalados anteriormente. Para corroborar el comportamiento que tienen las series de datos mostradas en los histogramas, se recurre al Test de Fisher [18]: Pague lo Demandado Pague lo Producido con Tope Caso Base Variación Generación Variación Precios Caso Base Variación Generación Variación Precios EE Riobamba -0,0478 -0,0478 -0,0624 0,0916 0,0897 0,0937 EE Santa Elena -0,1710 -0,1710 -0,1927 -0,0328 -0,0336 -0,0436 Grandes Consumidores -0,0506 -0,0856 -0,0483 0,0283 -0,0164 0,0237 TABLA 4-18: Test de Fisher de Beneficios Anuales para los contratos “Pague lo Demandado” y "Pague lo Producido con Tope". De acuerdo a los resultados obtenidos, se concluye que las desviaciones con respecto a la media no son significativas, razón por la cual las series de datos siguen el comportamiento de una Curva Normal. En la siguiente tabla se ha anotado el beneficio anual máximo, mínimo, y el correspondiente al 5% de riesgo considerado para el estudio, de cada uno de los casos analizados, excluyendo a los dos casos pertenecientes a la distribuidora mencionada con anterioridad: Pague lo Producido con Tope Pague lo Demandado 118 EE Riobamba EE Santa Elena Grandes Consumidores EE Riobamba EE Santa Elena Grandes Consumidores Caso Base Variación Generación Variación Precios Caso Base Variación Generación Variación Precios Caso Base Variación Generación Variación Precios Caso Base Variación Generación Variación Precios Caso Base Variación Generación Variación Precios Caso Base Variación Generación Variación Precios Máximo ($) -60.135,01 -103.126,60 511.218,13 735.396,86 692.405,59 1.232.275,66 1.705.205,56 1.665.976,68 2.166.449,37 1.726.123,77 1.696.066,03 2.077.478,67 1.974.734,20 1.942.659,53 2.304.640,70 2.375.731,22 2.338.358,16 2.724.696,38 Mínimo ($) -116.068,10 -159.059,69 461.054,10 572.849,82 529.858,55 1.088.655,65 1.671.693,70 1.632.833,51 2.136.772,17 1.703.002,80 1.673.233,85 2.056.676,58 1.882.990,22 1.852.301,76 2.224.421,24 2.353.065,48 2.312.096,04 2.704.064,02 5% de riesgo ------------------------472.420,00 605.540,00 562.550,00 1.118.300,00 1.682.000,00 1.639.400,00 2.145.600,00 1.708.000,00 1.678.100,00 2.060.900,00 1.906.200,00 1.875.200,00 2.244.600,00 2.357.900,00 2.318.500,00 2.708.800,00 TABLA 4-19: Resultados de Beneficios Anuales para los contratos “Pague lo Demandado” y "Pague lo Producido con Tope". Para obtener el flujo de dinero correspondiente al 5% de riesgo se utilizaron los mecanismos empleados y descritos en el tipo de contrato “Pague lo Demandado”. 4.4.2.1. Análisis de resultados para EaR. 1. Los valores calculados para el tipo de contrato “Pague lo Contratado” constituyen resultados determinísticos, debido a que no interviene la variable Demanda de Energía. Es decir, no es posible visualizar un comportamiento del rango de soluciones, por lo cual solo se pueden ejecutar análisis de sensibilidad haciendo variar las variables que intervienen en la firma de este contrato. Para este trabajo se varió la Producción de la Generadora y los Precios de Contrato en las cantidades descritas. La conveniencia de utilizar este contrato radica en comparar los valores resultantes con las soluciones determinadas para las demás modalidades de contratación analizadas, o a su vez, haciendo comparaciones con las metas establecidas por la hidroeléctrica. 2. A diferencia del CFaR, el EaR permite analizar el riesgo sobre las utilidades netas de la firma, lo cual ayuda a que la generadora compare los ingresos 119 recibidos con los costos en los cuales incurre. De esta manera la hidroeléctrica estará en la capacidad de escoger un tipo de contrato considerando sus costos fijos y variables. 3. Existen beneficios mensuales positivos y negativos, debido al comportamiento que tienen las variables inmersas en la firma de acuerdos bilaterales, y a las características de cada modalidad de contratación. 4. Se han obtenido flujos anuales de dinero positivos para la mayoría de casos analizados. Sin embargo, el Caso Base y el de Variación de Generación de la Empresa Eléctrica Riobamba muestran resultados negativos de dinero, debido a que los costos totales son mayores a los ingresos globales de la generadora. Las utilidades de ambos casos mejoran positivamente al incrementar los precios de contrato. La conveniencia de seleccionar y utilizar uno de los acuerdos contractuales analizados, dependerá de la cantidad de beneficios y del nivel de riesgo que los actores inmersos en el acuerdo contractual estén dispuestos a adquirir. 5. Los resultados obtenidos en los tipos de contratos “Pague lo Demandado” y “Pague lo Producido con Tope”, siguen comportamientos similares a una Campana de Gauss, lo cual se puede visualizar gracias a la modelación estocástica de la Demanda de Energía. 6. Al igual que en los casos analizados con CFaR, el beneficio que corresponda al porcentaje de probabilidad establecido, indica la máxima pérdida o mínimo ingreso que la hidroeléctrica está dispuesta a adquirir por la venta de su producción de energía. Los valores que estén por debajo de la máxima pérdida se consideran inapropiados. 7. Cada modalidad de contratación tiene su propia Curva de Contrato, misma que debe satisfacer la generadora tomando en cuenta las particularidades de cada tipo de contrato, y las leyes, regulaciones y reglamentos que rigen al MEM ecuatoriano. 120 8. Se realizaron análisis de sensibilidad de dos variables que intervienen en los acuerdos contractuales, a fin de simular distintas condiciones de mercado, obteniendo al final los flujos de dinero respectivos. 9. Se observa que los beneficios anuales, cuando la hidroeléctrica trabaja al 100% de su capacidad, son mayores que cuando esta produce energía al 99.2%; mientras que las utilidades son aún mayores cuando los Precios de Contrato se incrementan. Dado que en los casos Base y de Variación de Generación del tipo de contrato “Pague lo Demandado”, de la “Empresa Eléctrica Riobamba S. A.” existen resultados negativos, se desea establecer el Precio de Contrato en el cual las utilidades dejen de ser negativas y la hidroeléctrica empiece a tener beneficios positivos por el servicio prestado. Al variar los Precios de Contrato se determina que el precio de la energía en contratos debe ser mayor a 36 a fin de obtener ingresos positivos de dinero. Cabe mencionar que este valor se obtuvo en base a simulaciones del problema planteado, debido a la variabilidad de las condiciones de mercado. 4.4.3. COMENTARIOS. Adicionalmente a lo expuesto, se indican las cantidades anuales de energía que vende la hidroeléctrica a través de contratos y en el Mercado Spot. De esta manera se puede constatar si la capacidad de la hidroeléctrica es suficiente para satisfacer la Curva de Contrato, cual es la cantidad de energía vendida en contratos, cuanto se adquiere en el spot, y cual es la producción vendida en el spot. 121 Empresa Eléctrica Riobamba S.A. Pague lo Producción Pague lo contratado demandado de Energía (MWh) (MWh) (MWh) Julio 8552 5.393,00 8.945,97 Agosto 5889 5.549,00 11.274,82 Septiembre 4140 5.138,00 11.344,77 Octubre 2832 5.646,00 13.227,61 Noviembre 2224 5.646,00 9.335,05 Diciembre 2784 5.903,00 8.865,52 Enero 9984 5.549,00 8.515,37 Febrero 9360 5.330,00 7.280,40 Marzo 9672 5.296,00 9.451,51 Abril 9984 5.743,00 8.380,30 Mayo 10296 5.804,00 9.613,59 Junio 9360 5.138,00 8.350,24 TOTAL 85.077,00 66.135,00 114.585,15 Pague lo producido con tope (MWh) 7.054,23 5.657,72 4.140,00 2.832,00 2.148,78 2.633,88 7.905,26 6.826,27 8.101,51 7.451,70 8.341,57 7.330,43 70.423,35 TABLA 4-20: Energía vendida en Contratos de la EE Riobamba. Empresa Eléctrica Santa Elena. S.A. Pague lo Producción Pague lo de Energía contratado demandado (MWh) (MWh) (MWh) Julio 8552 5.273,00 11.217,88 Agosto 5889 5.453,00 8.681,37 Septiembre 4140 5.018,00 7.084,06 Octubre 2832 5.550,00 7.522,98 Noviembre 2224 5.550,00 7.016,78 Diciembre 2784 5.783,00 5.871,73 Enero 9984 5.453,00 10.374,03 Febrero 9360 5.234,00 7.141,66 Marzo 9672 5.176,00 7.582,94 Abril 9984 5.647,00 7.250,03 Mayo 10296 5.708,00 11.275,77 Junio 9360 5.018,00 10.355,68 TOTAL 85.077,00 64.863,00 101.374,90 Pague lo producido con tope (MWh) 7.719,25 4.895,12 3.705,69 2.670,86 1.947,27 2.282,81 8.116,77 6.131,42 6.713,75 6.343,15 8.713,57 7.799,52 67.039,18 TABLA 4-21: Energía vendida en Contratos de la EE Santa Elena. 122 Grandes Consumidores Pague lo Producción Pague lo de Energía contratado demandado (MWh) (MWh) (MWh) Julio 8552 6.216,00 7.545,53 Agosto 5889 6.456,00 7.874,53 Septiembre 4140 6.072,00 7.406,40 Octubre 2832 6.384,00 7.791,20 Noviembre 2224 6.384,00 7.847,71 Diciembre 2784 6.504,00 8.015,35 Enero 9984 6.456,00 7.884,71 Febrero 9360 5.952,00 7.322,64 Marzo 9672 6.288,00 7.652,84 Abril 9984 6.312,00 7.763,55 Mayo 10296 6.600,00 8.099,82 Junio 9360 6.072,00 7.413,29 TOTAL 85.077,00 75.696,00 92.617,58 Pague lo producido con tope (MWh) 6.804,01 5.196,53 4.140,00 2.832,00 2.224,00 2.782,14 7.884,15 7.321,36 7.652,84 7.763,31 8.097,74 7.413,29 70.111,37 TABLA 4-22: Energía vendida en Contratos de los Grandes Consumidores. Como se observa, para los contratos “Pague lo Contratado” y “Pague lo Producido con Tope”, la hidroeléctrica anualmente vende menor cantidad de energía en el mercado a términos que su producción anual. Esto no ocurre con el contrato tipo “Pague lo Demandado”, en el cual la generadora debe adquirir energía en el Mercado Ocasional para cumplir con el contrato. Lo mencionado se cumple para los tres ejemplos realizados. En la siguiente tabla se presentan porcentajes aproximados de las cantidades de energía que vende o adquiere la Planta de Generación dentro de contratos y en el spot: Tipo de Mercado Contratos Spot Contratos EE Santa Elena Spot Grandes Contratos Consumidores Spot EE Riobamba Pague lo contratado (%) 77,74 22,26 76,24 23,76 88,97 11,03 Pague lo demandado (%) 134,68 -34,68 119,16 -19,16 108,86 -8,86 Pague lo producido con tope (%) 82,78 17,22 78,80 21,20 82,41 17,59 TABLA 4-23: Porcentaje de energía vendida en Contratos y en el spot. Representando gráficamente los valores de la FIGURA 4-20: 123 EE Riobamba EE Santa Elena Contratos Pague lo producido con tope Pague lo demandado Pague lo contratado Pague lo producido con tope Pague lo demandado Pague lo contratado Pague lo producido con tope Pague lo demandado 160,00 140,00 120,00 100,00 80,00 60,00 40,00 20,00 0,00 -20,00 -40,00 -60,00 Pague lo contratado MWh (%) Energía de Contratos y Spot Grandes Consumidores Spot FIGURA 4-27: Energía vendida y adquirida en Contratos y Spot. Se observa en la FIGURA 4-17, que para el tipo de contrato “Pague lo Demandado”, firmado con la “Empresa Eléctrica Riobamba S. A.”, la generadora debería adquirir mayor cantidad de energía en el Mercado Spot para cubrir el nivel de demanda que se esperaría tener en dicho acuerdo. Además, en los tres ejemplos realizados, la hidroeléctrica tiene la posibilidad de vender energía en el Mercado Ocasional, para los contratos “Pague lo Contratado” y “Pague lo Producido con Tope”, lo cual repercute en una mayor cantidad de ingresos. Pague lo Contratado Pague lo Demandado Pague lo Producido con Tope Tipo de Contratos Máximo ($) Mínimo ($) Variación Precios Variación Generación Caso Base Variación Precios Variación Generación Caso Base Variación Precios Variación Generación 2.000.000,00 1.500.000,00 1.000.000,00 500.000,00 0,00 Caso Base Dólares ($) Flujos de Caja anuales de la Empresa Eléctrica Riobamba S.A. 4.000.000,00 3.500.000,00 3.000.000,00 2.500.000,00 5% de riesgo ($) FIGURA 4-28: CFaR por tipo de contrato de la EE Riobamba S. A. 124 Beneficios anuales de la Empresa Eléctrica Riobamba S.A. 2.500.000,00 Dólares ($) 2.000.000,00 1.500.000,00 1.000.000,00 500.000,00 Pague lo Contratado Máximo ($) Pague lo Demandado Tipo de Contratos Mínimo ($) Variación Precios Variación Generación Caso Base Variación Precios Variación Generación Caso Base Variación Precios Variación Generación -500.000,00 Caso Base 0,00 Pague lo Producido con Tope 5% de riesgo ($) FIGURA 4-29: EaR por tipo de contrato de la EE Riobamba S. A. En las figuras 4-18, 4-19, 4-20, 4-21, 4-22, 4-23, se muestran los flujos de dinero determinados con CFaR y EaR, por tipo de contrato, y para cada uno de los agentes que firman acuerdos bilaterales con la generadora. Se observa que para el caso de “Empresa Eléctrica Riobamba S. A.”, la Hidroeléctrica no tendría flujos negativos de dinero por concepto de venta de energía para el tipo de contrato “Pague lo Demandado”, pero al introducir los costos en los cuales incurriría y al obtener los beneficios netos anuales, la Planta de Generación presenta egresos de dinero para esta modalidad de contratación. Esto implica que no sería adecuada la firma de este contrato para los intereses económicos de la generadora. Además, para el caso en cuestión, resulta conveniente la firma del contrato “Pague lo Contrato” o “Pague lo Producido con Tope”, dado que son los acuerdos contractuales que mayores ingresos pueden brindar. Sin embargo, la Hidroeléctrica debe establecer el nivel de riesgo que está dispuesta a adquirir, y en base a esto, decidir si es conveniente o no la utilización de uno u otro tipo de contrato, recordando que mientras mayores son los ingresos, mayor será el riesgo inmerso. 125 Pague lo Contratado Pague lo Demandado Variación Precios Variación Generación Caso Base Variación Precios Variación Generación Caso Base Variación Precios Variación Generación 4.000.000,00 3.500.000,00 3.000.000,00 2.500.000,00 2.000.000,00 1.500.000,00 1.000.000,00 500.000,00 0,00 Caso Base Dólares ($) Flujos de Caja anuales de la Empresa EléctricaSanta Elena S.A. Pague lo Producido con Tope Tipo de Contratos Máximo ($) Mínimo ($) 5% de riesgo ($) FIGURA 4-30: CFaR por tipo de contrato de la EE Santa Elena S. A. Beneficios anuales de la Empresa EléctricaSanta Elena S. A. 2.500.000,00 Dólares ($) 2.000.000,00 1.500.000,00 1.000.000,00 500.000,00 Pague lo Contratado Pague lo Demandado Variación Precios Variación Generación Caso Base Variación Precios Variación Generación Caso Base Variación Precios Variación Generación Caso Base 0,00 Pague lo Producido con Tope Tipo de Contratos Máximo ($) Mínimo ($) 5% de riesgo ($) FIGURA 4-31: EaR por tipo de contrato de la EE Santa Elena S. A. Para el caso de la “Empresa Eléctrica Santa Elena S. A.”, la generadora adquiriría altos flujos de dinero si pacta los contratos “Pague lo Contratado” o “Pague lo Producido con Tope”, dependiendo de sus intereses económicos y del nivel de riesgo que desee adquirir. Sin embargo, la Hidroeléctrica tiene la posibilidad de firmar el tipo de contrato “Pague lo Demandado”, dado que a pesar de que los ingresos son bajos y de que el nivel de riesgo es elevado en esta modalidad de 126 contratación, el consumidor preferirá pactar contratos de este tipo, lo cual también puede ser atractivo para la generadora. Pague lo Contratado Pague lo Demandado Variación Precios Variación Generación Caso Base Variación Precios Variación Generación Caso Base Variación Precios Variación Generación Caso Base Dólares ($) Flujos de Caja anuales de los Grandes Consumidores 4.500.000,00 4.000.000,00 3.500.000,00 3.000.000,00 2.500.000,00 2.000.000,00 1.500.000,00 1.000.000,00 500.000,00 0,00 Pague lo Producido con Tope Tipo de Contratos Máximo ($) Mínimo ($) 5% de riesgo ($) FIGURA 4-32: CFaR por tipo de contrato de los Grandes Consumidores. Beneficios anuales de los Grandes Consumidores 3.000.000,00 Dólares ($) 2.500.000,00 2.000.000,00 1.500.000,00 1.000.000,00 500.000,00 Pague lo Contratado Pague lo Demandado Variación Precios Variación Generación Caso Base Variación Precios Variación Generación Caso Base Variación Precios Variación Generación Caso Base 0,00 Pague lo Producido con Tope Tipo de Contratos Máximo ($) Mínimo ($) 5% de riesgo ($) FIGURA 4-33: EaR por tipo de contrato de los Grandes Consumidores. En el caso de los Grandes Consumidores, la generadora tiene la posibilidad de establecer cualquiera de las tres modalidades de contratación, teniendo en consideración que los ingresos son mayores en el contrato tipo “Pague lo 127 Producido con Tope”. La decisión de seleccionar la alternativa adecuada dependerá de los intereses económicos de la Hidroeléctrica. 128 5. ALTERNATIVAS PARA CONTROLAR EL RIESGO. Como alternativas que permitirían controlar los riesgos existentes en la firma de los acuerdos bilaterales citados a lo largo de este trabajo, se tienen: 1. En las modalidades de contratación tipo “Pague lo Contratado” o “Pague lo Producido con Tope”, el generador tiene la posibilidad de establecer o programar la cantidad de energía que desearía suministrar al consumidor, evitando pactar acuerdos que excedan su capacidad de suministro y atenten a su estabilidad económica. Es decir, con estos dos tipos de contratos el generador acota el riesgo de cantidad y de precios spot, puesto que puede pactar cantidades de energía inferiores o iguales a su máxima producción, evitando realizar compras de energía en el Mercado Ocasional, y a su vez, de ser afectado por la volatilidad de los precios spot de la energía eléctrica. 2. Los Gobiernos de turno deben garantizar la existencia de Estabilidad Regulatoria, haciendo respetar el cumplimiento de las normas legales que permiten establecer acuerdos bilaterales para la compraventa de energía dentro del MEM ecuatoriano, con la finalidad de controlar el riesgo de no pago (riesgo de crédito) por parte de los consumidores. 3. Es importante que el generador cuente con modelos de pronóstico de demanda y del comportamiento de los precios spot, con la finalidad de prever adecuadamente las cantidades de energía que podría producir a futuro, y los precios spot a los cuales podría comprar o vender la energía en el Mercado Ocasional, lo cual le permitiría establecer acuerdos contractuales apropiados en base a los resultados que se obtengan de cada modelo. 4. El generador debe tener información actualizada e histórica de la Producción de Energía que puede generar mes a mes, como también de las condiciones climatológicas que puedan influir en el aumento o decremento de los caudales de las fuentes hídricas utilizadas. De esta forma se controlarían los riesgos de 129 cantidad y de hidrología, los cuales pueden afectar seriamente los ingresos de dinero de la Planta de Generación. 5. Otro riesgo que puede influir en caso de que no se tomen las medidas de mantenimiento adecuadas, es el riesgo de disponibilidad, mismo que es ocasionado por fallas en el sistema de producción. En este caso, es apropiado manejar revisiones periódicas de la planta generadora, a fin de constatar que los distintos elementos estén en condiciones aptas para producir las cantidades de energía acordadas en un contrato. 6. “Otra manera de controlar el riesgo es realizando cobertura en la firma de contratos, lo cual permite transferir el riesgo que tenían los accionistas de la empresa a inversionistas externos. Los inversionistas externos exigen un retorno o prima por cargar con el riesgo” [1]. 7. El generador, antes de firmar un contrato, debe determinar mes a mes los costos en los cuales incurre, a fin de establecer un Precio de Contrato adecuado que permita obtener flujos de dinero positivos. 8. Se pueden implementar medidas de control del riesgo como herramientas financieras aplicadas al sector eléctrico: opciones, portafolio de contratos, entre otras, previamente a estudios que garanticen, que las condiciones actuales de mercado permitan el cumplimiento cabal de los objetivos de cada una de estas herramientas financieras. 10. En caso de que se desee realizar el contrato tipo “Pague lo Demandado”, la generadora tendrá un gran riesgo relacionado con la Demanda de Energía, debido al comportamiento aleatorio de esta variable, razón por la cual, el ente generador debe solicitar información de años anteriores que denoten los valores de energía demandados por el consumidor, y mediante simulaciones de pronóstico de datos, determinar en diversos escenarios, las cantidades aproximadas de energía que deberá suministrar, permitiendo que la generadora estipule los valores de energía que deberá comprar en el Mercado 130 Spot para cumplir con el contrato, y los montos de dinero que tendrá que desembolsar mes a mes para este fin. De esta manera, el agente generador determinará si es factible o no utilizar esta modalidad de contratación, cuantificando en dólares la incertidumbre que ocasiona el comportamiento de la Curva de Carga. 131 6. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES. En el presente trabajo, se elaboró un modelo de análisis de riesgo para acuerdos contractuales entre una Empresa de Generación Hidroeléctrica y dos Empresas de Distribución, como también entre la Generadora y tres Grandes Consumidores. El estudio se llevó a cabo con los tres tipos de contratos más utilizados en el Ecuador: “Pague lo Contratado”, “Pague lo Demandado”, y “Pague lo Producido con Tope de Demanda”. Del estudio efectuado se desprenden las siguientes conclusiones: GENERALES: 1. Este estudio permitió cuantificar el riesgo en la firma de contratos, identificando los efectos de las incertidumbres inmersas en la comercialización de la energía, mediante el cálculo de ingresos y egresos que tendría una empresa de generación. 2. Se verificó que es posible disminuir el riesgo al controlar las variables aleatorias y de sensibilidad que se hallan inmersas en la firma de acuerdos bilaterales. 3. Dependiendo de los intereses comerciales de la generadora y de los consumidores que requieran el suministro de energía, se adoptará una determinada modalidad de contratación. Cabe recalcar que cada caso es distinto, y en cada uno de ellos deberá efectuarse un análisis similar al elaborado en este estudio. 4. La principal recomendación que se obtiene de este trabajo es la de orientar a los agentes del mercado para que realicen adecuados análisis de riesgo, a fin de que éstos puedan constatar el desempeño financiero que tienen, y tomar medidas que permitan mejorarlo, considerando las incertidumbres que mayor influencia tienen en este tipo de negociaciones. 132 5. Se recomienda utilizar metodologías que brinden pronósticos apropiados de las variables que intervienen en la firma de contratos, estableciendo de esta manera el posible comportamiento que tendrían las mismas a futuro, lo cual es de suma importancia, ya que los contratos bilaterales se establecen bajo condiciones futuras de mercado. 6. Los riesgos que con mayor frecuencia enfrentan los consumidores al comprar energía, son: de crédito y de precios spot. El primero se produce cuando la entidad no tiene la solvencia económica necesaria para cumplir con el contrato, debido a diversos factores que impidan realizar un adecuado cobro de la energía suministrada a sus usuarios finales. El otro tipo de riesgo, puede aparecer en caso de que el consumidor no tenga asegurado en acuerdos bilaterales, la cantidad de demanda de energía requerida en tiempo real, debiendo efectuar compras en el Spot, y por lo tanto, el consumidor se sujeta a la incertidumbre que los precios tienen en este mercado, y a los costos de transacción. 7. Gracias a la realización de análisis de riesgo se pueden obtener importantes parámetros de referencia, tales como: modalidades de contratación adecuadas, precios de referencia para contratos, tiempos de contratación, sensibilidad de los flujos de dinero a la variación de una determinada variable, entre otras. ESPECÍFICAS: 1. Se utilizaron dos herramientas de análisis financiero aplicadas al sector eléctrico, mismas que constituyeron mecanismos adecuados en la determinación de los flujos de dinero que recibe la generadora, ya que demostraron ser metodologías que garantizan una representación de los resultados necesarios para realizar una adecuada toma de decisiones en la comercialización de energía eléctrica. 133 2. Se demostró que la selección de un tipo de contrato depende en gran medida del nivel y comportamiento de la demanda del consumidor, considerando la incertidumbre que tiene esta variable. Se comprobó que esta consideración influye significativamente en los egresos que puede adquirir el generador por compra de energía a precios mayores que su precio de contrato. 3. De los tres tipos de contratos analizados, el contrato tipo “Pague lo Producido con Tope” permite tener un mayor control sobre las incertidumbres de Producción de Energía y Precios Spot, lo cual se refleja en los altos ingresos anuales obtenidos por la generadora. Esta particularidad puede variar si se consideran series de datos distintas a las utilizadas en el ejemplo realizado. 4. El contrato tipo “Pague lo Demandado” puede resultar atractivo para el generador, siempre y cuando se establezca un precio de contrato representativo para el generador por asumir los riesgos que implica realizar este tipo de acuerdo bilateral. 134 7. [1] BIBLIOGRAFÍA. José Luis Arriagada Carranza, “Aplicación de Instrumentos Financieros en el Sector Eléctrico”, Tesis de Maestría, Pontificia Universidad Católica de Chile, 2001. [2] Instituto de Energía Eléctrica, “Confiabilidad en Mercados Eléctricos Competitivos”, Curso de Postgrado, Universidad Nacional de San Juan, Argentina, Septiembre 2004. [3] Maximiliano Landrein, “Evaluación de Contratos de Futuros y Opciones Eléctricos en Argentina”, Bolsa de Comercio de Rosario, Departamento de Capacitación y Desarrollo de Mercados, Argentina. [4] D. Javier Reneses Guillén, “Análisis de la Operación de los Mercados de Generación de Energía Eléctrica a Medio Plazo”, Tesis de Doctorado, Pontificia Universidad Comillas, España, Mayo 2004. [5] Mentor E. Poveda, “Ingeniería de Distribución Eléctrica: Planificación, Diseño y Operación”, Profesor, Escuela Politécnica Nacional, Ecuador, Abril 2004. [6] Eduardo Pollak Bakal, “Desarrollo de un Mercado de Opciones y Futuros en el Sector Eléctrico Chileno”, Tesis de Pregrado, Pontificia Universidad Católica de Chile, 1994. [7] Termotasajero S. A., “Sector Eléctrico Colombiano”, Página Web, Colombia, Diciembre 2004. [8] Gabriel Salazar, Santiago Naranjo, “Análisis de Riesgo para Distintas Modalidades de Contratos Bilaterales de Energía Eléctrica”, Artículo, Corporación CENACE, Ecuador, 2006. 135 [9] Spyros Makridakis, Steven C. Wheelwright, “Forecasting: Methods and Applications”, Editorial John Wiley & Sons, New York, Estados Unidos, 1978. [10] Ester Gutiérrez Moya, “La Demanda Residencial de Energía Eléctrica en la Comunidad Autónoma de Andalucía: Un análisis cuantitativo”, Tesis de Doctorado, Universidad de Sevilla, España, Junio 2003. [11] Carlos Mallo Gonzáles, “Predicción de la Demanda Eléctrica Horaria mediante Redes Neuronales Artificiales”, Departamento de Economía Cuantitativa, Universidad de Oviedo, España. [12] Gabriel Salazar Yépez, “Tarifación Óptima de Servicios de Transmisión en Mercados Competitivos de Energía Eléctrica”, Tesis de Doctorado, Universidad Nacional de San Juan, Argentina, Septiembre 2005. [13] Peter B. Mandeville, “Definición de las variables”, Ciencia UANL, Universidad Autónoma de Nuevo León, México, 2003. [14] Silvana Granizo Moreta, “Modelo Integrado de Generación, Transmisión y Distribución para el Cálculo de Factores Nodales y para el Proceso de las Transacciones de Energía en el MEM”, Tesis de Pregrado, Escuela Politécnica Nacional, Ecuador, Diciembre 2001. [15] Regulación No. CONELEC 007/00, “Procedimientos del Mercado Eléctrico Mayorista”, Res. Directorio No. 0126/00, 9 de Agosto de 2000. [16] Marcelo A. Sobrevila, “Ingeniería de la Energía Eléctrica: Instalaciones de Potencia”, Libro IV, Marymar Ediciones S. A., Buenos Aires, Argentina, 1988. [17] Regulación No. CONELEC 006/03, “Requisitos para la Calificación de Grandes Consumidores”, 14 de Enero de 2006. 136 [18] Pértigas Díaz, Pita Fernández, “La Distribución Normal”, Trabajo de Investigación, Unidad de Epidemiología Clínica y Bioestadística, España, 2001. [19] John Kennedy, Adam Neville, “Estadística para Ciencias e Ingeniería”, Segunda Edición, Editorial I. S. B. N., Universidad Nacional Autónoma de México, 1982. [20] Andrés Ramos, “Gestión Energética Óptima de un Consumidor Industrial de Vapor y Electricidad en Mercados Liberalizados”, Tesis de Doctorado, Universidad Pontificia Comillas de Madrid, España, 2004. [21] Reglamento para el Funcionamiento del Mercado Eléctrico Mayorista, “Reglamento Sustitutivo del MEM”, Reforma, 8 de Abril de 2004. [22] Giovanny E. Gómez, “Técnicas para Evaluar el Riesgo en el Presupuesto de Capital”, Artículo, GestioPolis.com, 2006. 137 8. ANEXOS 138 ANEXO 2 ANEXO 2: TRATAMIENTO DE SERIES DE DATOS. 139 Demanda de los días laborables de la “Empresa Eléctrica Riobamba S. A.”, para el período comprendido entre Julio de 2004 y Junio de 2006. DEMANDA vs. TIEMPO 45,00 40,00 Demanda (MWh) 35,00 30,00 25,00 20,00 15,00 10,00 5,00 0,00 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 Tiempo (Horas) FIGURA 8-1: Curvas de Demandas Diarias con series de datos sin corregir. 19 20 21 22 23 24 ANEXO 2: TRATAMIENTO DE SERIES DE DATOS. 140 DEMANDA vs. TIEMPO 45,00 40,00 35,00 Dem andas (M Wh) 30,00 25,00 20,00 15,00 10,00 5,00 0,00 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 Tiempo (Horas) FIGURA 8-2: Curvas de Demandas Diarias con series de datos corregidas. 19 20 21 22 23 24 141 ANEXO 4 ANEXO 4: PRONÓSTICO DE DEMANDA. 142 Gráficas del Comportamiento de Demandas Históricas y Pronosticadas. En las siguientes gráficas se puede observar el comportamiento de que tienen las series de Demandas Históricas y Pronosticadas de días sábados, domingos y feriados. Los gráficos de días laborables se encuentran en 4.3.2. a) Empresa Eléctrica Riobamba S.A.: a.1) Días sábados: Demanda vs. Tiempo Demanda (MWh) 50 40 30 20 10 0 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 3000 3500 4000 Tiempo (Horas) Históricas Pronosticadas a.2) Días domingos: Demanda vs. Tiempo Demanda (MWh) 50 40 30 20 10 0 0 500 1000 1500 2000 2500 Tiempo (Horas) Históricas Pronosticadas ANEXO 4: PRONÓSTICO DE DEMANDA. 143 a.3) Días feriados: Demanda vs. Tiempo Demanda (MWh) 50 40 30 20 10 0 0 100 200 300 400 500 600 700 Tiempo (Horas) Históricas Pronosticadas FIGURA 8-3: Comportamiento de Demandas Históricas y Pronosticadas de la EE Riobamba. b) Empresa Eléctrica Santa Elena S.A.: b.1) Días sábados: Demanda vs Tiempo 80 Energia(MWh) 70 60 50 40 30 20 10 0 0 500 1000 1500 2000 2500 Tiempo(Horas) Historicas Pronosticadas 3000 3500 4000 ANEXO 4: PRONÓSTICO DE DEMANDA. 144 b.2) Días domingos: Demanda vs Tiempo 70 Energia(MWh) 60 50 40 30 20 10 0 0 500 1000 1500 2000 Tiempo(Horas) Historicas 2500 3000 3500 4000 Pronosticadas b.3) Días feriados: Demanda vs Tiempo 80 70 Energia(MWh) 60 50 40 30 20 10 0 0 200 400 600 Tiempo(Horas) Historicas 800 1000 Pronosticadas FIGURA 8-4: Comportamiento de Demandas Históricas y Pronosticadas de la EE Santa Elena. ANEXO 4: PRONÓSTICO DE DEMANDA. 145 c) Grandes Consumidores: c.1) Días sábados: Demanda vs. Tiempo 14 Demanda (MWh) 12 10 8 6 4 2 0 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 3000 3500 4000 Tiempo (Horas) Históricas Pronosticadas c.2) Días domingos: Demanda vs. Tiempo 12 Demanda (MWh) 10 8 6 4 2 0 0 500 1000 1500 2000 2500 Tiempo (Horas) Históricas Pronosticadas ANEXO 4: PRONÓSTICO DE DEMANDA. 146 c.3) Días feriados: Demanda vs. Tiempo 14 Demanda (MWh) 12 10 8 6 4 2 0 0 100 200 300 400 500 600 700 Tiempo (Horas) Históricas Pronosticadas FIGURA 8-5: Comportamiento de Demandas Históricas y Pronosticadas de los Grandes Consumidores. COMENTARIO: En estas representaciones gráficas se puede observar la forma en que la demanda de energía eléctrica varía con respecto al tiempo, debido a factores socioeconómicos, políticos, medioambientales, entre otros, que influyen de distinta manera en el comportamiento que tienen las Curvas de Carga. Dentro de esto se enmarca el distinto uso que le dan a la energía los usuarios finales de cada una de las Empresas de Distribución, como también el uso de este recurso por parte de los Grandes Consumidores, lo cual se traduce en valores distintos de demanda de energía para cada tipo de día, para cada mes del año, y en la forma que tienen las Curvas de Carga a lo largo del período analizado. Lo expuesto se puede ver con mayor detalle en 3.6 y en 4.3 del presente estudio. 147 ANEXO 5 ANEXO 5: COEFICIENTE DE ASIMETRÍA DE FISHER. 148 Coeficientes de Asimetría de Fisher de días laborables. Hora 1 Hora 2 Hora 3 Hora 4 Hora 5 Hora 6 Hora 7 Hora 8 Hora 9 Hora 10 Hora 11 Hora 12 Hora 13 Hora 14 Hora 15 Hora 16 Hora 17 Hora 18 Hora 19 Hora 20 Hora 21 Hora 22 Hora 23 Hora 24 Coeficientes de Asimetría de Fisher de días laborables EE Riobamba EE Santa Elena Grandes Consumidores Histórico Pronóstico Histórico Pronóstico Histórico Pronóstico -0,196 -0,459 0,429 0,482 -1,023 -0,155 -0,074 -0,302 0,464 0,397 -1,036 -0,324 -0,006 -0,263 0,299 0,375 -1,038 -0,517 -0,016 -0,196 0,387 0,422 -1,034 -0,286 -0,115 -0,271 0,330 0,392 -1,028 -0,230 -0,477 -0,479 0,246 0,338 -1,013 -0,107 -0,866 -0,491 -0,037 0,051 -1,006 -0,187 -0,050 0,105 -1,864 -0,113 -1,009 -0,164 0,345 0,080 -1,722 0,314 -1,009 -0,521 0,384 0,068 -1,275 0,229 -1,012 -1,186 0,184 -0,350 -1,141 0,156 -1,012 -0,798 0,252 -0,377 -0,995 0,335 -1,012 -0,264 0,230 -0,287 -1,002 0,161 -1,011 -0,383 0,273 -0,136 -1,002 0,234 -1,015 -0,191 -0,310 0,045 -0,998 0,176 -1,013 -0,282 -0,233 -0,150 -0,945 0,199 -1,011 -0,116 -0,011 0,401 -0,143 0,301 -1,012 -0,872 0,144 -0,014 0,075 -0,057 -1,007 -0,122 -0,222 -0,041 0,245 -0,308 -1,002 -0,113 -0,265 -0,036 0,114 0,366 -1,001 -0,142 -0,675 -0,483 0,156 0,000 -1,001 -0,282 -0,407 -0,621 0,331 0,332 -1,002 0,123 -0,399 -0,731 0,398 0,538 -1,004 -0,242 -0,276 -0,427 0,385 0,439 -1,011 -0,274 TABLA 8-1: Coeficientes de Asimetría de Fisher de días laborables. Coeficientes de Asimetría de Fisher de días sábados. Hora 1 Hora 2 Hora 3 Hora 4 Hora 5 Hora 6 Hora 7 Hora 8 Hora 9 Hora 10 Coeficientes de Asimetría de Fisher de días sábados EE Riobamba EE Santa Elena Grandes Consumidores Histórico Pronóstico Histórico Pronóstico Histórico Pronóstico 1,359 -0,250 0,782 0,622 -1,025 0,021 1,290 -0,416 0,834 0,692 -1,031 0,101 1,205 -0,266 0,803 0,663 -1,031 0,123 0,956 -0,084 0,721 0,607 -1,030 0,040 0,565 -0,211 0,673 0,523 -1,022 0,087 -1,381 -0,137 0,540 0,476 -1,012 0,198 -1,094 -0,147 0,615 0,417 -1,006 0,205 -1,232 0,248 0,526 0,223 -1,007 0,080 -1,416 -0,187 0,470 0,191 -1,013 0,095 -1,447 -0,101 0,376 0,284 -1,014 0,252 ANEXO 5: COEFICIENTE DE ASIMETRÍA DE FISHER. Hora 11 Hora 12 Hora 13 Hora 14 Hora 15 Hora 16 Hora 17 Hora 18 Hora 19 Hora 20 Hora 21 Hora 22 Hora 23 Hora 24 -1,466 -1,419 -1,498 -1,524 -1,235 -1,190 -1,171 -1,246 -1,593 -1,314 -1,409 -1,333 0,711 1,450 0,001 0,077 0,157 -0,002 -0,034 -0,019 0,522 0,577 -0,816 -0,091 -0,237 -0,170 -0,143 -0,080 0,379 0,323 0,355 0,411 0,364 0,396 0,425 0,404 0,167 0,534 0,589 0,675 0,762 0,779 0,328 0,231 0,271 0,342 0,327 0,345 0,462 0,227 -0,046 0,529 0,537 0,678 0,500 0,620 149 -1,012 -1,012 -1,014 -1,020 -1,022 -1,014 -1,014 -1,012 -1,002 -1,001 -1,001 -1,002 -1,005 -1,010 0,449 0,373 0,392 0,294 0,204 -0,222 -0,419 -0,505 0,105 0,228 0,351 0,049 0,094 0,341 TABLA 8-2: Coeficientes de Asimetría de Fisher de días sábados. Coeficientes de Asimetría de Fisher de días domingos. Hora 1 Hora 2 Hora 3 Hora 4 Hora 5 Hora 6 Hora 7 Hora 8 Hora 9 Hora 10 Hora 11 Hora 12 Hora 13 Hora 14 Hora 15 Hora 16 Hora 17 Hora 18 Hora 19 Hora 20 Hora 21 Hora 22 Hora 23 Hora 24 Coeficientes de Asimetría de Fisher de días domingos EE Riobamba EE Santa Elena Grandes Consumidores Histórico Pronóstico Histórico Pronóstico Histórico Pronóstico 1,436 0,040 0,784 0,556 -1,018 0,299 1,562 0,311 0,834 0,542 -1,027 0,116 1,551 0,203 0,791 0,364 -1,024 0,471 1,382 0,206 0,817 0,527 -1,021 0,186 -0,503 0,027 0,721 0,245 -1,020 -0,089 -1,134 0,147 0,674 0,149 -1,011 -0,229 -1,041 -0,464 0,630 0,068 -1,007 -0,516 -1,112 -0,017 0,636 0,091 -1,009 -0,290 -1,188 0,321 0,741 0,279 -1,011 -0,382 -1,139 0,216 0,675 0,342 -1,012 -0,478 -1,117 0,342 0,547 0,316 -1,011 -0,677 -1,086 0,479 0,520 0,376 -1,010 -0,649 -1,127 0,057 0,463 0,406 -1,010 -0,568 -1,144 0,319 0,438 0,363 -1,011 -0,774 -1,071 0,106 0,414 0,375 -1,009 -0,309 -1,064 0,556 0,413 0,402 -1,005 -0,050 -1,070 0,392 0,475 0,461 -1,005 -0,356 -1,140 0,879 0,530 0,190 -1,003 0,186 -1,390 -0,202 0,742 -0,013 -1,001 0,107 -1,504 0,035 0,925 0,466 -1,001 -0,189 -1,660 -0,224 0,962 0,469 -1,001 -0,061 -1,578 -0,799 1,087 0,496 -1,001 0,263 -1,424 -0,563 1,157 0,397 -1,004 0,366 -1,436 -0,266 1,306 0,354 -1,008 0,317 TABLA 8-3: Coeficientes de Asimetría de Fisher de días domingos. 150 ANEXO 6 ANEXO 6: PROGRAMA DE SIMULACIÓN. 151 Código Fuente del Programa de Simulación. Se presenta el Código Fuente del programa desarrollado en MATLAB, el cual permite simular mil veces el proceso de análisis de riesgo en contratos bilaterales. Los aspectos teóricos empleados en la secuencia lógica se detallan ampliamente en los capítulos del presente trabajo. 1. Datos requeridos para la simulación. a) Contratos Previos de los consumidores de energía. b) Producción de Energía de la Central Hidroeléctrica. c) Precios Spot. d) Precios de Contrato. La información mencionada debe recopilarse de días laborables, sábados, domingos y feriados. 2. Generación de valores aleatorios por hora. Se utiliza la función normrnd, la cual permite generar una cantidad de valores n aleatorios correspondientes a una Curva Normal, que dependen de la media y desviación estándar ingresadas. Este proceso se utilizó para las 24 horas de días laborables, sábados, domingos y feriados. Hora=normrnd(media,desviacion,n); 3. Generación de matrices de Demanda de Energía por día. Los valores obtenidos por hora se agrupan en una sola matriz, la cual constituye la Matriz de Demandas de Energía por día. Esto se aplica para cada tipo de día. DemandaTotal=[Hora1;Hora2;Hora3;Hora4;Hora5;Hora6;Hora7;Hora8;Hora9;Hora10;Hor a11;Hora12;Hora13;Hora14;Hora15;Hora16;Hora17;Hora18;Hora19;Hora20;Hora21;Hora2 2;Hora23;Hora24]; 4. Cálculo de Flujos de Dinero horarios para cada modalidad de contratación. En esta parte se determinan los Ingresos que tiene la generadora para el Caso Base, Variación de Generación, y Variación de Precios de Contrato, de acuerdo a cada modalidad de contratación. Se toma como ejemplo el cálculo efectuado para días laborables del Caso Base. ANEXO 6: PROGRAMA DE SIMULACIÓN. 152 for q=1:1000 demandaM=M_DemandaTotal(:,h:h+51); “Demanda de Energía”. generacionM=M_GeneracionTotal; “Producción de Energía”. precio_contrato=35*ones(24,52); “Precios de Contrato”. Contrato_previoM=ContPrevM; “Contratos Previos”. Precio_spotM=PspotM; “Precios Spot” El número de datos dentro del período de análisis de días laborables es 52, de sábados 53, de domingos 52, y de feriados 13. Las Curvas de Contrato se determinan de acuerdo a las características que tiene cada tipo de contrato, mismas que fueron explicadas a lo largo de este estudio. Para el contrato tipo “Pague lo Contratado”, los valores que corresponden a la Curva de Contrato son datos establecidos. P_contratadoM=P_ContratadoMiercoles; Para los contratos “Pague lo Demandado” y “Pague lo Producido con Tope de Demanda”, la Curva de Contrato resulta de la diferencia entre la Demanda de Energía y los Contratos Previos. for j=1:52 for i=1:24 tempM(i,j)=demandaM(i,j)-Contrato_previoM(i,j); Los flujos de dinero para el tipo de contrato “Pague lo Contratado” se determinan de la siguiente forma: Si la generación es mayor que la demanda del contrato: if generacionM(i,j)>P_contratadoM(i,j); PC_IngresosM(i,j)=P_contratadoM(i,j)*precio_contrato(i,j)+(generacionM(i,j)P_contratadoM(i,j))*Precio_spotM(i,j); else PC_IngresosM(i,j)=P_contratadoM(i,j)*precio_contrato(i,j); [$] “flujo de dinero” end Si la generación es menor que la demanda del contrato: if tempM(i,j)<0 PC_EgresosM(i,j)=(P_contratadoM(i,j)-generacionM(i,j))*Precio_spotM(i,j); ANEXO 6: PROGRAMA DE SIMULACIÓN. 153 else PC_EgresosM(i,j)=0; end Diferencia entre ingresos y egresos: PC_NetoM(i,j)=PC_IngresosM(i,j)-PC_EgresosM(i,j); Los flujos de dinero para el tipo de contrato “Pague lo Demandado” se determinan de la siguiente forma: if tempM(i,j)>0 P_DemandM(i,j)=tempM(i,j); else P_DemandM(i,j)=0; end Si la generación es mayor que la demanda del contrato: if generacionM(i,j)>P_DemandM(i,j); PD_IngresosM(i,j)=P_DemandM(i,j)*precio_contrato(i,j)+(generacionM(i,j)P_DemandM(i,j))*Precio_spotM(i,j); else PD_IngresosM(i,j)=P_DemandM(i,j)*precio_contrato(i,j); end Si la generación es menor que la demanda del contrato: if (P_DemandM(i,j)-generacionM(i,j))>0 PD_EgresosM(i,j)=(P_DemandM(i,j)-generacionM(i,j))*Precio_spotM(i,j); else PD_EgresosM(i,j)=0; end Diferencia entre ingresos y egresos que tendrá el Generador: PD_NetoM(i,j)=PD_IngresosM(i,j)-PD_EgresosM(i,j); Los flujos de dinero para el tipo de contrato “Pague lo Producido con Tope” se determinan de la siguiente forma: ANEXO 6: PROGRAMA DE SIMULACIÓN. 154 if tempM(i,j)>0 if tempM(i,j)>generacionM(i,j) P_producido_topeM(i,j)=generacionM(i,j); else P_producido_topeM(i,j)=tempM(i,j); end else P_producido_topeM(i,j)=0; end PT_IngresosM(i,j)=P_producido_topeM(i,j)*precio_contrato(i,j)+(generacionM(i,j)P_producido_topeM(i,j))*Precio_spotM(i,j); PT_EgresosM(i,j)=0; PT_NetoM(i,j)=PT_IngresosM(i,j)-PT_EgresosM(i,j); end end Almacenando los datos de las mil simulaciones realizadas se tienen las siguientes matrices: PC_NetoM_Tm(:,h:h+51)=PC_NetoM; PD_NetoM_Tm(:,h:h+51)=PD_NetoM; PT_NetoM_Tm(:,h:h+51)=PT_NetoM; h=h+52; end De esta forma se han determinado los flujos de dinero horarios, correspondientes a días laborables, sábados, domingos y feriados, de todos los meses que se encuentran dentro del período establecido. 5. Cálculo de Flujos de Dinero diarios para cada modalidad de contratación. Se obtienen sumando los flujos de dinero por hora. result1=sum(PC_NetoM_Tm); result2=sum(PD_NetoM_Tm); result3=sum(PT_NetoM_Tm); 6. Cálculo de Flujos de Dinero semanales para cada modalidad de contratación. ANEXO 6: PROGRAMA DE SIMULACIÓN. 155 Este paso se efectúa únicamente con días laborables. Consiste en multiplicar los resultados obtenidos para los días miércoles (representativos) de cada semana, por la cantidad de días de cada semana. f=1; for r=1:52000 valores1=Miercoles_semanas_t(:,r)*result1(:,r); PC_NetoM_T(:,f)= valores1; valores2=Miercoles_semanas_t(:,r)*result2(:,r); PD_NetoM_T(:,f)= valores2; valores3=Miercoles_semanas_t(:,r)*result3(:,r); PT_NetoM_T(:,f)= valores3; f=f+1; end 7. Cálculo de Flujos de Dinero mensuales para cada modalidad de contratación. Inicialmente se establecen la cantidad de semanas por mes: b=[4 5 4 4 5 4 5 4 4 4 5 4]; a=b; aux=1; aux3=1; aux4=0; for e=1:999, a=[a b]; end for s=1:1000*12, aux4=aux4+a(aux); aux3:aux4; Los resultados de flujos netos de caja, para cada modalidad de contratación, de días laborables, son los siguientes: respPCM(aux)=sum(PC_NetoM_T(aux3:aux4)); respPDM(aux)=sum(PD_NetoM_T(aux3:aux4)); respPTM(aux)=sum(PT_NetoM_T(aux3:aux4)); aux3=aux3+a(aux); aux=aux+1; end end ANEXO 6: PROGRAMA DE SIMULACIÓN. 156 Los resultados de flujos netos de caja, para cada modalidad de contratación, de días sábados, domingos y feriados, se determinan de la siguiente manera: Ejemplo para dias sábados: respPCS(aux)=sum(result1(aux3:aux4)); respPDS(aux)=sum(result2(aux3:aux4)); respPTS(aux)=sum(result3(aux3:aux4)); Cabe mencionar que estos resultados son matrices del orden de 12 por 1000, es decir son flujos de caja correspondientes a 1000 escenarios de cada mes del año en estudio. Con los valores obtenidos se determinan los flujos netos mensuales de cada contrato. Ejemplo para el tipo de contrato “Pague lo Contratado”: auxi1=respPCM+respPCS+respPCDom; m=1; n=1; f=1; for a=1:1000 Julio1(:,n)=auxi1(:,m); Agosto1(:,n)=auxi1(:,m+1); Septiembre1(:,n:n)=auxi1(:,m+2); Octubre1(:,n)=auxi1(:,m+3); Noviembre1(:,n)=auxi1(:,m+4); Diciembre1(:,n)=auxi1(:,m+5); Enero1(:,n)=auxi1(:,m+6); Febrero1(:,n)=auxi1(:,m+7); Marzo1(:,n)=auxi1(:,m+8); Abril1(:,n)=auxi1(:,m+9); Mayo1(:,n)=auxi1(:,m+10); Junio1(:,n)=auxi1(:,m+11); fer_agost1(:,n)=respPCFer(:,f); fer_octu1(:,n)=respPCFer(:,f+1); fer_nov1(:,n)=respPCFer(:,f+2); fer_dic1(:,n)=respPCFer(:,f+3); fer_ener1(:,n)=respPCFer(:,f+4); fer_feb1(:,n)=respPCFer(:,f+5); fer_abr1(:,n)=respPCFer(:,f+6); fer_may1(:,n)=respPCFer(:,f+7); ANEXO 6: PROGRAMA DE SIMULACIÓN. 157 m=m+12; n=n+1; f=f+8; end PD_JULIO=Julio2; PD_AGOSTO=Agosto2+fer_agost2; PD_SEPTIEMBRE=Septiembre2; PD_OCTUBRE=Octubre2+fer_octu2; PD_NOVIEMBRE=Noviembre2+fer_nov2; PD_DICIEMBRE=Diciembre2+fer_dic2; PD_ENERO=Enero2+fer_ener2; PD_FEBRERO=Febrero2+fer_feb2; PD_MARZO=Marzo2; PD_ABRIL=Abril2+fer_abr2; PD_MAYO=Mayo2+fer_may2; PD_JUNIO=Junio2; 8. Cálculo de Costos Fijos y Variables de la Generadora. Datos: Costo_KW_instalado=1000; [$] Vida_util=30; [años] Tir=14; [% anual] Capacidad_Central=13; [MW] Cálculo de Costos Fijos anuales: CostoF_Presente=Capacidad_Central*1000*Costo_KW_instalado; CostosF_ano_anualidades=payper((Tir/100),Vida_util,CostoF_Presente,0,0); Cálculo de Costos Fijos mensuales: CostosF_mes=(CostosF_ano_anualidades)/12; Cálculo de Costos Variables por año: CostosV_ano_anualidades=CostosF_ano_anualidades*0.06; ANEXO 6: PROGRAMA DE SIMULACIÓN. 158 Cálculo de Costos Variables por mes: CostosV_mes=(CostosV_ano_anualidades)/12; Cálculo de Costos Totales por mes: COSTOS_TOTALES_MENSUALES=CostosF_mes+CostosV_mes; 9. Cálculo de Potencia Remunerable Puesta a Disposición. precio_KW_mes=5.70; Valor que se paga por kW mes. gen_mier=mean(M_GeneracionTotal); gen_sab=mean(S_GeneracionTotal); gen_dom=mean(D_GeneracionTotal); gen_fer=mean(GeFeriados); A continuación se calcula la PRPD mensual, tomando en cuenta que los valores de la matriz a varían dependiendo del tipo de día que se considere (laborable, sábado, domingo, feriado). Ejemplo para días laborables: a=[4 5 4 4 5 4 5 4 4 4 5 4]; aux=1; aux3=1; aux4=0; for i=1:12 aux4=aux4+a(aux); aux3:aux4; Promedio_Pot_Mier(aux)=mean(gen_mier(aux3:aux4)); [MW] aux3=aux3+a(aux); aux=aux+1; end De esta forma la PRPD mensual es: feriados_poten=[0,Promedio_Pot_Fer(:,1),0,Promedio_Pot_Fer(:,2),Promedio_Pot_Fe r(:,3),Promedio_Pot_Fer(:,4),Promedio_Pot_Fer(:,5),Promedio_Pot_Fer(:,6),0,Promedi o_Pot_Fer(:,7),Promedio_Pot_Fer(:,8),0]; pot_pro_dias=[Promedio_Pot_Mier;Promedio_Pot_Sab;Promedio_Pot_Dom;feriados _poten]; auxi4=sum(pot_pro_dias); [MW] ANEXO 6: PROGRAMA DE SIMULACIÓN. 159 Ingresos_pot_Jul=((auxi4(:,1)/3)*1000*precio_KW_mes); Ingresos_pot_Agost=((auxi4(:,2)/4)*1000*precio_KW_mes); Ingresos_pot_Sept=((auxi4(:,3)/3)*1000*precio_KW_mes); Ingresos_pot_Octub=((auxi4(:,4)/4)*1000*precio_KW_mes); Ingresos_pot_Nov=((auxi4(:,5)/4)*1000*precio_KW_mes); Ingresos_pot_Dic=((auxi4(:,6)/4)*1000*precio_KW_mes); Ingresos_pot_Ene=((auxi4(:,7)/4)*1000*precio_KW_mes); Ingresos_pot_Feb=((auxi4(:,8)/4)*1000*precio_KW_mes); Ingresos_pot_Mar=((auxi4(:,9)/3)*1000*precio_KW_mes); Ingresos_pot_Abril=((auxi4(:,10)/4)*1000*precio_KW_mes); Ingresos_pot_May=((auxi4(:,11)/4)*1000*precio_KW_mes); Ingresos_pot_Jun=((auxi4(:,12)/3)*1000*precio_KW_mes); 9. Cálculo de Ingresos Totales anuales para cada modalidad de contratación. Para determinar estos ingresos, es necesario que inicialmente se calculen los Ingresos Totales mensuales para cada tipo de contrato, mismos que resultan de la suma de los ingresos mensuales por venta de energía más los ingresos mensuales por PRPD. 10. Cálculo de Beneficios Totales mensuales para cada modalidad de contratación. Estos beneficios se obtienen de restar de los Ingresos Totales, los Costos Totales obtenidos. Se ha tomado como ejemplo el tipo de contrato “Pague lo Contratado”. BeneficiosC_Julio=INGT_JULIO_PC-COSTOS_TOTALES_MENSUALES; BeneficiosC_Agosto=INGT_AGOSTO_PC-COSTOS_TOTALES_MENSUALES; BeneficiosC_Septiembre=INGT_SEPTIEMBRE_PC-COSTOS_TOTALES_MENSUALES; BeneficiosC_Octubre=INGT_OCTUBRE_PC-COSTOS_TOTALES_MENSUALES; BeneficiosC_Noviembre=INGT_NOVIEMBRE_PC-COSTOS_TOTALES_MENSUALES; BeneficiosC_Diciembre=INGT_DICIEMBRE_PC-COSTOS_TOTALES_MENSUALES; BeneficiosC_Enero=INGT_ENERO_PC-COSTOS_TOTALES_MENSUALES; BeneficiosC_Febrero=INGT_FEBRERO_PC-COSTOS_TOTALES_MENSUALES; BeneficiosC_Marzo=INGT_MARZO_PC-COSTOS_TOTALES_MENSUALES; BeneficiosC_Abril=INGT_ABRIL_PC-COSTOS_TOTALES_MENSUALES; BeneficiosC_Mayo=INGT_MAYO_PC-COSTOS_TOTALES_MENSUALES; BeneficiosC_Junio=INGT_JUNIO_PC-COSTOS_TOTALES_MENSUALES; ANEXO 6: PROGRAMA DE SIMULACIÓN. 160 11. Cálculo de Beneficios Totales al año para cada modalidad de contratación. Pague lo Contratado: Matriz_generalC=[BeneficiosC_Julio;BeneficiosC_Agosto;BeneficiosC_Septiembre;BeneficiosC_O ctubre;BeneficiosC_Noviembre;BeneficiosC_Diciembre;BeneficiosC_Enero;BeneficiosC_Febrero;B eneficiosC_Marzo;BeneficiosC_Abril;BeneficiosC_Mayo;BeneficiosC_Junio]; EaR_Sta_Elena=sum(Matriz_generalC); Pague lo Demandado: Matriz_generalD=[BeneficiosD_Julio;BeneficiosD_Agosto;BeneficiosD_Septiembre;BeneficiosD_O ctubre;BeneficiosD_Noviembre;BeneficiosD_Diciembre;BeneficiosD_Enero;BeneficiosD_Febrero;B eneficiosD_Marzo;BeneficiosD_Abril;BeneficiosD_Mayo;BeneficiosD_Junio]; EaR_Sta_Elena=sum(Matriz_generalD); Pague lo Producido con Tope: Matriz_generalT=[BeneficiosT_Julio;BeneficiosT_Agosto;BeneficiosT_Septiembre;BeneficiosT_Oct ubre;BeneficiosT_Noviembre;BeneficiosT_Diciembre;BeneficiosT_Enero;BeneficiosT_Febrero;Ben eficiosT_Marzo;BeneficiosT_Abril;BeneficiosT_Mayo;BeneficiosT_Junio]; EaR_Sta_Elena=sum(Matriz_generalT); 161 ANEXO 7 ANEXO 7: CONTRATO TIPO “PAGUE LO DEMANDADO”. 162 Resultados anuales de CFaR para la “Empresa Eléctrica Santa Elena S. A.”, para el tipo de contrato “Pague lo Demandado”. a) Caso Base: 140 120 Frecuencia 100 80 60 40 20 0 1.9 1.92 1.94 1.96 1.98 2 Dólares ($) 2.02 1.94 1.96 Dólares ($) 1.98 2.04 2.06 2.08 6 x 10 b) Variación de Generación: 140 120 Frecuencia 100 80 60 40 20 0 1.86 1.88 1.9 1.92 c) Variación de Precios de Contrato: 2 2.02 2.04 6 x 10 ANEXO 7: CONTRATO TIPO “PAGUE LO DEMANDADO”. 163 140 120 Frecuencia 100 80 60 40 20 0 2.42 2.44 2.46 2.48 2.5 2.52 Dólares ($) 2.54 2.56 2.58 6 x 10 FIGURA 8-6: Flujos de Dinero Anuales para el tipo de contrato "Pague lo Demandado" de la “Empresa Eléctrica Santa Elena S. A.”. Resultados anuales de CFaR para los “Grandes Consumidores”, para el tipo de contrato “Pague lo Demandado”. a) Caso Base: 140 120 Frecuencia 100 80 60 40 20 0 3.01 3.015 3.02 3.025 3.03 3.035 Dólares ($) 3.04 3.045 3.05 6 x 10 ANEXO 7: CONTRATO TIPO “PAGUE LO DEMANDADO”. 164 b) Variación de Generación: 150 Frecuencia 100 50 0 2.97 2.975 2.98 2.985 2.99 2.995 Dólares ($) 3 3.005 3.01 6 x 10 c) Variación de Precios de Contrato: 140 120 Frecuencia 100 80 60 40 20 0 3.475 3.48 3.485 3.49 3.495 Dólares ($) 3.5 3.505 3.51 6 x 10 FIGURA 8-7: Flujos de Dinero Anuales para el tipo de contrato "Pague lo Demandado" de los “Grandes Consumidores”. 165 ANEXO 8 ANEXO 8: CONTRATO TIPO “PAGUE LO PRODUCIDO CON TOPE”. 166 Resultados anuales de CFaR para la “Empresa Eléctrica Santa Elena S. A.”, para el tipo de contrato “Pague lo Producido con Tope”. a) Caso Base: 160 140 120 Frecuencia 100 80 60 40 20 0 3.22 3.23 3.24 3.25 3.26 3.27 3.28 Dólares ($) 3.29 3.23 3.24 3.25 Dólares ($) 3.26 3.3 3.31 3.32 6 x 10 b) Variación de Generación: 160 140 120 Frecuencia 100 80 60 40 20 0 3.19 3.2 3.21 3.22 c) Variación de Precios de Contrato: 3.27 3.28 3.29 6 x 10 ANEXO 8: CONTRATO TIPO “PAGUE LO PRODUCIDO CON TOPE”. 167 150 Frecuencia 100 50 0 3.56 3.57 3.58 3.59 3.6 3.61 Dólares ($) 3.62 3.63 3.64 3.65 6 x 10 FIGURA 8-8: Flujos de Dinero Anuales para el tipo de contrato "Pague lo Producido con Tope" de la “Empresa Eléctrica Santa Elena S. A.”. Resultados anuales de CFaR para los “Grandes Consumidores”, para el tipo de contrato “Pague lo Producido con Tope”. a) Caso Base: 140 120 Frecuencia 100 80 60 40 20 0 3.69 3.695 3.7 3.705 Dólares ($) 3.71 3.715 3.72 6 x 10 ANEXO 8: CONTRATO TIPO “PAGUE LO PRODUCIDO CON TOPE”. 168 b) Variación de Generación: 150 Frecuencia 100 50 0 3.65 3.655 3.66 3.665 Dólares ($) 3.67 3.675 3.68 6 x 10 c) Variación de Precios de Contrato: 140 120 Frecuencia 100 80 60 40 20 0 4.04 4.045 4.05 4.055 Dólares ($) 4.06 4.065 4.07 6 x 10 FIGURA 8-9: Flujos de Dinero Anuales para el tipo de contrato "Pague lo Producido con Tope" de los “Grandes Consumidores”. 169 ANEXO 9 ANEXO 9: ANÁLISIS CON EaR. 170 Ingresos mensuales Totales de dinero, para el tipo de contrato “Pague lo Contratado”. 2007 2006 Mes Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Riobamba ($) 466.786,67 262.315,63 128.390,00 -6.102,00 -10.921,00 28.378,10 552.540,00 498.940,00 518.830,00 462.480,00 539.100,00 467.130,00 Caso Base Santa Elena ($) 472.016,67 265.325,63 132.780,00 -2.376,00 -9.019,00 32.066,80 554.620,00 500.700,00 522.080,00 462.240,00 540.880,00 467.170,00 Consumidores ($) 488.936,67 268.475,63 120.167,00 -4.294,00 -2.661,00 45.643,00 555.900,00 519.370,00 528.610,00 497.940,00 571.610,00 488.430,00 Variación Generación Riobamba Santa Elena Consumidores ($) ($) ($) 461.476,67 466.716,67 483.626,67 259.065,63 262.075,63 265.225,63 125.792,00 130.180,00 117.565,00 -7.883,00 -4.157,00 -6.076,00 -12.111,00 -10.209,00 -3.851,00 26.948,00 30.636,70 44.213,00 547.410,00 549.490,00 550.770,00 494.350,00 496.110,00 514.780,00 514.090,00 517.340,00 523.870,00 458.670,00 458.430,00 494.130,00 533.950,00 535.720,00 566.460,00 463.120,00 463.160,00 484.420,00 Variación Precios de Contrato Riobamba Santa Elena Consumidores ($) ($) ($) 493.746,67 498.386,67 520.016,67 290.055,63 292.585,63 300.755,63 154.080,00 157.870,00 150.530,00 22.128,10 25.374,00 27.625,70 17.308,90 18.730,90 29.259,00 57.893,00 60.982,00 78.163,00 580.290,00 581.890,00 588.180,00 525.590,00 526.870,00 549.130,00 545.310,00 547.960,00 560.050,00 491.200,00 490.470,00 529.500,00 568.120,00 569.420,00 604.610,00 492.820,00 492.260,00 518.790,00 TABLA 8-4: Ingresos mensuales Totales, para el tipo de contrato "Pague lo Contratado”. ANEXO 9: ANÁLISIS CON EaR. 171 Ingresos mensuales Totales de dinero, para el tipo de contrato “Pague lo Demandado”. Mes Máximo Mínimo Promedio Máximo Agosto Mínimo Promedio Máximo Septiembre Mínimo Promedio Máximo Octubre Mínimo Promedio Máximo Noviembre Mínimo Promedio Máximo Diciembre Mínimo Promedio Julio 2006 Valor Caso Base Riobamba Santa Elena Consumidores ($) ($) ($) 276.549,71 197.659,36 444.833,01 253.670,97 128.248,96 432.944,27 163.767,01 438.937,45 265.215,81 67.303,41 168.726,16 233.171,75 52.788,26 125.860,72 226.293,12 60.712,06 149.529,33 229.714,41 -133.867,24 66.498,12 75.810,58 -153.206,20 13.347,68 65.829,35 -143.780,86 38.305,93 70.825,94 -327.712,35 -60.310,47 -52.590,13 -346.563,44 -111.974,39 -63.836,27 -336.659,56 -84.862,58 -59.281,95 -137.546,97 -31.101,16 -36.780,07 -152.382,96 -74.784,89 -44.164,97 -145.316,48 -52.673,59 -40.391,67 -107.137,13 35.227,76 17.817,93 -126.672,12 -11.772,21 7.176,39 -117.554,16 10.611,71 12.407,02 Variación Generación Riobamba Santa Elena Consumidores ($) ($) ($) 271.243,67 192.353,29 439.605,61 248.364,93 122.942,89 427.826,01 259.909,78 158.460,93 433.792,37 64.054,81 165.477,55 229.991,65 49.539,65 122.612,11 222.154,57 57.463,46 146.280,72 226.427,89 -136.468,93 63.896,42 74.111,68 -155.807,89 10.745,99 63.609,06 -146.382,54 35.704,23 68.239,35 -329.493,88 -62.091,99 -55.904,82 -348.344,98 -113.755,91 -65.829,74 -338.441,09 -86.644,10 -61.086,88 -138.737,09 -32.291,29 -37.604,54 -153.573,09 -75.975,01 -45.288,54 -146.506,61 -53.863,71 -41.550,97 -108.567,20 33.797,70 15.925,41 -128.102,19 -13.202,27 5.901,58 -118.984,23 9.181,65 11.165,20 Variación Precios de Contrato Riobamba Santa Elena Consumidores ($) ($) ($) 320.901,70 253.021,84 482.402,56 299.591,18 186.544,78 471.202,20 310.178,98 220.534,94 476.786,88 122.897,62 209.489,70 271.963,13 110.310,22 172.609,66 266.301,91 117.030,05 192.572,94 269.160,70 -78.270,77 99.397,24 112.090,80 -95.598,52 52.182,98 103.256,16 -87.164,56 74.255,65 107.692,69 -262.609,98 -25.635,48 -14.298,17 -279.463,52 -71.448,93 -24.149,76 -270.610,64 -47.429,25 -20.166,76 -92.022,93 8,57 1.852,53 -104.844,74 -37.729,44 -4.464,04 -98.814,70 -18.466,82 -1.210,14 -63.607,98 62.688,15 57.365,53 -81.371,77 19.765,11 47.318,88 -73.108,35 40.346,62 52.346,01 ANEXO 9: ANÁLISIS CON EaR. Mes Enero Febrero 2007 Marzo Abril Mayo Junio Valor Máximo Mínimo Promedio Máximo Mínimo Promedio Máximo Mínimo Promedio Máximo Mínimo Promedio Máximo Mínimo Promedio Máximo Mínimo Promedio Caso Base Riobamba Santa Elena Consumidores ($) ($) ($) 443.796,75 405.528,36 524.884,99 429.151,65 364.567,80 518.007,37 436.005,48 384.422,64 521.419,07 424.597,13 439.857,38 494.639,26 412.294,93 399.489,35 486.578,44 418.833,05 420.886,70 490.068,42 363.602,22 466.943,84 504.493,41 346.029,11 419.865,91 495.379,16 441.718,34 500.377,49 354.962,23 367.257,03 435.444,88 490.987,98 353.294,06 397.131,47 483.706,58 359.552,33 415.818,00 487.037,44 379.418,72 388.833,20 542.565,23 362.405,15 344.601,67 531.930,51 370.721,43 366.239,18 537.196,42 363.456,90 379.325,64 473.404,98 349.974,04 339.753,16 466.557,60 356.628,54 360.864,46 469.651,63 172 Variación Generación Riobamba Santa Elena Consumidores ($) ($) ($) 438.667,10 400.398,71 520.369,89 424.022,00 359.438,15 512.856,44 430.875,83 379.292,99 516.297,02 420.008,69 435.268,93 488.506,93 407.706,50 394.900,90 481.187,12 414.244,61 416.298,24 485.465,35 358.863,22 462.204,83 499.817,10 341.290,11 415.126,90 491.564,22 350.223,23 436.979,33 495.680,69 363.448,55 431.636,57 487.245,00 349.485,59 393.323,16 479.430,39 355.743,86 412.009,69 483.195,54 374.260,28 383.674,85 536.774,67 357.246,70 339.443,32 527.308,85 365.562,98 361.080,83 532.070,08 359.447,38 375.316,22 469.053,37 345.964,51 335.743,74 461.839,84 352.619,01 356.855,05 465.542,61 Variación Precios de Contrato Riobamba Santa Elena Consumidores ($) ($) ($) 485.374,05 454.100,95 564.005,31 472.667,25 418.109,95 557.702,43 478.595,33 435.668,10 560.864,68 460.379,07 472.692,81 530.484,68 449.764,65 438.192,40 523.925,55 455.376,90 456.751,25 526.622,41 409.942,26 501.151,89 542.285,61 394.270,21 459.025,84 534.003,44 402.139,98 478.694,28 538.549,56 408.655,62 470.929,37 529.775,03 396.323,27 437.431,35 522.651,67 401.623,50 452.776,97 525.896,91 426.975,50 443.128,16 582.784,36 411.373,89 402.812,50 573.173,85 418.938,36 422.462,08 577.696,02 405.694,82 431.196,78 510.207,64 393.553,08 396.605,87 503.602,15 399.594,48 414.974,14 506.511,89 TABLA 8-5: Ingresos mensuales Totales, para el tipo de contrato "Pague lo Demandado”. ANEXO 9: ANÁLISIS CON EaR. 173 Ingresos mensuales Totales de dinero, para el tipo de contrato “Pague lo Producido con Tope”. Mes Máximo Mínimo Promedio Máximo Agosto Mínimo Promedio Máximo Septiembre Mínimo Promedio Máximo Octubre Mínimo Promedio Máximo Noviembre Mínimo Promedio Máximo Diciembre Mínimo Promedio Julio 2006 Valor Caso Base Riobamba Santa Elena Consumidores ($) ($) ($) 398.212,38 389.390,87 470.019,49 388.511,55 367.964,41 458.068,14 393.142,55 376.899,34 464.319,82 252.448,64 289.035,85 298.014,11 248.858,18 266.992,29 292.824,03 250.411,99 278.068,62 295.558,88 172.450,00 200.334,34 193.174,00 172.450,00 177.880,80 193.150,00 172.450,00 187.307,44 193.150,20 117.645,00 133.356,34 131.948,25 117.645,00 121.723,76 131.805,00 117.645,00 126.476,44 131.812,81 97.634,73 104.063,71 104.743,44 94.541,08 94.919,82 104.508,40 96.032,97 99.589,54 104.638,66 126.102,30 141.252,42 136.642,06 122.084,58 128.497,45 136.276,62 123.715,24 134.268,18 136.515,59 Variación Generación Riobamba Santa Elena Consumidores ($) ($) ($) 394.320,60 385.952,15 465.006,90 384.849,79 364.963,89 453.154,89 389.343,75 373.777,13 459.135,35 250.504,56 286.599,08 295.138,66 246.992,24 264.734,32 289.645,10 248.508,47 275.689,42 292.514,81 171.290,80 198.678,50 191.855,32 171.290,80 176.537,44 191.825,20 171.290,80 185.822,61 191.825,41 116.852,04 132.334,88 131.076,04 116.852,04 120.852,56 130.898,76 116.852,04 125.534,41 130.905,63 96.970,68 103.290,75 104.021,67 93.891,63 94.241,90 103.819,30 95.377,74 98.867,52 103.926,24 125.288,69 140.254,53 135.740,12 121.311,67 127.613,43 135.412,46 122.924,92 133.329,88 135.628,74 Variación Precios de Contrato Riobamba Santa Elena Consumidores ($) ($) ($) 433.093,57 426.762,06 503.717,27 424.302,27 407.721,82 492.778,27 428.447,76 415.449,10 498.440,64 280.283,17 311.380,73 323.744,77 277.481,62 292.733,36 319.206,86 278.678,34 302.007,28 321.552,01 193.150,00 217.898,84 213.870,06 193.150,00 197.799,09 213.850,00 193.150,00 206.251,49 213.850,16 131.805,00 145.858,74 146.088,47 131.805,00 135.355,31 145.965,00 131.805,00 139.635,99 145.971,68 108.069,87 113.459,78 115.844,19 105.419,61 105.519,62 115.611,70 106.666,46 109.503,59 115.757,07 139.134,44 151.878,28 150.545,73 135.239,84 140.435,20 150.162,35 136.858,79 145.589,14 150.424,82 ANEXO 9: ANÁLISIS CON EaR. Mes Enero Febrero 2007 Marzo Abril Mayo Junio Valor Máximo Mínimo Promedio Máximo Mínimo Promedio Máximo Mínimo Promedio Máximo Mínimo Promedio Máximo Mínimo Promedio Máximo Mínimo Promedio Caso Base Riobamba Santa Elena Consumidores ($) ($) ($) 465.589,55 468.197,35 524.899,02 456.050,09 448.309,85 518.193,15 460.373,72 457.928,85 521.438,63 441.099,68 470.154,81 494.641,21 431.761,43 439.411,55 486.719,53 436.412,98 456.669,16 490.102,98 416.852,62 490.068,86 504.480,42 411.828,66 456.868,44 495.379,16 414.109,25 472.062,88 500.392,01 395.604,99 448.828,18 490.908,82 389.201,64 417.991,10 483.732,10 392.597,34 432.378,94 487.020,54 432.180,24 465.689,11 542.590,19 424.013,60 438.727,77 531.973,68 428.039,71 451.402,26 537.238,56 400.194,81 430.523,95 473.431,82 393.633,13 410.750,72 466.564,24 396.778,88 420.707,00 469.663,82 174 Variación Generación Riobamba Santa Elena Consumidores ($) ($) ($) 461.479,06 464.350,73 520.369,89 452.128,65 444.743,99 512.858,29 456.360,41 454.152,71 516.324,99 437.315,61 466.322,17 488.536,54 428.017,02 435.694,50 481.246,90 432.645,97 452.856,35 485.513,29 413.380,91 485.819,95 499.817,10 408.550,91 452.875,00 491.627,26 410.761,98 468.009,27 495.704,36 392.582,26 445.370,19 487.185,36 386.305,01 414.759,89 479.439,18 389.660,16 429.006,15 483.177,51 428.428,62 461.991,79 536.903,37 420.412,89 435.200,77 527.335,39 424.340,27 447.822,90 532.122,89 396.942,58 427.452,19 469.041,91 390.522,60 407.778,43 461.956,68 393.626,32 417.665,44 465.559,80 Variación Precios de Contrato Riobamba Santa Elena Consumidores ($) ($) ($) 504.550,24 507.667,82 564.010,88 496.270,84 490.077,14 557.931,74 499.968,46 498.318,80 560.878,95 474.945,37 499.059,31 530.486,31 466.425,96 472.316,69 524.040,74 470.661,00 487.260,24 526.649,77 456.995,08 520.515,31 542.266,41 452.542,63 490.666,27 534.003,44 454.460,78 504.667,92 538.560,75 432.933,45 479.573,18 529.673,63 426.444,40 452.039,51 522.673,51 429.792,74 464.798,28 525.872,65 473.591,62 509.130,58 582.806,11 465.698,36 483.205,05 573.211,46 469.644,47 495.360,94 577.730,65 437.041,92 470.568,93 510.220,43 430.957,61 452.051,15 503.607,09 433.955,47 461.245,42 506.521,51 TABLA 8-6: Ingresos mensuales Totales, para el tipo de contrato "Pague lo Producido con Tope”. 175 ANEXO 10 ANEXO 10: ANÁLISIS CON EaR. 176 Beneficios anuales de la “Empresa Eléctrica Santa Elena S. A.”, para el tipo de contrato “Pague lo Demandado”. a) Caso Base: b) Variación de Generación: ANEXO 10: ANÁLISIS CON EaR. 177 c) Variación de Precios de Contrato: FIGURA 8-10: Beneficios anuales para el tipo de contrato "Pague lo Demandado" de la “Empresa Eléctrica Santa Elena S. A.”. Beneficios anuales de la “Empresa Eléctrica Santa Elena S. A.”, para el tipo de contrato “Pague lo Producido con Tope”. a) Caso Base: ANEXO 10: ANÁLISIS CON EaR. 178 b) Variación de Generación: c) Variación de Precios de Contrato: FIGURA 8-11: Beneficios anuales para el tipo de contrato "Pague lo Producido con Tope" de la “Empresa Eléctrica Santa Elena S. A.”. ANEXO 10: ANÁLISIS CON EaR. 179 Beneficios anuales de los “Grandes Consumidores”, para el tipo de contrato “Pague lo Demandado”. a) Caso Base: 140 120 Frecuencia 100 80 60 40 20 0 1.67 1.675 1.68 1.685 1.69 1.695 Dólares ($) 1.7 1.65 1.655 Dólares ($) 1.66 1.705 1.71 6 x 10 b) Variación de Generación: 150 Frecuencia 100 50 0 1.63 1.635 1.64 1.645 1.665 1.67 6 x 10 ANEXO 10: ANÁLISIS CON EaR. 180 c) Variación de Precios de Contrato: 140 120 Frecuencia 100 80 60 40 20 0 2.135 2.14 2.145 2.15 2.155 Dólares ($) 2.16 2.165 2.17 6 x 10 FIGURA 8-12: Beneficios anuales para el tipo de contrato "Pague lo Demandado" de los “Grandes Consumidores”. Beneficios anuales de los “Grandes Consumidores”, para el tipo de contrato “Pague lo Producido con Tope”. a) Caso Base: 140 120 Frecuencia 100 80 60 40 20 0 2.35 2.355 2.36 2.365 Dólares ($) 2.37 2.375 2.38 6 x 10 ANEXO 10: ANÁLISIS CON EaR. 181 b) Variación de Generación: 150 Frecuencia 100 50 0 2.31 2.315 2.32 2.325 Dólares ($) 2.33 2.335 2.34 6 x 10 c) Variación de Precios de Contrato: 140 120 Frecuencia 100 80 60 40 20 0 2.7 2.705 2.71 2.715 Dólares ($) 2.72 2.725 6 x 10 FIGURA 8-13: Beneficios anuales para el tipo de contrato "Pague lo Producido con Tope" de los “Grandes Consumidores”.