Diapositiva 1

Detección de rayos de alta precisión
Innovación Tecnológica para Predicción de Tormentas Eléctricas
IDENTIFICACIÓN Y ANÁLISIS DE LOS NIVELES DE CALIDAD DEL
SERVICIO ALCANZABLES EN LAS REDES DE DISTRIBUCIÓN DE
ENERGÍA ELÉCTRICA DEL SIN
TALLER
CONTRATO DE PRESTACIÓN DE SERVICIOS no. 026 de 2013, celebrado entre la FIDUCIARIA DE OCCIDENTE S.A. en su calidad de
Vocera y Administradora del PATRIMONIO AUTÓNOMO DENOMINADO “FIDUOCCIDENTE S.A. – FIDEICOMISO CREG” y KERAUNOS
S.A.S.
COMISIÓN DE REGULACIÓN DE ENERGÍA Y GAS
9 de Septiembre de 2014
Keraunos S.A.S  Carrera 23 No. 114A-33, Oficina 103A  Bogotá D.C., Colombia
Tel: +571 7557493; +57 3187419335  www.keraunos.co
Programa
Contenido
Introducción
Parte 1:
EXTERNALIDADES
Condiciones climáticas y atmosféricas
Topografía y fisiografía
Regiones naturales
Parte 2:
INFORMACIÓN DE CIRCUITOS
Información general
Criterios de agrupación
Circuitos representativos
Parte 3:
ESTIMACIÓN DE LOS NIVELES ALCANZABLES
Tasas de falla y tiempos de reparación
Escenarios
Modelado
Resultados
Parte 4:
PROPUESTA DE GRUPOS DE CALIDAD
Definición de una función de riesgo
Marco de comparación
2
 EQUIPO DE TRABAJO
•
•
•
•
•
•
Prof. Horacio Torres Sánchez
Daniel Aranguren Fino, PhD.
Prof. Estrella Parra López
Prof. Jorge Martínez Collantes
Ing. Ramiro Rueda Bueno
Met. Germán Bernal García
•
•
•
•
•
•
•
Jesús Alberto López, Est PhD
Juan Carlos Inampués, MSc.
Claudia Patricia Tovar, Est MSc
Miguel Fernando Romero, Est PhD
Manuel Alejandro Tibaduiza, Ing.
Luisa Barrera, Est. MSc.
Sebastián Jiménez, Est MSc.
3
Resumen ejecutivo
El objetivo es identificar los niveles de calidad alcanzables para el SIN en su estado actual. Se
analizó y depuró la información de 27 OR. Se identificaron las principales externalidades que
afectan a todos los circuitos que conforman el SIN, mediante una división del país en regiones
naturales. Se construyó una función de riesgo a partir de externalidades. Mediante
simulaciones de confiabilidad se evaluaron diferentes escenarios, en los que se analizó
principalmente el efecto de variar los tiempos de reparación en los indicadores de calidad.
Con base en una revisión de literatura se construyeron las tendencias de los indicadores de
calidad en el mundo, en zona tropical y en Colombia. Se propone un nuevo esquema de
grupos de calidad, definidos por un lado por el nivel de riesgo de los circuitos (externalidades)
y por el nivel de ruralidad.
Fuentes de Información
Características del SIN: SUI, Información solicitada mediante Circular CREG 035.
Parámetros Climáticos y Atmosféricos: IDEAM, IGAC, Keraunos.
Fisiografía, Topografía y Entidades Territoriales: IGAC SGC.
Velocidad del viento: UPME.
Nivel de Ruralidad: Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo – PNUD (2011).
4
REVISIÓN DE LITERATURA
Fuente: National Research Council. Terrorism and the Electric Power Delivery
System . Washington, DC: The National Academies Press, 2012
5
Alcance
Estimación de niveles de calidad a partir de las principales externalidades y buenas prácticas
de AOM:
•
No se considera información real de interrupciones
•
No se consideran elementos de protección, corte o maniobra
160
140
Otro tipo de fallas:
• Daños causados por fuentes externas
• Error humano
• Sobrecarga
120
Causas sociales:
• Orden público
• Manipulación de terceros
• Robos de elementos de la red
SAIDI (h)
100
80
Envejecimiento:
• Deterioro de estructuras
• Deterioro de elementos de protección
60
40
Nivel estimado en el estudio:
• Externalidades (atmosféricas y climáticas)
• Buenas prácticas de AOM
20
0
Real
Estimado
6
Parte 1:
EXTERNALIDADES
Condiciones climáticas y atmosféricas
Topografía y fisiografía
7
3. Estaciones meteorológicas
Las estaciones meteorológicas solamente cubren el
35% del área total de los municipios del SIN
Municipios del SIN: 573.700 km2
Cobertura de estaciones meteorológicas: 198.600
km2 (considerando radios de 20 y 30 km)
8
3. Estaciones meteorológicas
Grandes áreas del país no
cuentan con información
meteorológica suficiente
9
3. Condiciones climáticas y atmosféricas
Precipitación
Temperatura
10
3. Condiciones climáticas y atmosféricas
Viento
(Velocidad
media)
Alvehag (2011)
11
3. Condiciones climáticas y atmosféricas
Nivel Ceráunico
12
3. Condiciones climáticas y atmosféricas
Densidad de Descargas a Tierra
(rayos/km2año) - KERAUNOS
Aranguren (2014) “Orveview of the Cloud-to-ground lightning
activity in Colombia”
13
3. Condiciones climáticas y atmosféricas
Índice de salinizaciónIDEAM, IGAC
14
4. Condiciones topográficas
Regiones naturales de
Colombia
15
4. Condiciones topográficas y fisiográficas
Fisiografía
16
4.1. Nivel de Ruralidad
El índice propuesto por INDH:
(a) combina la densidad
demográfica con la distancia
de los centros poblados
mayores y menores,
(b) adopta el municipio como
unidad de análisis y no el
tamaño de las
aglomeraciones,
(c) asume la ruralidad como
un continuo (no una
dicotomía urbano-rural)
*González, Jorge; Vanegas Hernando; Ríos
Mariana y Baldión, Édgar. Una nueva mirada a lo
rural. Informe de Desarrollo Humano 2011 para
Colombia, del Pnudm. (2011).
17
4.1. Nivel de Ruralidad
18
Condiciones topográficas y fisiográficas
Regiones consideradas
para el estudio
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
Llanura del Caribe
Medio Magdalena
Montaña Noreste - Santandereana
Montaña Noroeste - Antioqueña
Altiplano Cundiboyacense
Montaña Centro
Alto Magdalena
Altiplano de Popayán
Montaña Sur
Valle del Cauca
Pacífico
Piedemonte Llanero
Catatumbo.
19
5.2 EVALUACIÓN DE EXTERNALIDADES
21
5.2 EVALUACIÓN DE EXTERNALIDADES
22
5.2. EVALUACIÓN DE EXTERNALIDADES
23
5.2 EVALUACIÓN DE EXTERNALIDADES
25
5.2 EVALUACIÓN DE EXTERNALIDADES
27
5. EVALUACIÓN DE EXTERNALIDADES
28
5.2 EVALUACIÓN DE EXTERNALIDADES
29
5.2 EVALUACIÓN DE EXTERNALIDADES
30
EVALUACIÓN DE EXTERNALIDADES
31
EVALUACIÓN DE EXTERNALIDADES
Incidencia de rayos en una red de
distribución según IEEE 1410
28h 0.6  b
N  Ng
10
Dónde:
N: es el índice de rayos/100 km/año
Ng: es la densidad de rayos a tierra
por km2 por año
h: es la altura del conductor más
alto en (m)
b: es el ancho de la estructura (m)
32
Parte 1:
INFORMACIÓN DE CIRCUITOS
Circular 035
SUI
33
2. FUENTES DE INFORMACIÓN
Información solicitada
mediante la Circular 035
de 2013
27 de los 29 OR
suministraron la
información
oportunamente para ser
analizada en el presente
estudio.
35
2. FUENTES DE INFORMACIÓN
Bases de datos del SUI
compartidas por la CREG
a Keraunos.
36
3. METODOLOGÍA
Diagrama de flujo para la
extracción de información.
38
3. METODOLOGÍA
Algunos de los principales inconvenientes relacionados con en el manejo de la información fueron
los siguientes:
1.
Celdas vacías de la circular 035 de cada OR se trabajaron como, “ceros” en aquellos casos en
donde se percibía que dicho valor fuera coherente. En caso contrario, no se tenía en cuenta este
registro para el análisis estadístico.
2.
Circuitos reportados por el OR en la DB_035, no se encontraron en la BD de Calidad de la CREG.
(CAR_T442_FORMATO5)
3.
Algunos OR reportan de forma diferente sus circuitos en las BD de la CREG. Se evidenció casos
en los cuales el OR reporta en la 035, por ejemplo, circuitos con guiones bajos (_) y en la BD de
SUI con guiones seguidos (-). En aquellos casos, en los cuales era evidente que se trataban del
mismo circuito, se procedió a corregir y cruzar la información.
4.
La BD de calidad (CAR_T442_FORMATO5) presenta como último mes reportado Julio del año
2013.
5.
La BD comercial (CONEXI_ENER_NO_RESID_2011A2013), presenta como último mes reportado
Abril de 2013.
39
3. METODOLOGÍA
Diferenciación
del tipo de
circuito
40
4. RESULTADOS
Universo de
las OR
41
4. RESULTADOS – Universo de los OR
42
4. RESULTADOS – Universo de los OR
43
4. RESULTADOS – Universo de los OR
44
5. Análisis de conglomerados, curvas de probabilidad acumulada y resúmenes
estadísticos para los 27 OR.
Componentes principales de las variables consideradas
0,99
Potencia promedio[kVA]

Component 2
0,79
Las variables longitud y
potencia promedio por
transformador muestran el
mayor poder de
discriminación
0,59
0,39
Usuario más alejado[km]
Cortacircuitos
0,19
Longitud del circuito [km]
-0,01
-0,22
-0,02
0,18
Component 1
Pararrayos
Transformadores
0,38
0,58
49
5. Análisis de conglomerados, curvas de probabilidad acumulada y resúmenes
estadísticos para los 27 OR.

Longitudes largas,
potencia promedio
de transformador
baja.

Longitudes medias,
potencia promedio
de transformador
media.

Longitudes cortas,
potencia promedio
de transformador
alta.
50
5. Análisis de conglomerados, curvas de probabilidad acumulada y resúmenes
estadísticos para los 27 OR.
Histograma de la longitud de los circuitos

La naturaleza de los datos tiene una
distribución asimétrica y con una variabilidad
muy alta.

No es apropiado elaborar un número alto de
grupos, sino elaborar grupos considerando la
naturaleza de los datos

Al realizar una transformación logarítmica la
dispersión se reduce.
500
frequency
400
300
200
100
0
-20
80
180
Longitud [km]
280
380
Longitud (km)
No. Circuitos
800
Promedio
22.24
Desviación estándar
34.9
Coef. de variación
156.9%
Mínimo
0.02
Máximo
316.17
Rango
316.15
Coef. Estan. de simetría
41.9
Coef. Estan. de apuntamiento 97.28
Histograma del logaritmo de longitud de los circuitos
200
frequency
160
120
80
40
0
-5
-3
-1
1
Log(Longitud)
3
5
7
Log(Longitud)
800
2.42
1.16
48.1%
-3.91
5.76
9.67
-4.45
18.31
51
5. Análisis de conglomerados, curvas de probabilidad acumulada y resúmenes
estadísticos para los 27 OR.
Histograma del logaritmo de la potencia promedio

La naturaleza de los datos tiene una
distribución asimétrica y con una variabilidad
muy alta.

No es apropiado elaborar un número alto de
grupos, sino elaborar grupos considerando la
naturaleza de los datos

Al realizar una transformación logarítmica la
dispersión se reduce.
150
frequency
120
90
60
30
0
0
200
400
Potencia promedio [kVA]
600
800
Potencia (kVA)
697
No. Circuitos
145.7
Promedio
82.5
Desviación estándar
56.7%
Coef. de variación
10
Mínimo
500
Máximo
490
Rango
14.1
Coef. Estan. de simetría
Coef. Estan. de apuntamiento 13.2
Histograma del logaritmo de la potencia promedio
150
frequency
120
90
60
30
0
2.1
3.1
4.1
5.1
log(Potencia)
6.1
7.1
Log(Potencia)
697
4.8
0.65
13.56%
2.3
6.21
3.91
-11.45
10.5
52
5. ANEXO: Análisis de conglomerados, curvas de probabilidad acumulada y
resúmenes estadísticos para los 27 OR
Parámetros:
 Longitud total del circuito
 Número total de ramales del
circuito
 Porcentaje de circuito que es
aéreo.
 Porcentaje del circuito que es
subterráneo
 Número total de
transformadores del circuito
53
5. ANEXO: Análisis de conglomerados, curvas de probabilidad acumulada y
resúmenes estadísticos para los 27 OR
Codensa, conglomerado 3.
58
Parte 3:
CIRCUITOS REPRESENTATIVOS
Circuitos base
Condiciones climáticas y atmosféricas
59
5. Identificación de las diferentes externalidades en los municipios y circuitos que
componen el SIN
60
5.1 SELECCIÓN DE CIRCUITOS REPRESENTATIVOS
63
5.3 SELECCIÓN DE CTOS. REPRESENTATIVOS
64
5.3 SELECCIÓN DE CTOS. REPRESENTATIVOS
•
•
•
•
Los circuitos seleccionados debían
estar ubicados dentro del área de
cobertura de al menos una estación
meteorológica.
Se seleccionaron las estaciones
meteorológicas más cercanas a los
centroides de externalidades. En
caso de que el área de cobertura de
la estación más cercana al centroide
de externalidades no coincidiera con
el área de influencia de ningún
circuito centroíde físico y eléctrico,
se seleccionó la siguiente estación
meteorológica más cercana al
centroide de externalidades.
Se seleccionaron circuitos
representativos en todas las 13
regiones seleccionadas.
En caso de regiones con centroides
que presentaran externalidades muy
similares, se escogió solo aquella en
que se encontrara coincidencia con
un circuito centroide.
65
5.3 SELECCIÓN DE CTOS. REPRESENTATIVOS
Diferencias en cuanto a la resolución
y calidad de la información
Información de actividad de rayos
2
GFD (flashes/km year)
•
66
5.3 SELECCIÓN DE CTOS. REPRESENTATIVOS
Item
Región
Nivel de
Longitud aproximada Potencia promedio
tensión
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
Altiplano Cundiboyacense
Altiplano Cundiboyacense
Magdalena Medio
Piedemonte Llanero
Piedemonte Llanero
Altiplano de Popayán
Llanura Caribe
Llanura Caribe
Montaña sur
Montaña centro
Montaña centro
Montaña centro
Montaña centro
Catatumbo
Catatumbo
Montaña Noreste - Santandereana
Montaña Noreste - Santandereana
Montaña Noroeste - Antioqueña
Montaña Noroeste - Antioqueña
Valle del Cauca
Valle del Cauca
Valle del Cauca
Alto Magdalena
Pacífico
(km)
2
2
2
3
2
2
2
2
2
2
2
3
2
3
2
3
2
2
2
3
3
2
2
2
(kVA)
12.8
10.3
25.2
13.2
189
15
231
112.2
79.8
56.5
167.8
4.3
172.4
46.7
11.4
20.8
12.9
94.4
10
13.6
10.7
11.7
71.2
62.5
80.04
129.4
Mediante el cruce de
30
825
circuitos base y regiones
35.3
naturales se obtuvieron los
29.4
circuitos representativos
23
(24 circuitos).
40.7
Son circuitos reales.
26.5
22.3
21.1
250
12.5
213.5
riesgo
92.8
bajo medio alto
1043
1
1
2
3
91.7
2
5
4
2
20.3 Conglomerado
106.5
3
1
4
2
1339
TOTAL
7
10
7
985
153.5
22.6
48
67
TOTAL
6
11
7
24
Parte 3:
ESTIMACIÓN DE LOS NIVELES ALCANZABLES
Tasas de falla y tiempos de reparación
Escenarios
Modelado
Resultados
71
REVISIÓN DE LITERATURA
Fuente: National Research Council. Terrorism and the Electric Power Delivery
System . Washington, DC: The National Academies Press, 2012
72
GRUPO2
Externalidades y regiones:
Mediana
GRUPO 4
GRUPO 3
Desviación estándar
ELECTRICARIBE
ESSA
EPM
EBSA
EEC
CODENSA
CENS
CHEC
ENERTOLIMA
GRUPO 5
Mediana
Desviación estándar
DISPAC
EPM
Mediana
Desviación estándar
22.8
60.5
63.0
37.2
15.9
69.9
51.4
64.9
84.2
31.6
41.7
36.5
87.6
54.2
88.4
51.6
10.5
28.5
35.2
67.7
49.9
66.2
146.4
39.6
82.8
100.9
45.9
154.0
44.0
64.7
45.2
50.6
56.5
50.0
27.0
90.6
97.2 51.6
56.5
6.6
23.5
35.8
92.8 48.0
56.0
100.0
99.4
100.0
90.2
99.0
100.0
99.8
99.9
215.7
94.7
119.6
51.6
108.6
290.3
86.7
166.8
20.0
20.7
26.6
50.0
28.5
21.3
23.5
23.8
99.8 114.1
23.6
3.4
99.5
99.4
78.5
64.6
94.7
9.8
71.2
20.7
99.5 79.6
46.0
0.1
21.2
35.7
43.0
98.6
169.4
175.7
129.9
128.9
156.9
101.9
121.5
180.9
89.0
112.8
193.3
74.5
142.4
103.6
23.5
144.0
0.3
0.0
1.2
0.0
0.2
0.4
0.1
0.6
0.3
0.0
0.5
0.6
0.0
0.3
0.7
0.0
0.7
0.0
24.1 128.9
0.3
11.1
43.3
0.4
10.2 136.4
0.8
40.7
66.1
34.7
24.9
44.3
17.4
26.8
27.7
242.2
224.1
131.3
103.6
190.3
345.2
122.9
0.0
0.1
0.2
0.0
0.7
0.7
0.5
0.3
31.2 190.3
0.3
15.2
14.2
66.1
84.9
124.3
224.1
0.3
0.0
0.1
40.2 174.2
0.0
36.7
70.5
0.0
CIRCUITO QUE PUEDE
83.0
47.0
76.0
75.0
100.0
72.5
84.0
94.3
40.0
9.0
41.0
0.1 3.8 0.0 26.9
SUPLENCIA
1.8
2.2
0.0
0.4
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.1
0.0
SER ATENDIDO POR
1.3
0.0
23.1
0.1
2.6
0.0
0.2
7.0
1.0
0.0
0.0
0.1
0.0
0.2
0.1
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
PORCENTAJE DEL
INDICADORES DE
FALLA
0.3
10.5
22.5
24.1
25.7
14.7
22.1
45.9
44.0
1.9
28.1
20.8
36.5
14.5
18.6
27.7
24.9
10.0
24.1
DESCARGADORES DE
SOBRETENSIÓN
(PARARRAYOS)
22.2 112.8
12.1
13.7
37.5
33.2
23.7
0.0
38.3
44.0
21.9
22.8
36.1
0.1 9.1
0.1 1.3
0.0 2.2
0.0 2.0
0.2 1.4
0.0 43.4
0.9 4.5
0.0 5.0
0.0 2.5
0.1 19.6
0.1 5.3
CORTACIRCUITOS
0.7
0.2
0.0
0.5
0.6
0.3
0.0
0.0
0.0
0.0
0.6
SECCIONALIZADORES
61.5
44.4
66.0
72.0
112.8
74.5
103.6
144.0
86.1
193.3
101.9
SECCIONADORES
22.2
16.3
18.0
17.0
36.5
18.6
24.9
24.1
9.7
14.5
44.0
NÚMERO DE
RECONECTADORES
SIN TELECONTROL
NÚMERO DE
RECONECTADORES
TELECONTROLADOS
57.6
16.4
91.8
97.4
98.9
78.5
99.7
84.2
97.2
97.3
100.0
94.7
90.2
100.0
98.0
95.3
90.2
100.0
83.9
LONGITUD (km)
97.0 51.4
PORCENTAJE DEL
CIRCUITO QUE ES
AÉREO
167.7
57.6
78.6
48.4
64.7
50.6
50.0
90.6
34.4
45.2
100.9
NÚMERO DE
TRANSFORMDORES
Mediana
Desviación estandar
ESSA
EPSA
EMCARTAGO
EMCALI
CEO
EPM
ELECTROHUILA
EMSA
ENELAR
CHEC
EDEQ
CEDENAR
ENERTOLIMA
CENS
EEC
EME
EEP
12.2
19.2
25.2
16.4
36.5
54.2
51.6
28.5
51.8
87.6
64.9
66.5
99.0
89.9
97.0
90.2
98.0
90.2
83.9
100.0
100.0
97.2
NÚMERO DE
RAMALES
CODENSA
EBSA
ESSA
CHEC
EDEQ
ENERTOLIMA
EEC
EEP
BAJO PUTUMAYO
CEDENAR
ELECTROHUILA
POTENCIA
PROMEDIO POR
TRNASFORMADOR
(kVA)
GRUPO 1
Mediante la clasificación
de todos los circuitos de los
OR y las características de
las regiones se definieron
“circuitos típicos”.
No son circuitos reales.
OPERADOR DE RED
CIRCUITOS TÍPICOS
0.3
0.0
71.0
12.2
37.5
27.7
25.7
15.3
26.4
48.4
36.1
31.2
46.1
33.2
23.7
22.8
0.0
31.0
38.3
13.3
44.0
8.2
23.1
0.3
0.0
10.5
9.4
1.1
0.0
31.2
0.0
0.1
2.6
0.0
0.0
0.0
0.2
20.0
7.0
0.6
0.0
2.0
0.0
0.0
0.3
0.3
0.0
0.0
0.0
0.4
0.0
0.1
0.0
0.0
0.0
1.0
0.0
30.0
76.0
88.0
0.0
100.0
51.0
71.0
41.0
51.0
0.0
75.0
100.0
9.0
72.5
47.0
84.0
100.0
94.3
0.1 3.0 0.0 31.0
0.5
0.0
0.3
0.0
0.8
0.1
0.2
0.1
0.0
0.2
0.0
0.2
0.1
0.0
2.5
0.9
0.0
0.0
12.1
2.2
4.9
0.0
3.0
0.4
3.8
5.3
31.2
0.9
2.0
1.4
19.6
43.4
0.1
4.5
1.0
5.0
0.8
0.2
1.3
3.9
1.9
0.0
0.1
0.0
0.1
0.0
0.1
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.3
0.0
72.5
12.5
9.7
0.5
34.0
0.7 0.6 0.1 17.4
0.5
6.3
35.0
37.5
48.4
13.7
38.3
12.1
31.0
33.2
0.0
23.1
1.1
0.0
0.2
1.3
0.0
0.1
0.0
0.0
0.3
2.2
0.0
1.8
0.0
0.4
0.0
76.0
71.0
47.0
84.0
83.0
47.0
75.0
72.5
0.1 3.0 0.1 32.1
0.6 12.2
0.0 2.2
0.2 3.8
0.1 1.3
0.9 4.5
0.1 9.1
2.5 0.1
0.0 2.0
0.0 43.4
1.0
0.2
0.1
0.0
0.0
0.1
0.0
0.1
0.0
0.2
0.1
73.8
16.4
24.1
48.4
8.0
21.6
1.1
0.9
0.0
0.3
14.6
0.0
71.0
0.9 1.9 0.1 36.2
11.3
0.1
14.5
0.2
0.9 14.4
1.5 0.0
0.2 3.8
0.9
2.7
0.1
0.0
0.1
0.1
17.1
73
35.5
50.2
7. REVISIÓN DE LITERATURA
Referencias internacionales
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
Alvehag, K. ; Soder, L., “A Reliability Model for Distribution Systems Incorporating Seasonal Variations in
Severe Weather”. IEEE Transactions on Power Delivery, Volume: 26, Issue: 2 Digital Object Identifier:
10.1109/TPWRD.2010.2090363 Page(s): 910 – 919, 2011.
Liang Du; Yong-hong Hu; Wei-heng Han, “Transmission and Distribution System Reliability Evaluation Based on
Three-State Weather Model”. 2011 Asia-Pacific Power and Energy Engineering Conference (APPEEC), Digital
Object Identifier: 10.1109/APPEEC.2011.5748699 Page(s): 1 – 4, 2011.
Peng Wang; Billinton, R. , “Reliability cost/worth assessment of distribution systems incorporating timevarying weather conditions and restoration resources”. IEEE Transactions on Power Delivery, Volume: 17,
Issue: 1 Digital Object Identifier: 10.1109/61.974216, Page(s): 260 – 265, 2002.
Balijepalli, N.; Venkata, Subrahmanyam S. ; Richter, C.W., Jr.; Christie, R.D. ; Longo, Vito J.,” Distribution system
reliability assessment due to lightning storms”. IEEE Transactions on Power Delivery, Volume: 20, Issue: 3
Digital Object Identifier: 10.1109/TPWRD.2005.848724, Page(s): 2153 – 2159, 2005.
IEEE1410. “Guide for Improving the Lightning Performance of Electric Power Overhead Distribution Lines” –
IEEE Std 1410 – 2010.
IEC 60071-2. “Insulation Coordination”. 1998.
IEC Standard – Publication 60815 IEC, “Guide for the selection of insulators in respect of polluted condition”.
IEC 60815, Gèneve, 1986
74
7. REVISIÓN DE LITERATURA
Referencias de trabajos nacionales (con reconocimiento internacional)
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
E. Pérez. “Avances en el modelamiento y experimentación de tensiones inducidas en redes de distribución”
Tesis de Doctorado, Universidad Nacional de Colombia, 2006.
J. Herrera. “Nuevas aproximaciones en el cálculo de tensiones inducidas por descargas eléctricas
atmosféricas” Tesis de Doctorado, Universidad Nacional de Colombia, 2006.
D. Aranguren, E. Pérez, J. Herrera, H. Torres, M. Salgado, G. Guerrero, M. Garzón. Las Redes de Distribución
Rural y su Vulnerabilidad Ante los Rayos. i. Desarrollo de un Laboratorio Natural. Premio ASOCODIS – CON,
Investigación y Desarrollo, 2010.
D. Aranguren, E. Pérez, J. Herrera, H. Torres, J. Inampués, E. Olarte, I. Santoyo, M. Salgado, G. Guerrero, M.
Garzón. First Measurements of Lightning Induced Overvoltages in the Natural Laboratory in La Palma,
Colombia. International Conference on Grounding and Earthing & 4th International Conference on Lightning
Physics and Effects, Salvador – Brazil, 2010.
Informe Final Proyecto: “Mejoramiento de Índices de Calidad de los Circuitos de Distribución rural de Codensa
en zonas de alta Actividad Eléctrica Atmosférica”. CODENSA, COLCIENCIAS, Universidad Nacional de
Colombia. Julio de 2010.
Informe Técnico y Financiero proyecto: “Diseño y Construcción, Apropiados y Óptimos de Transformadores de
Distribución para Zona Tropical”, Contrato CF. No. 430-97, COLCIENCIAS, EEB, SIEMENS, Universidad Nacional
de Colombia, Bogotá, Colombia, diciembre de 2000.
Torres H., et al. “A comparison between Theoretical and Experimental Lightning Induced Voltages in Tropical
Zone”, International Conference on Grounding and Earthing, GROUND’2000, Belo Horizonte - Brazil, 2000.
75
7. REVISIÓN DE LITERATURA
Referencias de trabajos nacionales (con reconocimiento internacional)
8.
9.
S. Fernández S., Piñeres R. “Evaluación de la severidad de la contaminación sobre aisladores cerámicos”.
Universidad del Norte, Barranquilla – Colombia. 2012
De La Ossa J., Lafaurie J., Miranda R. “Determinación del Comportamiento de Aisladores Contaminados de
Subestaciones Eléctricas”. Universidad del Norte, Barranquilla – Colombia. 2013.
76
7. REVISIÓN DE LITERATURA – TASAS DE FALLAS
77
7. REVISIÓN DE LITERATURA – TASAS DE FALLAS
Mortalidad de transformadores de
distribución. Reducción de vida útil
78
7. REVISIÓN DE LITERATURA – TIEMPOS DE REPARACIÓN
79
7. REVISIÓN DE LITERATURA – TIEMPOS DE INDISPONIBILIDAD
Los tiempos de reparación
tienen una relación directa
con el Nivel de Ruralidad
1 CODENSA
Índice de Ruralidad
No. Trafos
Average
Median
% de trafos
1
47776
16.1166
7.90
79.76
2
8097
60.3493
49.37
13.52
3
2650
106.173
72.51
4.42
4
1143
191.663
125.81
1.91
5
237
167.456
100.31
0.40
1
2435
56.5619
35.48
60.69
2
143
150.318
152.99
3.56
3
1093
135.336
128.21
27.24
4
173
253.343
163.11
4.31
5
168
182.515
161.45
4.19
3 CENS
Índice de Ruralidad
No. Trafos
Average
Median
1
6347
67.1678
10.2239
2
1169
82.6706
44.2389
3
1098
180.033
98.8219
4
3260
542.781
169.725
5
3766
226.226
132.712
4 CETSA
Índice de Ruralidad
1
2
3
4
5
2 CEDENAR
Índice de Ruralidad
No. Trafos
Average
Median
59903
4012
15640
80
Fuente: Base de datos XM
7. PARÁMETROS PARA LA SIMULACIÓN
81
ESTIMACIÓN NIVELES ALCANZABLES DE CALIDAD - SIMULACIONES
SAIDI 
U N
N
i
i
SAIFI 
 N
N
i
i
i
i
Ui: es la duración anual de las interrupciones para el punto i
Ni: es el número de usuarios en el punto i
i: es la tasa anual de fallas para el punto i
Ni: es el número de usuarios en el punto i
82
SIMULACIONES DE CONFIABILIDAD - SAIDI
1.
Fallas debidas a rayos + salinidad &
tiempos de reparación actuales.
2.
Fallas debidas a rayos + mal tiempo
+ salinidad & tiempos de reparación
actuales.
3.
Fallas debidas a rayos + mal tiempo
+ salinidad & tiempos de reparación
considerando una mejora en función
del nivel de ruralidad. (t = NR*8h)
4.
Fallas debidas a rayos + mal tiempo
+ salinidad & tiempos de reparación
exigentes, tomando como referencia
el tiempo de reparación en circuitos
urbanos (t=4h).
Nota: En todos los casos se incluyó la tasa de
mantenimiento, aunque ésta contribuye con
menos de 5% en la tasa de fallas.
83
SIMULACIONES DE CONFIABILIDAD - SAIFI
Debido a que no se
consideraron mejoras,
el SAIFI tiende a
mantenerse constante
84
Parte 3:
PROPUESTA DE GRUPOS DE CALIDAD
Definición de una función de riesgo
Topografía y fisiografía
85
ÍNDICE DE RIESGO
Se aplicó el método
estadístico de las
“componentes
principales” sobre la
totalidad de los datos
de externalidades y
se obtuvo un índice
de riesgo
86
60
ALTO
40
20
MEDIO
0
BAJO
Altiplano Cundiboyacense
Altiplano de Popayán
Alto magdalena 1
Alto magdalena 2
Catatumbo 1
Catatumbo 2
Llanura Caribe
Medio Magdalena
Montaña Centro 1
Montaña Centro 2
Montaña Centro 3
Montaña Noreste 1
Montaña Noreste 2
Montaña Noreste 3
Montaña Noroeste 1
Montaña Noroeste 2
Montaña Noroeste 3
Montaña Sur 1
Montaña Sur 2
Montaña Sur 3
Pacífico
Piedemonte Llanero
Valle del Cauca
R
ÍNDICE DE RIESGO
Box-and-Whisker Plot
120
100
80
Se aplicó el método
estadístico de las
“componentes
principales” sobre la
totalidad de los datos
de externalidades y
se obtuvo un índice
de riesgo
87
ÍNDICE DE RIESGO
Se aplicó el método
estadístico de las
“componentes
principales” sobre la
totalidad de los datos
de externalidades y
se obtuvo un índice
de riesgo
ALTO MEDIO BAJO
88
7. REVISIÓN DE LITERATURA
El SAIDI tiene una relación
con la cantidad de red
subterránea y ésta a su vez
con la densidad
poblacional.
La densidad poblacional
puede ser usado como
parámetro de comparación
entre países.
Fuente: CEER. Council of European Energy Regulators
89
NIVEL DE RURALIDAD
Los tiempos de reparación
tienen una relación directa
con el Nivel de Ruralidad
Fuente: Base de datos XM
Fuente: PNUD
90
REVISIÓN DE LITERATURA
1036
Colombia
El SAIDI tiene una relación
con la cantidad de red
subterránea y ésta a su vez
con la densidad
poblacional.
La densidad poblacional
puede ser usado como
parámetro de comparación
entre países.
Fuente: CEER. Council of European Energy Regulators
91
ALTERNATIVAS DE GRUPOS DE CALIDAD
Densidad poblacional
de Colombia
SAIDI Circuitos representativos - Colombia
92
ALTERNATIVAS DE GRUPOS DE CALIDAD
Porcentaje de circuitos en cada clasificación, con
respecto al total de circuitos del SIN
Alternativa 1:
Tasas de falla ()
Alternativa 2:
Índice de
Riesgo
1
Bajo (0-22)
27.7%
Medio (22-45) 35.4%
Alto (45-100)
4.5%
Total
67.6%
Índice de
Riesgo
Nivel de Ruralidad
2
3
4
8.6% 2.2% 2.3%
4.5% 2.9% 2.9%
2.0% 1.9% 2.4%
15.1% 7.1% 7.6%
Nivel de Ruralidad
1
2y 3 4y 5
Bajo (0-22)
27.7% 10.8% 2.8%
Medio (22-45) 35.4% 7.4% 3.6%
Alto (45-100)
4.5% 3.9% 3.8%
Total
67.6% 22.2% 10.2%
Tiempos de
reparación ()
5
0.5%
0.7%
1.5%
2.7%
Total
41.2%
46.5%
12.3%
100.0%
Total
41.2%
46.5%
12.3%
100.0%
93
ALTERNATIVAS DE GRUPOS DE CALIDAD Y NIVELES ALCANZABLES
Nivel de riesgo
ALTO
MEDIO
BAJO
Proyección (SAIDI [h/año])
SAIDI Colombia actual
SAIDI Colombia (tendencia intermedia entre actual y mediana del trópico)
SAIDI Colombia (tendencia a la mediana del trópico)
SAIDI Colombia (tendencia a la mediana del mundo)
1
< 5.3
< 4.2
< 3.1
< 2.0
Nivel de Ruralidad
2y3
3y4
5.3 a 21.9 21.9 a 85.8
4.2 a 15.6 15.6 a 56.1
3.1 a 9.2
9.2 a 26.4
2.0 a 6.8
6.8 a 22.0
94
ALTERNATIVAS DE GRUPOS DE CALIDAD Y NIVELES ALCANZABLES
140
130
N. Alto
N. Medio
N. Bajo
Alto
Medio
Bajo
120
110
100
160
140
120
80
100
70
SAIDI (h)
SAIDI [h]
90
60
50
80
60
40
Otro tipo de fallas:
• Daños causados por fuentes externas
• Error humano
• Sobrecarga
Causas sociales:
• Orden público
• Manipulación de terceros
• Robos de elementos de la red
Envejecimiento:
• Deterioro de estructuras
• Deterioro de elementos de protección
40
30
20
20
Nivel estimado en el estudio:
• Externalidades (atmosféricas y climáticas)
• Buenas prácticas de AOM
10
0
0
0
10
20
30
40
50
60
70
Índice de Ruralidad
80
90
100
95
CONCLUSIONES
1. Se buscó determinar cuales son los niveles de calidad alcanzables, con base en el estado
actual de las redes de distribución de energía, sin considerar mejoras en la construcción
de las redes. En dicho análisis se encuentra que el parámetro tiempo de reparación tiene
una susceptibilidad muy alta de mejora, lo cual tiene un efecto muy importante en la
mejora del SAIDI. De éste estudio se concluye que es pertinente desarrollar modelos de
tiempos de reparación, específicos para las condiciones del país, pero para ello debe
realizarse un análisis detallado de los reportes de falla en los operadores de red.
2. El alcance de este estudio no contempla mejoras en las redes de distribución, por tal
razón, la cantidad de fallas en las redes se mantienen; es decir, el valor de SAIFI no se ve
alterado.
3. El estudio entrega un análisis detallado de las características físicas y eléctricas de todos
los circuitos de 27 operadores de red; utilizando una metodología de clasificación basada
en la longitud del circuito y potencia promedio de los transformadores. Todas las demás
variables físicas y eléctricas fueron analizadas; no obstante, se concluyó que las dos
variables con mayor poder de discriminación son: “longitud del circuito y potencia
promedio de los transformadores”. Con base en lo anterior fue posible dar una visión
global del SIN actual y sus particularidades.
96
CONCLUSIONES
4. Como uno de los principales resultados, fue posible hacer una recolección amplia de
información y realizar un estudio integral de las principales externalidades dadas por las
condiciones climáticas y atmosféricas, la fisiografía y la topografía de Colombia. Se
concluye que Colombia presenta características únicas a nivel mundial, con externalidades
que tienen valores extremos, tanto en intensidad (ej. Precipitación), como en frecuencia
de ocurrencia (ej. Nivel Ceráunico), combinados con condiciones fisiográficas, también
extremas. Cabe resaltar que aproximadamente el 12 % de los circuitos analizados en este
estudio se encuentran ubicados en regiones que presentan condiciones extremas de
externalidades.
5. Del análisis se concluye que 24 circuitos representativos reflejan estadísticamente la
clasificación de las características físicas y eléctricas, así como de las externalidades en las
diferentes regiones.
6. Mediante la realización de cinco visitas de verificación, en las cuales se hizo una evaluación
mediante la técnica de muestreo, se estableció que la información verificada, la cual
corresponde con la suministrada por los OR mediante la Circular 035 y reportada en el SUI,
es correcta en más de un 90%. Se reportan casos puntuales de información inconsistente,
principalmente de elementos de protección.
97
CONCLUSIONES
7. De la revisión bibliográfica se concluye que en la gran mayoría de países se usan los
lineamientos generales de la norma “IEEE 1366 Guide for Electric Power Distribution
Reliability Indices” y gracias a ello es posible hacer estudios comparativos de indicadores
de confiabilidad entre países. Debido a que en Colombia no se ha adoptado ésta norma,
para el presente estudio fue necesario realizar una serie de suposiciones con el objetivo de
obtener indicadores comparables con las referencias internacionales. Estos indicadores
pueden ser usados como referencia para definir metas de mejora en la calidad del servicio.
8. Las simulaciones de confiabilidad permitieron crear una tendencia del SAIDI para
Colombia (tendencia dada en función de la densidad poblacional y considerando los
tiempos de reparación para cada nivel de ruralidad) y compararla con los referentes
internacionales. De éste análisis se obtiene que Colombia como país tiene un SAIDI
estimado de 17.27 h; que para alcanzar el referente de zona tropical debe reducir éste
valor hasta 7.68 h (reducción de 56%) y para llegar al referente mundial debe bajar este
valor hasta 4.57 h (reducción de 74%).
98
CONCLUSIONES
9. Se creó un índice de riesgo que es calculado a partir de los valores de las principales
externalidades para una región determinada; éste índice de riesgo permite darle un
calificativo a un determinado circuito con niveles de riesgo alto, medio o bajo. Usando el
índice de riesgo y el nivel ruralidad se genera una matriz, la cual se propone sea la
clasificación para definir los Grupos de Calidad.
10. Dado que el valor de las externalidades del país no es homogéneo, existen regiones que
presentan valores de riesgo bajo, las cuales pueden compararse con países en latitudes
templadas; de igual forma, regiones con valores de riesgo medio pueden ser comparadas
con países ubicados en el trópico; no obstante, zonas con valores de riesgo alto, no
tienen referente de comparación. El 88% de los circuitos analizados se encuentran en
regiones con índices de riego bajo y medio.
11. Las medidas para incrementar los niveles de confiabilidad se pueden resumir en tres
grandes grupos: las orientadas a reducir la tasa de fallas, las enfocadas a reducir el
tiempo de afectación y las que se orientan a minimizar el número de clientes afectados.
Experiencia y buenas prácticas de los OR + INNOVACIÓN TECNOLÓGICA + uso eficiente y
oportuno de tecnologías de la información.
99
CONCLUSIONES
12. Estimación de niveles de calidad a partir de las principales externalidades y buenas
prácticas de AOM:
•
No se considera información real de interrupciones
•
No se consideran elementos de protección, corte o maniobra
160
140
Otro tipo de fallas:
• Daños causados por fuentes externas
• Error humano
• Sobrecarga
120
Causas sociales:
• Orden público
• Manipulación de terceros
• Robos de elementos de la red
SAIDI (h)
100
80
Envejecimiento:
• Deterioro de estructuras
• Deterioro de elementos de protección
60
40
Nivel estimado en el estudio:
• Externalidades (atmosféricas y climáticas)
• Buenas prácticas de AOM
20
0
Real
Estimado
100
Muchas gracias
por su atención
101