Estimación del Costo Marginal de la Calidad del Servicio en la Distribución de Energía: Aplicación a un Caso Colombiano

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2 Estimación del Costo Marginal de la Calidad del Servicio en la Distribución de Energía: Aplicación a un Caso Colombiano XIV JORNADA DE DISTRIBUCIÓN DE ENERGÍA ELÉCTRICA Por: Carlos Andrés Garcia Montoya M.Sc, Ph.D (C) EPM - UNAL Dr. Tomás Gómez San Román - UPC Dr. Jesús María López Lezama - UdeA Bogotá - Diciembre de 2017

3 Contenido o Introducción Objetivo principal de esta investigación. o Calidad del servicio: componentes y costo óptimo. o Metodología de estimación del costo marginal de la calidad. o Resultados o Conclusiones o Bibliografía

4 Introducción La distribución de energía eléctrica se ve sometida cada vez a una mayor exigencia en términos de calidad del servicio (CS) prestado a sus clientes. Esta exigencia tiene como origen los estándares de calidad que los reguladores exigen a las empresas por medio de mecanismos de regulación por incentivos. Además, los clientes toman mayor conciencia y exigen una mejor prestación del servicio. En respuesta, las empresas de distribución deben efectuar grandes inversiones en mejoras sobre la red de distribución con el objetivo de disponer de los activos que garanticen una prestación del servicio adecuada a los niveles de calidad esperados por los clientes y exigidos por el regulador. De esta forma, se evidencia la necesidad de contar con herramientas que permitan estimar el costo de cumplir con la CS exigida por el regulador y los niveles de calidad esperados por los clientes.

5 Objetivo principal Desarrollar una metodología para la estimación del costo marginal de la calidad (CMC) del servicio que pueda emplearse para la determinación de los límites técnicos y económicos de un operador de red. Para lograr esto, se integran en una metodología un modelo de red de referencia y métodos econométricos para la obtención de un modelo que permite la estimación del costo marginal de la calidad del servicio para un operador de red.

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7 Calidad del servicio: componentes y costo óptimo. Calidad del Servicio Calidad comercial Calidad técnica Atención al usuario Calidad de la potencia Confiabilidad Atención al cliente. Conexión de nuevos clientes. Servicios de valor agregado. Entre otros Compuesto por: fenómenos que afectan la frecuencia, la onda de voltaje, corriente y los armónicos. Continuidad del servicio. Seguridad del suministro. Indicadores de frecuencia y duración de la calidad.

8 Calidad del servicio: componentes y costo óptimo. COCS: Costo óptimo de la calidad del servicio. A: Costo de la calidad del servicio para el consumidor en el COCS B: Costo de la calidad del servicio para el OR en el COCS El costo de la calidad para el OR está compuesto por OPEX y CAPEX necesarios para alcanzar el nivel deseado de calidad. El costo marginal se obtiene: Costo de la calidad = f QS Costo marginal = f QS QS = indicador de calidad del servicio

9 Contenido o Introducción Objetivo principal de esta investigación. o Calidad del servicio: componentes y costo óptimo. o Metodología de estimación del costo marginal de la calidad. o Resultados o Conclusiones o Bibliografía

10 Metodología de estimación del costo marginal de la calidad Diagrama de flujo de la metodología empleada para la estimación del costo marginal de la calidad. Forma funcional del modelo econométrico del costo de la calidad y el costo marginal. DC n,i = A QS i β DC n,i QS i = A β QS i β 1 DC = costos de distribución QS = indicador de calidad del servicio A = constante de proporcionalidad β = elasticidad i = objetivo de calidad n = año n

11 Metodología de estimación del costo marginal de la calidad Diagrama del proceso computacional desarrollado por la RNM Entradas: - Restricciones geográficas -Topología Inicial (solo para expansión) Entradas: - Índices de continuidad del servicio -Equipo de protección -Tiempo de tasas de fallo/reparación Modelado de cargas y GD Clasificación zonal Generación de mapas Construcción de la red topológica Asignación de equipos eléctricos a la red Cálculo de los refuerzos de la red de media tensión necesaria para cumplir con los requisitos de continuidad del servicio Entradas: -Punto se suministro -Localización de cargas y GD -Parámetros de modelado de zonas Entradas: -Equipo estandarizado -Restricciones técnicas -Parámetros económicos -Estado inicial de la red (solo para expansión) RNM: Los modelos de red de referencia son modelos de optimización de sistemas de distribución Aplicaciones: Planeación de sistemas de distribución. Evaluación de impacto técnico y económico sobre el sistema de distribución de energía, debido a cambios tecnológicos. Evaluación de la expansión de sistemas de distribución. Desarrollo de marcos regulatorios adaptables a nuevas tecnologías. Otras aplicaciones. Red de Referncia

12 Metodología de estimación del costo marginal de la calidad Uso del RNM en la metodología:

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14 Modelos para el costo marginal de la calidad obtenidos De acuerdo al modelo propuesto para el costo marginal: DC n,i QS i = A β QS i β 1 Se obtuvieron los siguientes modelos con cada indicador de calidad del servicio como variable explicativa de costos: DC i SAIFI i = SAIFI i DC i SAIDI i = SAIDI i 1.698

15 Ilustración de la curva del costo marginal de la calidad Target: objetivo de calidad evaluado mediante la función de CMC. Measure 1: evaluación del CMC para eventos superiores a 3 min. Measure 2: evaluación del CMC para eventos superiores a 1 min. QI 1 = valor de SAIFI 1. QI 2 = valor de SAIFI 2. QI t = valor de SAIFI para un objetivo específico.

16 Ilustración de la curva de costo marginal de la calidad Empleando el modelo obtenido para el SAIFI se efectuó una validación del CMC vs la compensación estimada para los clientes de un grupo de alimentadores. La siguiente tabla muestra los resultados de esta estimación por alimentador para eventos superiores a 3 minutos: Alimentador Clientes SAIFI Compensación* CMC** Total por Región *Compensación en millones de pesos. **CMC: Costo marginal calculado en millones de pesos.

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18 Conclusiones La implementación de la metodología desarrollada en este trabajo permite la estimación de los límites técnicos y económicos de calidad del servicio que los OR pueden lograr. La estimación del CMC por medio de la metodología desarrollada en este trabajo, permite a los ORs tener elementos de juicio para tomar decisiones estratégicas de cara al mejoramiento de la calidad del servicio y su impacto económico, tanto para la empresa como impacto tarifario. La metodología propuesta permite conciliar el costo de la calidad del cliente con el costo de la calidad del OR, de modo tal que se pueda determinar una meta de calidad del servicio que logre un balance entre ambos valores, permitiendo acercarse al COCS. El CMC estimado para un valor específico de los indicadores SAIDI y SAIFI, permite a las empresas determinar la viabilidad de lograr una meta por medio de un plan de infraestructura que soporte el incremento de la calidad. Los resultados logrados se presentan como una herramienta de estimación de gran utilidad para la planeación de las empresas de distribución, e incluso para entes reguladores. Las funciones resultantes permiten la estimación de los costos, tanto CAPEX como OPEX, en los que el OR puede incurrir para lograr un valor de un índice de calidad específico, valor que es de utilidad para la definición de mecanismos regulatorios y determinar valores esperados de calidad ante un conjunto de acciones en el sistema.

19 Bibliografía García-Montoya, C. A. and López-Lezama, J. M., Caracterización del costo de distribución de energía mediante modelos de fronteras de eficiencia considerando indicadores de calidad del servicio, Información tecnológica, vol. 28, no. 2, p. 9, García-Montoya, C. A., López-Lezama, J. M. and Gómez-San Román, T. (2018) TOTEX Estimation of Electricity Distribution Companies by means of Reference Network Models and Efficiency Frontiers, IEEE Latin America Transactions, Forthcoming, p. 8. (En evaluación) E. Fumagalli, L. Lo Schiavo, and F. Delestre, Service Quality Regulation in Electricity Distribution and Retail. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, IEEE Power & Energy Society, IEEE guide for electric power distribution reliability indices. Institute of Electrical and Electronics Engineers, C. Mateo Domingo, et. Al. "A Reference Network Model for Large-Scale Distribution Planning With Automatic Street Map Generation," in IEEE Transactions on Power Systems, vol. 26, no. 1, pp , Feb C. Fernandes, A. Candela, and T. Gómez, An approach to calibrate incentives for continuity of supply in the Spanish electricity distribution system, Electr. Power Syst. Res., vol. 82, no. 1, pp , 2012.

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