ANALSIS DE CONFIABILIDAD DE SISTEMAS DE POTENCIA EN EL NUEVO MARCO REGULATORIO

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Tamaño: px
Comenzar la demostración a partir de la página:

Download "ANALSIS DE CONFIABILIDAD DE SISTEMAS DE POTENCIA EN EL NUEVO MARCO REGULATORIO"

Transcripción

1 ANALSIS DE CONFIABILIDAD DE SISTEMAS DE POTENCIA EN EL NUEVO MARCO REGULATORIO A. Roncancio, I. E. Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica Universidad de los Andes Enero de 2000 Resumen. Planteamiento de una metodología de análisis de confiabilidad de sistemas de potencia utilizando el método de Monte Carlo en el modelo de generación, modelo de disponibilidad de unidades y cálculo de índices de adecuación del Sistema Interconectado Nacional (SIN). Con esta metodología se buscó captar el efecto del Mercado de Energía actual en el comportamiento de la generación y en la confiabilidad del sistema de potencia Colombiano. Palabras clave: Método de Monte Carlo, Confiabilidad, Sistema Interconectado Nacional, Índices de adecuación. I. INTRODUCCION En vista de la importancia del manejo de la confiabilidad un sistema de potencia y debido a los grandes cambios que ha tenido el Sector Eléctrico en Colombia, surge la necesidad establecer una metodología de análisis de confiabilidad que se ajuste al nuevo esquema regulatorio. El objetivo principal de este trabajo es plantear una metodología de análisis de confiabilidad que refleje los cambios que el mercado de electricidad ha introducido en el comportamiento de la generación. Para lograr este propósito, se utilizó el Método de Monte Carlo para introducir el riesgo y la incertidumbre como variables adicionales de análisis, en el modelamiento del despacho de generación y la disponibilidad de unidades, de acuerdo con el nuevo marco regulatorio y de esta forma, establecer índices de confiabilidad para la operación y/o planeación del sistema. Inicialmente se planteó una metodología de análisis de confiabilidad básica, teniendo en cuenta los conceptos y objetivos básicos del análisis de confiabilidad de Sistemas de Potencia que utiliza métodos probabilísticos. Se modeló el comportamiento de los despachos de generación de las empresas del sector, mediante pruebas estadísticas de datos reales horarios generados entre diciembre de 1996 y diciembre de Se obtuvo un modelo heurístico de la disponibilidad de generación basado en el comportamiento de los despachos. Posteriormente se desarrolló una metodología para realizar despachos de generación utilizando el modelo planteado y el Método de Monte Carlo. La metodología de análisis de confiabilidad propuesta, utiliza los modelos de despacho de generación y disponibilidad de unidades encontrados para calcular índices de adecuación del sistema de potencia. La metodología final es implementada en la herramienta computacional Reliability Analysis of Electric Power Systems (REAL), y el sistema de prueba utilizado es el SIN. Finalmente, se comparan los resultados obtenidos para una corrida del programa empleando la metodología propuesta y la utilizada tradicionalmente, en el escenario de máxima carga del SIN. II. ESTADISTICAS DE GENERACION Para establecer un modelo probabilístico del comportamiento de los despachos de generación, se realizó un análisis estadístico, con el cual se buscó validar el uso de las distribuciones de probabilidad para el modelamiento del proceso. Con datos horarios reales de generación se realizaron diferentes pruebas de ajuste de modelos, utilizando el programa Cristal Ball. Se utilizaron las pruebas de Kolmogorov-Smirnov y Chi-cuadrado para establecer la distribución que mejor se ajustaba a los datos seleccionados. Teniendo en cuenta la alta dependencia que tiene la generación colombiana de la hidrología y el comportamiento de la curva de carga del 1

2 sistema, se clasificaron los datos por empresa de acuerdo con las estaciones de invierno y verano, y los periodos horarios de la curva de carga establecidos por la Comisión de Regulación de Energía y Gas (CREG. En la figura 1 se presenta la clasificación final adoptada para establecer el modelo de generación. BAJA CARGA 11:00 p.m. a 4:00 a.m ESTACION DE VERANO Diciembre a Abril MEDIA CARGA 2 12:00 m. a 6:00 p.m. ALTA CARGA 1 9:00 a.m. a 12:00 m. MEDIA CARGA 1 4:00 a.m. a 9:00 a.m. MEDIA CARGA 3 9:00 p.m. a 11:00 p.m. ALTA CARGA 2 6:00 p.m. a 9:00 p.m. EMPRESA ESTACION DE INVIERNO Mayo a Noviembre BAJA CARGA 11:00 p.m. a 4:00 a.m MEDIA CARGA 2 12:00 m. a 6:00 p.m. ALTA CARGA 1 9:00 a.m. a 12:00 m. MEDIA CARGA 1 4:00 a.m. a 9:00 a.m. MEDIA CARGA 3 9:00 p.m. a 11:00 p.m. ALTA CARGA 2 6:00 p.m. a 9:00 p.m. Figura 1: Escenarios de generación real de Potencia Activa Los resultados de esta clasificación muestran que en el sistema se presentan dos tipos de empresas: Empresas básicas. Son las empresas más grandes del sistema (70% capacidad hidráulica del SIN), y tienen asegurado su despacho diario en la bolsa. Estas empresas son EMGESA, EPPMM e ISAGEN. Su comportamiento de generación es ajustable a una distribución de probabilidad estándar en cada uno de los escenarios. La generación promedio de cada empresa para un valor de carga total del sistema sigue una tendencia logarítmica. En la figura 2 se muestra la tendencia de la generación promedio de una empresa, en un escenario de generación determinado TENDENCIA LOGARITMICA GENERACION EMGESA PERIODO ALTA CARGA 1 R 2 = Empresas complementarias. En este grupo se encuentran las empresas generadoras que no están en el primer grupo. Tales empresas son las que diariamente completan la curva de despacho, o regulan la frecuencia y controlan reactivos en el sistema como es el caso de CHIVOR. El comportamiento de generación no es ajustable a distribuciones estándar de probabilidad. La generación promedio se asume uniformemente distribuida entre le valor mínimo y el valor máximo de capacidad instalada. A. Modelo de Generación. Teniendo en cuenta los resultados obtenidos en el análisis estadístico se tiene que el comportamiento de la generación puede ser enunciado matemáticamente de la siguiente forma: Generadores Básicos P k = N( µ, σ ) [1] Donde: :Potencia real generadapor elgenerador básico k [MW] µ σ :Valor promedio dela distribución normalde generción [MW] : Desviaciónestandar de la distribución normal degeneración[mw] Por otro lado: µ σ Donde: : Potencia PL ij Pk = f ( P L ij = f ( P L ij, i, j), i, j) [2] [3] real total delsinen el escenario de generación 1 : Baja Carga 2 : Carga Media 1 3 : Carga Media 2 i :Periodo de carga = 4 : Carga Media 3 5 : Carga Alta 1 6 : Carga Alta 2 0 : Verano j : Estación climatológica : 1 : Invierno ij G E N E R A C I O N T O T A L D E L S I S T E M A [ M W ] Figura 2: Tendencia de la generación promedio de EMGESA como función de la generación total del sistema Generadores Complementarios P = U ( Lmin k, Lmax ) [4] 2

3 P k L max Donde: :Potencia realgeneradapor el generador complementario k [MW] L min Pk :Valor mínimo : Valor máximo delgenerador k [MW] degenerción delgenerador k [MW] de generación(máxima capacidadinstalada) Para validar el modelo de generación establecido, se realizó un proceso de despacho de generación por simulaciones de Monte Carlo (DMC). Utilizando el SIN al nivel de 230/500 kv existente en 1998, se obtuvo la cantidad generada por cada empresa utilizando el modelo de generación descrito anteriormente, para 288 escenarios de carga reales para el mismo año. Cada uno de los escenarios de carga y su correspondiente DMC fueron implementados en la herramienta de análisis de sistemas de potencia SISPOT y su comportamiento fue analizado mediante flujos de carga AC. Todos los 288 casos analizados convergieron. B. Modelo de Disponibilidad. Para modelar la disponibilidad de las unidades de generación, se debe analizar el comportamiento de la disponibilidad declarada por cada una de las empresas para cada una de las plantas. Sin embargo según la CREG, la disponibilidad de las platas se toma actualmente como disponible (capacidad efectiva de la planta) o no disponible. Si se permitieran estados de disponibilidad intermedios se podría utilizar una distribución de probabilidad específica que modele el comportamiento de cada empresa. Con la forma actual de declarar la disponibilidad se tendrían entonces dos estados posibles, cada uno de los cuales tiene una probabilidad de ocurrencia dada por la tasa de fallas correspondiente. III. METODOLOGIA PROPUESTA La metodología de análisis de confiabilidad utilizando el Método de Monte Carlo que se propone contiene diferentes fases las cuales se enuncian a continuación. Selección de Estados: Se seleccionan condiciones de carga y generación en cada uno de los nodos del sistema, teniendo en cuenta las respectivas disponibilidades. Esta selección de estados se realiza secuencialmente, considerando 8760 horas al año. En cada hora, se establecen diferentes escenarios de carga, generación y disponibilidades de las centrales. Las condiciones de carga se seleccionan mediante simulaciones de Monte Carlo en el cual se establece el valor de carga en cada hora del año, utilizando una distribución de probabilidad N(µ,σ 2 ). Se utilizan valores probabilísticos para reconocer la aleatoriedad de la demanda. Los estados de generación se determinan mediante un despacho de generación por simulaciones de Monte Carlo (DMC). En este proceso, se establece la cantidad de potencia a generar por cada empresa de acuerdo con la distribución de probabilidad adecuada (depende de la hora y estación del año) que es necesaria para suministrar una valor predeterminado de carga total del sistema. La simulación tiene en cuenta la correlación existente entre los generadores, la cual fue obtenida de los datos estadísticos utilizados en el modelo de generación. Los valores de generación en cada iteración se desagregan adecuadamente por nodo de generación del sistema de potencia. Las disponibilidades de las centrales de generación se establecen mediante simulaciones de Monte Carlo, utilizando las tasas de falla y tiempos de reparación de cada una de las plantas. Verificación de Restricciones Operativas: Se realiza un análisis de la habilidad del sistema en cada uno de los estados para suministrar la carga establecida sin violar las restricciones operativas. Este desempeño puede ser establecido por medio de flujos de potencia AC o DC. Cálculo de los índices de adecuación del sistema. Si se presenta violación de las restricciones operativas se toman acciones correctivas como redespachos de generación (MW y MVAR), cambio de taps en los transformadores, cortes de carga o cambios planeados, etc., hasta que no se presente violación alguna de las restricciones operativas. Cuando el sistema alcance el nivel de operación adecuado se establece el índice de confiabilidad asociado al estado correspondiente. 3

4 Verificación de convergencia de confiabilidad. Se establece el tamaño de la muestra de la Simulación de Monte Carlo es totalmente cubierta o el coeficiente de variación de los índices es menor o igual al máximo valor permitido. Verificación de convergencia de análisis. Para cada estado promedio de carga, se establecen las estadísticas de los índices de adecuación del sistema, de acuerdo con la cantidad de DMC utilizados en la simulación. El proceso de simulación converge finalmente cuando el coeficiente de variación de los índices es menor o igual al máximo valor establecido. IV. IMPLEMENTACION DE LA METODOLOGIA Para implementar la metodología propuesta se utilizó la herramienta de análisis de confiabilidad de sistemas de potencia REAL suministrada por la UPME. El sistema de potencia implementado fue el Sistema Interconectado Nacional al nivel de 230/500 kv existente en Los datos estocásticos del programa como tasas de falla y tiempos reparación de líneas y generadores fueron suministrados igualmente por la UPME. Se tomaron datos reales de carga para el mismo año. Las consideraciones que se tuvieron en cuenta para adaptar la metodología a la estructura del programa fueron las siguientes: Como el programa solo admite un caso base de análisis, es decir un despacho de generación para toda la simulación de confiabilidad, se consideraron siete casos bases de carga de acuerdo con la curva de duración de carga del SIN, y treinta DMC para cada caso de carga (30 DMC aseguraron una diferencia del coeficiente de variación entre simulaciones menor al 1%). Cada escenario combinado de carga y generación se corrió en el REAL. Los DMC fueron precalculados en Microsoft Excel utilizando la macro Cristal Ball Para tener en cuenta el modelo de disponibilidades, se utilizó el modelo de Markov de dos estados. Las tasas de falla y tiempos de reparación de las centrales se consideraron constantes durante el proceso de simulación, en cada escenario de generación seleccionado. El método de análisis de confiabilidad seleccionado fue el Monte Carlo Secuencial para sistemas compuestos de generación y transmisión con flujos de potencia DC. Se simularon diez años consecutivos en cada escenario combinado de carga y generación. Cada corrida del REAL duró en promedio 2.3 minutos para un total de 8.05 horas de simulación. Los resultados obtenidos se encuentran en la tabla 1. CARGA PROBABILIDAD DE EXCEDER LA CARGA INDICES PROMEDIO LOLP EPNS EENS LOLF LOLD [p.u.] [%] [%] [MW] [GWh/a] [Ocur/a] [h] VALORES ESPERADOS 12.15% Tabla 1: Resultados obtenidos de la simulación de Monte Carlo Secuencial 4

5 V. METODOLOGIA TRADICIONAL vs. METODOLOGIA PROPUESTA Para comparar las metodologías propuesta (MP) y tradicional (MT) de análisis de confiabilidad, se analizó el escenario de máxima carga del SIN, utilizando el REAL con las dos metodologías. Se consideraron dos casos para el modelamiento de la disponibilidad de las centrales, el primero utiliza el Modelo de Markov de dos estados, y el segundo, utiliza una distribución de probabilidad aplicada a la disponibilidad de cada planta. La MT presenta las siguientes diferencias con respecto a la MP: Se considera la carga de manera determinística. Se utiliza el despacho de generación de la carga pico durante todo el proceso de simulación. Es decir que para los estados de carga menores que el pico, los despachos se hacen en la misma proporción que la reducción de carga, pero obviamente con respecto al despacho de máxima carga. Generalmente se analizan escenarios de alta, media y baja carga, todos ellos utilizando el mismo procedimiento descrito en el ítem anterior. Las disponibilidades de las centrales se modelan utilizando el Modelo de Markov de dos estados. Las tasas de falla y tiempos de reparación se consideran constantes. En la tabla 2 se presentan los resultados obtenidos en el cálculo de los índices de adecuación del SIN utilizando las dos metodologías. En este caso, se utilizó el modelo de Markov de dos estados para la representación del comportamiento de la disponibilidad de las centrales. Las tasas de falla y reparación se consideraron constantes durante los 10 años de simulaciones de Monte Carlo. Los índices encontrados con la MP y presentados en la tabla 2, corresponden a los valores promedio. INDICE MP MT LOLP 4.7% 5.2% EPNS [MW] EENS [GWh/a] LOLF [Ocu./a] LOLD [h] Tabla 2. Resultados del programa REAL para el caso 1 de disponibilidad de centrales de generación. Los resultados muestran que los índices de adecuación en los dos sistemas son del mismo orden. Esto indica que efectivamente, el despacho de generación utilizado en la MT cae dentro del rango de posibles despachos de generación de la MP. SIN SISTEMA NEW BRUNSWICK MP MT NBPS SICRET MEXICO UK GENERACION [GW] CARGA [TWh] EENS [GWh/a] [p.u.] 0.029% 0.029% 0.082% 0.077% 0.075% 0.078% Tabla 3. Resultados de análisis de confiabilidad del SIN y NBPS. En la tabla 3 se presenta una comparación entre el análisis de confiabilidad del SIN utilizando las dos metodologías de análisis implementadas en el REAL, y del sistema de prueba New Brunswick (NBPS) implementado en diferentes herramientas computacionales que utilizan el Método de Monte Carlo en el análisis [1]. El segundo caso de modelamiento de la disponibilidad de las centrales, se desarrolló proceso iterativo de simulaciones de Monte Carlo, para establecer la disponibilidad de las unidades de generación de cada empresa del sector. Del mismo modo como se seleccionó la distribución 5

6 de probabilidad para la generación real de potencia activa para cada empresa generadora, se realiza un análisis estadístico del comportamiento de la disponibilidad declarada por cada empresa. Con esto se busca establecer los estados posibles de disponibilidad de las unidades. Posteriormente, para cada escenario de generación y carga estudiados en la implementación de la MP, se realiza un proceso iterativo para establecer la disponibilidad de las unidades en cada escenario. Luego de realizar igualmente treinta iteraciones para el comportamiento de la disponibilidad de las centrales, se encontró que los índices de probabilidad de pérdida de carga (LOLP), y el valor esperado de la energía no suministrada presentan la respuesta presentada en las figuras 3 y 4. Frecuencia EENS GWh/a Figura 3. Comportamiento del valor esperado de Energía no Suministrada Frecuencia LOLP 5.37% 5.93% 7.05% 7.61% Clase Figura 4. Comportamiento de la probabilidad de pérdida de carga. Los índices de adecuación promedio encontrados después de realizar el proceso de simulación con treinta escenarios de disponibilidad de centrales de generación se presenta en la tabla 4. INDICE MP MT LOLP 6.7% 5.2% EPNS [MW] EENS [GWh/a] LOLF [Ocu./a] LOLD [h] Tabla 4. Resultados del programa REAL para el caso 2 de disponibilidad de centrales de generación En estos resultados se puede apreciar que los índices aumentan cuando se presentan estados intermedios de disponibilidad de generación. Adicionalmente, el modelo de dos estados de Markov cae dentro de los posibles valores de disponibilidad del modelo probabilístico utilizado en este último análisis. VI. CONCLUSIONES En la carga pico, despachos típicos coherentes no afectan de manera importante los índices de confiabilidad. Sin embargo, para cargas diferentes, se requiere de un modelo de generación que permita establecer los despachos para cada caso de carga en los análisis de tipo secuencial. El modelo de generación propuesto es un modelo de tipo probabilístico basado en el análisis estadístico del mercado de electricidad. El modelo se basa en la posibilidad de modelar probabilísticamente los despachos de las diferentes plantas del sistema y establecer una relación entre la generación total y la generación de cada planta para diferentes escenarios del sistema. A pesar de contar con relativamente pocos años de operación del mercado de electricidad, se ha podido modelar adecuadamente las plantas más importantes del sistema. A medida que se cuenten con más datos, se espera que el modelamiento pueda extenderse a más plantas con mayor precisión. El modelo de generación propuesto permite: 6

7 Obtener un comportamiento del despacho de generación para cualquier carga (hora del año). Obtener índices de adecuación del sistema para todo el año. Determinar la carga con mayor vulnerabilidad y la relación de vulnerabilidad del sistema a la carga. Calcular la confiabilidad del sistema en escenarios de expansión mas detalladamente. La capacidad computacional actual hace posible: El manejo probabilístico de las variables que intervienen en la confiabilidad del sistema. La creación de herramientas que consideren la aleatoriedad de cargas y comportamiento de los elementos del sistema. Modelar mas detalladamente el comportamiento del sistema. Este tipo de estudios muestra la necesidad de: Darle continuidad a este tipo de investigaciones. Desarrollar software de acuerdo con las necesidades de análisis. Centralizar y actualizar la información necesaria para análisis de confiabilidad en Colombia. VII. BIBLIOGRAFÍA [1] CIGRE TASK FORCE , POWER SYSTEM RELIABILITY ANALYSIS, VOLUMEN 1 y 2, COMPOSITE POWER SYSTEM RELIABILITY EVALUATION. [2] POWER SYSTEM RELIABILITY ANALYSIS APPLICATION GUIDE. CIGRE WG 03 OF SC 38 (POWER SYSTEM ANALISYS AND TECHNIQUES) [3] Leite Da Silva, Armando y Anders,George. REAL -RELIABILITY ANALYSIS OF ELECTRICAL POWER SYSTEMS. [4] G. J. Anders, "Probability Concepts in Electric Power Systems", J. Wiley Sons, New York, [5] M. Leite da Silva, J. Endreyi, L. Wang, "Integrated Treatment of Adequacy and Security in Bulk Power System Reliability Evaluations", IEEE Transactions on Power Systems, Vol. 8 No. 1 pp , Feb [6] Torres M. Alvaro, "Probabilidad, Variables Aleatorias, Confiabilidad y Procesos Estocásticos en Ingeniería Eléctrica", Universidad de Los Andes, Volumen I, [7] Pérez Q., Hernando, "Uso de Herramientas de Inteligencia Artificial para el Apoyo en la Toma de Decisiones en la Bolsa de Energía", Universidad Nacional de Colombia, Tesis de Magister en Ingeniería de Sistemas, [8] 96 WM PWRS, The IEEE Reliability Test System , "A Report repared by the Reliability Test System Task Force of the Application of Probability Methods Subcommitte". [9] Bertoldi O., Salvaderi L., Scalcino S., "Monte Carlo Approach in Planning Studies: An Application to IEEE RTS", IEEE Transactions on Power Systems, vol. 3 No. 3 pp , Aug [10] "Informe Anual de Operación 1997", Documento GT CRD Abril de 1998, Gerencia de Transmisión, División Centro Regional de Despacho, Empresa de Energía de Bogotá, S. A., E.S.P. [11] " Informe Anual de Operación 1996, 1997 y 1998", Interconexión Eléctrica S. A., E. S. P. [12] Resoluciones Varias de la Comisión de Regulación de Energía y Gas, CREG. [13] L. Salvaderi, R. Billinton, " A Comparison Between Two Fundamentally Different Approaches to Composite System Reliability Evaluation", IEEE Transactions PAS, vol. 104 Dec [14] R. Billinton, "Reliability Evaluation of Power Systems". [15] Billinton R., Allan R., "Reliability Evaluation of Engineering Systems", Longman Scientific & Technical [16] Billinton R., Allan R., " Power System Reliability in Perspective", IEE Electronics and Power, vol. 30, pp , Marzo [17] Endreyi J., " Reliability Modeling in Electrical Power Systems", John Wiley & Sons. [18] Henley E., Kumamoto H., " Probabilistic Risk Assessment: Reliability Engineering, Design and Analysis ", IEEE Pres. [19] Pages A., Gondran M., " System Reliability: Evaluation and Prediction in Engineering", Springer-Verlag. [20] Roncancio Adriana, "Confiablidad en Sistemas de Potencia: Notas de Clase", [21] Plan de Expansión de Referencia Generación Transmisión Revisión Ministerio de Minas y Energía, UPME e ISA ESP. [22] Cristal Ball 2000: Forecasting and Risk 7

8 Analysis for Spreadsheet. Decisioneering, Inc [23] Código de Redes. [24] H. DURAN. Notas sobre Confiabilidad. 8

COLOMBIAN MINING & ENERGY CONFERENCE. Confiabilidad de un Sistema de Potencia Eléctrico Industrial

COLOMBIAN MINING & ENERGY CONFERENCE. Confiabilidad de un Sistema de Potencia Eléctrico Industrial COLOMBIAN MINING & ENERGY CONFERENCE Confiabilidad de un Sistema de Potencia Eléctrico Industrial MINERÍA MERCADO ELÉCTRICO MAYORISTA ESPECIALES CONFIBILIDAD SPE SUBESTACIONES LÍNEAS MINERÍA Conceptos

Más detalles

MODELO DE CONFIABILIDAD DE UNA PLANTA TERMOELECTRICA Cómo y donde se puede agregar valor?

MODELO DE CONFIABILIDAD DE UNA PLANTA TERMOELECTRICA Cómo y donde se puede agregar valor? COMISION DE INTEGRACION ENERGETICA REGIONAL COMITE NACIONAL COLOMBIANO Código: SIMSE-CO-02/G2 Seminario Internacional de Mantenimiento y Servicios Asociados en Sistemas Eléctricos SIMSE CIER 2003 Cartagena

Más detalles

GENERA RAFAEL ANTIGUO TRABAJO POR:

GENERA RAFAEL ANTIGUO TRABAJO POR: UNIVERSIDADD CENTROAMERICANA JOSÉ SIMEÓN CAÑAS ANÁLISIS DE CONFIABILIDAD DE SISTEMAS DE GENERA ACIÓN APLICAD DO AL SISTEMA ELÉCTRICO DE EL SALVADOR. TRABAJO DE GRADUACIÓN PREPARADO PARA LA FACULTAD DE

Más detalles

CARACTERIZACIÓN DEL MERCADO ELÉCTRICO COLOMBIANO

CARACTERIZACIÓN DEL MERCADO ELÉCTRICO COLOMBIANO CARACTERIZACIÓN DEL MERCADO ELÉCTRICO COLOMBIANO Contenido Organización y estructura del del mercado Formación del precio spot de electricidad El mercado de contratos de largo plazo de electricidad Liquidación,

Más detalles

ELABORACIÓN DE UNA HERRAMIENTA COMPUTACIONAL PARA LA EVALUACIÓN DE LA CONFIABILIDAD DE SISTEMAS DE TRANSMISIÓN ELÉCTRICOS

ELABORACIÓN DE UNA HERRAMIENTA COMPUTACIONAL PARA LA EVALUACIÓN DE LA CONFIABILIDAD DE SISTEMAS DE TRANSMISIÓN ELÉCTRICOS PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE ESCUELA DE INGENIERIA ELABORACIÓN DE UNA HERRAMIENTA COMPUTACIONAL PARA LA EVALUACIÓN DE LA CONFIABILIDAD DE SISTEMAS DE TRANSMISIÓN ELÉCTRICOS FELIPE ANTONIO IMBARACK

Más detalles

LA COMISIÓN DE REGULACIÓN DE ENERGÍA Y GAS

LA COMISIÓN DE REGULACIÓN DE ENERGÍA Y GAS Por la cual se ordena hacer público un proyecto de resolución de carácter general, que pretende adoptar la CREG con el fin modificar la Resolución CREG-137 de 2009. LA COMISIÓN DE REGULACIÓN DE ENERGÍA

Más detalles

SEMINARIO INTERNACIONAL SOBRE CONTROL DE PÉRDIDAS, SMART GRID Y CALIDAD DE LOS SERVICIOS DE DISTRIBUCIÓN

SEMINARIO INTERNACIONAL SOBRE CONTROL DE PÉRDIDAS, SMART GRID Y CALIDAD DE LOS SERVICIOS DE DISTRIBUCIÓN SEMINARIO INTERNACIONAL SOBRE CONTROL DE PÉRDIDAS, SMART GRID Y CALIDAD DE LOS SERVICIOS DE DISTRIBUCIÓN 10,11 y 12 de setiembre 2014 Hotel JW Marriott República Dominicana EL FRAUDE ELÉCTRICO Y LOS INGRESOS

Más detalles

ANALISIS DE CONFIABILIDAD DEL SISTEMA DE TRANSMISIÓN REGIONAL USANDO SIMULACIÓN DE MONTECARLO

ANALISIS DE CONFIABILIDAD DEL SISTEMA DE TRANSMISIÓN REGIONAL USANDO SIMULACIÓN DE MONTECARLO ANALISIS DE CONFIABILIDAD DEL SISTEMA DE TRANSMISIÓN REGIONAL USANDO SIMULACIÓN DE MONTECARLO LINA PAOLA GARCES NEGRETE OSCAR GOMEZ CARMONA UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE PEREIRA FACULTAD DE INGENIERÍA ELÉCTRICA

Más detalles

NORMAS DE ESTUDIOS DE ACCESO AL SISTEMA DE TRANSPORTE NEAST- COMISION NACIONAL DE ENERGIA ELECTRICA CNEE

NORMAS DE ESTUDIOS DE ACCESO AL SISTEMA DE TRANSPORTE NEAST- COMISION NACIONAL DE ENERGIA ELECTRICA CNEE COMISION NACIONAL DE ENERGIA ELECTRICA CNEE NORMAS DE ESTUDIOS DE ACCESO AL SISTEMA DE TRANSPORTE NEAST GUATEMALA C.A. Página 1/9 INDICE NORMAS DE ESTUDIOS DE ACCESO AL SISTEMA DE TRANSPORTE -NEAST- TITULO

Más detalles

4 CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

4 CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES - 142-4 CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES 4.1 CONCLUSIONES - El continuo crecimiento de los niveles de cargabilidad de los elementos del SEP, el uso de nuevas tecnologías y controles, así como las interconexiones

Más detalles

CURSO DE INTRODUCCION

CURSO DE INTRODUCCION CURSO DE INTRODUCCION A CRYSTAL BALL Cnel R.L. Falcón 1435 C1406GNC 35 Buenos Aires, Argentina Tel.: 054-15-5468-3369 Fax: 054-11-4433-4202 Mail: mgm_consultas@mgmconsultores.com.ar http//www.mgmconsultores.com.ar

Más detalles

El autor expresa sus agradecimientos a: Amado Tavera, ingeniero electrónico, profesor de la especialización, por su disponibilidad y apoyo para

El autor expresa sus agradecimientos a: Amado Tavera, ingeniero electrónico, profesor de la especialización, por su disponibilidad y apoyo para El autor expresa sus agradecimientos a: Amado Tavera, ingeniero electrónico, profesor de la especialización, por su disponibilidad y apoyo para finalizar esta monografía. Jaime Alberto Blandón, ingeniero

Más detalles

Herramientas para la optimización del Mantenimiento Predictivo en la planta GICC de Puertollano dentro del programa conjunto ELCOGAS- UCLM

Herramientas para la optimización del Mantenimiento Predictivo en la planta GICC de Puertollano dentro del programa conjunto ELCOGAS- UCLM II Conferencia de Ingeniería de Organización Vigo, 5-6 Septiembre 2002 Herramientas para la optimización del Mantenimiento Predictivo en la planta GICC de Puertollano dentro del programa conjunto ELCOGAS-

Más detalles

ANEXO 20 METODOLOGÍA PLAN DE TRANSMISIÓN

ANEXO 20 METODOLOGÍA PLAN DE TRANSMISIÓN ANEXO 20 METODOLOGÍA PLAN DE TRANSMISIÓN METODOLOGÍA 1. DETERMINACIÓN DEL PLAN DE EXPANSIÓN En la Figura 1 se muestra el flujograma de la metodología específica con la cual se determina el plan de expansión

Más detalles

DESARROLLAR LOS ENLACES DE SAP PARA VISUALIZAR RESULTADOS DE STOCK, UBICACIÓN ESTRATÉGICA Y COMPATIBILIDAD DE EQUIPOS COMO SOPORTE AL MANTENIMIENTO

DESARROLLAR LOS ENLACES DE SAP PARA VISUALIZAR RESULTADOS DE STOCK, UBICACIÓN ESTRATÉGICA Y COMPATIBILIDAD DE EQUIPOS COMO SOPORTE AL MANTENIMIENTO DESARROLLAR LOS ENLACES DE SAP PARA VISUALIZAR RESULTADOS DE STOCK, UBICACIÓN ESTRATÉGICA Y COMPATIBILIDAD DE EQUIPOS COMO SOPORTE AL MANTENIMIENTO Juan Diego Duque Trujillo Asistente Inventarios y equipos

Más detalles

1. CONCEPTO DE CONFIABILIDAD, HISTORIA Y CAMPOS DE APLICACIÓN

1. CONCEPTO DE CONFIABILIDAD, HISTORIA Y CAMPOS DE APLICACIÓN 1. CONCEPTO DE CONFIABILIDAD, HISTORIA Y CAMPOS DE APLICACIÓN 1.1 CONCEPTO DE CONFIABILIDAD Desde el punto de vista de Ingeniería, se ha aceptado la definición de Confiabilidad de un elemento, como la

Más detalles

UNIVERSIDAD DEL VALLE DE MÉXICO PROGRAMA DE ESTUDIO DE LICENCIATURA PRAXIS MES XXI

UNIVERSIDAD DEL VALLE DE MÉXICO PROGRAMA DE ESTUDIO DE LICENCIATURA PRAXIS MES XXI UNIVERSIDAD DEL VALLE DE MÉXICO PROGRAMA DE ESTUDIO DE LICENCIATURA PRAXIS MES XXI NOMBRE DE LA ASIGNATURA: INFORMÁTICA APLICADA A LA MERCADOTECNIA FECHA DE ELABORACIÓN: MAYO 2005 ÁREA DEL PLAN DE ESTUDIOS:

Más detalles

Introducción al @RISK 5.7

Introducción al @RISK 5.7 Introducción al @RISK 5.7 Javier Ordóñez, PhD Director de Soluciones Personalizadas Riesgo» Riesgo: Un escenario en donde existe una posibilidad de desviación respecto de un resultado deseado o esperado»

Más detalles

PROPAGACIÓN DE INCERTIDUMBRE EN El CÁLCULO DE ARMÓNICOS

PROPAGACIÓN DE INCERTIDUMBRE EN El CÁLCULO DE ARMÓNICOS 1/5 Title PROPAGACIÓN DE INCERTIDUMBRE EN El CÁLCULO DE ARMÓNICOS Registration Nº: (Abstract) 850 Empresa o entidad CORPOELEC Región Capital (Venezuela) 1 y UCV, Facultada de Ingeniería Autors of te paper

Más detalles

HERRAMIENTA WEB PARA MODELO FINANCIERO DE CONSTRUCTORES EN BOGOTÁ

HERRAMIENTA WEB PARA MODELO FINANCIERO DE CONSTRUCTORES EN BOGOTÁ HERRAMIENTA WEB PARA MODELO FINANCIERO DE CONSTRUCTORES EN BOGOTÁ ARBELÁEZ, B. 1 HERRAMIENTA WEB PARA MODELO FINANCIERO DE CONSTRUCTORES EN BOGOTÁ Beatriz Alexandra Arbeláez Hurtado Profesor Investigador

Más detalles

UNIDAD DE PLANEACIÓN MINERO ENERGÉTICA - UPME ANÁLISIS DE OFERTA Y DEMANDA DE GAS NATURAL COLOMBIA 2013 SUBDIRECCIÓNES DE HIDROCARBUROS Y DEMANDA

UNIDAD DE PLANEACIÓN MINERO ENERGÉTICA - UPME ANÁLISIS DE OFERTA Y DEMANDA DE GAS NATURAL COLOMBIA 2013 SUBDIRECCIÓNES DE HIDROCARBUROS Y DEMANDA Página 1 de 21 UNIDAD DE PLANEACIÓN MINERO ENERGÉTICA - UPME ANÁLISIS DE OFERTA Y DEMANDA DE GAS NATURAL COLOMBIA 2013 SUBDIRECCIÓNES DE HIDROCARBUROS Y DEMANDA Septiembre de 2013 Página 2 de 21 República

Más detalles

1. MERCADO DE ENERGÍA MAYORISTA

1. MERCADO DE ENERGÍA MAYORISTA INFORME MENSUAL DEL MERCADO ELECTRICO Enero 2011 1. MERCADO DE ENERGÍA MAYORISTA El Mercado de Energía Mayorista (MEM) comenzó a funcionar en Colombia en 1995, como un modelo basado en precios, bajo un

Más detalles

CURSO: MS-PROJECT Y CRYSTAL BALL EN ADMINISTRACION DE PROYECTOS

CURSO: MS-PROJECT Y CRYSTAL BALL EN ADMINISTRACION DE PROYECTOS MANAGEMENT CONSULTORES CURSO: MS-PROJECT Y CRYSTAL BALL EN ADMINISTRACION DE PROYECTOS Cnel. R.L. Falcón 1435 C1406GNC 35 Buenos Aires, Argentina Tel.: 054-11-15-5468-3369 Fax: 054-11-4433-4202 Mail: mgm_consultas@mgmconsultores.com.ar

Más detalles

ANEXO 11 HERRAMIENTAS DE CÁLCULO UTILIZADAS

ANEXO 11 HERRAMIENTAS DE CÁLCULO UTILIZADAS ANEXO 11 HERRAMIENTAS DE CÁLCULO UTILIZADAS 1 HERRAMIENTAS DE CÁLCULO UTILIZADAS PSS/E - Power System Simulator for Engineering El programa utilizado para análisis de sistemas de potencia para el Plan

Más detalles

CONFIABILIDAD DE SUMINISTRO EN COLOMBIA

CONFIABILIDAD DE SUMINISTRO EN COLOMBIA CONFIABILIDAD DE SUMINISTRO EN COLOMBIA Noviembre 2011 Pablo Hernán Corredor Avella 2 Contenido Pilares - Inductores para la confiabilidad de suministro Retos de Mercado eléctrico Confiabilidad del Mercado

Más detalles

GRUPO IX GRUPO DE ESTUDO DE OPERAÇÃO DE SISTEMAS ELÉTRICOS

GRUPO IX GRUPO DE ESTUDO DE OPERAÇÃO DE SISTEMAS ELÉTRICOS SNPTEE SEMINÁRIO NACIONAL DE PRODUÇÃO E TRANSMISSÃO DE ENERGIA ELÉTRICA GOP 06 14 a 17 Outubro de 2007 Rio de Janeiro - RJ GRUPO IX GRUPO DE ESTUDO DE OPERAÇÃO DE SISTEMAS ELÉTRICOS EVALUACIÓN DEL DESEMPEÑO

Más detalles

Propuesta de un modelo de análisis para estimación del tamaño del software y gestión de costos y riesgos a partir de requerimientos funcionales

Propuesta de un modelo de análisis para estimación del tamaño del software y gestión de costos y riesgos a partir de requerimientos funcionales Propuesta de un modelo de análisis para estimación del tamaño del software y gestión de costos y riesgos a partir de requerimientos funcionales S.Forigua, O.Ballesteros Abstract. This paper describes the

Más detalles

PANORAMA ENERGÉTICO INTRODUCCIÓN

PANORAMA ENERGÉTICO INTRODUCCIÓN 1 PANORAMA ENERGÉTICO INTRODUCCIÓN La capacidad hidráulica instalable de nuestro país es aproximadamente 60000 MW, de los cuales sólo se han desarrollado 8500, hasta ahora. Esto significa que se tiene

Más detalles

INTRODUCCIÓN AL SECTOR ELÉCTRICO COMPETITIVO

INTRODUCCIÓN AL SECTOR ELÉCTRICO COMPETITIVO INTRODUCCIÓN AL SECTOR ELÉCTRICO COMPETITIVO 3ra Parte El Mercado Mayorista de Energía Eléctrica Clase 2 FACULTAD DE INGENIERÍA UNIVERSIDAD DE LA REPÚBLICA Plan de esta parte Clase 1: Conceptos generales

Más detalles

Scientia Et Technica ISSN: 0122-1701 scientia@utp.edu.co Universidad Tecnológica de Pereira Colombia

Scientia Et Technica ISSN: 0122-1701 scientia@utp.edu.co Universidad Tecnológica de Pereira Colombia Scientia Et Technica ISSN: 0-70 scientia@utp.edu.co olombia ZAPATA, ARLOS JULIO; GÓMEZ, VÍTOR D. VALORAIÓN DE ONFIABILIDAD DE SUBESTAIONES ELÉTRIAS UTILIZANDO SIMULAIÓN DE MONTEARLO Scientia Et Technica,

Más detalles

Análisis de riesgo e incertidumbre

Análisis de riesgo e incertidumbre Análisis de riesgo e incertidumbre Eduardo Contreras Enero 2009 Introducción a riesgo e incertidumbre Dos Conceptos: Riesgo:» Información de naturaleza aleatórea, las probabilidades de ocurrencia de eventos

Más detalles

METODOLOGIA DE ANALISIS DE RIESGO. 1.1 Entrevistas. 1.2 Evaluación de Riesgo. Autor: Rodrigo Ferrer CISSP SISTESEG.

METODOLOGIA DE ANALISIS DE RIESGO. 1.1 Entrevistas. 1.2 Evaluación de Riesgo. Autor: Rodrigo Ferrer CISSP SISTESEG. METODOLOGIA DE ANALISIS DE RIESGO Autor: Rodrigo Ferrer CISSP Bogotá Colombia A continuación haremos una descripción detallada de los pasos con que cuenta nuestra metodología de análisis de riesgo, la

Más detalles

Avances en Programas de Eficiencia energética en Colombia Generación Distribuida y Redes inteligentes, Resultados de una red piloto experimental

Avances en Programas de Eficiencia energética en Colombia Generación Distribuida y Redes inteligentes, Resultados de una red piloto experimental Avances en Programas de Eficiencia energética en Colombia Generación Distribuida y Redes inteligentes, Resultados de una red piloto experimental Horacio Torres-Sánchez Programa PAAS-UN www.paas.unal.edu.co

Más detalles

Análisis y medición de incertidumbre en redes de actividades

Análisis y medición de incertidumbre en redes de actividades Análisis y medición de incertidumbre en redes de actividades Emilio Isaí Córdova Córdova Subdirección de Ingeniería y Desarrollo de Obras Estratégicas (PEMEX) ecordovac@pep.pemex.com RESUMEN Se presenta

Más detalles

MODELO DE ANALISIS DE CONFIABILIDAD BASADO EN GESTIÓN DE PROBABILÍSTICA DE RIESGOS

MODELO DE ANALISIS DE CONFIABILIDAD BASADO EN GESTIÓN DE PROBABILÍSTICA DE RIESGOS Gerenc. Tecnol. Inform. Vol. 8 N 21 May - Ago pp 57-62 MODELO DE ANALISIS DE CONFIABILIDAD BASADO EN GESTIÓN DE PROBABILÍSTICA DE RIESGOS RELIABILITY ANALYSIS MODEL BASED ON PROBABILISTIC RISK ASSESSMENT

Más detalles

Simulación Monte Carlo

Simulación Monte Carlo Simulación Monte Carlo Modelado estocástico Cuando se realiza un análisis estático a un proyecto, una serie de supuestos y variables producen un resultado de valor único. Mientras que un análisis estocástico

Más detalles

OptiRamp Soluciones para el Control de Turbomáquinas

OptiRamp Soluciones para el Control de Turbomáquinas OptiRamp Soluciones para el Control de Turbomáquinas Aplicaciones para turbomáquinas sobre plataformas independientes Controlador de Turbina de Gas Controlar las turbinas de gas de acuerdo a las especificaciones

Más detalles

FACTORES DE DISTRIBUCION EN EL ANALISIS DE SISTEMAS ELECTRICOS DE POTENCIA.

FACTORES DE DISTRIBUCION EN EL ANALISIS DE SISTEMAS ELECTRICOS DE POTENCIA. FACTORES DE DISTRIBUCION EN EL ANALISIS DE SISTEMAS ELECTRICOS DE POTENCIA. Introducción. En el presente trabajo se presentan algunas aplicaciones en el análisis de sistemas eléctricos de potencia como

Más detalles

VICEPRESIDENCIA DE TRANSMISIÓN

VICEPRESIDENCIA DE TRANSMISIÓN ESTUDIO DE OPORTUNIDADES DE CONEXIÓN AL SISTEMA DE TRANSMISIÓN NACIONAL DE EEB 201 2012-2017 7 VICEPRESIDENCIA DE TRANSMISIÓN Bogotá, Marzo 2012 CONTENIDO 1. OBJETIVO... 7 2. INFORMACIÓN UTILIZADA... 7

Más detalles

Simulación de Naves para la mantención de Equipos

Simulación de Naves para la mantención de Equipos Simulación de Naves para la mantención de Equipos Proyecto: Nueva Andina Fase II Nodo 3500 Cliente: Codelco-División Andina Elaborado por : Simula UC Diciembre de 2011 Contenidos de la Presentación 1.

Más detalles

Carta de control CEV X para distribuciones Weibull con datos censurados

Carta de control CEV X para distribuciones Weibull con datos censurados Revista Colombiana de Estadística Volumen 28 N o 2. pp. 125 a 139. Diciembre 2005 Carta de control CEV X para distribuciones Weibull con datos censurados CEV X Control Chart for Weibull Distributions with

Más detalles

UTILIZACIÓN DE SIMULACIONES PARA EVALUAR LOS RIESGOS AGROPECUARIOS

UTILIZACIÓN DE SIMULACIONES PARA EVALUAR LOS RIESGOS AGROPECUARIOS UTILIZACIÓN DE SIMULACIONES PARA EVALUAR LOS RIESGOS AGROPECUARIOS Lic. Marina Pecar 1 1-Análisis Monte Carlo Al proceso utilizado para aproximar soluciones de un modelo mediante la aplicación repetitiva

Más detalles

<TITULO DEL PROYECTO DE DESARROLLO DE SW > Diana Milena Pérez Riveros 1 Diana Milena Pérez Riveros Pagina de

Más detalles

PROCEDIMIENTO TÉCNICO DEL COMITÉ DE OPERACIÓN ECONÓMICA DEL SINAC

PROCEDIMIENTO TÉCNICO DEL COMITÉ DE OPERACIÓN ECONÓMICA DEL SINAC COES SINAC PROCEDIMIENTO TÉCNICO DEL COMITÉ DE OPERACIÓN ECONÓMICA DEL SINAC PR 01 PROGRAMACIÓN DE LA OPERACIÓN DE CORTO PLAZO PROGRAMACIÖN DE LA OPERACIÓN SEMANAL DEL SINAC Aprobado en S.D. N 03 del 08

Más detalles

PROBABILIDAD Y ESTADISTICA II. Propósito del Curso : Al final del curso el estudiante: Ingeniería Ingeniería en Sistemas. Hardware

PROBABILIDAD Y ESTADISTICA II. Propósito del Curso : Al final del curso el estudiante: Ingeniería Ingeniería en Sistemas. Hardware UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE CHIHUAHUA Clave: 08MSU0017H Clave: 08USU4053W FACULTAD DE INGENIERÍA PROGRAMA DEL CURSO: PROBABILIDAD Y ESTADISTICA II DES: Ingeniería Ingeniería en Sistemas Programa(s) Educativo(s):

Más detalles

CARTAS DE CONTROL: SU EFECTIVIDAD PARA DETECTAR CAMBIOS

CARTAS DE CONTROL: SU EFECTIVIDAD PARA DETECTAR CAMBIOS CARTAS DE CONTROL: SU EFECTIVIDAD PARA DETECTAR CAMBIOS MEDIANTE UN ENFOQUE POR CADENAS DE MARKOV ABSORBENTES Lidia Toscana - Nélida Moretto - Fernanda Villarreal Universidad Nacional del Sur, ltoscana@criba.edu.ar

Más detalles

X Congreso Latinoamericano de Dinámica de Sistemas III Congreso Brasileño de Dinámica de Sistemas I Congreso Argentino de Dinámica de Sistemas

X Congreso Latinoamericano de Dinámica de Sistemas III Congreso Brasileño de Dinámica de Sistemas I Congreso Argentino de Dinámica de Sistemas 1 Evaluación de la robustez del Cargo por Confiabilidad en el parque generador eléctrico Colombiano Robustness s evaluation of Reliability Charge in the Colombian electricity generating facilities Estéfany

Más detalles

Asociación Bancaria de Panamá

Asociación Bancaria de Panamá EL INSTITUTO BANCARIO INTERNACIONAL I.B.I. Centro de Estudios Superiores Asociación Bancaria de Panamá OFRECE CURSO MODELACIÓN MATEMÁTICA: PROBABILÍSTICA, ESTADÍSTICA Y FINANCIERA PARA ENTIDADES FINANCIERAS

Más detalles

Maximización de la capacidad en redes de distribución

Maximización de la capacidad en redes de distribución Maximización de la capacidad en redes de distribución Ignacio Benítez FutuRed (Plataforma española de redes eléctricas) 16/09/2010 CONTENIDO Introducción Objetivos Descripción de la propuesta Conclusiones

Más detalles

INVITAN AL: SEMINARIO DE EXCEL Y VBA PARA LA ADMINISTRACIÓN DE RIESGOS FINANCIEROS

INVITAN AL: SEMINARIO DE EXCEL Y VBA PARA LA ADMINISTRACIÓN DE RIESGOS FINANCIEROS INVITAN AL: SEMINARIO DE EXCEL Y VBA PARA LA ADMINISTRACIÓN DE RIESGOS FINANCIEROS A REALIZARSE 26,27 Y 28 DE JUNIO 2013 Objetivos: Proporcionar al participante los conocimientos y habilidades para el

Más detalles

Simulación Discreta Estocástica Tutor: Deivis Galván

Simulación Discreta Estocástica Tutor: Deivis Galván Capitulo 1 Simulación Discreta Estocástica Tutor: Deivis Galván OBJETIVOS Al aprobar la asignatura el alumno será capaz de: Conocer, comprender y aplicar los principios del modelado de sistemas complejos

Más detalles

Implementación de un software de simulación de Mercados Eléctricos. alumno: José Riquelme Poblete profesor guía: Juan Zolezzi Cid

Implementación de un software de simulación de Mercados Eléctricos. alumno: José Riquelme Poblete profesor guía: Juan Zolezzi Cid Implementación de un software de simulación de Mercados Eléctricos alumno: José Riquelme Poblete profesor guía: Juan Zolezzi Cid 2%-(7,92*(1(5$/,PSOHPHQWDU XQ VRIWZDUH GH VLPXODFLyQ GHQRPLQDGR -XHJR GH

Más detalles

ESTUDIO TÉCNICO MIGRACIÓN DE USUARIOS A NIVELES DE TENSIÓN SUPERIORES (MUNTS) 2015

ESTUDIO TÉCNICO MIGRACIÓN DE USUARIOS A NIVELES DE TENSIÓN SUPERIORES (MUNTS) 2015 ESTUDIO TÉCNICO MIGRACIÓN DE USUARIOS A NIVELES DE TENSIÓN SUPERIORES 2015 UNIDAD DE PROYECTOS EQUIPO CENTRO DE EXCELENCIA TÉCNICA TABLA DE CONTENIDO 1. INTRODUCCIÓN... 4 2. ALCANCE... 5 3. DEFINICIONES...

Más detalles

OptiRamp OptiRamp Sistema de Control de Despacho Avanzado para Ductos

OptiRamp OptiRamp Sistema de Control de Despacho Avanzado para Ductos OptiRamp OptiRamp Sistema de Control de Despacho Avanzado para Ductos Los sistemas de control, SCADAs, y servidores de datos históricos han evolucionado para proveer una extensa cantidad de información

Más detalles

PROYECTO FIN DE CARRERA

PROYECTO FIN DE CARRERA UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID ESCUELA POLITECNICA SUPERIOR DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA ELÉCTRICA PROYECTO FIN DE CARRERA INGENIERÍA INDUSTRIAL PROBABILIDAD DE SOBRECARGAS EN LÍNEAS DE TRANSPORTE DEBIDAS

Más detalles

TRATAMIENTO DE BASES DE DATOS CON INFORMACIÓN FALTANTE SEGÚN ANÁLISIS DE LAS PÉRDIDAS CON SPSS

TRATAMIENTO DE BASES DE DATOS CON INFORMACIÓN FALTANTE SEGÚN ANÁLISIS DE LAS PÉRDIDAS CON SPSS Badler, Clara E. Alsina, Sara M. 1 Puigsubirá, Cristina B. 1 Vitelleschi, María S. 1 Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística (IITAE) TRATAMIENTO DE BASES DE DATOS

Más detalles

Programa de Asignatura : Modelación de Riesgos Financieros

Programa de Asignatura : Modelación de Riesgos Financieros Programa de Asignatura : Modelación de Riesgos Financieros Carrera : INGENIERÍA FINANCIERA Nivel : Semestre VIII Área : Economía y Finanzas Requisito : Administración y Control de Riesgos Horas semanales

Más detalles

DINA ANTONIA GARCÍA SALAZAR

DINA ANTONIA GARCÍA SALAZAR PROPUESTA PARA MEJORAR LA RESPUESTA A LAS REQUISICIONES DE COMPRA DE CREAR INGENIERÍA LTDA. MEDIANTE SIMULACIÓN EN ARENA Y PRUEBA BONFERRONI DINA ANTONIA GARCÍA SALAZAR POLITECNICO GRANCOLOMBIANO INSTITUCIÓN

Más detalles

Calibración y control de calidad de instrumentos de análisis

Calibración y control de calidad de instrumentos de análisis Calibración y control de calidad de instrumentos de análisis cĺınico. María Cecilia San Román Rincón Monografía vinculada a la conferencia del Dr. Horacio Venturino sobre Instrumental para laboratorio

Más detalles

PROGRAMA DE CAPACITACIÓN AÑO 2013 GERENCIA Y PLANIFICACIÓN DE PRODUCCIÓN

PROGRAMA DE CAPACITACIÓN AÑO 2013 GERENCIA Y PLANIFICACIÓN DE PRODUCCIÓN PROGRAMA DE CAPACITACIÓN AÑO 2013 GERENCIA Y PLANIFICACIÓN DE PRODUCCIÓN GERENCIA Y PLANIFICACIÓN DE PRODUCCIÓN DISEÑADO PARA Ingenieros de Producción, completación, yacimientos y perforación; geólogos

Más detalles

UNIDAD DE PLANEACIÓN MINERO ENERGÉTICA DOCUMENTO UPME. Proyecciones Regionales de Demanda de Energía Eléctrica y Potencia Máxima en Colombia

UNIDAD DE PLANEACIÓN MINERO ENERGÉTICA DOCUMENTO UPME. Proyecciones Regionales de Demanda de Energía Eléctrica y Potencia Máxima en Colombia REPÚBLICA DE COLOMBIA MINISTERIO DE MINAS Y ENERGÍA UNIDAD DE PLANEACIÓN MINERO ENERGÉTICA DOCUMENTO UPME Proyecciones Regionales de Demanda de Energía Eléctrica y Potencia Máxima en Colombia Revisión,

Más detalles

CURSO DE DISEÑO PARA SIX SIGMA (DFSS) UTILIZANDO CRYSTAL BALL

CURSO DE DISEÑO PARA SIX SIGMA (DFSS) UTILIZANDO CRYSTAL BALL CURSO DE DISEÑO PARA SIX SIGMA (DFSS) UTILIZANDO CRYSTAL BALL Cnel. Ramón L. Falcón 1435 C1406GNC 35 Buenos Aires, Argentina Tel.: 054-15-5468-3369 Fax: 054-11-4433-4202 Mail: mgm_consultas@mgmconsultores.com.ar

Más detalles

Un esquema centralizado de deslastre de cargas para pequeños sistemas aislados

Un esquema centralizado de deslastre de cargas para pequeños sistemas aislados Un esquema centralizado de deslastre de cargas para pequeños sistemas aislados J. Rodríguez 1, M. González 1, J. R. Diago 1, C. Domingo 2, I. Egido 2, P. Centeno 2, F. Fernández 2, L. Rouco 2 1 Endesa

Más detalles

Carrera: 2-2-6. Participantes

Carrera: 2-2-6. Participantes 1.- DATOS DE LA ASIGNATURA Nombre de la asignatura: Carrera: Investigación de Operaciones Ingeniería Civil Clave de la asignatura: Horas teoría-horas práctica-créditos 2-2-6 2.- HISTORIA DEL PROGRAMA Lugar

Más detalles

La electrificación de un yacimiento Modelado de redes eléctricas como soporte al desarrollo de yacimientos maduros

La electrificación de un yacimiento Modelado de redes eléctricas como soporte al desarrollo de yacimientos maduros Tema de tapa La electrificación de un yacimiento Modelado de redes eléctricas como soporte al desarrollo de yacimientos maduros Por Nicolás Spensieri Los campos maduros tienen en general un alto consumo

Más detalles

Departamento Administrativo Nacional de Estadística

Departamento Administrativo Nacional de Estadística Departamento Administrativo Nacional de Estadística Dirección de Regulación, Planeación, Estandarización y Normalización -DIRPEN- Ficha Metodológica de la Encuesta Sobre Ambiente y Desempeño Institucional

Más detalles

PROYECTO DE INVESTIGACIÓN SIMULACIÓN PARA LA VALUACIÓN

PROYECTO DE INVESTIGACIÓN SIMULACIÓN PARA LA VALUACIÓN PROYECTO DE INVESTIGACIÓN SIMULACIÓN PARA LA VALUACIÓN INTRODUCCIÓN El objetivo del presente trabajo es estudiar los modelos y herramientas existentes de simulación que se utilizan para la valuación en

Más detalles

UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS FACULTAD DE INGENIERÍA SYLLABUS PROYECTO CURRICULAR DE INGENIERÍA ELÉCTRICA

UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS FACULTAD DE INGENIERÍA SYLLABUS PROYECTO CURRICULAR DE INGENIERÍA ELÉCTRICA Nombre del Docente UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS FACULTAD DE INGENIERÍA SYLLABUS PROYECTO CURRICULAR DE INGENIERÍA ELÉCTRICA ESPACIO ACADÉMICO (Asignatura): Código: 226 GENERACIÓN HIDROELÉCTRICA

Más detalles

Monografías de Juan Mascareñas sobre Finanzas Corporativas ISSN: 1988-1878 Introducción al VaR

Monografías de Juan Mascareñas sobre Finanzas Corporativas ISSN: 1988-1878 Introducción al VaR Juan Mascareñas Universidad Complutense de Madrid Versión inicial: mayo 1998 - Última versión: mayo 2008 - El valor en riesgo (VaR), 2 - El método histórico, 3 - El método varianza-covarianza, 6 - El método

Más detalles

CURSO DE DISEÑO PARA SIX SIGMA (DFSS) UTILIZANDO CRYSTAL BALL

CURSO DE DISEÑO PARA SIX SIGMA (DFSS) UTILIZANDO CRYSTAL BALL CURSO DE DISEÑO PARA SIX SIGMA (DFSS) UTILIZANDO CRYSTAL BALL Cnel. R.L. Falcón 1435 C1406GNC 35 Buenos Aires, Argentina Tel.: 054-15-4492-6252 Fax: 054-11-4433-4202 Mail: consultas@mgmconsultores.com.ar

Más detalles

DES: Programa(s) Educativo(s): Tipo de materia: Clave de la materia: Semestre:

DES: Programa(s) Educativo(s): Tipo de materia: Clave de la materia: Semestre: : : lemas propios de la. lemas propios de la. lemas propios de la. lemas propios de la. lemas propios de la. lemas propios de la. lemas propios de la. 12 6 lemas propios de la. 12 6 lemas propios de la.

Más detalles

COMITÉ ASESOR DE PLANEAMIENTO DE LA TRANSMISIÓN

COMITÉ ASESOR DE PLANEAMIENTO DE LA TRANSMISIÓN COMITE ASESOR DE PLANEAMIENTO DE TRANSMISION Fecha : Mayo 6 de 1999 Hora: 10:30 a.m. Lugar: Unidad de Planeación Minero Energética Norma Constanza Zúñiga CHIVOR suplente Henry Navarro S. EEB principal

Más detalles

LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE DISPOSITIVOS FACTS EN SISTEMAS DE TRANSMISIÓN USANDO ENJAMBRE DE PARTÍCULAS

LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE DISPOSITIVOS FACTS EN SISTEMAS DE TRANSMISIÓN USANDO ENJAMBRE DE PARTÍCULAS I CONGRESO VENEZOLANO DE REDES Y ENERGÍA ELÉCTRICA Comité Nacional Venezolano Noviembre 27 167 LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE DISPOSITIVOS FACTS EN SISTEMAS DE TRANSMISIÓN USANDO ENJAMBRE DE PARTÍCULAS Jose H.

Más detalles

CURSO DE ANALISIS DE RIESGOS EN INDUSTRIAS DE PETROLEO Y GAS (OIL & GAS)

CURSO DE ANALISIS DE RIESGOS EN INDUSTRIAS DE PETROLEO Y GAS (OIL & GAS) CURSO DE ANALISIS DE RIESGOS EN INDUSTRIAS DE PETROLEO Y GAS (OIL & GAS) Cnel R.L. Falcón 1435 C1406GNC 35 Buenos Aires, Argentina Tel.: 054-15-5468-3369 Fax: 054-11-4433-4202 Mail: mgm_consultas@mgmconsultores.com.ar

Más detalles

PROGRAMA DE ESTUDIO. Horas de Práctica

PROGRAMA DE ESTUDIO. Horas de Práctica PROGRAMA DE ESTUDIO Nombre de la asignatura: MODELADO Y SIMULACIÓN DE PROCESOS Clave: IQM12 Ciclo Formativo: Básico ( ) Profesional (X) Especializado ( ) Fecha de elaboración: 7 DE MARZO DE 2015 Horas

Más detalles

PLANTA PILOTO EXPERIMENTAL DE REFRIGERACIÓN POR ABSORCIÓN A GAS NATURAL COLOMBIANO

PLANTA PILOTO EXPERIMENTAL DE REFRIGERACIÓN POR ABSORCIÓN A GAS NATURAL COLOMBIANO PLANTA PILOTO EXPERIMENTAL DE REFRIGERACIÓN POR ABSORCIÓN A GAS NATURAL COLOMBIANO Autores: Sarria López, B. Fajardo Cuadro,J; Meza Blanco, J; Abuchar Curi,A. Universidad Tecnológica de Bolívar, Colombia.

Más detalles

CAPITULO 4 JUSTIFICACION DEL ESTUDIO. En este capítulo se presenta la justificación del estudio, supuestos y limitaciones de

CAPITULO 4 JUSTIFICACION DEL ESTUDIO. En este capítulo se presenta la justificación del estudio, supuestos y limitaciones de CAPITULO 4 JUSTIFICACION DEL ESTUDIO En este capítulo se presenta la justificación del estudio, supuestos y limitaciones de estudios previos y los alcances que justifican el presente estudio. 4.1. Justificación.

Más detalles

Simulaciones Monte Carlo y Análisis de Contingencias en Capex y Cronogramas de Megaproyectos de Construcción y Minería

Simulaciones Monte Carlo y Análisis de Contingencias en Capex y Cronogramas de Megaproyectos de Construcción y Minería Simulaciones Monte Carlo y Análisis de Contingencias en Capex y Cronogramas de Megaproyectos de Construcción y Minería Ing. Edwin Monzón Compañía Minera Antamina Acerca del autor Ing. Edwin Monzón PMP,

Más detalles

Impacto de las plantas menores de generación en la determinación del precio Spot para el Mercado de Energía Mayorista Colombiano

Impacto de las plantas menores de generación en la determinación del precio Spot para el Mercado de Energía Mayorista Colombiano Impacto de las plantas menores de generación en la determinación del precio Spot para el Mercado de Energía Mayorista Colombiano OSCAR ANDRES RAMIREZ OCHOA Trabajo de Grado para optar al título de Magister

Más detalles

EVALUACION COMPARATIVA DE OPCIONES Y ESTRATEGIAS PARA LA EXPANSION DE LA GENERACION HASTA EL AÑO 2024

EVALUACION COMPARATIVA DE OPCIONES Y ESTRATEGIAS PARA LA EXPANSION DE LA GENERACION HASTA EL AÑO 2024 COMITÉ NACIONAL DE MÉXICO 37-1 BIENAL 21 EVALUACION COMPARATIVA DE OPCIONES Y ESTRATEGIAS PARA LA EXPANSION DE LA GENERACION HASTA EL AÑO 224 Jorge Fernández Velázquez. CFE-GERENCIA DE PROGRAMACION RESUMEN

Más detalles

Gestión de Activos, Gestión de Riesgo y Confiabilidad Industrial - FUNDAMENTOS -

Gestión de Activos, Gestión de Riesgo y Confiabilidad Industrial - FUNDAMENTOS - RESUMEN. Gestión de Activos, Gestión de Riesgo y Confiabilidad Industrial - FUNDAMENTOS - Autor: MSc. Ernesto Primera. www.ernestoprimera.info El presente artículo tiene el objetivo le dar a conocer los

Más detalles

Evaluación del plan de ahorro de consumo de gas natural en la Argentina

Evaluación del plan de ahorro de consumo de gas natural en la Argentina I INFORME TÉCNICO Evaluación del plan de ahorro de consumo de gas natural en la Argentina Por Salvador Gil, L. Duperron y R. Ruggero Gerencia de Distribución del Enargas El objeto de este estudio es evaluar

Más detalles

2 PLAN DE EXPANSIÓN DE LA TRANSMISIÓN

2 PLAN DE EXPANSIÓN DE LA TRANSMISIÓN 2 PLAN DE EXPANSIÓN DE LA TRANSMISIÓN 2.1 Metodología La regulación vigente (en adelante La Norma) define en detalle la metodología a seguir para determinar el Plan de Transmisión (PT). A tal efecto, se

Más detalles

INVITAN AL: SEMINARIO DE OPTIMIZACIÓN DE CAPITAL POR LÍNEA DE NEGOCIO

INVITAN AL: SEMINARIO DE OPTIMIZACIÓN DE CAPITAL POR LÍNEA DE NEGOCIO INVITAN AL: SEMINARIO DE OPTIMIZACIÓN DE CAPITAL POR LÍNEA DE NEGOCIO A REALIZARSE 27 Y 28 DE AGOSTO Objetivos: Contar Las instituciones financieras inevitablemente experimentan pérdidas no esperadas que

Más detalles

MODELOS UTILIZADOS PARA EL DESPACHO ENERGÉTICO ÓPTIMO (DEO)

MODELOS UTILIZADOS PARA EL DESPACHO ENERGÉTICO ÓPTIMO (DEO) MODELOS UTILIZADOS PARA EL DESPACHO ENERGÉTICO ÓPTIMO (DEO) DIVISIÓN DESPACHO DE CARGAS Y PLANIFICACIÓN Y ESTUDIOS ADMINSITRACIÓN DE USINAS Y TRASMISIONES ELÉCTRICAS - UTE Ing. en Computación Graciela

Más detalles

Resumen Ejecutivo. 1 Introducción

Resumen Ejecutivo. 1 Introducción Resumen Ejecutivo 1 Introducción El clima de una zona o región corresponde al conjunto de condiciones atmosféricas que la caracterizan, es entonces un estado promedio del tiempo atmosférico determinado

Más detalles

FIABILIDAD Y SEGURIDAD por CREUS SOLE Editorial Marcombo. Prólogo a la segunda edición Prólogo a la primera edición. Parte I.

FIABILIDAD Y SEGURIDAD por CREUS SOLE Editorial Marcombo. Prólogo a la segunda edición Prólogo a la primera edición. Parte I. FIABILIDAD Y SEGURIDAD por CREUS SOLE Editorial Marcombo Prólogo a la segunda edición Prólogo a la primera edición Parte I. Fiabilidad 1. Introducción 1.1. Generalidades 1.2. Fiabilidad de componentes

Más detalles

Simulación y Modelos Estocásticos

Simulación y Modelos Estocásticos y Modelos Estocásticos Héctor Allende O!"# $# %#&' ( ) *+,-+,,*,/ ) -++,,*,/ ) 0 1 %*++,,*,/ $2,/ 04 %! 2! 5,,#6)5 1 Conceptos básicos: fundamentos de modelos de simulación y del modelado de sistemas complejos,

Más detalles

Las Matemáticas En Ingeniería

Las Matemáticas En Ingeniería Las Matemáticas En Ingeniería 1.1. Referentes Nacionales A nivel nacional se considera que el conocimiento matemático y de ciencias naturales, sus conceptos y estructuras, constituyen una herramienta para

Más detalles

Universidad del CEMA Master en Finanzas 2006

Universidad del CEMA Master en Finanzas 2006 Universidad del CEMA Master en Finanzas 2006 La Simulación como una herramienta para el manejo de la incertidumbre Fabián Fiorito ffiorito@invertironline.com Tel.: 4000-1400 Hoy en día la simulación es

Más detalles

Auditorías de Plantas asociadas al Cargo por Confiabilidad

Auditorías de Plantas asociadas al Cargo por Confiabilidad Auditorías de Plantas asociadas al Cargo por Confiabilidad Gerencia Operaciones Financieras 7 de Junio de 2012 CONTENIDO Regulación vigente Obligaciones derivadas Seguimiento de Curva S Auditoría plantas

Más detalles

GUÍA DOCENTE 2011-2012

GUÍA DOCENTE 2011-2012 Pag. 1 de 5 GUÍA DOCENTE 2011-2012 Asignatura (32292) SEGURIDAD Y PROTECCIÓN RADIOLÓGICA Resumen Índice Descripción general de la asignatura Competencias Conocimientos recomendados Selección y estructuración

Más detalles

INGENIERÍA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES

INGENIERÍA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES TECNOLÓGICO DE ESTUDIOS SUPERIORES DEL ORIENTE DEL ESTADO DE MÉXICO MANUAL DE PRÁCTICAS EN LABORATORIO INGENIERÍA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES PARA LA ASIGNATURA SISTEMAS TELEMATICOS PLAN DE ESTUDIO ISIC

Más detalles

Medellín, Antioquia. #contador. ISA Newsletter 2008 Todos los derechos Reservados Términos legales Una solución de prensa electrónica ne Digital

Medellín, Antioquia. #contador. ISA Newsletter 2008 Todos los derechos Reservados Términos legales Una solución de prensa electrónica ne Digital Medellín, Antioquia Contáctenos Cliente PDF Recomendar Suscribirse Administrar Suscripción Histórico Buscar #contador ISA Newsletter 2008 Todos los derechos Reservados Términos legales Una solución de

Más detalles

REDES BAYESIANAS APLICADAS A LA INGENIERÍA DE SOFTWARE

REDES BAYESIANAS APLICADAS A LA INGENIERÍA DE SOFTWARE REDES BAYESIANAS APLICADAS A LA INGENIERÍA DE SOFTWARE Carlos Said, Rosana Piergallini, Nelson Di Grazia, Sabrina Pompei. Escuela de Tecnología, Universidad Nacional del Noroeste de la Provincia de Buenos

Más detalles

a 16 anales Gestión del riesgo en la exportación de energía de Argentina a Brasil Introducción Javier Reneses Guillén Efraim Centeno Hernáez

a 16 anales Gestión del riesgo en la exportación de energía de Argentina a Brasil Introducción Javier Reneses Guillén Efraim Centeno Hernáez Gestión del riesgo en la exportación de energía de Argentina a Brasil Javier Reneses Guillén Recibió el título de Ingeniero Industrial del I.C.A.I. especilidad Eléctrico de la Universidad Pontificia de

Más detalles

SIMULACIÓN DE PROCESOS INDUSTRIALES

SIMULACIÓN DE PROCESOS INDUSTRIALES ASIGNATURA DE MÁSTER: SIMULACIÓN DE PROCESOS INDUSTRIALES Curso 2010/2011 (Código:28803010) 1.PRESENTACIÓN En esta asignatura se estudian las técnicas de simulación, comenzando por una introducción básica

Más detalles

Carrera: SCB - 0419 4-0-8. Participantes. Representantes de la academia de sistemas y computación de los Institutos Tecnológicos.

Carrera: SCB - 0419 4-0-8. Participantes. Representantes de la academia de sistemas y computación de los Institutos Tecnológicos. 1.- DATOS DE LA ASIGNATURA Nombre de la asignatura: Carrera: Clave de la asignatura: Horas teoría-horas práctica-créditos Investigación de operaciones Ingeniería en Sistemas Computacionales SCB - 0419

Más detalles

gestión de energía eléctrica: Aspectos introductorios

gestión de energía eléctrica: Aspectos introductorios Aplicación de las FPGAs ala gestión de energía eléctrica: Aspectos introductorios t i Juan José Rodríguez Andina Deptartamento de Tecnología Electrónica, Universidad de Vigo, España ADAC Lab, Dept. Electrical

Más detalles