Minuta DPL N 03/2015. Estudio de Previsión de Demanda: Antecedentes y Alcances

Transcripción

1 Minuta DPL N 03/2015 Estudio de Previsión de Demanda: Antecedentes y Alcances Dirección de Planificación y Desarrollo 19 de marzo de 2015

2 CDEC SIC (Centro de Despacho Económico de Carga del Sistema Interconectado Central) Teatinos N 280 Piso 12 Teléfono: (56 2) Fax: (56 2) Santiago Chile Código Postal: Estudio de Previsión de Demanda: Antecedentes y Alcances Rev Fecha Comentario Realizó Revisó / Aprobó Versión Preliminar DPD Eduardo Esperguel G. Deninson Fuentes del C Versión Final DPD Eduardo Esperguel G. Deninson Fuentes del C. Gabriel Carvajal M. Minuta DPL N 03/ de marzo de

3 1. Antecedentes Dentro de las funciones que el Reglamento de los CDEC le encomienda a la Dirección de Planificación y Desarrollo (DPD) se encuentra la previsión de los consumos para el corto, mediano y largo plazo, para ser utilizada en los procesos propios de cada Dirección Técnica. Para cumplir con el propósito señalado, la Dirección de Planificación y Desarrollo encargará un estudio metodológico y de previsión inicial de demanda. Para efectos de dimensionar lo anterior se realizó una revisión de algunos estudios similares desarrollados en Chile y el extranjero, con la finalidad de interiorizarse sobre las metodologías y variables utilizadas para generar los modelos, aproximarse a posibles soluciones, así como detectar potenciales inconvenientes que se pudieran presentar en el desarrollo del estudio. El estudio a desarrollar debe entregar como resultado una propuesta metodológica a partir de la cual se construirán posteriormente los modelos de proyección, así como una proyección de la demanda anual de energía en el SIC y el SING para un horizonte de 15 años. La presente minuta refiere a las previsiones de demanda de largo plazo y, específicamente, con fines de planificación. 2. Revisión Se revisaron estudios de los siguientes países: Chile: Análisis de consumo eléctrico en el corto, mediano y largo plazo, desarrollado por la consultora Mercados Energéticos por encargo de la Comisión Nacional de Energía (Diciembre 2014) El estudio consta esencialmente de tres partes: revisión de la relación consumo eléctrico y crecimiento económico, determinación de modelos de previsión a partir de información estadística y previsión de la demanda futura. Adicionalmente, en un tomo aparte, se investigó el impacto de las políticas de Eficiencia Energética (EE) en la evolución de la demanda, se determinó un modelo para la previsión del consumo asociado a clientes regulados y libres, y un modelo de previsión con desagregación regional. Este estudio no posee el carácter de periódico, aunque es posible encontrar estudios anteriores encargados también por la CNE (año 2008), además de los estudios que acompañan los Informes Técnicos de Precio de Nudo correspondiente al mes de Abril de cada año. Colombia: Proyección de demanda eléctrica en Colombia, revisión Noviembre de 2014, desarrollado por la Subdirección de demanda de la Unidad de Planeación Minero Energética (UPME) del Ministerio de Minas y Energía. Minuta DPL N 03/ de marzo de

4 Este estudio se desarrolla como una tarea permanente de la Subdirección de Demanda de la Unidad de Planeación Minero Energética (UPME), del Ministerio de Minas y Energía de la República de Colombia. El documento es emitido en forma de revisión de su versión anterior, considerando tanto los modelos de proyección como sus datos de entrada. El documento posee una periodicidad cuatrimestral y entrega proyecciones de demanda de energía y potencia (demanda máxima) para el Sistema Interconectado Nacional (SIN). Es importante señalar que, a partir de la creación de la Subdirección de Demanda dentro la UPME, se aprecia un cambio importante en las publicaciones relativas a la previsión de demanda. La aparición de notas técnicas sobre la metodología aplicada en las revisiones o sobre aspectos particulares de los modelos, son un ejemplo de ello. Nueva Zelanda: Long-term demand forecast, September 2011, desarrollado por Transpower New Zealand El estudio es realizado por la principal transmisora del país (Transpower), encargada de la operación del sistema de transmisión a nivel nacional y de proponer y desarrollar los planes de expansión del mismo. El estudio, a su vez, es revisado y comentado por el New Zealand Institute of Economic Research y el Professor Hyndman, de la universidad de Monash (Melbourne, Australia). Este estudio tiene por objetivo principal la estimación de la demanda máxima esperada en el largo plazo (MW), mientras que la previsión de energía anual demandada (GWh) se realiza como actividad secundaria. Cabe señalar que Transpower utilizaba las proyecciones de consumo entregadas por la Electricity Commission en su Statement Of Opportunities (SOO), realizando algunas modificaciones en caso de parecer necesario. Las principales razones que llevaron a Transpower a desarrollar este estudio son: ciclos de emisión del SOO muy largos y falta de robustez de la previsión, ya que los valores previstos sufrían cambios importantes de un año a otro debido a modificaciones en las proyecciones de entrada al modelo. A su vez, Transpower reconoce las siguientes ventajas en contar con su propia proyección de demanda: El rol de planificador de la red de transmisión requiere de una proyección de demanda que abarque más aspectos y/o sensibilidades que las proyecciones realizadas para otros fines. El desarrollo del estudio por Transpower les permite ciclos de revisión más cortos. La relación más directa con los consumidores les permite contar con información detallada sobre proyecciones de demanda por zona o tipo de cliente. España: La demanda de electricidad en España, previsión al 2035 El estudio es desarrollado por Manuel Valero Calero, del Servicio de Estudios del Consejo Superior de Cámaras de Comercio, para la revista ICE (Información Comercial Española) del Ministerio de Economía y Competitividad. A diferencia de los casos anteriores, esta se trata de una publicación Minuta DPL N 03/ de marzo de

5 particular, no de un estudio que se realice en forma periódica, sin embargo se optó por incluirlo en la revisión de igual forma. El estudio utiliza un modelo económetrico para generar escenarios de demanda de energía eléctrica (GWh) anual, los que se encuentran relacionados a hipótesis sobre la evolución de la economía española. Adicionalmente, el efecto de las políticas de eficiencia energética es incluido en los modelos obtenidos. A continuación se presenta un cuadro resumen con las principales características de los estudios revisados: Minuta DPL N 03/ de marzo de

6 País Horizonte Objetivo Variables de muestra 1 Variable a estimar (*) Chile 14 años Propósito General Colombia 14 años Expansión generación y transmisión España 25 años Propósito General Nueva Zelanda 14 años Expansión de la transmisión Modelo Entradas al modelo 2 Generación Generación (GWh/año) ARIMA PIB nacional Población Población PIB regional PIB reg Minería PIB reg Manufactura Precio Energía Eléctrica Precio cobre Demanda GWh/año VAR endógeno PIB nacional Población Temperatura MW VAR exógeno máximas peak/anual mensuales PIB VEC Población Combinación anteriores PIB p/c GWh/año - PIB Parque de viviendas Temperatura máxima Precio energéticos Temperatura mínima Grado utilización capacidad productiva Viviendas de la industria Temp mínimas anuales Temp máximas anuales Eficiencia Energética PIB MW Econométrico PIB Temperatura GWh/año Ad hoc Población Población Tendencia histórica Periodicidad - Cuatrimestral (*) Para el caso de las estimaciones de consumo (GWh), su desagregación mensual en general se realiza distribuyendo el global anual a partir de las distribuciones mensuales históricas Corresponden a aquellas variables cuya estadística es utilizada para la determinación del modelo de proyección y sus respectivos parámetros. 2 Corresponden a aquellas variables que ingresan como entradas al modelo para determinar los valores proyectados. Minuta DPL N 03/ de marzo de

7 3. Análisis A partir de la revisión de los estudios mencionados, es posible definir los siguientes aspectos a tener en cuenta para el desarrollo de los análisis que requerirá realizar la DPD, a saber: 1) Horizonte temporal: uno de los principales aspectos a tener en cuenta es la definición del horizonte para el cual se quiere realizar una previsión. La decisión que se tome respecto a este punto tiene directa relación con el detalle temporal (resolución) para el cual se desea tener la previsión (hora a hora, mensual, anual), a su vez que impone restricciones sobre la cantidad de datos mínimos de información estadística que se requieren de una muestra para poder estimar en forma razonable la demanda futura. En los estudios revisados las previsiones de largo plazo utilizaban horizontes del orden de años, señalando que horizontes más largos (más de 30 años) eran muy poco verosímiles debido a cambios estructurales en el comportamiento de la demanda que son imposibles de prever. 2) Resolución espacial: este aspecto resulta fundamental en una previsión con fines asociados a la planificación de la transmisión, sin embargo, la elaboración de modelos de proyección de demanda con desagregación espacial requiere de información detallada sobre el comportamiento de la demanda al mismo nivel de desagregación que se desee, así como proyecciones de las variables exógenas (Ej: temperatura máxima por región). La alternativa directa para soslayar ese problema es realizar una estimación global y luego bajar la proyección al nivel de desagregación deseado de acuerdo a patrones históricos. 3) Variables explicativas: las variables consideradas como relevantes se listan a continuación: a. PIB b. Población c. Cantidad de viviendas d. Actividad industrial (Minería) e. Precio de la energía eléctrica y/o sustitutos f. Temperaturas (máxima, mínima, media) g. Precio de algún commodity relevante (cobre) 4) Modelos utilizados: los modelos utilizados son del tipo ARMA/ARIMA, de tendencia, Vectores Autoregresivos (VAR), Vectores de Corrección de Error (VEC), combinación de los anteriores o modelos con inteligencia (redes neuronales, lógica difusa); de estos últimos, sin embargo, sólo se encontraron aplicaciones académicas, aunque en los estudios revisados se hace mención a la posibilidad de su aplicación. Lo descrito en este punto da cuenta de que no existe consenso sobre un único modelo a utilizar, siendo válido cualquiera que ofrezca resultados coherentes y buenos indicadores en los test de bondad de ajuste. Por otra parte, es importante destacar la relevancia que posee la opinión experta en la elaboración y validación de los modelos obtenidos, puesto que existen efectos imposibles de rescatar en la modelación por medio de la información histórica, sino únicamente mediante su inclusión como variable exógena al modelo (shock de precios, cambios tecnológicos, sequías, etc.). Minuta DPL N 03/ de marzo de

8 5) Manejo de la incertidumbre: el enfoque clásico utilizado corresponde a la proposición o elaboración de escenarios, típicamente alto, medio y bajo. Sin embargo, en los trabajos revisados se encuentran ejemplos de aplicación de variabilidad en los modelos, de modo de obtener series de posibles futuros a los cuales es posible asociar una cierta probabilidad de ocurrencia. Este último enfoque parece ser el más correcto para efectos de la planificación del sistema de transmisión y toma de decisiones de largo plazo en general. 6) Eficiencia Energética: la aplicación de medidas de eficiencia de energética en los distintos sectores es una variable a tener en consideración, especialmente en el caso de las estimaciones de largo plazo, puesto que se trata de un ámbito que en Chile no ha logrado una penetración importante, por lo que es esperable que se produzca un punto de inflexión en algún momento, de modo que habría que considerar este efecto en las actuales proyecciones que se realicen, pues estas consideran horizontes de varios decenios dentro de los cuales se espera que el tópico de eficiencia energética sea una variable relevante. 4. Conclusiones A continuación se listan las principales conclusiones que se desprenden de la revisión efectuada: La previsión de la demanda corresponde a un aspecto de gran relevancia para la planificación de la transmisión y el desarrollo general de los sistemas eléctricos. Se observa una creciente preocupación a nivel institucional por encontrar metodologías que permitan generar previsiones de demanda más robustas, confiables y útiles para efectos de la operación y planificación. Al no existir un consenso general sobre qué tipo de modelo de proyección utilizar, se genera un campo abierto para la investigación y los nuevos desarrollos a partir de nuevas técnicas y su combinación con la información histórica y la visión de los expertos. Es importante efectuar revisiones periódicas de los modelos utilizados, sus variables de entrada y resultados, de modo de perfeccionarlos e incorporar efectos puntuales de gran impacto (terremotos, sequías, saltos tecnológicos, shocks de precios, etc.). Resulta imprescindible contar con información de calidad, y en cantidades importantes, sobre las variables que afectan la demanda de energía eléctrica. 5. Alcances del estudio A partir de la revisión efectuada y las conclusiones mencionadas, se presentan los siguientes acápites como alcances del desarrollo del estudio de previsión de demanda: Información a utilizar: El estudio encargado por la CNE corresponde a un punto de partida razonable en cuanto a relevamiento de información y metodología, de modo que sería de mucha utilidad contar con la que utilizó el consultor Mercados Energéticos para el desarrollo del estudio, especialmente aquella que fue resultado de los procesos de depuración y Minuta DPL N 03/ de marzo de

9 corrección por su parte. En caso que no se pueda contar con dicha información, se deberá realizar nuevamente el trabajo de obtención y depuración de los datos. Revisión de experiencias: Realizar una revisión detallada, de carácter técnico, de estudios internacionales y nacionales sobre la materia, al menos los incluidos en el presente análisis, con la finalidad de comprender a cabalidad y evaluar las ventajas y desventajas de las distintas metodologías utilizadas, tanto sobre los modelos a utilizar como los test de bondad de ajuste aplicados. Diagnóstico de información utilizada por estudios elaborados: A partir de la revisión anterior, generar un diagnóstico sobre la calidad y cantidad de información disponible en la actualidad, y con qué variables adicionales (y que resolución temporal) convendría contar a futuro. Esto con la finalidad de iniciar las gestiones para contar con estos datos y poder incluirlos en los modelos de las previsiones futuras. Análisis de modelos alternativos: Analizar la posibilidad de utilizar técnicas de redes neuronales, lógica difusa u otros en la modelación de largo plazo. Desagregación espacial: analizar la factibilidad de generar modelos de previsión por zonas geográficas. Propuesta metodológica: Generar una metodología que permita contar con familias de curvas de proyección de demanda de acuerdo a los distintos modelos planteados o por la inclusión de aleatoriedad en algunos de los parámetros de estos. Lo anterior con la finalidad de contar con series de futuros posibles asociados a una probabilidad de ocurrencia. Determinación de modelos de previsión de demanda: a partir de la metodología desarrollada, generar modelos de previsión de demanda y obtener una proyección de la demanda para los sistemas interconectados nacionales (SIC y SING) para un horizonte de 20 años. Desarrollo e implementación computacional de los modelos obtenidos: Desarrollar una aplicación en lenguaje Matlab (u otro) que permita reproducir los resultados que entregue el estudio y realizar variaciones sobre las variables que definen los parámetros del modelo y sobre aquellas exógenas. Esto permitiría realizar correcciones a las hipótesis, simular situaciones que parezcan de interés y visualizar su impacto en las proyecciones. Minuta DPL N 03/ de marzo de