Metodología de Agrupamiento de Instalaciones para la asignación de estándares. División de Ingeniería de Electricidad- SEC

Transcripción

1 Metodología de Agrupamiento de Instalaciones para la asignación de estándares División de Ingeniería de Electricidad- SEC

2 Cada familia en Chile debe vivir y sentir que el servicio que es entregado por la industria eléctrica es de calidad y seguro

3 Actualmente, los estándares de continuidad de suministro, se diferencian según la ruralidad que tienen asignada las instalaciones de las empresas eléctricas de distribución de electricidad

4 Actualidad La dificultad que existe actualmente es: La calificación la realizan las empresas. Los criterios actuales incorporan datos demográficos, que lo manejan otras instituciones De la densidad demográfica no necesariamente se puede inferir una mayor o menor dificultad para entregar el servicio eléctrico Actualmente existen tres calificaciones (U, R1, R2). En la realidad actual del país y de la que se pronostica, existen realidades no contempladas en la calificación anterior

5 Objetivos Establecer una metodología cuantitativa, que permita segmentar las instalaciones de las empresas de distribución eléctrica, para finalmente asignar los estándares de continuidad de suministro y calidad del producto eléctrico. Recoger de manera objetiva, con antecedentes eléctricos, las realidades a la cual están sometidas las instalaciones eléctricas de distribución

6 Principios La metodología que se propone tiene dos principios básicos: Cuanto mayor es la densidad eléctrica (Clientes/km de línea), es mejor condición para que las empresas eléctricas presten un servicio de mayor calidad en términos de continuidad de servicio y calidad del producto La política energética ya estableció los estándares que se deben cumplir al año 2035 y Por lo tanto, se necesita mejorar en forma sustancial el servicio actual prestado

7 Definiciones De lo anterior se desprende, que los estándares mas exigentes se deben aplicar a los sectores mas densos en términos eléctricos. Se propone no utilizar los términos de urbano, rural y extrarural, ya que éstos están asociados no sólo a dispersión geográfica, sino también a aspectos productivos-económicos de la zona (en zona urbana, el principal motor productivo no está asociado al sector ganadero y/o agrícola) Según lo anterior, este documento se referirá a la segmentación en términos de dispersión del cliente eléctrico (o densidad)

8 Definiciones: El ideal en la distribución Zona muy densa Condición ideal para la distribución de electricidad Zona muy dispersa Condición no ideal para la distribución de electricidad Entre ellos hay distintos grados de densidad

9 Dificultad No necesariamente la densidad es constante en toda la zona de estudio (ej. Comuna) Puede existir distintas agrupaciones en una zona Lo anterior dificulta la calificación y la asignación de estándares Ej. Dificultad: La cantidad de clientes por km de línea de Camarones es mayor a la de Valdivia

10 Metodología base El objeto es calificar al alimentador con el tipo de dispersión Para ello, se clasifica la comuna, mediante la técnica del clustering Luego, se clasifica al alimentador, según la densidad eléctrica (clientes / km línea) De la combinatoria de ambas, se asocia el tipo de dispersión al alimentador De lo anterior se desprende que: La calificación de la comuna fijará los estándares máximos en los cuales deberán estar asociados los estándares de la continuidad de suministro Los estándares asociados a nivel de alimentador tendrán distintos valores según la calificación del alimentador, pero no puede exceder al marco definido para la comuna

11 Los estándares se fijan a nivel de comuna y alimentador, pero siguen siendo promedio (lo que puede ocultar distintas realidades), por lo cual, igualmente se deben fijar estándares a nivel de usuario

12 Segmentación de Comunas Para segmentar, se utilizarán dos criterios: Criterio 1: Se utiliza la densidad eléctrica de la comuna en estudio (clientes/kms de líneas (MT + BT)). Criterio 2: Se utiliza la densidad de potencia de la comuna en estudio (potencia/ kms de líneas MT) La cantidad de segmentos por comuna estarán dadas por análisis de clúster

13 Aumenta densidad Ejemplo de la segmentación Variable Comuna 1 Comuna 2 Comuna 3 Comuna 4 Comuna 5 Segmentación a nivel comunal Fijo Alimentador 1 Alimentador 2 Alimentador 3 Alimentador 4 Segmentación a nivel de alimentador Existirían 20 segmentos (por cada segmento comuna, existirán 4 segmentos de alimentador) Tipo dispersión Dispersión Comunal Dispersión Alimentador

14 Ejemplo de la segmentación Ejemplo 1: Cuando el alimentador pasa por una comuna s Alimentador / s Comuna Aumenta densidad eléctrica alimentador Alimentador 1 Alimentador 2 Alimentador 3 Comunal 1 Aumenta densidad eléctrica de la comuna Comunal 2 Comunal 3 X Comunal 4 Comunal 5 Ejemplo 2: Cuando el alimentador pasa por mas de una comuna s Alimentador / s Comuna Aumenta densidad eléctrica alimentador Alimentador 1 Alimentador 2 Alimentador 3 Comunal 1 X Aumenta densidad eléctrica de la comuna Comunal 2 Comunal 3 X Comunal 4 Comunal 5 Para este caso, secciones del alimentador tendrán clasificaciones distintas

15 A nivel comunal DETALLE ANÁLISIS

16 Paso 1: Analizar datos de densidades por comuna La distribución de clientes en las 327 comunas no responde a distribución normal 258 comunas tienen menos de clientes (78.9%) El rango de clientes por comuna va de 37 (Camarones) a (Santiago) Del total de comunas (346), se excluyen las que pertenecen a sistemas aislados. También se descarta Putre, porque no se tuvieron a la vista los antecedentes de los kms de línea

17 Paso 2: Conglomerar DEnsidad Potencia Densidad Eléctrica DISPERSIÓN DE LA DENSIDAD ELÉCTRICA Y DE POTENCIA A NIVEL COMUNAL

18 Paso 3: Resultados del agrupamiento Como resultado se aprecia la diferenciación que se realiza, siendo el grupo 1 el mas denso, el grupo 3 con densidad media y el grupo 2 el menos denso Cabe señalar que algunas comunas grupo 1, aparecen en segmentos del grupo 2 y 3. Esto se debe a que existe el criterio, que independiente del resultado matemático, las capitales regionales serán consideras de alta densidad (estándares mas exigentes)

19 Paso 3: Presentar resultados Tipo Cantidad Comunas Tiempo Total Interrupciones % Tiempo Interrupciones KVA Instalado % KVA Instalado Cantidad Clientes % Clientes Metropolitano ,67 12,0% ,42 20,9% ,0% Densidad Alta ,26 19,3% ,00 27,9% ,9% Densidad Media ,59 20,4% ,00 24,0% ,0% Densidad Baja ,43 48,3% ,10 27,3% ,1% Total general , , Las comunas con más de clientes se consideran del tipo Metropolitanas y también deben diferenciarse Metropolitano Densidad Alta Densidad Media Densidad Baja LA FLORIDA EL BOSQUE MEJILLONES LAGO VERDE LAS CONDES ESTACIÓN CENTRAL TALTAL SIERRA GORDA VIÑA DEL MAR RECOLETA CHAÑARAL ALTO BÍO BÍO MAIPÚ QUILICURA DOÑIHUE CABO DE HORNOS PUENTE ALTO PROVIDENCIA LA CRUZ CHAITÉN ANTOFAGASTA ÑUÑOA LLAILLAY HUARA VALPARAÍSO ARICA TOCOPILLA PALENA TEMUCO IQUIQUE GRANEROS CISNES SANTIAGO COPIAPÓ EL MONTE FUTALEUFÚ LA SERENA CARTAGENA LA ESTRELLA Sólo se muestran las 10 primeras comunas por segmento, para efectos de visualización

20 Paso 4: Análisis Alimentador De manera similar se procede con el alimentador, en cada comuna, pero en esta ocasión sólo se utiliza la densidad eléctrica Se tuvieron a la vista las densidades de 2308 alimentadores (si un alimentador pasa por más de una comuna, se cuenta más de una vez) Densidad Eléctrica Alimentador Del total de alimentadores, se descartan aquellas secciones alimentador-comuna, en que no se tuvo datos de potencia o líneas instaladas, y de aquellos con menos de 10 clientes

21 Paso 4: Análisis Alimentador De los datos, la calificación del alimentador se determina con el siguiente cuadro, según su densidad eléctrica Mínimo Máximo Tipo Densidad Eléctrica , ,1 3 Lo que se traduce en: Tipo Cantidad Cantidad Clientes % Cantidad Alimentadores % Cantidad Clientes Densidad Baja ,8% 28,6% Densidad Media ,8% 31,4% Densidad Alta ,4% 40,0% Total Nacional

22 Resultados para las regiones 2 y 11, con los SAIDI 2015 Region 2 SAIDI Máximo SAIDI Máximo SAIDI Mínimo para SAIDI Máximo SAIDI Mínimo Cant. Alim Tipo para Alim SAIDI Mínimo para Cant. Alim Tipo para Alim Alim Densidad Cant. Alim Tipo para Alim para Alim Tipo Nombre SAIDI Interno Comuna Densidad Baja Densidad Baja Alim Baja Densidad Densidad Media Densidad Media Media Densidad Alta Densidad Alta Densidad Alta Densidad Baja SIERRA GORDA 7, ,39 3,17 0 0,00 0,00 0 0,00 0,00 Densidad Media CALAMA 6,82 1 7,01 7,01 4 8,90 2,66 1 5,35 5,35 Densidad Media MEJILLONES 4,71 2 4,82 0,00 0 0,00 0,00 0 0,00 0,00 Densidad Media TALTAL 2,57 2 2,67 0,00 0 0,00 0,00 0 0,00 0,00 Densidad Media TOCOPILLA 4,55 0 0,00 0,00 2 4,68 4,51 0 0,00 0,00 Metropolitano ANTOFAGASTA 8, ,55 0,03 1 3,89 3, ,88 2,22 Region 11 SAIDI Máximo SAIDI Máximo SAIDI Mínimo para SAIDI Máximo SAIDI Mínimo Cant. Alim Tipo para Alim SAIDI Mínimo para Cant. Alim Tipo para Alim Alim Densidad Cant. Alim Tipo para Alim para Alim Tipo Nombre SAIDI Interno Comuna Densidad Baja Densidad Baja Alim Baja Densidad Densidad Media Densidad Media Media Densidad Alta Densidad Alta Densidad Alta Densidad Alta COIHAIQUE 14, ,95 13,25 0 0,00 0,00 0 0,00 0,00 Densidad Baja AISÉN 8, ,82 6,06 2 8,54 3,57 0 0,00 0,00 Densidad Baja CHILE CHICO 2,38 3 6,90 1,07 0 0,00 0,00 0 0,00 0,00 Densidad Baja CISNES 1,90 1 1,84 1,84 0 0,00 0,00 0 0,00 0,00 Densidad Baja COCHRANE 6,00 2 7,69 5,99 0 0,00 0,00 0 0,00 0,00 Densidad Baja LAGO VERDE 10, ,48 10,48 0 0,00 0,00 0 0,00 0,00 Densidad Baja RÍO IBÁÑEZ 49, ,22 48,55 0 0,00 0,00 0 0,00 0,00

23 Casos de Excepción EMPRESA_ID COMUNA CLIENTES % Clientes por Comuna 22 Temuco % 22 Cunco % 22 Freire % 22 Galvarino 74 1% 22 Nueva Imperial 106 1% 22 Padre Las Casas 519 4% 22 Vilcún 231 2% 22 Cholchol 204 1% 22 Lonquimay 688 5% 22 Melipeuco %

24 FIN