Ubicación Óptima de Equipos de Seccionamiento, Protección e Impacto de la Instalación de Indicadores de Fallas en los Índices de Confiabilidad

1 Ubicación Óptima de Equipos de Seccionamiento, Protección e Impacto de la Instalación de Indicadores de Fallas en los Índices de Confiabilidad Leonidas Sayas Poma Eduardo Jané La Torre Resumen En este artículo se presentan algoritmos para determinar ubicaciones óptimas de equipos de seccionamiento y protección en una red de distribución con el fin de mejorar su nivel de confiabilidad. Asimismo, se presenta un algoritmo para evaluar el impacto de la instalación de indicadores de falla en los índices de confiabilidad. Para el modelamiento y programación de los algoritmos utilizados, se utilizó el software de simulación de sistemas eléctricos de potencia DIgSILENT PowerFactory. En el artículo, también se muestran los resultados de la aplicación en sistemas eléctricos de distribución. Palabras Clave Confiabilidad, seccionamiento, protección, indicadores de falla, red de distribución. I. INTRODUCTION a función básica de un sistema eléctrico de potencia es Lbrindar suministro eléctrico a los usuarios con un aceptable grado de continuidad y calidad. El análisis de las estadísticas de las fallas muestran que debido a la configuración radial de los alimentadores y a la alta tasa de fallas en los equipos y tramos de los alimentadores, los sistemas de distribución contribuyen en mayor proporción a la indisponibilidad del suministro de energía eléctrica a los usuarios. Existen dos formas principales de mejorar la confiabilidad de los sistemas de distribución. La primera es reducir la frecuencia de interrupción, y la segunda es reducir la duración de interrupción una vez producida. Con la instalación de equipos de seccionamiento, protección e indicadores de fallas, es posible mejorar los índices de confiabilidad. Los seccionadores mejoran los índices de confiabilidad ya que permiten aislar el área donde se encuentra el elemento fallado, permitiendo reponer del servicio eléctrico en áreas sin falla, mientras se realiza la reparación del elemento fallado. L. Sayas trabaja para OSINERGMIN (Organismo Supervisor de la Inversión en Energía y Minería) (e-mail: lsayas@osinerg.gob.pe). E. Jané, trabaja para OSINERGMIN (Organismo Supervisor de la Inversión en Energía y Minería) (e-mail: ejane@osinerg.gob.pe). Un equipo de protección ubicado convenientemente en un alimentador, permite interrumpir, de ocurrir una falla en su zona de protección, el servicio eléctrico en dicha zona, permitiendo la continuidad del servicio aguas arriba de dicho equipo, logrando de este modo que una menor cantidad de usuarios se vean afectados por interrupciones. Los indicadores de falla permiten reducir el tiempo de localización de una falla en las líneas aéreas, reduciendo así el tiempo que dura una interrupción. Este tiempo se reduce aún más si los indicadores de falla están equipados con dispositivos de comunicación. En este artículo se presentan los resultados de la aplicación de los métodos utilizados, en tres sistemas de distribución radial aéreos. Los resultados muestran que ubicando adecuadamente los equipos de seccionamiento, protección e instalando convenientemente indicadores de falla, es posible mejorar significativamente los índices de confiabilidad. II. TÉCNICA DE ENUMERACIÓN DE ESTADOS La técnica de enumeración de estados (analítica) consiste en determinar por extensión los estados en que se puede encontrar el sistema bajo estudio. La técnica analítica representa el sistema por medio de modelos matemáticos simplificados y evalúa los índices de confiabilidad de esos modelos usando soluciones matemáticas. Cuando la red es tomada en consideración, es indispensable el modelado de las leyes del sistema y las políticas de operación, aún mediante técnicas analíticas. El procedimiento general abarca tres pasos: Selección sistemática de estados y su evaluación.

2 Clasificación de contingencias acorde a criterios predeterminados de fallas. Compilación de los índices apropiados de confiabilidad predeterminados. La técnica de enumeración de estados se encuentra incorporada en el módulo de confiabilidad del software DIgSILENT PowerFactory, el cual es usado para realizar los cálculos de los índices de confiabilidad. IV. ÍNDICES DE CONFIABILIDAD Los índices de confiabilidad utilizados para redes eléctricas pretenden cuantificar la calidad del servicio que presenta la red en cualquier punto de consumo. En la Figura 1 se muestran los parámetros que se deben tener en cuenta para el cálculo de la confiabilidad y los resultados que se obtienen. PARÁMETROS DE CONFIABILIDAD ÍNDICES DE CONFIABILIDAD III. PARÁMETROS DE CONFIABILIDAD Para la evaluación de análisis de confiabilidad del sistema, se requiere datos para cada uno de los elementos que componen una red de distribución, y son: la tasa de falla y los tiempos de reparación. Tasa de fallas (int/año) Tiempo de reparación (hr/año) SAIDI SAIFI CAIDI AENS ASAI. Tasa de falla: es el número de fallas de un componente por año causado por una salida permanente. Estas fallas pueden ser causadas por una mala operación, relámpagos, animales, cortocircuito, árboles, sobrecargas, fallas de aislamiento, etc. La tasa de salida es obtenida al dividir el número total de fallas por un equipo dado entre el total de los componentes y dividida por el número de años. Se plantea la siguiente expresión: λ = Fa / (N x T) (1/año) Donde: Fa: cantidad de fallas observadas para cierto tipo de elemento, N: cantidad de componentes expuestos a falla. T: periodo de observación, años. Tiempos de reparación: representa la acción de cambio o reparación del componente causante de la interrupción del servicio, también representa el periodo transcurrido desde la desconexión del circuito hasta la reenergización del mismo. El tiempo de reparación, es el tiempo promedio que dura una falla de suministro, expresado en horas; y dependerá de la clase de protección asociada y del tipo de trabajo que se debe realizar para restablecer el servicio eléctrico (maniobras de transferencia, reparaciones, limpieza, etc.). El promedio de duración de salida es obtenido al dividir el total de duración de salida causado por el equipo fallado entre el número total de eventos involucrados en el equipo. Fig. 1. Parámetros e índices de confiabilidad Los índices de confiabilidad se pueden calcular para todo el sistema, como también para puntos de carga más importantes (zona de prioridad). Los principales índices usados para todo el sistema se dividen en tres grandes grupos y se encuentran dentro de la siguiente clasificación: Índices por frecuencia. Índices por duración. Índices por interrupciones momentáneas. De acuerdo a la Norma, IEEE Std 1366-2003 se especifican índices de confiabilidad las cuales se hallan agrupadas dentro de la clasificación indicada líneas arriba, destacándose las más importantes, que se detallan a continuación: A. SAIFI (índice de frecuencia de interrupciones promedio del sistema) Indica la cantidad de interrupciones que un consumidor promedio del sistema sufre al año. Se calcula como la sumatoria del número de consumidores por la cantidad de interrupciones al año en cada punto de carga del sistema (donde hay consumidores), dividido entre la sumatoria de consumidores del sistema. SAIFI = consumidores * interrupciones consumidores B. SAIDI (índice de duración de interrupciones promedio del sistema) Indica la duración de las interrupciones que un consumidor promedio del sistema sufre al año. Se calcula como la sumatoria del número de consumidores por el tiempo de interrupción al año en cada punto de carga del sistema, dividido entre la sumatoria del número de consumidores del sistema.

3 SAIDI = consumidores * horas de interrupciones consumidores C. CAIDI (índice de duración de interrupción promedio, por cliente interrumpido) Indica la duración promedio de una interrupción, por cada consumidor. Para este cálculo solo se toman en cuenta los consumidores que han sido interrumpidos (es decir los puntos de carga donde han ocurrido interrupciones). CAIDI = consumidores * horas de interrupciones consumidores * interrupciones V. MODELAMIENTO Y TÉCNICA DE EVALUACIÓN El modelamiento del sistema eléctrico de distribución es realizado de modo que permita efectuar simulaciones flujo de carga y confiabilidad. Esto incluye considerar el modelo de carga, el sistema de generación y el sistema de distribución, así como el modelo de falla para los tramos del alimentador (troncal y laterales). En el presten trabajo, se ha asumido que los dispositivos de protección están adecuadamente ajustados y coordinados. A. Equipos de seccionamiento y protección Para el caso de la ubicación óptima de equipos de seccionamiento y protección se utilizó un algoritmo iterativo, que evalúa, a partir de un grupo de ubicaciones candidatas, la mejor ubicación para un grupo de seccionadores disponibles a ser instalados, logrando mejorar el valor del SAIDI. De modo similar, se utilizó un algoritmo iterativo para el caso de la ubicación óptima de equipos de protección, con la diferencia que en este caso varían tanto el valor de SAIDI como el de SAIFI. En la Figura 2 se describe el algoritmo de evaluación. Fig. 2. Algoritmo para la ubicación de seccionadores y equipos de protección

4 B. Indicadores de falla Los indicadores de falla (IF) permiten reducir el tiempo de localización de una falla en líneas aéreas, reduciendo por tanto el tiempo que dura una interrupción, mejorando de este modo el indicador SAIDI. Si los indicadores de falla están equipados con dispositivos de envío de señales a un centro de control, la falla puede ser localizada rápidamente usando el sistema GIS. En un sistema eléctrico de distribución, normalmente luego de ocurrida una falla en un alimentador, se identifica y aísla la sección de la red que presenta falla, luego el servicio es restablecido en las secciones del alimentado que no presentan falla, y la sección con falla es reparada. Este proceso se muestra en la Figura 3. En general, si se tienen n indicadores de falla, el alimentador es dividido en n+1 partes y el tiempo de localización para la parte ith se calcula del siguiente modo: i = 1, 2, 3,, n+1 Donde: L i : Longitud de la parte ith T 0 : Tiempo de localización de falla promedio de un alimentador sin IF. En la Figura 5 se describe el procedimiento de evaluación. Localización de Falla Proceso de Reparación Acciones de Switching Fig. 3. Acciones luego de la ocurrencia de una falla La instalación de indicadores de falla puede reducir el tiempo de localización de falla y consecuentemente incrementar la confiabilidad del sistema. Como ejemplo, se muestra un alimentador típico con un indicador de falla según se muestra en la Figura 4. aguas arriba L1 aguas abajo L2 S F 1 Fig. 4. Sistema típico de distribución con un indicador de falla Asumiendo que el tiempo promedio de localización de falla de este alimentador, sin indicador de falla, es T 0 horas. Con la instalación de un indicador de falla, el tiempo de localización de falla para la parte aguas arriba del alimentador es: T 1 = T 0 * L1/(L1 + L2) Y para la parte aguas abajo es: T 2 = T 0 * L2/(L1 + L2) Fig. 5. Algoritmo de evaluación del efecto de los IF

External Grid Line(1) Line Line(2) Line(3) Line(81) Line(82) General Load Line(4) Line(83) Line(5) Line(84) Line(86) Line(85) Line(6) Line(8) Line(7) Line(19) Line(18) Line(91) Line(90) Line(89) Line(88) Line(87) Line(92) Line(9) Line(11) Line(10) Line(12) Line(93) Line(17) Line(16) Line(15) Line(14) Line(13) Line(20) Line(95) Line(21) Line(94) Line(22) Line(103) Line(23) Line(96) Line(25) Line(26) Line(27) Line(28) Line(102) Line(101) Line(100) Line(99) Line(98) Line(97) 4 Line(24) Line(104) Line(29) Line(31) Line(30) Line(105) Line(106) Line(107) Line(108) Line(109) Line(32) Line(33) Line(110) Line(112) Line(111) Shunt/Filter Line(34) Line(113) Line(51) 2 Line(48) Line(50) Line(49) Line(40) Line(35) Line(36) Line(37) Line(39) Line(38) Line(42) Line(41) Line(47) Line(46) Line(45) Line(114) Line(115) Line(43) Line(44) Line(117) Line(116) Line(52) Line(118) Line(145) 3 Line(56) Line(55) Line(54) Line(53) Line(119) Line(60) 1 Line(61) Line(148) Line(181) 5 Line(187) Line(184) Line(125) 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Line(65) Shunt/Filter Line(88) Line(87) Line(60) Line(62) Line(63) Shunt/Filter(1) Line(86) Line(61) Line(72) Line(85) External Grid Line(84) General Load Terminal Line(111) Line(1) Line(3) Line(73) Line(83) Line(74) Line Line(82) Line(81) Line(75) Line(2) Line(80) Line(112) Line(77) Line(76) Line(78) Shunt/Filter(2) Line(5) Line(4) Line(93) Line(94) Line(6) Line(95) Line(7) Line(9) Line(8) Line(96) Line(10) Line(97) Line(11) Line(12) Line(98) Line(13) Line(17) Line(14) Line(18) Line(15) Line(113) Line(272) Line(275) Line(276) Line(277) Line(99) Line(100) Line(278) Line(279) Line(19) Shunt/Filter(3) Line(16) Line(101) Line(20) Line(21) Line(22) Line(102) Line(23) Line(103) Line(105) Line(24) Line(25) Line(104) Line(26) Line(106) Line(27) Line(107) Line(28) Line(29) Line(108) Line(30) Line(75) Line(79) Line(82) Line(81) Line(84) Line(76) Line(68) Line(67) Line(66) Line(97) Line(96) Line(50) Line(52) Line(56) Line(55) Line(70) Line(58) Line(59) Line(60) Line(61) Line(62) Line(63) Line(64) Line(73) Line(74) Line(94) Line(92) Line(90) Line(88) Line(86) Line(98) Line(100) Line(101) Line(104) Line(105) Line(108) Line(110) Line(122) Line(111) Line(113) Line(119) Line(126) Line(124) Line(116) Line(131) Line(132) Line(118) Line(136) Line(137) Line(138) Line(142) Line(31) Line(32) Line(109) Line(34) Line(33) Line(35) Line(36) Line(37) Line(110) Line(38) Line(39) Line(123) Line(128) Line(40) Line(41) Line(129) Line(42) Line(141) Line(140) Line(144) Line(43) Line(147) Line(149) Line(44) Line(151) Line(45) Line(46) Line(47) Line(153) Line(155) Line(157) Line(161) Line(162) Line(48) Line(49) Line(164) Line(166) Line(50) Line(52) Line(51) Line(53) Line(168) Line(54) Line(170) Line(172) Line(55) Line(174) Line(176) Line(178) PowerFactory 14.0.520 Line(57) Line(58) Line(59) Line(56) Line(180) Project: Graphic: Grid Date: 3/13/2013 Annex: DIgSILENT 5 VI. IMPLEMENTACIÓN Para la implementación de los modelos y los algoritmos utilizados se han desarrollado escritos DPL (DIgSILENT Programming Language) en el software DIgSILENT PowerFactory. Para el modelamiento, los datos requeridos del sistema eléctrico son los siguientes: Modelo de carga Sistema de generación Red de distribución Modelo de falla Número de seccionadores a instalar Número de equipos de protección a instalar Posibles ubicaciones de seccionadores y equipos de protección. Ubicación de los indicadores de falla Estos datos son ingresados en la base de datos del software DIgSILENT PowerFactory. Fig. 7. Sistema Eléctrico San Francisco DIgSILENT VII. CASOS DE APLICACIÓN En el sistema eléctrico peruano, se tienen 200 sistemas eléctricos de distribución, clasificados en cinco sectores típicos, más un sector típico especial. De todos estos sistemas, debido a que exceden las tolerancias, 142 son considerados críticos, de entre los cuales 74 son considerados medianamente críticos y 41 son considerados altamente críticos. De los 200 sistemas eléctricos, se han tomado como sistemas de prueba, los siguientes sistemas eléctricos de distribución del Perú: Sistema eléctrico Huaytará Chocorvos. Sistema eléctrico San Francisco Sistema eléctrico Pozuzo En la Figura 6, 7 y 8 se muestran los diagramas unifilares de los sistemas analizados. Terminal Terminal(1) DIgSILENT Fig. 8. Sistema Eléctrico Pozuzo Se eligieron estos sistemas eléctricos debido a que son considerados críticos, por tener valores de SAIFI y SAIDI superiores a la tolerancia exigida por la normatividad Peruana. En las siguientes tablas se muestran los valores SAIFI y SAIDI de distribución del 2012, y los excesos respecto a las tolerancias. TABLA I Valores de SAIFI Huaytará San Chocorvos * Francisco Pozuzo SAIFI - Distribución 80.94 42.81 127.08 Desempeño Esperado (DE) 16.00 7.00 16.00 Diferencia (DE-SAIFI) 64.94 35.81 111.08 Diferencia (DE-SAIFI) [%] 405.9% 511.6% 694.3% * 2011 Fig. 6. Sistema Eléctrico Huaytará - Chocorvos

6 TABLA II Valores de SAIDI Huaytará San Chocorvos * Francisco Pozuzo SAIDI - Distribución 467.04 149.25 412.95 Desempeño Esperado (DE) 40.00 12.00 40.00 Diferencia (DE-SAIDI) 427.04 137.25 372.95 Diferencia (DE-SAIDI) [%] 1067.6% 1143.7% 932.4% * 2011 Los datos del número de usuarios y los datos de confiabilidad son ingresados directamente en la base de datos del software DIgSILENT PowerFactory. En base a los reportes de las interrupciones reportadas por la empresa de distribución, se ha determinado los datos de confiabilidad que se muestran en la siguiente tabla: Sección TABLA III Datos de Confiabilidad Tasa de Falla (fallas/año/km) Tiempo de Reparación (horas) Tiempo de Switching (horas) Sistema Eléctrico Huaytará - Chocorvos Troncal 0.22 4.1 0.5 Lateral 0.55 8.3 0.5 Sistema Eléctrico San Francisco Troncal 0.27 2.01 0.5 Lateral 0.68 4.08 0.5 Sistema Eléctrico Pozuzo Troncal 1.05 2.36 0.5 Lateral 2.63 4.78 0.5 Se han realizado simulaciones para los siguientes casos: A. Caso A: ubicación de seccionadores Para el caso de la instalación de equipos de seccionamiento, se han considerado tres seccionadores disponibles a ser instalados, con varias alternativas de ubicación. El programa determina los puntos en los cuales deben ser instalados los seccionadores con fin de lograr una mayor reducción del SAIDI. B. Caso B: ubicación de equipos de protección Para el caso de la instalación de equipos de protección, se han considerado tres equipos disponibles a ser instalados, con varias alternativas de ubicación (igual cantidad que los considerados en el caso A). El programa determina los puntos en los cuales deben ser instalados los equipos de protección con fin de lograr una mayor reducción del SAIFI y SAIDI. Para cada caso, luego de definida la ubicación de los seccionadores o equipos de protección, se procedió a la evaluación del efecto de los indicadores de fallas sobre los índices de confiabilidad. Para ellos se utilizaron seis indicadores de falla, cuya ubicación estaba convenientemente definida para su rápida localización. Los resultados de las simulaciones se muestran en las siguientes tablas: INDICES CASO INICIAL TABLA IV Resultados de Caso A CASO CON 3 SECCIONADORES UBICADOS POR EL PROGRAMA CON 6 INDICADORES DE FALLA Sistema Eléctrico Huaytará - Chocorvos SAIFI 35.86 35.86 0.0% * 35.86 0.0% * SAIDI 188.25 153.03 18.7% * 108.61 42.3% * Sistema Eléctrico San Francisco ** SAIFI 42.9 42.9 0.0% * 42.9 0.0% * SAIDI 149.8 136.1 9.2% * 96.3 35.7% * Sistema Eléctrico Pozuzo *** SAIFI 127.6 127.6 0.0% * 127.6 0.0% * SAIDI 412.1 409.3 0.7% * 295.1 28.4% * * Porcentaje de variación con respecto al caso inicial. ** Resultados con seis seccionadores. ***Resultados con tres indicadores de falla. En la Tabla IV se puede notar que con los seccionadores ubicados convenientemente por el programa, el índice SAIDI se reduce en 18.7%, 9.2% y 0.7% en los sistemas eléctricos Huaytará Chocorvos, San Francisco y Pozuzo, respectivamente. Con la adición de indicadores de falla, el índice SAIDI se reduce en 42.3%, 35.7% y 28.4% con respecto al caso inicial, en los mismos sistemas eléctricos. INDICES CASO INICIAL TABLA V Resultados de Caso B CASO CON 3 EQUIPO DE PROTECCIÓN UBICADOS POR EL PROGRAMA CASO CON 6 INDICADORES DE FALLA Sistema Eléctrico Huaytará Chocorvos SAIFI 35.86 27.16 24.3% * 27.16 24.3% * SAIDI 188.25 148.68 21.0% * 104.27 44.6% * Sistema Eléctrico San Francisco ** SAIFI 42.9 38.2 11.0% * 38.2 11.0% * SAIDI 149.8 133.7 10.7% * 94.0 37.3% * Sistema Eléctrico Pozuzo *** SAIFI 127.6 126.6 0.8% * 126.6 0. 8% * SAIDI 412.1 408.8 0.8% * 294.6 28.5% * * Porcentaje de variación con respecto al caso inicial. ** Resultados con seis equipos de protección ***Resultados con tres indicadores de falla. En la Tabla V se puede notar que con equipos de protección ubicados convenientemente por el programa, los índices SAIFI se reducen en 24.3%%, 11.0% y 0.8%, en los sistemas

7 eléctricos Huaytará Chocorvos, San Francisco y Pozuzo, respectivamente, asimismo los índices SAIDI se reducen 21.0%, 10.7% y 0.8%. Con la adición de indicadores de falla, el índice SAIDI se reduce en 44.6%, 37.3% y 28.5% con respecto al caso inicial, en los mismos sistemas eléctricos. VIII. CONCLUSIONES En este trabajo presentan algoritmos y técnicas para evaluar el efecto en la confiabilidad que produce la instalación de equipos de seccionamiento, protección e indicadores de falla en un sistema eléctrico de distribución. El análisis muestra que los índices de confiabilidad son sensibles a la ubicación de los equipos de seccionamiento, protección y señalizadores de falla. La instalación de seccionadores, reduce el valor del SAIDI. La instalación de equipos de protección, reduce tanto el valor del SAIDI como el valor del SAIFI. La instalación de indicadores de falla, reduce el valor del SAIDI. Se observó que con la instalación óptima de seccionadores en los sistemas analizados, el valor del SAIDI se reduce entre el 0.7% al 18.7% con respecto al caso inicial. Asimismo, con la instalación de equipos de protección, el valor del SAIFI se reduce entre el 0.8% al 24.3% con respecto al caso inicial. La reducción depende de la topología de cada sistema, el modelo de falla, y la cantidad y ubicación de los equipos de seccionamiento y protección instalados, el número de usuarios, entre otros. Se observó que con la instalación adicional de indicadores de falla en los sistemas analizados, el valor del SAIDI se reduce entre el 28.4% al 44.6% con respecto al caso inicial. Los resultados muestran que ubicando adecuadamente los equipos de seccionamiento, protección e instalando convenientemente indicadores de falla, es posible mejorar significativamente los índices de confiabilidad. Se propone evaluar los 41 sistemas considerados altamente críticos del sistema eléctrico Peruano, para determinar en cuáles de estos sistemas es posible mejorar significativamente los índices de confiabilidad con la instalación óptima de equipos de seccionamiento y protección, así como la instalación de indicadores de fallas. El mejoramiento de los índices de confiabilidad mediante la ubicación óptima de equipos de seccionamiento y protección, y la instalación de indicadores e falla debe ir acompañado de otras estrategias como el mantenimiento y reforzamiento de las líneas de distribución, limpieza de franja de servidumbre, ubicación adecuada de pararrayos, entre otras, con el fin de reducir las tasas de fallas y los tiempo de reparación, y al mismo tiempo que se reduce los valores de SAIDI y SAIFI. Para la implementación de los modelos y algoritmos se utilizó el software de sistemas eléctricos de potencia DIgSILENT PowerFactory, el cual es un software comercial y comúnmente usado en el sector eléctrico Peruano. IX. REFERENCIAS [1] R. Billinton, R. Allan, "Reliability Evaluation of Power Systems", Second Edition, Plenum Press, New York. [2] Y. He, G.Anderson, R. N. Allan, "Determining Optimum Location and Number of Automatic Switching Devices in Distribution Systems", Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden [3] H.Falagui, M.R. Haghifam, M.R. Osouli Tabrizi, "Fault Indicators Effects on Distribution Reliability Indices", CIRED, 18th International Conferencia on Electricity Distribution, Turin, Junio 2005. [4] A.G. Arriagada, "Evaluación de Confiabilidad en Sistemas Eléctricos de Distribución", Pontificia Universidad Católica de Chile, Tesis para Magister en Ciencias de la Ingeniería, Santiago de Chile, 1994. [5] IEEE Guide for Electric Power Distribution Reliability Indices, IEEE Std 1366-2003, May 2004. [6] PowerFactory User's Manual, DIgSILENT PowerFactory, Version 14.0, DIgSILENT GmbH, Gomaringen, Germany, 2008. [7] Resolución de Consejo Directivo Organismo Supervisor de la Inversión en Energía y Minería OSINERGMIN N 178-2012-OS/CD, Lima, Perú, 2012. [8] Resolución de Consejo Directivo Organismo Supervisor de la Inversión en Energía y Minería OSINERGMIN N 074-2004-OS/CD, Lima, Perú, 2004. [9] Informe Técnico N 12 CT-2012, Reporte de monitoreo de sistemas críticos a nivel nacional-gfe-osinergmin, informe anual.-2012 X. BIOGRAFÍAS Leonidas Sayas, Ingeniero Electricista egresado de la Universidad Nacional del Centro del Perú-1986, Maestría en sistemas de potencia en UNI-Perú 2005, Maestría en regulación de sistemas de eléctricos, UPC-Lima Perú-2009, MBA Directivo Universidad Politécnica de Cataluña-Barcelona-España-2012. Fue funcionario de diversas empresas del sector eléctrico. Actualmente se desempeña como Asesor Técnico en la Gerencia de Fiscalización Eléctrica en OSINERGMIN (Organismo Supervisor de la Inversión en Energía y Minería) de Perú. Eduardo Jané, Ingeniero Electricista egresado de la Universidad Nacional de Ingeniería. Cuenta con estudios de post grado en ESAN, estudios de perfeccionamiento en varios Países de Europa, Asia y EEUU. Fue Directivo de diversas empresas del sector minero energético. Actualmente se desempeña como Gerente de Fiscalización Eléctrica en OSINERGMIN (Organismo Supervisor de la Inversión en Energía y Minería) de Perú.