View
18
Download
0
Category
Preview:
Citation preview
ESCUELA POLITÉCNICA NACIONAL
ESCUELA DE INGENIERÍA
"ADAPTACIÓN DE MODELOS PARA EL CALCULO DE LACONFIABILIDAD DEL SISTEMA NACIONAL DE TRANSMISIÓN
PARA EL AÑO 2004, CON EL PROGRAMA DIGSILENT,APLICADO A LOS AGENTES: EMELESA,
TERMOESMERALDAS Y^EEQ S.A."
PROYECTO PREVIO A LA OBTENCIÓN DEL TITULO DE INGENIEROELÉCTRICO
GORKI FRANCISCO TORRES CORDERO
DIRECTOR: ING. PATRICIO GUERRERO
QUITO, NOVIEMBRE, 2003
DECLARACIÓN
Yo GORKI FRANCISCO TORRES CORDERO, declaro bajojuramento que ei trabajo aquí descrito es de mi autoría; que no ha sidopreviamente presentado para ningún grado o calificación profesional;y, que he consultado las referencias bibliográficas que se incluyen eneste documento.
A través de la presente declaración cedo mis derechos de propiedadintelectual correspondientes a este trabajo, a la Escuela PolitécnicaNacional, según lo establecido por la Ley de Propiedad Intelectual, porsu Reglamento y por la normatividad institucional vigente.
G. FRANCISCO TORRES C.
AGRADECIMIENTO
A mis padres Hernán y Margoth y a mis
hermanas Tanya y Catya por. el apoyo
constante--e incondicional a lo Sargo de mi
carrera.
Al Ing. Patricio Guerrero, Ing. Luis Garrido y
a todo el Departamento de Operación de
TRANSELECTRIC S.A. que hicieron posible
la realización de este proyecto.
Finalmente quiero agradecer a Dios y a
todas esas personas que día a día me,
brindan su amistad y cariño.
Francisco Torres Cordero'.
CONTENIDO
Resumen
CAPÍTULO I
I. INTRODUCCIÓN
1.1 ANTECEDENTES 1
1.2 OBJETIVO 2
1.3 ALCANCE 3
CAPÍTULO II
II. TEORÍA BÁSICA DE CONFIABILIDAD 4
2.1 DEFINICIONES DE LA TEORÍA DE CONFIABILIDAD,
2.2 FUNCIÓN DE CONFIABILIDAD R(t)
2.3 FRECUENCIA DE FALLA X (Q
2.4 TIEMPO MEDIO ANTES DE LA FALLA (Mean Tune To Fault) 12
2.5 CONFIABILIDAD DE SISTEMAS 13
2.5.1 PROCEDIMIENTOS ANALÍTICOS 15
2.5.1.1 Método del espacio de estados 15
2.5.1.2 Estructuras lógicas 23
2.6 ÍNDICES DE CONFIABILIDAD DE SISTEMAS 27
CAPITULO III
III. DlgSILENT Power Factory 31
3.1 INTRODUCCIÓN AL DlgSILENT 31
3.1.1 CARACTERÍSTICAS . 34
3.2 ANÁLISIS DE CONFIABILIDAD 35
3.2.1 MODELOS DE FALLAS 36
3.2.1.1 Modelo de fallas en barras y terminales 38
3.2.1.2 Modelo de fallas en líneas 39
3.2.1.3 Modelo de fallas en transformadores 41
3.2.1.3 Modelo en máquinas sincrónicas 42
3.2.1.4 Modelo de cargas para el cálculo de confiabilidad 44
3.2.1.5 Definiendo un modelo de Weibull - Markov 52
3.3 CALCULO DE CONTABILIDAD DE LA RED 56
3.3.1 OPCIONES 58
3.3.2 REPORTE DE RESULTADOS 60
CAPITULO IV
IV. MODELOS PARA EL CÁLCULO DE LA
CONFIABILIDAD DEL SISTEMA NACIONAL DE
TRANSMISIÓN PARA EL AÑO 2004, APLICADO A LOS
AGENTES: EMELESA, TERMOESMERALDAS Y EEQ S.A.
63
4.1 MODELOS DE CADENAS DE CONEXIÓN 63
4.1.1 CADENA DE CONEXIÓN APLICADA AL AGENTE EMELESA 64
4.1.2 CADENA DE CONEXIÓN APLICADA AL AGENTE EEQ S.A. 66
4.2 ÍUECUENCIA DE FALLA (1) Y EL TIEMPO MEDIO DE REPARACIÓN ( r)
DE LOS COMPONENTES DE LA RED 67
4.2.1 ANÁLISIS DE FALLAS EN LAS LINEAS DE TRANSMISIONDE SNI 68
4.3 MODELOS ESTOCASTICOS DE GENERADORES 71
4.4 PROYECCIÓN DE LA DEMANDA 72
4.5 ANÁLISIS DE CONFÍABELIDAD DE LAS REDES TMPLEMENTADAS 74
4.5.1 ANÁLISIS DE CONFIABJLIDAD DEL AGENTE EMELESA 75
4.5.2 ANÁLISIS DE CONTABILIDAD DEL AGENTE EMELESA INCLUIDO EL AGENTE
TERMOESMERALDAS 78
4.5.3 ANÁLISIS DE CONFIABILID AD DEL AGENTE EEQ S. A. 80
4.5.4 ANÁLISIS DE CONFIABILID AD DEL AGENTE EEQ S. A. CON LA
IMPLEMENTACION DEL TRANSFORMADOR EN PARALELO AL ATU 230/138 kV. 84
4.5.5 ANÁLISIS DE CONFIABILID AD DEL AGENTE EEQ S.A. CONSIDERANDO UNA RED
DE CONEXIÓN 86
4.5.3.1 Análisis de con Habilidad del agente EEQ SA con la implementación del
transformador en paralelo 230/138 kV. 87
4.5.3.2 Análisis de confiabílidad del agente EEQ SA con la implementación de la línea de
transmisión Vicentina —Pomasqui a 138 kV. 88
4.5.3.3 Análisis de confíabilidad del agente EEQ SA con la ímplemenlación del
transformador en paralelo al ATU 230/138 kV y la líaea de transmisión Vicentina — Pomasqui
a 138 kV. 89
CAPITULO V
V. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES 91
ANEXOS
RESUMEN
El continuo incremento en el tamaño y complejidad de las redes de energía
eléctrica y la necesidad de satisfacer la demanda de energía, cumpliendo
siempre con los requerimientos mínimos de calidad de servicio técnico y
confiabilidad obligan a la Compañía Nacional de Transmisión de Energía
Eléctrica TRANSELECTRIC S.A. analizar continuamente las redes que
conforma su Sistema Nacional de Transmisión.
En el presente proyecto se realiza un análisis de confiabiiidad de algunas de
las redes que conforman el sistema de transmisión, de donde se obtienen
algunos índices de confiabilidad como son la disponibilidad, ¡ndisponibilidad,
frecuencia de fallas, tiempo medios fuera de servicio, energía no suministrada,
entre otros.
Una vez analizados los resultados, se determina alternativas topológicas con
las cuales se incremente la confiabilidad y mejorar así la calidad de servicio de
energía eléctrica para los usuarios de dichas redes.
Todos los análisis de confiabilidad se los realizan con el programa DIGS1LENT
Power Factory, el mismo que basa sus cálculos en índices de confiabilidad de
cada uno de sus elementos y en modelos estocásticos de Weibull - Markov.
CAPITULO I
I INTRODUCCIÓN
1.1 ANTECEDENTES
Un sistema de suministro de energía eléctrica tiene como objetivo satisfacer la
demanda de los consumidores cumpliendo siempre con los requisitos mínimos de
calidad técnica y confiabilidad a los menores costos posibles. Los requisitos de
calidad técnica están dados por valores límites admisibles de voltaje y frecuencia
y la confiabilidad se mide generalmente a través de la continuidad de servicio.
Las empresas encargadas de producir, transmitir y distribuir la energía eléctrica,
buscan continuamente incrementar la confiabilidad de sus sistemas mediante
inversiones adicionales ya sean estas en la expansión o en la operación de los
componentes, sin embargo, no es posible realizar muchas inversiones ya que
esto provocaría un incremento en los costos de producción de la energía, por lo
que es necesario determinar soluciones óptimas entre economía y confiabilidad.
Los indicadores estocásticos que permiten cuantificar la confiabilidad del
suministro de energía eléctrica son calculados modelando el comportamiento
estocástico-determinístíco de los componentes del sistema de generación y
transmisión (barras, líneas, transformadores e interruptores) y del pronóstico de
la demanda.
El continuo incremento en el tamaño del "Sistema Nacional de Transmisión" ha
conducido a que el área de Explotación de la Compañía Nacional de Transmisión
TRANSELECTR1C S.A. busque continuamente la manera de evaluar
cuantitativamente la confiabilidad del sistema determinando la disponibilidad de
los equipos que conforman las cadenas de conexión que van desde el anillo de
230 kV. hasta los puntos de conexión de los distintos usuarios.
2
Mediante los estudios de confiabilidad se analizan las posibilidades de disminuir al
máximo los tiempos de interrupción del servicio determinando los componentes
más vulnerables de! sistema y de esta manera buscar alternativas topológicas que
incrementen su confiabilidad.
1.2 OBJETIVO
General:
• Crear modelos estocásticos de los distintos componentes del sistema y
procedimientos de cálculo para evaluar cuantitativamente la confiabiüdad, con
la ayuda del programa DlgSILENT, de las redes de transmisión de energía
eléctrica pertenecientes a la Compañía Nacional de Transmisión
TRANSELECTRIC S.A. que servirán a los agentes TERMOESMERALDAS,
EMELESAYEEQS.A.
Específicos:
• Determinar cantidades estocásticas de los componentes tales como frecuencia
de falla y tiempo medio fuera de servicio; con los cuales se definirán los
modelos estocásticos a ser implementados en el programa.
• Analizar las distintas maneras de definir un modelo estocástico para
determinar cual de ellos se ajusta más a la realidad y requerimientos de!
sistema con el que se obtendrán resultados más reales.
• Con los modelos aplicados se determinarán índices de confiabilidad como son
la disponibilidad, frecuencia de interrupción y tiempo medio de interrupción de
servicio de las redes planteadas para los agentes antes mencionados.
1.3 ALCANCE
• Mediante el presente proyecto se determinarán los índices de disponibilidad de
las redes de transmisión para el año 2004 con los modelos de cálculo
escogidos y aplicadas a tos agentes:
o EMELESA
o TERMOESMERALDAS
o EEQS.A.
• Se analizarán cadenas de conexión partiendo desde el anillo de 230 kV. hasta
llegar a los puntos de conexión de los agentes antes mencionados. Todo este
análisis se lo realizará con la ayuda del programa DlgSILENT.
• De acuerdo a los requerimientos del programa se definirán modelos
estocásticos para cada uno de los componentes que conforman las redes
analizadas, esto es: generadores, barras, interruptores, líneas de transmisión,
transformadores y cargas.
• De todo este estudio se obtendrán índices de duración promedio de las
interrupciones tanto para cada uno de los sistemas planteados como para los
clientes.
CAPITULO II
II. TEORÍA BÁSICA DE CONFIABILIDAD
En el presente capítulo se presentan algunas de los conceptos de la teoría de
confiabilidad aplicados en el análisis de las cadenas de conexión implementadas.
En un inicio se darán las definiciones de algunos de los términos utilizados
comúnmente en los estudios de confiabilidad para luego determinar las
expresiones matemáticas de algunos conceptos como son: confiabilidad,
frecuencia de fallas, tiempo medio antes de la falla, entre otros.
A continuación se definirán los procedimientos analíticos de cálculo de la
confiabilidad para lo cual es indispensable determinar los métodos de
enumeración de los estados donde se definirán los modelos de Weíbull-Markov
para dos y tres estados.
Finalmente se determinan las expresiones para el cálculo de algunos de los
índices de confiabilidad que determinarán la frecuencia y los tiempos medios de
interrupción de los sistemas.
2.1 DEFJMCIONES DE LA TEORÍA DE CONFIABILJDAD
Para los estudios de confiabilidad de los sistemas de suministro de energía
eléctrica se utilizan los siguientes conceptos:
Componente.- Este término se utiliza para denominar a cualquier parte de un
todo, dependiendo del nivel en el cual se esté trabajando.
Sistema.- Es el conjunto de componentes que interactúan entre si para cumplir
una función determinada.
Confiabilidad (fiabilidad).- Es la capacidad de que un componente o sistema
desempeñe una función determinada, conservando sus características de uso,
sobre condiciones preestablecidas por un periodo de tiempo determinado
pudiendo ser expresada como una probabilidad.
Adecuación.- Es la capacidad de satisfacer los requerimientos de potencia y
energía de los consumidores, respetando los límites técnicos de los componentes
y teniendo en cuenta las salidas de servicio planificadas e imprevistas de los
componentes. [1]»
Seguridad.- Capacidad de soportar perturbaciones imprevistas tales como
cortocircuitos o salida de componentes sin violar restricciones operativas. [1]
Es la propiedad que tienen los componentes de no permitir situaciones de riesgo
o peligrosas tanto para las personas que operan dichos componentes como para
el medio que los rodea.
Un aspecto importante de la seguridad es la integridad, la cual se define como la
capacidad de preservar interconectado el sistema en caso de ocurrir alguna
contingencia. [1]
La confiabilidad de los componentes de los sistemas de suministro de energía
eléctrica se caracterizan por los estados de: capacidad, trabajo, reserva,
mantenimiento preventivo, paros, régimen normal, contingencia, post-falla.
[4]
Los estados de capacidad y de trabajo pueden ser parciales cuando el
componente no está en condiciones de realizar todas las funciones exigidas de é!.
El estado de reserva puede separarse en los casos cuando opera (reserva en
caliente) y cuando no opera (reserva en frío). [4]
El estado de mantenimiento preventivo se da cuando se llevan a cabo los
trabajos de detección, conocimiento y reparación de los defectos que puedan
ocasionar que un componente determinado falle.
Se llama estado de defecto a aquel en el que el objeto no responde a las
exigencias establecidas en los documentos normativos. Es una imperfección en el
estado del componente que puede provocar que este falle o que fallen otros
componentes del sistema.
La diferencia entre un estado de paro por falla y un estado de reparación por falla
consiste en que en e! primer caso no se realizan trabajos de reposición de la
capacidad de trabajo del objeto interrumpida a consecuencia de la falla, en tanto
que en el segundo si. [4]
Si al considerarlo como un componente se analiza un sistema eléctrico o una
parte de este, para determinar el estado de sus componentes normalmente se
asume los conceptos de régimen normal, de falla y de post-falla.
La contabilidad la caracterizan las ocurrencias de paro (total o parcial), falla,
localización del paro y reposición.
Falla.- Se considera como el paso del componente de un estado de capacidad de
trabajo o de un nivel de funcionamiento relativo a otro, relativamente más bajo,
con una grave interrupción del régimen de trabajo.
Paro.- Consiste en la destrucción parcial o total de un componente, es decir, es el
paso del componente de un nivel de capacidad de trabajo o de funcionamiento a
otro más bajo o a un nivel de inutilidad total.
Salida.- Es el hecho de que un componente no se encuentre disponible para la
operación, pudiendo ser causado por una falla u otra causa cualquiera. No toda
salida es provocada por una falla, sin embargo, toda falla ocasiona que un
determinado componente salga de servicio.
La localización del paro de funcionamiento Consiste en delimitar las
consecuencias del paro del componente, io cual se produce gracias a equipos de
conmutación accionados manualmente o automáticamente mediante los relés.
El reestabiecimiento o reposición.- Consiste en levantar el índice de capacidad
de trabajo de! objeto, lo cual se consigue mediante las reparaciones o cambios de¡
régimen de trabajo.
Componentes reparables y no reparables.- Algunos componentes pueden y de
hecho son reparables después de que ha ocurrido una falla, consiguiendo que los
componentes del sistema regresen a sus condiciones iniciales de funcionamiento.
Los componentes no reparables son los que cumplen su tiempo de vida luego de
la primera falla, a la cual se la denomina falla catastrófica.
Reparación.- Consiste de todas las tareas que se realizarán en un componente
para restablecer su estado de disponibilidad luego de la falla.
Mantenimiento.- Son todas las tareas necesarias para conservar el estado de
disponibilidad del componente a través de una supervisión constante. [1]
Disponibilidad de un componente reparable.- Es la proporción de tiempo
(dentro de un proceso estacionario), en la cual el elemento está en servicio o listo
para el servicio. [2]
Frecuencia.- Es el número de eventos por unidad de tiempo (fallas por año) [2]
Tiempo medio antes de la falla (MTTF).- Es el promedio de vida antes de ocurrir
la primera falla en componentes no reparables.
Tiempo medio entre fallas (MTBF),- Es el promedio del tiempo de
funcionamiento de una componente reparable más el tiempo de reparación de la
misma, es decir el promedio de los tiempos entre dos fallas consecutivas.
2.2 FUNCIÓN DE CONFIABELIDAD R(t)
La función de confiabilidad o función de supervivencia R(t), se define como la
probabilidad de que un componente supere su tiempo de vida t.
R(t)-Pr(T>t) (2.2.1)
Si se conoce que la función de probabilidad acumulada está definida por:
F(x) = P(X < x) O < F(x) < 1 (2.2.2)
donde x es una variable aleatoria continua cualquiera.
La función densidad de probabilidad f (x) se define a partir de la función de
probabilidad acumulada como:
(2.2.3)
cuando la variable aleatoria x representa tiempos definidos en el intervalo de O a
ro, entonces la función de probabilidad acumulada se define como:
t <a
F(t) - P(T < t) = |f(t)dt Jf(t># - 1 (2.2.4)o o
Relacionando la función de confiabilidad R(t) de la expresión (2.2.1) con la función
de probabilidad acumulada F (t) de la expresión (2.2.4) se tiene:
iR(t) = i - F(t) = 1 - |f(t)dt (2.2.5)
2.3 FRECUENCIA DE FALLA X (t)
Se define como la probabilidad de que un componente que se encuentra todavía
operando en el instante t, falle en el intervalo At es decir:
(2.3.1)
donde P(t<T<t-fAt/T>t)es una probabilidad condicionada la cual se define
como:
(2.3.2)P(T>t) P(T>t) R(t)
Si se reemplaza esta ecuación en la (2.3.1) se tiene que la nueva expresión para
la frecuencia de fallas es:
(2.3.3)v !R(t)
Reemplazando la función densidad de probabilidad de la expresión (2.2.3) y la
función de distribución acumulada de la expresión (2.2.5) en la ecuación anterior,
se tiene que:
(2.3.4)v 'R(t)
integrando ambos lados de la expresión entre O y t, y despejando la función de
contabilidad R(t) se tiene que:
R(t) = e ° (2.3.5)
10
Las relaciones existentes entre las funciones F(t), f(t), R(t) y A(t) se indican en la
Tabla 2.3.1
F(t)
Pff\W
RfHrm;
A/HAW
F(t)
dF(t)
dt
1-Fftt' r(l)
dF(t)
at]-F(t)
f(t)
}f(t)dt0
03
f f ( f tJ J V J1
f(0coÍÍÍOdlt
R(t)
1-R(t)
dR(t)dt
d(lnR(t))
dt
A(t)
t .-|?-(t)dt
1-e °
-JWX(t)*e °
t-fot)*
e °
Tabla 2.3.1 Relación entre Fft), fft), R(t) y A (t).
Las funciones de frecuencia de falla usualmente se clasifican de acuerdo a sus
tendencias a incrementarse, decrecer o mantenerse constantes en el tiempo.
Durante el periodo inicial, conocido como periodo de mortalidad infantil, la
frecuencia de falla tiene un valor muy alto y además es decreciente. Este modelo
obedece a fallas ocasionadas por defectos de fabricación o a daños producidos
en el transporte y montaje. Luego tiende a estabilizarse en un valor constante o
periodo de operación, en el cual las fallas son de carácter aleatorio e impredecíble
(efectos climáticos, vibración). Finalmente una función de frecuencia de fallas
creciente o también denominada envejecimiento, donde las fallas obedecen al
deterioro de los componentes por el uso.
Un modelo muy conocido para la función de frecuencia de fallas es la denominada
curva de la bañera, ta! como se muestra en la Figura 2.3.1.
11
X(t)
Infancia vida útil vejez
Figura 2.3.1 Curva de la bañera
La función de distribución que más se ajusta a los distintos periodos de frecuencia
de esta curva es la función de Weibull definida de la siguiente manera:
(Z.3J
En la tabla 2.3.1 se determinó que la función de confiabilidad se define como:
ií_>R(t) = |f(t)dt
entonces, para la función de distribución de Weibull dada en la expresión 2.3.6, la
función de confiabilidad es:
R(t) (2.3.7)
De la misma manera que se determinó la función de confiabilidad se determina la
frecuencia de fallas para una función de distribución de Weibull, cuya expresión
está dada en \ siguiente ecuación:
12
(2.3.8)
Si bien es cierto que se pueden modelar los distintos periodos de frecuencia
variable, con la distribución de Weibull, pero en la práctica interesa solamente el
periodo medio, donde la función A(t) es constante, es decir cuando li = 1,
quedando la expresión (2.3.6) de esta forma:
f(t) = Q~u (2.3.9)
la cual corresponde a función de densidad exponencial cuya frecuencia de falla va
ha ser constante e igual a A.
A(t) = A = constante. (2.3.10)
2.4 TIEMPO MEDIO ANTES DE LA FALLA (Mean Time To Fault)
Es el tiempo anterior a la primera falla en un sistema que no puede ser reparado,
a la cual se la denomina falla catastrófica. Esto no ocurre en la mayoría de
sistemas donde las fallas son reparables y el sistema regresa a su condición
inicial de funcionamiento.
Si la contabilidad de un sistema está dada por la función dada en la expresión
(2.2.5)
R(t) = 1 - F(t)
Donde F(t) es la distribución del tiempo de falla y f(t) = —— la función de
densidad del tiempo de falla .
Entonces el MTTF viene dado por la siguiente expresión:
13
tu
MTTF = Jtf(t)dt (2.4.2)
El cual en términos probabilísticas está dado por la esperanza matemática de la
variable aleatoria t, es decir, que la ecuación anterior se la puede también
expresar de la siguiente manera:
UU
E(t) = Jtf(t)dt (2.4.3)
De las relaciones obtenidas en la Tabla 2.3.1, se tiene que el tiempo medio antes
de una falla también se lo puede expresar como:
MTTF - J t - . d t - JR(t)dt. (2.4.4)
Si además se considera que R(t) es el caso típico de una distribución exponencial,
dada en la expresión 2.3.9, 22el tiempo medio antes de la falla vendrá expresado
mediante la siguiente ecuación:
03 1MTTF = f e-*dt - — (2.4.5)
n A
2.5 COKFIABELIDADDE SISTEMAS
Cada instalación técnica puede considerarse como un sistema formado por varios
componentes vinculados entre si de una u otra forma. Por ejemplo la tubería de
presión, las turbinas, los transformadores, etc. Pueden ser considerados como
componentes individuales en un sistema de generación o como un solo
componente de generación dentro de un sistema eléctrico de potencia.
14
En consecuencia, la contabilidad de un sistema se determina por la confiabilidad
de sus componentes y por la vinculación lógica entre ellos. En la actualidad
existen dos procedimientos de cálculo de la confiabilidad que son: analíticos y
simulativos.
Con los procedimientos analíticos se determina la confiabilidad del sistema
mediante funciones matemáticas con datos iniciales que corresponden a su vez la
confiabilidad de cada componente. Para deducir estas funciones es necesario
realizar hipótesis simplificativas en la formulación de ios modelos matemáticos.
En los procedimientos simulativos se simula un gran número de veces la
operación del sistema en un modelo matemático del mismo. Cada simulación
representa en este caso una realización del proceso estocástico estudiado. Estos
modelos estocásticos presentan la facilidad de formular modelos estocásticos
más apegados a la realidad, lo que representa una gran ayuda en el cálculo de la
confiabilidad. [1]
La elección del procedimiento con el cual se desee realizar el cálculo de la
confiabilidad depende del problema a resolver, sin embargo, no es posible
establecer una regla general al respecto. Por ejemplo, en un sistema eléctrico de
potencia se puede realizar el cálculo de la confiabilidad con cualquiera de los dos
métodos, la diferencia es que los procedimientos simulativos requieren realizar
una gran cantidad de simulaciones para obtener resultados exactos lo que implica
un elevado tiempo de cálculo, en cambio, con los procedimientos analíticos se
pueden obtener resultados exactos sin emplear mucho tiempo en el cálculo.
Tomando en cuenta estas consideraciones se puede afirmar que los
procedimientos simulativos se aplicarán para sistemas de potencia pequeños
como es el caso de un sistema de generación y los procedimientos analíticos en
sistemas de potencia más grandes como son el caso de los sistemas nacionales
de transmisión.
15
A pesar de que con los procedimientos simulativos se obtienen resultados más
exactos necesitan de un mayor número de simulaciones para obtener dichos
resultados, por lo tanto, mayor tiempo para realizar los cálculos. Es por este
motivo que en la mayoría de los casos se aplican los procedimientos analíticos
para determinar la confiabilidad de un determinado sistema.
2.5.1 PROCEDIMIENTOS ANALÍTICOS
Como ya se mencionó anteriormente los procedimientos analíticos son los que
necesitan expresar los indicativos de confiabilidad en función de aquellos que
describen a sus componentes. Es por esta razón necesario definir primero los
posibles estados de cada uno de los componentes. Este análisis se denomina
métodos del espacio de estados o enumeración de los estados.
Además de este análisis es necesario considerar las características de los
componentes y su vinculación lógica o funcional.
2.5.1.1 Método del espacio de estados
2.5.1.1. J Modelos Esíocásücos
Un modelo estocástico describe cómo y con que frecuencia ocurren cambios en ef
componente. Por ejemplo, una línea puede sufrir una salida de servicio debido a
un corto-circuito. Después de que la falla ha sido despejada y reparada, la línea
está nuevamente en servicio. Si nosotros definimos los dos estados para la línea
como "en servicio" y "en reparación", un seguimiento de la línea podría producir
un gráfico como se muestra en la Figura 2.5.1.
16
En servicio
En reparación
R, R2 R3
s, $2 S3 s,
-P T T T T T
Tiempo
Figura 2.5.1 Ejemplo de un seguimiento del componente en el tiempo.
La línea de este ejemplo falla al tiempo T-i después del cual se repara y se vuelve
a poner en el servicio al tiempo T2. Falla nuevamente en T3, se repara otra vez,
etc. Las duraciones de las reparaciones son RI = T2- T1t R2 = T4- T3l etc.
Las duraciones de las reparaciones también se llaman el "Tiempo para reparar" o
"Time To Repair". Las duraciones del servicio S-i = T-i, S2= T3- T2, etc. se llaman
"El tiempo de vida ", "Tiempo a una falla" o "Time To Fault".
El TTR y los TTF son cantidades estocásticas. SÍ se recoge la información
estadística relacionada con el TTR y TTF de un grupo grande de aparatos
similares en el sistema de potencia, el valor medio y la desviación normal pueden
ser calculados. Entonces la información estadística se usa para definir un modelo
estocástico.
2.5.1.1.2 Modelo homogéneo de Markov
Hay muchas maneras para definir a un modelo estocástico. El llamado "Modelo
homogéneo de Markov " es muy simplificado, pero es el que se usa
generalmente. El modelo homogéneo que Markov de la Figura 2.5.2 se plantea
con dos estados definidos por:
Una frecuencia de falla constante A que da la probabilidad de que un sistema falle
en un intervalo [t, t + At ] y
17
Una tasa de reparación constante u que es la probabilidad condicionada de que
la reparación se complete en intervalo [t, t + At].
Operación E12 Reparación
99
Figura 2.5.2 Modelo homogéneo de Markov de 2 estados
estos dos parámetros pueden usarse para calcular:
Tiempo medio a una falla, MTTF = 1/ A
Tiempo medio de reparación, MTTR = 1/u
Disponibilidad, D = MTTF/(MTTF+MTTR)
Indisponibilidad, D = MTTR/(MTTF+MTTR)
(2.5.1)
(2.5.2)
(2.5.3)
(2.5.4)
La disponibilidad da la fracción de tiempo durante el cual el componente está en
servicio y la indisponibilidad es la fracción de tiempo durante el cual está en
reparación y D+D =1.0.
Por supuesto, también es posible definir un modelo homogéneo de Markov con
más de dos estados. Cosas así pueden necesitarse para distinguir entre fallas
que pueden repararse bastante rápido, y fallas que requerirán más tiempo.
Entonces se necesitan dos estados de reparación, cada uno con un tiempo medio
de reparación diferente.
Una peculiaridad del modelo homogéneo de Markov es que es completamente
memoria-menos. Esto significa que, si nosotros realizáramos mantenimiento
preventivo para mejorar la confiabilidad de un componente, no hace ningún
cambio si el último mantenimiento se ha realizado hace una semana o hace 5
18
años, o cuando fue realizado un mantenimiento total. [5] La probabilidad de falla
del componente para el próximo periodo de tiempo será igual en todos los casos.
Efectos de cambio por el mantenimiento preventivo no pueden ser por
consiguiente calculados al usar el modelo homogéneo de Markov.
Existen otros modelos estocásticos con los cuales se pueden definir los diferentes
estados de un componente, este es el caso del modelo de "Weibull", en el cual la
función de frecuencia de fallas no es una constante y se define de la siguiente
manera:
-1 (2.5.5)
Esta distribución usa un factor de forma "beta" y un tiempo característico. Si se
considera que el parámetro de forma es igual a 1.0, se tienen una función de
frecuencia de fallas constante X(t) = y por lo tanto un modelo homogéneo de
Markov.
Por consiguiente el modelo de Weibull es 100% compatible con el modelo
homogéneo de Markov y los datos existentes en el homogéneo de Markov
pueden ser utilizados directamente sin necesidad de una conversión.
Además el modelo de Markov permite determinar los efectos de mantenimiento y
deterioro del equipo y un rápido y correcto cálculo de costos de la interrupción en
todos los casos.
Un modelo de Markov con tres estados se muestra en la Figura 2.5.3.
19
Operación
Mantenimiento
Reparación
-99
33
Figura 2.5.3 Modelo estocástico de Markov con 3 estados
La ventaja de los modelos del espacio de estados es que en la mayoría de los
casos se los puede resolver aplicando modelos markovianos en el cual se va a
considerar que la función de frecuencia de fallas es constante e igual a A.
Entonces, para definir el modelo de Markov de 3 estados de la Figura 2.5.3 se
procede primero definiendo las probabilidades estacionarias así:
Pi(t) = probabilidad de que el componente esté en el estado 1
P2(t) = probabilidad de que el componente esté en el estado 2
P3(t) = probabilidad de que el componente esté en el estado 3
Ahora se desea saber la probabilidad de que el componente esté en e! mismo
estado para un tiempo t + At, entonces:
Pi(t + At)
p3(t +
P2(t) P3(t )
+ p2(tr P32+ p3(t rp33
(2.5.6)
(2.5.7)
(2.5.8)
Expresando las ecuaciones anteriores en forma de matrices:
21
[P(t)]T* A = O (2.5.14)
Para el modelo de ¡a Figura (2.5.3) la matriz de probabilidad de transición se la
determina de la siguiente manera:
Pn =
P12 -
|JAt . O
O 1-a At
Adonde la matriz'Cie transición será:
U —' (A O
-
A partir de esta ecuación se calculan las probabilidades estacionarias así;
P2 =
22
Si la disponibilidad se define como la probabilidad de que el equipo esté
funcionando entonces:
• P-, = Disponibilidad (D) y
• P2 + Ps= Indisponibilidad (D)
Si bien es cierto se puede definir distintos estados para cada uno de los
componentes del sistema, pero en realidad lo que interesa es conocer cuando el
componente va estar en servicio y cuando va ha estar fuera de servicio, es por
esta razón que usualmente se definen a los componentes solo en dos estados.
Siguiendo el mismo proceso que se realizó para un componente en 3 estados se
puede definir las probabilidades estacionarias de para un componente en 2
estados, de la siguiente manera:
donde la disponibilidad corresponde a ía probabilidad estacionaria es P-i y P2 es la
indisponibilidad del componente.
P1 = D y P2 = D
P1 y P2 definen las curvas de probabilidades de servicio (Disponibilidad) y fuera
de servicio (Indisponibilidad) tal como se muestra en la Figura 2.5.4
23
PROBABILIDADESTACIONARIA
Figura 2.5.4 Probabilidades estacionarías
2.5.1.2 Estructuras lógicas
Las estructuras lógicas dependen de ia función que cumplan los componentes
dentro del sistema. Existen principalmente dos tipos de estructuras lógicas,
estructuras en serie y en paralelo.
2,5.1.2.1 Sistemas en serie
Se dice que tos componentes de un sistema están en serie si al ocurrir una falla
en uno de ellos, falla todo el sistema (sistemas radiales). En la Figura 2.5.5 se
representa mediante diagrama de bloques un sistema en serie de n componentes
C11 CL2 0,3 cn
Figura 2.5.5 Componentes en serie
Si los componentes del sistema son independientes la probabilidad de que el
sistema opere se calcula con la siguiente expresión:
24
y la probabilidad de que el sistema falle se determina así:
Pr(s) = 1 - ~PrpG)= >t*0 - Pr( OPr(7) + ...... (2.5. 1 6)
Si la probabilidad de falla de los componentes es muy pequeña, Pr(X¡) <« 1,
entonces, la probabilidad de que el sistema falle se determina mediante la
siguiente ecuación:
(2.5.17)
Por lo tanto, cuando las probabilidades de fallas de los componentes son muy
pequeñas la frecuencia de falla de un sistema es igual a la suma de las
frecuencias de fallas individuales.
SÍ se considera que la función de confiabilidad R(t) de un componente se define
como su probabilidad de operación, la expresión (2.5.15) puede escribirse de la
siguiente manera:
considerando además las siguientes relaciones de la Tabla 2.3.1
R(t) dt
atL V ' J at R(t) R(t)
de donde se obtiene que la frecuencia de fallas de un sistema en serie es:
25
(2.5.19)
además si se considera que los componentes tienen una alta contabilidad, el
tiempo medio de reparación de un sistema en serie se define como:
Ts- (2.5.20)
2.5.1,2.2 Sistemas enparalelo
Los componentes de un sistema están en paralelo si para la operación del
sistema es suficiente que solo uno de ellos esté en funcionamiento. En el
diagrama de bloques de la Figura 2.5.6 se muestra un sistema de n componentes
en paralelo.
Figura 2.5.6 Componentes en paralelo
26
La probabilidad de que un sistema de componentes en paralelo no opere se
determina con la siguiente expresión:
(2.5.21)
y la probabilidad de que el sistema esté operando es:
(2.5.22)
El tiempo medio de reparación de una falla de un sistema en paralelo se define
así:
(2.5.23)
Si se considera que el sistema en paralelo está conformado por componentes con
altos índices de confiabilidad, la frecuencia de falla del sistema se la puede
determinar con la siguiente expresión aproximada:
(2.5.24)
De la misma manera que para un componente, se puede definir las
probabilidades de que el sistema esté operando en función de la confiabilidad, lo
cual se resume en la Tabla 2.5.1 , para cada una de las estructuras lógicas (serie
y paralelo).
27
Disponibilidad
(1 componente "i")
Disponibilidad
(sistema V)
Indisponibilidad
(sistema V)
Sistema serie
D: -
Sistema paralelo
D: =
1=1
7a6/a 2.5.7 Disponibilidad para componentes en serie y paralelo
2.6 ÍNDICES BE CONFIABILIDAD DE SISTEMAS
Anteriormente ya se mencionó algunos índices de contabilidad como son la
disponibilidad y la indisponibilidad, pero a más de estos índices, se han definido
índices que controlan la frecuencia y duración de las interrupciones e índices que
determinan el costo de las interrupciones.
En el cálculo de la contabilidad de sistemas eléctricos de potencia, existen dos
categorías básicas de índices de confiabilidad:
• Los índices de los puntos de carga
• Los índices del sistema.
Los índices de los puntos de carga dan la frecuencia y duración de las
interrupciones para cada punto de carga individual. [5] Los índices del sistema
generalmente se determinan en base a los índices del los puntos de carga y
muestran la frecuencia y duración de las interrupciones de toda ta red analizada.
Existen muchos índices de confiabilidad para cada una de estas categorías, como
son: SAIFl, CAÍ DI, CAIF!, SAID!, ASA!, ASU1, ENS, ACCI, LPiT, LPIF, etc.
De todos estos índices los que se usan frecuentemente son:
28
System Average Interruption Frecuency Index (SA1F1); índice de frecuencia de
interrupción promedio del sistema, en [1/C/a], es la frecuencia de interrupción
promedio encontrada dividida para la cantidad total de clientes en el sistema
analizado.
SAIFI- f (2.6.1)
Customer Average Interruption Frecuency Index (CAIFi); índice de Frecuencia
de Interrupción promedio del cliente, en [1/A/a], es la frecuencia de la interrupción
promedio encontrada dividida para la cantidad total de clientes afectados, es
decir, clientes que sufrirán interrupciones, en el sistema analizado.
CA1F1 = -^ - (2.6.2)
System Average Interruption Duration Index (SAIDI): índice de Duración de la
interrupción promedio del sistema, en [h/C/a], es el tiempo medio por año que se
interrumpen los clientes, dividido para todos los clientes.
SAIDI = ; - (2.6.3)
Customer Average Herruption Duration Index (CAIDI): índice de Duración de
interrupción promedio del cliente, en [h], es la duración media por interrupción.
CAIDI = -L= = (2.6.4)*N SAJFI
29
Average Service Availability Index: índice de Disponibilidad promedio del
Servicio, es la probabilidad de tener una o más cargas interrumpidas.
ASA1=\-ASIM (2.6.5)
Este es el índice más utilizado en el análisis de confiabilidad, puede ser usado en
la distribución, transmisión e incluso en aplicaciones de la generación.
Average Service Unavailability Index (ASUI): índice de Indisponibilidad
promedio del Servicio, es la probabilidad de tener todas las cargas servidas
8760(2.6.6)
Energy Non Supplied (ENS): La energía no suministrada, en [MWh/a], es la
cantidad total de energía que se espera que no sea entregada a las cargas.
(2.6.7)
Average Energy Non Supplied (AENS): Energía promedio no suministrada, en
[MWh/C/a], es la cantidad promedio de energía no suministrada, para todos los
clientes.
(2.6.8)
donde: Ai es la frecuencia de falla del cliente i
ri es el tiempo medio de interrupción del cliente
Ni cliente i
NAÍ cliente i afectado por la interrupción
Li potencia de la carga i
30
Load Point Energy Non Supplied (LPENS): Energía no suministrada en el punto
de carga, en [MWh/C/a],
Average Interruption Duration (AID): Duración de la interrupción promedio, en
[h].
Yarly Interruption Frecuency (LPIF): Frecuencia de interrupción anual [1/a]
Yearly Interruption Time (LPIT): Tiempo de interrupción al año [h/a]
Average Customer Interruption Frecuency (ACIF): Frecuencia de interrupción
promedio del cliente. [1/a]
|e Customer Interruption Time (ACIT):Tiempo de interrupción promedio
del cliente, [h/a]
31
CAPITULO III
III DIgSILENT Power Factory
A continuación se dará una breve introducción del programa con sus respectivas
funciones y características de cada una de ellas, luego de lo cual, se indicará
como procede el programa para realizar el análisis de confiabilidad en los
sistemas de potencia.
Una vez comprendido el proceso se indicara la manera de definir los modelos
estocástícos de cada uno de ios componentes del sistema, (barras, generadores,
líneas, transformadores, cargas), para finalmente indicar los pasos que se deben
seguir para que el programa realice correctamente el análisis de confiabilidad y
emita sus reportes.
3.1 INTRODUCCIÓN AL DIgSILENT
El programa de cálculo DIgSILENT PowepjFactory, es una herramienta de ayuda
computacional, para el análisis industrial, comercial y de auxiliares de los
sistemas eléctricos de potencia.
Este programa basado en el sistema operativo Windows, es una herramienta para
simulación de sistemas dé potencia avanzada, integrada y totalmente interactiva,
dedicada al análisis de sistemas eléctricos de potencia, facilitando su estudio por
medio de las siguientes funciones:[3]
32
Flujo de carga AC/DC
o Flujos de carga en transmisión
• Algoritmo de flujo de carga rápido y exacto (Newton
Raphson)
• Redes AC y DC
• Control secundario de potencia - Frecuencia
• Control primario
• Control secundario de potencia reactiva voltaje
• Perfiles de carga
• Curvas, de potencia voltaje
• Análisis de sensibilidad de todas las variables (dv/dQ,
dphí/dP, sensibilidad de la rama)
• Análisis modal dv/dQ
o Flujos de carga en transmisión
• Cualquier tipo de tecnología de la red: Trifásico, trifásico a
cuatro conductores, bifásico, bifásico un solo conductor
con retorno de tierra, redes de corriente continua
• Todo tipo de topología de redes (en malla y radial)
• Preparado para redes de medio voltaje extremadamente
extensas (> 20000 barras)
• Diagramas de perfil de voltaje
• Modelos estocásticos de carga
• Perfiles de carga uni y btdimensionales
Análisis de corto circuito ÍEC, VDE y ANSÍ
o Análisis de cortocircuitos según la norma ÍEC 60909, ANSÍ C37 y
un método de superposición completo.
o Análisis de fallas múltiples
o Fallas tipo:
• Trifásicas
• Bifásicas
• Bifásicas a tierra
• Monofásicas a tierra
33
• Circuito abierto
o Fallas corridas a lo largo de la línea
• Análisis de fallas y eventos
• Reducciones de red de estado estacionario
• Transitorios electromagnéticos
o Modelos detallados de redes
o Saturación de transformadores
o Modelos de parámetros de líneas de distribución
o Definición interactiva de eventos
• Análisis de valores propios y reducción de modelos de red
• Simulación dinámica de sistemas
o Estabilidad transitoria y dinámica
o Modelos de generador y de carga
o Modelos definidos por el usuario
o Definición interactiva de eventos
• Coordinación automática de protecciones
o Protección de sobrecorriente
o Protección de distancia
o Protección direccional
• Anáfisis de armónicos
o Fuentes de armónicos equilibradas y desequilibradas
o Gráficas en dominio de la frecuencia y del tiempo
o Flujos de carga armónicos
o Análisis de la frecuencia
34
• Análisis de confiabilidad
o Modelos Weibull- Markov para fallas
o Modelos de falla en líneas transformadores y barras
o Fallas en modo común
o Modelos estocásticos para generadores y cargas
o Reportes del análisis de confiabilidad
• Representación de! sistema semi-geográfica
• Interfaz con sistemas SCADA
• Análisis y diseño de controles.
3.1.1 CARACTERÍSTICAS
• Gráficos de las subestaciones y diagramas unifílares
• Generación automática de subestaciones de acuerdo con las
necesidades del usuario
• Redes compuestas generales para áreas definidas, regiones de
suministro, etc., incluyendo funciones para edición de copiado y
pegado.
• Base de datos relacional propia con definiciones de tipos y elementos
basados en interfaces SQL/ODBC.
• Sistema de administración de casos de estudio
• Modelos de red muitinivel comprensivos, con descripciones físicas
basadas en los dispositivos.
• Salida de datos gráfica y tabulada ampliada.
• Utilidades para el cálculo de parámetros de líneas aéreas, cables,
maquinas, etc.
• Librería de modelos para relés y elementos dinámicos, con previsiones
para modelos y macros definidos por el usuario
35
3.2 ANÁLISIS DE CONFIABILIDAB
Para realizar un análisis de confiabilidad o el cálculo de los índices de
confiabilidad, el programa DlgSILENT realiza los siguientes pasos fundamentales:
• Modelos de fallas
« Modelo de carga
• Estado de producción del sistema
• Análisis de efecto de fallas (FEA)
• Análisis estadístico
• Reporte de resultados
Lo cual se representa en un diagrama de bloques en la Figura 3.2.1.
MODELO DELSISTEMA ELÉCTRICO
MODELO DE FALLAS
MODELO DE CARGA
ESTADO DEPRODUCCIÓN DEL
SISTEMA
ANÁLISIS DE EFECTODE FALLAS
ESTADÍSTICAS
Figura 3.2.1 Diagrama de bloques de pasos fundamentales en el
análisis de confiabilidad
36
Los modelos de falla describen la manera en la que los componentes de! sistema
pueden fallar, con que frecuencia ellos fallarán y cuánto tiempo toma para
repararlos. Los modelos de carga consisten en sólo unas posibles demandas de
carga. [5]
Cada uno de estos estados del sistema puede tener una o más fallas. Es la tarea
del módulo de FEA analizar los estados de falla del sistema simulando las
reacciones del sistema a estas fallas, dadas las demandas de carga actuales. El
FEA normalmente tomará e! sistema de potencia a través de varios estados
operacionales que pueden incluir: [5]
• Despeje de fallas disparando protecciones
• Separación de la falla abriendo interruptores de separación
• Restauración de potencia cerrando interruptores normalmente abiertos
Los resultados del FEA son combinados con los datos que son proporcionados
por el módulo de estado de producción del sistema para poner al día las
estadísticas. El sistema de estado de datos describe la frecuencia esperada de
ocurrencia del estado del sistema y su duración esperada.
Por lo tanto, es el módulo de efecto de fallas (FEA) el que internamente realiza
todos los cálculos de confiabilidad lo cual hace basándose en el principio de
funcionamiento descrito en el diagrama de flujo de la figura 3.2.2.
37
PREPROCESOPasos de demanda de carga
Crecimiento anutel de la cargaEstadísticas ín tóales
PREPROCESOPasos de demanda de carga
Crecimiento anutel de la cargaEstadísticas Inicia tes
Figura 3.2.2 Principio de cálculo de confiabilidad
3.2.1 MODELOS DE FALLAS
En el programa están disponibles los modelos de falla de los siguientes
componentes:
• Barras y terminales
• Líneas y cables
• Transformadores
• Generadores
Todos los modelos de fallas definen con que frecuencia un componente sufrirá
una falla activa. Todas las fallas activas tienen que ser despejadas por la
protección. Se asume que la reparación del componente fallido empieza
directamente después de que la falla se ha despejado.
38
La duración de la reparación que también se define en los modelos de fallas, es
igual ai tiempo necesario para restaurar la funcionalidad del componente. Ei
tiempo necesario para iniciar la reparación y todos los otros retrasos serán
incluidos así en ef tiempo de la reparación total.
3.2.1.1 Modelo de fallas en barras y terminales
El modelo de falla para las barras y terminales se selecciona normalmente del
modelo del tipo de barra. El modelo del tipo de barra tiene una referencia a un
modelo de falla del que un ejemplo se muestra en la Figura 3.2.3.
JBar Type Failures • ... RTS\LibrariATj»pes\BusbaisU1kV Bar Failures.StoTypbar S3E3I
(~F^^^^" ••••!•• II 1 • ••• •111 II» Hl 1 1 1 •l lllllllll K
aüuie Data ] Graj i 1.
Ñame ÜliMIlEürfSIfTCE! i!
!i1\
\
ií
í
\« ruta rnn it-ir ni I^PAR • — -
Failure frequency ]0.002 jl/a
Qutage C^GGtapcjv |M1 ^ J
Beta Jj^ |
-•AüuHionai taiiuiüUaiar'Lii LUNNtuí IUN - --• -™ - -,^^i
FailUre frequency [0,005 Ii 1 /a* " «______ — , — — ___4|
jOutageEKpectaTO ||07___Jhfe
Mean |14L jjh
ymbda, IJISIf h,j Variajape |§3?07 |hi "2'. '".T.'.™.,,'_"",,j Beta ¡2.5 j!
'
1
¡
í
i '
s
tí
JL
OK 1.„,__- — —ij Cancel
Figura 3.2.3: Modelo de fallas en barras
39
Ef modelo de falia de una barra define una frecuencia de falla por la barra misma
y una frecuencia de falla adicional por cada conexión de la barra. La duración de
la reparación es independiente del número de conexiones. La frecuencia de falla
total para un sistema de barra triple con seis alimentadores es por ejemplo
calculada así: [5]
Ftot=3*Fbarrra+6*Fconexión [1/a]
Que sumaría a 0.24 por año para el modelo de falla mostrado.
La barra o elementos terminales mostrarán la frecuencia de falla total, esperanza
del paro y duración media de! paro en la página de confiabilidad. Tal como se
muestra en la Figura 3.2.4
Teiminal - Giid(2)\Tim2,ElmTeim
BaseDateJJ-oa¿F]ow j, VDMECStorl-CírcuH | FulIShoftPircuit LAMSf ^_^_.
J^HS-SifT>ulatíon_] ^J^T-Simulation ]_ Harmqnics^jj Refiabüily j Descriplion
Foiced Oulage Rale 0.0171 /aFofced Oulage Expeclancy 0.23B Wa
I Fotced Oulage Duaíion 14, h
; Seleclins an element model. will overrute the íype modef
Typemodel í^l- odLneSens\Librarji\11 kV Bar Faíbies
Element mode!
balanced
' Cutáctes
Figura 3.2.4: Datos de confiabilidad para la barra/terminal
En la barra o elemento terminal pueden predominar en et modelo de falla que
recibe a través del tipo de la barra seleccionando a un modelo del elemento.
3.2.1.2 Modelo de fallas en líneas
Et modelo de línea y cable normalmente se selecciona del tipo de línea. El modelo
de tipo de línea se refiere a un modelo de falla de línea del que un ejemplo se
muestra en la Figura 3.2.5.
40
Line Type Failures - ... y\Tjppes\Lines/CablesM1kV Cable Failures.StoTyptne 13 O I
Fajure Data Graph ]~"~ " — ~" " ~ * •""" --
Ñame líH&SB811=lííI¡BS ií
r 'i D Í rcnioo1aLÍDMCTcrr"' """" '* "r aiuíe aa i |j Faüure ftequency J3.2 JjVa
_ — . „, ~. ,
¡Beta (1. __J
„ . _, ,.
¡Mean |33.5 |h
! tafí)bda> |37 75653 J! h.j — ,, . ,
\y&m& llll .jlkt. 'Beta ' |Z5 J|
,ii
i
i
r
i
1
i
OK_
j Cancel
F/gura 3.2.5; Modelo de falla de la línea tipo
El modelo de falta de una línea usa la frecuencia de falla o esperanza por unidad
de longitud. La duración de ía reparación es independiente de la longitud. Ambos,
el tiempo de falla y la duración de la reparación tienen un beta de factor de forma.
La esperanza de paro a! igual que el tiempo medio de la reparación cronometran
la frecuencia de falla y están definidos según 100 km. de longitud.
La frecuencia de falla real para una línea o cable en particular es calculado
internamente por el programa, usando la longitud de la línea/cable. Ei uso de la
frecuencia de falla, la esperanza de paro y ia duración media del paro se
muestran en la página de contabilidad del elemento línea o cable tal como se
describe en la Figura 3.2.6. La línea o elemento del cable, de la misma forma que
en el modeio de falla de las barras, puede predominar en el modelo de falla que
se recibe a través del tipo del línea/cable seleccionando del modelo del elemento.
41
Line - Gnd[21\L2.ElmLne
B w f c r f a _ _ LoadJIow , I yDE/IE_CShort-Circi^ _"J !" " FÚHShort-Ckcu*RMS'SímúlattorTI EMT-sVUatron '¡"' Harmonics j! Refiabíft' | "Descrflioñ
, Forced Outage Rate 0.11/ai Forced Outege Ei iectanci' 10, h/a
Forced Outage Duration lOOtlr
Selecting an etweni modal will ovenule the typa modei
! Type modal ¡]*j iSPtoiects\ReIiabilit;AünLQdLneSens\LibrariA11 kV Cable Failures
í Etementmodet (Ml^l -
j balanced
Jump to „.
Figura 3.2.6 Datos de confiabilidad para la línea/cable
Todas las fallas en las líneas o cables se asume que pueden ocurrir igualmente a
menudo para cada posición a lo largo de la longitud de la línea/cable.
3.2.1.3 Modelo de fallas en transformadores
Un solo modelo de fallas en transformadores está disponible tanto para
transformadores de dos devanados como para los transformadores de tres
devanados. El modelo de falla del transformador normalmente se define en el tipo
del transformador. El tipo del transformador tiene una referencia a un modelo de
falla del que un ejemplo se muestra en la Figura 3.2.7.
fiansfoimer Failures -... y\TypesVTransiormeFsVTiansfarmei Failures.SloTyptif
!l FatoeData JGrát^] ,
rFailueOala-
Faíue frequency (002 ,1/a
Beta
-flepai duroHonr
Mean
\\
Veranee
OK
Cancel
Figura 3.2.7 Modelo de falla del transformador
42
El modelo de falla del transformador tiene una frecuencia de falla o esperanza y
una duración de la reparación. Ambos el tiempo de falla y la duración de la
reparación tienen un factor de forma beta. La esperanza del paro al igual que la
duración media de la reparación, determinan la frecuencia de falla la cual se
puede observar en la página de confiabilidad del transformador, tal como se
muestra en el ejemplo de la Figura 3.2.8.
2-WindÍng Transforme! - 6rid(2)\2-Winding Tiansfoimei.ElmTr2 *
i ] BawcOatá LoadFtew" | VOE/IECShofUTircuít "
' ANSÍ Shoit-Ciícuft | RMS-Sbulalton 1 EMl-SimuJation | Harmonios ;<l*. « - -^ - ,~' ' Í _ " - - ~-" V 1 ' — - •-' '-
M Short-OicaÁ _Dttcñp&m
1
Faced Out^e Rate• Fofced Qutage ExpectoiQi1 Fotced Oufage Dwalíon
0,02 1/a3. hAs1 50. h
Selecting an element mode! wi!l ovefrule Ehe íype model
Type model
Elemert mode!
„ bdanced
¿ump to ...
Figura 3.2.8: Datos de confiabilidad para el transformador
E! elemento det transformador puede predominar al modelo de falla que se recibe
a través del tipo del transformador. Se asume que todas las faltas del
transformador son fallas activas.
3.2.1.3 Modelo en máquinas sincrónicas
Los modelos de fallas de las barras, líneas o transformadores tienen una cantidad
fija de posibles estados. Básicamente, estos elementos pueden estar soto
disponibles o no. Et modelo de falla para un generador sincrónico, sin embargo,
permite cualquier número de estados. [5]
Esto hace que el modelo de falta, sin embargo, sea algo más difícil definir. El
primer paso es añadir uno o más estados al modelo, debido a que el modelo
predefinido sólo tiene un estado. Esto se lo hace pulsando el botón derecho def
ratón en el número de un estado existente en la matriz de duración de estados y
seleccionando añadir celdas, tal como muestra en la Figura 3.2.9.
43
State Duratíon Matróc
Staies " 'Mí
n setvce
Copy
SdeclAli
Imerl CellsAppend Cells
Append nCefe^S
Détele CeBs
Figure 3.2.9 Añadiendo un estado en la matriz de duración de estados
El segundo paso es nombrar los estados creados e ingresar en cada estado su
respectiva capacidad. La máquina sincrónica puede tener los siguientes estados
característicos:
• Porcentaje de la potencia aparente nominal
• Maquinas fuera de servicio
Una máquina totalmente disponible tiene
• Potencia nominal = 100%
• Máquinas fuera de servicio = O
Una máquina totalmente indisponible tiene
• Potencia nominal = 0%
Se puede definir un estado de "derated", definiendo una potencia nominal menor
que el 100%, o poniendo en las 'Máquinas fuera de servicio1 > 0. Una potencia
nominal del 50%, por ejemplo, tendría la mitad de la capacidad de todas las
máquinas en paralelo, pero todas las máquinas permanecerán funcionando.
Varias máquinas en paros largos de cero también reducirán la capacidad total,
pero también cambiarán las propiedades eléctricas debido al funcionamiento de
un menor número de máquinas.
44
La definición del modelo de Weibull-Markov para la máquina sincrónica, es decir
la definición de la matriz de duración de estados, la matriz de probabilidad de
transición, o la matriz de frecuencia de transición, se describe en "Definiendo un
modelo de Weibull-Markov ".
Un modelo de falla se selecciona para una máquina sincrónica poniendo el
"modelo estocástico" en ta página de confiabilidad de la máquina sincrónica, como
se muestra en ia Figura 3.2.10.
Synchionous Machine • VJasperVIEEE RTS\RTS-96 One Area\GQ1_3.ElmSym
\e DataiJJrOadflow j VDE/IEC Shqjjt-CirgA. | FuJSh«t;CítcuiLLRMS:Sirnulalion
|T -límuíatíon"l H'atmonicjJ] Piotecííon"] Opt iwerFlow";í Retiabifily:f.
1 Stochaític model
Mainlenance modd
... IbfatyUi'pesSGeneratQisSFailures U7B
OK.
Cancel
balanced
Figura 3.2.1 OAsignando un modelo estocástico a una máquina sincrónica
Cada modelo de falla puede usarse al mismo tiempo por más de una máquina
sincrónica. Las máquinas sincrónicas que usan el mismo modelo de falla se
comportarán no obstante estocásticamente independientes de otras.
3.2.1.4 Modelo de cargas para el cálculo de confiabilidad
Pueden usarse dos tipos de modelos de carga:
• Modelos de carga locales
• Modelos de carga de área
El modelo de carga local se define creando un modelo estocástico de Weibull-
Markov. Este modelo estocástico tiene frecuencias con dos o más niveles de
carga, probabilidades de ocurrencia y probabilidades de transición.
45
El modelo del área puede ser definido por una curva de demanda máxima, una
curva de duración de carga o un modelo estocástico de Weibull-Markov. La curva
de demanda máxima o curva de duración de carga pueden ser definidas por una
característica de un vector unidimensional, o por un archivo de datos externo.
La diferencia principal entre un modelo de carga local y un modelo de carga
de área es que una carga local se comportará independiente de todas las
otras cargas, incluso cuando las cargas comparten el mismo modelo de
carga local. Cargas que comparten el mismo modelo de carga de área, sin
embargo, cambiaran toda su demanda de la misma manera y en el mismo
momento. El modelo de carga de área define todos los cambios de carga
como porcentajes de cambio. Por ejemplo una carga de 100MW y una de 5MW
con el mismo modelo de área, ambas cambiarán a 80% cuando el modelo de área
cambie a 80%. La carga de 100MW cambiará entonces a 80MW y la carga de
5MW a 4MW en el mismo instante de tiempo.
Las distintas formas de modelar una carga para el cálculo de la confiabilidad en el
DlgSILENT se muestran en la Figura 3.2.11
Figura 3.2.11: Modelos de Carga
3.2.1.4.1 Modelos estocásticos de carga
El modelo estocástico de carga principalmente indica como definir a los modelos
de carga locales. Los modelos de carga locales están diseñados únicamente
para cargas grandes en el sistema para el cuat una previsión de carga es difícil de
hacer. Los ejemplos de tales cargas son industrias más grandes que se modelan
como una sola carga, por ejemplo, grandes estaciones de bombeo, etc., [5]
El modelo de carga local utiliza el modelo estocástico de Weibull-Markov. La
definición del modelo de Weibull-Markov, es decir la definición de la matriz de
duración de estados, la probabilidad de la transición o matriz de tasa de
transición, etc., se describe en "Definiendo un modelo Weibull-Markov".
Además en el modelo de Weibull-Markov, a la carga local estocástica se le
atribuyen los siguientes estados estocásticos.
• Porcentaje de demanda de Potencia Activa relativa
• Porcentaje de demanda de Potencia Reactiva relativa.
En lugar de definir el modelo de Weibull-Markov manualmente, puede crearse
automáticamente de una curva de carga punta. La página "Extra" del modelo de
carga estocástico proporciona el botón Crear Modelo para esto, tal como se
muestra en la Figura 3.2.12.
47
Modelo do Carga Estocástico • tyodqlodp Carga Estocas tico, StoLod
• " .Crea;.Modelo;
:'Carácter fitíc*1.:.-'.
Curva de Gaioá'V"
• ' . . ' ' ' - -_• " '. • . ' _ ' L " i • iiiipX
: Núnwrp. de Estados1:...: ;J2 '.
;|Cutvode Carga _^J-::'.-.'-• ".• '-"• '•'•--. '".::•'"::
f: V j> I .,';•: •.técaVCáfacferfslictfvéclonaf del'.pátárn'Cij
Ofc.
Figura 3.2.12 Modelo estocásfíco de carga
E! modelo de Weibull-Markov puede crearse de una curva de carga o de un
archivo de mediciones. Un ejemplo de una curva de carga es la curva de carga
pico diaria que se muestra en la Figura 3.2.13
Figura 3.2.13 Curva de carga pico diana
48
Una curva de carga se define con una escala de tiempo. La curva del ejempjo usa
una escala de tiempo que tiene los 365 días del año, pero escalas de tiempo con
52 semanas o 12 meses, o cualquier otra unidad de tiempo, también son posibles.
La curva de carga punta que se usa para crear un modelo de carga estocástico
será transformado a porcentajes respecto del valor mas alto. El valor relativo se
usa para tas dos potencias activa y reactiva. Esto significa que no representa una
diferencia si cualquiera de las medidas se usa, la potencia activa o la potencia
reactiva. Todos los puntos de carga se convertirán a los valores de porcentaje
relativo al valor más alto. Con esta conversión, por ejemplo, no se requiere de
medidas actuales cuando se usa un voltaje nominal y un supuesto factor de
potencia. Sólo se usa la forma de la curva de carga.
Después de que la curva de carga se ha definido y se ha seleccionado el número
de estados para el modelo de Weibull-Markov debe presionarse el botón crear
modelo de la carpeta extra y el modelo aparecerá automáticamente. En el ejemplo
de la curva de carga punta diaria se consideró un número de 5 estados y
después de presionar el botón "Crear modelo", el modelo de Weibull-Markov se
calcula de los datos de curva de carga. E! modelo para el ejemplo la curva se
muestra en la Figura 3.2.14. Los estados de carga son escogidos de tal forma
que el modelo de Weibull-Markov complete la curva de duración de carga original
como sea posible.
Transílion ProbabtSty Mattíx [%\.
Hfrom]5tate 0[fiomlState 1[fronri]Slaté"2[írom]Slaíe3[fromJState 4
.
[lolState 0
mam0.09375
0.0.0.
Fi-jp— -— ~
[to]State 11.0,
0.3493976
0.0.
[to]Staíe20.
0.906250.
0.52433940.00293255
""""!
-[tolStateS0.
0.0.6506024
0.0.9370674
„
[tolStale 4D.0.
0.0.4742638
0.
„
G.
P~
i_id™.
State Defínitbn Matrk
Figura 3.2.14: Modelo de calculó con 5 estados
3.2.1.4.2 Modelos de carga de área
Un sistema de potencia puede incluir cargas estocásticas independientes, como
cargas industriales grandes, estaciones de bombeo, etc. En la mayoría de las
aplicaciones, sin embargo, el comportamiento de las cargas se modela definiendo
modelos de carga de área
Un modelo de carga de área puede usarse para definir una proyección anual de la
carga, un escenario de crecimiento de carga durante un intervalo de tiempo, o
ambos. En la opción "característica" de! cuadro de diálogo se tiene que escoger
primero el modelo de carga de área.
50
"ififl
Un nuevo modelo de área es creado al presionar el botón uen el objeto que
aparece en el explorador, cuando un modelo del área fue seleccionado. Un
ejemplo de un modelo de carga de área se muestra en fa Figura 3.2.15 que
define una curva de carga y " una curva de crecimiento de carga.
GeneialLoad-Giid|2]\Ld1.ElmLod-
AN_SI Short-Cifcuit | R_MS-Shmjlation.I^EMT-SnwWion J Maimones r RefiabÜfty "_5wcnp6on"
Numbet of connocted customers R
jj| Intetruption costsI*
Characterótie
Área Model
|1
'¡T 1 •* 1 ...— '—- J
Área Model JV
• eliabililsiMinLodLneSensMibíarjiSAteal
Área Load Model - LibraruVAfeaLStoChatod
! Characietistic
í LoadOsveiti!
í Load Gfow Cup/e
j Load Curve i>J'
•y-|-»| .,. neSensSübiaiyMEEE Daily Peak Load
•* .. Bliabiltíii\LirtU)dLneSens\LibtaiyVGfow"i
Cancel
Figura 3.2.15 Ejemplo de cómo definir un modelo de carga de área
La previsión de carga anual puede ser definida por una curva de carga punta, una
curva de duración de carga, o un modelo de carga estocástico. Como se mostró
en la Figura 3.2.15, la curva de carga punta y la curva de crecimiento de carga
pueden ser definidas como un vector unidimensional o por un archivo de medidas
externo.
La curva de proyección de ta carga será usada para convertir a porcentaje, con
relación a! valor más alto. Estos cambios relativos se usan tanto para la potencia
activa como para la potencia reactiva. Esto significa que no representa una
diferencia si se usa cualquiera de las medidas actuales, la potencia activa, o la
potencia reactiva. Con esta conversión, por ejemplo, no se requiere de medidas
actuales cuando se usa un voltaje nominal y un supuesto factor de potencia. Sólo
se usa la forma de la curva de carga.
51
Los archivos de ios datos externos pueden ser creados seleccionando "Archivo de
medida" del cuadro de diálogo del modelo de carga de área, luego de lo cual se
abrirá un explorador det banco de datos. Un nuevo archivo se crea presionando el
¡cono . El archivo de medida tiene un campo de "Nombre del archivo" que se
usa para seleccionar los datos del archivo en el disco. El archivo de los datos
puede contener 24 curvas de carga independientes. Los factores de conversión
'a' y 'b' normalmente no son cambiados para los propósitos de confíabilidad. [5]
Como el archivo externo puede contener 24 columnas con 24 curvas de carga
diferentes, el modelo del área debe especificar el número de la columna. Si por lo
menos se consideran 24 modelos del área diferentes para el cálculo de la
confiabilidad, por lo que se recomienda crear un solo archivo de datos externo
que contenga todas las curvas de carga de área. Cada modelo del área usará
entonces solo este archivo. Esto hace muy fácil cambiar la previsión de carga
para todas las áreas.
Un ejemplo de un guión de crecimiento de carga se muestra en la Figura 3.2.16.
Los valores de crecimiento se ingresarán como valores de! porcentaje por cada
año, y no como porcentaje de crecimiento año a año.
Rájamele! Chaiuclctitlic • Vactoi • UbiotyVGrowi.ChaVec
Cwvo
Figura 3.2.16 Crecimiento del escenario de la carga de área
,52
Durante el cálculo de la confiabilidad, las cargas que usan el modelo del área son
cambiadas multiplicando por la previsión de carga y los valores de crecimiento de
carga. Para una curva de carga horaria p(h) y una curva de crecimiento r(y), el
valor de carga relativo resultante durante hora h en el año y es igual a p(h)*r(y).
Cada modelo de carga de área se usa normalmente para más de una carga.
Todas las cargas que usan el modelo de carga de área tendrá su potencia activa
y reactiva multiplicada por p(h)*r(y) al mismo tiempo. Todas las cargas pueden
usarse simultáneamente, es decir que son estadísticamente 100% dependientes.
3.2.1.5 Definiendo un modelo de Weíbull - Markov
En esta sección se indicará paso a paso como definir un modelo de Weibull -
Markov en el DlgSILENT y cuales son los parámetros necesarios para crearlo ya
que dichos modelos son necesarios para definir tanto tos modelos de carga como
los modelos de las máquinas sincrónicas.
Todo modelo de falla y modelo de carga necesarios para determinar la
confiabilidad, se basan en el modelo de Weibull-Markov. En la mayoría de los
modelos de falla (transformadores, barras, líneas), sin embargo, se ingresan de
una forma más simple los datos de fallas. Para un transformador, por ejemplo, es
suficiente ingresar una frecuencia de faila y una duración media de la reparación
para definir su modelo de falla. [5]
Para algunos casos, el modelo de Weibull-Markov puede definirse libremente, es
decir considerando un número determinado de estados con su respectiva
frecuencia de falla y tiempo medio de reparación. Los ejemplos son: El modelo de
falla para la máquina sincrónica y el modelo estocástico de carga. La ventaja de
poder definir libremente el número de estados, es que se puede considerar otros
estados a más de los normales de "en-servicio" y "fuera-de-servicio ". La
posibilidad de definir cualquier cantidad de estados es más aun importante para
crear los modelos de carga realistas.
53
El modelo de Weibull-Markov permite ingresar los datos estocásticos de
diferentes maneras, para lo cual se puede usar los siguientes parámetros:
• Medio: la duración media del estado
• Variación: la variación de la duración del estado
» Beta: el factor de la forma de la distribución de probabilidad de Weibuil
• Lamda: el tiempo característico de la distribución de probabilidad Weibull
• Proporciones de la transición: las proporciones a las que el elemento
cambia a los otros estados.
• Probabilidades de la transición: las probabilidades por ir al otro estado.
Debido a que algunos de estos parámetros son redundantes, ya que se pueden
calcular unos a partir de otros, hay más de una manera de definir un modelo
Weibull-Markov. Pueden usarse dos métodos básicos:
• Especificando las razones de transición
• Especificando parámetros de duración de los estados y probabilidades de
transición
Para escoger el método que se usará para definir el modelo se presiona eí botón
opciones en ¡a carpeta del modelo estocástico. Se definirán parámetros como ía
duración media de los estados, la Varianza, Beta y Lambda; pero, dos de los
cuatro son redundantes. Dos de ellos determinarán los otros dos.
La combinación de la matriz de duración de estados y la matriz de probabilidades
de la transición, determinarán la matriz de proporción de transición. La matriz de
proporción de transición solo se define con la duración media de los estados y las
probabilidades de la transición. La Varianza o Beta deben especificarse
adicionalmente cuando se usa la matriz de proporción de transición. El parámetro
de la Beta tiene corno valor predefinido 1, lo que implica que se está definiendo el
modelo homogéneo de Markov normal.
El modelo de Weibull-Markov es completamente determinado por los parámetros
de duración de estado y las probabilidades de la transición. El uso de los factores
de forma (Beta) diferente de 1.0 es optativo. Si la matriz de proporción de
transición se cambia, entonces la matriz de duración de estados y la matriz de
probabilidad de transición cambiarán simultáneamente.
En la Figura 3.2.17, se muestra un ejemplo para un modelo de Weibull - Markov
que fue definido entrando en parámetros de estados de duración (duración media
y Beta), y probabilidades de la transición.[5]
ISlochastic Synchr. Gen. Model - LibiaryVStochastíc Synchr. Gen. Model.StoSym IB 53 i
l[§T
i
'íJ
¡1
t¡
1-
í1
¡íü
íi
1
a¿c dala, i Stochastic Model 1 Gtaph |
}ependent State
atateDuralionMatrk
M23
States
in setvice
single buinefoutage
ínservice Jjj¡
Mean |
1197.
12BL
Var lance Beta Lambdah h
2350. 1. 2850.4.02411 1.8 7.87147?
60.45847 2.2 142.2724
'*ir
1
r*^ j _ -, - _ | r>rj
ii
i
1
"fan^ton ProbabSty Maüix i ^
KflOf:n]Ín sefvice
(frornlsingle bumerIfiomk'Ulage
.-_;
ítofrí seivice
•••0.8
1.
[lolslngle bumer | I(o]outage0.65 0.35 |*
0. 0.2 |i
0. 0. j
M|í 1r, ,„_ . —_ „ -, _, - - -!, ,,_ íf
\
t
OK
1 Cancel„ _
OpÜonsKl
Figura 3.2.17 Ejemplo de un Modelo de Weíbull-Markov
Un modelo de Weibull-Markov puede definirse como:
• Un modelo de Weibull-Markov, para duraciones de estado y probabilidades
de la transición
• Un modelo homogéneo de Markov, para la proporción de transición
solamente.
55
En conclusión para la proporción de transición, se puede cambiar ios factores de
forma Beta por 1.0, creando así un modelo de Weibull-Markov de "Datos
homogéneos".
Un modelo de Weibull-Markov con todos los Betas en 1.0 igualará al Modelo
homogéneo de Markov normal que es totalmente determinado por sus
proporciones de la transición.
Inmediatamente después de definir un modelo de Weibull-Markov, se calculan
automáticamente todos los parámetros estadísticos para cada estado:
» La Probabilidad de estado, que es el término probablemente mas largo
de encontrar en el estado
• La Frecuencia de estado, que es el número medio de tiempos por año
que el elemento entra o deja el estado
• La Esperanza del estado, que es número medio global de horas por año
que el elemento gasta en cada estado
• El tiempo medio entre, el cuat es el tiempo medio de entrada al estado.
Estas estadísticas de estado se muestran junto con la distribución de duración, en
la página "Gráfico" como se muestra en la Figura 3.2.18.
56
0.0016.1SO 48.20 80.24 132.3 174.3 210.4 258.4
outage: Probabílrty Density«BB» outaga: Ptobafaility Curve
3OQ.4Time
342.5¡n h
State
Frequency
Ptobabitity
1.4424551/a0.02074764
Expectanci> , • 181.7494 h/a
Mean Time Between 6072.979 h
Figura 3,2.18 Ejemplo de las estadísticas del estado
3.3 CALCULO DE CONFIABILIDAD DE LA RED
Para el cálculo analítico de los índices de confiabilidad de la red (transmisión,
subtransmisión o a nivel de distribución) se debe iniciar por:
•Pulsar el botón <ss en la barra de herramientas principal, para activar la barra de
herramientas de confiabilidad
Luego se debe pulsar el botón -% y el cuadro de diálogo de Enumeración de
Estados de Análisis, aparecerá ahora como se muestra en la Figura 3.3.1.
57
Análisis de Corifiabilidad ... tudioVAnálisis de CanfiabiHdad.ComRel3
Opciones Básicas ¡ FEA j Opciones Avanzadasi •
jrel3/comrnon/bar/l¡neArf/2/cross/gens/maint
Modo
Análisis
Cargas
Tiempo de partida
Red, Análisis de flujo de Carga
curva de carga
O' a Tiempo de Parada [1
Max de-ejecuciones |lQQ Números Aleatorio jauto
Error Max. TO" ' % Confianza Í30
Selección
P* M odo Común
p' Barra y Terminal.
P Línea
p* Transformador
Sistema Completo
p" Segundas faltas independientes
P* Faltas a tierra múltiples
W GeneradoresAedes externas
p* Mantenimiento
Figure 3.3.1 Diálogo de enumeración de estados de análisis
Un cálculo de confiabiüdad para la red puede realizarse para
• El sistema activo entero
• Una sola red activa
• Una sola subestación
• Una selección de objetos definida por el usuario.
Una característica adicional es el análisis del efecto de falla (FEA) para un usuario
definiendo la selección de objetos.
Pueden desactivarse ciertos tipos de fallas para e! análisis. SÍ se desactiva las
fallas del transformador, por ejemplo, asumirán transformadores absolutamente
confiables durante el cálculo de la contabilidad.
58
E! nivel máximo de contingencia determina el número máximo de fallas
independientes que se analizarán. Un número más alto de contingencias reducirá
la velocidad de los cálculos considerablemente. Éste es particularmente e! caso
cuando se analizan sistemas grandes o redes Se considera que una causa común
de falla es una simple contingencia. Esto significa que un alimentador doble, con
modelo del modo común definido para ambos cables, es un nivel de contingencia
máximo si se considera la salida de los dos al mismo tiempo.
Cuando está corriendo el cálculo de confiabilidad puede ser interrumpida
apretando el botón de descanso (^) en la barra de herramientas principa!.
33.1 OPCIONES
A continuación se explican las principales opciones que posee el programa para
el análisis de confiabilidad de una red planteada:
• Modo sistema completo Realiza un cálculo de confiabilidad para todo el
caso activo de estudio
• Modo de una red Realiza un cálculo de confiabilidad para la red
seleccionada. Todos los elementos en otras redes son supuestos 100%
confiable.
• Modo de selección Realiza un cálculo de confiabilidad para la selección
hecha por el usuario. Todos los elementos que no se encuentran en la
selección se suponen 100% confiables.
• Modo FEA, realiza un análisis de efecto de falla autosuficiente para el
estado del sistema en el que todos los elementos de la selección hecha por
el usuario están fallando. Un FEA para dos líneas, por ejemplo, mostrará
las reacciones de la red a la situación en la que ambas líneas están
fallando.
59
Para el 'Modo Selección1 y el' et Modo FEA', se hace una selección de uno
o más elementos de la red. Esto se puede hacer seleccionando uno o más
objetos en los gráficos de la línea o el explorador del banco de datos, se
pulsa el botón derecho de la selección, y se escoge Define... - conjunto
general....
Máximo nivel de contingencia Define el número de fallas independientes
que será analizado. Aumentando el nivel de contingencia reducirán la
velocidad de los cálculos considerablemente.
Comprobación de estados del flujo de carga Habilitando esta opción
realizará un cálculo de flujo de carga de CA para la condición del poste-
falla después de la que el alivio de la carga excesiva sea realizado por
transferencia y salida de carga.
Usar interruptor de restauración de potencia Habilitando esta opción
habilitará la separación de la falla y restauración de potencia.
Usar todos del interruptor de separación Esta opción hará que la
fundón de separación de la falla use todos ios interruptores posibles para
separar la falla.
Use solo el interruptor de separación marcado Esta opción hará que la
función de separación de la falla use solamente los interruptores que han
sido marcados disponibles para la separación de la falla.
Número de casos de contingencia en el reporte El reporte de
contingencias de la red muestra las contingencias y las contribuciones de
estas contingencias a los índices de confiabilidad global. Para las redes
más grandes o para el máximo nivel de contingencia, el número de
contingencias analizadas será muy alto. Por consiguiente sólo la cima N de
contingencias se informará, ordenadas al índice de ENS. El número N se
ingresa aquí.
60
• Salida de resultados Este indicador puede usarse para saltar a la
definición del informe que está actualmente en uso.
• Modo de colores para las redes aisladas Estos colores solo se usan en
el 'modo FEA1 y se usa para mostrar la reacción del sistema a las fallas
seleccionadas.
3.3.2 REPORTE DE RESULTADOS
Todos los índices de confiabilidad calculados por el DlgSILENT, se muestran en
las cajas de resultados de cada uno de los componentes que conforman las redes
analizadas.
Una de las utilidades que presenta este programa es la facilidad de emitir reportes
de resultados, en los cuales se muestra todos los índices de confiabilidad del
sistema analizado.
Una vez realizado el análisis de confiabilidad del sistema implementado, se podrá
obtener los reportes de resultados de:
• Sistema
• Interrupciones de carga
• Barras
• Contingencias
Para obtener el reporte de resultados se debe hacer clic derecho en cualquiera de
los elementos del sistema, luego de lo cual se desplegará un cuadro de diálogo,
del cual se seleccionará la opción "Salida de resultados". Una vez seleccionada
esta opción, un nuevo cuadro de diálogo aparecerá, de donde se escogerá la
opción "Resultados". Un ejemplo de esto se muestra en la Figura 3.3.2
61
j ' rrn fc| | _ _ 5
Editar DatosEditar y Buscar Datos
Definir Subestación
Mostrar Gráfica de la Subestación
Definir,,,
Adicionar a ...Ruta .,.
Calcular,..Sa ida de Datos .;. Mostrar Perf ¡I
Crear Diagrama Vectorial
Mostrar Perfil de Tensión
Figura3.3.2 Ejemplo de como obtenerlos reportes de resultados
Luego de haber seleccionado la opción "Resultados", aparecerá la ventana
"Salida de resultados en la cual se puede escoger cualquiera de los 4 reportes de
resultados mencionados anteriormente. En esta ventana también es posible
seleccionar el formato y título del reporte de resultados, tal como se muestra en la
Figura 3.3.3.
62
Salida de Resultados - Caso de EstudjóXSalida déi Resulta dos, ComSh
Jsh/3sS • • • - " ' • " ; ' i;.-;-'
Análisis cié Cohf iabiíidati'rr Goníiabilidad-.-•-•....'.—
'. fv;'Resumen del Sistema";-;-;
de Carga
- Formato Ú.sado-
-'Resumen del Sistema'.."*: r..l.sSMosÍiá[\ReI;Üév3-Sjís^Süm. -.
"Casd:cleÉstudio\T;ítúlo:
Figura 3.3.3 Salida de resultados
63
CAPITULO IV
IV MODELOS PARA EL CÁLCULO DE LA
CONFIABILIDAD DEL SISTEMA NACIONAL « DE
TRANSMISIÓN PARA EL AÑO 2004, APLICADO A
LOS AGENTES: EMELESA, TERMOESMERALDAS Y
EEQ S.A,
En este capítulo se va establecer la metodología mediante la cual se realizará el
análisis de confiabiiidad de los agentes mencionados, los modelos de cadenas de
conexión a ser ¡mplementados en el DtgSILENT y los parámetros con los que se
definen los modelos de fallas de cada uno de sus componentes.
Se indicará además la forma de obtener la frecuencia de fallas y los tiempos
medios de reparación de los componentes que intervienen en las cadenas de
conexión.
Se analizarán los resultados obtenidos en los reportes que emite el programa
DlgSILENT y se determinará índices de confiabiiidad característicos de los
modelos de conexión planteados y las posibles variaciones que estos pueden
tener.
4.1 MODELOS DE CADENAS DE CONEXIÓN
Las cadenas de conexión son redes que parten desde las barras del anillo de 230
kV hasta llegar a las barras de conexión de los distintos agentes ya sean estos
generadores o distribuidores. Estas pueden estar conformadas de diferente
número y tipos de componentes y pueden tener más de un camino en paralelo.
64
4.1.1 CADENA BE CONEXIÓN APLICADA AL AGENTE EMELESA
Para el caso del agente distribuidor EMELESA la cadena de conexión modelo
partirá desde la barra del anillo de 230 kV, ubicada en la subestación Santo
Domingo, para luego de pasar por el transformador ATU, ubicado en la misma
subestación, llegar hasta la barra de 138 kV. Se conectará con la barra de 138 kV,
de la subestación Esmeraldas, a través de una línea a doble circuito y luego de
pasar por el transformador AA1 llegará hasta la barra de 69 kV, de la misma
subestación, donde se conectará el alimentador de EMELESA. La cadena de
conexión descrita se muestra en la Figura 4.1.1.
SIDO-230 kV
ATU STDO
-STDO-138kV
STDO - ESM138kV
ESM-138kV
AA1 -
ESM-69kV
EMELESA
Figura 4.1.1 Cadena de conexión para el agente EMELESA
65
Una particularidad que tiene el programa DlgSILENT es que determina los índices
de contabilidad vistos desde los puntos de conexión de las cargas, es decir, que
si se implementa una cadena de conexión aplicada solo a un agente generador la
confíabilidad del sistema siempre va ha ser del 100%. Por esta razón se realiza un
segundo análisis para el agente EMELESA en el cual se incluye el generador de
TERMOESMERALDAS y se determinan los nuevos índices de confiabilidad del
sistema.
La nueva cadena de conexión, en la cual se incluye el agente
TERMOESMERALDAS se muestra en la Figura 4.1.2
STDO - 230kV
ATU STDO
STDO-138kV
STDO-ESM138kV
ESM - 136kV
AA1 - ESM
ESM - 69kV
G1-CTESM
EMELESA
Figura 4.1.2 Cadena de conexión para el agente EMELESA incluido
TERMOESMERALDAS
66
4.1.2 CADENA DE CONEXIÓN APLICADA AL AGENTE EEQ S.A.
Desde la barra del anillo de 230 kV, ubicada en la subestación Santa Rosa, partirá
la cadena de conexión del agente EEQ S.A. luego de lo cual pasará por el
transformador ATU hasta llegar a la barra de 138 kV de la misma subestación,
donde existe dos caminos en paralelo a través de los transformadores TRN y TRP
los cuales se conectan con la barra de 46 kV en la que se instalarán las cargas de
dicho agente.
La cadena de conexión para este agente se muestra en la Figura 4.1.3
ATU SROS
SROS - 230kV
TRN SROS TRP SROS
SROS-138kV
SROS - 46kV
EEQSA EEQSA
Figura 4.1.3 Cadena de conexión para el agente EEQ S.A.
67
4.2 FRECUENCIA DE FALLA ( X ) Y EL TIEMPO MEDIO DE
REPARACIÓN ( r) DE LOS COMPONENTES DE LA RED
Una vez determinados los modelos de cadenas de conexión, es necesario
calcular los parámetros que se ingresarán en el DigSILENT para realizar el
análisis de confiabilidad. Estos parámetros son la frecuencia de interrupción ( A )
y los tiempos medios de reparación (r), los mismos que se determinan en base a
un análisis de las estadísticas de las fallas ocurridas en los componentes.
Los componentes para los cuales se necesita determinar los parámetros de fallas,
son:
• Transformadores
• Barras
• Interruptores
• Líneas de transmisión
Uno de los objetivos del suministro de energía eléctrica es brindar una continuidad
de servicio a los consumidores, es por esta razón que siempre se ha buscado
proteger los equipos más relevantes del sistema y que por ende son los más
costosos. Este es el caso de los transformadores, en los cuales una falla puede
dejar sin energía a un sistema por un periodo largo de tiempo hasta detectar ía
falla y repararla, pero también puede ocurrir que la falla ocasione un daño
permanente al transformador y este tenga que ser reemplazado, provocando una
perdida cuantiosa para los propietarios de dicho componente.
Los sistemas de protecciones actuales aislan a los transformadores de fallas que
puedan ocurrir en elementos extemos a este, garantizando así su disponibilidad.
Además de los sistemas de protección, se realizan mantenimientos en el
transformador para evitar que este falle o se deteriore y tenga que salir de servicio
antes de cumplir su vida útil.
68
Por todo lo expuesto anteriormente es poco probable que ocurran fallas en
componentes de este tipo y para determinar un índice de frecuencia de fallas o
tiempo medio de reparación, se debería realizar un seguimiento del mismo desde
et momento en el cual se puso en funcionamiento.
Si bien es cierto se puede determinar tanto la frecuencia de falla como el tiempo
medio de reparación de estos componentes en base a las estadísticas que posee
la Compañía Nacional de Transmisión TRANSELECTRIC S.A., pero los índices
obtenidos pueden no ser los correctos debido a que no se tiene información de las
fallas desde el momento en el que el componente fue instalado y para muchos de
los casos no se tienen informes de fallas.
Por esta razón se ha considerado índices característicos internacionales, tanto
para la frecuencia de falla como para el tiempo medio de reparación para los
siguientes componentes: transformadores, interruptores y barras. Los índices
característicos de estos componentes se presentan en la Tabla 4.2.1.
COMPONENTE
INTERRUPTORESBARRASTRANSFORMADORES
FRECUENCIA DE FALLA[Fallas / año]
0.0050.0150.2
TIEMPO MEDIO FUERA[HORAS]
865
Tabla 4.2.1 Frecuencias de faifa y tiempos medios de reparación
4,2.1 ANÁLISIS DE FALLAS EN LAS LINEAS BE TRANSMISIÓN BE SNI
En un Sistema Eléctrico de Potencia son las líneas de transmisión los
componentes en los cuales ocurren una mayor cantidad de fallas ya que son las
que están expuestas mayormente a factores como son la vegetación, descargas
atmosféricas, contaminación, entre otros.
69
Con las estadísticas de todas las fallas ocurridas en una determinada línea
durante un periodo determinado de tiempo, es posible determinar índices de
confiabitidad muy reales de frecuencia de falla, tiempo medio de reparación,
disponibilidad, indisponibilidad, etc.
La empresa nacional de transmisión TRANSELECTR1C S.A. con el objetivo de
brindar un servicio de calidad y cumpliendo siempre con los requerimientos
técnicos que ello conlleva, ha realizado continuamente estudios de confiabilidad
de redes entre los cuales existe uno realizado el mes de octubre de 1999 del cual
se determinan las frecuencias de falla (fallas/kilómetro/año) y tos tiempos medios
de reparación (minutos), para las líneas de 230 kVy 138 kV.
Para este análisis se dispone de las longitudes de las líneas, el año de entrada en
operación de las mismas y una estadística del número de fallas y la duración de
estas en minutos. Las fallas han sido clasificadas en transitorias, permanentes y
totales. Aquellas fallas que tienen una duración menor o igual a 30 minutos se les
ha denominado como fallas transitorias, a las que tienen una duración mayor a 30
minutos se las ha denominado permanentes y las totales son la suma de todas las
fallas. Además las fallas mayores a 30 minutos se les han considerado como
transitorias de 30 minutos y permanentes con el tiempo real de duración.
Para una mejor comprensión y mayor facilidad de cálculo se han clasificado las
líneas de transmisión por regiones, esto es Costa y Sierra, para los voltajes de
230 kV. y 138 kV., y además las fallas se han agrupado en periodos de dos años.
Con estos datos se determina el número promedio de fallas por kilómetro y por
año (FF) así como también el tiempo medio por falla (TMRF), para cada región y
nivel de voltaje tal como se indica en el ANEXO1.
La frecuencia de falla se determina dividiendo el número total de las fallas para el
total de kilómetros de las líneas por año de la siguiente manera:
70
NF— (4.2.1)L
y el tiempo medio por falla (TMRF), se lo determina dividiendo el tiempo de todas
las fallas (TT) para el número de fallas NF:
TMRP-i- (4.2.2)NF
Ahora bien, si se desea determinar la frecuencia de faüa total de la línea lo único
que se debe hacer es multiplicar la frecuencia de falla (falías/kilómetro/año ) por
la longitud total de la línea.
Dicho estudio a más de determinar los parámetros antes mencionados, ha
determinado la disponibilidad que tendrá cada una de las líneas del sistema. Para
ío cual se ha aplicado la siguiente expresión:
(4.2.3)v '525600
En la expresión anterior se divide para 525600 minutos debido a que el TMRF
está dado en minutos y se desea saber la disponibilidad de las líneas en el año.
Este documento contiene información sobre las fallas ocurridas hasta 1998, pero
en otros estudios realizados por la misma empresa se ha actualizado esta
información hasta el año 2000 y son por lo tanto los datos que se utilizarán en el
desarrollo del proyecto y los que serán presentados el ANEXO 1.
Para modelar las líneas en el DIgSILENT y como ya se observó en el capítulo
referente al programa, es necesario disponer la frecuencia de fallas de las líneas
para cada 100 km, por lo que al momento de ingresar estos datos en el programa
se debe tomar la precaución de realizar dicha conversión.
71
En la red implementada para el agente EMELESA, interviene la línea de
transmisión Santo Domingo - Esmeraldas a 138 kV. para la cual se han
determinado la frecuencia de fallas y el tiempo medio de reparación, los mismos
que se indican en la Tabla 4.2.2
LINEA DETRANSMISIÓN
Sto. Domingo -Esmeraldas.
Voltaje[kVJ
138
Longitud[km]
154.29
MTTRw
1,1342
Frecuencia defalla
[faJ las/año]Longitud propia
8,350105008
Frecuenciade falla
[f alias/año!En 100 km5,41195476
Tabla 4.2.2 Línea de transmisión Sto Domingo - Esmeraldas
4.3 MODELOS ESTOCASTICOS DE GENERADORES
En el capitulo referente al programa se observó que es posible modelar una
máquina sincrónica con un modelo de Weibull - Markov y con cualquier número
de estados, además de los parámetros necesarios para definir al modelo
estocástico.
A la compañía nacional de transmisión de energía TRANSELECTRIC S.A. le
interesa conocer cuando las unidades generadoras van a estar disponibles y
cuando no lo están, por lo tanto, los modelos que se ¡mplementarán en el
DlgSILENT para e! estudio de confiabilidad tendrán solo dos estados, en servicio
y fuera de servicio.
Para definir un modelo de Weibul! - Markov en el programa es necesario definir
las matrices de duración de estados y probabilidades de transición. Uno de los
parámetros que se define en la matriz de duración de estados es el factor de
forma beta, pero debido a que el presente análisis se lo hará solo en base a
modelos homogéneos de Markov, no es necesario definir este parámetro ya que
el programa por defecto lo iguala a la unidad.
72
Al realizar el análisis con modelos homogéneos de Markov y con 2 estados, e!
único parámetro que se debe definir es el de la matriz de duración de estados,
que es el tiempo medio de duración del estado, el cual se definirá en base a tas
disponibilidades de las unidades de generación.
Para determinar el número de horas por año que estarán disponibles los distintos
generadores que intervienen en las redes, se ha recurrido al PLAN DE
OPERACIÓN DEL MEM para el periodo abril 2003 - marzo 2004 en donde se
dispone de un cuadro de disponibilidad de las unidades generadoras (ANEXO 2) y
en base det cual se determinará los tiempos en servicio y fuera de servicio de
dichos generadores.
Entonces para la unidad generadora TERMOESMERALDAS, se tendrán los
siguientes parámetros:
En servicioFuera de servicio
156156
7254.21505.8
Tabla 4.3.1 Parámetros del generador TERMOESMERALDAS
4.4 PROYECCIÓN DE LA DEMANDA
Existen dos formas de modelar cargas en el DlgSILENT, una es con los modelos
locales de carga y otra es con los modelos de área de carga. Las cargas que
intervienen en las redes del presente análisis de confiabilidad serán definidas solo
con modelos locales de carga, debido a la característica que tienen de variar
independientemente unas de otras, que es lo que más se aproxima a la realidad.
Caso similar que para los generadores los modelos de carga se pueden hacer
para distintos estados, los que pueden ser: 100%, 50%, 20%, etc.; pero mientras
menor sea el número de estados mas rápido ejecutará los cálculos el programa,
73
por lo que solo se han considerado 2 estados los que se definen luego de ingresar
la curva de carga.
Debido a que e! análisis se realizara en el periodo abril 2003 - marzo 2004 es
necesario proyectar la demanda de las empresas consideradas en las distintas
redes esto es para la carga de EMELESA y la EEQSA.
En el PLAN DE OPERACIÓN DEL MEM, el CENACE ha realizado una proyección
de la demanda de todas las empresas distribuidoras del SNI para el periodo antes
mencionado, la cual se puede apreciar en el ANEXO 3. Para la proyección el
CENACE ha considerado que el porcentaje de incremento de la demanda será de
un 3% anual.
En el caso de la EEQ S.A. es necesario desglosar la proyección para las cargas
considerada en el análisis, esto es, la carga conectada a los transformadores TRN
y TRP de la subestación Santa Rosa. Para ello se determinará el porcentaje de
aporte de cada una de las cargas (TRN y TRP) a la carga total de la EEQ S.A. y
de esta manera determinar su proyección.
Entonces la proyección para el periodo abril 2003 - marzo 2004, para las cargas
de las redes analizadas se resume en la Tabla 4.4.1
75
Para ejecutar ei análisis de confiabilidad de tos modelos de cadenas de conexión
implementados en el programa, es necesario seguir cada uno de los pasos
indicados en el capítulo referente al DlgSILENT.
Después de ejecutar el análisis de confiabitidad el programa puede emitir cuatro
clases de resultados: del sistema, de interrupciones de carga, de barras y de
contingencias, en cada uno de los cuales se tiene varios índices de confiabilidad
de los cuales se resumirán los mas importantes y se realizará el análisis
respectivo.
4.5.1 ANÁLISIS DE CONFIABILIDAD DEL AGENTE EMELESA
Los índices más importantes de un análisis de confiabilidad son: la disponibilidad,
!a frecuencia, el tiempo de interrupción tanto para las cargas como para todo el
sistema y \ energía no suministrada a causa de estas interrupciones.
Estos y algunos índices más muestra el programa DlgSILENT en sus distintos
reportes de resultados, los mismos que para el caso de esta red se pueden
observar en ei ANEXO 4.
Los principales índices de confiabilidad del sistema implementado para el agente
EMELESA se resumen en el Cuadro 4,5.1
ÍNDICE DE CONFIABILIDAD
índice de Disponibilidad del Servicio Promedioíndice de Indisponibilidad del Servicio Promedioíndice de Frecuencia de Interrupción Promedio Sist. [1/Ca]índice de Duración de Interrupción Promedio Sist. [h/Ca]Energía No Suministrada [MWh/a]Energía No Suministrada promedio [MWh/a]Tiempo de Interrupción en el Punto de Carga [Ch/a]Frecuencia de Interrupción en el Punto de Carga [C/a]Duración de la Interrupción Promedio [h]
SIGLAS
ASAIASUISAIFISAIDIENS
AENSLPITLPIFAID
VALOR
0.99971160690.0002883931
0.5092492.526
137.731137.731
2.530.514.96
Cuadro 4.5.1 Resumen de índices de confíabíHdad
76
Uno de los índices más usados en el análisis de confiabilídad de los sistemas
eléctricos de potencia es la disponibilidad (ASAI), para el cual se ha establecido
un rango de valores dentro del que se considera que un componente o un sistema
eléctrico son altamente confiables, dicho rango de valores está comprendido entre
0.99985 y 1.00000
Al comparar el índice de disponibilidad obtenido en e¡ análisis del agente
EMELESA, con este rango de valores indicado, se puede observar claramente
que el sistema no es altamente confiable ya que su valor de disponibilidad de
0.9997116069 está fuera del intervalo establecido, sin embargo, tampoco se
puede afirmar que tenga una mala confiabilidad, pero es necesario analizar las
posibilidades de incrementarla para mejorar la calidad de servicio a este agente.
En el resto de índices de confiabilidad también se refleja cuando un sistema no
tiene una alta disponibilidad, este es el caso de la red estudiada, en el cual la
frecuencia de fallas del sistema es de 0.509249, lo cual significa que existirá una
falla cada 2 años cuyo tiempo de interrupción promedio va a ser de 2.526 horas
por cliente y por año.
Otro índice de confiabilidad importante es la energía no suministrada (ENS), sobre
todo para la Compañía Nacional de Transmisión de Energía Eléctrica
TRANSELECTRIC S.A., ya que está en la obligación de pagar a los distribuidores
por esta energía no entregada a causa de una ¡ndisponibilidad en sus redes.
El valor aproximado que TRANSELECTRIC S.A. tiene que pagar por kWh no
suministrado es de 30 centavos, entonces para la red analizada el costo total de
la energía no suministrada a EMELESA es:
-HNS*costokmno;(llioiIlistrado
Costo^ -137731*0.3
=41319.3 USD/afio
78
4.5.2 ANA1JSIS BE CONFIABILIDAD DEL AGENTE EMELESA INCLUIDO
EL AGENTE TERMOESMERALDAS
En la cadena de conexión del agente EMELESA se ha incluido la planta
generadora de TERMOESMERALDAS y se analiza los nuevos índices de
confiabiiidad que el programa emite en sus reportes de resultados (ANEXO 5), de
los cuales los más importantes se resumen en ei Cuadro 4.5.2.
ÍNDICE DE CONFIABILIDAD
índice de Disponibilidad del Servicio Promedioíndice de Indisponibüidad del Servicio Promedioíndice de Frecuencia de Interrupción Promedio Sist. [1/Ca]índice de Duración de Interrupción Promedio Sist. [h/Ca]Energía No Suministrada [MWh/a]Energía No Suministrada promedio [MWh/a]Tiempo de Interrupción en el Punto de Carga [Ch/a]Frecuencia de Interrupción en el Punto de Carga [C/a]Duración de la Interrupción Promedio [h]
SIGLAS
ASAIASUISAIFISA3DIENS
AENSLPITLPIFAID
VALOR
0.99981766110.0001823389
0.3082301.597
82.36382.363
1.600.315.18
Cuadro 4.5,2Resumen de índices de confíabUidad
Al ¡mplementar esta fuente de alimentación, la disponibilidad aumento de
0.9997116069 a 0.9998176611, lo cual todavía no está dentro del rango en ei que
se considera que un sistema es altamente confiable, sin embargo, el solo hecho
de que la disponibilidad haya aumentado en una diezmilésima, implica que el
resto de índices de confiabiiidad también van a mejorar. Por ejemplo la frecuencia
de interrupción del sistema ha disminuido en 60.53% y el índice de duración de
interrupción promedio en un 63.22%.
Esta disminución en la frecuencia de fallas hace que las interrupciones del
suministro de energía disminuyan, reduciendo así la cantidad de energía no
suministrada al cliente.
El nuevo cálculo para el costo de energía no suministrada que TRANSELECTRIC
S.A. debe abonar a los clientes será:
79
= ENS * costokwhnosmninistrado
= 82363*0.3
-24708.9 USD/año
El costo de energía no suministrada ha disminuido de 41319.3 a 24708.9
USD/año, representando un ahorro anual del 60 % para TRANSELECTRIC S.A.
Del análisis de contingencias se observa que el componente más importante en la
nueva red planteada es el transformador AA1 de 138/69 kV. ubicado en la
subestación Esmeraldas, ya que si este sale de servicio obligatoriamente se tiene
que interrumpir el suministro de energía al agente distribuidor EMELESA. Esto
significa que si se deseaba obtener mejores resultados ai incrementar la
confiabilídad de dicho agente, se debía comenzar analizando los puntos críticos
como son en este caso el transformador AA1 de la subestación Esmeraldas.
Este análisis de contingencias también nos da una pauta de la forma mediante la
cual se puede mejorar los índices de confiabílidad de las redes. En el caso de
esta red por ejemplo, se podría instalar un transformador en paralelo al AA1 de la
subestación Esmeraldas de las mismas características, para que el suministro de
energía eléctrica tenga dos alternativas de circulación y en caso de falla de uno
de ellos no interrumpir el servicio.
Otra manera de incrementar la confiabílidad de la red, sería el implementar un
transformador en paralelo al ATU de 230/138 kV. de la subestación Santo
Domingo, pero una vez mas se debe considerar si la inversión inicial que
TRANSELECTRIC S.A. hace para mejorar su calidad de servicio representa a
largo plazo una utilidad y no ocasiona un incremento en el precio de la energía
para el usuario final.
80
4.5.3 ANÁLISIS DE CONFIABILIDAD DEL AGENTE EEQ S.A.
Otro modelo de cadena de conexión analizada con el DlgSILENT es la del agente
EEQ S.A. del cual se ha obtenido los reportes de los índices de confiabilidad que
se encuentran en el ANEXO 6. Algunos de estos índices se resumen en el Cuadro
4.5.3
ÍNDICE DE CONFIABILIDAD
índice de Disponibilidad del Servicio Promedioíndice de Indisponibilidad del Servicio Promedioíndice de Frecuencia de Interrupción Promedio Sist [1/Ca]índice de Duración de Interrupción Promedio Sist. [h/Ca]Energía No Suministrada [MWh/a]Energía No Suministrada promedio [MWh/a]Tiempo de Interrupción en el Punto de Carga [Ch/a]Frecuencia de Interrupción en el Punto de Carga [C/a]Duración de la Interrupción Promedio [h]ENS en el Punto de Carga ( Carga del TRN) [MWh/a]ENS en el Punto de Carga ( Carga del TRP) |MWh/a]
SIGLAS
ASAIASUISAIFISAIDIENS
AENSLPITLPIFAID
LPENSLPENS
VALOR
0.99982629670.0001737033
0.2879841.522
123.99961.999
1.520.295.28
59.8864.12
Cuadro 4.5.3Resumen de índices de confiabilidad
A pesar de que el índice de disponibilidad de la red no está dentro del intervalo en
el cual un sistema es considerado altamente confiable, se puede decir que la
confiabilidad de la red es bastante buena, debido a que su frecuencia de falta es
baja, pues e! sistema se interrumpirá aproximadamente 1 vez cada 3 o 4 años.
Sin embargo, la duración promedio de la interrupción es alta, lo que provoca que
la energía no suministrada sea mayor, aumentando los costos para
TRANSELECTRIC S.A. También se debe considerar que las cargas conectadas a
esta red son más grandes y si la duración de las interrupciones son mayores, ia
cantidad de energía no entregada en el año será mucho mayor que en otras
redes.
81
El costo anual que implica no suministrar dicha energía se determina a
continuación, para cada una de las cargas de la EEQ S.A. conectadas en la barra
de 46 kV. de la subestación Santa Rosa.
Carga conectada at TRN
CoStO ENS TJ^ = b-N O COStO km n
Costo ^=59880*0.3
Costo ^17964 USD/año
Carga conectada al TRP
Costo ENSTRP =ENS* costo
-64120*0.3
-19236 USD/año
Costo total
UOStOENSTOTAL — COStOENSTRP ^^OS^°ENSTRN
-17964 +19236 - 37200 USD/año
Debido a que los costos por concepto de energía no suministrada son elevados
para esta red, es necesario determinar cual de los componentes es el mas
influyente en el cálculo de la confiabiiídad y como se puede mejorarla.
Mediante et reporte de contingencias del DigSILENT se determina que el
elemento mas relevante es el ATU de 230/138 kV ubicado en la subestación
Santa Rosa, lo cual también es posible observar en ei diseño de la red ya que
este transformador es el único camino por et cual puede circular la energía
82
demandada, por lo tanto, una alternativa con la cual se incrementaría la
confiabilidad de la red es conectando un transformador de fas mismas
características en paralelo, el cual sen/irá de camino alterno cuando el un
transformador falle o salga de servicio debido a un mantenimiento. Otra opción
sería buscar una red alterna de alimentación para estas cargas sin necesidad de
pasar por el ATU de Santa Rosa, es decir, desde la barra de 138 kV.
En la actualidad compañía nacional de transmisión TRANSELECTRIC S.A. se
encuentra analizando estas alternativas debido al apagón ocurrido el pasado 25
de junio del 2003 donde se interrumpió el suministro de energía eléctrica durante
5 horas a la EEQ S.A. a causa de una falla en los equipos del transformador ATU
de 230/138 kV de la subestación Santa Rosa, claro está que la alternativa
escogida deberá ser la óptima entre costo y beneficio.
En el presente proyecto se va ha realizar un análisis complementario para la red
de la EEQ S.A. con un transformador en paralelo al ATU de 230/138 kV de la
subestación Santa Rosa de idénticas característica, tal como se muestra en el
diagrama de la Figura 4.5.1
83
ATU SROS
SROS - 230kV
Transformador230/138kV
TRN SROS TRP SROS
SROS-13BKV
t
EEQSA
SROS - 46kV
EEQSA
Figura 4.5.1 Cadena de conexión para el agente EEQ S.A. con transformador en
paralelo al ATU 230/138 kV.
Con la implementación de este nuevo transformador y con !a ayuda del programa
DlgSILENT se realizará el anáfisis de confiabilidad. Una vez obtenidos los
reportes de resultados se compararán con los obtenidos para la cadena original y
de esta manera observar como cambian los índices de confiabilidad.
84
4.5.4 ANÁLISIS DE CONFIABILIDAD DEL AGENTE EEQ S.A. CON LA
EttPLEMENTACION DEL TRANSFORMADOR EN PARALELO AL ATÜ
230/138 kV.
Después de haber ejecutado el análisis de confiabütdad en el DlgSILENT, se
obtienen tos reportes de resultados (ANEXO 7) de los cuales se resumen los
principales índices de confiabilidad en el Cuadro 4.5.4
ÍNDICE DE CONFIABILIDAD
índice de Disponibilidad del Servicio Promedioíndice de Indisponibüidad del Servicio Promedioíndice de Frecuencia de Interrupción Promedio Sist. [1/Ca]índice de Duración de Interrupción Promedio Sist. [h/Ca]Energía No Suministrada [MWh/a]Energía No Suministrada promedio [MWh/a]Tiempo de Interrupción en el Punto de Carga [Ch/a]Frecuencia de Interrupción en el Punto de Carga [C/a]Duración de la Interrupción Promedio [h]ENS en el Punto de Carga ( Carga del TRN) [MWh/a]ENS en el Punto de Carga ( Carga del TRP) [MWh/a]
SIGLAS
ASA1ASUISATFISAIDIENS
AENSLPITLPIFAID _^
LPENSLPENS
VALOR
0.99994010840.0000598916
0.0875460.525
42.75421.377
0.520.095.99
20.6522.11
Cuadro 4.5.4 Resumen de índices de confiabilidad
Cuando se aumenta la confiabilidad de tos puntos críticos de una red, su
confiabilidad se incrementa enormemente. Este es el caso de la red de la EEQ
S.A. que tenía como punto crítico al transformador ATU de 230/138 kV de la
subestación Santa Rosa que a! conectar otro de iguales características en
paralelo mejoraron todos sus índices de confiabilidad.
Disminuyeron el tiempo medio de interrupción y la frecuencia de falla del sistema
en un 30% esto significa que si antes se producía una falla cada 3 o 4 años ahora
será aproximadamente cada 10 o 12 años.
Al disminuir las interrupciones del sistema, se disminuye también la cantidad de
energía no suministrada al cliente, haciendo que los costos por energía no
suministrada sean menores. Esta disminución de costos, representa para
,85
TRANSELECTRiC S.A. un ahorro anual del 30% cuyo valor se determina a
continuación:
Costo ENS
s =ENS costokwhnosumin¡strado
-42754*0.3
Costo^ =12 826.2 USD/año
Ahorro
Ahorro = 37200 USD/año - 12826.2 USD/año
Ahorro = 24374 USD/año
Al transportar una cantidad mayor de energía por sus redes y con la reducción de
sus costos por concepto de energía no suministrada, la compañía nacional de
transmisión TRANSELECTRIC S.A. recibirá mayores utilidades de sus
instalaciones, siempre y cuando la inversión inic2ial hecha para mejorar su
calidad de servicio no sea elevada.
Estos modelos de cadenas de conexión nos permiten tener una ¡dea de la
confiabilídad de las redes de la compañía nacional de transmisión
TRANSELECTRiC S.A., sin embargo, para conocer los verdaderos índices de
confiabiüdad se debe realizar un análisis en el que se incluyan todos los
elementos conectados a estas cargas e incluso se puede realizar un análisis por
zonas.
La ventaja de usar estos modelos es que nos permite observar con mayor
claridad las distintas formas con las que se puede mejorar la confiabilidad de un
sistema, sin embargo, se puede estar descartando opciones que incrementarían
aun mas la confiabilidad de ciertas redes, este es el caso del análisis de
86
confiabilidad presentado a continuación para las cargas de la EEQ S.A. en las que
se va a considerar un anillo a nivel de 138 kV tal como se muestra en la figura
4.5.2
Figura 4.5.2 Cadena de conexión de ía EEQSA considerando un anillo a nivel de
138kV.
4.5.5 ANÁLISIS DE CONTABILIDAD DEL
CONSIDERANDO UNA RED DE CONEXIÓN
AGENTE EEQ S.A.
Con el fin de determinar la mejor forma en la que se puede incrementar la
confiabilidad de la red se ha considerado 3 casos de análisis: En et primer caso se
analiza la confiabilidad con el transformador en paralelo al ATU de Santa Rosa
230/138 kV, en el segundo análisis se considera la implementación de !a línea
Vicentina - Pomasqui la cual cerrará el anillo a nivel de 138 kV y finalmente se
realizará un tercer análisis considerando las dos alternativas juntas.
87
4.5.5.1 Análisis de confiabilidad del agente EEQ SA con la implementación del
transformador en paralelo 230/138 kV.
Como ya se observó en los modelos de análisis, la confiabilidad para el agente de
la EEQ SA aumenta cuando se incrementa el transformador en paralelo al ATU de
230/138 kV de la subestación Santa Rosa lo cual también se puede apreciar en el
presente análisis cuando se considera la red de 138 kV, sin embargo, los índices
obtenidos no van a ser los mismos que los de los modelos, ya que en este
análisis se está considerando una red en la que interviene un mayor número de
elementos con sus respectivos índices de confiabilidad.
En el cuadro 4.5.5 se resumen los principales índices de confiabilidad obtenidos
con el programa DlgSILENT y en el Anexo 8.1 se tienen todos los resultados de
este análisis.
ÍNDICE DE CONFIABILIDAD
índice de Disponibilidad del Servicio Promedioíndice de Indisponibüidad del Servicio Promedioíndice de Frecuencia de Interrupción Promedio Sist [1/Ca]índice de Duración de Interrupción Promedio Sist. [h/Ca]Energía No Suministrada [MWh/a]Energía No Suministrada promedio [MWh/a]Tiempo de Interrupción en el Punto de Carga [Ch/a]Frecuencia de Interrupción en el Punto de Carga [C/a]Duración de la Interrupción Promedio [h]ENS en el Punto de Carga ( Carga del TRN) [MWh/a]ENS en el Punto de Carga ( Carga del TRP) [MWh/a]
SIGLAS
ASAIASUISAIFISAJDIENS
AENSLPITLPIFAID
LPENSLPENS
VALOR
0.99993042850.0000695715
0.1021660.609
42.95721.478
0.610.105.97
18.0324.93
Cuadro 4.5.5 Resumen de índices de confiabilidad
Es evidente que una de las alternativas con ías cuales se podría incrementar la
confiabüidad en un determinado sistema es conectando elementos en paralelo ya
que estos permiten que la energía tenga otro camino por el cual circular y de esta
manera dar continuidad de servicio a sus cargas.
88
También es importante mencionar que no solo conectando elementos en paralelo
se incrementa la contabilidad de un sistema ya que es posible encontrar otros
caminos o formas mediante las cuales se mantenga la continuidad de servicio.
Esto se puede apreciar en el siguiente análisis cuando se impfementa la línea de
transmisión Vicentina - Pomasqui a 138 kV la cual cerrará el anillo y por
consiguiente ofrecerá otro camino de circulación de la energía.
4.5.5.2 Análisis de confiabilidad del agente EEQ SA con la implementación de la línea
de transmisión Vicentina - Pomasqui a 138 kV.
Después de ¡mplementar la línea de transmisión Vicentina - Pomasqui a nivel de
138 kV, y realizar el análisis de confiabilidad con el programa DlgSILENT se
obtienen los reportes de resultados que se encuentran en el ANEXO 8.2 de los
cuales se presenta un resumen de los principales índices de confiabilidad en el
cuadro 4.5.6
ENDICE DE CONFIABILIDAD
índice de Disponibilidad del Servicio Promedioíndice de Indisponibüidad del Servicio Promedioíndice de Frecuencia de Interrupción Promedio Sist. [1/Ca]índice de Duración de Interrupción Promedio Sist. [h/Ca]Energía No Suministrada [MWh/a]Energía No Suministrada promedio [MWh/a]Tiempo de Interrupción en el Punto de Carga [Ch/a]Frecuencia de Interrupción en el Punto de Carga [C/a]Duración de la Interrupción Promedio [h]ENS en el Punto de Carga ( Carga del TRN) [MWh/a]ENS en el Punto de Carga ( Carga del TRP) [MWh/a]
SIGLAS
ASAIASUISÁTFISAIDIENS
AENSLPITLPIPAID
LPENSLPENS
VALOR
0.99993386090.0000661391
0,0973610.579
40.83720.419
0.580.105.95
17.1423.70
Cuadro 4.5.6 Resumen de índices de confiabilidad
89
Comparando estos índices con los obtenidos en el análisis anterior se puede
observar que la confiabilidad es mayor cuando se implementa la línea de
transmisión Vicentina - Pomasqui a 138 kV que cuando se implementa el
transformador en paralelo al ATU de 230/138 kV. Además el tiempo de
interrupción promedio del sistema también disminuye lo cual ofrece un incremento
en la calidad de servicio técnico del sistema.
Una de las razones por la cual la confiabilidad es mayor al implementar la línea de
transmisión Vicentina - Pomasqui, es que la línea tiene doble circuito y en caso
de que uno de sus circuitos falle el otro servirá de camino para la circulación de la
energía.
También se debe considerar que el tiempo de reparación de los transformadores
es mayor que el tiempo de reparación de una línea a pesar de que la probabilidad
de que esta falle es mucho mayor que en los transformadores.
Una vez que se han analizado cada una de las alternativas anteriores por
separado es conveniente analizar la red cuando se implementan las dos
alternativas juntas, es decir, con el transformador en paralelo y con la línea de
transmisión Vicentina - Pomasqui a 138 kV.
4.5.5.3 Análisis de confiabilidad del agente EEQ SA con la implementación del
transformador en paralelo al ATU 230/138 kV y la línea de transmisión
Vicentina - Pomasqui a 138 kV.
Al realizar el análisis de confiabilidad combinando las dos alternativas anteriores
se obtienen los reportes de resultados que se encuentran en el ANEXO 8.3 y de
los cuales se resumen los índices de confiabilidad más importantes en el cuadro
4.5.7.
90
ÍNDICE DE CONFIABILIDAD
índice de Disponibilidad de] Servicio Promedioíndice de Indisponibilidad del Servicio Promedioíndice de Frecuencia de Interrupción Promedio Sist. f 1/Ca]índice de Duración de Interrupción Promedio Sist. [h/Ca]Energía No Suministrada [MWh/a]Energía No Suministrada promedio [MWh/a]Tiempo de Interrupción en el Punto de Carga [Ch/a]Frecuencia de Interrupción en el Punto de Carga [C/a]Duración de la Interrupción Promedio [h]ENS en el Punto de Carga ( Carga del TRN) [MWh/a]ENS en el Punto de Carga ( Carga del TRP) [MWh/a]
SIGLAS
ASAIASUISAIFISAIDIENS
AENSLPITLPIFAID
LPENSLPENS
VALOR
0.99993040070.0000695993
0.1024140.610
42.97421.487
0.610.105.95
18.0424.94
Cuadro 4.5.7 Resumen de índices de confiabiíidad
Como se puede observar en el cuadro anterior la confiabiíidad es menor cuando
se implementan las dos alternativas juntas que cuando se implementan por
separado, claro que la diferencia es muy pequeña, sin embargo, se puede
apreciar que ei tiempo de interrupción promedio del sistema es menor que cuando
se ¡mplementa solo el transformador en paralelo, pero es mucho mayor que
cuando se implementa la línea Vicentína - Pomasqui.
Después de realizar estos tres análisis se puede afirmar que desde el punto de
vista de confiabilidad la mejor alternativa con ia que se incrementa la calidad de
servicio técnico de este sistema es cuando se impiementa la línea Vicentina -
Pomasqui, sin embargo, es conveniente realizar un estudio de estabilidad para
determinar si las otras líneas son capaces de soportar este flujo de carga.
91
CAPITULO V
V CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
CONCLUSIONES
• Con los modelos de cadenas de conexión implementados y con los índices
de contabilidad obtenidos es posible determinar la confiabilidad de otras
redes del Sistema Nacional de Transmisión, cuyas configuraciones sean
similares a las de los modelos analizados, sin embargo, para determinar
los verdaderos índices de confiabilidad se debe analizar las redes con
todos sus componentes y con sus respectivas características.
• En las cadenas de conexión analizadas se observó que los índices de
confiabilidad no se encuentran dentro del intervalo en el que son
considerados de alta confiabilidad, esto no significa que las instalaciones
sean de mala calidad o poco confiables, sin embargo, se puede mejorar
sus instalaciones para de esta manera mejorar la calidad de servicio.
Hasta el momento el CONELEC no ha emitido una regulación sobre los
índices de confiabilidad en la transmisión, es por esta razón que no se
puede afirmar que los valores obtenidos para las distintas redes son
buenos o malos y tampoco se puede comparar con las regulaciones a nivel
de distribución, ya que los índices en la transmisión deben ser mucho mas
exigentes.
Debido a que no se tienen índices de referencia en las regulaciones del
país, se ha comparado los resultados obtenidos con índices de
confiabilidad de otros países.
92
Las regulaciones de los países tomados como referencia evalúan la
confiabilidad en función de la frecuencia y la duración de las
indisponibilidades no programadas. En el cuadro 5.1.1 se encuentran los
índices de confiabilidad de algunos de los países tomados como referencia.
País
Argentina
Perú
Chile
Panamá
* Ecuador
Frecuencia de
interrupción
[int/año]
.6
4
5-7
3
0-1
Duración de la
interrupción
[no ras/i nt]
2
2
2-3
3-4
4 - 5
* Estimado de resultados obtenidos de la tesis.
Cuadro 5.1.1 índices de confiabHidad
Comparando los índices de confiabilidad de las distintas redes analizadas
con los de! cuadro 5.1.1, se pude observar que a pesar de que la
frecuencia de interrupción es baja para los modelos analizados la duración
de las interrupciones son grandes, lo que acarrea que los tiempos de
indisponibilidad del sistema al año sea grandes, sin embargo, son menores
que las de otros países como Cfíile y Argentina.
Si bien es cierto que los índices obtenidos se encuentran dentro de los
rangos de tolerancia de las regulaciones de otros países, hay que
considerar que los sistemas eléctricos de potencia de algunos de estos
países son más grandes e incluso manejan niveles de voltaje más altos.
93
Las redes analizadas son la combinación de estructuras en serie y en
paralelo, es por esta razón que algunas partes de la red son más
confiables que otras. Las partes de las redes donde la confiabilidad es baja
se denominan puntos críticos y si se desea incrementar la confiabilidad de
todo el sistema, se debe comenzar incrementando la confiabilidad en estos
puntos.
Tanto para la cadena de conexión del agente EMELESA como para la EEQ
S.A. se analizaron las maneras de mejorar la confiabilidad de sus redes y
se determinó que la mejor forma de hacerlo es conectando componentes
en paralelo y en los puntos críticos. Al conectar componentes en paralelo la
energía eléctrica tiene dos posibilidades de circulación y en caso de salir de
servicio uno de los componentes, el otro está en capacidad de transmitir la
energía sin necesidad de suspender la continuidad de servicio.
En el Sistema Nacional de Transmisión existen cadenas de conexión
radiales que alimentan importantes cargas como es el caso de la cadena
de la EEQ S.A. las cuales deben procurar no interrumpir el servicio ya que
esto acarrea grandes costos económicos y sociales tanto para
TRANSELECTRIC como para los usuarios.
Cuando en un sistema no se tiene buenos índices de confiabilidad, la
calidad del servicio es mala y los costos por concepto de energía no
suministrada debido a indisponibilidad de los componentes de las redes,
son altos, por lo que es necesario siempre tener índices de confiabilidad
altos para disminuir dichos costos, pero siempre considerando el punto
óptimo entre el costo que implica para la sociedad de proporcionar calidad
y continuidad en el suministro eléctrico y beneficio que la sociedad obtiene
de la calidad y continuidad, ya que demasiadas inversiones podrían
provocar que el suministro de energía sea muy costoso para el usuario
final.
94
RECOMENDACIONES
• Conforme se incrementa el tamaño y la complejidad del Sistema Nacional
de Transmisión, se debe realizar continuos estudios de confiabilidad de sus
redes con el fin de permitir la planificación, diseño y operación de las
mismas y de esta manera garantizar la calidad técnica y continuidad de
servicio para cualquier requerimiento de demanda, minimizando de esta
manera los costos sociales y económicos que conlleva interrumpir el
suministro.
• De el presente estudio se ha observado que una buena alternativa para
mejorar la confiabilidad de la red de la EEQ es instalando un transformador
en paralelo al ATU de Santa Rosa o construyendo una línea a doble
circuito desde la subestación Vicentina hasta la subestación Pomasqui, por
lo cual se recomienda considerar esta alternativa para brindar un servicio
de mayor calidad técnica y mas confiable.
• Por todo lo expuesto anteriormente sería recomendable que el CONELEC
en conjunto con TRANSELECTR1C determinen los índices mínimos de
confiabilidad que deben tener las redes de transmisión y de esta manera
asegurar la disponibilidad de las mismas.
95
Referencias Bibliográficas
[1] GRECO, Daniel. Estudios de Confiabilidad en Mercados Eléctricos Competitivos.
Universidad Nacional de San Juan Argentina. Noviembre de 2001. Parte I Capítulo
1, páginas 1 — 16, 23 - 40,
[2] MENA, Alfredo. Confiabilidad de Sistemas de Potencia. Escuela Politécnica
Nacional. Ecuador. Capitulo 1 página 1- 22, Capítulo 2 páginas 24 - 40
[3] w\vw.ieb.com.co Ingeniería Especializada.
[4] FOKIN L.A. Métodos probabilísticos para el cálculo de la confíabilidad en
Sistemas Eléctricos. Moscú. Capítulo 1. páginas 1-17
[5] DIGSILENT, Power Factory; "Basic User's Manual"; Gomaringen - Alemania;
2001
DIGSILENT, Power Factory; "Basic User's Manual"; Gomaringen — Alemania;
2001. Capítulo 6. páginas 1- 43
[6] ORTEGA, Cristian; OÑATE, Jaime. Cálculo de la Confíabilidad de los Usuarios
del S.N.T. TRANSELECTRIC S.A. Octubre de 1999
[7] ARRIAGA, Aldo; Evaluación de Confíabilidad en Sistemas Eléctricos de
Distribución. Pontificia Universidad Católica de Chile. Santiago de Chile 1994,
Capítulo 3. páginas 14 - 30, Capítulo 4 32 - 42
[8] RIOKRIO, Carlos. Apuntes de clase. Confíabilidad de Sistemas Eléctricos de
Potencia.
[9] Resultados Técnicos de la operación del Sistema Nacional de Transmisión del
Ecuador. TRANSELECTRIC S.A. Enero-"Diciembre/2001
[10] Plan de operación del MEM octubre 2003 - marzo 2004, Corporación
Centro Nacional de Control de Energía, CENACE, Octubre del 2003.
96
[11] Estadísticas del Sector Eléctrico Ecuatoriano año 2002, Consejo Nacional de
Electricidad
[12] Plan Nacional de Electrificación 2002 - 2011, Consejo Nacional de Electricidad,
Febrero del 2002.
[13] Archivos de TRANSELECTRIC S.A
FAL
LA
S SO
BR
E L
AS
LIN
EA
S D
E 1
38 k
V D
E L
A S
IER
RA
LIN
EA
SA
ÑO
OP
ER
AC
IÓN
LO
NG
(K
m)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1!
PUC
AR
Á -A
M B
AT
OPU
CA
RA
-MU
LA
LO
MU
LA
LO
-VIC
EN
TIN
AV
1CE
NT
INA
-GU
AN
GO
POL
CV
1CE
NT
INA
-IB
AR
RA
SAN
TA
RO
SA-V
ICE
NT
INA
PAU
TE
-CU
EN
CA
CU
EN
CA
-LO
JAT
OT
OR
AS-
AG
OY
AN
TO
TO
RA
S-A
MB
AT
OIB
AR
RA
-TU
LC
AN
1977
1977
1977
1977
1980
1978
1983
1987
1987
1988
1998
27,7
435 74 7
80.2
18,5
67,0
813
533 7 67
INFO
RM
AC
IÓN 1
1983
-198
419
85-1
986
1987
-198
819
89-1
990
1991
-199
219
93-1
994
1995
-199
619
97-1
998
1999
-200
0
LO
NG
ITU
D
L
(Km
)2
309,
5230
9,52
484.
5248
4.52
484.
5248
4,52
484,
5255
1,52
551.
52
TO
TA
LP
RO
ME
DIO
FA
LL
AS/
Km
/AÑ
O
TR
AN
SIT
OR
ION
F 3 9 19 9 26 63
TIE
MPO
(m
in)
4 99 226
152
293
770
"NF/
L5
0.01
5202
PER
MA
NE
NT
EN
F 6 0 4 1 2 7
TIE
MP
O (
min
)7 0
2482
345
3231
6058
NF/
L8
0,00
169
TO
TA
LN
F 9 9 19 9 26 63
TIE
MPO
(m
in)
10 99 2588
467
3464
6618
NF/
L11
0,01
5
TIE
MPO
ME
DIO
PO
R F
AL
LA
min
/FA
LL
AS
12,2
2222
222
865,
4285
714
105.
0476
191
FA
LL
AS
SO
BR
E L
AS
LIN
EA
S D
E 2
30 K
v D
E L
A S
IER
RA
LIN
EA
SA
ÑO
OP
ER
AC
IÓN
LO
NG
(K
m)
1 2 3 4 5 6
SAN
TA
RO
SA-S
TO
DO
GO
PAU
TE
-MIL
AG
RO
STA
RO
SA-T
OT
OR
AS
TO
TO
RA
S-R
IOB
AM
BA
PAU
TE
-RIO
BA
MB
APA
UT
E-P
ASC
UA
LE
S
1980
1983
1987
1989
1992
1997
46,6
270
,910
542
,88
157.
388
INFO
RM
AC
IÓN
119
83-1
984
1985
-198
619
87-1
988
1989
-199
019
91-1
992
1993
-199
419
95-1
996
1997
-199
319
99-2
000
TO
TA
L
LO
NG
ITU
D
L
(Km
")2
1 17
.52
117.
5222
2.52
265.
442
2.7
422.
742
2.7
510.
751
0.7
PRO
ME
DIO
FA
LL
AS/
Kni
/AÑ
O
TR
AN
SIT
OR
ION
F 3 29 14 5 8 56
TIE
MP
O (
mili
)4 51
7
290
101
101
1009
NF
/L 5
0.01
4998
9
PE
RM
AN
EN
TE
NF 6 9 7 3 1 20
TIE
MP
O (
mili
)7
2066
1616
7070 87
1083
9
NF
/L 8
0.00
5357
TO
TA
LN
F 9 29 14 5 8 56
TIE
MP
O (
miiO
10
2313
1696
7081
158
1124
8
NF
/L 11
0.01
4998
9
TIE
MP
O M
ED
IO P
OR
. FA
LL
Ani
in/F
AL
LA
S18
,017
8571
4154
1.95
2Q0.
8571
429|
FAL
LA
S SO
BR
E L
AS
LIN
EA
S D
E 1
38 k
V D
E L
A C
OST
A
LIN
EA
S |A
ÑO
OP
ER
AC
IÓN
LO
NG
(K
m)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
PASC
UA
LE
S-SA
LIT
RA
LO
UE
VE
DO
-PO
RT
OV
TE
JOST
O D
GO
-ESM
ER
AL
D A
SM
ILA
GR
O-B
AB
AH
OY
OPA
SCU
AL
ES-
LA
S JU
NT
AS
LA
S JU
NT
AS-
STA
EL
EN
AM
LA
GR
O-M
AC
HA
LA
PASC
UA
LE
S ST
A E
LE
NA
POL
ICE
NT
RO
-PA
SCU
AL
ES
PASC
UA
LE
S-E
LE
CT
RO
QU
ILE
LE
CT
RO
QU
IL-P
OSO
RJA
QU
EV
ED
O-D
AU
LE
PE
RIP
AD
AU
LE
PE
RIP
A -
PO
RT
OV
1EJC
1980
1981
1981
1986
1987
1987
1987
1987
1989
1997
1997
1999
1999
1710
7,07
154.
2947
45.6
759
,813
3.7
105,
4715
.98
38,0
370
,31
43,2
91,2
INFO
RM
AC
IÓN 1
1983
-198
419
85-1
986
1987
-198
819
89-1
990
1991
-199
219
93-1
994
1995
-199
619
97-1
998
1999
-200
0
LO
NG
ITU
D
L
(Km
)_2
278,
3632
5,36
670
685,
9868
5,98
685,
9868
5.98
794,
3292
8.72
TO
TA
LPR
OM
ED
IO
FAL
LA
S/K
m/A
ÑO
TR
AN
SIT
OR
ION
F 3 82 77 76 100
335
TIE
MPO
(ra
in)
4
1167
1184
1143
1100
4594
NF
/L 5
0,05
4120
PER
MA
NE
NT
EN
F 6 17 27 19 7 70
TIE
MPO
(ra
in)
7
4746
2569
8696
4294
2030
5.
NF/
L8
0.01
131
TO
TA
LN
F 9 82 77 76 100
335
TIE
MPO
fni
in)
10 5403
2943
9269
5184
2279
9
NF
/L 11
0.05
4120
TIE
MPO
ME
DIO
PO
R F
AL
LA
mín
/FA
LL
AS
13,7
1343
2841
290,
Q71
4286
|68
.056
7164
21
LINEAS DE TRANSMISIÓN POR ZONAS
UNEAS ILONG
SIERRA 138PUCARA-AMBATO
PUCARA-MULALOMULALOA/IC ENTINAVICENTINA-GUANGOPOLO
VI CENTINA-I BARRASANTA ROSA-VICENTiNA
PAUTE-CUENCA
CUENCA-LOJA
TOTORAS-AGOYAN
TOTORAS-AMBATO
IBARRA-TULCAN
FRECUENCIA DE FALLA(alia la ño
TRANSITORIA PERMANENTE TOTAL
DISPONIBILIDAD
TRANSITORIA PERMANENTE | TOTAL
27,7435,00
74,007.00
80,20
18,5067,08
135,00
33,00
7,00
67,00
0,421705691
0,532074051
1,1249565650,10641481
1,219209683
0,2812391411,019757924
2,052285626
0,501669820,10641481
1,018541755
0,046856299
0,059119339
0,1249951740,011823868
0,135467743
0,031248793
0,113306436
0,228031736
0,055741091
0,011823868
0,113171306
0,421706691
0,5320740511,124956565
0.106414810
1.2192096830,281239141
1,019757924
2,052285626
0,501669820
0,106414810
1,018541755
0,999990194
0,999987627
0,999973840
0,999997525
0,999971649
0,9999934600,999976287
0,999952276
0,999988334
0,9999975250,999976315
0,999922849
0,999902657
0,9997941890,999980531
0,999776945
0,9999485470,999813435
0,999624534
0,9999082190,999980531
0,999813657
0,999915717
0,999893658
0.9997751640,999978732
0,999756326
0,9999437910,999796189
0,999569825
0,999699735
0J999978732
0,999796432
SIERRA 230SANTA ROSA-STO DOGO
PAUTE-MILAGRO
STA ROSA-TOTORAS
TOTORAS-RIO BAMBA
PAUTE-RIOBAMBA
PAUTE- PASCUALES
46,6270,90
105,0038,00
163,00
88,00
0,6992500541,063424041
1 ,574887508
0,569959289
2,44482537
1.319905721
0,249732162
0.379794300
0,5624598240,2035568890,873151918
0,471394900
0,6992500541,063424041
1,5748875080,569959289
2.444825370
1,319905721
0,9999760290,999963545
0,9999460120,999980461
0.999916190
0,999954753
0,999742499
0,999608391
0.999420044
0,999790111
0.999099687
0.999513941
0.9997327830,999593614
0,9993981590.999782191
0.999065714
0,999495600
COSTA 138PASCUALES-SALITRALQUEVEDO-PORTO VIEJO
STO DGO-ESMERALDAS
MILAGRO-BABAHOYO
PASCUALES-LAS JUNTAS
LAS JUNTAS-STA ELENA
PASCUALES-ELECTROQUILELECT RO QU I L-PO SO RJA
MILAGRO-MACHALAPOU CENTRO-PASCUALES
17.00107,07
154,29
47,0045,67
59,80
38,03
70,31133.70
15,98
0,9200323105,794579968
8,350105008
2,543618740
2,471639742
3,236348950
2,0581663973,805145396
7.235783522
0.864830372
0,1922455571,210807754
1,744798061
0,531502423
0,516462036
0,676252019
0,4300646200,795105008
1,5119547660,180710824
0,920032310
5,794579968
8,350105008
2,543618740
2,471 639742
3,236348950
2,0581663973,805145396
7,2357835220,864830372
0,9999759950,999848814
0,9997821370,999933634
0,999935512
0,999915560
0,999946300
0.999900720
0,9998112110,999977436
0,999893902
0,9993317720,999037070
0,9997066710.999714972
0,999626786
0,999762653
0.999561192
0.999165573
0.999900268
0.999880871
0.9992496950.99891 8796
0,9996706420.999S79963
0,999580945
0,9997335010.999507295
0.999063083
0,999888018
COSTA 230SANTA ROSA-STO DOGO
PAUTE-MILAGRO
STO DOGO-QUEVEDO
OUEVEDO-PASCUALESMILAGRO-PASCUALES
PAUTE-PASCUALESPASCUALES-TRINITARIA
31,0870,90
107,60
144,4052.70
100,00
28,28
1 ,427520071
3,256472750
4,942122255
6,6323648102,420537573
4.5930504231.298914660
0,2970562000,677647509
1,028418504
1,3801452780,503695680
0^9557792790,270294380
1,4275200713,256472750
4,942122255
6,632364810
£420537573
4.593050423
1 ,298914660
0,9999624320,999914298
0,999869937
0,999825454
0,999936298
0,999879123
0,999965816
0,999755436
0,999442098
0,999153311
0,9988637380,999585311
0,999213115
0,999777469
0,999734823
0.999395075
0,999081948
0,9987679670.99955O359
0,999146792
0,999758713
CENTRO NACIONAL DE CONTROL DE ENERGÍADIRECCIÓN D£ PLANEAMIENTO
FIAN DE OPERACIÓN DEL MEM ABRIL 2003 - MARZO 2004
ceiíaceDISPONIBILIDAD DE UNIDADES TERMOELÉCTRICAS: POTENCIA (MW)
l. TERMOELÉCTRICA
| Bunker - Vapor
-ELECTROECUWON » Qu»j.»¿RH
• aECTt«X)U»YÁS- O. Z»v»«D«TVS
I Bunker -Dlc»tl
í LECAUSTBO - Bt D*K*ntt, LOELEOtmno- SL D>*c*nu tnELEC*UST7tO -ÍL DWCWK W
QUITO * OM«rn4nd«UlOIAIO* Q>iHii*nauUi
UmUJirUlbniJnrlMUa.TtRMOpiCMMCH*'- Ow4noapp*tlí1
vfCRMOnCHIHCH* • Quwgeetfo U4 :
"SJSSSÍISÜí SISSSÍ5|5«Kl
AUBATO-OATAN3AUBMO-UIOM 1•AUBATO-WCKM3BOLflttR
ELECMJSTRD - Mcn r U3ELECAU8TKO - MonrLOEL ECHJSÍKO - Moni » 1»EL ECAUSTFO - Woraj USELECAlBEDtO Mon«7 1» .
EMÍl.Rto«- Cw*» jniuitnil Ü2"BKtRWa • Certro IMjiW»! U3EMCLRIOS - C*«n IMuiBM tMESM6RALQAS-U1EBMCRAU3AS-U3'MILAOUQ-Ol'MfUVWO1' 04MILAORO-Og
"MtLAWO-oai*L»oHQ-s7
. pEWISJLASTA.'EI.EH'i- UWBM.I
FEMNSUlA STA. RttMA. Lfcmfl 13peMMÜUUVSTA, ELENA- UO*™ BWWWSUA STA, ELENA- Ut—M >.PEW43UIA STA.1 EIENA< PU»> 4
. pewHOJL* si*. EIENA i p™* s :
(WTTO-liA«ott>13
.REO. EL ORO - OnOio Oí
BEO, IL ORO- MW*. LMRea, EL ORO - Nuda* ua•REO.'MWWeuM™*™, 10.
REO. fcWNABI • I****»! .11
REo! MWMaf - Urakm 11
KEO. U-NABí- Mmkm 15REO. MIMAS - Mn*m 1 aRCO. MANABI •Mnüm IBMÍO. WJJABI. hvrfcn* 72RIJ3, MANABI. Unrtom 3
Rt O, MAM*» - Mnun* a.REO, SVX • CiUnyo 1
RJ£S£-S£££¡
RtOfiJMBA
|Dk«l-So.
eLEcmo£cuwoM • A, svti» la
ELÍCTROSCÜVXHI . A. Sirio» USEtECTROECUADOH • A. Sw*ot US .' a ECTBOeOJADQH • A. TMJKO U1" ElECTKoeCUAoOH - A, Tki vg US .
EHEcmoonuiu-ua
n£CT*OOU»YAS - WctWt M
Í&M Notirfll' . . «.(«(. pww A
2. IWTEftCONEXIÓN
|3. TOTAL (U2)
1013,3 1046.8
1 174,0. - *1M..33.4 33.1
D.D DflOfl O.D0.0 O.O0.0 Ofl8.7 a 1.1
73,0 ílfl131,4 131.4127,1 127,1
SO.Í 3«J
3,2 2,1Ofl Dfl3.» 3.1Ofl Dfl
8.3 1,8Ofl Ofl
1,1 S.O4,6 4.BSfl Sfl
2,1 Ofl1,8 4.8
. a7.» »*.»0.0 Ofl1,7 1.71,7 1.70.0 O.D0,1 0.!1.0 O.DIfl Q.B0,0 Dfl0.0 Ofli.r I.B
Dfl0.0D.ODfl
2.7 V2,7 2.7
Ofl 0.0Ofl OflOfl 0,0
0.0 0.0o.a 3.1
3.0 1.2OS Ofl0.0 Ofl2,1 2.3Ofl Ofl
1.1 3.3
I.B 1.71,8 8i.a .11.a ,s
1.a ^
1.» 8u i1.a ai.s flOfl ,0U ,«1.» »1.S 1.80.8 0,60,8 Ofl15 15Ofl Ofl
3,0 1.0
1.a Ifl1.4 1.4
M*,4 U8^
t*,9 1B,6
17.4 17,4
1»,» 1S.B
4S,1 18.3
«.3 SI ,3Ofl ofl
11.7 11.71lfl 43,0
42fl 43.7
13, • 7fl19,0 10.1
0,0 Ofl
113,7 1H.3
as.a 87fl6a.i B7.1
200,0 200.0
1213,3 1246,8
995,9
197,110,1
0,00,0DflOfl
72.»
111 i*127.»M.T
4fl
4,1Ofl
Ifl0,0
03050,2
05
Tí.» -
Ofl1.71.70,00,1
1flQflOfl1.1OflOflOflOfl2,73.7
OflOflOfl
O.D2,1
0,0
0,0
4.1
1.81,8
4ÍS
i.a
ifll.a1.ai.ao.oi,t1.»
W0.80.8
U
3.0
1,*
40M
e.s
Ss30 1
37.S
19.S10 S13.7
0,0
133.7
M,e
200,0
1195,9
1004,6
MW32.10.0O.Oo.oOfl
72.8
7BJ
M.1
3JOfl3,«0.0
0,0
SP1.8
4fl
4.3- ÍW'
0.00.31.70.00,11.01.00,00.0i,*
0,0Ofl0,0273,7
0,00,0Ofl
0.73,1
0.0
O.o
3fl
1fl1.»
4.*
a
fl.0,s
,8,1
fl
- f l
fl
í4
«Qfl
18,S
10,8
1SJ
37.B
•4,1
1S.5
1Í.Í
17fl
0,0
11i,l
HT.8
«7,4
200,0
1204,6
910,0- w.»
31.4
OflOflOflOfl
72,1
OflDfl
•W
4Í1
•4,0Ofl
MOfl
s.o4.»9,0
Ofl
. „ 1*¿D.O1.31,7
0,11,0IflOfl0,0i.»0,0U,oOflOfl
2J
Oflo.O0.0
3.13.1
Ofl2.aO.D
1.2
1,81.8
4,9
1,«
OÍ7
1.a1.aOfli.a1.1
Ofl0,3o.a
3.0
1.4
-4IM
3a j?335
11.7
1)fl
43,7
18.S
17J
OflioB.a11.087.4
200,0
11JO.O
1098,2
HI.I
32,1
OflOflOfl0.0
72.B
73.0
01.1
11U
•W
U35
0.0
0.0
Sfl4.1
1,8
.- - M>Ofl1.71,7Ofl0.1
1flOflQfl1,8OflOflOflOfl3,7
OflOflOfl
2,12.1
Ofl1,0Ofl
4fl
U
Ifl
4fl
1.S
1,*Ofl1.»
Ofl1.«1,1Dflo.oOfl1.22J
3.0
M
4H,D
10.3
18.»
335ea.a
«1,7
1U.S
17,3
Ofl
10»,»
87fl10,4
300,0
1298,2
1197,6
4>M32,4Ofl0,0OflOfl
73.B735
131.*137.*«4.1
4,0
4,00,0
wOfl
45
.' 77-7
1.01.71.1Ofl0,11,0IflOflOflIflOfl0,0Ofl0,03,73,7
oflOflOfl
3,13.1
Ofl
Ofl
4.1
Ifl
•4,9
1,8
Ofl
Ofl1.»1,*
1,90,80.8
3.O
Ifl1.4
«U,*
1S.S
18,8
335•B.B
37.a
42.7
17,3
Ofl
mj97.Í
87,*
200,0
1397,6
1218,1
4»,*
33.4
0,00,0OflDfl
73,1
73 aJ31.»137.4
W.1
3,t3,83,aO.O
3.7Ofl
3,0
6,0
4,8
. . ' T*.*
1.01,71.7Ofl0,11flIfl0,0Ofl1,7Oflo.o0.00,02,73,7
OflOfl0,0
3,13,1
Ofl
Ofl
4,1
Ifl1flIfl4.S
1fl
1.»1.0
i!«0.0
i.atflo.s0.81,3
3.0
i.a
SO1.»
18.9
ia,s•a.3335flí.S
•3,115,1
44.1
ís0.0
13W
07.8
K7.4
200,0
141S.1
1210,4
«W.»
33,1
0.0OflQflno
73,1»73,0
131.1
St.*
3,33.a4,10,0
OflOfl
Sfl
so
4,8
77.»
1.71,70,00,1
IflOflOfl
OflOflOfloo3,73.7
0,00,0Ofl
3,12,1
Dfl
Dfl
4,1
IflIflIfl*.s
1.»1,»1.ai.aiflO.D
l.ai, a
0,8Ofl15
o.o
i.a1,4
*M.»
10,8«fl313n,a
13.1
«.I44. 1
17 fl
O.D
131,1
B7,8
«7.4
200,0
1410,4
1192,4
«M31,4
0,0OflOfl0,0
TW
131,4137,«
•1.a
4fl
1,4Ofl
4.a0,04,7
9,0*,aSfl
4*4,9
7*.aIfl1.71.7Qfl0.1IflIflOflao
Oflo.oaflOfl
3.7
0.0Ofl0.0
3.13.1
Ofl
0.0
4.1
I.B
-a
,a1.ai.a1,*oflUi.»
1.00,B0,8U3.3
^0
1.S1.*
•47Í.7
8,9
afl
sa.7
s',1
H.fi
17Í3
0.0
«M«7,807,4
200,0
1392,4
1205,2
4Í7.732,4Ofl0.0Oflo.o
72,1
73.0
117.S
4fl4,14,0Ofl
BJOfl
ífl
Sfl
4.B4,8
7*.*
Ú1,70,00.1IflIfl0.0Ofl1.7o.oOflOfl0,0
V
OflOflOfl
3,1
Ofl3flO.D
4.1
1.BIflIfl
1.*
1.*1,a
OflIfl
I.BO.B0.8153,1
2.0
1.4
M1.1
1S.9
10.8
«J3J5
13.1
«S.1
ia!>17.3
1MJ
200,0
1405.2
1205,04H.Í
31,4
Ofl0.0o.oOfl
72,8
73fl131.4
4.04.1
Ofl
5.3Ofl
Sfl4,0Sfl
V1.4
7*flIfl1.71.7Ofl0,1
IflOflOfl
aoOflOfl0.03,73,7
OflOflo.o
2,13.1
Sfl
OflOflOfl
I.B1.B1.a
i.a
1.»U1.a1."Ofl1.»
1.Bao0,8U3J
3.D
i, a1.4
' *«v18.5
17ft
4ÍJ333
'1.743.B
•3.7
1«.«
17,3
0.0
líí.J
87.8
87,4
200,0
140S.OJI
cena
ceC
EN
TR
O N
AC
ION
AL
DE
CO
NT
RO
L D
E E
NE
RG
ÍAD
IRE
CC
IÓN
DE
PLA
NE
AM
IEN
TO
PLA
N D
E O
PE
RA
CIÓ
N
DE
L M
EM
- A
BR
IL 2
003
- M
AR
ZO
200
4
PR
EV
ISIÓ
N D
E D
EM
AN
DA
S M
EN
SU
ALE
S D
E P
OT
EN
CIA
Y E
NE
RG
ÍA D
E L
AS
EM
PR
ES
AS
DIS
TR
IBU
IDO
RA
S (*
*)
PO
TE
NC
IA
(MW
) C
uadr
o N
o. 1
.2
EM
PR
ES
AS
abr-
03
may
-03
ju
n-0
3
jul-
03
ago
-03
se
p-Q
3-
oct-
Q3
np
v-03
d
ic-0
3
ene-
04
feb
-04
mar
-X)4
Am
bato
(*)
Azo
gues
Bol
ívar
Cot
opax
i (*)
El O
roE
ME
LEC
EM
ELG
UR
Esm
eral
das
Los
RÍO
S (*
)M
ilagr
o (*
)P
enín
sula
Sta
. Ele
na (*
)Q
uito
Reg
iona
l Cen
tro S
urR
egio
nal M
anab
i (*)
Reg
iona
l Nor
teR
egio
nal
Sur
Río
bam
baS
anto
Dom
ingo
64,8
15,6
11,7
39,9
76,6
566,
014
4,6
53,1
38,3
73,8
50,3
494,
810
6,7
128,
866
,835
,039
,949
,7
67,7
15,7
11,9
38,9
77,3
572,
014
8,0
52,7
41,7
69,3
49,7
496,
310
6,3
129,
467
,135
,839
,949
,8
67,4
15,8
11,7
38,4
76,3
566,
014
5,7
53,9
42,8
68,2
43,0
493,
710
6,7
128,
367
,435
,539
,550
,2
67,4
15,1
12,7
39,8
76,3
538,
014
0,9
52,4
38,8
68,3
43,0
492,
110
6,7
126,
867
,735
,239
,050
,3
65,5
15,4
12,2
40,4
76,3
542,
014
2,5
51,5
38,6
70,0
41,7
484,
310
7,0
136,
368
,035
,839
,349
,8
67,2
15,2
12,3
38,5
77,2
556,
014
6,0
52,9
40,4
70,2
43,5
501,
210
9,0
135,
768
,336
,540
,749
,9
67,5
15,5
12,3
- 46
,977
,055
9,0
151,
054
,941
,869
,850
,350
7,8
109,
513
8,7
68,5
36,5
40,4
49,8
67,6
15,2
11,7
45,7
78,7
581,
014
8,5
55,1
43,2
68,2
46,4
510,
511
2,9
143,
368
,836
,840
,150
,2
68,7
17,7
12,6
44,6
78,8
595,
015
2,5
55,2
43,4
72,2
57,5
522,
011
2,9
147,
769
,136
,340
,150
,3
68,3
15,3
12,6
42,9
78,3
590,
014
9,8
58,1
40,9
73,9
54,3
508,
511
2,1
147,
969
,437
,739
,650
,5
69,0
15,4
12,8
45,2
77,9
588,
014
5,9
55,5
42,1
73,9
55,2
509,
111
1,3
143,
969
,736
,940
,150
,8
66,1
16,1
12,2
41,9
78,4
583,
014
5,2
55,0
39,1
72,5
56,1
510,
911
1,3
133,
870
,036
,340
,251
,0
TOTA
L S/
E E
ntre
ga
TO
TA
L C
oinc
iden
te (
1)
TOTA
L B
orne
s G
ener
ador
(2)
2056
,4
2015
,3
2102
,8
2069
,420
28,0
2116
,0
2050
,4
2009
,4
2096
,6
2010
, Z
1970
,020
55,5
2016
,7
1976
,420
62,2
2060
,7
2019
,521
07,1
2097
,120
55,2
2144
,4
2123
,8
2081
,3
2171
,6
2176
,5
2133
,0
2225
,6
2150
,121
07,1
2198
,5
2142
,7
2099
,9
2191
,0
2119
,3
2076
,9
2167
,0
TRANSELECTRIC |
ANÁLISIS DE COFJABILIDAD APLICADO AL AGENTE EMELESA
I
DIgSILENT
¡ Proyecto EMELESA
I 1 PowerFactory |
I I
13.0.219
| Fecha 19/08/2003
Análisis cíe Conflabilidad
Modo Común
Si
| Barra y Terminal
Si
Linea
si
| Transformador
si
Caso de Estudio: Caso de Estudio
| Anexo:
/ i
Resumen del Sistema
índice de Frecuencia de Interrupción Promedio del SistemaAIFI =
0.509249 1/Ca
índice de Frecuencia de Interrupción Promedio del ClienteATFI =
0.509249 1/Ca
índice de Duración de Interrupción Promedio del Sistema SAIDI =
2.526
h/Ca
índice de Duración de Interrupción Promedio del Cliente CAIDI =
4.961
híndice de Disponibilidad del Servicio Promedio
ASAI
=
0.9997116069
índice de Indisponibilidad del Servicio Promedio
ASÜI
=
0.0002833931
Energía no suministrada
ENE
= 137.731
MWh/a
Energia no Suministrada Promedio
AENS
= 137.731
MWh/Ca
índice de Racionamiento por Cliente Promedio
ACCI
= 137.731
MWh/Ca
Costos de Interrupción Esperados
EIC
=
0.000
M$/a
Valoración de la Energia Interrumpida
IEAR
=
0.000
$/kWh
SAIDI[h/Ca]| SAIFI[l/Ca]l EIC[M$/a] | ENS[MWh/a] | SEAR[MWh/a]
2.5263
I 0.5092
] 0.0000
I 137.7310
I 137.7310
SES[MWh/a]
0.0000
1 TRANSELECTRIC |
ANÁLISIS DE
1 I
1 I
1 Análisis de Confiabilidad.
1 1 ~
I Modo Común
| Linea
I Caso de Estudio: Caso de Estudio
| Interrupciones de Carga
1 Hombre
1 EMELESA
CGFIABILIDAD APLICADO AL AGENTE EMELESA
| I
SI
] Barra y Terminal
Si
Si
| Transformador
Si
] LPIT
LPIE
1
AID
I ch/a
c/a
h
i 2.53
O.S1
4.96
DlgSILEKT
| Proyecto EMELESA
13.0.219
1 Fecha 19/08/2003
1 Anexo:
LPENS
LÍEIC
ACIF
MWh/a
k$/a
1/fl
137.73
0.00
0.51
I I 1 1 1 1 I
/ 1 1
ACIT |
h/a |
2.53 1
TRANSELECTRIC
I
ANÁLISIS DE COFIABILIDAD APLICADO AL AGENTE EMELESA
I
DIgSILENi
I Proyecto EMELESA
J J
_f
OW
6J
-C
c4
Gt
IQ
ir
y
J -
.-.f
c.—
— —
— _
—«
*_
«.
. ,—
««
««
_^
..fc
—„
„,
-„
I I
13.0.219
I Fecha 19/08/2003
Análisis de Confiabilidad
Modo Común
Si
| Barra y Terminal
si
Linea
Si
| Transformador
si
Caso de Estudio: Caso de Estudio
] Anexo:
/ 1
Barras
I
AIT
AIF
AID
Nombre
|
h/a
I/a
h
Esmeraldas(1)
/Esmeraldas 69kV
| 2.53
0.51 4.96
Esneraldas
/Esmeraldas 13.8kV
| 2.38
Q.4S
4.91
Esmeraldas
/Esmeraldas 138kV
1
1.37
0.28
4.88
santo DomingoU}
/Santo Domingo 138kV
I 1.18
0.23 5.08
Santo Domingo(2)
/Santo Domingo 13.8kV I 1.18
0.23 5.08
1 TR
AN
SELE
CTR
IC
| A
NÁ
LIS
IS
DE
C
OFI
AB
ILID
AD
APL
ICA
DO
AL
AG
ENTE
EM
ELES
A
I D
IgS
ILE
NT
I P
royecto
EM
ELES
A
|!
i1
I¡
13
.0.2
19
1 Fe
cha
20/0
8/20
03
|
I A
náli
sis
de C
on
fiab
ilid
ad
|
1 1
1 -
I
1 M
odo
Com
ún
Si
I B
arr
a y
Term
inal
Si
1]
Lin
ea
Si
| T
ran
sfo
rmad
or
Si
1
| C
aso
de
Est
ud
io:
Cas
o d
e E
stu
dio
I A
nexo
: /
1
|
| C
onti
ngen
cias
I
1 E
smer
alda
s 13
8XV
|
1 S
AlD
Ith/
calI
S
AIF
I[l/
Ca]
¡ E
IC[M
$/a]
| !
0.18
00
| 0.
0300
1
0.
0000
1 I AT
U S
anto
Dom
ingo
| I
SA
IDI[
h/C
a]I
SA
IFI[
l/C
a] I
EIC
[M$/
a]j
] 1.
0000
|
0.20
00
| 0.
0000
1 | A
A1
E
smer
ald
as|
I S
AID
I[h
/Ca]
I S
AIF
I[l/
Ca
]I
EIC
[M$
/a]
1 |
1.0
00
0
| 0
.20
00
I 0
.00
00
1 | E
smer
ald
as
69kV
1 1
SA
IDIt
h/C
a] I
SA
IFI[
l/C
a]|
E
IC[M
$/a
]1
| 0
.15
00
| 0
.02
50
1
0.0
00
01 |
San
to
Dom
inqo
13
8JcV
I |
SA
IDI[
h/C
a]I
SA
IFI[
l/C
a]|
E
IC[M
$/a
]j
| 0
.18
00
] 0
.03
00
1
0.0
00
01
1I
EN
S[M
Wh/
a]
[ S
EA
R[M
Wh/
a]|
SES
[MW
h/a]
I
1 |
I 9
.81
33
I 9
.81
33
| 0
.00
00
I I
| 1 1]
EN
S[M
Wh/
a]
| SE
AR
[M
Wh/
a] 1
SE
S [M
Wh/
a]
| 1
¡
I 5
4.5
18
3 |
54
.51
83
I 0
.00
00
| |
] I 1|
EN
S[M
Wh/
a]
¡ S
EA
R[M
Wh/
a]|
SE
S [
MW
h/a]
I
| ]
1 5
4.5
18
3
1 5
4.5
18
3
| 0
.00
00
I |
] 1 I¡
EN
S[M
Wh/
a]
[ SE
AR
[MV
Íh/a
] ¡
SE
S[M
Wh/
a]
I |
]|
8.1
77
7
1
8.1
77
7 |
0.0
00
0 I
| ] I 1
I E
NS
[MW
h/a]
]
SE
AR
[MW
h/a]
I SE
S [M
Hh/
a]
| |
]]
9.8
13
3
| 9
.81
33
I 0
.00
00
| |
] 1
TRANSELECTRIC
1
ANÁLISIS DE COFIABILIDAD APLICADO AL AGENTE EMELESA
|
DIgSILEHT
1 Proyecto EMELESA
i INCLUIDO EL AGENTE TERMOESMERALDAS
| PowerFactory
1
I i
13.0.219
| Fecha 20/08/2003
Análisis de Confiabilidad
Modo Común
Si
I Barra y Terminal
Si
Linea
Si
| Transformador
Si
Caso de Estudio: Caso de Estudio
| Anexo:
/ 1
Resumen del Sistema
índice de Frecuencia de Interrupción Promedio del SistemaAIET =
0.308230 1/Ca
índice de Frecuencia de Interrupción Promedio del ClienteAIFI =
0,308230 1/Ca
índice de Duración de Interrupción Promedio del Sistema SAIDI =
1,597
h/Ca
índice de Duración de Interrupción Promedio del Cliente CAIDI =
5.182
híndice de Disponibilidad del Servicio Promedio
ASAI
=
0.9998176611
índice de Indisponibilidad del Servicio Promedio
ASUI
=
0.0001823389
Energia no Suministrada
ENS
=
82.363
MWh/a
Energía no Suministrada Promedio
AENS
=
82.363
MWh/Ca
índice de Racionamiento por Cliente Promedio
ACCI
=
82.363
MWh/Ca
Costos de Interrupción Esperados
EIC
=
0.000
M?/a
Valoración de la Energia Interrumpida
IEAR
=
0.000
?/kWh
SAIDI[h/Ca]
1.5973
SAIFI[l/Ca]
0.3082
EIC[M$/a]
0.0000
ENS[MWh/a]
82.3627
SEAR[MWh/a]
82.3627
SES[MWh/a]
Q.OOOO
1 TRANSELECTRIC
1
ANÁLISIS DE COFIABILIDAD APLICADO AL AGENTE EMELESA
II
1 INCLUIDO EL AGENTE TBRMOESMERALDAS
I
1 1
!
DlgSILENT
PowerFactory
13.0.219
I Proyecto EMELESA
j _
I Fecha 20/08/2003
1 1
| Análisis de Confiabilidad
I
I 1 | Modo Común.
| Linea
1 Caso de Estudio: Caso de Estudio
| Interrupciones de Carga
| Hombre
I EMELESA
Si
| Barra y Terminal
Si
Si
1 Transformador
Si
|
LPIT
LPIF
AID
|
Ch/a
C/a
h
I 1.60
0.31
5.18
LPENS
MWh/a
82.36
| Anexo:
LPEIC
ACIF
k$/a
I/a
0.00
0.31
1 1 1 1
/ 1
1
ACIT 1
h/a
1
1.60
I
1 TRANSELECTRIC
1 1
ANÁLISIS DE CO VIABILIDAD APLICADO AL AGENTE
INCLUIDO EL AGENTE TE RMOESME RAL DAS
EMELESA
|
DIgSILENT
] Proyecto EMELESA
|
13.0.219 | Fecha 20/08/2003
I Análisis de Confiabilidad
1 1 1 Modo Común
I Linea
| Caso de Estudio:
| Barras
[ Nombre
| Esmeraldas (1)
| Esneraldas
1 Santo Domingo(l)
I Santo Domingo (2)
I Esmeraldas
I Esmeraldas (2)
»
Caso de Estudio
si
1Si
!
/Esmeraldas 69kV
/Esmeraldas 13.8kV
/Santo Domingo 138kV
/Santo Domingo I3.8kv
/Esmeraldas 138kV
/Barra 13.8kV
Barra y Terminal
Transformador
AIT
h/a
1.60
1.42
1.39
1.39
0.25
0.18
AIF
I/a
0 0 0 0 0 0
312827 27 04 03
SiSi
I Anexo:
/ 1
AID
h 5 5 5 5 5 5
13 10 08 08 93 94
] T
RA
NS
EL
EC
TR
IC
| A
NÁ
LIS
IS
DE
CO
FIA
BIL
IDA
D
AP
LIC
AD
O
AL
AG
EN1!
] 1
INC
LU
IDO
EL
A
GE
NT
E
TE
RM
O E
SMÉ
RA
LO
Ai
1 I
PE
EM
EL
ES
A
| D
IgS
ILE
NT
\o
EM
EL
ESA
|
[ 1
3.0
.21
9
! F
echa
2
0/0
8/2
00
3 !
[ A
náli
sis
de
Co
nfi
abil
idad
¡
! ! | M
odo
Com
ún
. S
i |
Bar
ra y
Ter
min
al|
Lin
ea
Si
| T
ran
sfo
rmad
or
| C
aso
de
Est
ud
io:
Cas
o d
e E
stu
dio
1 1si
1
Si
|
| A
nexo
: /
1
¡
I C
on
tin
gen
cias
1
¡ G
G1
ESH
| E
smer
alda
s 13
8kV
| ¡
SA
IDI[
h/C
a] |
SA
IFI[
l/C
a] |
EIC
[M$/
a]
| E
NS[
MW
h/a]
| ¡
0.0
36
1
| 0
.00
60
| 0
.00
00
| 1.8
614
1 I GG
1 ES
M¡
AA
1 E
smer
ald
as]
| S
AID
I[h/
Ca] |
SA
IFI[
l/C
a][
EIC
[M$/
a]
1 E
HS[
MW
h/a]
] |
0.1
719
| 0
.03
45
| 0
.00
00
¡ B
.86
36
1 | E
smer
alda
s 13
8kV
| !
SA
IDI[
h/C
a]l
SA
IFI[
l/C
a] !
EIC
[M$/
a]
1 E
NS[
MW
h/a]
| |
0.2
10
0 i
0.0
35
0 1
0
.00
00
| 1
0.8
28
41 1
AA
1 E
smera
ldas
I ¡
SA
IDI[
h/C
a]]
S
AIF
I[l/
Ca
]l
EIC
[MS
/a]
1 E
H5
[MW
h/a
]|
] 1
.00
00
| 0
.20
00
I 0
.00
00
1
51
.56
40
1 | E
smera
ldas
69V
.VI
| S
AID
I[h
/Ca
] |
SA
IFI[
l/C
a]l
E
IC[M
$/a
] ¡
EN
S[M
Wh
/a]
| |
0.1
50
0
| 0
.02
50
1
0.0
00
0
I 7
.73
46
1
1 1|
SEA
R[M
Hh/
a]l
SES[
MW
h/a] |
| |
| 1
.86
14
| 0
.00
00
| |
] 1 1 1¡
SEA
R[M
Wh/
a] I
SES[
MW
h/a]
|
] |
¡ 8
.86
36
! 0
.00
00
|
] [ [ I
1 SE
AR
[MW
h/a]
l SE
S [M
Wh/
a]
] |
1|
10
.82
84
[ 0
.00
00
| |
I ! !1
SEA
RLM
Wh/
a] 1
SE
S[M
Wh/
a]
| |
I1
51
.56
40
I 0
.00
00
| |
I 1 ]1
SEA
R[M
Wh/
a] 1
SE
S [M
Wh/
a]
| [
]1
7.7
34
6 1
0
.00
00
| ¡
| 1
TRANSELECTRIC |
ANÁLISIS DE CONFIABILIDAD PARA EL AGENTE EEQ S .A.
|
DIgSILENT
| Proyecto EEQ S.A.
1 | PowerFactory |
1 |
13.0.219
[ Fecha 27/08/2003
Análisis de Confiabilidad
Modo Común
Si
| Barra y Terminal
Sí
Linea
Si
| Transformador
Si
Caso de Estudio: Caso de Estudio
| Anexo:
/ 1
Resumen del sistema
índi'ce de Frecuencia de Interrupción Promedio del SisteraaAIFI =
0.287984 1/Ca
Índice de Frecuencia de Interrupción Promedio del ClienteAIFI =
0.287984 1/Ca
índice de Duración de Interrupción Promedio del Sistema SAIDI =
1.522
h/Ca
índice de Duración de Interrupción Promedio del Cliente CAIDI =
5.284
híndice de Disponibilidad del Servicio Promedio
ASñl
=
0.9998262967
índice de Indisponibilidad del Servicio Promedio
ASUI
=«
0.0001737033
Energia no suministrada
ENS
= 123.999
MWh/a
Energía no Suministrada Promedio
AENS
=
61.999
MWh/Ca
índice de Racionamiento por Cliente Promedio
ACCI
=
61.999
MWh/Ca
Costos de Interrupción Esperados
EIC
=
0.000
MS/a
Valoración de la Energía Interrumpida
IEAR
=
0,000
$/kWh
SAIDI[h/Ca]| SAIFI[l/Ca]
1.5216
I 0.2880
EIC[M$/a]
0.0000
ENS[MWh/a]
123.9986
SEAR[MWh/a]
123.9986
SES[MWh/a]
0.0000
| TRANSELECTRIC |
ANÁLISIS
1 !
1 !
I Análisis
de Confiabilidad
1 i =
l | Modo Común
| Linea
I Caso de Estudio: Caso de Estudio
| Interrupciones de Carga
| Nombre
| EEQ TRN
! EEQ TRP
DE CONFIABILIDAD PARA EL AGENTE EEQ S.A.
Si
| Barra y Terminal
Si
[ Transformador
] LPIT
LPIF
|
Ch/a
C/a
! 1.52
0.29
|
1.52
0.29
] DIgSILENT
] 13.0.219
SiSi
AID
LPENS
h
MWh/a
5.28
59.88
5.28
64.12
[ Proyecto EEQ S.A.
1 ! Fecha 27/08/2003
| Anexo:
LPEIC
ACIF
k?/a
I/a
0.00
0.29
0.00
0.29
1 i 1 I I 1 !
/ 1
I
ACIT ¡
h/a
I
1.52 !
1.52
1
| TRANSELECTRIC
1 I
1 ANÁLISIS DE CONFIABILIDAD PARA EL AGENTE EEQ S.A.
I 1
1 DIgSILENT
¡ Proyecto EEQ S.A.
|
I 13.0.219
| Fecha 27/08/2003
1
| Análisis de Confiabilidad
I
1 I ] Modo Común
| Linea
I Caso de Estudio:
| Barras
| Hombre
I S/E(6)
I S/E(5)
| Subestación2
| Subestación2
1 S/E(1)
I S/E(8J
Si si
Caso de Estudio
/BTRP
/BTRN
/STA ROSA 46 TRP
/STA ROSA TRN
/SANTA ROSA 138kV
/BATU
I Barra y Terminal
I Transformador
I AIT
1 h/a
|
2.24
1 2.24
I 1.52
1 1.52
I 1.21
|
1.03
AIF
I/a
0.44
0.44
0.29
0.29
0.24
0.21
1 1Si
|si
i
| Anexo;
/ 1 \D
I
h 1
5, 5. 5. 5. 5. 5,
,07
|.07
|.28
|.28
I.13
1,00
1
Modo Común
Si
] Barra y Terminal
Si
Línea
Si
| Transformador
SÍ
Caso de Estudio: Caso de Estudio
| Anexo:
/ 1
Contingencias
ATU STA ROSA
TRN STA ROSA
I S
AID
I[h/
Ca]
l S
AIF
I[l/
Ca]
I E
lG[M
$/a]
I
ENS[
Mff
h/a]
1
SEA
R[M
Wh/
a]|
SES[
MW
h/a]
I 0
.00
01
1
0.0
00
0 |
0.0
00
0 1
0
.00
96
| 0
.00
96
| 0
.00
00
SANTA ROSA 138kV
i S
AID
I[h
/Ca]
| S
AIF
I[l/
Ca]
| E
IC[M
?/a]
|
ENS[
MW
h/a]
|
SEA
R[M
Wh/
a]]
SES[
MW
h/a]
I 0.
1850
|
0.0
30
8 ]
0.0
00
0 ]
15.0
757
| 1
5.0
75
7 |
0.0
00
0
AT
U
ST
A
RO
SA
| S
AID
I[h/
Ca]
I S
AIE
T[l
/Ca]
I E
IC[M
$/a]
|
EH
S[H
Wh/
a]
[ SE
AR
[MW
h/a]
| SE
S[M
Wh/
a]|
1.02
78
I 0
.20
56
I 0
.00
00
| 8
3.7
53
6 |
83.7
536
| 0.
0000
ST
A
RO
SA
TR
N1
SA
IDI[
h/C
a]|
SA
IFI(
l/C
a]]
EIC
[M$/
a]
| EN
S[M
Wh/
a]
¡ SE
AR
[MW
h/a]
| SE
S[M
Wh/
a]¡
0.15
42
| 0.
0257
|
0.0
00
0 |
12.5
530
| 12
.563
0 |
0.0
00
0
STA
RO
SA
46
TR
PI
SA
IDIt
WC
a]!
SA
IFI[
l/C
a] |
E
IC[M
?/a]
¡
ENS[
MW
h/a]
|
SEA
R[M
Wh/
a][
SES[
MW
h/a]
| 0.
1542
|
0.02
57
| 0
.00
00
| 12
.563
0 ]
12.5
630
| 0.
0000
TRANS ELECTRIC !
ANÁLISIS DE CONFIABILIDAD PARA EL AGENTE EEQ S.A.
|
DIgSILENT
| Proyecto EEQ S.A.
¡
CON TRANSFORMADOR EN PARALELO AL ATU 230/138 kV
| PowerFactory
¡I
1 13.0.219
! Fecha 27/08/2003
Análisis de Confiabilidad
Modo Común
Si
| Barra y Terminal
Si
Linea
Si
| Transformador
Si
Caso de Estudio: Caso de Estudio
| Anexo:
/ 1
•Resumen del Sistema
índice de Frecuencia de Interrupción Promedio del SisteraaAIFI =
0.087546 1/Ca
índice de Frecuencia de Interrupción Promedio del ClienteAIFI =
O.OS7546 1/Ca
índice de Duración de Interrupción Promedio del Sistema SAIDI =
0.525
h/Ca
índice de Duración de Interrupción Promedio del Cliente CAÍDI =
5.993
hÍndice de Disponibilidad del Servicio Promedio
ASAI
=
0.9999401084
índice de Indisponibilidad del Servicio Promedio
ASUI
=
0.0000598916
Energia no Suministrada
ENS
=
42.754
MWh/a
Energia no Suministrada Promedio
AENS
=
21.377
MWh/Ca
índice de Racionamiento por Cliente Promedio
ACGI
=
21.377
MWh/Ca
Costos de Interrupción Esperados
EIC
=
0.000
M$/a
Valoración de la Energia Interrumpida
IEAR
=
0.000
S/kWh
SAIDI[h/Ca]
0.5247
SAIFICl/Ca]
0.0875
BIC[M$/a]
O.QOOO
ENS[MWh/a]
42.7538
SEAR[MWh/a]
42.7538
SES[MWh/a]
0.0000
] TRANSELECTRIC
|
ANÁLISIS DE CONFIABILIDAD PARA EL AGENTE EEQ S.A.
|
[
CON TRANSFORMADOR EN PARALELO AL ATU 230/138 kV
I I
|
DIgSILENT
| 2 o wer Factor y
I 13.0.219
I proyecto EEQ
S.A.
| Fecha 27/08/2003
1 1
1 Análisis de Confiabilidad
I
1 I I Modo Común
Si
|| Línea
SI ¡
| Caso de Estudio: Caso de Estudio
1 Interrupciones de Carga
| Nombre
1 EEQ
TRN
1 EEQ
TRP
Barra y Terminal
Transformador
|
LPIT
|
ch/a
I 0.52
I 0.52
LPIF
C/a
0.09
0.09
SiSi
AID
LPENS
h
MMh/a
5.99
20.65
5.99
22.11
| Anexo:
LPEIC
ACIF
k$/a
I/a
0.00
0.09
0.00
0.09
I I 1 I
/ 1 1
ACIT |
h/a |
0.52 |
0.52 |
| TRANS ELECTRIC
1 1
|
ANÁLISIS DE CONFIABILIDAD PARA EL AGENTE ESQ S.A.
1 CON TRANSFORMADOR EN PARALELO Al ATU 230/138 kV
I
1 DlgSILENT
| Proyecto EEQ S.A.
I
1 13.0.219
1 Fecha 27/08/2003
I
| Análisis de Confiabilidad
]
I I | Modo Común
1 Línea
1 Caso de Estudio:
| Barras
I Nombre
1 3/E(5)
1 S/B(6)
I Subestación!
I S/E(8)
| Sufaestación2
| Subestación2
1 S/E(1)
SiSí
Caso de Estudio
/BTRN
/BTRP
/B138 kV
/BATU
/STA ROSA 46 TRP
/STA ROSA TRN
/SANTA ROSA 138kV
1 Barra y Terminal
| Transformador
I AIT
1 h/a
1 1.24
|
1.24
|
1.03
|
1.03
1 0.52
1 0.52
1 0.22
AIF
I/a
0.24
0.24
0.21
0.21
0.09
0.09
0.04
1 1Si
|Sí
|
| Anexo:
/ i ]
AID
Ih
1
5.5.5. 5. 5.5,5.
15
I15
I00
I00
I99
I99
I99
1
1 T
RA
NS
EL
EC
TR
IC
] A
NÁ
LIS
IS
DE
CO
N V
IAB
ILID
AD
PA
RA
EL
A
GE
NT
E|
CO
N T
RA
NSF
OR
MA
DO
R E
N P
AR
AL
EL
O A
L A
TU
2
3(
1 I
EEQ
S
.A.
| D
IgS
ILE
HT
| P
roy
ecto
E
EQ
S
.A.
]
I 1
3.0
.21
9
1 F
echa
27
/08/
2003
|
I A
náli
sis
de
Co
nfi
ab
ilid
ad
|
1 I 1 M
odo
Com
ún|
Lin
ea
=
I C
aso
de
Est
ud
io:
caso
de
Si
Si
Es tu
dio
| B
arr
a y
Ter
min
al!
Tra
nsf
orm
ado
r
! IS
i !
Si
I
1 A
nexo
: /
1 ]
| C
on
tin
gen
cias
I
I T
RN
ST
A
RO
SA|
TR
P S
TA
R
OS
A1
11
1! |
AT
U
ST
A
ROSA
Tra
nsf
orm
ado
rI
i1
11
SA
IDI[
h/C
a]
0.0
00
1
23
0/1
38
kV
SA
IDI[
h/C
a]
0.0
00
1
1 SA
NTA
RO
SA
138W
1 |
SA
IDI[
h/C
a]!
I 0
.21
58
I
STA
R
OSA
TR
N1 1
SA
IDI[
h/C
a]
0.1
5-3
2
ST
A R
OSA
4
5 T
RP
| S
AID
IIh
/Ca
]I
0.1
S4
2
|
SA
IFI[
l/C
a] |
I 0
.00
00
[
|
SA
IFI[
l/C
a] |
| 0
.00
00
1
1 S
AIF
I[l/
Ca]
I|
0.0
36
0
I
| S
AIF
I[l/
Ca] |
| 0
.02
57
!
| S
AIF
I[l/
Ca]
| 0
.02
57
EIC
[M?/
a]0
.00
00
EIC
[M$/
a]0
.00
00
EIC
[M$/
al0
.00
00
EIC
[M$/
a]0
.00
00
EIC
[M$/
a]0
.00
00
EN
S[M
Wh/
a]0
.00
96
ENS
[Míí
h/a]
0.0
09
6
EN
S[M
Wh/
a]1
7.5
88
3
ENS
[MW
h/a]
12
.56
30
EN
S[M
Wh/
a]1
2.5
63
0
1 1S
EA
R[M
Hh/
a]|
SES[
MW
h/a]
I
I I
0.0
09
6 !
0.0
00
0 |
1
I I I ISE
AR
[MW
h/a] |
SE
S[M
Wh/
a]
] |
10
.00
96
| 0
.00
00
I |
[ 1 !;
SEA
R[M
Wh/
a] I
SES[
MW
h/a]
1
[ |
17
.58
83
1 0
.00
00
| I
1 1 1SE
AR
[MW
h/a]
1 SE
SEM
Wh/
a]
| |
|1
2.5
63
0 |
0.0
00
0 |
] | 1 1
I SE
AR
[MW
h/a]
[ SE
S[M
Wh/
a]
1
| |
; 1
2.5
63
0
I 0
.00
00
I |
|
TRANSELECTRIC |
ANÁLISIS DE CONFIABILIDAD PARA EL AGENTE EEQ S.A.
|
DIgSILENT
| Proyecto EEQ S.A.
|
CON TRANSFORMADOR EN PARALELO AL ATU 230/138 kV Y
] PowerFactory |
!
EL ANILLO A NIVEL DE 138 kV
|
13.0.225
[ Fecha 8/11/2003
Análisis de Confiabilidad
Enumeración de Estados
- Red, Análisis de conexiones
- curva de carga
- Definición de interrupciones
: Ignore definiciones existentes
Selección
= Selección
Selección
= General Conjunto
Si
= Modo Común
I Si
= Segundas faltas independientes
Si
= Barra y Terminal
1 Si
= Faltas a tierra múltiples
Si
= Linea
1 Si
= Generadores/redes externas
Si
= Transformador
1 Si
= Mantenimiento
Caso de Estudio: Caso de Estudio
1 Anexo:
/ 1
Resumen del Sistema
índice de Frecuencia de Interrupción Promedio del SistemaAIFI =
0.102156 1/Ca
índice de Frecuencia de Interrupción Promedio del ClienteAIFI
=
0.102166 1/Ca
índice de Duración de Interrupción Promedio del Sistema SAIDI =
0,609
h/Ca
índice de Duración de Interrupción Promedio del Cliente CAIDI =
5.965
híndice de Disponibilidad del Servicio Promedio
ASAI
=
0.9999304285
índice de Indisponibilidad del Servicio Promedio
ASUI
=
0.0000695715
Energia no suministrada
ENS
=
42.957
MWh/a
Energia no Suministrada Promedio
AENS
=
21.478
MWh/Ca
índice de Racionamiento por Cliente Promedio
ACCI
=
21.478
MWh/Ca
Costos de Interrupción Esperados
EIC
=•
0.000
M?/a
Valoración de la Energia Interrumpida
IEAR
=
0.000
$/l;Wh
SAIDI[h/Ca]! SAIFl[l/Ca]| EIC[M$/a] | ENS[MWh/a] ] SEAR[MWh/a]¡ SES[MWh/a] |
|0.6094 1
0.1022 1
0.0000 [
42.9566 |
42.9566 I
0.0000 |
|
| TRANSELECTRIC
I
ANÁLISIS DE CONFIABILIDAD PAPA EL AGENTE EEQ S.A.
[ |
CON TRANSFORMADOR EN PARALELO AL ATU 230/138 kV X
I |
EL ANILLO A NIVEL DE 138 kV
| Análisis de Confiabilidad
] -
Enumeración de Estados
I - Red, Análisis de conexiones
| -
curva de carga
¡ Selección
= Selección
1 Si
= Modo Común
i Si
= Barra y Terminal
| Si = Linea
| Si = Transformador
I DlgSILENT
I PowerFactory
1 13.0.225
- Definición de interrupciones
: Ignore
Selección
s
I si
I si
I si
I si
1 Proyecto EEQ
S.A.
I Fecha 8/11/2003
definiciones existentes
1 1 1 I 1 I
General Conjunto
I= Segundas faltas independientes
1= Faltas a tierra múltiples
I= Generadores/redes externas
I= Mantenimiento
|
-
| Caso de Estudio: caso de Estudio
| Interrupciones de Carga
I Nombre
| EEQ TRH
| EEQ TRP
I LPIT
] ch/a
|
0.61
|
0.61
LPIF
c/a
0.10
0.10
AID
LPENS
h
MWh/a
5.97
18.03
5.97
24.93
I Anexo:
LPEIC
ACIF
k$/a
I/a
0.00
0.10
0.00
0.10
/ 1
1
ACIT |
h/a |
0.61 |
0.61 |
TRANSELECTRIC
ANÁLISIS DE CONFIABILIDAD PARA EL AGENTE EEQ S.A.
CON TRANSFORMADOR EN PARALELO AL ATU 230/138 kV Y
EL ANILLO A NIVEL DE 138 kV
DlgSILENT
powerFactory
13.0.225
Proyecto EEQ S.A.
Fecha 8/11/2003
Análisis de Confiabilidad
- Enumeración de Estados
- Red, Análisis de conexiones
- curva de carga
~ Definición de interrupciones
: Ignore definiciones existentes
Selección
= Selección
Selección
=Sí
= Modo Común
1
SiSi
= Barra y Terminal
| Si
Si
= Línea
! Sí
Sí
= Transformador
I
Sí
General Conjunto
= Segundas faltas independientes
= Faltas a tierra múltiples
= Generadores/redes externas
= Mantenimiento
Caso de Estudio:
Barras
Nombre
VIC 138kV
S/E(5)
5/E{6)
POM 13-SkV
Subestaciónl
S/E(8)
ROS 138 kV
ROS 138kV
S/Efl)
SEAL 138 kV
POM
POM 138 kV
EUG 13SkV
S/E 19 138W
CALD 138 kV
Caso de Estudio
/VIC 138kV
/BTRN
/BTRP
/POM 13.8kV
/B138 kV
/BATU
/STA ROSA 46 TRP
/STA ROSA TRN
/SANTA ROSA 138kV
/SEAL 138kV
/POM 230kV
/POM 138 kV
/Eug. Espejo
/S/E 19 138kV
/CALD 138kV
AIT
h/a
1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
.58
.32
.32
.02
.02
.02
.61
.61
.30
.21
.21
.18
.15
.15
.15
AIF
I/a
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
.09
.26
.26
.20
.20
.20
.10
.10
.05
.04
.04
.03
.03
.03
.03
| Anexo:
/ 1
AID
h 1 5 5 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5
.45
.18
.18
.98
.98
.98
.97
.97
.97
.97
.97
.96
.93
.94
.95
TRANSELECTRIC
1
ANÁLISIS DE CONFLABILIDAD PARA EL AGENTE EEQ S.A.
1
DIgSILENT
] Proyecto EEQ S.A.
1 CON TRANSFORMADOR EN PARALELO AL ATU 230/138 kV Y
| PowerFactOry
1
I EL ANILLO A NIVEL DE 138 kV
|
13.0.225
| Fecha 8/11/2Ü03
Análisis de Confiabilidad
Enumeración de Estados
- Red, Análisis de conexiones
- curva de carga
•
- Definición de interrupciones
: Ignore definiciones existentes
Selección
~ Selección
Selección
= General Conjunto
Si
= Modo Común
I Si
= Segundas faltas independientes
Si
= Barra y Terminal
1 Si
= Faltas a tierra múltiples
Si
= Linea
| Si
= Generadores/redes externas
Si
= Transformador
| Si
= Mantenimiento
Caso de Estudio: Caso de Estudio
1 Anexo:
/ 1
Contingencias
TRN STA ROSA
TRP STA ROSA
I S
AID
I[h
/Ca]
[ S
AIF
I[l/
Ca
Jl
EIC
[M?/
a]
| E
NS
[MW
h/a]
|
SE
AR
[MW
h/a]
| S
ES
[MW
h/a]
|
]|
0.0
00
1
¡ 0
.00
00
i 0
.00
00
| 0
.00
82
| 0
.00
82
I 0
.00
00
I |
RO
S_SE
AL
138k
VSANTA ROSA 138kV
I SAIDI[h/Ca]| SAIFItl/Ca]I EIC[M$/a] | ENS[MWh/a] ¡ SEAR[MWh/a)| SES[MWh/a] |
|I
0.0001 |
0.0001 I
0.0000 |
0.0038 ]
0.0038 |
0.0000 |
|
SANTA ROSA 13SkV
I S
AID
I[h
/Ca
]|
SA
IFI[
l/C
a]|
E
IC[M
?/a
] |
EN
S[M
Wh/
a]
| S
EA
R[M
Wh/
a]|
SE
S[M
Wh/
a]
| J
! 0
.30
42
| 0
.05
07
| 0
.00
00
| 2
1.4
39
1
| 2
1.4
39
1
[ '0
.00
00
| \A
RO
SA T
RN
] SAIDI[h/Ca][ SAIFI[l/Ca]I EIC[M$/a]
] ENS[MWn/a]
1 SEKR [MWh/a] I SES[MWh/a] i
||
0.1521 t
0.0253 I
0.0000 | 10.7195 |
10.7195 1
0.0000 I
|
STA
R
OSA
-36
TR
PI
SA
IDI[
h/C
a]I
SA
lFI[
l/C
a]|
E
IC[M
$/a
] |
EN
S[M
Wh/
a]
1 S
EA
R[M
Wh/
a]¡
SE
S[M
Wh/
a]
I I
] 0.1
521
| 0
.02
53
1
0.0
00
0 |
10
.71
95
| 10.7
195
j
0.0
00
0 I
I
TRANSELECTRIC
1
ANÁLISIS DE CONTABILIDAD PARA EL AGENTE EEQ S.A.
|
DIgSILENT
¡ Proyecto EEQ S.A.
1 CON TRANSFORMADOR EN PARALELO AL ATU 230/138 kV Y
| PowerPactory |
] EL ANILLO A NIVEL DE 138 kV
|
13.0.225
| Fecha 8/11/2003
Análisis da Confiabilidad
- Enumeración de Estados
- Red, Análisis de conexiones
- curva de carga
- Definición de interrupciones
: ignore definiciones existentes
Selección
= Selección
Selección
= General Conjunto
Si
= Modo Común
! si
= Segundas faltas independientes
si
= Barra y Terminal
I si
= Faltas a tierra múltiples
Si
= linea
¡ si
= Generadores/redes externas
Si
= Transformador
I si
= Mantenimiento
caso de Estudio: Caso de Estudio
| Anexo:
/ i
Resumen del Sistema
índice de Frecuencia de Interrupción Promedio del SisteraaAIFI
=
0.097361 1/Ca
índice de Frecuencia de Interrupción Promedio del ClienteAIFI =
0.097361 1/Ca
índice de Duración de Interrupción Promedio del Sistema SAIDI =
0.579
h/Ca
índice de Duración de Interrupción Promedio del Cliente CAIDI =
S.951
híndice de Disponibilidad del Servicio Promedio
ASAI
=
0.9999338609
índice de Indisponibilidad del Servicio Promedio
ASUI
=
0.0000661391
Energia no suministrada
ENS
=
40.837
MWh/a
Energia no Suministrada Promedio
AENS
=
20.419
MWh/Ca
índice de Racionamiento por Cliente Promedio
ACCI
=
20.419
MWh/Ca
Costos de Interrupción Esperados
EIC
=
0,000
M$/a
Valoración de la Energia Interrumpida
IEAR
=
0.000
$/kííh
SAIDI[h/Ca]
0.5794
SA
IFI[
1/C
a]0.
0974
EIC
[M$/
a]0
.00
00
ENS[
MW
h/a]
40
.83
73
SEA
R[M
Wh/
a]4
0.8
37
3SE
S[M
ííh/
a]0
,00
00
! TRANSE LE CTRIC |
ANÁLISIS DE CONFIABILIDAD PARA EL AGENTE EEQ S.A.
I |
CON TRANSFORMADOR EN PARALELO AL ATU 230/138 kV Y
|
I
EL ANILLO A NIVEL DE 138 kV
I Análisis de Confiabilidad
I - Enumeración de Estados
| -
Red, Análisis de conexiones
| -
curva de carga
1 Selección
= Selección
| Si = Modo Común
| Si = Barra y Terminal
1 sí
= Linea
1 si
= Transformador
I DIgSILENT
i PowerFactory
I 13.0.225
- Definición de interrupciones
: Ignore
Selección
=| Si
| Si
! Sí
I sí
| Proyecto EEQ S.A.
| Fecha 8/11/2003
definiciones existentes
1 I 1 1 1 1
General Conjunto
¡= Segundas faltas independientes
I= Faltas a tierra múltiples
I= Generadores/redes externas
I= Mantenimiento
I
I Caso de Estudio: Caso de Estudio
| Interrupciones de Carga
| Hombre
I EEQ TRN
| EEQ TRP
I LPIT
I Ch/a
|
0.58
[ 0.58
LPIF
C/a
0.10
0.10
AID
LPENS
h
MWh/a
5.95
17.14
5.95
23.70
I Anexo:
LPEIC
ACIF
k?/a
I/a
0.00
0.10
0.00
0.10
/ 1
1
ACIT |
h/a |
0.58 |
0.58 |
| TRANS ELECTRIC |
ANÁLISIS DE CONFIABILIDñD PARA EL AGENTE EEQ S.
1 |
CON TRANSFORMADOR EN PARALELO Al ATU 230/138 kV
I 1
EL ANILLO .A NIVEL DE 138
kV
\s de Confiabilidad
I -
Enumeración de Estados
| - Red, Análisis de conexiones
| -
curva de carga
1 Selección
= Selección
Selección
| Si
= Modo Común
1 si
1 Si
= Barra y Terminal
1
siI
Si
= Linea
1 Si
| Si
= Transformador
I Si
- Definición de
General Conjunto
A.
I
DIgSILENT
I Proyecto EEQ S.A.
|
|
13.0.225 | Fecha 8/11/2003
|
1 I !interrupciones
: ignore definiciones existentes
1 1= Segundas faltas independientes
|•= Faltas a tierra múltiples
|= Generadores/redes externas
]= Mantenimiento
1
i Caso de Estudio: Caso de Estudio
1 Barras
AIT
I Nombre
h/a
| S/E(S)
/BTRP
1.29
¡ S/E(5)
/BTRN
1.29
1 POM 13.8kV
/POM 13.8kV
1.02
| S/E(8)
/BATU
1.02
| ROS 138kV
/STA ROSA 46 TRP
0.58
1 ROS 138kV
/STA ROSA TRN
0.58
1 S/E(1)
/SANTA ROSA 138kV
0.27
| POM 138kV
/POM 138 kV
0.24
J SEAL 138kV
/SEAL 138kV
0.21
J POM
/POM 230kV
0.21
| VIC 138kV
/VIC 138kV
0.18
| EUG 138kV
/Eug. Espejo
0.15
| S/E 19 138kV
/S/E 19 138kV
0.15
I CALO 138kV
/CALD 138kV
I 0.15
| Anexo:
/ 1 I
AIF
AID
1I/a
0.25
0.25
0.20
0.20
0.10
0.10
0.05
0.04
0.04
0.04
0.03
0.03
0.03
0.03
h
!
5.15
|5.15
|4.97
|4.97
|5.95
I
5.95
|5.95
'
i5.95
[5.95
15.95
15.94
15.91
I5.92
I5.93
I
TRANSELECTRIC
|
ANÁLISIS DE CONFIABILIDAD PARA. 3L AGENTE EEQ S.A.
1
DlgSJLENT
| Proyecto EEQ S.A.
1 CON TRANSFORMADOR EN PARALELO AL ATU 230/133 kV Y
| PowerFactory
¡I
EL ANILLO A NIVEL DE 138 kV
I
13.0.225
[ Fecha 8/11/2003
Análisis de Confiabilidad
Enumeración de Estados
- Red, Análisis de conexiones
- curva de carga
- Definición de interrupciones
: Ignore definiciones existentes
Selección
= Selección
Selección
= General Conjunto
Si
= Modo Común
1
Si
= Segundas faltas independientes
Si
= Barra y Terminal
| Si
= Faltas a tierra múltiples
Si
= Linea
I Si
= Generadores/redes externas
Si
= Transformador
I Si
= Mantenimiento
Caso de Estudio: Caso de Estudio
] Anexo:
/ 1
Contingencias
TRN STA ROSA
TRP STA ROSA
! S
AID
I[h
/Ca
]]
SA
IFI[
l/C
a]|
E
IC[M
$/a
] 1
EN
S[M
Wh/
a]
| S
EA
R[M
Wh
/a]|
S
ES
[MW
h/a]
1
i|
0.0
00
1
| 0
.00
00
1
0.0
00
0 I
0.0
08
2 |
0.0
08
2 |
0.0
00
0 [
\U S
TA
RO
SA
ATU_POM
| S
AID
I[h
/Ca
]|
SA
IFIU
/Ca
] |
EIC
[M
$/a
] 1
EN
S[M
Wh/
a]
| S
EA
R[M
Wh/
a]I
SE
S[M
Kh
/a]
| |
! 0
.00
01
| 0
.00
00
1
0.0
00
0 ]
0.0
08
2 |
0.0
08
2
| 0
.00
00
| |
SANTA ROSA 138KV
! S
AID
I[h
/Ca
]|
SA
IFI[
l/C
a]|
E
IC[M
$/a
] |
EN
S[M
Wh/
a]
1 S
EA
R[M
Wh/
a]I
SE
S[M
Wh/
a]
\ 0
.27
37
I 0
.04
56
|
0.0
00
0
¡ 1
9.2
95
2
] 1
9.2
95
2
¡ 0
.00
00
¡ ¡
STA
R
OSA
T
RN
I S
AID
I[h
/Ca
]|
SA
IFI[
l/C
a)|
E
IC[M
$/a
] |
EN
StM
Wh/
a]
1 S
EA
R[M
Wh
/a]|
S
ES
[MW
h/a]
|
|I
0.1
52
1
1
0.0
25
3
1
0.0
00
0 [
10
.71
95
I
10
.71
95
|
0.0
00
0 |
|
STA
R
OSA
46
T
RP
I S
AID
I[h
/Ca
]|
SA
IFI[
l/C
aj|
E
IC[M
$/a
] |
EN
S[M
Wh/
a]
| S
EA
R[M
Wh/
a]I
SE
S[M
Wh/
a]
[ |
| 0.1
521
| 0
.02
53
| 0
.00
00
| 1
0.7
19
5
| 10.7
135
I
0.0
00
0
| |
TRANSELECTRIC [
ANÁLISIS DE CONFIABIHDAD PARA EL AGENTE EEQ S.A.
|
DIgSILENT
1 Proyecto EEQ S.A.
I COH TRANSFORMADOR EN PARALELO AL ATU 230/138 kV Y
| PowerFactory
¡|
EL ANILLO A NIVEL DE 138 kV
"•
|
13.0.225
| Fecha 8/11/2003
Análisis de Confiabilidad
Enumeración de Estados
- Red, Análisis de conexiones
- curva de carga
- Definición de interrupciones
: Ignore definiciones existentes
Selección
= Selección
Selección
= General Conjunto
Si
= Modo Común
! si
= Segundas faltas independientes
si
= Barra y Terminal
I Sí
= Faltas a tierra múltiples
Si
= Linea
I Sí
= Generadores/redes externas
SÍ
= Transformador
| Sí
= Mantenimiento
Caso de Estudio: Caso de Estudio
| Anexo:
/ 1
Resumen del Sistema
índice de Frecuencia de Interrupción Promedio del SistemaAIFI =
0.102414 1/Ca
índice de Frecuencia de Interrupción Promedio del ClienteAIFI =
0.102414 1/Ca
índice de Duración de Interrupción Promedio del Sistema SAIDI =
0.610
h/Ca
índice de Duración de Interrupción Promedio del Cliente CAIDI =
5.953
híndice de Disponibilidad del Servicio Promedio
ASAI
=
0.9999304007
índice de Indisponibilidad del Servicio Promedio
ASUI
=
0.0000695993
Energía no Suministrada
ENS
=
42.974
MWh/a
Energía no suministrada Promedio
AENS
=
21.487
MWh/Ca
índice de Racionamiento por Cliente Promedio
ACCI
=
21.487
MWh/Ca
Costos de Interrupción Esperados
EIC
=
0.000
M$/a
Valoración de la Energía Interrumpida
IEAR
=
0.000
?/kWh
SAIDI[h/Ca]
0.6097
SAIFI[1/Ca}
0.1024
EIC[M$/a]
0.0000
ENS[MWh/a]
42.9737
SEARIMWh/a]
42.9737
SES[MWh/a]
0.0000
TRANSELECTRIC
1
ANÁLISIS DE COHFI?
|
CON TRANSFORMADOR
1 EL ANII
Análisis de Confiabilidad
Enumeración de Estados
- Red, Análisis de conexiones
- curva de carga
\BILIDAD PARA EL AGENTE EEQ S.A.
|
DIgSILEÑT
] Proyecto EEQ S.A.
jLO A NIVEL DE 138 kV
I
13.0.225
I Fecha 8/11/2003
- Definición de interrupciones
: ignore definiciones existentes
Selección
= Selección
Selección
= General Conjunto
Si
= Modo Común
! Si
= Segundas faltas independientes
Si
= Barra y Terminal
I Si
= Faltas a tierra múltiples
Si
= Linea
1
si
= Generadores/redes externas
Si
= Transformador
I Si
= Mantenimiento
| Caso de Estudio: Caso de Estudio
I Interrupciones de Carga
] Hombre
| EEQ TRN
i EEQ
TRP
| Anexo:
I LPIT
LPIF
AID
LPENS
LPEIC
ACIF
I Ch/a
C/a
h
MWh/a
kS/a
I/a
|
0.61
0.10
5.95
18.0-5
0.00
0.10
|
0.61
0.10
5.95
24.94
0.00
0.10
/ -1
ACIT
h/a
0.61
0.61
TRANSELECTRIC |
ANÁLISIS DE CONFIABILIDAD PARA EL AGENTE EEQ S.A.
!
DIgSiLENT
1 Proyecto EEQ S.A.
|t
r'rM TDTiMQ irnTÍMUnriQ PM DfiDnT TTH IiT, ZlT1!! 9^n/1^íí W
v
T
r>rt
Tltü
^tria *•-*•.-**-*!
1
|
L-UIN
IK/UNoE UKrTHJJUA
EiN
r.tt_KrvJjülAJ
rvJJ rt-lU ¿o U/
_L JO KV
I EL ANILLO A NIVEL DE 138 kV
Análisis de Confiabilidad
Enumeración de Estados
- Red, Análisis de conexiones
- curva de carga
| Selección
= Selección
Selección
Si
= Modo Común
I
SiSi
= Barra y Terminal
1
SiSi
= Linea
1
Si¡
Si
= Transformador
I Si
- Definición de
General Conjunto
1
i t VÍV^A.Í; o^
t_*
Ji_y
|
• —
— —
'"
— -•
•
I 13.0.225
| Fecha 8/11/2003
1 I i 1interrupciones : Ignore definiciones existentes
| |= Segundas faltas independientes
|= Faltas a tierra múltiples
[= Generadores/redes externas
¡= Mantenimiento
I
Caso de Estudio: Caso de Estudio
1 Barras
I AIT
[ Nombre
h/a
S/E (6}
/BTRP
1.32
S/E (5}
/BTRN
1.32
POM 13.8kV
/POM 13.8kV
1.02
Subestaciónl
/B138 hV
1.02
S/E(8)
/BATU
1.02
ROS 138kV
/STA ROSA 46 TRP
0.61
ROS 138KV
/STA ROSA TRN
0.61
S/E(1)
/SANTA ROSA 138kV
0.30
POM 138kV
/POM 138 kV
0.24
SEAL 133kV
/SEAL 138kV
0.21
POM
/POM 230kV
0.21
VIC 138kV
/VIC 138kV
0.18
EUG 138kV
/Eug. Espejo
0.15
S/E 19 138JEV
/S/E 19 138kV
0.15
| CALO 138W
/CALD 138W
0.15
AIF
I/a
0.26
0.26
0.20
0.20
0.20
0.10
0.10
0.05
0.04
0.04
0.04
0.03
0.03
0.03
0.03
| Anexo:
/ 1 |
AID
|h
1
5.17
!5.17
]
4.97
I4.97
I4.97
I
5.95
I5.95
I5.95
I
5.95
I5.95
I5.95
I5.95
I5.92
|5.93
|5.93
!
TRANSELECTRIC
|
ANÁLISIS DE CONFIABILIDAD PARA EL AGENTE EEQ S.A.
1
DIgSILENT
1 Proyecto EEQ S.A.
1 COK TRANSFORMADOR EN PARALELO Al ATU 230/138 kV Y
1 PowerFactory |
I EL ANILLO A NIVEL DE 138 kV
I
13.0.225
| Fecha 8/11/2003
Análisis de Confiabilidad
-
Enumeración de Estados1
- Red, Análisis de conexiones
- curva de carga
- Definición de interrupciones
: Ignore definiciones existentes
Selección
= Selección
Selección
= General Conjunto
Si
= Modo Común
I Si
= Segundas faltas independientes
Si
= Barra y Terminal
[ si
= Faltas a tierra múltiples
Si
= Linea
1 Si
= Generadores/redes externas
Si
= Transformador
I Si
= Mantenimiento
Caso de Estudio; Caso de Estudio
I Anexo:
/ 1
Contingencias
TRN STA ROSA
TRP STA ROSA| SAIDI[h/Ca]l SAIFI[l/Ca]| EIC[M$/a] | ENS[MWh/a] | SEAR[MWh/a]| SES[MWh/a] I
|1
0.0001 I
0.0000 |
0.0000 |
0.0082 [
0.0082 |
0.0000 |
|
VIC_POM 138kV C2
SANTA ROSA 138kV
! S
AID
I[h
/Ca]
I S
AIF
I[l/
Ca
][
EIC
[M?/
a]
1 E
NS
[MW
h/a]
|
SE
AR
[MW
h/a]
l S
ES
[MW
h/a]
|
][
0.0
00
1
I 0
.00
01
| 0
.00
00
| 0
.00
41
| 0
.00
41
J 0
.00
00
1
|
SAN
TA
RO
SA
138k
V|
SA
IDI[
h/C
a]|
S
AIF
I[l/
Ca
]l
EIC
[M$
/a]
[ E
NS
[MW
h/a]
1
SE
AR
[MW
h/a]
| S
ES
[MW
h/a]
|
||
0.3
04
2 |
0.0
50
7 1
0.0
00
0 I
21
.43
91
I 2
1.4
39
1
] 0
.00
00
1
|
ST
A
RO
SA
TR
N|
SA
IDI[
h/C
a]|
S
AIF
I[l/
Ca
]|
EIC
[M$
/a]
| E
NS
[MW
h/a]
|
SE
AR
[MW
h/a]
! S
ES
[Mií
h/a
] |
I|
0.1
521
| 0
.02
53
| 0
.00
00
| 1
0.7
19
5
| 1
0.7
19
5
¡
0.0
00
0 |
|
STA
RO
SA
46
TR
P|
SA
IDI[
h/C
a]I
SA
IFI[
l/C
a]I
E
IC[M
$/a
J |
EN
S[M
Wh/
a]
I S
EA
R[M
Wh/
a]|
SE
S[M
Wh/
a]
[ 1
I 0.1
521
I
0.0
25
3
1 0
.00
00
| 1
0.7
19
5
1 1
0.7
19
5
I 0
.00
00
I I
Recommended