ESCUELA POLITÉCNICA NACIONAL
FACULTAD DE INGENIERÍA ELÉCTRICA
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA
ELÉCTRICA ESPACIAL
TESIS PREVIA A LA OBTENCIÓN DEL TITULO DE
INGENIERO ELÉCTRICO
LUIS FERNANDO ARIAS ROMÁN
QUITO, MARZO DEL 2000
DEDICATORIA
Al Gran Realizador de todas las cosasf quienhace posible que podamos maravillamos cada
día con el milagro de la vida y delconocimiento.
A mis Padres por su. apoyo incondicional,A Alexita por estar siempre presente.
AGRADECIMIENTO
A la Escuela Politécnica Nacional por todoslos conocimientos brindados a través de los
años de vida universitaria.A todos mis compañerosr amigos y hemianos,
por compartir parte de sus vidas.A los Ings. Roberto Guerra y José Herrera por
abrirme las puertas al plano profesional.A los Ings. de la Empresa Eléctrica Quito.
Un agradecimiento muy especial allng* MillónToapantaf Director de Tesis, que gracias a su
apoyo técnico y moral hizo posible larealización de esta Tesis.
Certifico que la presente tesis fue
realizada en su totalidad por:
Arias Román Luis Fernando.
^x^-fag-jVIü to n/T qapjjita-Oy o sDIRECTOR DE TESIS
ÍNDICE
CAPÍTULO í
GENERALIDADES „ 1
1.1. Introducción , 2
1.2. Objetivo 4
1.3. Alcance 4
CAPITULO II
Comportamiento de la carga eléctrica de los consumidores 6
2.1. Análisis del uso final de la energía eléctrica 7
2.2. Curvas de carga eléctrica 10
3.3. Densidad de carga eléctrica 25
3.3.1. La densidad de carga varía con la Idealización 26
3.4. Expansión del sistema de Distribución basada en el crecimiento de carga
eléctrica espacial 28
3.4.1. La distribución espacial de carga define las necesidades del sistema
de Distribución 28
3.4.2 Extensión del sistema de mecanismos que conducen el crecimiento de
la carga 29
3.5. Curvas de crecimiento de carga eléctrica 30
3,5.1 Crecimiento de carga espacial y la curva característica "S" 31
CAPITULO IV
Modelo de pronóstico de carga eléctrica espacial 34
4.1. Descripción general del programa de pronóstico de carga eléctrica
espacial (MPCES) 35
4.2. Pronóstico de carga 35
4.2.1 Pronóstico de carga mediante proyección de cargas históricas 36
4.2.2 Nuevas técnicas de pronóstico de carga 38
4.3. Parámetros del modelo de pronóstico de carga 41
4.3.1 Uso futuro de la tierra 41
4.3.2 Requerimientos eléctricos futuros de carga y clasificación del uso de la
tierra 43
4.3.3 Técnicas de saturación de la tierra aplicada a la distribución de la
población en mícroáreas urbanas para la estimación de consumos 45
4.3.4 Métodos para la fijación del factor de saturación por microáreas 47
4.3.4.1 Determinación del factor de saturación por microárea 47
4.3.4.2 Método Directo .' 47
4.3.4.3 Método Indirecto 49
4.4. División del área de estudio 50
4.4.1 División por microáreas 50
4.5. Fuente y extracción de datos 52
4.6. Información proporcionada por el modelo de pronóstico de carga 53
4.7. Restricciones al modelo de pronóstico de carga 54
CAPÍTULO V
Aplicación del modelo de pronóstico de carga eléctrica espacial 56
5.1. Estructura de la base de datos del programa (MPCES) 57
5.1.1 Definición de campos y registros 58
5.2. Área de estudio 63
5.3. Aplicaciones matemáticas de cálculo aplicadas al Programa de pronóstico de
carga (MPCES) 65
5.4. Uso de los formularios y módulos de ingreso de datos del programa
(MPCES) 69
5.5. Uso de los formularios y módulos de resultados del programa (MPCES) 75
5.5.1. Resultados del programa para el área total de servicio del primario
57A, de la subestación Pomasqui 80
5.6. Análisis de los resultados obtenidos mediante el modelo de pronóstico
de caraa 84
CAPITULO VI
Conclusiones y Recomendaciones 89
6.1.- Conclusiones 90
6.2.-Recomendaciones 92
Referencias Bibliográficas 93
Anexos. 96
Anexo 1: Manual de usuario del programa MPCESvl.O.
Anexo 2: Bases de Datos incorporadas al programa MPCESvl.O
Anexo 3: ; Pantallas de resultados del programa MPCESvl.O
Anexo 4: Códigos de programación de formularios y módulos del programa
MPCESvl.O
Anexo 5: Diagrama de Flujo y lógica de programación.
Anexo 6: Mapa digitalizado del área de servcio del primario 57A, de la
S ubestaciónPomasqui.
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
1.1. INTRODUCCIÓN
Uno de los propósitos fundamentales en los sistemas de distribución, es determinar una
ordenada expansión del sistema actual, para satisfacer adecuadamente la demanda futura y
pronosticar también el presupuesto necesario para la planificación financiera.
El contar con proyecciones de MW (ó kW) y GWh (ó MWh), es decir tanto de potencia
como de energía, confiables; es imprescindible para los plan: fie adores a fin de usar las
mismas en el desarrollo de sus planes energéticos y de inversiones del sistema.
Existen numerosos métodos válidos en macropredicción que se utilizan en proyecciones en
el ámbito de sistemas de potencia (generación y transmisión); mientras que para
distribución se pueden utilizar métodos de micropredicción.
Las técnicas de micropredicción utilizan algunos parámetros para cumplir su objetivo,
dentro de estos parámetros se tienen los cambios en el número de consumidores y el
consumo promedio por consumidor, en conjunto con el uso de la tierra. También se hace
uso de algunos factores como son: el factor de demanda, el factor de carga, coincidencia de
carga., factor de saturación.
Mediante la construcción de un modelo de pronóstico de carga eléctrica espacial o
geográfica, se puede facilitar la tarea de los planifícadores a fin de que puedan optimizar los
tiempos de planificación, pronóstico y ejecución de los proyectos involucrados en la
expansión del sistema eléctrico de distribución.
Las probables localizaciones, requerimientos eléctricos y el servicio tanto de potencia como
de energía que a futuro deberá ser satisfecha para las distintas clases de consumidores,
pueden ser determinadas mediante un modelo de pronóstico computarizado, desarrollado
para un nivel sofisticado de planificación, para aprovechar al máximo las ventajas que de
éste se obtienen en las áreas de precisión y credibilidad.
PROGRAMA DIGITAL PARA F.L PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
El método empleado trata a cada área de carga independientemente; lo que significa que un
error en un área tiene un efecto mínimo en otras áreas. Una razón de esto es que el modelo
se basa en el uso del suelo y la información debe ser suministrada por una agencia
gubernamental especializada y en lo posible sin interés en las utilidades, teniendo por tanto
resultados más objetivos que aquellos basados solamente en información general local.
Tales resultados serán probablemente aceptados por las empresas involucradas en los
beneficios. Tradicionalmente las proyecciones fueron determinadas generalmente por una
mezcla de las matemáticas, la experiencia; y el buen juicio de los planificadores. Los
resultados han sido razonablemente exactos para áreas geográficas muy grandes, pero
empezaron a carecer de sentido para áreas más pequeñas en el ámbito de influencia de una
subestación de distribución y sus alimentadores primarios.
La mayoría de los pronosticad ores reconocerían fácilmente que tales estimaciones serán
razonablemente exactas para los próximos cinco años pero no más allá de diez años. Sin
embargo esta aproximación es utilizada por muchas empresas interesadas como la base para
los recursos de planificación que tienen esperanzas de vida de 25 a 30 años. El modelo se
dirige hacia la simulación de condiciones reales al nivel de consumidores. Así proporciona
una base significativa y realista para la aplicación.
Los modelos de micropedicción varían en precisión dependiendo de la metodología
utilizada y también de la resolución con la que se proceda a obtener y estructurar las bases
de datos de las cuales estos modelos se alimentan.
La adecuada estructuración de la base de datos sumada a la aplicación de las diferentes
técnicas permite la ubicación más apropiada de los requerimientos de servicios de una
ciudad o una parte de ella. En base de los diferentes factores (saturación, carga, etc.) se
puede saber de antemano cuales son las áreas que más requieren de servicio inmediato y
mediato.
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
Las técnicas aplicadas en el modelo pueden regular indirectamente, el gasto económico que
se genera por la dotación de servicios de cada microárea, destinando la mayor inversión a
las áreas que realmente la necesitan.
El modelo de pronóstico de carga puede incorporarse a otros modelos más grandes y
amplios de manejo de los sistemas de distribución con el fin de obtener una herramienta
aún más poderosa para el manejo y planificación de los sistemas de distribución.
Existen muchos modelos computarizados para el pronóstico de carga eléctrica espacial, que
han sido desarrollados al cabo de muchos años de estudios y que fundamentalmente se
basan en sistemas multivariables, en los cuales se analizan múltiples escenarios, en el caso
del presente trabajo se ha tratado de obtener un modelo simplificado, para una mayor
facilidad en su utilización, pero se pueden realizar en el Ecuador sistemas muy potentes que
incluso podrían ponerse a la altura de los sistemas desarrollados en el extranjero.
1.2. OBJETIVO
Estudiar el crecimiento de la demanda .eléctrica, ubicándole dentro del futuro sistema
eléctrico y que permita obtener una herramienta de análisis, para optimizar el diseño y
localización de la subestación y del primario.
1.3. ALCANCE
Sobre la base del conocimiento de la carga eléctrica por tipo de consumidor y en una
determinada zona de una empresa eléctrica, aplicar el método de pronóstico de carga
espacial para estudiar el crecimiento de la demanda en esa zona y realizar los análisis
complementarios de la subestación y de los primarios.
4
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONÓSTICO I)B CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
Para cumplir con el objetivo de este trabajo se realizaron los siguientes pasos previos:
• Se recopiló la información disponible sobre el área de servicio de una subestación de la
ciudad de Quito, en el Departamento de Proyectos, Inventarios y Avalúos (PÍA) de la
EEQSA.
• Se realizó un sistema (programa) en VISUAL BASIC V5.0, que permita manejar bases
de datos, con toda la información necesaria para realizar el pronóstico de carga eléctrica
del área de servicio de una subestación y sus primarios.
PROGRAMA DIGITAL PARA E!, PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ES PACÍ AI.
2.1. ANÁLISIS DEL USO FINAL DE LA ENERGÍA ELÉCTRICA
El uso final de la energía está estrechamente relacionado con el comportamiento de los
consumidores, y con el manejo de la demanda y energía que hace la empresa distribuidora.
Siempre la empresa distribuidora ha manejado este tema del lado del suministro (SSM
Supply Side Management), actualmente se está haciendo un acercamiento para realizar la
administración del lado de la demanda (DSM Demand Side Management), lo cual implica
conocer el comportamiento presente y futuro de los consumidores, influir en este
comportamiento y planificar la expansión del futuro sistema eléctrico.
La energía eléctrica que todos los consumidores de una empresa eléctrica compran, es un
paso intermedio para obtener lo que a estos realmente les interesa, es decir, lo que esta
energía puede proporcionarles: agua caliente., bebidas frías en el refrigerador, horas de
entretenimiento por televisión, horas de trabajo en una computadora, etc. Diferentes tipos
de consumidores compran electricidad para diferentes tipos de requerimientos, pero todos
los consumidores utilizan la energía comprada para proveerse de los productos finales que
de esta se obtienen y ellos desean y necesitan.
La tabla JZ1. que se presenta a continuación, tiene ciertas coincidencias y también algunas
diferencias con las tablas de aparatos eléctricos que proponen las Empresas Distribuidoras.
Hay que tomar en cuenta que la tabla II. 1 simplemente presenta una propuesta general, de
usos finales de la energía eléctrica.1
El uso final que los consumidores dan a la energía eléctrica que reciben en sus hogares,
lugares de trabajo, etc., no se puede estandarizar, sino mas bien clasificar de acuerdo a
categorías y grupos que se comportan de forma similar, una descripción de la clasificación
de consumidores se expone más adelante en este trabajo.
Referencia Bibliográfica [24]
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DB CARGA ELÉCTRICA ESP AGÍ AL
Residencial
Iluminación
Calentador de agua
Aire acondicionado
Microondas
Televisor
Licuadora
Computadora
Cocina eléctrica
Secadora
Equipo de sonido
Plancha
Comercial
Iluminación
Calentador de agua
Cafetera
Ascensores
Refrigeradora
Sumadoras
Copiadoras
Computadoras
Aire Acondicionado
Fax
Industrial
Iluminación
Aire acondicionado
Tanques de
presurización
Calentadores de agua
Bombas de agua
Cuartos frigoríficos
Tornos
Computadoras
Soldadoras
Empacadoras
Lavadoras
Otros
Iluminación pública
Sistemas de transporte
Sistemas de
comunicaciones
Servicios médicos
Tabla ELI Algunos de los usos finales de la energía eléctrica.
Tradicionalmeníe, los métodos de ingeniería usados en los estudios de diseño se han basado
siempre desde el punto de vista del sistema de potencia en sí mismo y no desde el punto de
vista de las necesidades de los consumidores. Los límites de equipamiento,, los criterios y
lincamientos de caída de voltaje y factor de potencia definidos para el sistema de
distribución y aún hasta el punto de medición del consumidor, toda la visión está dada
desde la perspectiva del desempeño eléctrico del sistema lo cual es correcto que así sea,
pero se puede completar la perspectiva del sistema desde el punto de vista de las
necesidades de! consumidor.
Entendiendo este punto de vista, se debe analizar también las necesidades específicas de los
consumidores tanto en la calidad que requieren como en la cantidad de potencia que ellos
necesitan.
8
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO PB CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
Las dos "Cs" calidad y cantidad deben ser consideradas en el diseño y operación del
sistema para proveer los máximos valores de eficiencia al consumidor.
La cantidad de energía que demandan los consumidores varía en función de los diferentes
usos finales que estos dan a la energía; por ejemplo los consumidores comerciales
requerirán mucha más energía para iluminación que lo que demandará un consumidor
residencial, igualmente se puede apreciar una variación entre consumidores de una misma
categoría; por ejemplo un consumidor residencial puede tener la misma cantidad de puntos
de iluminación pero usa lámparas fluorescentes mientras que otro puede tener solamente
lámparas incandescentes lo cuál influye en la demanda entre dos consumidores de una
misma categoría.
La demanda varía también en función del tiempo, generalmente en los hogares los
requerimientos de energía más altos se dan en las mañanas, disminuye a medio día y el
más alto se da en ¡a noche. Para un consumidor industrial se puede mantener constante una
demanda alta en el horario de trabajo y disminuir en la noche dependiendo del uso que ese
consumidor le da a la energía.
La calidad del servicio eléctrico es más crítica para unos usos finales que para otros, es
decir la necesidad de tener un servicio altamente confiable y con variaciones de voltaje
mínimas es mucho más crítico para un consumidor que valora la calidad para sus usos
finales que le corresponden, por ejemplo para que una fábrica no baje productividad o un
local comercial no baje las ventas y un consumidor residencial mantenga una calidad de
vída aceptable.
En todo caso el desafío que encaran los ingenieros del sistema de distribución es mantener
un servicio en cantidad y calidad que satisfagan las necesidades de los consumidores al
menor costo posible; en efecto las tarifas en la actualidad experimentan elevaciones y van a
seguir en esta tendencia, razón muy poderosa para proveer a los consumidores de un
servicio con altos índices de confíabilidad y eficiencia que se deberán proyectar a futuro
con la visión de la expansión del sistema.
PROGRAMA DIGITAL PARA HL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
Si bien la metodología empleada en este trabajo no considera factores econométricos., sin
embargo es procedente considerar el comportamiento de los consumidores enmarcados
dentro de la economía nacional y en la evolución de los indicadores económicos; según
datos del CONELEC para el último trimestre de 1998 se ha tenido un decrecimiento del
consumo de potencia y energía en el ámbito nacional, se hace pues necesario considerar en
futuros trabajos, para la proyección de la demanda distintos escenarios a corto, mediano y
largo plazo junto con la evolución del PIB indicador que permite evaluar en parte la calidad
de vida de los ecuatorianos que para 1999 advierte un decrecimiento en el orden del 4,5 por
ciento con respecto al año anterior. A pesar de la disminución del PIB en los últimos tres
años se ha mantenido un crecimiento de la energía eléctrica con respecto al PIB 2.
2.2. CURVAS DE CARGA ELÉCTRICA
Los usos finales de la energía eléctrica de los cuales se sirven los consumidores, como son
luz, agua caliente, imágenes por televisión, movimiento de motores eléctricos etc., varían
en íunción de la hora del día, día de la semana, estación del año etc.
Como resultado se tiene una variación de la carga eléctrica. En las figuras siguientes se
pueden observar para diferentes días las gráficas de la variación de carga diaria de una
subestación de la ciudad de Quito.
Referencia Bibliográfica [2]
10
P ROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONÓSTICO DI- CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
Curvas de carga subestación No.9 (Empresa Eléctrica Quito S.A.)
Cun'a de cirga tiara (Día lalw
< 5 "^-i
^ -~'1\:
^
I¡
|--*+-^ j_ •̂
//
,fr¿\
r
\)
nJ1
i
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Horas
Curv'u tle carga diaria (Día cloningo)
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DR CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
utilización a lo largo del día afecta directamente a la curva de carga del consumidor que en
definitiva está componiendo, la curva de carga del sistema eléctrico de distribución. Sin
embargo en la actualidad estos datos no se encuentran disponibles ya que no existe una
base de datos con la información a este nivel.
Para realizar el análisis de las curvas de carga es conveniente describir los fundamentos que
involucran el manejo de este tipo de curvas con el fin de extraer de ellas la mayor cantidad
de información posible para el objetivo que el planificador del sistema de distribución o del
sistema de generación persigue.
2.3. DEMANDA
Es la carga de un sistema, medida en los terminales de recepción, promediada en un
intervalo de tiempo dado, que se conoce como intervalo de demanda, At. Generalmente el
intervalo de demanda se toma en base de 15 a 60 minutos, pero puede medirse en intervalos
de un minuto, 30 minutos, diariamente, mensual mente, anualmente. La unidad de medida
de la demanda puede darse en kVV, kVA, A, kVAJR, etc.
La demanda se define como la integral de la curva de carga de un sistema, de la forma que
se describe a continuación:
l-•*
12
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONÓSTICO P15 CARGA ELÉCTRICA ESP ACIAL
La ecuación anterior; generalmente se expresa en kW, y se tiene entonces la relación entre
la energía medida en un intervalo de tiempo.
_ Energía (kWh)Jj — —-£ i í. ffj o r>\ \-.¿.-)
Donde Energía puede darse en kWh
Tiempo T puede ser 1 hora, 1 día, Isemana, 1 mes, 1 año
2.4. FACTOR DE USO O DE UTILIZACIÓN
Es la relación entre la demanda máxima y la capacidad instalada. Esta relación se conoce
también como factor de demanda. Normalmente el factor de demanda es considerablemente
menor a uno, porque la demanda es menor a la carga instalada de un sistema.
La carga instalada de un sistema, es la suma de todas las potencias nominales de los
equipos conectados a la red.
•Ma™ - Demanda máx imajuSm —Potencia instalada
2.5. FACTOR DE CARGA
Es la relación entre la demanda media y la demanda máxima, ésta describe el grado en el
cual los picos de demanda se mantienen en un período de tiempo en estudio. El factor de
carga es calculado bajo una base diaria, mensual o anual.
13
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
D medía _ E (energía en kWh)JC ~ ~
D máxima T * Dmáxima
El factor de carga al ser un resultado del comportamiento de la demanda, también mide en
cierta forma el grado de utilización de una instalación.
2.6. FACTOR DE POTENCIA
Todas las cargas requieren potencia real o potencia activa (P) medida en kW, MW, etc., con
el fin de ejecutar un trabajo tal como la rotación mecánica o la iluminación. Las cargas
reactivas requieren de potencia reactiva (Q) medida en kVAR, MVAR, etc., por medio de
la cual no se realiza un trabajo "productivo" pero es necesario para producir el campo
magnético dentro de un transformador o un motor, sin el cual estos no pueden funcionar. El
factor de potencia en forma estricta relaciona la potencia activa o efectiva 3' la potencia
aparente de una instalación.
PFactor de potencia - — (261)
o
Para circuitos monofásicos se tiene la siguiente relación:
r . 1 -r, , • P U.I.factor de Potencia = — = —— J-~ cosS
14
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
Para circuitos trifásicos se tiene la siguiente relación:
„ . _ . P V3 .U,I.coseFactor de Potencia = — — ¡= --eos
O /i r r ró v J .UJ
En definitiva el factor de potencia de un sistema o instalación, es igual al coseno del ángulo
de desfase entre voltaje y corriente, así:
Factor de Potencia - eos (2.6.4)
Las diferentes cargas pueden tener un factor de potencia inductivo, capacitivo dependiendo
si la corriente atrasa o adelanta al voltaje y es muy importante para la Empresa Eléctrica el
controlar que las cargas no tengan factores de potencia bajos (
PROGRAMA DÍGITA!. PARA EL PRONÓSTICO DH CARGA El.í-CTRICA ESPACIAL
luminarias de alumbrado público; cargas de impedancia constante como por ejemplo
lámparas incandescentes, calentadores de agua eléctricos; y cargas cincuenta por ciento
potencia constante y cincuenta por ciento impedancia constante. Si bien no es el objetivo de
este trabajo profundizar en el análisis de los distintos tipos de cargas y su incidencia en el
sistema, es necesario determinar qué tipo de cargas poseen los consumidores del sistema de
distribución.
1. La relación de voltaje y corriente en las cargas de corriente constante es la siguiente:
*Z (2.7Vn
Donde: Ve = voltaje en la carga,
ic ~ corriente en la carga.
Z = Impedancia equivalente del conductor.
2. La relación de voltaje y corriente en las cargas de potencia constante es la siguiente:
-.-,„ on= Vr p*Z (9 7 9^
Vck ^ '
Donde: Ve = voltaje en la carga.
Sn — Potencia aparente.
Z — Impedancia equivalente del conductor
16
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
2.8. CARACTERIZACIÓN DE LOS CONSUMIDORES POR CLASE
Usualmente los consumidores son agrupados dentro de amplias categorías con similar
comportamiento en su demanda eléctrica. Según la Empresa Eléctrica Quito los
consumidores residenciales, son clasificados de la forma como se indica en la tabla II.S. 1.
CONSUMIDOR TIPO
A
B
C
D
E
DEMANDA (KVA)
14-8
8 - 4
4 - 2
2-1,2
1,6-0,8
Tabla tLS.l.
Tradicionalmente se han agrupado a los consumidores dentro de tres grandes categorías:
Residencial, Comercial e Industrial; ahora bien, todo tipo de clasificaciones que se hagan
de los tipos y clases de consumidores deberán enmarcarse dentro de la Ley De Régimen
Del Sector Eléctrico (LRSE). En el artículo 53, se describen los principios tarifarios a
cumplirse. "Las tarifas aplicables a los consumidores finales cubrirán los precios
referenciales de generación, los costos medios del sistema de transmisión y el valor
agregado de distribución (VAD) de EMPRESAS EFICIENTES."3
Los criterios básicos a seguir en la tarifación son los siguientes:
• Utilización de costos reales.
• Metodología objetiva.
• Procesos flexibles.
• Ajustes automáticos.
Referencia Bibliográfica [16]
17
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
Los procesos involucrados en la tarifación son los siguientes:
• Determinación de Costos.
• Factores de responsabilidad de la carga.
• Diseño tarifario.
En el presente trabajo se toman tres categorías principales: Residencial, Comercial,
Industrial y Otros, porque son en éstas categorías de las que se pueden obtener datos para el
ingreso en la base de datos del programa como se explicará en los siguientes capítulos. Por
ejemplo, dentro de la categoría Residencial se tiene una subclasificación de acuerdo a la
demanda de la tabla de la EEQSA, de esta manera se clasifican en consumidores
residenciales de clase alta, clase media y clase baja. Los consumidores bajo una misma
categoría y dentro de una subcategoría presentan similares curvas de carga y sus picos de
demanda por consumidor también son similares, porque ellos emplean por lo general los
mismos tipos de aparatos, tienen las mismas necesidades, y su forma de vida y
comportamiento frente a diferentes condiciones como el clima e incluso la moda son
similares.
En las figuras siguientes se tienen curvas de carga diaria para diferentes consumidores,
específicamente se presentan tres tipos de consumidores: residencial (Figura It.8.1),
comercial (Figura n.8.2) e industrial (Figura U.S.3).
0,5
o -
Residencial
O 6 12 1S 24
Horas
Figura EL8.1.
Comercia] Oficina
Figura Ü.S.2.
18
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
12 18
Hrus
24
F¡2TjraII.8.3
2.9. FACTOR DE COINCIDENCIA
La carga eléctrica en un sistema de potencia es la composición de la demanda de los
dispositivos eléctricos propios de diferentes consumidores.
Un aspecto importante de la carga eléctrica es que los consumidores no demandan
simultáneamente su pico de potencia o demanda más alta; esto se da debido a la gran
diversidad de consumidores pues en el sistema se tienen consumidores residenciales,
comerciales industriales y dentro de los mismos tipos de consumidores no se tienen los
mismos picos de potencia o demanda más alta.
Por esta razón el pico de carga del sistema total ocurre cuando la combinación de sus
demandas es la más alta. Algunos consumidores posiblemente requieren solamente una
parte de su pico de demanda en cierto intervalo de tiempo.
La relación entre el pico de carga total del sistema y la suma de los picos de carga
individuales del consumidor se conoce como factor de coincidencia.
Demanda máxima del sistema
2 Demandas máximas de los consumidores
El Sumatorio de las demandas máximas es siempre mayor que la demanda máxima
19
(2.9.1)
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONÓSTICO DE CARGAELÉCTRICAESPACIAI,
coincidente del sistema; este principio es básico para el dimensionamiento de equipos
desde el punto de vista de la red evitando el sobre dimensionamiento de equipos como
transformadores.
Para acercarse a la realidad de la demanda máxima del sistema se debe tomar en cuenta la
demanda tanto individual, como de grupo lo que determina la relación consumo demanda
de un consumidor o un grupo de consumidores. En la figura 11,9.1 se indica el sistema
KEA4 (Rural Electric Administration) para determinar la relación consumo demanda de
diferente número de consumidores.
No. De consumidores Demanda en k\
1000Í
8000
6000
5000
4000
3200
2400
2000
1600
1200
1000
800
600
500
400
320
300
240
200
160
140
aooooo"60000
40000
30000
20000
15000
10000
7000
5000
3000
2000
1400
1000
700
500
300
200
150
KWh/mes/consumidor
3000
2400
2000
1SOO
1200
1000
800
600
500
400
300
250
200
Referencia Bibliográfica [14]
20
PROGRAMA DÍGITA!, PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
En el sistema anterior por ejemplo si se tiene un número de consumidores conocido y
también sus demandas, se puede conocer el consumo de energía trazando una recta que una
los datos conocidos y en la prolongación encontrar el tercer punto que corresponde a el
consumo de energía.
2.10. FACTOR DE SATURACIÓN
Los parámetros más importantes tomados en cuenta para determinar predicciones de
demanda generalmente son los índices de consumo y el total de los consumidores
existentes. Sin embargo se puede considerar un tercer elemento llamado factor de
saturación que se define como;
y consumidores presentes(2.10.1)
Y. consumidores posibles presentes
Mediante la división en módulos de área de la zona de estudio se procede a ubicar el
número de consumidores presentes y futuros calculando el factor de saturación para cada
mi ero área.
El número de consumidores pormicroárea se calcula mediante la siguiente expresión.
C- =# de consumidores por microárea = T. C-. (2.10.2)j i=i y
En donde Cij representa el número de consumidores de la ruta i en la microárea j.
21
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
CAPITULO III
CRECIMIENTO DE LA CARGA ELÉCTRICA Y
COMPORTAMIENTO DEL SISTEMA DE
DISTRIBUCIÓN
99
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
3.1. CARACTERÍSTICAS DEL CRECIMIEiNTO DE CARGA
El crecimiento de carga de un sistema se caracteriza por la combinación de dos procesos
simultáneos. Primero, el crecimiento de dicha carga es función del incremento del número
de consumidores en el área en servicio. Segundo, el crecimiento de la carga puede darse por
el incremento en la demanda media de los consumidores actuales.
El incremento de.la demanda eléctrica en un sistema que cambia de año en año, puede ser
causada por uno de los dos procesos anteriores o por la combinación de ambos.
3.1.1. COCIMIENTO DE CARGA POR EL INCREMENTO DE
CONSUMIDORES
Nuevos consumidores se suman al sistema, debido muchas veces a la migración a ciertas
áreas que anteriormente se encontraban deshabitadas (consecuencia del incremento de
población) y también a la incorporación de sectores ya habitados que no contaban con el
servicio eléctrico. El crecimiento del número de consumidores causa la ampliación de la
cobertura de la carga eléctrica dentro de áreas o microáreas que previamente no tenían
carga; áreas o microáreas que se encontraban 'Vacantes" desde el punto de vista del sistema
de potencia.
3.1.2. INCREMENTO DE LA DEMANDA MEDIA DE LOS CONSUMIDORES
ACTUALES
Los cambios en el ingreso per cápita ocurren simultáneamente y muchas veces muy
independientemente de algún cambio en el número de consumidores. Según el Plan de
Electrificación 1999-2008 del CONELEC, la evolución de la demanda eléctrica en el país
ha tenido un comportamiento diferente al crecimiento del producto interno bruto (Pffi) que
es un indicador del nivel de vida de los ecuatorianos, una comparación porcentual de estos
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELI-CTRICA ESPACIAL
crecimientos., a partir de 1990, se indica en la figura JII.1.2.
Crecimiento anual del PIB y la energía eléctrica
Figura HI.1.2
Según la figura III. 1.2, las tendencias de crecimiento a partir de 1992, han sido crecientes
para la electricidad y decrecientes para la economía del país, y en los tres últimos años,
especialmente en el año 1999, sustancialíñente se notan los crecimientos de la energía
eléctrica frente a los del PIB.
Por tanto en los países en desarrollo como el Ecuador, este factor es el que en realidad
maneja la adquisición de nuevas ampliaciones y equipamientos tanto en hogares como en
negocios.
En los países en desarrollo, por lo general el consumo de energía per cápita a menudo
decrece, lo que obliga a mejorar la eficiencia de los aparatos eléctricos.
En los casos donde el consumo de energía per cápita está creciendo, es usual que se deban
concentrar en el desarrollo de aparatos eléctricos más eficientes, porque aún con aparatos
eléctricos de mayor tecnología es inevitable el crecimiento de la demanda. Por ejemplo, en
la costa, el porcentaje de hogares y de negocios que usan la energía eléctrica para el aire
acondicionado puede incrementarse en una tasa del 6% en una década. En tal caso, aún si
aumenta la eficiencia del aparato eléctrico levemente, la carga eléctrica crecerá.
24
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELECTRIC AESP AGÍ AL
3.2. CRECIMIENTO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
Para los planifícadores y operadores del sistema de potencia y de su abastecimiento no es
necesario poseer información geográfica detallada de las localizaciones de las cargas en una
región, o conocer si unas áreas están o no están creciendo rápidamente en su demanda. No
necesitan una resolución "espacial" por así decirlo porque su meta es planear y operar para
que todo el sistema mantenga los niveles requeridos de potencia, energía y estabilidad.
En cambio para los planifícadores del sistema de Distribución, es menester la información
de la localización de la carga para la planificación, asignación de rutas, diseño y operación
del sistema.
Esta forma de trabajo permite aprovechar los recursos y administrarlos más eficientemente,
pues los elementos del sistema se pueden situar correctamente. Esta necesidad de conocer
en detalle la localización en ingeniería y planificación se conoce como resolución espacial.
Los requerimientos de la resolución espacial varían dependiendo de la aplicación: la
planificación para un alimentador requiere mucho más detalle porque es rnás sensitivo a los
cambios en la localización de las cargas, que la planificación de la transmisión.
3.3. DENSIDAD DE CARGA ELÉCTRICA.
La observación de la distribución de la densidad de carga eléctrica en las distintas zonas, y
su evolución a través del tiempo es un indicador de cómo y en dónde se concentran las
áreas de mayor demanda y las tendencias determinan si otras áreas van a empezar a
concentrar carga en el futuro. Este índice se mide generalmente en kW/Km" ó kVA/acre
(Estados Unidos), como se muestra en la tabla 3H.3.1.
En el Ecuador, específicamente en el área de servicio de la subestación Pomasqui se mide
en kVA/0,25*Km2' según lo que se muestra en la tabla HL3.2.
25
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
3.3.1. LA DENSIDAD DE CARGA VARIA CON LA LOCALIZACION
Fig. HI.3.1a
Carga Pico Verano de 19S8
2310MW
Carga Pico Invierno del 2010
3144MW
N
16 km
Figura HI.3.1.
Figura LH.3.1: Es la distribución espacial de carga eléctrica para una ciudad de cerca de un
millón de habitantes en el este de los Estados Unidos. El sombreado indica la densidad de
carga. Las líneas indican las vías principales de la ciudad. A la izquierda, se puede observar
el gráfico que corresponde a la densidad de carga para el año 19S8 y cuyo pico máximo es
de 2310 MW. A la derecha, se puede observar el gráfico que corresponde a la proyección
de la densidad de carga para el año 2010 y el pico de carga correspondiente es de 3144
MW. Esta proyección está basada en la tendencia de la densidad de carga, ¡a cuenta de los
consumidores, el desarrollo del área, expansión periférica y el uso final de las diferentes
cargas. El crecimiento de la ciudad se ha tomado para el período de doce años. Algunas
áreas interiores incrementan su densidad de carga, mientras que otras no, y aún otras
pueden decrecer en su densidad. Se puede observar un desarrollo de carga en áreas
anteriormente 'Vacantes", particularmente al lado periférico sur.
26
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
La figura m.3.1 ilustra cómo la densidad de la carga varía en función de la localización
dentro de un sistema de potencia. El análisis de carga en términos de kW/km , kW/acre o de
MW/milla cuadrada (en los Estados Unidos), en el Ecuador, se analiza la densidad de carga
en kVA/0.25 *km2, esta es una forma conveniente de relacionarla con las necesidades
locales de la capacidad del sistema., y se utiliza a menudo en la planificación del sistema de
distribución de potencia. La densidad de carga es un aspecto importante en la planificación
y operación del sistema, puesto que los requisitos o requerimientos de la capacidad y de la
localización del equipo del sistema dependen de características locales de la carga, no del
promedio del sistema. Los rangos típicos de los valores para las áreas rurales urbanas,
suburbanas, y desarrolladas se dan en la tabla m.3.1. Los valores mostrados son típicos,
pero los valores específicos a cada sistema determinado se deben obtener mediante
mediciones en el campo.
Tipo de
Área
Urbana
Suburbana
Rural
Construcción
Altas edificaciones, alta densidad.
Bajas edificaciones/oficinas profesionales.
Comercial local (menor).
Residencial, alta densidad.
Comercial local (menor).
Oficinas.
Residenciales.
Residencial.
Agrícola con irrigación.
Agrícola sin irrigación.
KVA/Km2
150000-750000
12500-187500
12500 - 75000
2500 - 15000
2500-25000
1250 - 12500
500 - 6250
750 - 3750
750 - 6250
12.5-25
KVA/acre
600-3000
50 - 750
50-300
10-60
10-100
5-50
2-25
3- 15
3 -25
0.05 -.1
Tabla UL3.1, Densidades de caga típicas para varios tipos de áreas,f
Referencia Bibliográfica [24]
27
PROGRAMA DÍGITA!. PARAEL PRONÓSTICO DE CARGAELECTRICAESPACIAL
PRIMARIO
57A
57B
57C
57D
DEMANDA MÁXIMA
kVA
9519.4
7668.4
4310.2
4653.9
DENSIDAD DE CARGA
KVA/0.25 *km2
52.9
191.7
179.6
40.2
Tabla TTL3.2. Densidad de carga de los primarios de la Subestación Pomasqui de la EEQSA.6
3.4. EXPANSIÓN DEL SISTEMA DE DISTRIBUCIÓN BASADA EN
EL CRECIMIENTO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
3.4.1. LA DISTRIBUCIÓN ESPACIAL DE CARGA DEFINE LAS NECESIDADES
DEL SISTEMA DE DISTRIBUCIÓN
La carga eléctrica no se distribuye uniformemente a través de un área de servicio del
sistema de potencia, sino que por el contrario se distribuye, no homogéneo., con alta
densidad de la carga en algunas áreas y ninguna carga en otras; según lo mostrado en la
figura m.3.1. Esto se debe a la distribución heterogénea de la utilización del suelo y de la
actividad dentro de cualquier ciudad, o región rural (colocadas algunas áreas más densas y
activas que otras). No se muestra en la figura m.3.1, pero un hecho importante en la
determinación de la carga eléctrica., es que la clase de consumidor también varía por la
localización. Algunas áreas de un sistema son casi enteramente residencíales., otras
comerciales, o industriales y otras mezcladas.
La correspondencia de la carga en la figura III.3.1 muestra algunas características muy
'ReferenciaBibliográfica [9]
28
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
comunes de la distribución de carga espacial, compartidas por la mayoría de las áreas
metropolitanas grandes: alta densidad de la carga en la base urbana, disminuyendo
gradualmente hacia la periferia, con las ramificaciones de la más alta densidad de carga
siguiendo las líneas de transporte. Las correspondencias de la carga en la figura HL3.1
esbozan la misión del sistema para la región mostrada. En el año 1988 debe entregar 2310
MVA de la energía eléctrica en el modelo geográfico mostrado. Su capacidad de trabajar
confiablemente y económicamente es la medida principal de su funcionamiento como
sistema de distribución de potencia.
3.4.2. EXTENSIÓN DEL SISTEMA DE MECANISMOS QUE CONDUCEN EL
CRECIMIENTO DE LA CARGA
La figura IH.3.1 b muestra la carga proyectada 12 años más tarde que la figura Ul.3.1 a,
basada en una evaluación detallada del desarrollo económico de la región, la disponibilidad
de las vías, el factor demográfico y los factores de la división en zonas, y los cambios
previstos en lo que tiene que ver con el ingreso per cápita y las cargas del uso final.
Después de este período de 12 años de crecimiento de la carga, se esperará que el sistema
entregue 3144 MW en el modelo mostrado. Durante los doce años que intervienen, las
adiciones y los cambios al sistema deben ser realizados de modo que pueda crecer junto
con la carga. Este crecimiento de la carga es la motivación para las adiciones del equipo, y
el presupuesto de la extensión estará pasado bien solamente si se localiza el equipo, y
localmente clasificado correctamente, para corresponder con el modelo de desarrollo de la
carga en la figura HI.3.Ib.
En comparación la figura III.3.1 a y la figura 111.3.l'b indican varías características del
crecimiento de la carga y que afectan al sistema:
1. Las áreas previamente vacantes desarrollan la carga, especialmente a través de la frontera
Sur de esta ciudad entre 1988 y el 2010. Los nuevos componentes del sistema deberán
construirse en su totalidad en estas áreas.
29
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
2. Algunas áreas vacantes no crecen. Para cualquier razón, algunas áreas siguen siendo
vacantes, a menudo debido a los convenios locales o porque están para el uso público
(parques, etc.).
3. La carga en algunas áreas va desarrollándose y aumenta la densidad de carga en dicha
área, quizás substancialmente. Los ejemplos en la figura 3.3.1 incluyen la base urbana y
algunas áreas en partes periféricas.
4. Cargas que se mantienen constantes con respecto del resto de desarrollo de las áreas, o
caídas levemente debido a la eficacia de aumento de la aplicación en las áreas que sigue
habiendo de otra manera sin cambiar (ninguna nueva construcción de edificios o aumento
de la población).
La diferencia entre las figuras 3.3.1 ay 3.3.1 b representa un desafío para los planificado res
de este sistema. Deben hacer las adiciones del equipo analizando las capacidades,
localizaciones y las interconexiones al sistema existente que den lugar a un sistema que
pueda servir confiablemente y económicamente en el modelo mostrado.
3.5. CURVAS DE CRECIMIENTO DE CARGA ELÉCTRICA
Las curvas de crecimiento y proyección de carga eléctrica dependen para su interpretación
del método y el concepto que se escoja para su realización.
Dentro de las curvas de crecimiento de carga se puede destacar las que utilizan el método
tradicional, es decir que la proyección se hace solamente mediante regresiones o
extrapolaciones de las cargas históricas como se indican en la figura III.5.
Estas líneas de tendencia se ajustan según un coeficiente de correlación, dependiendo del
tipo de curva de ajuste, es decir, puede darse un ajuste exponencial, lineal, logarítmico, etc.
30
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
Consumo e n e r í a eléctrica
300000250000200000150000 i10000050000
1960 1970 19SO 1990 2000 2010 2020
Lineas de tendencia
Figura IEL5
3.5.1. CRECIMIENTO DE CARG ESPACIAL Y LA CURVA CARACTERÍSTICA
Cuando se hace una revisión del sistema desde una base total, generalmente el sistema
muestra un crecimiento de potencia continuo y también un crecimiento casi lineal de la
carga máxima anual. Si se tiene condiciones económicas estables y hechas las regulaciones
convenientes desde el punto de vista climático, la carga en la región simplemente seguirá
creciendo con una tendencia continua.
Por el contrario, el crecimiento en cualquier área geográfica relativamente pequeña no es
una tendencia continua lisa a partir del año al año. En lugar, sigue la curva de Grompertz,
referida comúnmente como una curva de " S ", mostrada en la figura III.5.1. La curva de
"S" es el comportamiento básico del crecimiento de la carga como afecta el equipo de
sistema, por ejemplo en áreas del alírnentador y de la subestación. Casi cada área pequeña
dentro de un sistema de potencia grande tiene una historia del crecimiento de la carga
similar a ésa mostrada en el cuadro HI.5.1; por una razón muy simple: el terreno siempre
tiende a ocuparse.
La curva de crecimiento "s" tiene tres fases distintas o períodos, donde se identifica la
historia de la microárea durante las diversas fases del crecimiento:
31
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELECTR1CAESPACIAL
• Inactivo: El tiempo antes del crecimiento, período durante el cual no existe ningún
crecimiento de la carga. La microárea., no tiene ninguna carga y no experimenta ningún
crecimiento: el crecimiento no ha llegado todavía.
• Rampa del crecimiento: Durante este período el crecimiento ocurre en forma
relativamente rápida, generalmente debido a nuevas construcciones.
• Saturación. La microárea tiende a saturarse. El crecimiento puede continuar, pero en un
nivel muy bajo comparado a ése durante la rampa del crecimiento.
La combinación de las rampas de crecimiento de las miles de microáreas que conforman un
gran territorio., que puede ser parte de una ciudad, una ciudad entera e incluso una provincia
proporcionan la tendencia de crecimiento del área total. Haciendo una revisión de las
tendencias de crecimiento de los cientos de áreas que conforman un sistema y las curvas de
carga de las mismas se observa una continuidad en las tendencias de crecimiento de las
mismas áreas de año con año. La tendencia de crecimiento continuo año con año para el
sistema entero, se debe a la diversidad de tipos de cargas de los diferentes tipos de
consumidores, cuando crece la carga en las áreas. Cualquier área que no crece en un
período de tiempo, se ve contrarrestada porque nuevas áreas en crecimiento se están
agregando constantemente a una ciudad o a una región, para en conjunto, observar el
crecimiento continuo.
La evidencia del crecimiento histórico de la carga de la curva de " S " existe en cada
ciudad. La mayoría de la gente puede identificar las áreas de su ciudad natal o ciudad que
se convirtieron en los años 60, los años 70, los años 80, o los años 90. Los edificios en estas
áreas son de una edad común, porque todos fueron construidos durante una "explosión" del
desarrollo en esa área.
32
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
Estas dos causas del crecimiento de la carga se relacionan con diversas partes de las
características de la curva de " S ", según lo mostrado en la figura III.5.1. La rampa de
crecimiento que ocurre en un período de tiempo corto, se debe a los nuevos consumidores
en el área. El crecimiento lento, constante que sucede después puede deberse al aumento
del ingreso per cápita de los consumidores en el área. En algunos casos, la tendencia lenta
y constante es una reducción en un cierto plazo, debido a mejorar la eficacia de la
aplicación.
25 -i
Curva "S"
Años
10
Fisura m.5.1
33
PROGRAMA DIGITAL PAR A EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
4.1. DESCRIPCIÓN GENERAL DEL PROGRAMA DE
PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL (MPCES)
El programa de pronóstico de carga eléctrica espacial MPCES tiene una plataforma
Windows, realizado mediante un lenguaje de alto nivel Visual Basic V5.0. Las necesidades
del sistema para su funcionamiento son las siguientes: Puede ejecutarse en un computador
que tenga al menos un procesador 486 DX2 y Windows 95.
El modelo de pronóstico de carga se define mediante módulos de área con cargas descritas,
de acuerdo al patrón del uso de la tierra para el año de estudio de cada ciudad o estado. Los
archivos del modelo también contienen valores del consumo estimado de energía futura,
factores de carga y factores de saturación para cada zonificación encontrada en el área de
estudio.
El programa contiene una serie de "ínterfaces" para calcular y comparar los consumos de
energía y demandas presente y proyectada para cada área de carga y determina una tasa de
crecimiento anual compuesta para cada una. También calcula diferentes índices como por
ejemplo factor de carga, factor de coincidencia., densidad de carga por área. El modelo se
puede correlacionar con Modelos de Distribución Primaria (DPA, PRJNDIS, etc.),
identificando el módulo de área de carga en el cual está localizado cada nodo de circuito
primario. La demanda de cada nodo de circuito para los años anteriores, al horizonte puede
ser calculada entonces usando la tasa de crecimiento distintiva de cada área de carga.
4.2. PRONOSTICO DE CARGA
El pronóstico de carga no tiene un grupo de ecuaciones o parámetros definidos, mediante el
uso de los cuales se garantice un resultado totalmente acertado. En vez de eso existen un
número de aproximaciones y técnicas que si se aplican con criterio se pueden obtener
predicciones con una confiabilidad razonable.
35
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESP ACIAL
El contar con proyecciones de MW ó (kW) y GWh ó (kWh) confiables es imprescindible
para los planífícadores a fin de usar las mismas en el desarrollo de sus planes energéticos y
de inversiones del sistema.
Los métodos modernos usados en este tipo de aplicación son los siguientes;
• El Método Econométrico, que utiliza proyecciones económicas y demográficas que son
obtenidas de fuentes exteriores tales como Consultores del BTD (Banco Interamericano
de Desarrollo), OLADE, etc., o por medio de una determinación probabilística de los
potenciales de desarrollo.
• El Método Markov, que usa el mismo tipo de información anterior.
• El Método de Correlación, Que relaciona la carga con indicadores brutos como años,
indicadores económicos, población, etc.
• El Método Micro, que analiza los cambios en el número de consumidores y en el uso
promedio por consumidor.
Los tres primeros responden al nombre genérico de métodos de macropredicción y se
utiliza en proyecciones en el ámbito de sistemas de potencia (Generación y Transmisión);
mientras que el método de micropredicción se puede usar en el ámbito de Distribución.
En el Ecuador se ha trabajado normalmente a nivel de sistema, el método de proyección
con una correlación simple y matemáticamente carga vs. años.
Uno de los niveles de este trabajo es destacar como este último, no es aplicable al
pronóstico de demanda para uso en planificación de sistemas de distribución y destacar el
uso del método micro como herramienta adecuada en conjunto con el uso de la tierra. •
El uso del computador es herramienta común para cualquiera de los métodos.
4.2.1. PRONÓSTICO DE CARGA MEDIANTE PROYECCIÓN DE CARGAS
HISTÓRICAS
Teóricamente los equipos eléctricos tienen una vida de 30 a 50 años, siempre que se
36
PROGRAMA DIGH^AL PARAEL PRONÓSTICO DE CARGA ELECTRIC A ESP ACIAL
instalen en el lugar y tiempo correctos y se mantengan y operen en las condiciones
especificas.
El instalarlos a tiempo y en el lugar adecuado puede realizarse siempre que se tenga una
buena y realista pronóstico de carga.
El método tradicional para realizar dicha pronóstico a nivel de distribución, ha sido el
denominado "proyecciones matemáticas de los datos históricos". Estas proyecciones se
acompañan generalmente con consideraciones de criterio a fin de garantizar una mayor
confiabilidad.
La figura IV.2.1 ilustra este concepto:
Proyección matemática de cargas históricas
200000 í150000 4"
1960 1970 1980 1990 2000 2010
años
Proyección matemática
Figura IV.2.1
Básicamente este método falla, para su uso en la planificación de sistemas de distribución,
por los siguientes conceptos:
1. - Es una herramienta estrictamente matemática.
2. - El pronóstico se efectúa por grandes bloques de carga; áreas especificas como ciudades,
estados; demandas de sistemas interconectados; etc., en kW o KWh.
37
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
3. - No se hace pronóstico por consumidor (kWh/ Cons.) y sus características de consumo,
por lo que tácticamente acepta la premisa que los consumidores continuarán actuando en el
futuro como lo hicieron en el pasado.
4. - La proyección histórica no toma en cuenta como parámetros el aumento o disminución
de la población por causas distintas a las normales, Esto es:
No toma en cuenta la migración de la gente del campo a las ciudades, bien sea:
• A las ciudades de la misma provincia.
• A ciudades de distintas provincias.
5. - No toma en cuenta la descentralización de la industria en grandes ciudades, moviéndose
a lugares periféricos o a ciudades más pequeñas con la consiguiente migración poblacional
que esto significa.
5. - No toma en cuenta como parámetro el aumento del consumo como consecuencia del
aumento de los ingresos (nivel de vida).
6. - Estas técnicas dan un estimado razonable únicamente hasta cinco años.
4.2.2 NUEVAS TÉCNICAS 0E PRONOSTICO DE CARGA
Para superar las deficiencias mencionadas., la tendencia es el uso de nuevas técnicas de
pronóstico en forma de modelos que incluyen los siguientes hechos ciertos y su influencia
definitiva en las predicciones:
» Incremento de población.
PROGRAMA DIGITAL PARA El. PRONÓSTICO DB CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
Es innegable que el Ecuador se trata de un país con la población creciendo a ritmo
acelerado y en todas sus partes.
Esto trae como consecuencia que esta población deberá ser suplida con casa, comida,
carro, recreación, educación, etc., lo que llevará a incrementos sustanciales en fuerza de
trabajo del país, del ingreso familiar y el consumo total de energía.
El desplazamiento de la población.
Hay una tendencia cierta en el movimiento de la gente, el cual afecta los sistemas
eléctricos de la nación, el desplazamiento del medio rural a las grandes ciudades.
El incremento del consumo de energía.
• En el país la tendencia, es hacia un mayor consumo de energía por consumidor por
tratarse del Ecuador un país en desarrollo. Aunque en los últimos años debido a la crisis
económica que atraviesa el país, se encuentran distorsiones a estas premisas.
Todos estos cambios futuros y reconocidos convierten en necesario el uso de nuevas
técnicas de pronóstico que contemplen dichos cambios.
El método micro de pronóstico en conjunto con el uso de la tierra forman una llave que
permite la conceptualización de un modelo que responde a estas expectativas.
Cabe destacar que el método micro es un enfoque que ya se ha ímplementado en algunas
empresas de servicios públicos para proyectar las categorías de los consumidores en
función de los cambios potenciales en el número de consumidores y en los kWh
demandados por el consumidor promedio, claro está que aún falta el trabajo de
levantamiento de datos adecuado para proveer al modelo de los elementos para que
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
funcione., y se den resultados que representen la realidad.
Este método se basa en gran parte en el juicio y/o análisis de los efectos sobre la carga de
los cambios en la población, ingreso per- capita, futura actividad industrial, niveles de
saturación de uso de artefactos eléctricos., las relaciones entre los sectores residenciales y
comerciales, patrones de consumo, costos y elasticidad-precio.
Pero para realizar este estudio con la intervención de todas estas variables se requiere un
estudio del mercado de los consumidores industríales y comerciales y un análisis detallado
del sector residencial, en la actualidad este tipo de trabajo muy detallado, no existe en
ninguna de las Empresas Distribuidoras del país.
En el presente trabajo, se utilizan datos existentes de consumo de potencia y energía de los
distintos tipos de usuarios, además de los factores de carga y saturación correspondientes,
además de las densidades de carga en conjunto con el uso de la tierra, que es una técnica de
gran desarrollo en los últimos diez años. El uso de estos dos parámetros mezclados y con el
correspondiente factor de saturación y factor de carga permiten obtener las demandas por
micro área que facilitan la planificación de subestaciones de distribución y circuitos
primarios.
Una subestación cubre, normalmente, áreas relativamente pequeñas, con radios de acción
que están entre un (1) Km y cuarenta (40) Km" (El primario 57 A de la subestación
Pomasqui, cubre un área aproximada de cuarenta y cinco (45) Km", y en la propuesta de
reconfíguración cubre un área aproximada de veinticuatro (24) km2), dependiendo de la
capacidad de la subestación instalada y de las densidades presentes.
En consecuencia el tamaño de la subestación dependerá de parámetros como son:
• Zonificación de la tierra
• Consumidores existentes
• Energía por consumidor.
• Otros.
40
PROGRAMA DIGITAL PARA HL PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
Se debe tomar en cuanta que las zonificaciones tienen cambios bruscos, pudiendo pasar de
una zona tipo unifamiliar a multifamiliar o una industrial a residencial por descentralización
de las industrias. Por último diferentes consumidores tendrán consumos distintos, de
acuerdo a su categoría.
Este tipo de hechos en conjunto no puede estudiarse basándose solamente en
procedimientos puramente estadísticos, como complemento se requiere el estudio de los
factores de saturación de los diferentes tipos de consumidores.
El método usado por el MPCES es computarízado y se definen microáreas como por
ejemplo, de Y* Km" ó 1 Km", denominadas módulos de carga que están constituidas de
acuerdo al patrón del uso de la tierra para el año horizonte de cada ciudad o región a
estudiar, los archivos del modelo contienen además valores estimados del consumo futuro
de energía., factores de carga, densidades de carga y factores de saturación para cada
zonifícación definida en el área de estudio.
4.3. PARÁMETROS DEL MODELO DE PRONÓSTICO DE CARGA
4.3.1 USO FUTURO DE LA TIERRA
El determinar dónde estarán los futuros consumidores debería" comenzar con la
investigación en las agencias de planificación regionales, estatales y municipales. El objeto
de estas investigaciones es obtener información relativa a cómo se usará la tierra en una
fecha futura tal como el año horizonte del área de estudio.
Usualmente estos planes suministran información relativa a la localización futura de áreas o
usos: residenciales unifamiliares.
41
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
Tomando en cuenta las características de las viviendas, del tipo de clase social presente en
la zona, y la zonificacíón futura se puede obtener la distribución de los consumidores
dentro de cada zona residencial. En la tabla IV.3.1. se indican la división de suelo y tipo de
vivienda que se utiliza en la EEQS A.
CONSUMIDOR
TIPO
A
B
C
D
ZONA TIPO/ 2\)
R.1
R.2
R.3
R.3B
R.4a
R.4B
R.4C
R.5a
R.5B
R.5C
R.5D
R.5E
ÁREA/LOTE
MÍNIMA (nr)
1500
800
450
500
300
300
300
ISO
150
200
200
180
VIVIENDA TIPO
Unifamiliar aislada
Unifamiliar aislada
Unifamiliar aislada
Bifamiliar aislada
Unifamiliar aislada
Unifamiliar pareada
Bifamiliar aislada
Bifamiliar pareada
Unifamiliar pareada
Unifamiliar continua
Bifamiliar pareada
Bifamiliar continua
Bifamiliar sobre línea
CUS
(%)
50
70
SO
30
SO
80
100
100
100
100
100
100
100
FRENTE
MÍNIMO (m)
35
25
16
16
14
10
14
10
10
8
10
S
8
Tabla IV.3.1. División de suelo y tipo de vivienda.'
Donde CUS— Coeficiente de utilización del suelo.
Referencia bibliográfica [4]
42
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONÓSTICO DIS CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
En un primer paso se fijan los niveles de saturación esperados en cada área de la ciudad
sobre la base de un factor de saturación fijo.
En el segundo paso de obtiene el valor inicial de consumidores posibles.que se espera en la
zona.
El factor de saturación comercial es similar al residencial para cada área debido a que el
comercio se satura en proporción al número de personas con poder adquisitivo, a mayor
personas en el área, mayor densidad comercial de la misma.
El factor de saturación industrial puede definirse como:
„ . , Y1, km2 industrial es actuales (¿n nfs rnd. = ̂ ^ J
industriales posibles
El área posible, es la permitida por el uso futuro de la tierra y de los planes activos
urbanísticos.
El área necesaria, se halla en función del desarrollo industrial de la zona, número de
empleados futuros industriales, consumo industrial futuro, números de industrias futuras.,
etc.
4.3.2. REQUERIMIENTOS ELÉCTRICOS FUTUROS DE CARGA Y
CLASIFICACIÓN DEL USO DE LA TIERRA
El próximo paso en el Modelo de Pronóstico de Carga es determinar los probables
requerimientos de energía eléctrica para cada uno de los diferentes consumidores
existentes:
43
PROGRAMA DIGITAL PARA F.L PRONÓSTICO DE CARGA FJ.KCTRICAESPACIAL
En este punto deberán responderse preguntas futuras como:
• ¿Cómo será la saturación de aparatos eléctricos?
• ¿Cuáles serán los nuevos niveles de iluminación comerciales e industriales?
• ¿Qué ocurrirá con el aire acondicionado?
• ¿Qué procesos industriales se convertirán en eléctricos?
• Otros
Para responder estas preguntas deberán hallarse índices de consumo en kWh/ Cons. o
kWh/Km2 futuro, para los distintos tipos de consumidores del área.
En el caso residencial se puede hallar estos índices por distintos métodos:
Una herramienta de ayuda es el "análisis de regresión". Es normal encontrar una buena
correlación entre kWh anuales Vs años, por ejemplo.
Los resultados obtenidos por medio de este análisis pueden suponer razonables criterios
como:
• A mayores ingresos mayor consumo de electricidad.
• A mayores ingresos mayor compra de aparatos.
Otra herramienta común es el método conocido como saturación de aparatos o método
sintético.
Este método está basado en la premisa de que los consumidores tendrán más aparatos en el
futuro debido al aumento de empresas.
Una tercera técnica la más importante y actual la constituye la determinación de curvas
kWh/cons Vs. Ingreso/cons.
Este método se basa en el célebre axioma de que a medida que aumentan los ingresos de los
consumidores éstos aumentan el consumo eléctrico, o sea kWh. El método se fundamenta
en el uso de información socioeconómica (ingresos por clase social) y estadísticas de kWh
de los consumidores del área
44
l'ROGRAMA DIGITAL PARA 1-J. PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
El primer paso es la clasificación de la población (familias) sobre la base del ingreso medio._^ o
En ella Rm es el ingreso promedio de la población del Estado.
Por lo tanto es fácil deducir de la misma una clasificación de ¡a población en 3 clases
sociales de acuerdo a Rm, Así:
A: Es la clase alta ingreso promedio mayor que 2Rm
M: Es la clase media con ingreso promedio entre Rrn y 2 Rm
B: Es la clase baja con ingreso promedio menor que Rm/2
La idea es relacionar los ingresos por consumidor para cada clase social con los kWh/cons
respectivos.
En el presente trabajo, se toma la clasificación de los diferentes tipos de consumidores
residenciales en tres categorías, residencial clase alta, residencial clase media y residencial
clase baja, pero de acuerdo al nivel de consumo según la tabla II.8.1.
Para el caso comercial. Los índices de consumo se hallan por tipo de comercio establecidos,
como por ejemplo:
• Comercio Local
• Comercio Metropolitano (Supermercado).
El tratamiento es ei mismo en cuanto a los datos que se necesitan, es decir, se ingresan los
datos de demanda, consumo de energía y los factores de carga, saturación y densidad de
carga en el área establecida.
4.3.3. TÉCNICAS DE SATURACIÓN DE LA TIERRA APLICADA A LA
DISTRIBUCIÓN DE LA POBLACIÓN EN MICROÁREAS URBANAS
PARA LA ESTIMACIÓN DE CONSUMOS
Se deben tornar en cuenta para determinar las predicciones de demanda a nivel de las redes
de distribución, 1) los índices de consumo por tipo de consumidor, 2) el total de la
Referencia Bibliográfica [18]
45
pRQGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DF. CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
población y 3) el factor de saturación que se define como:
Z consumidores presentes (4.3 .3 . 1)
consumidores posibles proyectados
La Planificación cae dentro de dos amplias categorías., análisis a corto plazo y a largo plazo
(categorías de análisis, corto plazo y largo plazo), las cuáles difieren ambas en espacios de
tiempo y metas. La planificación a corto plazo ha sido siempre lo tradicional para sistemas
de distribución y es aplicada lo suficientemente lejos en el futuro para cubrir distribución
de equipos y en tiempos de construcciones importantes para las siguientes series de
adiciones del sistema.
Las nietas y motivaciones de la planificación a corto plazo son determinar el mejor plan
individual para los compromisos presentes de construcción y asegurar que el equipamiento
requerido es manejable y funcional cuando éste es necesitado.
Por contraste, la planificación a largo plazo, está motivada por un deseo de determinar la
viabilidad económica de los compromisos a corto plazo.
El propósito fundamental de la planificación de la distribución de potencia, es determinar
una ordenada expansión del actual sistema, en acuerdo a satisfacer la demanda futura y
pronosticar el presupuesto necesario para la planificación financiera.
La Planificación cae dentro de dos amplias categorías, análisis a corto plazo y a largo plazo
(categorías de análisis, corto plazo y largo plazo), las cuáles difieren ambas en espacios de
tiempo y metas. La planificación a corto plazo ha sido siempre lo tradicional para sistemas
de distribución y es aplicada lo suficientemente lejos en el futuro para cubrir distribución
de equipos y en tiempos de construcciones importantes para las siguientes series de
adiciones del sistema.
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PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
Las metas y motivaciones de la planificación a corto plazo son determinar el mejor pían
individual para los compromisos presentes de construcción y asegurar que el equipamiento
requerido es manejable y funcional cuando este es necesitado.
Por contraste, la planificación a largo plazo, esíá motivada por un deseo de determinar la
viabilidad económica de los compromisos a corto plazo.
El propósito fundamental de la planificación de la distribución de potencia, es determinar
una ordenada expansión del actual sistema, para satisfacer la demanda futura y pronosticar
el presupuesto necesario para la planificación financiera
4.3.4. MÉTODOS PARA LA FIJACIÓN DEL FACTOR DE SATURACIÓN POR
MICROÁREAS
4.3.4.1. DETERMINACIÓN DEL FACTOR DE SATURACIÓN POR MICROÁREA
En el cálculo del factor de saturación, intervienen dos parámetros fundamentales: la
población actual y pían de ordenamiento urbano de la zona en estudio. Este proceso se lleva
a cabo mediante la utilización de dos métodos: directo o indirecto, que conduce a la
determinación del factor de saturación por microárea, a partir del cual se podrá estimar con
mayor precisión el correspondiente factor a corto plazo y mediano plazo.
4.3.4.2. MÉTODO DIRECTO
Consiste en determinar el factor de saturación, a partir del número real de consumidores de
la zona de estudio y el plan de ordenamiento urbano.
Mediante la división en módulos de área de la zona se procede a ubicar el número de
consumidores presentes y futuros calculando el factor de saturación para cada microárea.
47
PROGRAMA DIGITAL PARA El. PRONÓSTICO DF. CAItGA ELÉCTRICA ESPACIAL
Luego, se obtiene un total de consumidores para toda el área proveniente de la suma de
cada microárea, el cual deberá ser ajustado con el total de consumidores realmente
servidos. Este ajuste se realiza mediante el factor de saturación global que se define
mediante la expresión:
E consumidores presentes (4.3.4.2.1)
E consumidores posibles o proyectados
A continuación se explicará el procedimiento a seguir en la determinación del factor de
saturación por módulo de área.
Para determinar el número de consumidores presentes por microárea, se emplean las rutas
de facturación de consumidores residenciales. El proceso comienza por la ubicación en los
planos de las rutas con sus respectivos números de consumidores. Asociando los
consumidores a cada módulo de área, se determina el número de consumidores presentes
mediante la siguiente expresión:
Cij = # consumidores por microárea (i=l..n) (4.3.4.2.2)
En donde Cij representa el número de consumidores de la ruta i en la microárea j.
Luego, para determinar el número de consumidores posibles, se emplea el mismo plano
cuadriculado., pero con el uso de la tierra. Utilizando el computador se obtiene para cada
módulo el número de consumidores posibles, mediante la siguiente expresión:
Cjp = Dkj * Plg (k-l...n) (4.3.4.2.3)
En donde Dkj representa la densidad neta de consumidores por zonifícación k en la
microárea j y Pkj el área neta residencial de la zonifícación k en la microárea j.
48
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
4.3.4.3 MÉTODO INDIRECTO
En la determinación del parámetro población, esta técnica analiza los registros de consumo
de los .servicios que faciliten la obtención del número de consumidores residenciales
actuales. Tal es el caso del Servicio Eléctrico, que tiene la demanda eléctrica directamente
relacionada con el número de consumidores en determinada microárea.
A continuación se explica el procedimiento usado a través del análisis del Servicio
Eléctrico.
Usando los planos debidamente cuadriculados de la zona a estudiar, se procede a ubicar los
alimentadores de cada subestación indicando a cada uno su troncal y derivaciones en
detalle. Este proceso debe abarcar la zona completa, obteniéndose el Sistema de Redes de
Distribución.
Mediante el empleo de nodos y ramales, asignando números se logra una representación
matemática de la Red ubicándola según cada microárea. Finalizando este proceso de
digital ización, se introduce esta información en el computador. Adicionalrnente se conoce
para cada alimentador la demanda (kW, kVA, levar) o la energía (kWh) que mediante un
proceso de asignación, es procesada por el computador ubicando en cada nodo de la red, la
demanda o el consumo correspondiente.
En este caso, un nodo representa un grupo de bancos de transformación los cuales sirven
una determinada cantidad de consumidores. Para cada microárea se "totaliza el total de
energía por los nodos presentes según la siguiente expresión:
(4.3.4.3.1)
Donde Ej es la energía correspondiente al nodo i, perteneciente al módulo de área j.
Obtenido el consumo de energía por microárea en estudio., se procede a determinar el
número de consumidores asociados a este nodo.
Para cada módulo del área de estudio, existirá una determinada clase social, lo cual definirá
un valor de (kWh/cons) promedio.
49
PROGRAMA DIGITAL I'ARA EL PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
4.4. DIVISIÓN DEL ÁREA DE ESTUDIO
4.4.1 DIVISIÓN POR MICROAREAS
Una microárea se define como una "subdivisión del área urbana de un sistema de
distribución, con una demanda proyectada que represente una fracción de la demanda
máxima prevista por primario".
La división por microáreas^ facilita el manejo de los datos de consumo de energía,
demanda., densidad de carga, factores de saturación, etc., de los diferentes tipos de
consumidores que pertenecen a dicha microárea. Las divisiones se realizan sobreponiendo
una cuadrícula sobre la base geográfica del área de servicio de una subestación y sus
alimentadores. Se pueden escoger microáreas de 0.25 km", 1 km", 5 km", 7 km2, etc.,
dependiendo del grado de resolución que se desee obtener en el pronóstico de carga/0
donde se espera tener demandas por microárea que subdividan equitativamente a un
primario.
T "f * O
En la figura IV.4.1 ", se muestra una región dividida en microáreas de Ikm" Una región
entera puede dividirse en áreas según la planificación de distribución de cada empresa. En
ésta se pueden describir las zonas de uso de la tierra de los distintos tipos de consumidores
y codificar la información de cada área con el tipo de consumidor, demanda, consumo de
energía, densidad de carga, el uso del suelo, etc.
La codificación de datos de las microáreas se la puede hacer en función de la ubicación
geográfica exacta, que es lo más conveniente desde el punto de vista operativo, pero al
plano de microáreas se pueden escoger arbitrariamente ejes de referencia.
9 Cita textual tomada de la Referencia Bibliográfica [14]
10 Referencia Bibliográfica [22]
11 Referencia Bibliográfica [91]
12 Mapa di totalizado de la Referencia Bibliográfica [1SJ
50
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACÍ AI.
En el caso mostrado en la figura se codificaron las microáreas de 1 a 24, empezando por el
extremo superior izquierdo.
r̂ uî -', -;/ ¿l* ĵ̂ " rf^slLJ''-•- .? /•}^s^fezíS^^^LfX^-'í" fh
Un concepto importante dentro de la división de un área de servicio de una subestación, en
microáreas es el de la ubicación del centro de gravedad de la carga, que está definido como
un punto con momentos eléctricos iguales, para todas las cargas en el área considerada.
Luego de la determinación de los ejes de referencia se pueden calcular los momentos de la
siguiente manera:
Centro de gravedad de la carga en x —y (Demanda en el eje x * Distancia en x)¡
Demanda Total(4.4.1.1.)
51
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
y^ (Demanda en el eje y * Distancia en y).Centro de grvedad de la crga en y = — (4.4.1.2.)
Demanda Total
Se debe tomar en cuenta que el centro de gravedad de la carga no es el mismo que el centro
geométrico del área de servicio debido a que la carga no se encuentra idealmente
distribuida, es decir que la carga se distribuye aleatoriamente en el área de servicio.
4.5. FUENTES Y EXTRACCIÓN DE DATOS
Los datos básicos de entrada del modelo de pronóstico de carga, consisten básicamente en
extraer todas las informaciones de cada área relacionada con: uso del suelo en el módulo de
área, consumo de energía por módulo de área y por tipo de consumidor, demanda del
módulo de área y por tipo de consumidor, densidades de carga por módulo de área,
necesidades energéticas y cargas existentes. Tales datos se pueden obtener de los
correspondientes mapas del territorio en servicio según lo preparado por la empresa
interesada así como por otras fuentes, tales como agencias gubernamentales de la ciudad o
de la provincia. Estos pueden incluir los planos principales de la utilización del suelo según
lo adoptado para una o más regiones. Si no se tienen tales datos específicos, el encargado
del pronóstico debería consultar otras agencias como las cámaras de comercio, agencias
municipales y dibujar su propio mapa. Este mapa podría contener la información de la
utilización del suelo a largo plazo, para tener una base para el pronóstico.
En las empresas eléctricas, se pueden obtener una serie de datos que se utilizan para la
planificación de distribución y que contiene las áreas de carga clasificadas desde algunos
puntos de vista; Uno de ellos es de acuerdo a los alimentadores principales y subestaciones.
52
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PROXOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
Otro punto de vista es la clasificación de los distintos tipos de consumidores, sus demandas
y consumos según las hojas de rutas de medición del consumo., pero este trabajo de
levantamiento de datos, en lo que tiene que ver a la EEQSA, se empezará recién en Marzo
del2000.13
En el caso del presente trabajo se recopiló información del alimentador 57A de la
subestación Pomasqui de la ciudad de Quito.
4.6. INFORMACIÓN PROPORCIONADA POR EL MODELO DE
PRONÓSTICO DE CARGA
Los datos de área y cuadrícula archivados, combinados con los índices obtenidos de factor
de saturación, kwh/kin2, kW/knr, factores de carga, etc., que también son datos que
proporciona el modelo producirán totales por módulo de área de kWh y kW, también
valores de energía y potencia por zona y por clase. Estos resultados son calculados por el
programa.
La información básica mostrada por el programa es la siguiente:
1. Demanda por módulo de área.
2. Demanda por tipo y clase de consumidor.
3. Energía consumida por módulo de área.
4. Energía consumida por tipo y clase de consumidor.
5. índices residenciales de densidad de carga por tipo de consumidor y por módulo de
área.
13 Información proporcionada por el íng. Mario Albuja, jefe del Departamento de Proyectos,
Inventarios y Avalúos (PÍA) de la EEQSA
5
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
6. índices comerciales de densidad de carga por tipo de consumidor y por módulo de área.
7. índices industriales de densidad de carga por tipo de consumidor y por módulo de área.
8. Porcentaje de crecimiento de la carga por tipo de consumidor y por módulo de área.
9. índices de factores de carga y saturación.
10. índices de factores de demanda y coincidencia.
4.7. RESTRICCIONES AL MODELO DE PRONÓSTICO DE CARGA
El modelo de predicción de carga diseñado, tiene ciertas restricciones en esta primera
versión, posteriormente en otras versiones, se podría ampliar el alcance y la metodología
usada para este tipo de sistema.
Dentro de las principales restricciones se tienen las siguientes:
Las bases de datos, trabajan con la funcionalidad del motor de base de datos (Microsoft
Jet), que es un sistema de administración de bases de datos que recupera y almacena
datos del sistema y de los usuarios. El motor de base de datos Microsoft Jet se puede
ver como un componente administrador de datos con el que se crean otros sistemas de
acceso a datos, como Microsoft Access y Visual Basic. Por lo que si se utiliza otro
motor para generar bases de datos, como por ejemplo UNIX, se tendrá que realizar un
programa aparte para poder adquirir los datos de estos otros sistemas.
En esta primera versión del programa, no se utilizan índices econométricos, como son
por ejemplo los índices de elasticidad al PJB (Producto Interno Bruto), o los costos de
energía $/kWh.
54
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONTOgTJCO DECARGA ELÉCTRICA ESP AC1 AI.
• El programa no es sensible a las variaciones económicas, es decir que no se pueden
evaluar distintos escenarios económicos en los que están inmersos los consumidores,
sin embargo se pueden evaluar "escenarios" de demanda por microárea para diferentes
tipos de consumidores. '•
• Al no existir todavía una base de datos reales en cuanto al número exacto de
consumidores de las diferentes clases y consumos de energía, en las microáreas
consideradas el modelo todavía es aproximado y se podría evaluar el error
correspondiente, al tener los datos reales.
55
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
CAPITULO V
APLICACIÓN DEL MODELO DE
PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA
ESPACIAL
56
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
5.1. ESTRUCTURA DE LA BASE DE DATOS DEL PROGRAMA
(MPCES)
El diseño de la base de datos del programa se ha realizado en Access 97. Una base de datos
es un conjunto de información relacionada con una finalidad, tal como el seguimiento de
los consumos de los clientes de un sistema eléctrico.
Éstos son los pasos básicos que se siguió para diseñar la base de datos:
• Determinar la finalidad de la base de;daíos.
• Determinar las tablas que se necesitan en la base de datos.
• Determinar los campos que se necesitan en las tablas.
• Identificar los campos con valores exclusivos.
• Determinar las relaciones entre las tablas.
• Precisar el diseño. i
• Agregar datos y crear otros objetos de la base de datos.
Es necesario saber qué información desea obtener de la base de datos. A partir de esta
información, se puede determinar sobre qué temas necesitan almacenar datos (las tablas) y
qué datos se necesitan almacenar sobre cada tema (los campos de las tablas).
Al diseñar las tablas, se divide la información teniendo en cuenta los siguientes principios
de diseño fundamentales:
• Cuando cada elemento de información está almacenado en una tabla; se actualiza en un
solo lugar. Esto resulta más eficiente y elimina la posibilidad de que existan entradas
duplicadas que contengan información diferente.
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PROGRAMA DIGITAL PARA F.¡. PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESP ACIAL
• Cuando cada tabla contiene hechos
información acerca de cada asunto i
sólo sobre un asunto, puede mantener la
independientemente de otros asuntos.
• Cada tabla contiene i