contrato de prestación de servicios de consultoría …€¦ · este informe analiza el...

Contrato de Prestación de Servicios de Consultoría CPSC 164/2013

Cooperación Canadiense 82/2003

“Determinación de Costos de Transporte de Energía Reactiva en el

Sistema Interconectado Nacional – SIN”

Segundo Informe

Análisis Técnico de Flujo de Potencia Reactiva en el STN y STR

Documento 5112326237-02

Revisión 2

Universidad Tecnológica de Pereira

Pereira – Colombia

Julio 04 de 2014

ÍNDICE DE MODIFICACIONES

Índice de revisión Sección modificada Fecha Observaciones

0 --- Mayo 19 de 2014 Versión original

1 Secciones 4.4 y 5 Junio 03 de 2014 Se responde a los

comentarios CREG

2 Se adiciona la sección 2.4

Se complementa la sección 4.1.1

Se adiciona la sección 4.1.2

Se complementa la sección 4.1.3

Se adiciona la sección 4.2.2

Se complementa la sección 5

Julio 04 de 2014 Se responde a nuevas

solicitudes CREG y se

adicionan nuevos

análisis numéricos

REVISIÓN Y APROBACIÓN

Número de revisión 2

Responsable por

elaboración Nombre Harold Salazar

Firma

Responsable por

elaboración Nombre Carlos J. Zapata

Firma

Responsable por

elaboración Nombre Alejandro Garcés

Firma

Responsable por

elaboración Nombre Geovanny Marulanda

Firma

Responsable por

elaboración Nombre Carlos S. Saldarriaga

Firma

Responsable por

elaboración Nombre Juan G. Valenzuela

Firma

Responsable por

revisión Nombre Harold Salazar

Coordinador del

Proyecto Firma

Responsable por

revisión Nombre Carlos J. Zapata

Director del Proyecto Firma

Fecha Julio 04 de 2014

GRUPO DE INVESTIGACIÓN PLANEAMIENTO DE SISTEMAS ELÉCTRICOS

Fundado en el año 1999 por el Ingeniero Ramón Alfonso Gallego Rendón, tiene como misión desarrollar,

mejorar y aplicar conocimiento en el área de sistemas eléctricos de potencia para transferirlo a la comunidad

académica y a las empresas del sector eléctrico.

Sus principales áreas de trabajo son:

Planeamiento de sistemas de transmisión de energía eléctrica

Planeamiento de sistemas de distribución de energía eléctrica

Confiabilidad de sistemas eléctricos

Calidad de la potencia

Investigación de operaciones y optimización matemática

Mercados de electricidad y gas natural

Energías alternativas

Redes inteligentes

ABREVIATURAS UTILIZADAS EN ESTE DOCUMENTO

CREG Comisión de Regulación de Energía y Gas

CER Condición de Exceso de Reactivos

CQR Caldas-Quindío-Risaralda

fp Factor de Potencia

MVAr Mega Voltio Amperio Reactivo

OLADE Organización Latinoamericana de Energía

OR Operador de Red

SIN Sistema Interconectado Nacional

STN Sistema de Transmisión Nacional

STR Sistema de Transmisión Regional

UTP Universidad Tecnológica de Pereira

UPME Unidad de Planeación Minero Energética

XM XM S.A. E.S.P

RESUMEN EJECUTIVO

Este informe analiza el comportamiento de los flujos de energía reactiva en el país con fin de recomendar

algunos aspectos que deberían ser considerados en una propuesta regulatoria. Los detalles de la propuesta

regulatoria se encuentran en el informe 3. Para el análisis de los flujos, se simulan las condiciones operativas

del país desde noviembre del 2012 hasta octubre del 2013 con información proporcionada por X.M. Las

simulaciones permiten determinar las regiones que están experimentando un exceso considerable de energía

reactiva y también permiten explicar las razones por la cuales se están presentando esas condiciones.

Igualmente, los resultados numéricos muestran el impacto en las pérdidas del sistema si se aumentan los

requerimientos de un factor de potencia en la demanda.

TABLA DE CONTENIDO

Página

1. INTRODUCCIÓN ...................................................................................................................................... 1

2. DESCRIPCIÓN DE LA INFORMACIÓN DISPONIBLE ........................................................................ 3

2.1. Información de los despachos y redespachos programados................................................................ 3

2.2. Información de medidores frontera .................................................................................................... 3

2.3. Información de ubicación de los medidores frontera .......................................................................... 4

2.4. Análisis de los registros de los medidores frontera ............................................................................ 5

3. DESARROLLO DE HERRAMIENTAS COMPUTACIONALES PARA EL ANÁLISIS Y

VISUALIZACIÓN DE LA INFORMACIÓN ..................................................................................................11

3.1. Diseño conceptual de las herramientas computacionales ..................................................................11

3.2. Visualización de la información ........................................................................................................12

3.2.1. Diagrama de dispersión de factores de potencia ........................................................................................12

3.2.2. Curva de duración de exceso de reactivos .................................................................................................14

3.2.3. Distribución de los valores DeltaQ a través del tiempo .............................................................................14

3.2.4. Histograma de los valores DeltaQ .............................................................................................................15

3.2.5. Resumen de las gráficas disponibles ..........................................................................................................15

4. RESULTADOS NUMÉRICOS .................................................................................................................17

4.1. Resultados numéricos para todo el país .............................................................................................19

4.1.1. Análisis de exceso de flujos de reactiva en todo el país .............................................................................19

4.1.2. Análisis interconexión con Ecuador ..........................................................................................................22

4.1.3. Identificación de áreas operativas con exceso de reactivos ........................................................................25

4.2. Resultados numéricos análisis de sensibilidad ..................................................................................34

4.2.1. Resultados subárea operativa CQR ............................................................................................................34

4.2.2. Resultados subárea Bogotá ........................................................................................................................37

4.3. Resultados numéricos análisis de factor de potencia de 0.95 ............................................................42

4.3.1. Análisis de un factor de potencia de 0.95 en la demanda ...........................................................................42

4.3.2. Análisis de factor de potencia en los puntos de conexión STN-Nivel 4 ....................................................45

5. CONCLUSIONES .....................................................................................................................................47

1

Determinación de Costos de Transporte de Energía

Reactiva en el Sistema Interconectado Nacional - SIN Universidad Tecnológica de Pereira

Segundo Informe – Revisión 2 Julio 04 de 2014

1. INTRODUCCIÓN

El día 06 de noviembre del 2013 la OLADE y la UTP firmaron el contrato de prestación de servicios de

consultoría CPSC 164/2013 cuyo objeto es analizar la asignación de responsabilidades en la gestión del

transporte de la energía reactiva en el STN y en los STR y efectuar las recomendaciones que se consideren

pertinentes con el fin de mantener o mejorar la señal de eficiencia de la red a través del control del transporte

de energía reactiva. El estudio se inició de manera formal el día 19 de febrero del 2014 con la firma del acta

de inicio.

El alcance de este estudio incluye, sin limitarse a ello, al desarrollo de los siguientes objetivos:

1. Revisión de las responsabilidades para los transmisores y operadores de red

La UTP debe documentar y analizar las responsabilidades asignadas en el marco regulatorio actual para

los transmisores nacionales y los OR frente a la gestión de la potencia reactiva en las redes que operan.

2. Análisis técnico del flujo de potencia reactiva en el STN y STR

Con base en la información disponible del STN y de los STR, la UTP debe analizar mediante el uso de

programas computacionales de modelamiento de redes el comportamiento de los flujos de energía reactiva

en estas redes en aplicación de la regulación actual, efectuando análisis de sensibilidad respecto de las

modificaciones o cambios de condiciones del sistema (cambio de taps, apertura o cierre de interruptores,

etc.)

Las simulaciones deben considerar como mínimo la operación del sistema en condiciones de demanda

máxima, mínima y media, así como la información de despacho real de cinco horas en los que se presentó

la máxima transferencia de potencia reactiva y cinco horas en los que se presentó la mínima transferencia

de potencia reactiva durante el año 2012. Para la determinación de las simulaciones en condiciones de

demanda media se podrá tomar la fecha representativa que se considere apropiada.

En las simulaciones que se realicen, la UTP debe identificar los puntos de condiciones operativas en el

STN y los STR que ocasionan pagos por el transporte en exceso de energía reactiva de acuerdo con la

regulación vigente.

Los análisis adelantados deben incluir los requerimientos de compensaciones o suministro de energía

reactiva en los sistemas, resultantes de la simulación de un escenario de un factor de potencia igual a 0,95

para la demanda. En cada caso se debe cuantificar las pérdidas de energía y evaluar la conveniencia de

exigir de un factor de potencia superior al vigente.

3 Recopilación de la normatividad de energía reactiva en otros países

Se debe efectuar una compilación de la reglamentación sobre el tratamiento del transporte de energía

reactiva en 10 países distintos a Colombia, realizar comparaciones de los principales aspectos y

documentar las diferencias respecto de la reglamentación nacional.

4 Identificación de alternativas regulatorias.

Acorde con los aspectos técnicos encontrados como resultado de las simulaciones de que trata el numeral

1 y con base en la información recopilada, según lo solicitado en el numeral 3, proponer un esquema

alternativo para desincentivar el transporte de energía reactiva en Colombia y la asignación de

responsabilidades frente a su gestión.

2




Para el cumplimiento de los objetivos anteriormente expuestos, la UTP deberá efectuar las siguientes

actividades además de otras que considere necesarias para lograr los alcances asociados al desarrollo del

proyecto:

1. Documentar y analizar las responsabilidades asignadas en el marco regulatorio actual para los

transmisores nacionales y los OR frente a la gestión de la potencia reactiva de las redes que operan.

2. Analizar mediante el uso de programas computacionales de modelamiento de redes el comportamiento de

los flujos de potencia reactiva en estas redes en aplicación de la regulación actual efectuando análisis de

sensibilidad respecto de modificaciones o cambios de condiciones del sistema (Cambio de taps, apertura o

cierre de interruptores, etc.)

3. Con base a los resultados obtenidos del numeral anterior, la UTP debe identificar los puntos y condiciones

operativas en el STN y en los STR que ocasionan pagos por el transporte en exceso de energía reactiva de

acuerdo con la regulación vigente.

4. Identificar los requerimientos de compensaciones o suministro de energía reactiva en los sistemas

resultantes de la simulación de un escenario de un factor de potencia igual a 0,95 para la demanda. En

cada caso se debe cuantificar las pérdidas de energía y evaluar la conveniencia de exigir un factor de

potencia superior al vigente

5. Efectuar una compilación de la reglamentación sobre el tratamiento del transporte de energía reactiva en

10 países distintos a Colombia, realizar comparaciones de los principales aspectos y documentar las

diferencias respecto de la reglamentación nacional.

6. Proponer un esquema alternativo para desincentivar el transporte de energía reactiva en Colombia y la

asignación de responsabilidades frente a su gestión.

7. Planificación, coordinación y realización del taller técnico de difusión de resultados en Colombia, con la

participación de técnicos y autoridades de Colombia y OLADE.

Este informe constituye la segunda revisión del segundo producto del contrato y comprende el desarrollo de

las actividades 2, 3 y 4.

3




2. DESCRIPCIÓN DE LA INFORMACIÓN DISPONIBLE

Este capítulo detalla la información disponible para este estudio con el fin de realizar las simulaciones de las

actividades 2, 3 y 4 indicadas en la sección anterior.

2.1. Información de los despachos y redespachos programados

Se dispone de los informes de despacho y redespacho programado del SIN desde noviembre del 2012 hasta

octubre del 2013, información proporcionada directamente por XM a solicitud de la CREG. Los despachos y

redespachos proporcionan los valores de generación horarios de las plantas despachadas centralmente

(cercanos a los despachos en tiempo real), el estado (topología) del sistema, parámetros (resistencia,

reactancias, etc.) de los diferentes elementos del sistema y la demanda del sistema. Por estado se entiende

cuáles activos están disponibles e indisponibles, posición de los taps en los transformadores y taps de los

elementos de control de reactivos durante la hora de estudio. En total se tiene información de 8760 horas que

comprende el número total de horas disponibles para este estudio. Asimismo, la base de datos contiene

información del estado de las interconexiones con Ecuador y elementos de la red de transmisión de ese país.

La base de datos proporcionada por XM es de tamaño considerable pues todo el sistema está compuesto por:

• 978 líneas

• 1402 nodos

• 564 demandas

• 91 compensaciones entre reactores y capacitores

• 322 transformadores de 2 devanados

• 215 transformadores de 3 devanados

• 374 unidades de generación

• 2 SVC

• 2 compensaciones en serie

Este consultor considera que se hace necesario desarrollar herramientas computacionales para el

procesamiento y análisis de esa información.

2.2. Información de medidores frontera

Se dispone de información (registros) de los medidores fronteras entre ORs y entre éstos y el STN desde

enero del 2013 hasta diciembre del 2013, información proporcionada por XM a través de una solicitud

enviada por la CREG. El archivo recibido contiene los siguientes campos de información:

• Código SIC Frontera

• Agente Exportador

• Agente Importador

• Medidor

• Factor Propio

• Nivel de Tensión

• OR Exportador

• OR Importador

• Municipio

• Fecha de Operación

• hora 01 … hora 24

4




En donde la hora 01 y hora 24 corresponden a las medidas reales de potencia activa y reactiva registrada por

el medidor en la fecha indicada por el campo Fecha de Operación. La hoja de cálculo tiene en total 231,694

filas y 40 columnas para un total de 9,267,760 celdas.

Es importante anotar que los resultados de las simulaciones empleando los valores de despacho o redespacho

entregan valores de los flujos de potencia activa y reactiva que deben ser aproximados a los registros de los

medidores frontera, más detalles en la sección 2.4

2.3. Información de ubicación de los medidores frontera

La información proporcionada por XM descrita en la sección 2.2 no indica la ubicación física de los

medidores frontera y el elemento de red sobre el cual se está registrando la medida. Esa información es

importante para este estudio con el fin de contrastar los resultados de las simulaciones con los datos

registrados por los medidores. Por tal razón, el equipo consultor elaboró un formato para determinar la

ubicación física de los medidores el cual es un archivo de Excel que contiene los siguientes campos de

información y el cual fue diligenciado por los ORs:

• Operador de Red

• Código SIC del medidor

• Subestación de ubicación del medidor

• Subestación destino del elemento

• Tipo de elemento de red medidor

• Observaciones

Una captura de pantalla del archivo de Excel se muestra en la figura 1, en donde se resalta el hecho que el

formato contiene suficientes ayudas visuales con el fin de facilitar el diligenciamiento del mismo.

En el formato, la columna Operador de Red es el nombre del operador que funge como agente exportador

según el archivo de medidores frontera descrito en la sección 2.2. Asimismo, el código SIC del medidor,

segunda columna, corresponde al código reportado en ese archivo. La tercera columna corresponde a la

subestación en donde está físicamente ubicado el medidor la cual se selecciona de una lista desplegable que

contiene el nombre de todas las subestaciones del SIN, nombres tomados de la base de datos del despacho y

redespacho proporcionada por XM. La cuarta columna, subestación destino del elemento, es el nombre de la

otra subestación (diferente a la indicada como subestación de ubicación del medidor) en caso que el medidor

Figura 1 - Captura de pantalla del archivo de levantamiento de información de medidores

5




este registrando medidas sobre una línea de transmisión. La quinta columna, tipo de elemento de red medido,

es una información de verificación en donde se indica si la medida registrada por el medidor está siendo

tomada sobre una línea de transmisión o sobre un transformador. La columna de observaciones es un espacio

para consignar algún comentario relacionado con el levantamiento de la información y que los ORs

consideran relevante para determinar la ubicación de la frontera.

La CREG facilitó la distribución de los formatos y recepción de los mismos. Este consultor en total recibió 19

formatos con información de los 358 medidores consultados, sin embargo, debido a errores de

diligenciamiento, se dispone de información confiable de únicamente 161 medidores.

Con lo anterior, este estudio dispone de la siguiente información:

• Despacho y redespacho programado del SIN y estado del sistema para 8760 horas, información

suministrada por la CREG a través de solicitud enviada a XM.

• Registro de los medidores frontera entre el STN y ORs y entre ORs, información suministrada por la

CREG a través de solicitud enviada a XM.

• Ubicación física de los medidores frontera, información suministrada por la CREG con formato

elaborado por la UTP.

2.4. Análisis de los registros de los medidores frontera

En esta sección se realiza un análisis de los valores de los registros de medidores frontera y de los flujos de

potencia activa y reactiva que se obtienen con la información de despacho y redespacho programado del SIN.

Este análisis se requiere con el fin de establecer si los valores de las simulaciones son confiables y con ello los

resultados e inferencias de este estudio. Esto es, si las simulaciones son similares a los valores de registro de

los medidores frontera, entonces se puede prescindir de los registros reales y realizar diferentes inferencias

exclusivamente con los resultados de las simulaciones.

Es necesario indicar que de antemano no es posible tener valores registrados por los medidores iguales a los

valores de las simulaciones pues los valores registrados son producto del despacho en tiempo real del sistema

mientras que las de las simulaciones son producto del despacho y redespacho, esta diferencia necesariamente

implica que ambos valores sean diferentes.

El análisis de similitud se realiza calculando dos correlaciones; la primera (segunda) correlación entre los

valores horarios de potencia activa (reactiva) registrados por el medidor frontera con los valores horarios de

potencia activa (reactiva) obtenidos por la simulación. Se emplea el periodo de tiempo desde enero del 2013

hasta octubre del 2013 para un total de 7271 horas puesto que esa ventana de tiempo es sobre la que se tiene

un traslape de información tanto del despacho y redespacho y de los registros de los medidores.

Para el cálculo de las correlaciones, considere los siguientes cuatro vectores:

𝑷𝒊𝒎 = [𝑃𝑖,1

𝑚 𝑃𝑖,2𝑚 … 𝑃𝑖,𝑗

𝑚 … 𝑃𝑖,7271𝑚 ]

𝑷𝒊𝒄 = [𝑃𝑖,1

𝑐 𝑃𝑖,2𝑐 … 𝑃𝑖,2

𝑐 … 𝑃𝑖,7271𝑐 ]

𝑸𝒊𝒎 = [𝑄𝑖,1

𝑚 𝑄𝑖,2𝑚 … 𝑄𝑖,𝑗

𝑚 … 𝑄𝑖,7271𝑚 ]

𝑸𝒊𝒄 = [𝑄𝑖,1

𝑐 𝑄𝑖,2𝑐 … 𝑄𝑖,2

𝑐 … 𝑄𝑖,7271𝑐 ]

En donde:

6




𝑷𝒊𝒎 Vector que contiene los valores de potencia activa horarios registrados por el medidor frontera i

𝑃𝑖,𝑗𝑚 Valor de potencia activa registrado por el medidor frontera i en la hora j

𝑷𝒊𝒄

Vector que contiene los valores de potencia activa horarios calculados por simulación en el lugar en

donde esta físicamente el medidor frontera i

𝑃𝑖,𝑗𝑚

Valor de potencia activa calculado por simulación para la hora j en el lugar en donde esta

físicamente el medidor frontera i

𝑸𝒊𝒎 Vector que contiene los valores de potencia reactiva horarios registrados por el medidor frontera i

𝑄𝑖,𝑗𝑚 Valor de potencia reactiva registrado por el medidor frontera i en la hora j

𝑸𝒊𝒄

Vector que contiene los valores de potencia reactiva horarios calculados por simulación en el lugar

en donde esta físicamente el medidor frontera i

𝑄𝑖,𝑗𝑚

Valor de potencia reactiva calculado por simulación para la hora j en el lugar en donde esta

físicamente el medidor frontera i

Con lo anterior, el análisis de similitud entre los valores registrados por un medidor y las simulaciones se

obtiene, matemáticamente, con la correlación entre los vectores 𝑷𝒊𝒎 y 𝑷𝒊

𝒄 y con la correlación entre los

vectores 𝑸𝒊𝒎 y 𝑸𝒊

𝒄; para efectos de mostrar los resultados, denote estas correlaciones como corrPi y corrQi

respectivamente.

En la figura 2 se muestra el comportamiento de corrPi y corrQi para cada uno de los 161 medidores frontera.

Cada punto en la gráfica está dado por la dupla (corrPi , corrQi), esto es, para cada medidor frontera se

calcularon las correlaciones de su potencia activa corrPi y de su potencia reactiva corrQi y esa dupla

corresponde a un punto en la figura 2.

Figura 2 - Correlación entre medidas de P y Q con los valores simulados de P y Q

Como se observa en la figura anterior, las 161 fronteras presentan duplas de correlaciones (corrPi , corrQi)

distribuidas en los cuatro cuadrantes del plano cartesiano; en donde se destaca el tercer cuadrante el cual

presenta valores negativos de correlación para P y Q lo cual significa que las direcciones de los flujos de

potencia activa y reactiva obtenidos por la simulación son opuestas al de la medida registrada por el medidor

frontera. Esta situación, asume este consultor, implica que existe un error en la dirección de medida reportada

-1 -0.5 0 0.5 1-1

-0.8

-0.6

-0.4

-0.2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

CorrPi

Corr

Qi

Correlacion entre medidas y simulaciones para P y Q

7




por los ORs en el diligenciamiento del archivo ubicación de los medidores frontera descrito en la sección 2.3.

En otras palabras, para que esta situación se presente, el OR indicó que el medidor frontera registra en una

dirección opuesta (tanto en P como en Q) a la que realmente está registrando.

El anterior error de reporte se corrige por parte de este consultor cambiando la dirección que registra el

medidor y con esto nuevamente se calculan las correlaciones arrojando los resultados que se muestra en la

figura 3 y cuyo consolidado se muestra en la tabla 1.

Figura 3 –Correlación entre las medidas de P y Q corregidas con los valores simulados de P y Q

Tabla 1 - Consolidado de medidores frontera por cuadrante

Cantidad

Caso 1: Fronteras con correlaciones ubicadas en el I cuadrante 122 76%

Caso 2: Fronteras con correlaciones ubicadas en el II y IV cuadrante 12 7%

Caso 3: Fronteras con correlaciones indeterminada 27 17%

Total 161 100%

La tabla 1 muestra tres casos. El caso 1 presenta 122 medidores fronteras (76%) y son aquellos medidores que

presentan correlación positiva tanto en P como en Q, esto implica que la mayoría de medidores fronteras

registran los flujos de potencia activa y reactiva en igual dirección que el de las simulaciones. Por otro lado,

el caso 2 corresponde a aquellas fronteras (7%) ubicadas en los cuadrantes II y IV, lo que implica que existe

una correlación positiva en P (Q) pero negativa en Q (P). Esta situación podría originarse con el

diligenciamiento del archivo ubicación de los medidores y no es posible corregirlo porque cuando se corrige

un medidor se cambian las dirección de P y Q (como ocurre con el cuadrante III) y no de una sola dirección

(como se requeriría para los cuadrantes II y IV).

Por último, el caso 3 ocurre con los medidores fronteras que no registran mediciones durante todo el año, esto

se debe a que no fluye potencia activa o reactiva durante el año por la frontera (ver figura superior 4) o que la

-1 -0.5 0 0.5 1-1

-0.8

-0.6

-0.4

-0.2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

CorrPi

Corr

Qi

Correlacion entre medidas y simulaciones para P y Q

8




dirección de medida es opuesta a la dirección del flujo y por ende el medidor registra una medida de cero (ver

figura 4 inferior). Cuando esta situación se presenta, la medida de correlación se indetermina (no existe) pues

uno de los vectores con los cuales se realiza la correlación tiene todas sus componentes igual a cero1. Para

estos casos, se debe recurrir a otro tipo de métrica, diferente a la de la correlación, que permita inferir sobre el

comportamiento de estos medidores (detalles más adelante).

Figura 4 - Casos de correlación indeterminada

Las medidas de correlación indicadas anteriormente muestran que en la mayoría de los casos la dirección de

los flujos reales y registrados por los medidores concuerda con los registrados por la simulación. Estas

medidas de correlación igualmente pueden indicar, según su valor numérico 2, que tan cercanas son las

mediciones de las simulaciones. Para esto, considere la figura 5 la cual discrimina el plano cartesiano en

región de alta y mediana correlación (color verde), baja correlación (color amarillo) y muy baja correlación

(color rojo). La región de alta y mediana correlación corresponde a aquella zona para valores de correlación

superiores a 0.5, en amarillo los que tiene valores entre 0.5 y 0.3 y en rojo valores inferiores a 0.33.

De la figura 5 se tiene que existen 55 medidores frontera que están ubicados en la zona verde del primer

cuadrante, esto implica que los valores de las simulaciones son confiables pues presentan una alta y mediana

correlación con los valores reales registrados por los medidores. Por otro lado, 13 medidores se encuentran

ubicados en la zona amarilla del primer cuadrante y 54 medidores en la zona roja del primer cuadrante. Es

preciso recordar que solo se analiza el primer cuadrante pues es aquel en donde existe correlación positiva

tanto en P como en Q.

Aunque existe un número considerable de medidores en la zona roja, un análisis detallado permite explicar la

razón de estas bajas correlaciones. Considere la figura 6 la cual muestra los valores de medida de potencia

1 Matemáticamente se indetermina pues la norma o magnitud del vector 𝑷𝒊𝒎 o 𝑸𝒊

𝒎 es igual a cero.

2 La correlación lineal es un número entre +1 y -1 en donde +1 significa que las dos señales están perfectamente

correlacionada (son iguales) mientras que un valor de -1 implica una correlación inversa o anti-correlación.

3 En estadística se considera que valores de correlación entre 1.0 y 0.9 implica que las dos señales tiene una relación

linealmente alta, entre 0.7 y 0.5 moderada, entre 0.5 y 0.3 baja y menores a 0.3 tiene muy poco (si acaso nula) correlación

lineal.

0 1000 2000 3000 4000 5000 6000

-0.5

0

0.5

Medidor: Ftr24 - Elemento:Ternera 2 220/66 (150MVA)-Transformador1

2

Horas

P [

kW

]

Medidas

Simulación

0 1000 2000 3000 4000 5000 6000

-10

-5

0

5

x 104

Medidor: Ftr143 - Elemento: San Mateo 230/115-Transformador2

1

Horas

P [

kW

]

Medidas

Simulación

9




activa y reactiva registrados por el medidor SIC Frt10345 (línea Hermosa-Regivit) y los valores de la

simulación. Este medidor y las simulaciones tienen un valor de correlación de 0.17 en P y 0.03 en Q.

Figura 5 - Análisis de las magnitudes de correlación

Figura 6 - Valores de registro de medida y simulación para el medidor FTR10345

Como se puede observar en la figura 6 la mayoría del año la medición registrada por el medidor tanto en P

como en Q fue cero debido a que la potencia activa y reactiva fluye en sentido opuesta a la dirección de

registro del medidor, la simulación confirma este hecho pues los valores son negativos. Sin embargo, la

correlación de estas dos señales necesariamente es baja pues se está correlacionando un vector de gran

cantidad de ceros (registro de medidores) con otro vector cuyos valores no son cero (simulaciones). Note que

la correlación es pequeña aunque el flujo de potencia activa y reactiva de la simulación concuerde con la

lógica del registro de la dirección que indica el medidor. Es preciso aclarar que en este caso no se

0 1000 2000 3000 4000 5000 6000

-4

-2

0

2

x 104

Medidor: Ftr10345 - Elemento:Hermosa - Regivit 1 115-Línea2

1

Horas

P [

kW

]

Medidas

Simulación

0 1000 2000 3000 4000 5000 6000

-2

-1

0

1

2

x 104

Horas

Q [

kV

Ar]

Medidas

Simulación

10




indeterminaron los valores de correlación debido a que existen unas cuantas horas donde la medida no es

cero.

Para esta situación (correlación de un vector con muchos ceros con otro vector de variables continuas) no es

recomendable usar la correlación de Pearson (con la cual se graficaron las figuras 2 y 3) sino que se debe

recurrir a otro tipo de métricas de correlación (llamadas en realidad medidas de asociación) para determinar la

similitud entre los valores registrados y los simulados. El cálculo con otros coeficientes está por fuera del

alcance de esta consultoría y realmente no es necesario por las siguientes razones:

1. El 75% de los medidores (122 de 161) presentan una correlación positiva en P como en Q, en otras

palabras, se encuentran en el primer cuadrante de la figura 5 lo cual indica que la dirección real del

flujo de potencia activa y reactiva coinciden con la dirección del flujo simulado tanto de potencia

activa como reactiva.

2. El 42% de los medidores (68 de 161) presentan una correlación alta y moderada en el primer

cuadrante. Esto implica que los registros reales y simulados coinciden tanto en dirección y con alta

certeza en magnitud.

3. El 33% de los medidores (42 de 161) presentan una correlación baja o nula. Esto implica que los

registros reales y simulados coinciden en dirección pero no existe certeza con respecto a la magnitud

registrada por el medidor y la simulación. Sin embargo, los valores bajos de correlación se explican

puesto que el coeficiente de correlación utilizado (correlación de Pearson) no es una métrica

recomendable cuando uno de los vectores contiene una gran cantidad de ceros. Esta situación se

presenta debido a la manera cómo la medición es registrada (cero si la dirección del flujo es opuesta

a la del medidor) por el medidor. En este caso, se debería utilizar otra métrica.

4. El 17% de los medidores (27 de 161) presenta una correlación que se indetermina. En este caso

igualmente es necesario otra métrica diferente a la correlación utilizada pues un vector tiene todas

sus componentes igual a cero.

Por último, en términos generales se puede indicar que una gran mayoría de los medidores coinciden con la

dirección en flujos de potencia activa y reactiva y un porcentaje significativo tiene una alta correlación. Los

otros medidores son casos especiales que requieren otro tipo de métricas para su análisis. Sin embargo, con la

cantidad de medidores ubicados en el primer cuadrante y con el porcentaje que presentan una alta y media

correlación se puede concluir que las simulaciones representan adecuadamente el comportamiento del sistema

real y con base en ellas se harán los análisis de este estudio.

11




3. DESARROLLO DE HERRAMIENTAS COMPUTACIONALES PARA EL ANÁLISIS Y

VISUALIZACIÓN DE LA INFORMACIÓN

3.1. Diseño conceptual de las herramientas computacionales

Como se indicó en la sección anterior, el volumen de información disponible para este estudio es considerable

y por lo tanto es necesario desarrollar diferentes herramientas computacionales para procesar y analizar la

información. La figura 7 muestra las distintas herramientas y la interrelación entre ellas.

El simulador de sistemas eléctricos proporciona los valores de flujos de potencia activa y reactiva por todos

los elementos del sistema (líneas y transformadores) para las 8760 horas disponibles. Igual proporciona los

valores del despacho y valores de demanda del sistema. La información del simulador es exportada a una base

de datos implementada en Microsoft Access y en Microsoft Excel con el fin de facilitar diferentes tipos de

consultas que posteriormente son importados por Matlab para su procesamiento y visualización.

Una vez los datos son importados a Matlab, se dispone de una interfaz de usuario la cual contiene las

siguientes alternativas con el fin de realizar diferentes tipos de análisis:

1. La interfaz permite seleccionar la opción de analizar los flujos de potencia activa y reactiva con los

resultados de la simulación o con los registros reales de los medidores proporcionados por XM.

2. La interfaz igualmente permite analizar los flujos de potencia activa y reactiva, consolidados por OR

o consolidados para todo el país.

3. Por último, la interfaz permite seleccionar la información para ser analizada por hora, día o mes.

Simulador

de sistemas

eléctricos

Información

despacho y

redespacho

Registro

medidores

frontera

Ubicación

medidores

frontera

Figura 7 - Herramientas computacionales utilizadas para este estudio

12




Con el anterior diseño conceptual, se pueden realizar, por ejemplo, los siguientes tipos de consultas:

1. Analizar el flujo de potencia activa y reactiva por hora, en un medidor, con los datos de

simulaciones.

2. Analizar el flujo de potencia activa y reactiva por hora, en un medidor, con los datos reales de

medición proporcionados por XM.

3. Analizar el flujo de potencia activa y reactiva por día, para un OR, con los datos de las simulaciones.

4. Analizar el flujo de potencia activa y reactiva mensuales, de todo el país, con los datos de

simulaciones.

Es preciso anotar que este enfoque conceptual permite analizar con diferentes grados de detalles los flujos de

energía reactiva en el país y con esto poder realizar inferencias sobre sus comportamientos. Aunque la

herramienta permite análisis con base en las medidas registradas por los medidores, para los efectos de este

estudio se utilizó exclusivamente con los resultados de las simulaciones por las razones expuestas en la

sección 2.4.

3.2. Visualización de la información

Este estudio requiere el diseño de herramientas de visualización que permitan el análisis de grandes

cantidades de datos por lo cual es necesario explicar la manera como se presentan los resultados. Para esto,

considere inicialmente la figura 8 en donde se muestran dos condiciones de factor de potencia señaladas por

los puntos de color rojo y verde. Los ejes de la gráfica corresponden a la potencia activa (P – eje horizontal) y

potencia reactiva (Q – eje vertical). El punto en verde es una condición de factor de potencia que no genera

exceso de reactivos según la normatividad colombiana vigente. Los excesos de flujo de reactivos se presentan

cuando el factor de potencia excede el valor de 0.9, tal umbral se representa con la línea recta.

Considere ahora el punto rojo de la figura 8, tal condición genera exceso de reactivos según la normatividad

vigente. Se define la variable DeltaQ como la cantidad de potencia reactiva (en MVAr o en por unidad) que

genera condiciones de exceso de reactivos, en otras palabras, es la potencia reactiva por encima de la línea de

factor de potencia 0.9. La variable DeltaQ igualmente responde a la siguiente pregunta, ¿qué tanta potencia

reactiva está generando condiciones para que los reactivos sean penalizados?

Definida la variable anterior, las siguientes secciones describen la forma como la interfaz permite visualizar

los resultados numéricos.

3.2.1. Diagrama de dispersión de factores de potencia

Esta gráfica muestra todos los factores de potencia registrados por un medidor u obtenidos por las

simulaciones para el periodo de tiempo analizado. Un ejemplo de un diagrama de dispersión se muestra en la

figura 9. La gráfica de dispersión está compuesta por cuatro cuadrantes definidos por las posibles direcciones

de los flujos de potencia activa y reactiva. El cuadrante superior derecho corresponde a una condición en

donde el medidor (o simulación) está registrando consumo de potencia activa y reactiva. El cuadrante inferior

derecho corresponde a una condición de factor de potencia en donde se consume potencia activa y se inyecta

potencia reactiva al sistema.

Los cuadrantes al lado izquierdo del diagrama de dispersión requieren especial interpretación. Estos

cuadrantes se definen por valores negativos de potencia activa y corresponden a situaciones en las cuales por

esa frontera no se está consumiendo potencia activa, por el contrario, se está inyectando potencia activa al

sistema. Por lo tanto, el cuadrante superior izquierdo corresponde a una situación de inyección de potencia

activa con consumo de reactivos y el cuadrante inferior izquierdo se interpreta como inyección de potencia

activa con inyección de reactivos al sistema

13




Figura 8 - Variable DeltaQ

Figura 9 - Diagrama de dispersión de factores de potencia

En los diagramas de dispersión igual se indica la línea de factor de potencia de 0.9 con el fin de establecer las

condiciones de pago. Esta línea divide el cuadrante superior derecho en dos regiones cuyos factores de

potencia se muestran en dos colores diferentes. El color morado son aquellos valores de factores de potencia

que registran condiciones de exceso de energía reactiva y con ello generan condiciones de penalización. Por

otro lado, el color verde son aquellas condiciones en donde no se generan penalizaciones por exceso de

reactivos. Por último, observe que el objeto de la gráfica de dispersión es mostrar visualmente la proporción

de factores de potencia que están generando condiciones de penalización.

-80 -60 -40 -20 0 20 40 60 80-40

-30

-20

-10

0

10

20

30

40

Diagrama de dispersión de fpFront:OR5-OR7; Med:Frt00223; Línea: Cartago - Papeles 1 115; Dir:1

2

P [MW]

Q [

MV

Ar]

0 50 100 150 200 250 300 350 4000

100

200

300

400

NOV12 DIC12 ENE13 FEB13 MAR13 ABR13 MAY13 JUN13 JUL13 AGO13 SEP13 OCT13

Días

DeltaQ

[M

VA

r]

DeltaQ a través del tiempo

0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 18000

5

10

15

20

25

30Curva de duración de CER

Horas

DeltaQ

[M

VA

r]

0 5 10 15 20 25 300

100

200

300

400

500Histograma de DeltaQ

DeltaQ [MVAr]

Fre

cuencia

P

Q

Línea de factor de

potencia 0.9

Condición de factor de potencia

que NO genera exceso de

reactivos

Condición de factor de

potencia que genera exceso de

reactivos

DeltaQ

14




3.2.2. Curva de duración de exceso de reactivos

Considere ahora los factores de potencia indicados en morado en el diagrama de dispersión, esto es, aquellos

que generan condiciones de penalización. Para cada uno de ellos es posible calcular el valor DeltaQ definido

en la sección 3.2 y organizarlos de forma descendente tal como indica en la figura 10. Es importante anotar

que para esta curva se utilizan registros horarios (de medición o simulación) de tal forma que el ordenamiento

descendente de los valores DeltaQ corresponden a una curva de duración de Condición de Exceso de

Reactivos (CER) o curva de ordenamiento de las variables DeltaQ. Se denomina curva CER pues son los

factores de potencia que ofrecen condiciones para ser penalizados.

Figura 10 - Curva de duración de Condiciones de Exceso de Reactivos (CER)

El nombre de la curva también se deriva del hecho de poder establecer el número total de horas (duración) en

las cuales se registraron condiciones de exceso de reactivos, para la curva mostrada en la figura 5, se indica

que se registraron valores de DeltaQ mayores que cero para un total de 1670 horas. Las líneas horizontales en

rojo corresponde a la media (línea continua) y las desviación estándar (líneas a trazos) de los valores DeltaQ.

La importancia de esta curva no solo se deriva del hecho de saber en cuantas horas se registraron valores

DeltaQ mayores que cero, sino que permite determinar el comportamiento de esos valores. Una curva de

duración con una mayor pendiente (negativa en este caso) tendrá mayores penalizaciones frente a una curva

de menor pendiente.

3.2.3. Distribución de los valores DeltaQ a través del tiempo

Esta curva muestra el momento en que se producen los valores DeltaQ a través del tiempo. Esta curva permite

establecer patrones de comportamiento (por ejemplo de estacionalidad) de las condiciones de penalización. La

figura 11 muestra un ejemplo de este tipo de curva.

-80 -60 -40 -20 0 20 40 60 80-40

-30

-20

-10

0

10

20

30

40


2

P [MW]

Q [

MV

Ar]

0 50 100 150 200 250 300 350 4000

100

200

300

400


Días

DeltaQ

[M

VA

r]


0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 18000

5

10

15

20

25


Horas

DeltaQ

[M

VA

r]

0 5 10 15 20 25 300

100

200

300

400


DeltaQ [MVAr]

Fre

cuencia

15




Figura 11 – Ejemplo de distribución de los valores DeltaQ a través del tiempo

3.2.4. Histograma de los valores DeltaQ

Finalmente, la herramienta computacional desarrollada determina el histograma de los valores DeltaQ como

un complemento de análisis para las curvas mostradas en las figuras 9, 10 y 11. Un ejemplo de un histograma

es mostrado en la figura 12. Los histogramas ofrecen la posibilidad de observar, de una manera rápida,

posibles distribuciones probabilísticas de los valores DeltaQ y la densidad de distribución de los datos.

Figura 12 - Histograma de los valores DeltaQ

3.2.5. Resumen de las gráficas disponibles

En resumen, las gráficas disponibles para analizar la información proveniente de los datos de simulación o

mediciones reales son las siguientes:

1. Diagrama de dispersión de factores de potencia: Visualiza todos los factores de potencia registrados

por un medidor u obtenidos por las simulaciones para un periodo de tiempo.

-80 -60 -40 -20 0 20 40 60 80-40

-30

-20

-10

0

10

20

30

40


2

P [MW]

Q [

MV

Ar]

50 100 150 200 250 300 3500

100

200

300 NOV12 DIC12 ENE13 FEB13 MAR13 ABR13 MAY13 JUN13 JUL13 AGO13 SEP13 OCT13

Días

DeltaQ

[M

VA

r]DeltaQ a través del tiempo

0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 18000

5

10

15

20

25


Horas

DeltaQ

[M

VA

r]

0 5 10 15 20 25 300

100

200

300

400


DeltaQ [MVAr]

Fre

cuencia

-80 -60 -40 -20 0 20 40 60 80-40

-30

-20

-10

0

10

20

30

40


2

P [MW]

Q [

MV

Ar]

50 100 150 200 250 300 3500

100

200


Días

DeltaQ

[M

VA

r]


0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 18000

5

10

15

20

25


Horas

DeltaQ

[M

VA

r]

0 5 10 15 20 25 300

100

200

300

400


DeltaQ [MVAr]

Fre

cuencia

16




2. Curva de duración de exceso de reactivos: Establece la cantidad de horas en que se presentaron

condiciones de exceso de reactivos o valores positivos de DeltaQ. Igualmente permite determinar la

magnitud de esos excesos.

3. Distribución de DeltaQ a través del tiempo: Permite visualizar como se originaron esos pagos a

través del tiempo.

4. Histograma de los valores DeltaQ: Permite determinar la posible existencia de una distribución de

probabilidad de los valores DeltaQ y la densidad de distribución de los datos.

17




4. RESULTADOS NUMÉRICOS

Esta sección muestra los resultados numéricos con el fin de cumplir los siguientes objetivos indicados en los

términos de referencia:

1. Simular la operación para las condiciones de demanda máxima, mínima y media; asimismo, simular la

operación del sistema con la información de despacho real de las cinco horas en las que se presentó la

máxima transferencia de potencia reactiva y las cinco horas en las que se presentó la mínima

transferencia de potencia reactiva.

2. Identificar los puntos de condiciones operativas en el STN y los STR que ocasionan pagos por el

transporte en exceso de energía reactiva de acuerdo con la regulación vigente.

3. Efectuar análisis de sensibilidad respecto de las modificaciones o cambios de condiciones del sistema

(cambio de taps, apertura o cierre de interruptores, etc.)

4. Establecer los requerimientos de compensaciones o suministro de energía reactiva en los sistemas,

resultantes de la simulación de un escenario de un factor de potencia igual a 0.95 para la demanda. En

cada caso se debe cuantificar las pérdidas de energía y evaluar la conveniencia de exigir un factor de

potencia superior al vigente.

Para lograr los anteriores objetivos, se elaboraron las siguientes simulaciones computacionales:

1. Se determinaron los flujos de potencia activa y reactiva en todo el país con los valores del despacho y

redespacho programado para las 8760 horas. Los resultados de estas simulaciones corresponden al primer

objetivo de la lista anterior. Es preciso anotar que estas simulaciones superan significativamente el

número de horas requeridas en el contrato.

2. Con las simulaciones anteriores:

• Se analizaron el comportamiento de los flujos de energía por todo el país y la interconexión con

Ecuador. Estos análisis corresponden a resultados adicionales no estipulados en los términos del

contrato pero que este consultor considera importante para entender el comportamiento de los

reactivos en el país.

• Se analizaron las regiones en donde se presentan un número significativo de condiciones de exceso

de reactivos. Este análisis corresponde al segundo objetivo de la lista anterior.

• Posteriormente se realizan análisis de sensibilidad en las regiones del sistema identificadas con

condiciones de exceso de reactivos. Con estos análisis se cumple el tercer objetivo de la lista

anterior.

3. Se cuantificaron las pérdidas de potencia activa para un escenario de factor de potencia a 0.95 en atraso

en la demanda y se determinan los requerimientos de reactivos necesarios para alcanzar ese factor de

potencia. Con esto se cumple el cuarto objetivo de la lista anterior.

Para efectos de presentar los resultados numéricos, el país se ha representado tal como se muestra en la figura

13 en donde cada circulo corresponde a un OR y la línea que conecta dos círculos indica que existe por lo

menos una frontera comercial entre ambos ORs o entre el OR y el STN (circulo 24). La figura solo indica la

existencia de la frontera y no muestra la ubicación física ni cuantos medidores frontera existen entre ORs o

entre el OR y el STN. Para esta caracterización se utiliza los códigos numéricos que se muestran en la tabla 1.

18




Tabla 2 - Identificadores ORs

Identificador Operador de Red

1 EMPRESAS PUBLICAS DE MEDELLIN E.S.P. - DISTRIBUIDOR

2 ELECTRIFICADORA DEL CARIBE S.A. E.S.P. - DISTRIBUIDOR

3 CODENSA S.A. E.S.P. - DISTRIBUIDOR

4 EMPRESA DE ENERGIA DE BOYACA S.A. E.S.P. - DISTRIBUIDOR

5 CENTRAL HIDROELECTRICA DE CALDAS S.A. E.S.P. - DISTRIBUIDOR

6 COMPAÑIA ENERGETICA DE OCCIDENTE S.A.S. ESP - DISTRIBUIDOR

7 EMPRESA DE ENERGIA DEL PACIFICO S.A. E.S.P. - DISTRIBUIDOR

8 CENTRALES ELECTRICAS DEL NORTE DE SANTANDER S.A. E.S.P. -

DISTRIBUIDOR

9 ELECTRIFICADORA DEL HUILA S.A. E.S.P. - DISTRIBUIDOR

10 COMPAÑIA ENERGETICA DEL TOLIMA S.A. E.S.P. - DISTRIBUIDOR

11 ELECTRIFICADORA DEL META S.A. E.S.P. - DISTRIBUIDOR

12 ELECTRIFICADORA DE SANTANDER S.A. E.S.P. - DISTRIBUIDOR

13 EMPRESAS MUNICIPALES DE CALI E.I.C.E. E.S.P. - DISTRIBUIDOR

14 EMPRESA DE ENERGIA DE CASANARE S.A. E.S.P. - DISTRIBUIDOR

15 CENTRALES ELECTRICAS DE NARIÑO S.A. E.S.P. - DISTRIBUIDOR

16 EMPRESA DE ENERGIA DE CUNDINAMARCA S.A. E.S.P. - DISTRIBUIDOR

17 EMPRESA DE ENERGIA DE PEREIRA S.A. E.S.P. - DISTRIBUIDOR

18 EMPRESA DE ENERGIA DEL QUINDIO S.A. E.S.P. - DISTRIBUIDOR

19 EMPRESA DISTRIBUIDORA DEL PACIFICO S.A. E.S.P. - DISTRIBUIDOR

20 ELECTRIFICADORA DEL CAQUETA S.A. E.S.P. - DISTRIBUIDOR

21 EMPRESA DE ENERGIA ELECTRICA DEL DEPARTAMENTO DEL GUAVIARE S.A.

E.S.P. - DISTRIBUIDOR

22 EMPRESA DE ENERGIA DEL PUTUMAYO S.A. E.S.P. - DISTRIBUIDOR

23 EMPRESA DE ENERGÍA DE ARAUCA E.S.P. - DISTRIBUIDOR

24 SISTEMA DE TRANSMISION NACIONAL - TRANSPORTADOR

Figura 13 - Caracterización del país para este estudio

19




4.1. Resultados numéricos para todo el país

4.1.1. Análisis de exceso de flujos de reactiva en todo el país

Las figuras 14, 15 y 16 muestran los resultados numéricos consolidados para todo el país producto de las

simulaciones. La figura 14 corresponde al consolidado horario. La figura está compuesta por dos paneles, el

superior corresponde al agregado horario de las variables DeltaQ y el inferior a la cantidad de medidores que

durante esa hora registraron esas medidas. Considere por ejemplo la hora 5000, el panel superior muestra que

la suma de todos los excesos de reactivos (suma de los valores DeltaQ) que registraron las simulaciones en

todos los medidores frontera del país durante esa hora fueron aproximadamente 80MVAr; valores registrados

por 11 medidores indicados en el panel inferior.

Note que los dos paneles de la figura 14 son complementarios; tener la información de la magnitud de los

DeltaQ sin la cantidad de los mismos es una información incompleta toda vez que un solo DeltaQ de gran

magnitud tiene una interpretación diferente a varios DeltaQ de menor cuantía.

Figura 14 - Comportamiento horario de exceso de reactivos para todo el país

La figura 15 muestra el consolidado diario de los valores de la figura 14 en donde cada día corresponde a la

suma de los valores DeltaQ de las 24 horas de un día (panel superior) y la cantidad de medidores que

registraron esa medida durante ese mismo día (panel inferior).

Por último, la figura 16 es el consolidado mensual de la figura 15 y obtenido al sumar los valores DeltaQ para

cada mes (panel superior) y la cantidad de medidores que registraron esa medida durante el mes (panel

inferior).

1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 80000

50

100

150

DeltaQ

[M

VA

r]


Hora

Agregado país

0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000

5

10

15

Cantidad d

e C

ER


Hora

Agregado país

20




Figura 15 - Comportamiento diario de exceso de reactivos

Figura 16 - Comportamiento mensual de los excesos de reactivos

De las figuras 14, 15 y 16 se evidencia lo siguiente:

Para todas las horas de todos los días de estudio se presentaron (en por lo menos un medidor)

condiciones para cobros por exceso de reactivos. En otras palabras, en todas las horas se presentaron

(en por lo menos en un punto del STN y STRs) factores de potencia menores a 0.9 inductivos.

Se evidencia que existen dos meses (marzo y abril) con la mayor cantidad de exceso de reactivos y

un mes con la mayor cantidad de CER; infortunadamente no existe información en la base de datos

50 100 150 200 250 300 350

500

1000

1500

2000

2500

DeltaQ

[M

VA

r]


Día

Agregado país

50 100 150 200 250 300 350

50

100

150

200

250

Cantidad d

e C

ER


Dia

Agregado país


10

20

30

40

50

DeltaQ

[G

VA

r]

Mes

Agregado país


2

4

6

Cantidad d

e C

ER

(m

iles)

Mes

Agregado país

21




que permita explicar ese comportamiento. Asimismo, la ventana de tiempo disponible no permite

realizar un análisis de estacionalidad que pueda explicar esos incrementos.

Por otro lado, de la figura 14 es posible establecer las horas para las cuales se están presentando la mayor

cantidad de CER y factores de potencia menores a 0.9 inductivos. Para esto, se graficaron los valores DeltaQ

y CER tal como se muestra en la figura 17. Cada punto en la gráfica corresponde al valor por hora de la

variable DeltaQ (tomado del panel superior la figura 14) y de la variable CER (tomada del panel inferior de la

figura 14). Por ejemplo, se toma el valor DeltaQ y el valor CER para la hora 5000 y esa dupla es un punto en

la figura 17. Esto se realiza para las 8760 horas del año.

La forma de la figura 17 se explica por el hecho que los valores de la variable DeltaQ son continuos mientras

que los valores CER son discretos. Tres colores son utilizados en la figura, a saber, azul , verde y rojo que

corresponden a los valores DeltaQ que se originaron bajo condiciones de baja demanda, demanda intermedia

y alta demanda del sistema4. Entonces, un punto en azul es una dupla Cantidad CER y Delta Q que se

produjo en una hora que pertenece a la franja de baja demanda del sistema.

Figura 17 – Valores horarios cantidad de CER y DeltaQ

Con la gráfica anterior y los diferentes puntos categorizados según la condición de demanda en que se

originaron, se procede a calcular un valor prototipo de cada categoría empleando el algoritmo k-mean. El

prototipo es el centroide de los puntos que conforman cada categoría y representa las características de un

grupo de datos, en otras palabras, un centroide tipifica un conjunto de datos. El resultado del algoritmo k-

mean se muestra en la figura 18 en donde se indica la ubicación de los centroides para las tres condiciones de

demanda5. Considere, por ejemplo, el centroide para las condición de baja demanda, este valor es el prototipo

de todos los puntos azules o de baja demanda de la figura 17. Igual interpretación para los puntos verde y

azul.

4 Las franjas de demanda, de acuerdo a consulta elevada a X.M, son las siguientes:

Baja demanda: Franja horaria entre las 22:00h y las 6:00h

Demanda intermedia: Franjas horarias entre las 6:00h – 10:00h y las 14:00h – 19:00h

Alta demanda: Franja horaria entre las 10:00h – 14:00h y entre las19:00h – 22:00h

5 El centroide es calculado con la función kmeans de Matlab

0 20 40 60 80 100 120 140 160 180-2

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

DeltaQ [MVAr]

Cantidad d

e C

ER

Valores horarios cantidad de CER y DeltaQ

Baja demanda

Media demanda

Alta demanda

22




De la figura 18, se resalta el hecho que la mayor cantidad de cantidad CER y DeltaQ corresponden a valores

en la franja de baja demanda del sistema con lo cual se puede inferir que existe un considerable flujo de

energía de reactiva en horas nocturnas. En otras palabras, las peores condiciones de factor de potencia (por

debajo de 0.9) se presentan en la noche lo cual se podría explicar por la posible existencia de factores de

potencia muy bajos en la demanda o por la inyección de energía reactiva de las líneas de transmisión del

sistema.

Figura 18 – Centroides para las tres condiciones de demanda del sistema

4.1.2. Análisis interconexión con Ecuador

Otro resultado numérico que vale la pena resaltar son los flujos de reactivos que se están presentando en la

interconexión con Ecuador. Para estos análisis, considere la figura 19 que muestra las líneas y subestación de

la interconexión Colombia-Ecuador así como otras líneas y subestaciones en la vecindad de la interconexión;

líneas que serán utilizados para el estudio del flujo de reactivos por la interconexión. Igual se muestran el

OR6 para análisis posteriores.

La interconexión es analizada mediante el cálculo del flujo de potencia activa y reactiva en las siguientes

líneas que se conectan a la subestación Jamondino 220kV:

Jamondino-Mocoa línea de 75 km

Jamondino-San Bernandino doble circuito de 189 km

Jamondino-Pomasqui (Ecuador) dos dobles circuitos de 212 km

Jamondino-Betania línea de 296 km

Los resultados de las simulaciones muestran que el flujo de potencia activa se dirige usualmente desde

Colombia hacia Ecuador y el flujo de potencia reactiva desde Ecuador hacia Colombia. La figura 20

muestra el histograma del flujo de potencia activa (panel superior) y reactiva (panel inferior) en todo el

corredor de interconexión con Ecuador (líneas Jamondino-Pomasqui). Los valores positivos del eje x en

ambos paneles corresponden a la dirección Colombia-Ecuador. La figura implica que nuestro país está

exportando energía activa e importando energía reactiva la mayor parte del tiempo.

0 20 40 60 80 100 120 140 160 180-2

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

DeltaQ [MVAr]

Cantidad d

e C

ER

Valores horarios cantidad de CER y DeltaQ

Baja demanda

Media demanda

Alta demanda

23




Figura 19 – Detalle de las líneas analizadas en la zona cercana a la interconexión con Ecuador

Figura 20 – Histograma de potencia activa y reactiva entre Colombia-Ecuador

OR6

-150 -100 -50 0 50 100 150 200 250 300 3500

10

20

30

40

P [MW]

Fre

cuencia

Potencia activa que fluye desde Colombia hacia Ecuador

-100 -50 0 50 100 150 2000

5

10

15

20

Q [MVAr]

Fre

cuencia

Potencia reactiva que fluye desde Colombia hacia Ecuador

24




Igualmente, las simulaciones muestran que las líneas de San-Bernandino y Betania presentan un flujo de

reactivos hacia la subestación Jamondino (ver diagrama unifilar de la figura 19). Esto se explica por la

longitud de las líneas de transmisión que se conectan a esta subestación, las cuales se caracterizan por tener

longitudes superiores a 200 km. La generación de potencia reactiva propia de las líneas es compensada

mediante reactores shunt tanto en Jamondino, Betania y San Bernandino. El exceso de reactivos en estos

nodos hace que el nivel de tensión sea usualmente superior al de los nodos vecinos produciendo un flujo de

reactivos desde el STN hacia los operadores de red del sur del país.

Por otro lado, algunos ORs ubicados en sur-occidente del país han manifestado problemas de tránsito de

energía reactiva por sus sistemas. La figura 21 muestra el flujo de potencia reactiva desde Colombia hacia

Ecuador (eje x) y el flujo de potencia reactiva por el transformador San Bernardino 115-230 (eje y). Cada

punto de la gráfica corresponde al valor de potencia reactiva por la interconexión y por el transformador

registrado a la misma hora, de tal forma que la gráfica contiene 8760 duplas correspondientes a los valores de

potencia reactiva horarios por ambos elementos.

La figura se divide en cuatro cuadrantes y se observa como la mayoría de puntos están ubicados en el tercer

cuadrante lo cual indica que cuando existe un flujo de reactivos hacia Colombia por la interconexión, igual

circulan reactivos hacia el OR6 por el transformador. Mucho más clara es la relación entre la potencia

reactiva que entra al OR6 y el flujo de potencia activa por la interconexión con Ecuador. La figura 22 muestra

que cuando hay flujo de potencia activa hacia Ecuador se presenta mayor flujo de potencia reactiva hacia el

OR6 (ver cuarto cuadrante). Las relaciones con Ecuador y los flujos de reactivos hacen pensar que la

interconexión podría explicar la energía en tránsito que está experimentando ese operador.

Figura 21 – Relaciones de flujos de potencia reactiva

-100 -50 0 50 100 150 200-70

-60

-50

-40

-30

-20

-10

0

10

20

30

Q Colombia-Ecuador [MVAr]

Q S

an B

ern

ard

ino 1

15/2

30 [

MV

Ar]

Relaciones de flujos de potencia reactiva

25




Figura 22 – Relación de flujo de potencia activa con reactiva

4.1.3. Identificación de áreas operativas con exceso de reactivos

Una vez se caracterizó todo el país, el siguiente paso fue identificar las fronteras entre ORs que presentan

mayores CER durante el año, la figura 23 muestra los detalles entre operadores.

El panel izquierdo de la figura muestra la magnitud agregada de los valores DeltaQ entre operadores y el

panel derecho la cantidad agregada de CER que registran todos los medidores frontera entre los dos

operadores. Dos barras de diferente color se muestran frente a cada par de ORs en ambos paneles con el fin de

especificar la dirección en que se presentan los valores DeltaQ y la cantidad de CER. Considere por ejemplo

la barra en azul enfrente del par OR5-OR17 del panel izquierdo. Esta barra indica la cantidad de DeltaQ

(sumatoria de todos los DeltaQ en el año) que salen del OR5 y se dirigen al OR17 mientras que la barra en

rojo son los DeltaQ en dirección contraria, esto es, del OR17 al OR5. En otras palabras, la barra en azul indica

que la variables es en la dirección 1-2 (etiqueta Dir 1-2) en donde el “1¨se refiere al primer OR listado en la

etiqueta del eje vertical y la barra en azul es en dirección 2-1.

Como se observa en la figura, la mayor cantidad de excesos de reactivos se está presentando entre los OR5 y

17. Igual se presenta exceso de reactivos con el OR3. Un análisis detallado se presenta a continuación.

4.1.3.1 Detalles del OR5

La tabla 3 muestra los resultados de cantidad de CER (sumatoria de valores DeltaQ en el año) por cada

medidor que existente entre el OR5 y OR17. Es preciso recordar que estos resultados son producto de la

simulación. Note que existen cuatro medidores frontera los cuales registran la mayor cantidad de excesos de

reactivos y corresponden a los medidores Frt10346-Frt00060 con 8275 registros y Frt00190-Frt10552 con

3796 registros. Los medidores Frt00190 y Frt10552 pertenecen al OR5 mientras que los medidores Frt10346

y Frt00060 son de propiedad del OR3.

-150 -100 -50 0 50 100 150 200 250 300 350-70

-60

-50

-40

-30

-20

-10

0

10

20

30

P Colombia-Ecuador [MW]

Q S

an B

ern

ard

ino 1

15/2

30 [

MV

Ar]

Relación de flujo de potencia activa con reactiva

26




Figura 23 - Consolidado de exceso de reactivos entre ORs

Tabla 3 - Cantidad de CER del OR5 con sus vecinos

Cantidad de CER Frontera Medidor Elemento Nombre de la línea Dirección

59 OR5-OR17 Frt00189 Línea Dosquebradas - La Rosa 1 115 1_2

3796 OR5-OR17 Frt00190 Línea Dosquebradas - Pavas 115 1_2

8275 OR5-OR17 Frt10346 Línea Cuba - La Rosa 1 115 2_1


3124 OR5-OR17 Frt10358 Línea Papeles - Pavas 1 115 2_1

8275 OR5-OR17 Frt00060 Línea Cuba - La Rosa 1 115 2_1

3124 OR5-OR17 Frt10512 Línea Papeles - Pavas 1 115 2_1


59 OR5-OR17 Frt10551 Línea Dosquebradas - La Rosa 1 115 1_2


Las figuras 24 y 25 muestran los diagramas de dispersión, las curvas de duración de CER, la distribución

DeltaQ a través del tiempo y los histogramas para los medidores Ftr00190 y Ftr10346. Solo se analizan dos

medidores pues los otros dos presentan igual comportamiento ya que están ubicados sobre el mismo elemento

de red tal como lo indica la tabla 3.

De las curvas de duración de CER y los histogramas de las figuras 24 y 25 se nota que la situación más crítica

se está presentando en la frontera Dosquebradas – Pavas, esto es, las curvas y los histogramas muestran que

por esa frontera (Dosquebradas-Pavas 115) se están presentando valores DeltaQ de mayor magnitud.

0 50 100 150 200

OR1-OR4

OR1-OR19

OR3-OR4

OR3-OR10

OR3-OR11

OR3-OR16

OR4-OR12

OR4-OR14

OR5-OR7

OR5-OR10

OR5-OR17

OR5-OR18

OR6-OR7

OR6-OR15

OR7-OR13

OR9-OR10

OR9-OR20

OR11-OR21

Agregado DeltaQ [GVAr]

Dir 1-2

Dir 2-1

0 5 10 15 20 25

OR1-OR4

OR1-OR19

OR3-OR4

OR3-OR10

OR3-OR11

OR3-OR16

OR4-OR12

OR4-OR14

OR5-OR7

OR5-OR10

OR5-OR17

OR5-OR18

OR6-OR7

OR6-OR15

OR7-OR13

OR9-OR10

OR9-OR20

OR11-OR21

Cantidad de CER [miles]

Dir 1-2

Dir 2-1

27




Figura 24 - Curvas de análisis para el medidor Ftr00190

Figura 25 - Curvas de análisis para el medidor frontera Ftr10346

Aunque el anterior análisis muestra cual es la frontera más crítica, no explica si los excesos de reactivos se

deben a bajos factores de potencia en las demandas o energía reactiva en tránsito. Con el fin de analizar la

zona con mayor detalle, considere la figura 26 la cual muestra los medidores fronteras entre ambos ORs y

denotados, por facilidad, como M1, M2, M3, M4 y M5. El sistema igualmente se ha dividido en dos zonas

llamadas Z1 y Z2. Las flechas verdes indican la dirección de registro del medidor ubicado en cada una de las

zonas. Por ejemplo, para la zona Z1, la flecha verde indica la existencia de un medidor (M1) que toma

lecturas del flujo de energía que va desde la subestación La Rosa 115 hacia la subestación Cuba 115.

-60 -40 -20 0 20 40 60 80

-30

-20

-10

0

10

20

30

40

Diagrama de dispersión de fpFront:OR5-OR17; Med:Frt00190; Línea: Dosquebradas - Pavas 115; Dir:1

2

P [MW]

Q [

MV

Ar]

0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000

10

20

30


Horas

DeltaQ

[M

VA

r]


0 500 1000 1500 2000 2500 3000 35000

5

10

15

20

25

30


Horas

DeltaQ

[M

VA

r]

0 5 10 15 20 25 30 350

100

200

300

400

500


DeltaQ [MVAr]

Fre

cuencia

-60 -40 -20 0 20 40 60

-40

-30

-20

-10

0

10

20

30

40

Diagrama de dispersión de fpFront:OR5-OR17; Med:Frt10346; Línea: Cuba - La Rosa 1 115; Dir:2

1

P [MW]

Q [

MV

Ar]

0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 80000

5

10

15

20NOV12 DIC12 ENE13 FEB13 MAR13 ABR13 MAY13 JUN13 JUL13 AGO13 SEP13 OCT13

Horas

DeltaQ

[M

VA

r]


0 500 1000 1500 2000 2500 3000 35000

2

4

6

8

10

12

14


Horas

DeltaQ

[M

VA

r]

0 2 4 6 8 10 12 14 160

200

400

600


DeltaQ [MVAr]

Fre

cuencia

28




Figura 26 - Fronteras comerciales entre el OR5 y el OR17

De la figura 26 es posible identificar que las dos zonas tienen características diferentes. Por un lado, se

distingue que la zona Z1 (color rojo) es radial lo cual indica que la subestación Cuba 115 es alimentada

únicamente desde la subestación La Rosa 115. Por otro lado, la zona Z2 (color azul) hace parte de una

configuración en anillo, donde las mediciones en esta zona pueden presentarse en ambas direcciones, es decir,

el flujo de energía puede presentarse desde la subestación La Rosa 115 hacia Cartago 115 o viceversa.

Flujo de energía reactiva en la zona Z1

Esta zona es de especial interés dado que es donde se presentan las mayores CER (8275 según la tabla 3)

entre el OR5 y el OR7. Por su naturaleza radial, los excesos de reactivos de esta zona se deben al factor de

potencia de la demanda ubicada en la subestación Cuba 115 tal como se muestra en la figura 27 en donde se

grafican los valores DeltaQ de la demanda. Es preciso recordar que la variable DeltaQ es la cantidad de

energía reactiva que causa un factor de potencia inferior a 0.9 (ver sección 3.1). Igual se puede apreciar que la

figura 27 guarda una estrecha correlación con la medida registrada por el medidor Ftr10346 de la figura 25.

Por otro lado, la figura 28 muestra el histograma del factor de potencia de la demanda Cuba 115 en el cual se

cuantifica el número de horas que se presentaron distintos valores de factores de potencia en atraso. La figura

confirma que el hecho que para esta zona el exceso de reactivos se debe a la demanda, pues tan solo para 400

horas (de 8760) se presentó un factor de potencia superior a 0.9.

Flujo de energía reactiva en la zona Z2

El análisis de los flujos por esta zona es más complicado toda vez que hace parte de un anillo. Bajo esta

circunstancia, la causalidad del exceso de reactivos no es tan evidente como en el caso de un sistema radial

pues los excesos se pueden originar por bajos factores de potencia en la demandas de la zona, por la energía

en tránsito que se está demandado por fuera de la zona o por la inyección de reactivos por parte de las líneas

que hacen parte de la misma zona o de su vecindad.

Z1

Z2

M1

M2

M3

M4M5

29




Figura 27 - Valores DeltaQ en la demanda de la subestación Cuba 115

Figura 28 - Histograma del factor de potencia para la demanda Cuba 115

La figuras 29, 30 y 31 muestran los histogramas de los factores de potencia para las demandas ubicadas en las

subestaciones Dosquebradas 115, Pavas 115 y Papeles1 respectivamente las cuales son las demandas que

hacen parte del anillo.

Se evidencian los bajos factores de potencia para las demandas Dosquebradas 115 y Papeles1. La figura 30

muestra que solo 384 horas (de un total de 2458 horas6) la demanda presentó un factor de potencia superior a

0.9 en Dosquebradas 115. Por otro lado, la figura 31 muestra que solo en 198 horas (de 8715 horas7) la

demanda presenta un factor de potencia de 0.9 en Papeles1.

6 En general el periodo de tiempo de estudio es de 8760 horas, sin embargo, solo desde la hora 6302 se presenta una

conexión con la demanda a través de la subestación Dosquebradas 115.

7 En este caso no se registró consumo de potencia activa ni reactiva en la subestación Papeles1 durante 45 horas.

30




Figura 29 - Histograma del factor de potencia para la demanda Pavas 115

Figura 30 - Histograma del factor de potencia para la demanda Dosquebradas 115

Figura 31 - Histograma del factor de potencia para la demanda Papeles 1

31




Por lo anterior, los bajos factores de potencia explican en parte el exceso de reactivos que se está presentando

en la zona CQR. Sin embargo, cuando se comparan los valores de potencia reactiva demanda por la zona con

los flujos de reactivos que circulan por la misma se puede observar que también existe una energía reactiva en

tránsito que está siendo demandado en zonas vecinas. Por lo cual, se puede concluir, para esta zona, lo

siguiente:

Existen bajos factores de potencia en las demandas que explican los flujos de exceso de reactivos

Existen energías reactivas en tránsito que igualmente contribuyen al exceso de reactivos por la zona

4.1.3.2 Detalles del OR3

Tal como se indicó en la sección 4.1.3, el otro operador de red que presenta exceso de reactivos es el OR3. La

tabla 4 muestra los resultados de cantidad de CER por cada frontera existente para el OR3, a saber: OR3-

OR4, OR3-OR10, OR3-OR11 y OR3-OR16. Se observa que existen cuatro medidores los cuales registran la

mayor cantidad de exceso de reactivos y corresponde a los medidores Frt18691, Frt18739, Frt10520 y

Frt10500 con 3600, 3329, 4736 y 4996 registros respectivamente. Los medidores Frt18691 y Frt10500

pertenecen al OR3, el medidor Frt18739 pertenece al OR10 y el medidor Frt10520 pertenece al OR11. Las figuras 32 y 33 muestran los diagramas de dispersión, las curvas de duración de CER, la distribución

DeltaQ a través del tiempo y los histogramas para los medidores FRT10520 y FRT10500 los cuales son los de

mayor cantidad de CER.

Tabla 4 – Cantidad de CER del OR3 con sus vecinos

Cantidad

de CER Frontera Medidor Elemento Nombre de la línea Dirección

0 OR3-OR4 Frt10461 Línea Guateque - Sesquile 115 2_1

0 OR3-OR4 Frt10490 Línea Mambita - Santa Maria 115 2_1

0 OR3-OR4 Frt00132 Línea Guateque - Sesquile 115 2_1

0 OR3-OR4 Frt00152 Línea Mambita - Santa Maria 115 2_1

0 OR3-OR10 Frt18687 Línea Flandes - Guaca 1 115 1_2




4736 OR3-OR11 Frt10520 Línea Caqueza - La Reforma 1 115 2_1

22 OR3-OR11 Frt00157 Línea Caqueza - Victoria 1 115 2_1

0 OR3-OR16 Frt10492 Línea Balsillas - Facatativa 1 115 2_1

4996 OR3-OR16 Frt10500 Línea Muña - Sauces 1 115 1_2

0 OR3-OR16 Frt10505 Línea La Calera - La Esperanza 1 115 1_2

De las curvas de duración de CER y los histogramas de las figuras 32 y 33, se nota que la situación más

crítica se está presentando en la frontera Caqueza – La Reforma 1 - 115, esto es, las curvas y los histogramas

muestran que por esta frontera se están presentando valores de mayor magnitud y por más tiempo que por las

demás fronteras del OR3. Al igual que la zona del OR5, la figuras muestra cual es la frontera más crítica pero

es necesario detallar si estos excesos de reactivos se deben a bajos factores de potencia en las demandas o

energía reactiva en tránsito.

32




Figura 32 - Curva de análisis para el medidor Ftr10520

Figura 33 - Curva de análisis para el medidor Ftr0500

Aunque el anterior análisis muestra cuales son las fronteras más críticas, no explica si los excesos de reactivos

se deben a bajos factores de potencia o a energía reactiva en tránsito. Para esto, es preciso recordar que el

análisis del OR5 se realizó estudiando su topología y sus demandas y esto permitió realizar una trazabilidad al

flujo de reactivos. Para este OR, por el contrario, no es posible realizar un análisis integrado (topología y

demanda) de forma simultánea debido a que es un sistema altamente enmallado y a diferentes niveles de

tensión. Se realizará, únicamente, un análisis de sus demandas y con ello intentará explicar la razón por la

cual se presentan altos flujos de reactivos.

El OR3 cuenta con un total de 77 nodos de demanda, de los cuales 61 nodos presentaron consumo de energía

activa y reactiva en el periodo de tiempo bajo estudio. De los 61 nodos de demanda, 15 de ellos no

presentaron CER o condiciones de factor de potencia por debajo de 0.9 para ninguna hora de estudio. Por otro

-40 -30 -20 -10 0 10 20 30 40-30

-20

-10

0

10

20

30

Diagrama de dispersión de fpFront:OR3-OR11; Med:Frt10520; Línea: Caqueza - La Reforma 1 115; Dir:2

1

P [MW]

Q [

MV

Ar]

0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000

5

10

15

20

25

30

35NOV12 DIC12 ENE13 FEB13 MAR13 ABR13 MAY13 JUN13 JUL13 AGO13 SEP13 OCT13

Horas

DeltaQ

[M

VA

r]


0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 40000

5

10

15

20

25


Horas

DeltaQ

[M

VA

r]

0 5 10 15 20 25 300

100

200

300

400

500


DeltaQ [MVAr]

Fre

cuencia

-30 -20 -10 0 10 20 30

-15

-10

-5

0

5

10

15

Diagrama de dispersión de fpFront:OR3-OR16; Med:Frt10500; Línea: Muña - Sauces 1 115; Dir:1

2

P [MW]

Q [

MV

Ar]

0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 80000

1

2

3


Horas

DeltaQ

[M

VA

r]


0 200 400 600 800 1000 12000

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5Curva de duración de CER

Horas

DeltaQ

[M

VA

r]

0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.50

50

100

150


DeltaQ [MVAr]

Fre

cuencia

33




lado, se presentaron CER en 46 nodos de demanda, o en otras palabras, para 46 nodos existió por lo menos

una hora con jun factor de potencia inferior a 0.9.

La figura 34 muestra las demandas con condiciones más críticas de CER o aquellas que presentaron factores

de potencia menores a 0.9 la mayor parte del periodo de tiempo bajo estudio.

Factor de Potencia. Subestación CAQUEZA1

Factor de Potencia. Subestación CHARQUI7

Factor de Potencia. Subestación CHICALA1

Factor de Potencia. Subestación DIA_COC1

Factor de Potencia. Subestación INDUMIL7

Factor de Potencia. Subestación MUNA3_1

34




Factor de Potencia. Subestación SALTO_1

Factor de Potencia. Subestación TECHO_1

Factor de Potencia. Subestación TENJO_1

Factor de Potencia. Subestación VILLETA1

Figura 34 – Histograma de factores de potencia de algunas demandas del OR3

De la figura 34 se pude concluir que los bajos factores de potencia en algunas demandas de este OR pueden

ser los causales del exceso de reactivos que están circulando por la zona. Por otro lado, es difícil establecer si

los excesos se deben también a energías reactivas en tránsito pues los bajos factores de potencia, para una

zona de este tamaño, son condiciones necesarias pero no suficientes para explicar los excesos.

4.2. Resultados numéricos análisis de sensibilidad

Los análisis de sensibilidad requeridos en los términos de referencia se realizaron sobre las subáreas

operativas CQR y Bogotá8, pues allí se encuentran activos de OR5 y OR3 respectivamente. Estos operadores

de red son quienes están presentando mayores excesos de reactivos tal como se indicó en las secciones

anteriores. Es en estas subáreas operativas es donde se considera pueden ser notados, con mayor claridad, los

efectos de diferentes maniobras del sistema.

4.2.1. Resultados subárea operativa CQR

Para los análisis, se simularon maniobras sobre el reactor (ubicado en la subestación Virginia) y los

transformadores ubicados en la subárea operativa CQR. Para cada elemento se simuló el impacto de la

ubicación (o ajuste) del tap en tres posiciones, la ubicación por defecto (denominada t = 0), una posición

8 El nombre de las subáreas provienen de la base de datos de X.M.

35




arriba (denominada t = +1) y una posición abajo (t = -1). En cada ubicación del tap se evaluó el factor de

potencia que registra una frontera para ser graficado en un diagrama de dispersión.

Los elementos sobre los cuales se realizaron las maniobras fueron los siguientes:

Reactor Virginia T1 1-2 50 MVAr

Reactor Virginia-San Carlos 1 84 MVAr

Transformador Gen. Dorada 115/13.2

Transformador Gen. Esmeralda 115/13.8 1

Transformador Gen. Esmeralda 115/13.8 2

Transformador Gen. Insula 115/33

Transformador Gen. Insula 3 33/4.2

Transformador Gen. Insula 33/4.2 1

Transformador Gen. Insula 33/4.2 2

Transformador Gen. La Miel 240/13.8 1



Transformador Gen. Cundinamarca

Transformador Gen. Menor Belmonte 115/13.2

Transformador Gen. Menor La Rosa 115/13.8

Transformador Gen. Menor Manizales 115/13.8

Transformador Gen. Menor N Libare 115/13.2

Transformador Gen. PCH El Bosque

Transformador Gen. San Fcisco 115/13.8 1



Transformador Enea 230/115

Transformador Esmeralda 1 230/115

Transformador Esmeralda 2 230/115

Transformador Esmeralda Resp 230/115

Transformador Hermosa 230/115

Transformador La Virginia 500/230

Transformador San Felipe 230/115

Transformador Virginia 230 / 110 kV

Con el fin de reducir el número de simulaciones se seleccionaron 30 días del año. Estos días son aquellos que

contienen la mayor cantidad de valores de factor de potencia cercano al umbral de 0.9 de los ocho medidores

fronteras en la zona CQR. La razón de este criterio obedece a que el efecto que finalmente se desea evaluar es

la posibilidad que un valor de factor de potencia pueda ser desplazado de la zona de no pago (pago) a la zona

de pago (no pago) como consecuencia de la maniobra.

Las maniobras se realizan con la premisa ceteris paribus con respecto al despacho, estado de la red, y la

demanda para cada uno de los 30 días. Se muestran los resultados de las maniobras sobre la línea Cajarmarca

– Regivit pues allí es donde se visualizaron diferentes efectos.

La figura 35 muestra el resultado de las maniobras en el reactor ubicado en la subestación de la Virginia sobre

la línea Cajamarca-Regivit. De los 30 días simulados, se muestra el comportamiento de las 24 horas de un día

para mayor claridad en la presentación de los resultados. Considere por ejemplo los tres puntos con el número

11 en la figura. El punto en verde es el factor de potencia por esa línea en la hora 11 con el tap en la posición

0, el punto en rojo es el factor de potencia, para la hora 11, con el tap en la posición +1 y, finalmente, el punto

en azul corresponde al factor de potencia, para la hora 11, con el tap en la posición -1. Los círculos en rojo en

36




la figura indican las horas en que la maniobra originaron un desplazamiento los factores de potencia de la

zona de no pago (pago) a la zona de pago (pago).

Por otro lado, la figura 36 muestra el resultado sobre la misma frontera (línea Cajarmarca – Regivit) pero

realizando maniobras en el transformador 230-115kV ubicado en la subestación la Hermosa. Es interesante

observar cómo se puede tener un efecto similar sobre una frontera con dos elementos completamente

diferentes (reactor y transformador), es decir, cómo se pueden desplazar los factores de potencia de la zona de

no pago a la zona de pagos de dos maneras diferente. Igualmente se puede observar de la figura 36 el hecho

de cómo la maniobra aumenta o disminuye la magnitud de los pagos, esto es, note los círculos que encierran

las horas 8 y 9 lo cual indica que la maniobra genera un desplazamiento de los factores de potencia y con ello

se puede cambiar el valor de la penalización por exceso de reactivos.

Aunque las figuras anteriores muestran el impacto de las maniobras sobre el factor de potencia y la

posibilidad de generar excesos de reactivos que lleven a cobros por parte de un OR, igualmente es posible la

situación contraria, esto es, maniobras que no tiene mayor impacto sobre el factor de potencia. La figura 37

muestra esta situación, en donde la maniobra sobre el transformador de unas de las unidades de generación

ubicada en la subestación la Miel, no tiene mayor incidencia sobre la línea Cajamarca-Regivit.

Figura 35 - Efecto de la maniobra en el reactor de la Virginia sobre la línea Cajamarca - Regivit

Aunque solo se muestran el efecto de tres maniobras sobre una frontera comercial, los resultados

computacionales indican lo siguiente:

1. Se evidencia que algunas maniobras efectivamente modifican o desplazan el factor de potencia y con

ello generar condiciones exceso de reactivos, esto es, maniobras que producen un DeltaQ diferente

de cero.

2. También se evidencia la condición contraria, esto es, maniobras que desplazan el factor de potencia

de la zona de condiciones de exceso a la zona de no pago (por debajo del factor de potencia 0.9), esto

es, maniobras que evitan que se generen condiciones de pago por exceso de reactivos.

3. Se considera que las maniobras no explican las condiciones de exceso de reactivos que se están

presentando en la subárea CQR. Los excesos, como se mostró en la sección 4.1.1.1, son básicamente

por bajos factores de potencia y energía reactiva en tránsito.

37




Figura 36 - Efecto de la maniobra del transformador en la Hermosa sobre la línea Cajamarca - Regivit

Figura 37 - Efecto de la maniobra de un transformador en la Miel sobre la línea Cajamarca - Regivit

Por último, las simulaciones anteriores cuantificaron el factor de sensibilidad definido como el cambio del

factor de potencia con respecto a una maniobra (Δfactor de potencia / Δmaniobra), cuantificado bajo la

premisa ceteris paribus. Bajo condiciones diferentes de operación y condiciones del sistema es probable que

estos factores de sensibilidad cambien sus valores y con ellos las conclusiones.

4.2.2. Resultados subárea Bogotá

Los análisis de sensibilidad requeridos se realizaron sobre la subárea Bogotá pues al igual que la subárea CQR

en esta se están presentando grandes excesos de reactivos y en ellos se considera pueden ser notados, con

mayor claridad, los efectos de diferentes maniobras del sistema. Los análisis siguen igual secuencia y lógica

que los realizados para la subárea CQR.

38




Para los análisis, se simularon maniobras sobre elementos (reactores, condensadores y transformadores)

ubicados en la subárea Bogotá. Para cada elemento se simuló el impacto de la ubicación (o ajuste) del tap en

tres posiciones, la ubicación por defecto (denominada t = 0), una posición arriba (denominada t = +1) y una

posición abajo (t = -1). En cada ubicación del tap se evaluó el factor de potencia que registra una frontera para

ser graficado en un diagrama de dispersión.

Los elementos sobre los cuales se realizaron las maniobras fueron los siguientes:

Cap Bacata 25 MVAr

Cap Tibabuyes 30 MVAr

Cap Bacata 30 MVAr

Cap Tibabuyes 30 MVAr

Cap Usme 30 MVAr

Cap Puerto Gaitan

Cap Salitre 1-4 45 MVAr

Cp El Sol 75 MVAr

Cp Noroeste 75 MVAr

Cp Tunal 1-2 75 MVAr

Rea Bacata - Primavera 60 MVAr

Rea Primavera - Bacata 84 MVAr

Gen CharquitoG1

Gen La Junca G1 123.54/13.8

Gen La Tinta G1 123.54/13.8

Gen Limonar G1 115/6.9

Gen Menor Santa Ana 115/13.8

Gen Menor Sueva 115/13.8

Gen PCH Suba 115/11.4

Gen PCH Usaquen 115/11.4

Gen San AntonioG1

Gen TenquendamaG1

Gen Zipa 120.7/13.8 3

Gen Zipa 120.7/13.8 4

Gen Zipa 120.7/13.8 5

Gen Zipa 2 120.65/13.8

Bacata 500/115 kV

Bacata 500/230

Balsillas 1 220/115

Balsillas 2 220/115

Balsillas 3 220/115

Balsillas 4 220/115

Circo 1 230/115

Circo 2 230/115

Circo 3 230/115

Concordia 1 60 MVA 115/57.5/7.5

Concordia 2 60 MVA 115/57.5/7.5

Noroeste 1 230/115/13.2

Noroeste 2 230/115/13.2

Noroeste 3 230/115/13.8

Salitre 2 60 MVA 115/57.5/7.5

Salitre 3 60 MVA 115/57.5/7.5

39




Torca 1 230/115

Torca 2 230/115

Torca 3 230/115

Torca 4 230/115

Torca 5 300 MVA 230/115

Tunal 1 230/115

Tunal 2 230/115

Tunal 3 230/115

Veraguas 1 60 MVA 115/57.5/7.5

Veraguas 2 60 MVA 115/57.5/7.5

Con el fin de reducir el número de simulaciones se seleccionaron 30 días del año. Estos días son aquellos que

contienen la mayor cantidad de valores de factor de potencia cercano al umbral de 0.9 de los medidores

fronteras en la sub-área Bogotá. La razón de este criterio obedece a que el efecto que finalmente se desea

evaluar es la posibilidad que un valor de factor de potencia pueda ser desplazado de la zona de no pago (o

pago) a la zona de pago (o no pago) como consecuencia de la maniobra.

Las maniobras se realizan con la premisa ceteris paribus con respecto al despacho, estado de la red, y la

demanda para cada uno de los 30 días. Se muestran los efectos de las maniobras sobre la línea Caqueza - La

Reforma pues allí es donde se visualizaron diferentes efectos.

La figura 38 muestra el resultado de las maniobras en el capacitor ubicado en la subestación de Salitre sobre

la línea Caqueza - La Reforma. De los 30 días simulados, se muestra el comportamiento de las 24 horas de un

día para mayor claridad en la presentación de los resultados. Considere por ejemplo los tres puntos con el

número 15 en la figura. El punto en verde es el factor de potencia por esa línea en la hora 15 con el tap en la

posición 0, el punto en rojo es el factor de potencia, para la hora 15, con el tap en la posición +1 y, finalmente,

el punto en azul corresponde al factor de potencia, para la hora 15, con el tap en la posición -1. Los círculos

en rojo en la figura indican las horas en que la maniobra originaron un desplazamiento los factores de

potencia de la zona de no pago (o pago) a la zona de pago (no pago).

Por otro lado, la figura 39 muestra el resultado sobre la misma frontera (línea Caqueza - La Reforma) pero

realizando maniobras en el transformador 230/115 kV ubicado en la subestación Tunal. Es interesante

observar cómo se puede tener un efecto similar sobre una frontera con dos elementos completamente

diferentes (capacitor y transformador), es decir, cómo se pueden desplazar los factores de potencia de la zona

de no pago a la zona de pagos de dos maneras diferente. Igualmente se puede observar de la figura 39 el

hecho de cómo la maniobra aumenta o disminuye la magnitud de los pagos, esto es, note que los factores de

potencia varían según los estados del elemento en todos los periodos evaluados, indicando así, que una

maniobra en dicho transformador puede cambiar el valor de la penalización por exceso de reactivos.

Aunque las figuras anteriores muestran el impacto de las maniobras sobre el factor de potencia y la

posibilidad de generar excesos de reactivos que lleven a cobros por parte de un OR, igualmente es posible la

situación contraria, esto es, maniobras que no tiene mayor impacto sobre el factor de potencia. La figura 40

muestra esta situación, en donde la maniobra sobre el transformador ubicado en la subestación Veraguas, no

tiene mayor incidencia sobre la línea Caqueza - La Reforma.

40




Figura 38 - Efecto de la maniobra en el capacitor de Salitre sobre la línea Caqueza – La Reforma

Figura 39 - Efecto de la maniobra del transformador de Salitre sobre la línea Caqueza – La Reforma

41




Figura 40 - Efecto de la maniobra del transformador de Veraguas sobre la línea Caqueza – La Reforma

Aunque solo se muestran el efecto de tres maniobras sobre una frontera comercial, los resultados

computacionales son iguales a los obtenidos en la subárea CQR, esto es:

1 Se evidencia que algunas maniobras efectivamente modifican o desplazan el factor de potencia y con

ello generar condiciones exceso de reactivos.

2 También se evidencia la condición contraria, esto es, maniobras que desplazan el factor de potencia

de la zona de condiciones de exceso a la zona de factor de potencia superior a 0.9.

3 Se considera que las maniobras no explican las condiciones de exceso de reactivos que se están

presentando en la subárea Bogotá. Estos excesos se deben, entre otros aspectos tal como se indicó en

la sección 4.1.1.2, a bajos factores de potencia en las demandas.

42




4.3. Resultados numéricos análisis de factor de potencia de 0.95

El otro requerimiento que se señala en los términos del contrato es determinar las compensaciones o

suministro de energía reactiva en el sistema, resultantes de la simulación de un escenario de un factor de

potencia igual a 0.95 para la demanda. Igualmente se indica que es necesario cuantificar las pérdidas de

energía para ese escenario. Para cumplir este objetivo, dos análisis son desarrollos. El primero evalúa los

impactos sobre las pérdidas del sistema la simulación de un factor de potencia de 0.95 en la demanda y el

segundo análisis corresponde a algunas reflexiones sobre los requerimientos de factor de potencia en el STN

que deberían ser tenidos en cuenta por una propuesta regulatoria.

4.3.1. Análisis de un factor de potencia de 0.95 en la demanda

Con el fin de evaluar el impacto que tendría sobre las pérdidas del sistema tener un factor de potencia de 0.95

en la demanda es necesario establecer las horas para las cuales se realizará la evaluación. Estas se

determinaron analizando la figura 41 la cual muestra los valores DeltaQ y la cantidad de CER horarios

durante el año de estudio. Es preciso recordar que la cantidad CER indica cuantos DeltaQ se originaron por

hora. Los valores de esas gráficas se organizaron como se muestra en la figura 41, en donde el eje horizontal

corresponde a los valores DeltaQ y el eje vertical a la cantidad CER. Cada punto en la gráfica corresponde al

valor por hora de la variable DeltaQ (tomado del panel superior la figura 14) y de la variable CER (tomada

del panel inferior de la figura 14). Por ejemplo, se toma el valor DeltaQ y el valor CER para la hora 5000 y

esa dupla es graficada en la figura 41. Esto se realiza para las 8760 horas del año. Note que esta figura es

similar a la figura 17 pero no discrimina en que franja horaria se originó cada punto de la gráfica.

Figura 41 - Valores horarios Delta Q y cantidad de CER

De la figura 41, se identificaron que las 18:00 horas del 24 de marzo, las 00:00 horas del 10 de abril y las

13:00 horas de los días 12 y 24 de julio son las horas críticas para el sistema. Identificadas esas horas,

posteriormente se ejecuta un flujo de potencia para determinar las pérdidas (por hora) para un factor de

potencia simulado de 0,95 en atraso para todas las demandas del sistema con un factor de potencia inferior a

ese valor. Es importante indicar que simular un factor de potencia implica establecer la cantidad de potencia

reactiva que debe ser compensada (inyectada o consumida) por cada demanda del sistema para que esta tenga

un factor de potencia de 0.95 en atraso. Para la simulación, no se modifican los valores de potencia activa de

0 20 40 60 80 100 120 140 160 1800

2

4

6

8

10

12

14

16

DeltaQ [MVAr]

Cantidad d

e C

ER

Valores horarios Delta Q y cantidad de CER

43




la demanda, ni el despacho del sistema, ni tampoco la disponibilidad e indisponibilidad de los elementos del

sistema para la hora de estudio.

La tabla 5 muestra los resultados de las simulaciones computacionales. La tabla tiene seis columnas en donde

las dos primeras son los días y las horas identificadas para la simulación. La tercera columna son las pérdidas

calculadas para el caso base (sin la compensación), la cuarta columna son las pérdidas calculadas por la

simulación asumiendo factor de potencia de 0.95 en atraso, la quinta y sexta columna es la diferencia de

pérdidas en MW y porcentuales entre el caso base y el caso resultante de exigir un factor de potencia de 0.95.

Es importante recalcar que el caso base corresponde a la simulación con un factor de potencia no compensado

en la demanda.

Tabla 5 - Variación de las pérdidas para un fp=0.95 en atraso para los mayores valores de DeltaQ y CER

Fecha Hora

Pérdidas

Caso Base

(MW)

Pérdidas con

fp=0.95

(MW)

Diferencia

(MW)

Diferencia

(%)

24 de Marzo 18:00 185.51 179.30 6.21 3.35

10 de Abril 00:00 178.69 172.66 6.03 3.37

12 de Julio 13:00 199.10 188.42 10.68 5.36

24 de Julio 13:00 235.42 222.40 13.02 5.53

Los resultados de la tabla 5 muestran que el efecto de tener un factor de 0.95 puede impactar las pérdidas de

todo el sistema ya que una diferencia promedio horaria de 8.99MW (promedio de los valores de la columna

5), llevada a términos anuales, puede ser significativa. Una disminución sustancial de las pérdidas de todo el

sistema (y los beneficios que esto conlleva) puede constituirse en un driver para exigir un factor de potencia

de 0.95. Otro aspecto que vale la pena resaltar de la tabla es el hecho que para valores de alta demanda (las

13:00h) se presenta la mayor disminución de las pérdidas (en MW y porcentual), mejorando de esa manera las

condiciones operativas del sistema bajo esa condición de demanda.

Con el fin de confirmar que la disminución de las pérdidas puede constituirse en un driver para exigir mejores

factores de potencia en las demandas, se repitió el ejercicio anterior pero considerando cuatro horas ubicadas

en la parte inferior izquierda de la figura 41. Estas horas son las que presentaron los menores valores DeltaQ y

CER o, de manera equivalente, fronteras cuyo factor de potencia está ligeramente por debajo de 0.9. Los

resultados de las simulaciones se muestran en la tabla 6.

Tabla 6 - Variación de las pérdidas para un fp=0.95 en atraso con los menores valores de DeltaQ y CER

Fecha Hora

Pérdidas

Caso Base

(MW)

Pérdidas con

fp=0.95

(MW)

Diferencia

(MW)

Diferencia

(%)

3 de Enero 20:00 275.24 265.41 9.83 3.57

3 de Julio 5:00 167.12 161.62 5.50 3.29

6 de Agosto 12:00 237.60 220.42 17.18 7.23

2 de Nov. 6:00 187.30 182.34 4.96 2.65

Se observa que la disminución de las pérdidas es significativa aun para condiciones de factor de potencia

ligeramente por debajo de 0.9 (valores en la parte inferior izquierda de la figura 41), situación que coincide

con los resultados de factores de potencia significativamente por debajo de 0.9 (valores en la parte superior

derecha de la figura 41). En conclusión, mejorar el factor de potencia en la demanda trae unos beneficios

sustanciales (evaluados a través de las pérdidas) para el sistema.

44




Por otro lado, las tablas 7, 8, 9 y 10 muestran los requerimientos de reactivos para cada hora de la tabla 3 y

que son necesarios para alcanzar un factor de potencia de 0.95 en atraso. Se muestran los requerimientos

únicamente para las demandas de menor factor de potencia y se conserva el nombre (columna 1) de la

demanda según la base de datos suministrada por X.M. Los valores de P1, Q1, fp actual corresponden al valor

de potencia activa, reactiva y factor de potencia para la hora en estudio. La columna Qcomp es el valor de

reactivos necesarios para llevar la demanda a 0.95.

Tabla 7 - Requerimientos de reactivos - 24 de Marzo - 18:00h

NOMBRE P1 (MW) Q1 (MVAr) fp actual Qcomp (MVAr)

lod TUNJA__1 27.22 21.83 0.78 12.89

lod MONTERI1 41.37 24.76 0.86 11.16

lod CIRAINF2 38.00 23.61 0.85 11.12

lod PAPAYO_1 34.54 22.31 0.84 10.96

Tabla 8 - Requerimientos de reactivos - 10 de Abril - 00:00h

NOMBRE P1 (MW) Q1 (MVAr) FP actual Qcomp (MVAr)

lod BOLOMBO1 16.36 17.79 0.68 12.41

lod PAEZ___1 26.13 20.09 0.79 11.50

lod PASTO__1 6.99 1.85 0.97 11.50

lod CUBA___1 26.14 19.88 0.80 11.29

Tabla 9 - Requerimientos de reactivos - 12 de Julio - 13:00h

NOMBRE P1 (MW) Q1 (MVAr) FP1 Qcomp (MVAr)

lod TUNJA__1 34.90 30.78 0.75 19.31

lod FONTIBO1 88.37 43.55 0.90 14.50

lod MONTERI1 54.35 31.70 0.86 13.84

lod BARZAL_1 63.13 34.42 0.88 13.67

Tabla 10 - Requerimientos de reactivos - 24 de Julio - 13:00h

NOMBRE P1 (MW) Q1 (MVAr) FP actual Qcomp (MVAr)

lod TUNJA__1 33.96 29.95 0.75 18.79

lod MONTERI1 55.97 32.65 0.86 14.25

lod FONTIBO1 86.74 42.74 0.90 14.23

lod BARZAL_1 65.31 35.61 0.88 14.14

Por último, es preciso indicar que las compensaciones anteriores son para un factor de potencia de 0.95 para

una hora en particular y no corresponde a un valor de compensación para tener un factor de potencia

constante para todo el año. Los valores que se muestra son solo indicativos pues la compensación de reactivos

obedece a un estudio técnico - económico que debe tener en cuenta, entre otros aspectos, la curva de duración

de carga, el nivel de tensión de la demanda y las opciones de compensación.

45




4.3.2. Análisis de factor de potencia en los puntos de conexión STN-Nivel 4

Esta sección realiza un análisis de los factores de potencia en el STN encontrados en las simulaciones y que

este consultor considera es necesario detallar. Vale la pena indicar que según la revisión de experiencias

internacionales relacionadas con la gestión de reactivos (detalles en el informe tres), los requerimientos más

exigentes asociados a los factores de potencia se especifican en los puntos de conexión de las redes de alta

tensión.

Por lo anterior, se evaluaron los factores de potencia horarios (condiciones operativas) en los puntos de

conexión de todo el STN con el nivel de tensión 4, es decir, en los transformadores que conectan el STN con

el nivel de tensión 4. Los principales resultados numéricos se sintetizan en la figura 42. La figura muestra el

número total de horas en que una frontera registró un factor de potencia en atraso y en adelanto. Las fronteras

que mostraron un comportamiento que merece especial atención por parte de los planeadores del sistema

(UPME) son mostradas en la figura.

Figura 42 - Factores de potencia en las fronteras del STN

Dos barras son mostradas para cada frontera. La barra de la izquierda corresponde al análisis de factores de

potencia en adelanto mientras que la barra de la derecha corresponde al análisis de factores de potencia en

atraso. Para cada condición de factor de potencia, se cuantificaron el número total de horas en que el factor de

potencia fue menor a 0.9 (color marrón), entre 0.90 y 0.95 (color verde claro) y mayores a 0.95 (color verde

oscuro).

Considere, por ejemplo, la frontera ubicada en la Hermosa 230/115. Esta frontera registra más de 8000

medidas horarias con un factor de potencia menor a 0.90 en atraso, indicando un flujo excesivo de reactivos

por esa frontera. Asimismo, en esa frontera, se registraron solo unas pequeñas horas con factores de potencia

en adelanto, mayores a 0.95.

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

9000

Hermosa230/115

Chinu 1500/110

Banadia230/115

Chinu 2500/110

Valledupar 3220/34.5/13.8

Yumbo 3230/115

Cartago230/115

Playas220/110

Guatape230/115

Cucuta230/115

Envigado 1220/110

FP >= 0.95

0.90 <= FP < 0.95

FP < 0.9

FP EN ADELANTO

FP EN ATRASO

horas

46




Es preciso anotar que las primeras cinco primeras fronteras (de izquierda a derecha) mostradas en la figura

son aquellas que registraron la mayor cantidad de horas con un factor de potencia menor a 0.9 en atraso. Por

otro lado, la figura también muestra las seis fronteras (de derecha a izquierda) que presentan un número

considerable de horas con inyección de reactivos (factores de potencia en adelanto).

Se evidencia que existen puntos de conexión STN-nivel 4 con factores de potencia muy críticos, esto es,

menores a 0.9 en atraso o en adelanto. De hecho, los resultados de las simulaciones muestran que el sistema

colombiano opera con déficit de potencia reactiva en donde en 139 fronteras STN-Nivel 4 (de 164 fronteras)

se presentó, por lo menos en una hora, un factor de potencia menor a 0.9 en atraso. Por otro lado, en 56 puntos

de conexión se presentaron, por lo menos en una hora, un factor de potencia menor a 0.9 en adelanto lo cual

representa una inyección considerable de reactivos al STN.

Es preciso indicar que la situación anterior depende de diferentes factores (no solo del factor de potencia en

las demandas) y por tanto se pueden realizar diversas acciones con el fin de reducir el exceso de reactivos y

mejorar las condiciones operativas del sistema. Estas acciones se clasifican en acciones operativas y acciones

de planeamiento. Las acciones operativas incluyen el cambio de posición en los taps de los transformadores,

reactores y compensadores, así como el cambio en la tensión objetivo de los generadores. Las acciones de

planeamiento consisten en la instalación de elementos de compensación tales como capacitores, SVCs o

STATCOMs.

Una acción operativa o de planeamiento en una zona del STN o del STR puede afectar las zonas vecinas, es

por eso que generalmente estas acciones deben ser ejecutadas siguiendo modelos de optimización que

garanticen que se están realizando las mejor acciones para el sistema. Los modelos de optimización operativa

o de planeamiento, que están por fuera del alcance de la presente consultoría y que mejorarían las condiciones

críticas que se evidencias en los puntos de conexión STN-nivel 4, deben tener las siguientes características:

Particularidad: el modelo de optimización debe ser particular a las características físicas y

regulatorias del sistema eléctrico colombiano.

Abierto: cada operador de red debe tener acceso al modelo y los resultados obtenidos con el fin de

evitar conflictos entre agentes.

Simplificado: el modelo debe ser lo suficientemente simple como para que no se requiera tomar

información adicional a la existente en el sistema.

Por lo anterior, las acciones regulatorias encaminadas a disminuir los flujos de reactivos por el sistema no

solo se deben limitar a indicar los factores de potencia requeridos en los puntos de conexión y las sanciones

por incumplimiento, sino que deben hacer explícitos los modelos de optimización operativos y de

planeamiento que deben ser utilizados por el operador y el planeador del sistema.

Por último, vale la pena indica que la UPME presenta en su plan de expansión de la generación y la

transmisión 2013-2027, la instalación de tres dispositivos de compensación de energía reactiva, los cuales

están previstos a entrar en operación en diciembre 2014 y en septiembre y noviembre 2015. Estos dispositivos

corresponden a un SVC de 240 MVAr en la subestación Tunal 230 kV, una compensación capacitiva de 35

MVAr en Termocol 220 kV y un STATCOM de 200 MVAr en Bacatá 500 kV respectivamente. Estos

dispositivos serán adicionados al STN con el fin de obtener beneficios en el sistema relacionados con la

reducción del costo operativo del sistema y el valor esperado de las restricciones, así como para reducir el

valor esperado de la energía no suministrada en el área Oriental (primero y tercer dispositivo FACTS). La

instalación de estos dispositivos no obedece a la necesidad de lograr una reducción del flujo de la potencia

reactiva entre operadores de red o por el STN, aunque este consultor considera que necesariamente van a

tener un impacto sobre esos flujos.

47




5. CONCLUSIONES

Las siguientes son las conclusiones con bases en los resultados numéricos y análisis de simulaciones

obtenidas en este estudio:

1. Existe una alta y mediana correlación positiva entre los valores de los registros de los medidores frontera

y los valores de las simulaciones por lo cual se puede concluir que las simulaciones representan

adecuadamente el comportamiento del sistema real.

2. Para todas las horas de todos los días de estudio se presentaron (en por lo menos en una frontera

comercial) condiciones de exceso de reactivos. En otras palabras, en todas las horas se presentaron (en

por lo menos en un punto del STN y STRs) factores de potencia menores a 0.9. Esta situación indica que

el flujo de excesos de energía reactiva es un fenómeno que se está presentado durante todo el año.

3. Se evidencia que existen dos meses (marzo y abril) en donde se presentaron las mayores condiciones de

exceso de reactivos. No existe información en la base de datos que explique este incremento pero si es

particularmente notorio el incremento. Infortunadamente, la ventana de tiempo disponible no permite

realizar un análisis de estacionalidad que pueda explicar este comportamiento.

4. Se evidencia que existe un flujo de energía reactiva considerable desde Ecuador a través de la frontera

Colombia-Ecuador. Estos flujos de reactivos podrían explicar las energías reactivas en tránsito que han

manifestado algunos OR ubicados en el sur-occidente del país.

5. Existen dos pares de ORs en el país en los cuales se están prestando las situaciones más críticas de

excesos de reactivos, estos pares son OR5-OR17 y OR3-OR10. La herramienta computacional

desarrollada permitió establecer que las fronteras comerciales más críticas son las líneas Dosquebradas-

Pavas mientras (para el OR5) y Caqueza-La Reforma 1 115 (para el OR3). Se recomiendan entonces

prontas acciones remediales en esas fronteras.

6. Un análisis detallado del flujo de energía reactiva entre los OR5-OR17 muestra que existen problemas de

bajos factores de potencia en las demandas del OR17 así como energías reactivas en tránsito hacia otros

ORs. Asimismo, un análisis detallado del OR3 muestra que igualmente tiene problemas de factores de

potencia en sus demandas ya que de 61 demandas (de 77 reportadas en la base de datos) mostraron, por lo

menos en una hora, un factor de potencia inferior a 0.9. Aunque para el OR3 no se realizó un análisis de

energías reactivas en tránsito, si es de esperarse que se presente este fenómeno pues este OR presenta

varios anillos a diferentes niveles de tensión.

7. Las simulaciones muestran que algunas maniobras en el STN y STR modifican el factor de potencia y

con ello generan condiciones de exceso de reactivos, o variables DeltaQ diferentes de cero. En otras

palabras, si es posible causar exceso de reactivos (y con ello pagos) con maniobras que se ejecuten por un

tercero. Es difícil juzgar sí la intensión de una maniobra busca generar esas condiciones de exceso, pero

las simulaciones muestran que su efecto sí puede generar beneficios económicos para un OR. Incluso, los

resultados indican que ciertas maniobras puede aumentar la magnitud de un pago existente. Esta

conclusión se evidenció tanto para la subárea operativa CQR (que contiene al OR5) como a la subárea

operativa Bogotá (que contiene al OR3).

8. Las simulaciones computacionales igualmente muestran que no todas las maniobras modifican el factor

de potencia, de hecho, los resultados numéricos indican que algunas maniobras no afectan los flujos de

potencia activa y reactiva que circulan por el sistema de un OR. Con esto, se debe tener cuidado en no

señalar a las maniobras como responsables de posibles situaciones de excesos de reactivos. Solo

ejercicios computacionales como los realizados en este estudio pueden mostrar cuales maniobras son

responsables de condiciones de exceso de reactivos.

48




9. Los análisis de factores de potencia de 0.95 en las demandas muestra los beneficios de un requerimiento

de esa naturaleza. Aunque los beneficios se cuantificaron a través de las pérdidas mostrando una

disminución de las mismas, la teoría de sistemas eléctricos muestra la importancia, para efectos

operativos, de contar con buenos factores de potencia. Las factores de potencia de las demandas

analizadas en este estudio muestran que algunas de ellas están muy lejanas al valor de 0.95 por lo cual es

necesario tomar acciones remediales para mejorar esa condición.

10. Los resultados computacionales muestran que existen puntos de conexión del STN con el nivel de tensión

4 que están presentando factores de potencia muy críticos, esto es, menores a 0.9 (en atraso) durante un

número considerable de horas. Igualmente se muestra como existen puntos de conexión en donde se está

presentando inyección de potencia reactiva. Ambas situaciones (valores menores a 0.9 en atraso e

inyección de reactivos) son bastante críticas pues comprometen la eficiencia operativa del sistema. Aquí

es necesario una fuerte señal regulatoria para mejorar tales condiciones.

11. Es preciso conocer los modelos de optimización operativos y de planeamiento relacionados con la gestión

de energía reactiva que actualmente se utilizan en el país con el fin de establecer las acciones que se están

ejecutando al respecto, y con ello indicar posibles mejoras. No es claro para este consultor incluso si

existen esos modelos.

12. Este consultor considera que es necesario promover acciones operativas y de planeamiento conjuntas

entre ORs pues la gestión de reactivos es un problema local pero con efectos zonales. Esto es, si las

acciones de corrección de reactivos se realizan por un OR para mejorar únicamente su propio sistema,

esto puede afectar las condiciones de otro OR, por tal razón se requieren acciones conjuntas.

contrato de prestación de servicios de consultoría …€¦ · este informe analiza el...

Documents