Artículo Académico / Academic Paper
Recibido: 25-10-2021, Aprobado tras revisión: 18-01-2022
Forma sugerida de citación: Trejo, A.; Gavela, X.; Salinas, D. (2022). “Análisis de Energía Firme en Autogeneradores
Hidroeléctricos Considerando la Red de Transmisión”. Revista Técnica “energía”. No. 18, Issue II, Pp. 124-134
ISSN On-line: 2602-8492 - ISSN Impreso: 1390-5074
© 2022 Operador Nacional de Electricidad, CENACE
Analysis of Firm Energy in Hydroelectric Autogenerators Considering the
Transmission Network
Análisis de Energía Firme en Autogeneradores Hidroeléctricos Considerando
la Red de Transmisión
A. X. Trejo
1
X. P. Gavela
2
D.A. Salinas
3
1
Empresa Eléctrica Quito S.A., Quito, Ecuador
E-mail: atrejo@eeq.com.ec
2
Escuela Politécnica Nacional, Quito, Ecuador
E-mail: ximena.gavela@epn.edu.ec
3
Agencia de Regulación y Control de Recursos Naturales No Renovables, Quito, Ecuador
E-mail: diego.salinas@controlrecursosyenergia.gob.ec
Abstract
This article presents a methodological proposal for
calculating the firm energy of hydroelectric plants,
considering monthly flow duration curves and a
stochastic approach instead of the traditional
deterministic approach. This methodological
implementation demonstrated that incorporation of
the monthly flow duration curves and the
consideration of the stochastic nature of the
hydrological resource, maximizes the opportunity of
participation of private hydroelectric plants enabled
as self-generators for the signing of bilateral
contracts with largescale consumers; aspect which
allows ARCERNNR carry out regulatory
adjustments required for Regulation No.
ARCONEL 004/17 “Regulation for Largescale
Consumers”.
As part of the study, a statistical analysis of the
energy production of self-generators, self-
consumption and delivery of surplus energy from
self-generators was also carried out, in order to
know the current situation of self-generators and
evaluate future adjustments to the conditions
established in the regulation "001/14 - Participation
of Self-Generators in the Electricity Sector".
Additionally, the reliability of the energy supply of
the system was analyzed considering the operation of
self-generators and the supply of consumptions for a
horizon of 7 years, under different hydrology
scenarios. For the development of this work, the
computational model SDDP was used.
Resumen
En este artículo se presenta una propuesta
metodológica para el cálculo de la energía firme de
centrales hidroeléctricas, considerando curvas de
duración mensuales de caudal y un enfoque
estocástico en lugar del enfoque tradicional
determinístico. Esta implementación metodológica
demostró, que la incorporación de las curvas
mensuales de duración de caudales y la
consideración de la naturaleza estocástica del
recurso hidrológico, maximiza la oportunidad de
participación de centrales hidroeléctricas privadas
habilitadas como autogeneradores para la
suscripción de contratos bilaterales con grandes
consumidores; aspecto que permitirá a la
ARCERNNR contar con información técnica de
base para ajustes normativos que se requieran para
la Regulación Nro. ARCONEL 004/17 “Regulación
para Grandes Consumidores”.
Como parte del estudio, se realizó además un análisis
estadístico de la producción energética de
autogeneradores, autoconsumos y entrega de
excedentes de energía de los autogeneradores, con el
fin de conocer la situación actual de los
autogeneradores y evaluar futuros ajustes a las
condiciones establecidas en la regulación “001/14 -
Participación de Autogeneradores en el Sector
Eléctrico”. Adicionalmente se analizó la
confiabilidad de abastecimiento energético del
sistema considerando la operación de
autogeneradores y el abastecimiento de consumos
para un horizonte de 7 años, bajo escenarios de
hidrología diversos. Para el desarrollo de este
trabajo se utilizó el modelo computacional SDDP.
Index terms firm energy, hydroelectric self-
generators, hydrological scenario, flow duration
curve, synthetic series, energy surplus, self-
consumption, reliability of energy supply.
Palabras clave energía firme, autogeneradores
hidroeléctricos, escenario hidrológico, curva de
duración de caudal, series sintéticas, excedente de
energía, autoconsumo, confiabilidad de
abastecimiento energético.
124
Edición No. 18, Issue II, Enero 2022
1. INTRODUCCIÓN
La regulación Nro. CONELEC 001/14 “Participación
de Autogeneradores en el Sector Eléctrico Ecuatoriano”
[1], establece las condiciones técnicas y económicas para
la participación de los autogeneradores de carácter
privado en el Sector Eléctrico, dentro de la cual se
determina que, para la calificación como autogenerador,
se deben presentar los estudios de proyección de
demanda de energía, consumos propios y producción de
la planta; evidenciando que toda esta energía estará
destinada a abastecer sus autoconsumos, pudiendo existir
eventuales excedentes, los cuales no podrán sobrepasar
un límite de 25% anual para plantas hidroeléctricas.
Por otra parte, la Regulación Nro. ARCONEL
004/17 “Regulación para Grandes Consumidores” [2],
establece los requisitos y el proceso para la calificación
como un gran consumidor en el Sector Eléctrico
ecuatoriano, para lo cual define a la energía firme como
la producción efectiva de energía eléctrica en un período
dado, con una probabilidad de ocurrencia del 90%
anual.
Tomando en cuenta las disposiciones de la
regulación, es fundamental que, tanto el regulador, como
los promotores de autogeneradores, cuenten con criterios
para el estudio o análisis de la energía firme de este tipo
de central, a fin de garantizar el cumplimiento de los
contratos bilaterales entre autogeneradores y grandes
consumidores, pues permitirán determinar de forma
objetiva los eventuales excedentes de energía que dicho
autogenerador podría poner a disposición de un gran
consumidor luego de abastecer a consumos propios.
Por otro lado, uno de los aspectos más importantes en
el análisis de la operación de centrales hidroeléctricas, se
origina esencialmente en la incertidumbre que afecta la
oferta hidrológica. La caracterización de dicha
estocasticidad puede obtenerse a través de métodos
analíticos o de técnicas estocásticas de simulación. En
este trabajo se ha recurrido al modelo estocástico
multivariado de caudales provisto por el modelo
computacional SDDP para generar 50, 100 y 200
caudales medios mensuales.
Dentro de este contexto, se determina entonces que
un análisis adecuado de energía firme debe incluir el
análisis de aspectos y parámetros como: las curvas de
duración de caudales y su estocasticidad, el coeficiente
de producción hidroeléctrico, la disponibilidad técnica de
la central autogeneradora, además de esto, en función de
la metodología establecida para el cálculo de energía
firme también se deberá determinar la producción de
energía promedio esperada a fin de establecer los límites
de energía secundaria disponible en la central
autogeneradora.
Todos estos aspectos son abordados en el presente
artículo. En el punto 2 se presenta la situación actual de
los autogeneradores en el sector eléctrico ecuatoriano: su
producción de energía, excedentes y relación entre
excedentes y producción; y los costos operativos que
estos poseen. En la tercera sección se describe la
propuesta metodológica para determinar la energía firme
de un autogenerador hidroeléctrico; dentro de la cual se
consideran curvas de duración de caudales, coeficientes
de producción hidroeléctrica, así como también la
disponibilidad técnica del autogenerador. Para
posteriormente efectuar los cálculos de energía firme y
finalmente la relación existente entre esta energía firme y
la energía considerada como autoconsumo. En la cuarta
sección se presenta la metodología aplicada a un caso de
estudio tomando como ejemplo un autogenerador
habitado bajo la regulación CONELEC-001/02. En la
quinta sección se muestran los resultados obtenidos de
aplicar la metodología considerando dos tipos de series
de caudales: histórica y sintética (obtenida a partir de la
histórica). Finalmente, en la sexta sección se detallan las
conclusiones obtenidas una vez realizado el análisis de
los resultados.
2. SITUACION ACTUAL DE LOS
AUTOGENERADORES EN EL SECTOR
ELÉCTRICO
La regulación No. ARCONEL – 004/17, define a un
autogenerador como la persona jurídica dedicada a una
actividad productiva o comercial, cuya generación
eléctrica se destina al abastecimiento de su demanda,
pudiendo, eventualmente, producir excedentes de
generación que pueden ser puestos a disposición de la
demanda regulada y grandes consumidores [2].
Durante los últimos años la participación de los
autogeneradores en el Sector Eléctrico Ecuatoriano ha si
bien ha ido ganando importancia, su participación es aún
incipiente. Los AG hidroeléctricos representan el 4.51%
del total de la generación hidroeléctrica [4].
Actualmente el Sistema Eléctrico ecuatoriano cuenta
con 16 autogeneradores de distintos tipos de tecnologías
como hidroeléctricos (12), biomasa (3) y térmica (1),
mismos que en conjunto comercializan más del 30% de
su energía excedente anual con el sector, estos se
encuentran ubicados geográficamente como se muestra
en la 0.
En la 0 se muestra la producción energética de los
AGH para el período 2011-2018. La generación no
presenta cambios significativos a excepción de las
centrales San Bartolo y Due, cuyas marcadas variaciones
se deben a que su fecha de entrada a operación se dio por
etapas.
En la 0 se presenta la energía excedente en [GWh]
que los autogeneradores hidroeléctricos pusieron a
disposición del Sistema Eléctrico en el período 2011-
2018. Se puede apreciar que el autogenerador que
presenta la mayor variación es Abanico, lo cual pudo
125
Trejo et al. / Análisis de Energía Firme en Autogeneradores Hidroeléctricos Considerando la Red de Transmisión
deberse a que en su momento el sistema requirió la
generación de dicha central autogeneradora como una
generación forzada.
Figura 1. Ubicación de autogeneradores con venta de excedentes
Figura 2. Producción de energía activa neta de autogeneradores
hidroeléctricos, G1
Figura 3. Excedentes de energía comercializada de
autogeneradores hidroeléctricos, G1
2.1. Relación entre excedentes y producción de
energía eléctrica
El porcentaje de venta de excedentes se determina a
partir de la información del total excedente activo vs la
producción de energía activa neta. En la 0 es posible
observar que la central autogeneradora Abanico no
sobrepasa en gran medida los límites establecidos en la
normativa vigente, sin embargo, en las demás centrales
se presentan excedentes que por mucho sobrepasan el
25% establecido donde un caso particular se presenta en
la central Papallacta pues casi toda su producción de
energía fue puesta a consideración del sistema, lo cual
indicaría que sus autoconsumos fueron nulos en el
período 2011-2015.
La central San Bartolo ha disminuido sus excedentes,
puesto que en el año 2015 que entró en operación,
dispuso de un 89.32% y ya en el año 2018 este valor se
redujo hasta un 40.36%, lo cual indicaría que sus
autoconsumos asociados incrementaron, o en su defecto
su producción de energía excedente no fue requerida por
el sistema.
Figura 4. Relación entre excedentes de energía comercializada y
producción de energía de autogeneradores hidroeléctricos,
G1
En la 0 se presenta el segundo grupo de
autogeneradores, en donde es posible ver como las
centrales El Carmen y Recuperadora disminuyeron sus
excedentes puestos a disposición del sistema conforme
han pasado los años, esta tendencia similar en estas
centrales se debe a que ambas pertenecen a la misma
empresa, sin embargo, pese a la reducción, el porcentaje
sigue superando el límite establecido en la regulación.
Finalmente, un caso particular ocurre con la central
Electrocórdova que en los años 2012 y 2013 reportó el
100% de su producción como un eventual excedente de
energía y en el año 2014 se reporta incluso un valor que
sobrepasa el 100%, lo cual indicaría que su venta de
energía fue mayor que su producción, lo cual puede
atribuirse a un muy probable error en los reportes del
SIMEM.
324,81
87,77
0,00
0,00
25,49
0,00
315,40
92,49
0,00
0,00
25,60
0,00
321,76
85,34
0,00
0,00
27,34
0,00
321,85
97,45
0,00
0,00
27,79
0,00
317,26
104,20
0,00
0,00
32,40
165,93
319,70
90,28
0,00
0,00
29,91
203,98
317,46
93,28
146,14
0,00
21,87
417,81
322,43
82,17
333,04
126,94
24,62
404,24
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
Abanico Calope Due Normandía Papallacta San Bartolo
[GWh]
2011 2012 2013 2014 2015 2015 2017 2018
95,23
37,36
0,00
0,00
24,77
0,00
79,28
38,88
0,00
0,00
24,92
0,00
80,59
34,25
0,00
0,00
26,57
0,00
39,25
43,62
0,00
0,00
27,11
0,00
44,20
52,42
0,00
0,00
30,37
148,21
60,30
55,50
0,00
0,00
17,83
154,04
51,40
57,18
74,83
0,00
8,51
175,91
80,51
33,30
101,18
81,14
11,34
163,16
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
Abanico Calope Due Normandía Papallacta San Bartolo
[GWh]
29,32
42,57
0,00
0,00
97,17
0,00
25,13
42,04
0,00
0,00
97,32
0,00
25,05
40,13
0,00
0,00
97,18
0,00
12,20
44,76
0,00
0,00
97,57
0,00
13,93
50,31
0,00
0,00
93,75
89,32
18,86
61,48
0,00
0,00
59,62
75,52
16,19
61,31
51,20
0,00
38,92
42,10
24,97
40,53
30,38
63,92
46,07
40,36
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Abanico Calope Due Normandía Papallacta San Bartolo
[%]
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
126
Edición No. 18, Issue II, Enero 2022
Figura 5. Relación entre excedentes de energía comercializada y
producción de energía de autogeneradores hidroeléctricos, G2
2.2. Costo operativo
En la Tabla 1 se presentan los valores en [MUSD] que
se liquidaron a las centrales autogeneradoras de tipo
hidroeléctrico por concepto de venta de excedentes de
energía.
Tabla 1: Valores liquidados por excedentes de energía de
autogeneradores hidroeléctricos
Central
[MUSD]
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
Abanico
5,1
4,0
4,1
1,9
2,1
2,8
2,1
2,5
Calope
1,6
1,7
1,2
1,9
2,4
2,6
2,7
1,0
Due
-
-
-
-
-
-
4,7
6,3
El Carmen
1,1
0,6
0,7
0,5
0,3
0,3
0,4
0,3
Normandía
-
-
-
-
-
-
-
4,9
Papallacta
1,2
1,2
1,3
1,3
1,4
0,8
0,4
0,4
Recuperadora
3,1
1,5
1,4
1,2
0,7
0,7
0,9
0,3
San Bartolo
-
-
-
-
9,2
9,6
10,9
10,1
Geppert
0,15
0,12
0,07
0,10
0,05
0,06
0,06
0,09
Electrocórdova
0,01
0,00
0,00
0,00
0,00
-
-
-
Vindobona
-
-
0,01
0,02
0,02
0,00
0,00
0,00
Perlabí
0,02
0,02
0,01
0,01
0,00
0,01
0,26
0,01
TOTAL
12,4
9,2
8,7
7,0
16,1
16,9
22,2
25,9
A partir del costo operativo liquidado a cada uno de
los autogeneradores hidroeléctricos y en conjunto con la
información correspondiente a energía comercializada se
presenta, en la Tabla 1, el precio en [ctvs.USD/kWh] que
ha sido retribuido a cada una de estas centrales
autogeneradoras en el período 2011-2018.
Para el caso de aquellas centrales con precio
preferente se puede comprobar el valor establecido en sus
títulos habilitantes de 6,21 [ctvs.USD/kWh] como lo es
para Due, Normandía y San Bartolo.
Tabla 2: Precio en [ctvs.usd/kWh] del excedente total activo
comercializado
Central
[ctvs. USD/kWh]
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
Abanico
5,38
5,10
5,10
4,91
4,71
4,70
4,03
3,04
Calope
4,37
4,34
3,51
4,48
4,60
4,70
4,63
3,10
Due
---
---
---
---
---
---
6,21
6,21
El Carmen
3,73
1,97
1,68
1,66
0,95
1,13
1,73
1,38
Normandía
---
---
---
---
---
---
---
6,14
Papallacta
4,78
4,78
4,81
4,67
4,58
4,70
4,16
3,09
Recuperadora
3,73
1,97
1,68
1,66
0,95
1,13
1,73
1,38
San Bartolo
---
---
---
---
6,21
6,21
6,21
6,21
Geppert
4,00
4,00
4,00
4,00
4,00
4,00
4,00
4,00
Electrocórdova
3,50
3,50
3,50
3,52
---
---
---
---
Vindobona
---
---
2,80
3,12
1,95
0,00
0,00
0,00
Perlabí
2,40
2,40
3,70
4,00
4,00
3,88
4,00
4,00
En función al criterio tomado de la regulación 001/14,
correspondiente al 25% de venta de excedentes de
energía y con el precio en [ctvs.usd/kWh] se determinan
los valores máximos que pudieron haber sido liquidados
a cada autogenerador, información presentada en la Tabla
3.
Tabla 3: Valores máximos a liquidar por excedentes de energía de
autogeneradores hidroeléctricos
[MUSD]
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
TOTAL
7,1
6,2
6,3
6,5
8,6
8,9
14,2
17,2
En la Tabla 4 se presenta el sobrecosto en la operación
anual y total del período correspondiente al grupo de
centrales autogeneradoras hidroeléctricas.
Tabla 4: Sobrecosto en la operación del sistema de
autogeneradores hidroeléctricos
AÑO
Sobrecosto anual
[MUSD]
AÑO
Sobrecosto anual
[MUSD]
2011
5,31
2015
9,45
2012
3,05
2016
9,01
2013
2,75
2017
9,22
2014
2,88
2018
8,82
TOTAL
50,49
En la 0 es posible apreciar como a partir del año
2015, los valores incrementan, esto se debe a la entrada
en operación de los autogeneradores Due, Normandía y
San Bartolo en los años 2017, 2018 y 2015
respectivamente.
80,30
80,30
51,90
54,43
0,00
6,08
74,56
74,56
46,59
100,00
0,00
4,94
70,07
70,07
33,86
100,00
0,91
2,68
62,98
62,98
30,39
168,20
2,34
1,68
61,43
61,43
29,69
0,00
2,70
1,13
55,88
55,88
21,65
0,00
0,83
2,94
44,76
44,76
23,82
0,00
0,30
57,50
43,92
43,92
29,54
0,00
0,34
2,99
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
El Carmen Recuperadora Geppert Electrocórdova Vindobona Perlabí
[%]
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
127
Trejo et al. / Análisis de Energía Firme en Autogeneradores Hidroeléctricos Considerando la Red de Transmisión
Figura 6. Sobrecosto en la operación del sistema de
autogeneradores hidroeléctricos
3. PROPUESTA METODOLÓGICA
En la 0 se muestra la metodología para el análisis de la
energía firme de un autogenerador hidroeléctrico.
Figura 7. Determinación de energía firme en autogeneradores
hidroeléctricos
3.1. Curva de duración de caudales – CDC
El procedimiento para la realizar la curva de duración
de caudales se presenta en la 0.
Figura 8. Determinación de la curva de duración de caudales -
CDC
En la ecuación (1) se presenta el rango en el cual se
encuentran los valores correspondientes al rendimiento
de las turbinas y generadores [5].
y
(1)
Los coeficientes g, ρ y 10
-6
se agrupan en la
constante indicada en (2).
(2)
Dando como resultado (3).
(3)
El coeficiente de producción de una central
hidroeléctrica establece cuantas unidades de potencia
pueden producirse por cada unidad de caudal turbinado
siendo finalmente este coeficiente el que se muestra en
(4).
(4)
5,31
3,05
2,75
2,88
9,45
9,01
9,22
8,82
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Sobre costo anual
[MUSD]
128
Edición No. 18, Issue II, Enero 2022
3.2. Disponibilidad técnica del autogenerador
hidroeléctrico - DTAH
Se determina en función de sus mantenimientos,
fallas de equipos y salida forzada. En el caso de las
centrales en operación se debe analizar la estadística
disponible; mientras que, para el caso de proyectos, se
debe considerar los índices utilizados en el estudio de
factibilidad técnica-económica.
Tasa de salida forzada – FOR [%]: Indica el efecto
de fallas aleatorias del equipo de la central para su
capacidad de producción.
Tasa de salidas programadas – TSP [%]: Indica el
efecto debido al mantenimiento programado anual,
para asegurar que la disponibilidad y fiabilidad de la
central hidroeléctrica sean altas.
En la ecuación (5) se define la ecuación
correspondiente a la disponibilidad técnica
(5)
3.3. Cálculo de energía firme – CEF
De acuerdo con el caso seleccionado en la sección la
energía firme se determinará de la siguiente forma.
Caso 1: Se calcula un único valor de energía firme,
anual.
Caso 2: Se calculan 12 valores de energía firme, uno
por cada mes del año.
La energía firme se determina en función de los
parámetros previamente calculados como se muestra en
(6).
(6)
Donde:
E: es la energía producida, en [GWh].
QX%: es el caudal en la probabilidad de excedencia
X%, en [m3/s].
T: es el período de tiempo, en [h].
Cuando el caudal determinado, sea superior al caudal
máximo turbinable, se utilizará este último valor para el
cálculo de la producción de energía.
3.4. Análisis de energía respecto a autoconsumo
de autogeneradores – AEEA
Figura 9. Análisis de excedente de energía respecto a los
autoconsumos de un autogenerador hidroeléctrico
La propuesta metodológica para el cálculo de
producción de energía mediante la elaboración de CDC y
procedimientos matemáticos puede ser aplicada a
cualquier central autogeneradora de tipo hidroeléctrica
que disponga de datos de caudales históricos. Dicha
metodología puede ser utilizada para determinar un único
caudal para un X% de probabilidad de excedencia para
todo el período y así determinar la energía anual, o bien
determinar un caudal para un X% probabilidad de
excedencia para un mes en específico.
4. CASO DE ESTUDIO APLICADO
A continuación, con base a la metodología planteada,
se realiza el cálculo de energía firme para la central
identificada como AG1 considerando la serie histórica de
caudales y una serie sintética de caudales generada a
partir de un método probabilístico-estocástico para el
período de estudio deseado.
4.1. Datos técnicos de la central
Los datos técnicos de entrada para el cálculo de las
actividades descritas en la propuesta metodológica se
detallan a continuación [6].
Potencia instalada = 18 [MW]
Rendimiento de la turbina = 85.5 [%]
Rendimiento del generador = 95[%]
Altura del salto líquido = 174 [m]
Caudal máximo turbinable = 13 [m
3
/s]
INICIO
VALORES DE
AUTOCONSUMO ANUAL
DEL AUTOGENERADOR
CASO 1
ANUAL
CASO 2
MENSUAL
NO
DATOS DE ENERGÍA
FIRME DEL
AUTOGENERADOR
EXCEDENTE DE ENERGÍA FIRME
RESPECTO A AUTOCONSUMOS
Exced=[EF-AC)/EF]*100
Exced = (+) à EXCEDENTE
Exced = ( -) à DÉFICIT
BASE DE DATOS
DE ENERGÍA
FIRME Y
AUTOCONSUMOS
GENERAR GRÁFICAS DE COLUMNAS
CON LOS VALORES DE AUTOCONSUMO
Y ENERGÍA FIRME ANUALES
¿Excedente
positivo o cero?
CALIFICA COMO
AUTOGENERADOR
SI
NO CALIFICA COMO
AUTOGENERADOR
(RE-EVALUAR
AUTOCONSUMO)
NO
EJECUTA PROCESO UNA SOLA
VEZ PARA PERIODO ANUAL
EJECUTA PROCESO 12 VECES,
UNO POR CADA MES
SI
SI
EXCEDENTE DE ENERGÍA FIRME
RESPECTO A AUTOCONSUMO MENSUAL
Exced=[EF-AC)/EF]*100
Exced = (+) à EXCEDENTE
Exced = ( -) à DÉFICIT
GENERAR GRÁFICAS DE COLUMNAS
CON LOS VALORES DE
AUTOCONSUMOS Y ENERGÍA FIRME
MENSUALES
¿Excedente positivo o
cero en todos los
meses?
CALIFICA COMO
AUTOGENERADOR
NO CALIFICA COMO
AUTOGENERADOR
(RE-EVALUAR
AUTOCONSUMOS)
SI
NO
SUMAR ENERGÍA FIRME DE TODOS LOS
MESES PARA OBTENER UN TOTALIZADO
ANUAL
GENERAR GRÁFICAS DE COLUMNAS
CON LOS VALORES DE AUTOCONSUMO
Y ENERGÍA FIRME ANUALES
FIN
ANÁLISIS DE
EXCEDENTES DE
ENERGÍA FIRME
129
Trejo et al. / Análisis de Energía Firme en Autogeneradores Hidroeléctricos Considerando la Red de Transmisión
Tasa de salida programada – TSP = 2.212 [%]
Tasa de salida forzada – FOR = 0.5 [%]
Autoconsumos = 60 [GWh] (considera dos
autoconsumos)
4.2. Información de caudales de la central
Serie histórica para cálculo anual: El número de
datos del registro histórico de caudales (1963-2818)
es de 672, correspondientes a 56 años de registro por
12 datos anuales.
Serie histórica para cálculo mensual: El número de
datos del registro histórico de caudales (1963-2018)
es de 56, correspondientes a 56 años de registro por
1 datos mensual.
Serie sintética para cálculo anual: El número de
datos del registro sintético de caudales (2019-2025)
es de 4200, correspondientes a 7 años de registro por
12 datos anuales y por 50 series sintéticas generadas.
Serie sintética para cálculo mensual: El número de
datos del registro sintético de caudales (2019-2025)
es de 350, correspondientes a 7 años de registro por
50 series sintéticas generadas.
5. RESULTADOS
5.1. Con serie histórica de caudales
Caso 1 (Anual)
CDC
El caudal correspondiente al 90% de probabilidad
de excedencia es
mismo que
se obtiene a partir de la curva que se presenta en la
0.
Figura 10. Curva de duración de caudales, serie histórica – Caso 1
(anual)
CPH
A partir de los datos técnicos de la central se
calcula el CPH en (7).
(7)
Dando como resultado que, por cada metro cúbico
de caudal turbinado, se obtendrán 1.385 [MW]
como se indica en (8)
(8)
DTAH
En base a las tasas de salida programada y forzada
de la central, en (10) se presenta la disponibilidad
técnica de la misma.
(9)
(10)
CEF
En función de los parámetros previamente
obtenidos se procede a calcular la energía firme
del AG1 en función de un registro histórico de
caudales.
(11)
(12)
AEEA
En la Tabla 5 y la 0 se presenta el contraste entre la
energía firme y los autoconsumos del autogenerador para
un período anual.
Tabla 5: Porcentaje de excedente o déficit anual –serie histórica
GWh
[%]
Autoconsumo
Energía Q90 HIST
Déficit
Déficit
60
41,90
-18,10
-30,16%
La energía firme del AG1, determinada a partir de un
90% de probabilidad de excedencia anual resulta ser
menor que el valor de su autoconsumo asociado, esto
influiría en la operación del sistema, ya que este debería
asumir el déficit de 30.16%.
Figura 11. Autoconsumos y energía firme producida a Q90% de
probabilidad de excedencia anual – Serie histórica
Caso 2 (Mensual)
CDC
En la Tabla 6 se presentan los caudales
correspondientes al 90% de probabilidad de excedencia
60
41,90
0
10
20
30
40
50
60
ANUAL
GWh
Autoconsumo Energía Q90 HIST
90%
3,55
5
10
15
20
25
30
35
40
Caudal [m3/s]
130
Edición No. 18, Issue II, Enero 2022
que se obtienen a partir de la realización de las CDC de
cada mes con el registro histórico de caudales.
Tabla 6: Caudal firme o al Q90% de probabilidad de excedencia
mensual – serie histórica
Q al 90% [m3/s]
ENE
FEB
MAR
ABR
MAY
JUN
JUL
AGO
SEP
OCT
NOV
DIC
5,7
10,1
14,1
13,2
10,0
4,2
4,2
3,9
3,1
2,9
2,5
2,5
CPH y DTAH
El coeficiente de producción hidroeléctrico y la
disponibilidad técnica del autogenerador hidroeléctrico
son los mismos para todos los casos, dado que los datos
técnicos no dependen del mes o período que se considere
ni del tipo de registro de caudales que se utiliza.
CEF
En función de los parámetros previamente obtenidos
se procede a calcular la energía firme del AG1 para cada
mes, los resultados se presentan en la Tabla 7.
Tabla 7: Energía firme mensual o al Q90% de probabilidad de
excedencia mensual – serie histórica
E al Q90% mensual [GWh]
ENE
FEB
MAR
ABR
MAY
JUN
JUL
AGO
SEP
OCT
NOV
DIC
5.7
9.2
13.0
12.6
10.1
4.1
4.2
3,9
3.0
2,9
2.4
2.5
AEEA
En la Tabla 8 y la 0. se presenta el contraste entre la
energía firme y los autoconsumos del autogenerador
mensualmente y en la 0 un totalizado anual.
Tabla 8: Porcentaje de excedente o déficit mensual – serie
histórica
MES
Autoconsumo
Energía
Q90%
mensual
HIST
Excedente o déficit
[GWh]
[GWh]
[GWh]
[%]
ENERO
5,1
5,7
0,65
12,73
Excedente
FEBRERO
4,6
9,2
4,54
98,70
Excedente
MARZO
5,1
13,0
7,94
155,75
Excedente
ABRIL
4,9
12,6
7,68
155,75
Excedente
MAYO
5,1
10,1
4,96
97,32
Excedente
JUNIO
4,9
4,1
-0,87
-17,69
Déficit
JULIO
5,1
4,2
-0,93
-18,28
Déficit
AGOSTO
5,1
3,9
-1,23
-24,06
Déficit
SEPTIEMBRE
4,9
3,0
-1,91
-38,72
Déficit
OCTUBRE
5,1
2,9
-2,20
-43,14
Déficit
NOVIEMBRE
4,9
2,4
-2,55
-51,70
Déficit
DICIEMBRE
5,1
2,5
-2,58
-50,56
Déficit
TOTALIZADO
60
73.5
13.5
22.51
Excedente
Figura 12. Autoconsumos y energía firme producida a Q90% de
probabilidad de excedencia mensual – Serie histórica
El cálculo a partir de un 90% de probabilidad de
excedencia mensual permite visualizar que, bajo estas
condiciones, el autogenerador estará en capacidad de
suplir todos sus requerimientos de demanda de
autoconsumos e inclusive se dispondrá de un excedente
del 22,51% sin, embargo hay meses en los cuales existirá
déficit.
Figura 13. Autoconsumos y energía firme producida a Q90% de
probabilidad de excedencia mensual totalizado – Serie
histórica
5.2. Con serie sintética de caudales
Caso 1 (Anual)
CDC
El caudal correspondiente al 90% de probabilidad de
excedencia es
mismo que se obtiene
a partir de la curva que se presenta en la 0.
Figura 14. Curva de duración de caudales, serie sintética - Caso 1
(Anual)
90%
3,77
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
Caudal [m3/s]
Probab. de excedencia [%]
5,10
4,60
5,10
4,93
5,10
4,93
5,10
5,10
4,93
5,10
4,93
5,10
5,74
9,15
13,03
12,61
10,06
4,06
4,16
3,87
3,02
2,90
2,38
2,52
0
2
4
6
8
10
12
14
GWh
Autoconsumo Energía
60
73,51
0
10
20
30
40
50
60
70
80
ANUAL
GWh
Autoconsumo Energía Q90% mensual HIST
131
Trejo et al. / Análisis de Energía Firme en Autogeneradores Hidroeléctricos Considerando la Red de Transmisión
CEF
En función de los parámetros previamente obtenidos
se procede a calcular la energía firme que el AG1 puede
producir a partir de un registro sintético de caudales.
(13)
(14)
AEEA
En la Tabla 9 y la 0. se presenta el contraste entre la
energía firme y los autoconsumos del autogenerador para
un período anual.
Tabla 9: Porcentaje de excedente o déficit anual – serie
sintética
GWh
[%]
Autoconsumo
Energía Q90 SINT
Déficit
Déficit
60
44.48
-15.52
-25.87%
Si bien para el caso de series sintéticas, el valor de
energía firme calculado a partir de un 90% de
probabilidad de excedencia anual, es mayor que el
obtenido con una serie histórica, este sigue siendo
insuficiente para cubrir los requerimientos de demanda de
los autoconsumos asociados al autogenerador por lo cual
sería el sistema quien deba asumir el 25,87% de déficit y
esto podría repercutir en la normal operación del sistema.
Figura 15. Autoconsumos y energía firme producida a Q90% de
probabilidad de excedencia anual – Serie sintética
Caso 2 (Mensual)
CDC
En la Tabla 10 se presentan los caudales
correspondientes al 90% de probabilidad de excedencia
que se obtienen a partir de la realización de las CDC de
cada mes en función de un registro sintético de caudales.
Tabla 10: Caudal firme o al Q90% de probabilidad de excedencia
mensual – serie sintética
Q al 90% [m3/s]
EN
E
FE
B
MA
R
AB
R
MA
Y
JU
N
JU
L
AG
O
SE
P
OC
T
NO
V
DI
C
4.8
11.
9
14.2
14.
6
11.4
6.6
4.6
3.6
3.2
3.1
1.9
2.3
CEF
En función de los parámetros previamente obtenidos
se procede a calcular la energía firme del AG1 para cada
mes, los resultados se presentan en la Tabla 11.
Tabla 11: Energía firme mensual o al Q90% de probabilidad de
excedencia mensual – serie sintética
E al Q90% mensual [GWh]
EN
E
FE
B
MAR
AB
R
MA
Y
JU
N
JU
L
AG
O
SE
P
OC
T
NO
V
DI
C
4.8
11.
9
13.0
3
12.
6
11.4
6.4
4.6
3.7
3.1
3.1
1.9
2.3
AEEA
En la Tabla 12 y la 0 se presenta el contraste entre la
energía firme y los autoconsumos del autogenerador
mensualmente y en la Fig. 17 un totalizado anual.
Tabla 12: Porcentaje de excedente o déficit mensual – serie
sintética
MES
Autoconsumo
Energía
Q90%
mensual
SINT
Excedente o déficit
[GWh]
[GWh]
[GWh]
[%]
ENERO
5,1
4,81
-0,28
-5,54
Déficit
FEBRERO
4,6
10,86
6,26
135,92
Excedente
MARZO
5,1
13,0
7,94
155,75
Excedente
ABRIL
4,9
12,6
7,68
155,75
Excedente
MAYO
5,1
11,4
6,33
124,16
Excedente
JUNIO
4,9
6,4
1,47
29,73
Excedente
JULIO
5,1
4,6
-0,45
-8,90
Déficit
AGOSTO
5,1
3,7
-1,45
-28,46
Déficit
SEPTIEMBRE
4,9
3,1
-1,84
-37,40
Déficit
OCTUBRE
5,1
3,1
-1,98
-38,77
Déficit
NOVIEMBRE
4,9
1,9
-3,05
-61,91
Déficit
DICIEMBRE
5,1
2,3
-2,76
-54,12
Déficit
TOTALIZADO
60
77.89
17.9
29.75
Excedente
Figura 16. Autoconsumos y energía firme producida a Q90% de
probabilidad de excedencia mensual – Serie sintética
Finalmente, el cálculo a partir de un 90% de
probabilidad de excedencia mensual con series sintéticas
permite demostrar que el autogenerador estará en
capacidad de suplir todos sus requerimientos de demanda
de autoconsumos y además dispondrá de un excedente del
29,75%, el cual podría comprometerse con algún gran
consumidor mediante un contrato bilateral o puesto a
disposición del sistema en el caso de que este último lo
requiriera. Cabe resaltar además que este excedente es
mayor que el obtenido en el cálculo de energía firme
mensual mediante una serie histórica por lo cual se
recomienda que dicho análisis se lo realice en función de
series sintéticas de caudales.
5,10
4,60
5,10
4,93
5,10
4,93
5,10
5,10
4,93
5,10
4,93
5,10
4,81
10,86
13,03
12,61
11,42
6,40
4,64
3,65
3,09
3,12
1,88
2,34
0
2
4
6
8
10
12
14
GWh
Autoconsumo Energía Q90% mensual SINT
60
44,48
0
10
20
30
40
50
60
GWh
Autoconsumo Energía Q90% SINT
132
Edición No. 18, Issue II, Enero 2022
Figura 17. Autoconsumos y energía firme producida a Q90% de
probabilidad de excedencia totalizado – Serie sintética
6. CONCLUSIONES
La regulación “004/17 – Requisitos, condiciones y
calificación de grandes consumidores en el sector
eléctrico”, establece que la producción de energía
efectiva de energía eléctrica debe ser del 90% de
probabilidad de excedencia anual, sin embargo, los
resultados del análisis de energía firme realizados en este
trabajo demuestran que la opción de cálculo de energía
firme anual, no le brinda flexibilidad al autogenerador
para manejar su oferta de generación en ciertos meses del
año, por lo que podría considerarse como un criterio
restrictivo para el tratamiento de excedentes.
Por el contrario, un cálculo mensual permitiría al
autogenerador conocer en qué meses dispondrá de un
mayor caudal para producción de energía, misma que
podría comprometer con un gran consumidor. Con un
análisis mensual, el regulador puede determinar con
mayor precisión la cantidad de energía que el
autogenerador puede comprometer bajo cualquier
escenario de hidrología, frente a la propuesta anual.
Además de los análisis operativos realizados, se
determina que el parque generador cuenta con suficiente
capacidad para asumir las diferencias que podrían
derivarse de estos contratos.
Dentro de este contexto se identifica que un análisis
de energía firme en base a la metodología propuesta
permitirá dimensionar de forma más adecuada la
capacidad a instalar en centrales de autogeneración
hidroeléctrica en función de sus autoconsumos, y
adicionalmente permitirá analizar los excedentes de
energía para los cuales el regulador podría autorizar un
contrato bilateral.
En lo que respecta al menaje de información, los
datos correspondientes a caudales promedio mensuales
de las centrales hidroeléctricas del SNI han permitido
generar las series sintéticas necesarias para la realización
del análisis de energía firme de las centrales
autogeneradoras hidroeléctricas consideradas para el
estudio. Y en cuanto a las curvas de duración de caudales,
se han contrastado aquellas provenientes de un registro
histórico y las que provienen de la generación de series
sintéticas, evidenciando que si bien el cálculo de
producción de energía a partir de ellas es parecido y la
probabilidad de que se repita una serie histórica de
caudales es muy baja, por lo cual el planteamiento de 50,
100, 200 o n series de escenarios de hidrología presenta
una mejor alternativa para el cálculo de energía firme,
incluso dando una brecha más amplia de energía al
autogenerador.
En importante además mencionar que la simulación
estocástica de la operación de centrales hidroeléctricas es
fundamental en el cálculo de la energía firme, como
también en el análisis y manejo de riesgo en el Sistema
Nacional Interconectado, considerando un posible
desabastecimiento de los grandes consumidores. Este
trabajo propone la utilización de modelos estocásticos y
una metodología heurística aplicable de solución en el
cálculo de la energía firme de centrales hidroeléctricas.
Finalmente, a través del análisis desarrollado en este
trabajo ha sido posible identificar la relación existente
entre la energía excedente y la energía producida anual
histórica de los autogeneradores hidroeléctricos
pertenecientes al SNI, evidenciando que, si bien las
centrales en estudio, no se encuentran acogidas a la
última regulación vigente para AG que establece un 25%
máximo de venta de excedentes, estas se encuentran
entregando al sistema valores de energía que incluso
llegan al 89% de su producción, siendo la energía de
excedentes, mucho mayor de la que se estableció en los
contratos. Esto en gran parte se debe a que para
calificarse como autogenerador no es requerido presentar
un estudio de energía firme que sustente la producción
energética de la central, generando un riesgo de
desoptimización o subutilización de la vertiente que
aprovechan están centrales, y por lo tanto un perjuicio
económico al sector eléctrico, y alteración del concepto
y razón de ser de un autogenerador, y que debe ser
considerado para actualizaciones futuras de las
regulaciones del sector eléctrico.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
[1]
Consejo Nacional de Electricidad, “001/14 -
Participación de Autogeneradores en el Sector
Eléctrico.” ARCONEL, ene. 09, 2014, [En línea].
Disponible en:
https://www.regulacionelectrica.gob.ec/wp-
content/uploads/downloads/2016/07/Regulaci%C
3%B3n-CONELEC-01-14.pdf.
[2]
Agencia de Regulación y Control de Electricidad,
“004/17 - Requisitos, condiciones y calificación de
Grandes Consumidores en el sector eléctrico.”
ARCONEL, sep. 17, 2017, [En línea]. Disponible
en: https://www.regulacionelectrica.gob.ec/wp-
content/uploads/downloads/2017/10/ARCONEL-
004-17-GRANDES-CONSUMIDORES.pdf.
[3]
M. de la P. Almeida, “Instructivos de
Procesamiento de Información
Hidrometeorológica”, Escuela Politécnica
Nacional, Quito, 2010.
60
77,85
0
20
40
60
80
ANUAL
GWh
Autoconsumo Energía Q90% mensual SINT
133
Trejo et al. / Análisis de Energía Firme en Autogeneradores Hidroeléctricos Considerando la Red de Transmisión
[4]
Agencia de Regulación y Control de Electricidad,
Estadística Anual y Multianual del Sector
Eléctrico Ecuatoriano., 1a ed. Quito: Visionprof,
2019.
[5]
Jaime Cristóbal Cepeda Campaña, “Centrales
Hidroeléctricas”. may 2016.
[6]
CBS ING S.A., “Proyecto Hidroeléctrico Calope”,
CBS ING S.A.
http://www.centralhidroelectrica.com/hidroelectri
cas.html.
Alejandro Xavier Trejo
Manosalvas. – Nació en Quito,
Ecuador en 1992. Recibió su título
de Ingeniero Eléctrico de la Escuela
Politécnica Nacional en 2020;
actualmente ocupa el cargo de
Analista de Ingeniería en el
Departamento de Operación y
Mantenimiento Rural en la Empresa Eléctrica Quito
S.A.; se desempeñó como tesista y asistente de proyectos
energéticos en la Dirección Nacional de Estudios
Eléctricos y Energéticos de la Agencia de Regulación y
Control de Electricidad – ARCONEL. Además, se ha
desempeñado como asistente de proyectos de
iluminación para la Empresa Pública EPN – TECH y
supervisión y fiscalización en obras de media y baja
tensión para la empresa privada Energía Eléctrica
Construcciones – EEC.
Ximena Patricia Gavela
Guamán. – Nació en Loja en 1985.
Doctora en ingeniería eléctrica. Su
principal experiencia laboral es en
la Agencia de Regulación y Control
de Electricidad, donde trabajó
dentro del área de regulación
técnica y de control del sector
eléctrico ecuatoriano. Actualmente se desempeña como
docente en la Escuela Politécnica Nacional. Sus áreas de
investigación de interés son las técnicas de optimización
aplicables a sistemas de potencia, energías renovables,
mercados energéticos y aspectos normativos y
regulatorios del sector eléctrico.
Diego Armando Salinas
Herrera.- Nació en Catamayo-
Loja. En 2011, obtuvo su título de
Ingeniero Eléctrico en la Escuela
Politécnica Nacional. Tiene más
de 12 años de experiencia en la
realización de estudios
especializados para la
planificación, operación, regulación y control del sector
eléctrico ecuatoriano. Ha formado parte de equipos
interinstitucionales para la Integración Eléctrica de la
Región Andina. Actualmente, forma parte del equipo de
profesionales de la Dirección de Estudios e Información
del Sector Eléctrico de la Agencia de Regulación y
Control de Energía y Recursos Naturales No Renovables.
134
