Artículo Académico / Academic Paper
Recibido: 09-11-2025, Aprobado tras revisión: 19-01-2026
Forma sugerida de citación: Bravo, A.; Villamarín, A.; Chancusig, A. (2026). “Contribución de los Sistemas de Almacenamiento
en Baterías a la Operación del Sistema Eléctrico Ecuatoriano: Análisis de Ubicación Óptima”. Revista Técnica “energía”. No. 22,
Issue II, Pp. 54-64
ISSN On-line: 2602-8492 - ISSN Impreso: 1390-5074
Doi: https://doi.org/10.37116/revistaenergia.v22.n2.2026.734
© 2026 Autores Esta publicación está bajo una licencia internacional Creative Commons Reconocimiento –
No Comercial 4.0
Contribution of Battery Energy Storage in the Ecuadorian Power System to
Optimize Its Economic Dispatch
Contribución del Almacenamiento en Baterías en el Sistema Eléctrico
Ecuatoriano para Optimizar su Despacho Económico
A. Bravo1
0009-0004-3059-5786
A. Villamarín1
0000-0002-8923-6479
A. Chancusig1
0009-0006-7625-7410
1Departamento de Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones, Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE,
Latacunga, Ecuador
E-mail: abbravo1@espe.edu.ec, afvillamarin@espe.edu.ec, amchancusig1@espe.edu.ec
Abstract
The increase in renewable generation and the need for a
more flexible operation of the National Interconnected
System (SNI) pose new challenges for efficient energy
management in Ecuador. In this context, Battery Energy
Storage Systems (BESS) emerge as a viable solution to
optimize power system operation by enabling temporal
energy shifting, reducing operational costs, and
mitigating unsupplied energy events. This study
analyzes the contribution of the BESS to the operational
performance of the SNI using a representative four-zone
model. An optimization model based on Mixed-Integer
Linear Programming (MILP) is developed to determine
the optimal location of the storage system. The results
indicate that the optimal location is found in the zones
with the highest solar generation capacity and demand
levels, where the BESS significantly contributes to
reducing thermal generation and overall system
operating costs, reinforcing its role as a strategic
resource to enhance the operational flexibility of the
Ecuadorian power system.
Index terms— Battery Energy Storage Systems;
optimization; optimal location; operational flexibility;
Ecuadorian power system.
54
Edición No. 22, Issue II, Enero 2026
1. INTRODUCCIÓN
El sistema eléctrico ecuatoriano atraviesa una etapa
de transformación estructural impulsada por la expansión
de la generación renovable, la modernización de la
infraestructura y la necesidad de fortalecer la flexibilidad
operativa ante condiciones climáticas variables. Al 2024,
la capacidad instalada nacional alcanzaba
aproximadamente 9.255 MW, de los cuales más del 60%
provenía de fuentes renovables, principalmente
hidráulica, eólica, solar y biomasa [1]. En años recientes,
la participación de energías limpias ha superado el 90%
de la generación total, lo que refleja un progreso
significativo hacia una matriz eléctrica más sostenible
[2]. Sin embargo, la dependencia del régimen hidrológico
y la creciente demanda —que alcanzó un máximo
histórico de 5.110 MW en 2025 según CENACE—
evidencian vulnerabilidades operativas durante los
períodos de estiaje prolongados [3].
En este contexto, los sistemas de almacenamiento de
energía en baterías (BESS, por sus siglas en inglés)
surgen como una alternativa tecnológica clave para
mejorar la gestión del sistema eléctrico [4]. Su capacidad
para desplazar energía entre horas de baja y alta demanda
permite optimizar el uso de los recursos de generación,
reducir el despacho térmico y mitigar eventos de energía
no suministrada. Además, los BESS poseen la capacidad
técnica de proveer servicios complementarios, tales
como regulación de frecuencia y soporte de tensión; no
obstante, en este trabajo se analiza exclusivamente su
aporte a la flexibilidad operativa del sistema mediante el
arbitraje energético horario [5].
La Regulación Nro. ARCONEL-005/25 refuerza esta
visión al establecer que los nuevos proyectos de
generación solar y eólica incorporen sistemas de
almacenamiento equivalentes al 10% de su potencia
nominal y una autonomía mínima de cuatro horas,
impulsando la integración segura de energías renovables
al Sistema Nacional Interconectado (SNI) [6]. Este marco
normativo, junto con los lineamientos del Plan Maestro
de Electricidad (PME) [7], promueve una operación más
flexible, resiliente y sustentable del sistema eléctrico
ecuatoriano.
Varios estudios recientes han analizado el rol del
almacenamiento energético en Ecuador. En [8] se
presenta un modelo de planificación de expansión
multianual del sistema eléctrico nacional que incorpora
fuentes renovables y sistemas de almacenamiento en un
entorno hidro-dominado, demostrando su contribución a
la reducción de emisiones y costos operativos. Por su
parte, en [9] se modela un sistema BESS conectado al
SNI para la regulación primaria de frecuencia,
evidenciando mejoras significativas en la estabilidad
operativa. En [10] se analiza el aprovechamiento de la
energía turbinable vertida mediante tres tecnologías de
almacenamiento, confirmando su viabilidad técnica y
económica para reducir la generación térmica y mejorar
la eficiencia del sistema. Finalmente, en [11] se propone
una estrategia de planificación energética orientada a
impulsar el crecimiento de las energías renovables y los
sistemas de almacenamiento en países en desarrollo.
Si bien el potencial del almacenamiento energético en
Ecuador ha sido reconocido en estudios recientes, la
evaluación operativa y espacial de los BESS a nivel de
red aún requiere mayor desarrollo. Determinar su
ubicación óptima dentro del sistema es esencial para
maximizar los beneficios técnicos y económicos que
ofrece esta tecnología, especialmente en un sistema
hidro-dominado con generación térmica marginal y una
operación centralizada.
En este trabajo se propone un modelo de optimización
basado en Programación Lineal Entera Mixta (MILP)
para determinar la ubicación óptima de un sistema de
almacenamiento en baterías en el SNI. El estudio se
desarrolla sobre un modelo representativo de cuatro
zonas, que simplifica la estructura operativa y geográfica
del país. El objetivo es evaluar la contribución del BESS
al desempeño operativo del sistema, considerando
restricciones técnicas y económicas. Los resultados
permiten identificar las zonas donde el almacenamiento
ofrece mayor valor sistémico, evidenciando su potencial
para reducir costos de operación, disminuir el despacho
térmico y aumentar la flexibilidad del sistema eléctrico
ecuatoriano.
El resto del artículo está estructurado como sigue: la
Sección 2 presenta el modelo de optimización propuesto
para la ubicación óptima de las baterías. En la Sección 3
se describe el caso de estudio, y en la Sección 4 se realiza
el análisis de resultados. La Sección 5 presenta las
principales conclusiones y trabajos futuros. Finalmente,
la Sección 6 presenta el Apéndice con la nomenclatura
del modelo de optimización.
2. MODELO DE OPTIMIZACIÓN
El modelo propuesto busca determinar la ubicación
óptima de sistemas de almacenamiento de energía en
baterías con el objetivo de minimizar el costo total de
operación del sistema eléctrico. El modelo considera la
operación horaria de las tecnologías de generación, la
interacción entre zonas eléctricas, las restricciones de
transmisión y la dinámica de carga y descarga del
almacenamiento. La formulación se desarrolla bajo un
esquema de Programación Lineal Entera Mixta (MILP,
por sus siglas en inglés), implementado en el software
FICO Xpress [12].
2.1 Función objetivo
La función objetivo busca minimizar el costo total de
operación del sistema eléctrico durante el horizonte de
simulación, expresado como la suma de los costos de
generación, los costos asociados a la energía no
suministrada (ENS) y los costos de inversión del sistema
de almacenamiento en baterías.
55
Bravo et al. / Contribución de los BESS a la Operación del Sistema Eléctrico Ecuatoriano
󰇯
 

 󰇰



(1)
En la ecuación (1),  representa la potencia
generada por el generador en el nodo y en el instante
de tiempo ; corresponde al costo unitario de
generación asociado a cada tecnología; 
 denota la
energía no suministrada en el nodo durante el tiempo ;
y  es el costo unitario asignado a la energía no
servida. Por su parte,
 representa el costo anualizado
de inversión del sistema de almacenamiento en baterías
en el nodo , mientras que es una variable binaria que
toma el valor de uno si el BESS se instala en dicho nodo
y cero en caso contrario. En este estudio se asume que los
costos variables de carga y descarga del BESS son
despreciables frente a los costos de generación térmica y
se representan implícitamente mediante la eficiencia del
sistema. La descripción completa de los parámetros y
variables utilizadas en el modelo se presenta en la
Sección 6.
2.2 Ecuación de Balance Nodal
Las restricciones de balance de potencia aseguran el
equilibrio entre la generación, los flujos de potencia, la
carga y descarga del BESS, y la demanda en cada nodo
del sistema y periodo de tiempo.

 
󰇛󰇜 
󰇛󰇜 󰇛


󰇜


(2)
La ecuación (2) representa el balance nodal de
potencia activa en cada nodo y para cada instante de
tiempo . En ella, la suma de la potencia generada por
todas las unidades conectadas al nodo, junto con los
flujos de potencia que ingresan desde las líneas
adyacentes, debe ser igual a la suma de los flujos que
salen del nodo, la demanda local y la energía no
suministrada, considerando además los intercambios
asociados al sistema de almacenamiento. De esta forma,
los términos 
 y 
 representan la potencia
descargada y cargada por el BESS, respectivamente, los
cuales modifican el balance local dependiendo de su
modo de operación. La igualdad asegura que la potencia
generada, más la potencia neta intercambiada por las
líneas y el almacenamiento, satisfaga la demanda efectiva
del nodo , descontando la energía no servida 
.
Este conjunto de restricciones garantiza el equilibrio
energético horario del sistema para todas las zonas y
periodos de simulación considerados.
2.3 Restricciones de Energía no Suministrada
Las restricciones de ENS limitan la cantidad máxima
de demanda que puede quedar insatisfecha en cada nodo
y período de tiempo, asegurando que no exceda el valor
total de la demanda de cada zona.

 
(3)
En esta expresión, 
 representa la potencia no
suministrada en el nodo y tiempo , mientras que 
corresponde a la demanda total del nodo en el mismo
período. Esta restricción garantiza que la ENS se
mantenga dentro de límites físicamente admisibles del
sistema.
2.4 Restricciones de Flujos de Potencia
Las restricciones de flujos de potencia se basan en el
modelo DC, donde los flujos activos entre nodos se
determinan a partir de la diferencia de ángulos de fase y
la reactancia de las líneas. Además, se limita el flujo
máximo permitido en cada enlace para representar la
capacidad térmica de transmisión.
 󰇛󰇜󰇛󰇜

(4)
  
(5)
En estas expresiones,  representa el flujo de
potencia activa en la línea durante el período ; 󰇛󰇜
y 󰇛󰇜 son los ángulos de fase en los nodos de envío y
recepción, respectivamente; corresponde a la
reactancia de la línea; y  define el límite máximo de
flujo permitido según la capacidad de transmisión.
2.5 Límites de Generación
Las restricciones de generación definen los límites
operativos de cada tecnología, considerando su potencia
mínima, máxima y, en el caso de las fuentes renovables
e hidráulicas, los factores de disponibilidad o perfiles
horarios del recurso.
 

(6)
H hidro

(7)
 

(8)
Las ecuaciones (6), (7) y (8) establecen las restricciones de
capacidad para las unidades de generación térmica,
hidroeléctrica y de energías renovables no convencionales
(ERNC), respectivamente. En estas expresiones, 
corresponde a la potencia generada por la unidad en el nodo
y tiempo ;  y  son los límites mínimo y máximo
de generación, respectivamente; mientras que H y 
representan los factores de disponibilidad temporal del recurso
hídrico y renovable no convencional (solar o eólico). Estas
56
Edición No. 22, Issue II, Enero 2026
restricciones aseguran que la generación de cada tecnología se
mantenga dentro de sus márgenes técnicos y del recurso
disponible.
2.6 Restricciones de Operación e Inversión del
Sistema de Almacenamiento en Baterías
(BESS)
Las restricciones de operación e inversión del BESS
determinan su ubicación óptima, su comportamiento
dinámico de carga y descarga, y los límites asociados al
estado de carga (SOC, por sus siglas en inglés). La
formulación considera una variable binaria que activa la
instalación del almacenamiento en una única zona del
sistema y garantiza la operación factible en cada período
de simulación.

(9)
󰇝󰇞
(10)

(11)
 
(12)



(13)
 



(14)
 




(15)


  
(16)

󰇡󰇢 
(17)

  
(18)

 
(19)
 󰇝󰇞
(20)
En las ecuaciones (9)-(18), la variable binaria
define la decisión de inversión, tomando el valor 1
cuando el BESS se instala en el nodo , y 0 en caso
contrario. La ecuación (9) garantiza que el
almacenamiento solo pueda instalarse en una zona del
sistema. Las ecuaciones (11) y (12) fijan las condiciones
iniciales y finales del estado de carga, asegurando
operación cíclica. La ecuación (13) impone los límites
mínimo y máximo de energía almacenada, definidos por
los niveles de carga  y . Las ecuaciones
(14) y (15) representan la dinámica temporal del
almacenamiento, considerando las eficiencias de carga
() y descarga (). Finalmente, las ecuaciones (16)–
(19) limitan la potencia máxima de carga y descarga, y
utilizan la variable binaria  para evitar la operación
simultánea de ambos procesos en un mismo período.
3. CASOS DE ESTUDIO
3.1 Descripción del Sistema de Prueba
El modelo propuesto se aplica a un sistema
representativo de cuatro zonas que caracteriza la
estructura y comportamiento operativo del SNI del
Ecuador, con una proyección al año 2029, conforme a los
lineamientos del PME [7]. Las zonas corresponden a Z1
(Noroccidental), Z2 (Nororiental), Z3 (Suroccidental) y
Z4 (Suroriental). La Figura 1 muestra la configuración
simplificada del sistema, incluyendo los porcentajes de
participación de la demanda punta, la generación
hidráulica, térmica y de ERNC en cada zona, junto con
los principales enlaces de transmisión entre zonas. Cada
zona agrupa un conjunto de nodos del SNI que reflejan la
distribución geográfica de la demanda y la capacidad
instalada por tipo de generación. Los datos utilizados se
encuentran disponibles en [8]. Se considera que la red de
500 kV y 230 kV mantiene suficiente capacidad de
transferencia, por lo que no se incluyen expansiones
futuras en el horizonte de análisis. Asimismo, se
excluyen los intercambios internacionales con Colombia
y Perú, a fin de evaluar la capacidad interna del sistema
ecuatoriano. Esta representación zonal del SNI permite
capturar adecuadamente los principales intercambios de
potencia, los patrones de demanda y la disponibilidad de
generación, manteniendo una complejidad
computacional compatible con modelos de optimización
de horizonte anual.
Para verificar la consistencia del modelo propuesto,
se comparó la curva de generación-demanda obtenida
mediante el modelo con la información oficial reportada
por el Operador Nacional de Electricidad CENACE para
un día representativo del sistema (6 de noviembre de
2025). La Figura 2 muestra una correspondencia
adecuada entre la generación observada y la estimada,
validando la capacidad del modelo para reproducir las
condiciones operativas del sistema sin incluir
almacenamiento.
Figura 1: Red Simplificada del SNI para el Año 2029.
57
Bravo et al. / Contribución de los BESS a la Operación del Sistema Eléctrico Ecuatoriano
(a)
(b)
Figura 2: Comparación de la Operación del Sistema Eléctrico
Ecuatoriano Correspondiente al Jueves 6 de Noviembre de 2025:
(a) Curva de Generación Reportada por el Operador Nacional de
Electricidad CENACE y (b) Curva de Generación Obtenida con el
Modelo de Optimización Propuesto, sin Considerar Sistemas de
Almacenamiento.
La Tabla 1 presenta la capacidad instalada proyectada
por tecnología y por zona para el año 2029, de acuerdo
con la planificación establecida en el PME [7]. La Tabla
2 presenta los parámetros de las líneas de transmisión
inter-zonales del sistema de prueba utilizado.
Tabla 1: Potencia Instalada por Tecnología y Zona Proyectada
para el Año 2029.
Tecnología
Z1
[MW]
Z2
[MW]
Z3
[MW]
Z4
[MW]
Térmica
Gas
200
0
501.2
0
Fuel Oil
532.5
50
855.9
0
Diesel
35.1
125.8
692.7
8.1
Residual
51.6
109.5
21
19.2
Renovables
Hidráulica
336.2
2,552.2
321.8
2,328.2
Eólica
0
0
0
601.5
Solar
200
818
0
0
Biomasa
0
0
110
0
Biogás
0
1.1
0
0.85
Tabla 2: Parámetros de las Líneas de Transmisión Inter-zonales
Línea
Desde
Hacia
Reactancia
(p.u,)
Capacidad
(MVA)
Santo Domingo 230 -
Santa Rosa 230
Z1
Z2
0.0727
342
Santo Domingo 230 -
Santa Rosa 230
Z1
Z2
0.0727
342
Quevedo 230 - Chorrillos
230
Z1
Z3
0.1281
353
Quevedo 230 - Chorrillos
230
Z1
Z3
0.1281
332
Tisaleo 500 - Chorrillos
500
Z2
Z3
0.0289
1732
Totoras 230 - Riobamba
Z2
Z4
0.1655
342
230
Totoras 230 - Tisaleo 230
Z2
Z4
0.1655
342
Pascuales 230 - Molino
230
Z3
Z4
0.1684
342
Pascuales 230 - Molino
230
Z3
Z4
0.1684
342
Milagro 230 - Sopladora
230
Z3
Z4
0.0990
494
Milagro 230
- Zhoray 230
Z3
Z4
0.1060
342
Milagro 230
- Zhoray 230
Z3
Z4
0.1060
342
Se emplearon perfiles de disponibilidad horaria de los
recursos hidráulico, solar y eólico. Los perfiles
hidrológicos corresponden a un año medio húmedo,
caracterizado por una disponibilidad hidroenergética
equivalente al 65% de la capacidad máxima anual, según
estimaciones basadas en fuentes oficiales [3]. Para las
tecnologías solar y eólica, se utilizaron series horarias de
8,760 horas por ubicación, obtenidas de una plataforma
internacional especializada en estudios de planificación
energética [13], garantizando una representación
adecuada del recurso en cada zona.
El análisis considera un sistema de almacenamiento
en baterías con una potencia de 200 MW y una capacidad
energética de 800 MWh (equivalente a 4 horas de
autonomía), con una eficiencia round-trip del 95% y un
SOC limitado entre un 20% mínimo y un 90% máximo
[14]. Los costos variables de generación térmica, el valor
de ENS, y los factores de emisión de gases de efecto
invernadero se basan en datos de referencia del operador
nacional y estudios del sector [15].
Los costos de inversión del sistema BESS fueron
tomados del reporte anual del National Renewable
Energy Laboratory (NREL) [16].
3.2 Descripción de los Casos de Estudio
El modelo se resuelve para un horizonte anual con
resolución horaria, considerando dos escenarios
hidrológicos representativos del sistema eléctrico
ecuatoriano: un escenario de año medio húmedo y un
escenario de año seco, con el objetivo de evaluar la
sensibilidad de los resultados frente a variaciones en la
disponibilidad del recurso hídrico. Para cada escenario
hidrológico se analizan los siguientes casos de estudio:
• Caso base: operación del sistema sin
almacenamiento.
• Caso con BESS: incorporación de un sistema
de baterías instalado en la zona identificada
como óptima determinada por el modelo de
optimización.
Este enfoque permite evaluar cómo la contribución
del BESS en términos de reducción de costos operativos,
energía gestionada y emisiones varía bajo distintas
condiciones hidrológicas.
58
Edición No. 22, Issue II, Enero 2026
4. RESULTADOS Y ANÁLISIS
El despacho económico del sistema eléctrico
ecuatoriano con y sin almacenamiento se evalúa
considerando dos escenarios hidrológicos, húmedo y
seco, y dos casos de estudio por escenario: operación sin
BESS (caso base) e incorporación de BESS en las
distintas zonas del sistema. El análisis se realiza a partir
de una semana representativa para la visualización de los
resultados operativos y de indicadores anuales de costo,
energía gestionada y emisiones.
4.1 Escenario Hidrológico Húmedo
La Figura 3 muestra el despacho de generación del
sistema sin la incorporación del BESS para una semana
representativa utilizada en la visualización de los
resultados. Se observa que la generación hidráulica cubre
la mayor parte de la demanda, mientras que las unidades
térmicas (fuel oil, gas y diésel) se despachan
principalmente durante las horas de mayor consumo,
especialmente en los días laborales. Asimismo, durante
los períodos de mayor irradiación solar, el sistema
aprovecha la contribución de esta fuente de generación
renovable, reduciendo parcialmente la necesidad de
generación térmica.
Por otro lado, la Figura 4 presenta el despacho de
generación con la implementación del sistema BESS. Se
evidencia que la batería opera en modo de carga durante
las horas de baja demanda y mayor contribución de
generación solar, y en modo de descarga en los períodos
de mayor consumo, reduciendo así la necesidad de
despacho térmico. Esta operación contribuye a una
utilización más eficiente de los recursos renovables,
disminuye los costos de operación al limitar la
generación térmica y aumenta la flexibilidad operativa
del sistema eléctrico.
La Figura 5 muestra la potencia de carga y descarga
del sistema BESS a lo largo de la semana representativa.
Se evidencia un comportamiento cíclico y selectivo,
donde el sistema almacena energía durante las horas valle
(principalmente en la madrugada y fines de semana) y la
libera en los períodos de mayor demanda o mayor
participación de generadores térmicos. Cabe señalar que
el modelo de optimización considera un costo de
inversión anualizado fijo para el BESS y no incorpora
explícitamente costos asociados al ciclado ni a la
degradación del sistema. No obstante, el modelo
propuesto permite capturar adecuadamente el impacto
operativo y económico del almacenamiento en el
despacho del sistema a nivel zonal. La incorporación de
modelos de degradación dependientes del ciclado se
plantea como una extensión del presente trabajo para
estudios de largo plazo.
Por su parte, la Figura 6 ilustra la evolución del estado
de carga de la batería, con variaciones entre los límites
operativos establecidos (20% y 90%). El SOC se
mantiene elevado durante la mayor parte del período
analizado, indicando una reserva energética suficiente
para cubrir picos de demanda y eventuales reducciones
de la generación hidráulica.
4.2 Escenario Hidrológico Seco
El impacto del almacenamiento resulta más
pronunciado bajo condiciones hidrológicas
desfavorables. La Figura 7 muestra el despacho del
sistema sin BESS en el escenario seco, donde la menor
disponibilidad hidráulica incrementa significativamente
la participación de generación térmica para satisfacer la
demanda. Esta condición se traduce en mayores costos
operativos y un aumento sustancial de las emisiones.
La Figura 8 presenta el despacho con la incorporación
del BESS en la zona Z2. En este escenario, el
almacenamiento cumple un rol más activo, desplazando
generación térmica en horas críticas y suavizando los
picos de demanda. La operación de carga y descarga del
BESS, ilustrada en la Figura 9, muestra ciclos más
frecuentes e intensivos en comparación con el escenario
húmedo, mientras que la Figura 10 evidencia una mayor
variabilidad del SOC, coherente con una operación
orientada a mitigar la escasez hidráulica.
4.3 Análisis Comparativo
La Tabla 3 presenta los resultados comparativos del
costo total anual de operación, la energía gestionada por
el BESS y las emisiones de GEI del sistema,
considerando los escenarios hidrológicos húmedo y seco
y las distintas alternativas de ubicación del BESS.
En el escenario húmedo, la incorporación del BESS
en cualquiera de las zonas analizadas genera una
reducción del costo total de operación en comparación
con el caso base sin almacenamiento. En particular, las
zonas Z2 y Z4 presentan los mayores beneficios
económicos, con disminuciones cercanas al 3% respecto
del escenario sin BESS, lo que evidencia una operación
más eficiente del sistema ante una mayor disponibilidad
del recurso hídrico.
Por su parte, en el escenario seco, el efecto del
almacenamiento resulta aún más relevante debido a la
mayor dependencia de generación térmica. En este caso,
la instalación del BESS en las zonas Z1 y Z2 conduce a
las mayores reducciones de costo operativo, con ahorros
del orden del 2% respecto al caso base.
En términos de utilización del almacenamiento, la Z2
concentra la mayor energía gestionada por el BESS en
ambos escenarios, alcanzando 79,267.6 MWh en el
escenario húmedo y 81,119.9 MWh en el escenario seco,
lo que refleja un mayor grado de aprovechamiento
operativo del BESS en esta zona. Adicionalmente, la
incorporación del BESS permite una reducción moderada
de las emisiones de GEI, asociada principalmente a la
disminución del despacho térmico durante las horas de
mayor demanda, evidenciando beneficios ambientales
consistentes con los resultados económicos.
59
Bravo et al. / Contribución de los BESS a la Operación del Sistema Eléctrico Ecuatoriano
Figura 3: Despacho de Generación del Sistema Eléctrico Ecuatoriano sin Incorporación de BESS (Escenario Húmedo).
Figura 4: Despacho de Generación del Sistema Eléctrico Ecuatoriano con Incorporación del BESS en la Zona Z2 (Escenario
Húmedo).
Figura 5: Potencia de Carga y Descarga del BESS Ubicado en la Zona Z2 (Escenario húmedo).
Figura 6: Estado de Carga del BESS Ubicado en la Zona Z2 (Escenario Húmedo).
.
60
Edición No. 22, Issue II, Enero 2026
Figura 7: Despacho de Generación del Sistema Eléctrico Ecuatoriano sin Incorporación de BESS (Escenario seco).
Figura 8: Despacho de Generación del Sistema Eléctrico Ecuatoriano con Incorporación del BESS en la Zona Z2 (Escenario
seco).
Figura 9: Potencia de Carga y Descarga del BESS Ubicado en la Zona Z2 (Escenario Seco).
Figura 10: Estado de Carga del BESS Ubicado en la Zona Z2 (Escenario Seco).
.
61
Bravo et al. / Contribución de los BESS a la Operación del Sistema Eléctrico Ecuatoriano
En ambos escenarios hidrológicos, los resultados
confirman que la zona Z2 (Nororiental) constituye la
alternativa más favorable para la incorporación del BESS
desde una perspectiva de despacho económico zonal.
Esta zona concentra altos niveles de demanda y una
elevada participación de generación solar e hidráulica
(ver Tabla 1), lo que permite maximizar el uso del
almacenamiento para absorber excedentes renovables y
reducir la dependencia de generación térmica.
Si bien la incorporación del BESS no modifica
sustancialmente el perfil de generación hidráulica, sí
mejora de manera consistente el aprovechamiento de las
tecnologías ERNC y la flexibilidad operativa del sistema,
especialmente bajo condiciones hidrológicas secas. En
conjunto, los resultados evidencian que el
almacenamiento en baterías aporta beneficios
económicos y ambientales frente a variaciones
hidrológicas, reforzando su rol como herramienta
estratégica para apoyar la operación del sistema eléctrico
ecuatoriano, caracterizado por una alta dependencia del
recurso hídrico.
Tabla 3: Resultados Comparativos de Costo Total de Operación,
Energía Gestionada por el BESS, y Emisiones del Sistema
Eléctrico Ecuatoriano al 2029, para los Escenarios Hidrológicos
Húmedo y Seco
Escenario
Caso
Costo total de
operación
(MMUSD)
Energía
del
BESS
[MWh]
GEI
[MtCO2eq]
Húmedo
Sin
BESS
246.3
-
3,173.8
BESS
en Z1
246.9
69,140.0
3,067.2
BESS
en Z2
239.7
79,267.6
3,062.7
BESS
en Z3
242.6
58,174.2
3,106.4
BESS
en Z4
241.6
46,229.1
3,083.8
Seco
Sin
BESS
1,018.1
-
13,073.6
BESS
en Z1
1,000.6
79,882.9
12,875.9
BESS
en Z2
1,000.3
81,119.9
12,870.5
BESS
en Z3
1,003.1
73,587.1
12,896.8
BESS
en Z4
1,005.7
70,024.8
12,931.3
5. CONCLUSIONES Y TRABAJOS FUTUROS
En este estudio se analiza la contribución del
almacenamiento en baterías en el sistema eléctrico
ecuatoriano para optimizar su despacho económico
utilizando un modelo representativo de cuatro zonas. Los
resultados muestran que la incorporación del
almacenamiento permite mejorar la eficiencia del
despacho económico del sistema, aportando mayor
flexibilidad operativa y un uso más eficiente de los
recursos de generación disponibles. La formulación
basada en programación lineal entera mixta (MILP)
permitió evaluar de manera consistente el impacto del
BESS bajo distintas condiciones operativas y escenarios
hidrológicos.
El análisis comparativo identificó a la zona Z2
(Nororiental) como la alternativa más favorable para la
incorporación del BESS desde una perspectiva de
despacho económico zonal. Esta zona concentra altos
niveles de demanda y una elevada participación de
generación hidráulica y solar, lo que favorece una mayor
utilización del almacenamiento para absorber excedentes
renovables y reducir el despacho de generación térmica.
En términos agregados, los resultados evidencian
reducciones del orden del 3% en el costo total anual de
operación, junto con una disminución moderada de las
emisiones de gases de efecto invernadero, asociada al
desplazamiento de generación térmica.
Asimismo, se observó que el BESS opera de manera
coherente con los principios de arbitraje energético,
almacenando excedentes de generación solar durante las
horas de mayor irradiación y liberándolos en los períodos
de mayor demanda. Este comportamiento contribuye a
optimizar el aprovechamiento de las tecnologías ERNC
y a suavizar la operación del sistema bajo distintas
condiciones hidrológicas, particularmente en escenarios
de mayor estrés hídrico.
Por lo tanto, los resultados indican que la
implementación de sistemas BESS en el sistema eléctrico
ecuatoriano constituye una alternativa técnica y
económicamente viable para apoyar la operación del
despacho económico en un sistema hidro-dominado,
reforzando la flexibilidad operativa y la integración de
energías renovables variables.
En trabajos futuros, se propone extender el análisis
hacia horizontes multianuales que incorporen la
evolución proyectada de la demanda y de la expansión
renovable contemplada en el Plan Maestro de
Electricidad. Adicionalmente, resulta relevante incluir
modelos explícitos de degradación y reposición de
baterías, así como realizar comparaciones con otras
tecnologías de almacenamiento, tales como el bombeo
hidroeléctrico. Finalmente, se plantea como una
extensión natural evaluar los beneficios del
almacenamiento desde una perspectiva eléctrica más
detallada, incluyendo indicadores de confiabilidad y
restricciones de red, especialmente bajo escenarios de
variabilidad climática y eventos extremos.
6. ÁPENDICE
A continuación, se detalla la nomenclatura del
modelo de optimización descrito en la Sección 2.
6.1 Conjuntos
: Conjunto de tecnologías de generación.
t

m: Subconjunto de generadores térmicos.
hidro: Subconjunto de generadores hidroeléctricas.
62
Edición No. 22, Issue II, Enero 2026
: Subconjunto de generadores ERNC.
: Conjunto de tecnologías disponibles en el nodo .
: Conjunto de líneas de transmisión.
: Conjunto de nodos del sistema.
: Número de horas en el horizonte de evaluación.
6.2 Parámetros
: Costo de generación del generador g [$/MWh].
 Costo de energía no servida [$/MWh].
 Costo anualizado de inversión de un BESS en el
nodo n [$/MW].
Demanda eléctrica en el nodo n durante el instante
t [MW].
: Energía almacenada en la batería en el nodo n en el
instante t [MWh].
󰇛󰇜: Energía almacenada en la batería en el nodo n en
el instante anterior [MWh].
: Energía al final del horizonte de evaluación
[MWh].
󰇛󰇜: Energía al inicio del horizonte de evaluación
[MWh].
 Factor de disponibilidad hídrica en el instante t
[p.u.].
 Capacidad instalada de la tecnología g [MW].
 Potencia mínima técnica de la tecnología g [MW].
: Capacidad de potencia del BESS en el nodo n
[MW].
: Estado de carga inicial [p.u.].
: Estado de carga máximo permitido [p.u.].
: Estado de carga mínimo permitido [p.u.].
Reactancia de la línea l [p.u.].
: Factor de disponibilidad de recursos renovables no
convencionales (solar o eólico) en el instante t.
: Eficiencia de carga [p.u.].
: Eficiencia de descarga [p.u.].
: Duración de la batería [horas].
: Constante suficientemente grande (Big-M).
6.3 Variables

: Energía no servida en el nodo n en el instante t
[MW].
 Flujo de potencia activa en la línea l en el instante t
[MW].
: Potencia generada por el generador g en el nodo n
en el instante t [MW].

: Potencia de carga del BESS en el nodo n,
en el instante t [MW].

 Potencia de descarga del BESS en el nodo n,
en el instante t [MW].
󰇛󰇜. Ángulo de voltaje en el nodo de envío de la línea
en el instante [rad].
󰇛󰇜 Ángulo de voltaje en el nodo de recepción de la
línea en el instante [rad].
: Variable binaria que indica el estado operativo del
sistema BESS en el nodo y tiempo (1 si está en
descarga, 0 si está en carga).
: Variable binaria de inversión que indica si se instala
un BESS en el nodo (1 si se invierte, 0 en caso
contrario).
7. REFERENCIAS
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(ARCONEL), Atlas del Sector Eléctrico
Ecuatoriano 2024, Quito, Ecuador, 2024. [En línea].
Disponible en: https://arconel.gob.ec/wp-
content/uploads/downloads/2025/05/Atlas-2024-
NEW.pdf
[2] Ministerio de Ambiente y Energía, “En 2021 el sector
eléctrico dinamizó la economía nacional con un 93.2
% de generación renovable y la exportación de más
de 500 GWh,” 14 ene. 2022. [En línea]. Disponible:
https://www.ambienteyenergia.gob.ec/en-2021-el-
sector-electrico-dinamizo-la-economia-nacional-
con-un-93-2-de-generacion-renovable-y-la-
exportacion-de-mas-de-500-gwh/
[3] Operador Nacional de Electricidad (CENACE),
"Informe Anual 2024," Quito, Ecuador, 2024. [En
línea]. Disponible en:
https://www.cenace.gob.ec/wp-
content/uploads/downloads/2025/04/Informe-
Anual-CENACE-2024-vf-1-88_c.pdf
[4] C. Suazo, R. Moreno, E. Pereira y A. Villamarín,
Hacia un sistema 100 % renovable: Almacenamiento
de larga duración, Santiago de Chile, 2023. [En
línea]. Disponible en: https://generadoras.cl/wp-
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[5] G. Strbac et al., "Opportunities for Energy Storage:
Assessing Whole-System Economic Benefits of
Energy Storage in Future Electricity Systems," in
IEEE Power and Energy Magazine, vol. 15, no. 5,
pp. 32-41, Sept.-Oct. 2017.
[6] Agencia de Regulación y Control de Electricidad
(ARCONEL), "Resolución Nº ARCONEL-005/25:
Normativa para incentivar generación con Energía
Renovable No Convencional mayor a 10 MW y
63
Bravo et al. / Contribución de los BESS a la Operación del Sistema Eléctrico Ecuatoriano
menor o igual a 100 MW," Ecuador, 16 oct. 2025.
[En línea]. Disponible: https://arconel.gob.ec/wp-
content/uploads/downloads/2025/10/Resolucion-
ARCONEL-014-25.pdf
[7] Ministerio de Energía y Recursos Naturales No
Renovables, "Plan Maestro de Electricidad (PME),"
Acuerdo Nro. MERNNR-VEER-2021-0008-AM,
Ecuador, 2024. [En línea]. Disponible:
https://www.cenace.gob.ec/plan-maestro-de-
electricidad/
[8] A. Villamarín-Jácome, M. Saltos-Rodríguez, D.
Espín-Sarzosa, R. Haro, G. Villamarín, and M. O.
Okoye, "Deploying renewable energy sources and
energy storage systems for achieving low-carbon
emissions targets in hydro-dominated power
systems: A case study of Ecuador," Renewable
Energy, vol. 241, p. 122198, 2025.
[9] S. Chamba, W. Vargas, D. Echeverría, y J. Riofrio,
“Regulación Primaria de Frecuencia Mediante
Sistemas de Almacenamiento de Energía con
Baterías en el Sistema Eléctrico Ecuatoriano”, re,
vol. 19, n.º 1, pp. PP. 13–21, jul. 2022.
[10] F. Posso Rivera, J. Zalamea, J. L. Espinoza y L. G.
González, “Sustainable use of spilled turbinable
energy in Ecuador: Three different energy storage
systems,” Renewable and Sustainable Energy
Reviews, vol. 156, 2022.
[11] P. Arévalo, A. Cano, D. Benavides, J. A. Aguado,
and F. Jurado, “Energy transition in Ecuador: A
proposal to improve the growth of renewable energy
and storage systems in a developing country,” in
Energy Efficiency of Modern Power and Energy
Systems, S. H. E. Abdel Aleem, M. E. Balci, and M.
J. H. Rawa, Eds., 1st ed., Elsevier, 2024, pp. 19–31.
[12] FICO, "FICO® Xpress Optimization," Accessed:
Oct. 31, 2025. [En línea]. Disponible en:
https://www.fico.com/fico-xpress-
optimization/docs/latest/overview.html
[13] National Renewable Energy Laboratory (NREL),
National Solar Radiation Database (NSRDB) Data
Viewer, 2024. [En línea]. Disponible en:
https://nsrdb.nrel.gov/data-viewer
[14] A. R. Dehghani-Sanij, E. Tharumalingam, M. B.
Dusseault, and R. Fraser, “Study of energy storage
systems and environmental challenges of batteries,”
Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol.
104, pp. 192–208, Apr. 2019, doi:
10.1016/j.rser.2019.01.02.
[15] Ministerio de Energía y Minas del Ecuador,
Informe: Factor de emisión de CO₂ del Sistema
Nacional Interconectado del Ecuador, Comisión
Técnica de Determinación de Factores de Emisión
de Gases de Efecto Invernadero, Quito, Ecuador,
2023. [En línea]. Disponible en:
https://www.ambienteyenergia.gob.ec/wp-
content/uploads/2024/09/Factor-de-emision-de-
CO2-del-Sistema-Nacional-Interconectado-de-
Ecuador-Informe-2023-comprimido.pdf
[16] National Renewable Energy Laboratory (NREL),
Annual technology base line, 2022. [En línea].
Disponible en:
https://atb.nrel.gov/electricity/2024/data
Angie Bravo Montenegro. - Nació
en Tulcán en 1997. Actualmente se
encuentra finalizando sus estudios
en la carrera de Ingeniera
Electromecánica de la Universidad
de las Fuerzas Armadas - ESPE.
Sus áreas de interés académico se
centran en el modelamiento y
optimización de sistemas eléctricos de potencia,
enfocándose en la integración de energías renovables y
almacenamiento de energía, priorizando estudios que
contribuyan al desarrollo energético sostenible del
Ecuador.
Alex Villamarín. - Obtuvo su
título de Ingeniero en
Electromecánica en la Universidad
de las Fuerzas Armadas – ESPE,
Ecuador. Es Magíster en Ciencias
de la Ingeniería y Doctor en
Ingeniería Eléctrica de la
Universidad de Chile, Chile.
Trabajó en CELEC EP – UN Transelectric en el área de
subestaciones de Extra Alta Tensión. Actualmente es
profesor en el área de sistemas eléctricos de potencia en
la Universidad de las Fuerzas Armadas – ESPE, Ecuador,
e investigador en el Centro Latinoamericano y del Caribe
de Energía - ENLACE, y en el Instituto Sistemas
Complejos de Ingeniería (ISCI), Chile. Su campo de
investigación incluye la planificación y operación de
sistemas eléctricos resilientes, la optimización de
sistemas de energía eléctrica y la integración de energías
renovables y almacenamiento.
Ariel Chancusig. - Nació en
Latacunga en 2003. Actualmente
se encuentra finalizando sus
estudios en la carrera de Ingeniera
Electromecánica de la Universidad
de las Fuerzas Armadas - ESPE.
Sus intereses académicos se
orientan hacia el estudio, modelado
y optimización de los sistemas eléctricos de potencia, con
especial énfasis en la integración de fuentes renovables,
y almacenamiento energético.
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